Kaldi是一个开源的语音识别工具包，由Michael Zweig和Daniel Povey等人开发，主要用于构建自动语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）系统。它提供了丰富的功能，包括声学模型训练、语言模型构建以及解码器开发等，是许多研究者和开发者进行语音处理项目的基础。 在使用Kaldi的过程中，可能会遇到文件下载失败或不完整的问题，这通常是由于网络不稳定、服务器问题或者文件损坏等原因导致的。以下四个文件可能是下载过程中出现问题的部分： 1. **fstbin**: 这部分包含了Kaldi中的FST（Finite State Transducer）工具，用于处理和操作HMM-Grammar模型，如编译HMM状态转移图，转换文本到FST等。 2. **nnetbin**: 包含神经网络相关的工具，如深度神经网络（Deep Neural Networks, DNN）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）等，这些模型是现代ASR系统的关键组件。 3. **sgmmbin**: 与统计建模和GMM（Gaussian Mixture Model）相关的工具，GMM是早期ASR系统中常用的模型，虽然现在已被DNN等取代，但在某些任务或特定场景下仍然有用。 4. **util**: 提供了一些通用的辅助工具，如数据预处理、文件管理、日志处理等，是Kaldi运行的基本支撑。 当上述文件无法正常下载时，可以尝试重新启动下载过程，或者从其他镜像站点获取。如果问题依然存在，可能需要检查网络连接、更新下载脚本或者手动从其他来源获取这些文件。 在极端情况下，`cub-1.8.0.zip`文件可能被用到。CUB（Cuda Universal Benchmarking Library）是一个CUDA编程的并行化库，用于加速GPU计算。在Kaldi中，如果你打算在GPU上训练大规模的神经网络模型，CUB库能提供必要的加速功能。安装CUB后，需要确保其路径被Kaldi的编译配置正确引用。 解决Kaldi下载问题的步骤包括： 1. **检查网络**：确认网络连接稳定，尝试更换网络环境或使用代理服务。 2. **更新脚本**：确保使用的下载脚本是最新的，有时候脚本可能因服务器变动而失效。 3. **手动下载**：如果脚本无法工作，可以直接从Kaldi的官方仓库或其他镜像站点手动下载缺失的文件。 4. **验证文件完整性**：下载完成后，使用MD5或SHA校验和来检查文件是否完整无损。 5. **安装依赖**：对于`cub-1.8.0.zip`这样的依赖，需要正确安装并配置，以便Kaldi能够调用。 6. **重新编译**：如果新下载的文件涉及到源代码部分，可能需要重新编译Kaldi项目。 Kaldi的下载和使用过程中可能会遇到各种问题，但通过合理的故障排查和资源获取，大多数问题都可以得到解决。对于新手来说，理解Kaldi的工作原理、熟悉其文件结构以及掌握基本的编译和调试技巧是非常重要的。

STM32 HAL 库实现乒乓缓存加空闲中断的串口 DMA 收发机制 STM32 HAL 库实现乒乓缓存加空闲中断的串口 DMA 收发机制，轻松跑上 2M 波特率。 STM32 中一般的 DMA 传输方向有内存->内存、外设->内存、内存->外设。通用异步收发传输器（Universal Asynchronous Receiver/Transmitter，UART），在嵌入式开发中一般称为串口，通常用于中、低速通信场景，波特率低有 6400 bps，高能达到 4~5 Mbps。 在 STM32 中使用 DMA 收发数据，可以节约可观的 CPU 处理时间。特别是在高速、大数据量的场景中，DMA 是必须的，而双缓冲区、空闲中断以及 FIFO 数据缓冲区也是非常重要的成分。 在本文中，我们将使用 STM32CubeMX 配置串口，首先使能高速外部时钟，然后设置时钟树。接下来配置串口，选择一个串口，设置模式为 Asynchronous，设置波特率、帧长度、奇偶校验以及停止位长度。然后添加接收和发送的 DMA 配置，注意在 RX 中将 DMA 模式改为 Circular，这样 DMA 接收只用开启一次，缓冲区满后 DMA 会自动重置到缓冲区起始位置，不再需要每次接收完成后重新开启 DMA。 在串口收到数据之后，DMA 会逐字节搬运到 RX_Buf 中。当搬运到一定的数量时，就会产生中断（空闲中断、半满中断、全满中断），程序会进入回调函数以处理数据。全满中断和半满中断都很好理解，就是串口 DMA 的缓冲区填充了一半和填满时产生的中断。而空闲中断是串口在上一帧数据接收完成之后在一个字节的时间内没有接收到数据时产生的中断，即总线进入了空闲状态。 现在网络上大部分教程都使用了全满中断加空闲中断的方式来接收数据，不过这存在了一定的风险：DMA 可以独立于 CPU 传输数据，这意味着 CPU 和 DMA 有可能同时访问缓冲区，导致 CPU 处理其中的数据到中途时 DMA 继续传输数据把之前的缓冲区覆盖掉，造成了数据丢失。所以更合理的做法是借助半满中断实现乒乓缓存。 乒乓缓存是指一个缓存写入数据时，设备从另一个缓存读取数据进行处理；数据写入完成后，两边交换缓存，再分别写入和读取数据。这样给设备留足了处理数据的时间，避免缓冲区中旧数据还没读取完又被新数据覆盖掉的情况。 但是出现了一个小问题，就是 STM32 大部分型号的串口 DMA 只有一个缓冲区，要怎么实现乒乓缓存呢？没错，半满中断。现在，一个缓冲区能拆成两个来用了。看这图我们再来理解一下上面提到的三个中断：接受缓冲区的前半段填满后触发半满中断，后半段填满后触发全满中断；而这两个中断都没有触发，但是数据包已经结束且后续没有数据时，触发空闲中断。 举个例子：向这个缓冲区大小为 20 的程序传送一个大小为 25 的数据包，它会产生三次中断，如下图所示。程序实现原理介绍完成，感谢 ST 提供了 HAL 库，接下来再使用 C 语言实现它们就很简单了。首先开启串口 DMA 接收。 #define RX_BUF_SIZE 20 uint8_t USAR_RX_Buf[RX_BUF_SIZE]; 在上面的例子中，我们定义了一个大小为 20 的缓冲区 USAR_RX_Buf，並将其设置为串口 DMA 的接收缓冲区。然后，我们可以使用 HAL 库提供的函数来开启串口 DMA 接收。 HAL_UART_Receive_DMA(&huart1, USAR_RX_Buf, RX_BUF_SIZE); 在串口收到数据之后，DMA 会逐字节搬运到 RX_Buf 中。当搬运到一定的数量时，就会产生中断（空闲中断、半满中断、全满中断），程序会进入回调函数以处理数据。在回调函数中，我们可以将数据写入 FIFO 中供应用读取。 void HAL_UART_RxCpltCallback(UART_HandleTypeDef *huart) { // 将数据写入 FIFO 中 FIFO_Put(USAR_RX_Buf, RX_BUF_SIZE); } 在上面的例子中，我们使用 HAL 库提供的回调函数 HAL_UART_RxCpltCallback 来处理数据。在这个函数中，我们将数据写入 FIFO 中供应用读取。这样，我们就可以轻松地实现高速的串口收发机制。 使用 STM32 HAL 库可以轻松地实现高速的串口收发机制，轻松跑上 2M 波特率。同时，我们还可以使用乒乓缓存和空闲中断来避免数据丢失和提高系统的可靠性。

强化学习中样本的重要性加权转移 此存储库包含我们的强化学习中的重要性加权样本转移》的代码，该代码已在ICML 2018上接受。我们提供了一个小库，用于RL中的样本转移（名为TRLIB），包括重要性加权拟合Q的实现-迭代（IWFQI）算法[1]以及有关如何重现本文提出的实验的说明。 抽象的 我们考虑了从一组源任务中收集的强化学习（RL）中经验样本（即元组）的转移，以改善给定目标任务中的学习过程。 大多数相关方法都专注于选择最相关的源样本来解决目标任务，但随后使用所有已转移的样本，而无需再考虑任务模型之间的差异。 在本文中，我们提出了一种基于模型的技术，该技术可以自动估计每个源样本的相关性（重要性权重）以解决目标任务。 在所提出的方法中，所有样本都通过批处理RL算法转移并用于解决目标任务，但它们对学习过程的贡献与它们的重要性权重成正比。 通过扩展监督学习文献中提供的重要性加