小编I a*_*Fat的帖子

我有这个 Web 应用程序，可以访问存储在 Azure 云中的密钥库。

为了访问此 KeyVault，我使用 IConfigurationBuilder 扩展

configuration.AddAzureKeyVault(new Uri(KeyvaultUri), new DefaultAzureCredential(true));

我为所有需要访问该身份的用户创建了一个托管身份，这意味着他们应该能够运行该应用程序，并在通过 SSO 登录后能够访问 keyvault，目前他们每次启动时都必须这样做应用程序，因为 new DefaultAzureCredential(true)我不明白的是为什么每次都需要每次请求它，而不是在输入一次后将凭据存储在某个地方，并使用该存储的凭据，我可以在初始登录后以某种方式在本地存储所需的凭据吗？

当一个人启动应用程序时总是登录有点不方便，并且调试应用程序由于所需的登录而变得有点冗长。

是否可以以某种方式让登录在后台发生 - 或者以某种方式在首次登录后存储凭据？

我觉得这有点偏离轨道 - 我正在寻求的解决方案应该适用于那些通过视觉工作室之外的终端运行该解决方案的人。例如前端开发人员 - 他们只需要一个后端来提出请求，而不是别的。

我目前正在寻找一种方法,我可以将多个模型的输出组合成一个模型,我需要创建一个进行分类的CNN网络.

图像被分成几个部分(如颜色所示),每个部分作为输入给定某个模型(1,2,3,4),每个模型的结构是相同的,但每个部分都给予一个单独的模型,以确保相同的重量不适用于整个图像 - 我试图避免完全的重量分享,并保持重量共享本地.然后,每个模型执行卷积和最大池化,并生成某种输出,这些输出必须输入到密集层中,该层获取先前模型(模型1,2,3,4)的输出并执行分类.

我的问题是可以创建模型1,2,3,4并将其连接到完全连接的层并训练给定输入部分和输出类的所有模型 - 无需定义卷积和汇集的输出在科拉斯？

我似乎不得不确定哪些工具可以信任......

我一直在测试的工具是Librosa和Kaldi,用于创建数据集,用于绘制音频文件的40个滤波器组能量的可视化.

使用kaldi中的这些配置提取滤波器组能量.

fbank.conf

--htk-compat=false
--window-type=hamming
--sample-frequency=16000
--num-mel-bins=40
--use-log-fbank=true

使用librosa绘图绘制提取的数据.Librosa利用matplotlib pcolormesh,这意味着不应该有任何区别,除了librosa提供更容易使用的API.

print static.shape
print type(static)
print np.min(static)
print np.max(static)
fig = plt.figure()
librosa.display.specshow(static.T,sr=16000,x_axis='frames',y_axis='mel',hop_length=160,cmap=cm.jet)
#plt.axis('off')
plt.title("log mel power spectrum of " + name)
plt.colorbar(format='%+02.0f dB')
plt.tight_layout()
plt.savefig(plot+"/"+name+"_plot_static_conv.png")
plt.show()

输出:

(474, 40)
<type 'numpy.ndarray'>
-1.828067
22.70058
Got bus address:  "unix:abstract=/tmp/dbus-aYbBS1JWyw,guid=17dd413abcda54272e1d93d159174cdf" 
Connected to accessibility bus at:  "unix:abstract=/tmp/dbus-aYbBS1JWyw,guid=17dd413abcda54272e1d93d159174cdf" 
Registered DEC:  true 
Registered event listener change listener:  true 

在Librosa中创建的类似情节如下:

audio_path="../../../../Dropbox/SI1392.wav"
#audio_path = librosa.util.example_audio_file()
print "Example …

是否可以从httprequest中提取客户端浏览器支持的图像类型/ mime.

我知道可以确定浏览器是什么,以及首选的图像类型,但不是所有支持的列表.

这甚至可能吗？

我目前正在尝试优化我的页面的媒体处理,Webscore表明应该提供nextGen图像,因为现在曾经服务的太大了.

服务nextgen并不困难,目前所有浏览器都不支持所有nextgen版本,支持列表目前在交换机案例中是硬编码的.如果客户端浏览器可以向我提供有关它支持的信息,而不是由于更新而很可能会过时的列表,那将是很好的.

这就是我寻求从mediaRequest发送的浏览器媒体格式兼容性列表的原因.

我目前正在运行一个应用程序，我希望将日志放入文件中，以便 Datadog 能够获取它们。

我目前只使用源生成器来记录，但如何将这些日志记录到文件中？

我尝试更改 web.config 并将其部署到 iis，但似乎没有任何内容记录到文件中，然后我手动创建了日志文件夹，但似乎仍然没有放入任何内容。

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<configuration>

  <!-- To customize the asp.net core module uncomment and edit the following section. 
  For more info see https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=838655 -->
    
  <system.webServer>
    <handlers>
      <remove name="aspNetCore"/>
      <add name="aspNetCore" path="*" verb="*" modules="AspNetCoreModuleV2" resourceType="Unspecified"/>
    </handlers>
    <aspNetCore processPath="%LAUNCHER_PATH%" arguments="%LAUNCHER_ARGS%" stdoutLogEnabled="true" stdoutLogFile=".\logs\stdout" />
  </system.webServer>


</configuration>

那么我如何将日志保存到文件中呢？

我目前如何登录

public partial class RequestResponseLoggerMiddleware
{
    private readonly RequestDelegate _next;
    private readonly ILogger _logger;

    public RequestResponseLoggerMiddleware(RequestDelegate next,
                                    ILoggerFactory loggerFactory)
    {
        _next = next;
        _logger = loggerFactory
                  .CreateLogger<RequestResponseLoggerMiddleware>();
    }

    [LoggerMessage(0, …

我目前有一个需要更改采样率的文件列表。

我最近意识到这可以使用sox 但是当我尝试这样做时，我不断收到一条错误消息 sox wav: Premature EOF on .wav input file并导致音频文件为空..似乎 sox 无法重新采样输入的音频文件=输出...我有点需要，如果我必须转换音频文件的整个目录...

目前使用的命令：

~/kaldi-trunk/egs/yesno/s5_k_added$ sox 0_0_0_0_1_1_1_1.wav -r 8000 0_0_0_0_1_1_1_1.wav 
sox WARN wav: Premature EOF on .wav input file
:~/kaldi-trunk/egs/yesno/s5_k_added$ play 0_0_0_0_1_1_1_1.wav 

0_0_0_0_1_1_1_1.wav:

 File Size: 44        
  Encoding: Signed PCM    
  Channels: 1 @ 16-bit   
Samplerate: 8000Hz       
Replaygain: off         
  Duration: unknown      

In:0.00% 00:00:00.00 [00:00:00.00] Out:0     [      |      ]        Clip:0    
Done.

如何重新采样音频文件目录？

我目前正在努力获取numpy.ndarray的每个元素的日志.

根据文档应该只能.log()..

但我不能让它发挥作用？

>>> import numpy
>>> x = numpy.random.rand(3,3)
>>> x
array([[ 0.42631996,  0.13211157,  0.09500156],
       [ 0.5699495 ,  0.39852007,  0.55909279],
       [ 0.12059745,  0.40645911,  0.68107768]])
>>> x.log
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'log'
>>>