1.音频压缩技术：AAC编码
2.AAC音视频编码详解
3.LTPLTP简介
4.Linux Test Project特点
5.TargetP-2.0：蛋白亚细胞定位分析
6.linux如何查看端口被哪个进程占用 / 源码寺

音频压缩技术：AAC编码

       音频编码技术中的璀璨明星：AAC编码详解

        AAC，全称为Advanced Audio Codec，作为音频压缩领域的佼佼者，自年诞生以来，凭借其卓越的性能和广泛应用，已成为音频压缩技术的股票交易系统完整源码首选。由多个业界巨头联手开发，AAC有九种规格，针对不同需求如低复杂度、主规格和可变采样率，提供了灵活的解决方案。

       高效与卓越：AAC的核心特性

        AAC的特点在于其高压缩比，却能保持高音质。它支持多采样率和宽频范围，使得音频文件占用空间大大减小，同时不失真。无论是iPhone这样的主流设备，还是在音频流媒体服务中，AAC都是不可或缺的组成部分。开源软件中，fdk-aac作为MPEG-4和MPEG-2 AAC的解码器，其编码流程复杂而精细，包括滤波器组、TNS、预测、量化、比特流格式和LTP、PNS等步骤。

       ADTS帧格式：音频处理的基石

        ADTS（Advanced Audio Coding with Time Domain Sample By Sample Entropy Coding）是AAC的一种常见格式，其帧结构清晰明了。ADTS帧由ADTS_Header和AAC ES（ Elementary Stream）组成，每帧头部信息由7或9字节构成，其中包括CRC校验。ADTS Header中，如版权标识、帧长度（含CRC）等关键信息尤为重要，如syncword（0xfff）、MPEG版本标志等。

版权标识与帧长度: copyright_identification_bit 和 frame_length 分别标识版权信息，frame_length则指示帧的总长度。

其他字段: adts_buffer_fullness 和 number_of_raw_data_blocks_in_frame 描述帧缓冲和数据块数量，妙音直播源码确保数据传输的完整性。

       处理流程：细致入微的ADTS文件操作

        处理AAC文件时，首先需要识别其格式，可能是ADIF或ADTS。ADTS模式下，关键在于解析同步头和帧头信息，包括帧长度的精确计算。在解码过程中，可能需要进行错误检测和纠正，以确保音频质量。特别需要注意的是，ADTS头的缺失可能导致播放问题，此时可能需要借助FFmpeg等工具来添加适当的头信息，如示例中的adts_write_frame_header函数。

       探索更深入：FFmpeg中的ADTS头揭秘

        想要深入了解ADTS头的构造和应用，不妨查阅FFmpeg的源代码，那里详细记录了如何构建和处理ADTS头的各个字段，为音频开发者提供了宝贵的实践指南。

       总结来说，AAC编码技术以其高效和高质量的特点，在音频压缩领域独树一帜。无论是文件处理流程还是技术细节，都值得音频开发者深入研究和探索。通过理解和掌握AAC编码，我们可以更好地优化音频文件，提升用户体验。

AAC音视频编码详解

       AAC是高级音频编码（Advanced Audio Coding）的缩写，起始于年，最初是基于MPEG-2的音频编码技术，旨在替代MP3格式。年，MPEG-4标准发布后，AAC重新集成了其他技术（PS、SBR等），形成了LC-AAC、HE-AAC和HE-AACv2三种主要编码方式，其中LC-AAC用于中高码率（>Kbps），HE-AAC（等同于AAC+SBR）用于中低码率（<Kbps），而新推出的HE-AACv2（等同于AAC+SBR+PS）适用于低码率（<Kbps）。大部分编码器在Kbps时不加PS，量化机交易源码相当于普通的HE-AAC。

       AAC共有9种规格，以适应不同场合的需求，包括MPEG-2 AAC LC、MPEG-2 AAC Main、MPEG-2 AAC SSR、MPEG-4 AAC LC、MPEG-4 AAC Main、MPEG-4 AAC SSR、MPEG-4 AAC LTP、MPEG-4 AAC LD、MPEG-4 AAC HE等。其中LC和HE（适合低码率）使用最广泛。流行的Nero AAC编码程序仅支持LC、HE和HEv2这三种规格，编码后的AAC音频显示规格通常为LC。HE相当于AAC（LC）+SBR技术，HEv2则是AAC（LC）+SBR+PS技术。

       HE（高效性）：HE-AAC v1（又称AACPlusV1，SBR）使用容器方法实现了AAC（LC）+SBR技术。SBR代表频段复制，主要集中在低频段，高频段幅度虽小但很重要，决定了音质。若对整个频段编码，为了保护高频而造成低频段编码过细，文件会很大；若保存低频的主要成分而失去高频成分，则会丧失音质。SBR将频谱分割，低频单独编码保存主要成分，高频单独放大编码保存音质，达到在减少文件大小的同时保持音质的目的。

       HEv2：使用容器方法包含了HE-AAC v1和PS技术。PS指参数立体声，原来的立体声文件文件大小是一个声道的两倍。但是两个声道的声音存在某种相似性，根据香农信息熵编码定理，相关性应被去除才能减小文件大小。因此，PS技术存储了一个声道的图片公式源码不符全部信息，然后用很少的字节用参数描述另一个声道与之不同的地方。

       AAC编码具有高压缩比、高质量、高效解码等特性，支持多种采样率和比特率、支持1至个音轨、支持个低频音轨、具备多种语言兼容能力、支持多达个内嵌数据流，支持更宽的声音频率范围，最高可达kHz，最低可达8KHz，远宽于MP3的KHz-kHz范围。AAC几乎不损失声音频率中的甚高、甚低频率成分，频谱结构更接近原始音频，声音保真度更好，专业评测显示，AAC声音更清晰，更接近原音。

       AAC的音频文件格式包括ADIF与ADTS，ADIF音频数据交换格式在磁盘文件中使用，ADTS音频数据传输流在比特流中使用，两者都有同步字，ADTS可以在任意帧解码。ADIF头信息包含原始数据块的组成，有六种元素：SCE、CPE、CCE、LFE、DSE、PCE、FIL。AAC文件处理流程包括判断文件格式、解ADIF头信息或寻找同步头、解ADTS帧头信息、错误检测、解块信息和元素信息。

       开源AAC解码器faad官方网站为audiocoding.com，faad2源代码下载地址为download.csdn.net。娜珈源码博客

LTPLTP简介

       LTP(Linux Test Project)是由SGI发起并由IBM负责维护的一个合作计划。

       它的主要目标是为开源社区提供测试套件，以验证Linux的可靠性、健壮性和稳定性。

       LTP测试套件是一个包含测试Linux内核和内核相关特性的工具集合。

       该工具的目的是通过引入自动化测试，提高Linux内核的质量。

       OSDL(开放源代码开发实验室)、Group Bull和Wipro Technologies(威普罗科技公司)是该项目的主要贡献者。

       该项目鼓励有兴趣的人们一起加入，共同为Linux内核的测试和改进做出贡献。

       通过LTP的测试工具，开发者可以更容易地发现和解决Linux内核中的问题，提高系统的稳定性和可靠性。

       此外，LTP还可以帮助验证Linux在不同硬件平台和操作系统环境下的兼容性和性能。

       该项目的贡献不仅限于技术层面，更重要的是推动了开源社区的合作和交流，促进了Linux内核的发展和普及。

       总之，LTP是一个旨在提高Linux内核质量和可靠性的强大工具集合，它鼓励并吸引了众多开发者和贡献者的加入，共同推动Linux内核的持续改进和创新。

Linux Test Project特点

       Linux Test Project，这个由SGI发起，由IBM维护的合作计划，其主要目的是为了开源社区提供一套测试套件。这个测试套件的目的是验证Linux的可靠性、健壮性和稳定性，以确保Linux内核的质量。它包括了一系列测试Linux内核和内核相关特性的工具。通过将测试自动化引入到Linux内核的测试中，可以提高Linux内核的质量。

       该项目得到了OSDL（开放源代码开发实验室）、Group Bull和Wipro Technologies（威普罗科技公司）的大力支持，他们作为主要的贡献者，为该项目的发展做出了重要的贡献。该项目鼓励所有对Linux内核测试感兴趣的人员加入，共同推动Linux内核测试的发展。

       LTP测试套件的构建和使用，为Linux内核开发者和测试人员提供了一个系统、全面的测试框架。它不仅能够检测内核的功能性问题，还能发现性能瓶颈、内存泄漏等问题。这大大提高了Linux内核的稳定性和可靠性，确保了Linux在各种应用场景中的良好表现。

       该项目不仅促进了Linux内核的改进和优化，还提高了整个开源社区的质量意识。通过自动化测试的引入，开发者可以更高效地发现和修复问题，减少错误的产生。同时，社区成员可以更轻松地参与到Linux内核的测试和维护中，共同推动Linux技术的不断发展。

       总之，Linux Test Project通过提供专业、全面的测试工具和框架，不仅提高了Linux内核的质量，还激发了开源社区的活力。它为Linux内核开发者和测试人员提供了一个宝贵的资源，共同推动Linux技术的进步和发展。

TargetP-2.0：蛋白亚细胞定位分析

       TargetP-2.0是一种用于预测蛋白质亚细胞定位的生物信息学工具。它主要对蛋白质的信号肽、转运肽和C端序列进行分析，预测真核蛋白质在细胞内的定位，包括SP（信号肽）、MT（线粒体转运肽mTP）、CH（叶绿体转运肽cTP）、TH（类囊体腔复合转运肽lTP）等定位区域。预测时还考虑潜在的酶切位点。

       使用TargetP-2.0，首先访问其网页：TargetP 2.0 - DTU Health Tech - Bioinformatic Services。输入蛋白序列进行分析，要求序列长度不少于个氨基酸，分析上限为条氨基酸序列。示例文件可通过网页提供的链接下载或使用wget命令获取。用户可以选择分析植物或非植物的蛋白质。

       分析结果分为长输出和短输出两种。长输出提供每条序列的详细图和摘要信息。短输出则简化为每条序列的单一结果，不包含图形，适合于大量序列的快速分析。

       如需下载和安装TargetP，可访问其下载页面，获取压缩包。源代码仓库在GitHub上，但由于网络问题，链接可能无法正常加载。通过下载的压缩包安装软件。

       在实际应用中，可以使用如GCF_.2（酵母，非植物）这样的序列进行测试，来验证TargetP-2.0的预测准确性。此外，对于工具的性能和效果，还存在相关的评测文章和研究。

linux如何查看端口被哪个进程占用 / 源码寺

       Linux查看端口占用，参考命令如下：

netstat -anltp|grep port

       注：以上请替换port为自己需要查看的端口，查询显示的信息就包含端口占用使用进程。

你需要知道的几个好用的中文词法分析工具

       在中文词法分析领域，有几款高效且功能丰富的工具，它们分别是Stanford CoreNLP、语言技术平台(LTP)、清华大学词法分析器(THULAC)以及FudanNLP。

       Stanford CoreNLP，由斯坦福大学自然语言处理小组开发，是一个集成自然语言分析工具集，包括分句、分词、词性标注、命名实体识别、句法分析、指代消解与情感分析等功能。工具以流式集成方式工作，各模块解耦，易于单独调用。支持多种语言，包括中文、英文、法文、德文及西班牙文。开发语言为Java，提供Java 8+环境下的jar包下载，支持C#、Node.js、PHP、Python等语言调用。分词和命名实体识别基于条件随机场模型，词性标注则采用双向依存网络模型。

       LTP，由哈尔滨大学社会计算与信息检索研究中心发布，是一套全面的中文自然语言处理工具集，功能涵盖分句、分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注与语义依存分析。同样采用流式集成方式，支持各功能模块单独调用。分词与词性标注基于人民日报与微博语料训练，命名实体识别基于人民日报语料训练。工具使用C++语言开发，提供静态、动态库，适用于C、C++与Java程序。分词、词性标注及命名实体识别基于结构化感知器实现。

       THULAC，由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室研制推出，是一款中文词法分析工具包，包含分词与词性标注功能。工具包内含人民日报语料库训练得到的Model_1与Model_2，支持分词接口调用，但词性标注接口不可单独使用。语料库包含约五千八百万字已标注文本，可填写申请表获取全部语料库。THULAC完全开源，提供了算法源代码、模型与语料库。在Python中通过import thulac引用，同时支持C++接口与命令格式运行。

       FudanNLP，复旦大学自然语言处理实验室开发的中文自然语言处理工具包，包含信息检索、文本分类、新闻聚类、中文分词、词性标注、实体名识别、关键词抽取、依存句法分析与时间短语识别等功能。FNLP采用Java语言开发，支持命令行调用及jar包集成。分词、词性标注与实体名识别功能在命令行中调用。

中文分词工具在线PK新增：FoolNLTK、LTP、StanfordCoreNLP

       中文分词在线PK之旅持续推进，继上篇《五款中文分词工具在线PK: Jieba, SnowNLP, PkuSeg, THULAC, HanLP》之后，此次又新增了三个中文分词工具，分别是FoolNLTK、哈工大LTP(pyltp, ltp的python封装）和斯坦福大学的CoreNLP（stanfordcorenlp is a Python wrapper for Stanford CoreNLP），现在可在AINLP公众号进行测试：中文分词 我爱自然语言处理。

       以下是在Python3.x & Ubuntu. 的环境下测试及安装这些中文分词器：6）FoolNLTK：github.com/rockyzhengwu...

       特点：可能不是最快的开源中文分词，但很可能是最准的开源中文分词。基于BiLSTM模型训练而成，包含分词，词性标注，实体识别，都有比较高的准确率。用户自定义词典，可训练自己的模型，批量处理，定制自己的模型。get clone github.com/rockyzhengwu... cd FoolNLTK/train 详细训练步骤可参考文档。

       仅在linux Python3 环境测试通过。

       安装，依赖TensorFlow, 会自动安装：pip install foolnltk

       中文分词示例：

       7) LTP: github.com/HIT-SCIR/ltp

       pyltp: github.com/HIT-SCIR/pyl...

       pyltp 是语言技术平台（Language Technology Platform, LTP）的Python封装。

       安装 pyltp 注：由于新版本增加了新的第三方依赖如dynet等，不再支持 windows 下 python2 环境。使用 pip 安装 使用 pip 安装前，请确保您已安装了 pip $ pip install pyltp 接下来，需要下载 LTP 模型文件。下载地址 - `模型下载 ltp.ai/download.html`_ 当前模型版本 - 3.4.0 注意在windows下 3.4.0 版本的语义角色标注模块模型需要单独下载，具体查看下载地址链接中的说明。请确保下载的模型版本与当前版本的 pyltp 对应，否则会导致程序无法正确加载模型。从源码安装 您也可以选择从源代码编译安装 $ git clone github.com/HIT-SCIR/pyl... $ git submodule init $ git submodule update $ python setup.py install 安装完毕后，也需要下载相应版本的 LTP 模型文件。

       这里使用"pip install pyltp"安装，安装完毕后在LTP模型页面下载模型数据：ltp.ai/download.html，我下载的是 ltp_data_v3.4.0.zip ，压缩文件有多M，解压后1.2G，里面有不同NLP任务的模型。

       中文分词示例：

       8) Stanford CoreNLP: stanfordnlp.github.io/C... stanfordcorenlp: github.com/Lynten/stanf...

       这里用的是斯坦福大学CoreNLP的python封装：stanfordcorenlp

       stanfordcorenlp is a Python wrapper for Stanford CoreNLP. It provides a simple API for text processing tasks such as Tokenization, Part of Speech Tagging, Named Entity Reconigtion, Constituency Parsing, Dependency Parsing, and more.

       安装很简单，pip即可：pip install stanfordcorenlp

       但是要使用中文NLP模块需要下载两个包，在CoreNLP的下载页面下载模型数据及jar文件，目前官方是3.9.1版本：nlp.stanford.edu/softwa...

       第一个是：stanford-corenlp-full---.zip 第二个是：stanford-chinese-corenlp----models.jar

       前者解压后把后者也要放进去，否则指定中文的时候会报错。

       中文分词使用示例：

       最后再说一下，原本计划加上对NLPIR中文分词器的支持，但是发现它的license需要定期更新，对于长久放server端测试不太方便就放弃了；另外之所以选择python，因为我用了Flask restful api框架，也欢迎推荐其他的中文分词开源框架，如果它们有很好的Python封装的话，这里可以继续添加。