问题我有一个非常简单的iOSCoreAudio应用程序，其结构如下:远程I/O单元输入总线-->渲染回调-->远程I/O单元输出总线由远程I/O输出总线调用的渲染回调函数通过在远程I/O输入总线上调用AudioUnitRender()从输入硬件中提取样本。然后它处理/影响这些样本，写入提供的AudioBufferList*并返回，导致受影响的样本通过输出硬件播放。一切正常。我的问题是我如何知道或计算精确时间:样本由输入硬件捕获样本实际上是在输出硬件上播放的讨论AudioTimeStamp结构被传递到具有有效mHostTime、mSampleTime和mRateScalar值的渲染回调中
我目前正在处理一个应用程序，作为我的计算机科学学士学位的一部分。该应用程序会将来自iPhone硬件(加速计、gps)的数据与正在播放的音乐相关联。该项目仍处于起步阶段，仅进行了2个月的工作。我现在需要帮助的时刻是从iTunes库中的歌曲中读取PCM样本，并使用音频单元播放它们。目前我想要的实现执行以下操作:从iTunes中选择一首随机歌曲，并在需要时从中读取样本，并存储在缓冲区中，我们称之为sampleBuffer。稍后在消费者模型中，音频单元(具有混音器和remoteIO输出)有一个回调，我只需将所需数量的样本从sampleBuffer复制到回调中指定的缓冲区中。然后我通过扬声器听到
这里是示例代码的链接http://developer.apple.com/library/ios/#samplecode/MVCNetworking/Introduction/Intro.html下面是文件NetworkManager.m中的代码片段+(NetworkManager*)sharedManager//Seecommentinheader.{staticNetworkManager*sNetworkManager;//Thiscanbecalledonanythread,sowesynchronise.Weonlydothisin//thesNetworkManagerca
这是Objective-C代码:NSString*text=NSLocalizedString(@"Test\"thisisasampletext\"",@"Test\"thisisasampletext\"");这是.xliff文件中的结果:如您所见，id和source丢失了。任何人都可以解决这个问题吗？还是Xcode错误？ 最佳答案 似乎Xcode6.3修复了这个错误。 关于ios-Xcode6本地化。当字符串类似于"thisissample\"文本\""时，导出.xliff文件将剪
letstream=PublishSubject()lettrigger=PublishSubject()stream.sample(trigger).subscribeNext{valueinprint("value\(value)")}stream.onNext(5)trigger.onCompleted()上面的代码将“值5”打印到控制台。我觉得这很奇怪，因为我从未在触发器上调用过onNext()。在我的例子中，trigger代表一个保存按钮rx_tap，stream代表要保存的有效输入。我的问题是，当触发器完成(销毁)时，流会被保存，即使它没有被点击也是如此。
我有一个包含8670个试验的训练数据集，每个试验的长度为125个样本，而我的测试集包含578个试验。当我从scikit-learn应用SVM算法时，我得到了很好的结果。但是，当我应用逻辑回归时，出现了这个错误:"ValueError:Thissolverneedssamplesofatleast2classesinthedata,butthedatacontainsonlyoneclass:1.0".我的问题是为什么SVM能够给出预测但逻辑回归给出这个错误？有没有可能是数据集中有问题，或者只是逻辑回归无法分类，因为训练样本看起来与它相似？ 最佳答案
假设我有一个这样的数据框category1category2other_colanother_col....a1a2a2a3a3a1b10b10b10b11b11b11我想从我的数据框中获取一个样本，以便category1的次数统一。我假设category1中每种类型的数量相同。我知道这可以通过使用pandas.sample()的pandas来完成。但是，我还想确保我选择的示例也具有同样的category2代表。因此，例如，如果我的样本量为5，我会想要这样的东西:a1a2b10b11b10我不想要这样的东西:a1a1b10b10b10虽然这是n=4的有效随机样本，但它不符合我的要求，因
我一直在尝试弄清楚scikit的随机森林sample_weight的用途，但我无法解释我看到的一些结果。从根本上说，我需要它来平衡分类问题与不平衡类。特别是，如果我使用全1的sample_weights数组，我会得到与wsample_weights=None相同的结果。此外，我正在考虑任何权重相等的数组(即全1、全10或全0.8……)都会提供相同的结果。在这种情况下，也许我对权重的直觉是错误的。代码如下:importnumpyasnpfromsklearnimportensemble,metrics,cross_validation,datasets#createasyntheticd
我正在使用python的random.sample(population,k)函数从列表中生成一组随机值，以创建该列表的新排列。问题是每次它运行一个循环时，它都会生成完全相同的随机序列。为什么是这样？我什至使用了random.seed(i)这样i变量(每次循环都会改变)每次都会为它设置不同的值。还是一样的顺序。什么给!@下面是我的使用方法:definitialBuild(self):alphabet=self.alphabetforiinrange(self.length):value=random.sample(alphabet,1)alphabet.remove(value[0
这个问题之前似乎有人问过，但我似乎无法评论以进一步澄清已接受的答案，而且我无法弄清楚所提供的解决方案。我正在尝试学习如何使用sklearn处理我自己的数据。我基本上只是得到了过去100年中两个不同国家GDP的年度百分比变化。我现在只是想学习使用单个变量。我基本上想做的是使用sklearn来预测国家A的GDP百分比变化将给定国家B的GDP的百分比变化。问题是我收到一条错误消息:ValueError:Foundarrayswithinconsistentnumbersofsamples:[1107]这是我的代码:importsklearn.linear_modelaslmimportnum
