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2024-05-31
深度学习中的正则化技巧：探索与应用

近年来，深度学习在各个领域取得了令人瞩目的成就。然而，随着模型复杂度的增加，过拟合问题也变得愈发突出。正则化技术作为解决过拟合问题的关键手段，成为了深度学习研究中的重要课题。本文将结合图中的内容，深入探讨几种常见的正则化方法及其在实际应用中的效果。

1. 早停法（Early Stopping）

图中的第9页详细介绍了早停法，这是一种简单而有效的正则化方法。早停法通过在验证集的性能不再提升时停止训练，防止模型在训练集上过度拟合。第11页展示了早停法的原理图，显示了验证误差随训练次数变化的曲线。通过及时停止训练，早停法能有效避免模型在训练数据上的过度拟合。

2. L1和L2正则化

图中的第6页和第7页分别介绍了L1和L2正则化。L1正则化通过在损失函数中加入权重的绝对值和，促使模型产生稀疏权重，有助于特征选择。L2正则化则通过加入权重的平方和，使得权重更平滑，减小模型的复杂度。第13页和第14页展示了L1和L2正则化在不同数据集上的实验结果，验证了其有效性。

3. Dropout

Dropout是一种随机去除神经元的正则化方法，图中的第15页至第23页详细介绍了其原理和应用。Dropout通过在训练过程中随机丢弃一部分神经元，迫使模型不依赖于某些特定的路径，从而增强了模型的泛化能力。第18页至第21页的实验结果显示了Dropout在不同复杂度模型上的应用效果，验证了其在防止过拟合方面的显著作用。

4. 数据增强

数据增强是一种通过对训练数据进行各种变换来增加数据量的方法，图中的第24页至第26页介绍了几种常见的增强技术，如旋转、平移、缩放等。通过增加数据的多样性，数据增强能有效提高模型的泛化能力。第25页展示了不同数据增强技术的效果对比，说明了数据增强在实际应用中的重要性。

5. 批归一化（Batch Normalization）

批归一化通过在每一层网络中对输入数据进行归一化处理，减少了内部协变量偏移，加快了训练速度，并在一定程度上具有正则化效果。图中的第27页至第30页详细介绍了批归一化的原理和在不同网络结构中的应用效果。第29页的实验结果显示，批归一化不仅能加快收敛速度，还能提高模型的最终性能。

6. 其他正则化方法

除了上述几种常见的正则化方法，图中的第31页至第37页还介绍了一些其他的正则化技术，如权重剪枝、随机噪声注入等。这些方法通过不同的机制抑制模型的过拟合，增强了模型的泛化能力。第34页和第36页的实验结果展示了这些方法在实际应用中的效果。

总结

正则化技术在深度学习中扮演着至关重要的角色，通过合理应用这些方法，研究人员和工程师们能够有效地提高模型的泛化能力，避免过拟合问题。随着深度学习技术的不断发展，相信将会有更多创新的正则化方法被提出，为我们带来更强大、更稳定的模型。

通过本文的探讨，我们不仅了解了几种常见正则化方法的原理和应用，还通过图中的实验结果看到了它们在实际中的效果。希望这些内容能为读者在深度学习研究和应用中提供有价值的参考。

2024-05-31
OpenVidu：快速集成视频通话的利器
在当今数字化时代，实时视频通话已经成为许多应用的核心功能之一。无论是远程医疗、在线教育、客户服务，还是虚拟会议，视频通话的需求都在不断增加。今天，我要向大家介绍的是一款强大的开源平台——OpenVidu，它能帮助开发者快速且低成本地将视频通话功能集成到他们的应用中。

什么是 OpenVidu？

OpenVidu 是一个旨在简化视频通话集成的开源平台。它提供了一整套技术栈，方便开发者快速将实时通讯功能添加到他们的应用中。无论你是开发网页应用还是移动应用，OpenVidu 都能满足你的需求。

主要特性
1. WebRTC 视频会议：支持一对一、一对多以及多对多的各种组合，几乎可以实现你能想到的任何场景。
2. 开源：OpenVidu 是一个开源项目，使用 Apache License v2 许可证，完全免费。
3. 多平台兼容：支持 Chrome、Firefox、Safari、Opera、Edge、Android、iOS 以及桌面应用，所有这些平台都能相互兼容。
4. 易于使用：提供即用型组件，只需简单地粘贴代码即可快速实现视频通话。如果你需要更多的自定义，OpenVidu 的 API 也是非常简单且强大的。
5. 易于部署：支持在最流行的云服务提供商上进行快速部署，或是通过 Docker 进行本地部署，过程非常简便。
快速入门

开始使用 OpenVidu 非常简单。你可以参考 OpenVidu 文档中的“Getting started”部分，了解如何安装和配置 OpenVidu。以下是一些关键步骤：
1. 安装 OpenVidu Server：你可以选择在 AWS 上一键部署 OpenVidu，也可以使用 Docker 在本地部署。
2. 集成前端和后端：OpenVidu 提供了多种前端技术的示例，如 JavaScript、Angular、React、Vue.js 等。后端技术则包括 Java、Node.js 以及 REST API，方便你选择适合的技术栈。
开发你的视频应用

OpenVidu 提供了丰富的教程和示例，帮助你快速上手。以下是一些推荐的步骤：
1. 学习基础知识：文档中提供了“Hello World”示例，帮助你快速了解基本的 API 调用和使用方法。
2. 探索高级功能：你可以查看“Advanced features”部分，了解如何实现录制视频、屏幕共享、音视频滤镜等高级功能。
3. 使用现成组件：如果你希望快速实现某些功能，可以使用 OpenVidu 提供的即用型组件，如自定义 UI、自定义工具栏等。
安全性和隐私保护

OpenVidu 非常重视用户的隐私和安全。它通过 WebRTC 加密、服务器 API 和客户端基于角色的系统，确保所有通话内容都是完全私密的。此外，OpenVidu 还允许你限制客户端的能力，通过预定义角色来决定用户是否可以订阅、发布或管理视频流。

适用场景

OpenVidu 的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几种：
- 客户服务：集成一对一视频通话中心，提供面对面的客户服务。
- 远程医疗：医生可以通过视频通话直接与患者进行交流，确保私密和安全。
- 在线教育：教师可以通过视频通话向学生讲解课程，支持多名学生同时在线。
- 会议服务：支持演讲者实时应用音视频滤镜，提高会议质量。
- 安防系统：接收来自安防摄像头的视频流，实现监控功能。
结语

无论你是想开发一个简单的视频聊天应用，还是一个复杂的视频会议系统，OpenVidu 都能提供强大的支持。它不仅简化了开发过程，还提供了丰富的功能和高水平的安全性，是你开发视频通话应用的不二选择。

更多详细信息和教程，请访问 OpenVidu 文档。

参考文献：
- OpenVidu 官方文档：https://docs.openvidu.io/en/stable/
2024-05-31
Android设备上NEON支持的ffmpeg解码性能
在Android设备上使用ffmpeg进行视频解码是一种常见的方案，但如果没有NEON支持，性能可能会受到显著影响。本文将详细探讨在没有NEON支持的情况下，ffmpeg在Android设备上的解码性能，并分享一些解决方案和优化策略。

什么是NEON？

NEON技术是ARM架构的一部分，它是一种高级SIMD（单指令多数据）架构，能够加速多媒体和信号处理应用中的向量操作。简而言之，NEON能够显著提高处理音视频等多媒体内容的效率。因此，缺少NEON支持的设备在处理这些任务时性能会大打折扣。

问题描述

在Stack Overflow的一个讨论中，有用户提到在Android设备上编译ffmpeg并成功播放视频，但帧率非常低，仅有5fps。这种情况在没有NEON支持的armv5te设备上尤为明显。用户尝试了多种配置，但仍然无法提高帧率。

原帖中提到的配置命令如下：
```
./configure --enable-gpl --enable-libgsm --enable-libxvid \
--enable-libamr_nb --enable-libamr_wb --enable-libmp3lame --enable-libogg \
--enable-libvorbis --enable-libfaac --enable-libfaad --enable-shared
```
解决方案与优化

使用静态编译

另一位用户分享了在Galaxy Tab上使用ffmpeg进行视频解码的经验，尽管该设备理论上支持NEON，但他并未使用NEON支持，仍然能够达到60fps的帧率。他使用的是静态编译版本，而非共享库版本。具体配置命令如下：
```
./configure --enable-static --disable-shared --disable-doc --disable-ffmpeg \
--disable-ffplay --disable-ffprobe --disable-ffserver \
--disable-avdevice --disable-neon --disable-network \
--disable-swscale-alpha --enable-zlib --enable-memalign-hack \
--disable-stripping --enable-cross-compile --arch=arm5te \
--enable-armv5te --target-os=linux --cc=arm-linux-androideabi-gcc \
--extra-cflags='-fPIC -DANDROID -D__thumb__ -mthumb'
```
使用NEON支持

另一用户则表示，在启用NEON支持并使用armv7架构后，帧率大幅提升至40fps，满足了应用需求。具体配置如下：
```
./configure --enable-gpl --enable-libgsm --enable-libxvid \
--enable-libamr_nb --enable-libamr_wb --enable-libmp3lame --enable-libogg \
--enable-libvorbis --enable-libfaac --enable-libfaad --enable-shared \
--enable-neon --arch=armv7
```
结论

在没有NEON支持的设备上运行ffmpeg解码确实会遇到性能瓶颈，但通过静态编译和其他优化策略，仍然可以达到较为满意的解码效果。如果可能，启用NEON支持和使用较新的ARM架构（如armv7）将显著提升性能。

参考文献
- Stack Overflow – Performance of ffmpeg decoding on android without neon support
通过参考这些讨论和配置，你可以在开发过程中针对不同设备进行优化，提升ffmpeg解码的性能。
2024-05-31
Llama-3-70B：突破性未审查模型
在人工智能领域，模型的性能和应用范围不断拓展。最近，由Exllama社区的一位成员进行的一次微调，使得Llama-3-70B模型在未审查的通用智能排行榜上名列前茅。这一排行榜是一个封闭的基准，无法通过作弊来提高分数。这一成就不仅让人瞩目，也为未来的AI发展提供了新的方向。

新模型的诞生

Llama-3-70B模型的微调由Exllama社区的一名成员完成。这次微调不仅提升了模型的性能，还使其在未审查的通用智能排行榜上夺得了第一名。这一排行榜由其创建者严格维护，确保其真实性和公平性。

排行榜创建者表示：“大多数我测试的模型在默认模板下表现良好，我猜测是llama.cpp检测到了这个模板。然而，turboderp/Cat-Llama-3-70B-instruct在使用提供的模板时，得分有了显著提升。它的知识量相当惊人，并且在使用聊天模板时几乎没有受到审查。”

模型的具体表现

Llama-3-70B模型在使用聊天模板时表现尤为出色。它不仅展示了广泛的知识，还在对话过程中表现出了一种“未审查”的特质。未审查的特质意味着模型能够更加自由地生成内容，而不受严格的限制。这种特性使得模型在实际应用中更加灵活和实用。

为了充分发挥Llama-3-70B模型的潜力，用户需要使用ChatML格式来运行该模型。此外，系统提示通常使用“Below is a”语句效果更佳，而非“You are”语句。例如，一个好的系统提示可以是：“Below is a conversation between an AI entity and a human.”

使用指南

如果您有兴趣探索和使用Llama-3-70B模型，可以在以下链接找到完整精度的模型：
在运行模型时，请务必使用ChatML格式，并且在系统提示中使用“Below is a”语句。这将确保模型在对话中的最佳表现。

未来展望

Llama-3-70B模型的成功不仅是技术上的突破，也是人工智能应用领域的一次重要进步。它展示了通过微调和优化，可以显著提升模型性能，并使其在实际应用中更加灵活和高效。未来，我们可以期待更多类似的创新，为我们的生活带来更多便利和可能性。

参考文献：
- Exllama社区成员微调的Llama-3-70B模型
- 未审查的通用智能排行榜创建者的评论
2024-05-31
小红书社会学：社会阶层伪装、女性主义与父权制
近年来，小红书迅速崛起，成为观察当代中国中产阶级，尤其是中产女性生活方式的绝佳窗口。本文将深入探讨小红书中的女性主义与父权制，以及这一平台如何反映和影响社会阶层的伪装。

小红书上的女性主义与父权制

据统计，小红书用户中有七成是女性，从平台上流行的“姐妹”称呼中便可见一斑。即便是男性用户，也常常被称为“姐妹”。为何小红书上女性用户如此之多？这背后有着深刻的社会原因。

我们生活在一个父权制社会中，社会给予女性实现自我价值的机会本就不多，尤其是经济独立方面，女性往往比男性面临更多障碍。因此，女性更需要通过生活方式的展演来确认自己的社会地位和自我价值。小红书正好提供了这样一个平台，让女性用户通过分享和展示自己的生活方式，获得认同和满足感。

消费主义的“天鹅绒监狱”

小红书的另一个显著特点是“种草”，即引导消费。平台上的内容常常呈现一种消费体验的图文景观堆积，诸如“女生要对自己好一点”、“为自己而变美”、“人生在于体验”等话语表面上鼓励女性实现自我价值，实则是在引导女性消费。这种虚伪的消费主义话语，正是现代社会男性规训女性的表现，让女性成为依附的“天鹅绒监狱”。

另外，男性欲望的“凝视”也是一种明显的父权制规训。在小红书上，化妆护肤、美容减肥、日常穿搭等内容非常重要，这其实是女性为了迎合父权凝视的自我规训。

“擦边”行为与男性凝视

更为赤裸的迎合男性凝视的行为则是“擦边”，即带有性意味的图片、视频及直播内容。例如，有女律师博主表示自己做律师收入太低，月入5000元，但靠“擦边”直播却能月入两万元。这种现象在小红书上并不罕见，反映了女性在父权制社会中为了经济利益而被迫迎合男性欲望的现实。

社会阶层的伪装

小红书不仅是女性展示生活方式的平台，也是中产阶级伪装和炫耀的场所。通过分享奢侈品、豪宅、名车等内容，用户们在平台上构建起一个理想化的生活方式，展示自己的社会地位和经济实力。然而，这种展示往往只是表面的伪装，背后可能隐藏着巨大的经济压力和心理负担。

中产阶级的虚假繁荣

中产阶级因为没有真正的资产积累，往往通过消费来维持和展示自己的社会地位。在小红书上，我们可以看到大量中产阶级用户通过分享奢侈品购物、豪华旅游等内容，来构建自己理想化的生活方式。然而，这种虚假的繁荣背后，隐藏着巨大的经济压力和心理负担。

社会阶层的流动性

小红书上的生活方式展示，也反映了当代社会阶层的流动性。中产阶级通过消费展示自己的社会地位，而这种展示往往是短暂和脆弱的。一旦经济状况发生变化，这种虚假的繁荣便会迅速崩塌。因此，小红书上的生活方式展示，既是对现有社会阶层的维护，也是对未来不确定性的焦虑。

结语

小红书作为一个新兴的社交平台，反映了当代中国中产阶级，尤其是中产女性的生活方式和社会地位。通过分析小红书上的女性主义与父权制现象，我们可以看到，女性在这个平台上既展示了自我价值，也被迫迎合父权制社会的规训。同时，小红书上的消费主义和社会阶层伪装，也反映了中产阶级的虚假繁荣和社会阶层的流动性。

参考文献：
1. 罗成. 小红书社会学：社会阶层伪装、女性主义与父权制. 罗成读书. 2024年5月9日
2024-05-31
ChatTTS：专为对话场景设计的文本转语音模型
在人工智能领域中，文本转语音（TTS）技术一直是备受关注的研究方向。今天，我们要介绍的是ChatTTS，一个专为对话场景设计的文本转语音模型。ChatTTS不仅支持中文和英文，还能够在多种应用中展现出色的表现。

ChatTTS的特点

对话式TTS

ChatTTS针对对话任务进行了优化，能够生成自然流畅的语音，并支持多说话人。这使得它在模拟人类对话时，更加真实和生动。

细粒度控制

该模型能够预测和控制细粒度的韵律特征，包括笑声、停顿和插入词等。这使得生成的语音更加丰富和多样，能够更好地传达说话者的情感和意图。

更好的韵律

ChatTTS在韵律方面超越了大部分开源的TTS模型。它能够生成具有自然韵律的语音，使得听起来更加舒适和真实。同时，ChatTTS还提供预训练模型，支持进一步的研究和应用。

使用方法

基本用法

以下是ChatTTS的基本用法示例：
```
import ChatTTS
from IPython.display import Audio

chat = ChatTTS.Chat()
chat.load_models()

texts = ["<PUT YOUR TEXT HERE>",]

wavs = chat.infer(texts, use_decoder=True)
Audio(wavs[0], rate=24_000, autoplay=True)
```
进阶用法

如果需要更高级的控制，可以使用以下代码：
```
import torch

# 采样一个说话人
std, mean = torch.load('ChatTTS/asset/spk_stat.pt').chunk(2)
rand_spk = torch.randn(768) * std + mean

params_infer_code = {
  'spk_emb': rand_spk,
  'temperature': .3,
  'top_P': 0.7,
  'top_K': 20,
}

params_refine_text = {
  'prompt': '[oral_2][laugh_0][break_6]'
}

wav = chat.infer("<PUT YOUR TEXT HERE>", params_refine_text=params_refine_text, params_infer_code=params_infer_code)
```
实际应用案例

智能客服系统

ChatTTS可以在智能客服系统中发挥重要作用。通过其自然流畅的语音生成能力，能够提供更加亲切和人性化的客服服务，提升客户满意度。

教育领域

在教育领域，ChatTTS可以帮助教师制作生动的教学语音材料。学生可以通过听取这些语音材料，更加直观地理解和掌握知识。

娱乐领域

在游戏和影视制作中，ChatTTS可以用于生成角色对话。其自然的语音和情感表达能力，可以使角色更加生动，提升用户的沉浸感。

未来展望

ChatTTS展示了语音生成技术的巨大潜力。随着技术的不断进步，未来有望在更多的应用场景中发光发热，带给我们更多的惊喜和便利。

免责声明

本文件中的信息仅供学术交流使用，目的在于教育和研究，不得用于任何商业或法律目的。作者不保证信息的准确性、完整性或可靠性。

计划路线
- [x] 开源4w小时基础模型和spk_stats文件
- [ ] 开源VQ encoder和Lora训练代码
- [ ] 在非refine text情况下, 流式生成音频
- [ ] 开源多情感可控的4w小时版本
- [ ] ChatTTS.cpp maybe? (欢迎社区PR或独立的新repo)
常见问题

连不上HuggingFace

请使用modelscope的版本，并设置cache的位置。

我要多少显存？Infer的速度是怎么样的？

对于30秒的音频，至少需要4G的显存。对于4090D，1秒生成约7个字所对应的音频，RTF约0.65。

模型稳定性似乎不够好，会出现其他说话人或音质很差的现象。

这是自回归模型通常都会出现的问题。说话人可能会在中间变化，可能会采样到音质非常差的结果，这通常难以避免。可以多采样几次来找到合适的结果。

除了笑声还能控制什么？还能控制其他情感吗？

在现在放出的模型版本中，只有[laugh]和[uv_break]、[lbreak]作为字级别的控制单元。在未来的版本中我们可能会开源其他情感控制的版本。

致谢
- bark，XTTSv2和valle展示了自回归任务用于TTS任务的可能性。
- fish-speech一个优秀的自回归TTS模型，揭示了GVQ用于LLM任务的可能性。
- vocos作为模型中的vocoder。
特别致谢
- wlu-audio lab为我们提供了早期算法试验的支持。
ChatTTS凭借其先进的技术和广泛的应用前景，正在逐步改变我们的生活方式。从智能客服到教育，再到娱乐，ChatTTS的应用无处不在。期待随着技术的进一步发展，ChatTTS能为我们带来更多惊喜和便利。

参考文献：
1. ChatTTS GitHub
2024-05-31
ChatTTS：一个专为对话场景设计的语音生成模型
近年来，人工智能技术的飞速发展为我们带来了许多创新和便利，其中语音生成技术尤为引人注目。今天，我们要介绍的是一个名为ChatTTS的语音生成模型，它专为对话场景设计，能够在多个应用中展现出色的表现。

什么是ChatTTS？

ChatTTS是一种先进的语音生成模型，专门用于对话场景。与传统的语音生成模型不同，ChatTTS不仅关注语音的自然度和流畅度，还特别注重对话中的上下文理解和情感表达。这使得ChatTTS在模仿人类对话方面具有显著优势。

ChatTTS的技术优势

上下文理解

在对话中，理解上下文是至关重要的。ChatTTS通过复杂的算法和深度学习技术，能够准确地捕捉和理解对话中的上下文信息。这使得它在生成语音时，不仅能够准确传达信息，还能保持对话的连贯性。

情感表达

人类的对话不仅仅是信息的交换，还包含了丰富的情感。ChatTTS在语音生成时，能够根据对话的内容和情境，适当地调整语音的语调和情感。这使得生成的语音更加生动和真实，增强了用户的互动体验。

多样化应用

ChatTTS不仅适用于普通的对话场景，还可以在许多其他领域中发挥作用。例如，在智能客服系统中，ChatTTS可以提供更加自然和亲切的语音服务；在教育领域，ChatTTS可以帮助教师生成生动的教学语音；在娱乐领域，ChatTTS可以用于生成角色对话，提升用户的沉浸感。

实际应用案例

智能客服系统

在智能客服系统中，ChatTTS可以辅助客服人员处理大量的客户咨询。通过其出色的上下文理解能力和情感表达能力，ChatTTS能够生成自然、流畅的语音回复，提升客户的满意度。

教育领域

在教育领域，ChatTTS可以帮助教师制作生动的教学语音材料。无论是课前预习还是课后复习，学生都可以通过听取这些语音材料加深对知识的理解。

娱乐领域

在游戏和影视制作中，ChatTTS可以用于生成角色对话。其自然的语音和情感表达能力，可以使角色更加生动，提升用户的沉浸感。

未来展望

随着人工智能技术的不断进步，语音生成技术将会变得越来越强大和智能。ChatTTS作为这一领域的佼佼者，未来有望在更多的应用场景中发光发热，带给我们更多的惊喜和便利。

ChatTTS的出现，不仅展示了语音生成技术的巨大潜力，也为我们展望了一个更加智能和便捷的未来。无论是在客服、教育还是娱乐领域，ChatTTS都有着广阔的应用前景，值得我们期待。

参考文献:
1. ChatTTS：一个专为对话场景设计的语音生成模型
2024-05-31

了解 Caddy 的分布式 HTTP 缓存模块

Caddy 是一款功能强大的网络服务器，而 caddyserver/cache-handler 模块为其提供了强大的分布式 HTTP 缓存功能。本文将带你了解这个模块的特点、基本配置以及一些高级用法。

模块简介

caddyserver/cache-handler 是一个基于 Souin 缓存的分布式 HTTP 缓存模块。它具备以下主要特点：

遵循 RFC 7234 标准的 HTTP 缓存。
设置 Cache-Status HTTP 响应头。
提供 REST API 来清除缓存和列出存储的资源。
支持 ESI 标签处理（使用 go-esi 包）。
内置分布式缓存支持。

基本配置

使用最小配置，响应会被缓存 120 秒。以下是一个简单的例子：

{
    cache
}

example.com {
    cache
    reverse_proxy your-app:8080
}

这个配置中，只需添加 cache 指令，所有请求的响应将被缓存 120 秒。

全局选项语法

全局选项允许你更细粒度地控制缓存行为。以下是一些常用的配置选项：

{
    log {
        level debug
    }
    cache {
        allowed_http_verbs GET POST PATCH
        api {
            basepath /some-basepath
            prometheus
            souin {
                basepath /souin-changed-endpoint-path
            }
        }
        badger {
            path the_path_to_a_file.json
        }
        cache_keys {
            .*\.css {
                disable_body
                disable_host
                disable_method
                disable_query
                headers X-Token Authorization
                hide
            }
        }
        cache_name Another
        cdn {
            api_key XXXX
            dynamic
            email darkweak@protonmail.com
            hostname domain.com
            network your_network
            provider fastly
            strategy soft
            service_id 123456_id
            zone_id anywhere_zone
        }
        etcd {
            configuration {
                # Your etcd configuration here
            }
        }
        key {
            disable_body
            disable_host
            disable_method
            headers Content-Type Authorization
        }
        log_level debug
        mode bypass
        nuts {
            path /path/to/the/storage
        }
        olric {
            url url_to_your_cluster:3320
            path the_path_to_a_file.yaml
            configuration {
                # Your olric configuration here
            }
        }
        regex {
            exclude /test2.*
        }
        stale 200s
        ttl 1000s
        default_cache_control no-store
    }
}

:4443
respond "Hello World!"

指令选项

缓存指令允许你在更具体的请求路径上应用缓存策略。例如：

@match path /path

handle @match {
    cache {
        cache_name ChangeName
        cache_keys {
            (host1|host2).*\.css {
                disable_body
                disable_host
                disable_method
                disable_query
                headers X-Token Authorization
            }
        }
        cdn {
            api_key XXXX
            dynamic
            email darkweak@protonmail.com
            hostname domain.com
            network your_network
            provider fastly
            strategy soft
            service_id 123456_id
            zone_id anywhere_zone
        }
        key {
            disable_body
            disable_host
            disable_method
            disable_query
            headers Content-Type Authorization
        }
        log_level debug
        regex {
            exclude /test2.*
        }
        stale 200s
        ttl 1000s
        default_cache_control no-store
    }
}

缓存提供者配置

caddyserver/cache-handler 支持多种缓存提供者，包括 Badger、Etcd、NutsDB、Olric 和 Redis。以下是一些示例配置：

Badger

badger-path.com {
    cache {
        badger {
            path /tmp/badger/first-match
        }
    }
}

Redis

redis-url.com {
    cache {
        redis {
            url 127.0.0.1:6379
        }
    }
}

结论

caddyserver/cache-handler 模块为 Caddy 提供了强大的分布式 HTTP 缓存能力。通过灵活的配置选项和多种缓存提供者的支持，你可以根据具体需求优化网站性能。如果你正在寻找一种高效的缓存解决方案，这个模块无疑是一个值得尝试的选择。

参考文献：GitHub – caddyserver/cache-handler: Distributed HTTP caching module for Caddy

2024-05-31

Adobe RTMP 规范：实时消息传递协议详解

Adobe 的实时消息传递协议（RTMP），是一种应用层协议，旨在通过适当的传输协议（如 TCP）多路复用和打包多媒体传输流（如音频、视频和交互内容）。以下是对 RTMP 规范的详细解析。

文档概述

文件状态

本文档是 2012 年 12 月 21 日发布的 “Adobe 的实时消息传递协议” 规范的机器可读版本。自 2012 年 PDF 版本以来，规范内容并未发生实质性变化，仅在格式和文字编辑上有所调整。

引言

RTMP 提供了在可靠的流传输（如 TCP）上的双向消息多路复用服务，旨在携带视频、音频和数据消息的并行流，并附带相关的时间信息。实现通常会为不同类别的消息分配不同的优先级，这会影响在传输容量受限时消息入队到底层流传输的顺序。

术语

MUST: 必须
REQUIRED: 必需
SHALL: 应该
SHOULD: 建议
MAY: 可以

贡献者

Rajesh Mallipeddi：原 Adobe Systems 编辑，提供了大部分原始文本。
Mohit Srivastava：Adobe Systems 贡献者。

定义

Payload: 包含在数据包中的数据，如音频样本或压缩视频数据。
Packet: 由固定头和负载数据组成的数据包。
Port: 传输协议用来区分主机内多个目的地的抽象。
Transport address: 用于识别传输层端点的网络地址和端口的组合。

字节顺序、对齐和时间格式

所有整数字段按网络字节顺序（大端序）传输。
时间戳以毫秒为单位，相对于一个未指定的纪元。

RTMP 块流

消息格式

消息格式应包含以下必要字段：

Timestamp: 消息的时间戳（4 字节）。
Length: 消息负载的长度（3 字节）。
Type ID: 消息类型 ID（1 字节）。
Message Stream ID: 消息流 ID（4 字节，小端序）。

握手

RTMP 连接从握手开始，客户端和服务器各发送相同的三个块（C0、C1、C2 和 S0、S1、S2）。

块化

在握手后，连接多路复用一个或多个块流。每个块流携带一种类型的消息。每个块都有唯一的块流 ID。块的传输顺序必须完整发送。接收端根据块流 ID 重新组装消息。

块格式

每个块由一个头和数据组成。头有三个部分：

Basic Header: 编码块流 ID 和块类型（1-3 字节）。
Message Header: 编码关于消息的信息（0、3、7 或 11 字节）。
Extended Timestamp: 编码完整的 32 位时间戳（0 或 4 字节）。

RTMP 消息格式

消息头

消息头包含以下字段：

Message Type: 消息类型（1 字节）。
Length: 负载大小（3 字节）。
Timestamp: 消息的时间戳（4 字节）。
Message Stream ID: 消息流 ID（3 字节）。

用户控制消息

RTMP 使用消息类型 ID 4 进行用户控制消息。这些消息包含 RTMP 流层使用的信息。

RTMP 消息类型

命令消息

携带客户端和服务器之间的 AMF 编码命令。命令消息有两个类型值：20 表示 AMF0 编码，17 表示 AMF3 编码。

数据消息

用于发送元数据或用户数据。类型值为 18（AMF0）和 15（AMF3）。

共享对象消息

用于管理多个客户端和服务器之间的分布式数据。类型值为 19（AMF0）和 16（AMF3）。

音频消息

用于发送音频数据，类型值为 8。

视频消息

用于发送视频数据，类型值为 9。

聚合消息

包含一系列RTMP 子消息的单一消息。类型值为 22。

消息交换示例

发布录制视频

此示例说明发布者如何发布流并将视频流发送到服务器。其他客户端可以订阅此发布的流并播放视频。

+--------------------+                     +-----------+
|  Publisher Client  |        |            |   Server  |
+----------+---------+        |            +-----+-----+
          |           Handshaking Done           |
          |                  |                  |
          |                  |                  |
---+---- |----- Command Message(connect) ----->|
   |     |                                     |
   |     |<----- Window Acknowledge Size ------|
Connect |     |                                     |
   |     |<------ Set Peer BandWidth ----------|
   |     |                                     |
   |     |------ Window Acknowledge Size ----->|
   |     |                                     |
   |     |<----- User Control(StreamBegin) ----|
   |     |                                     |
---+---- |<-------- Command Message -----------|
          |   (_result- connect response)       |
          |                                     |
---+---- |--- Command Message(createStream) -->|
Create |     |                                     |
Stream |     |                                     |
---+---- |<------- Command Message ------------|
          | (_result- createStream response)    |
          |                                     |
---+---- |---- Command Message(publish) ------>|
   |     |                                     |
   |     |<----- User Control(StreamBegin) ----|
   |     |                                     |
   |     |---- Data Message (Metadata) ------->|
Publishing|     |                                     |
Content   |     |------------ Audio Data ------------>|
   |     |                                     |
   |     |------------ SetChunkSize ---------->|
   |     |                                     |
   |     |<--------- Command Message ----------|
   |     |      (_result- publish result)      |
   |     |                                     |
   |     |------------- Video Data ----------->|
   |     |                  |                  |
   |     |                  |                  |
          |    Until the stream is complete     |
          |                  |                  |

广播共享对象消息

此示例说明在创建和更改共享对象期间交换的消息。它还说明了共享对象消息广播的过程。

+----------+                       +----------+
|  Client  |           |           |  Server  |
+-----+----+           |           +-----+----+
       |   Handshaking and Application    |
       |          connect done            |
       |                |                 |
       |                |                 |
       |                |                 |
       |                |                 |
Create and ---+---- |---- Shared Object Event(Use)---->|
connect       |     |                                  |
Shared Object |     |                                  |
---+---- |<---- Shared Object Event --------|
       |       (UseSuccess,Clear)         |
       |                                  |
---+---- |------ Shared Object Event ------>|
Shared object |     |         (RequestChange)          |
Set Property  |     |                                  |
---+---- |<------ Shared Object Event ------|
       |            (Success)             |
       |                                  |
---+---- |------- Shared Object Event ----->|
Shared object|     |           (SendMessage)          |
Message      |     |                                  |
Broadcast ---+---- |<------- Shared Object Event -----|
       |           (SendMessage)          |
                          |                 |
                          |                 |

从录制流发布元数据

此示例描述了发布元数据的消息交换。

+------------------+                       +---------+
| Publisher Client |         |             |   FMS   |
+---------+--------+         |             +----+----+
       |     Handshaking and Application     |
       |            connect done             |
       |                  |                  |
       |                  |                  |
---+--- |-- Command Messsage (createStream) ->|
Create |    |                                     |
Stream |    |                                     |
---+--- |<-------- Command Message -----------|
       |   (_result - command response)      |
       |                                     |
---+--- |---- Command Message (publish) ----->|
Publishing |    |                                     |
metadata |    |<----- UserControl (StreamBegin) ----|
from file |    |                                     |
          |    |---- Data Message (Metadata) ------->|
       |                                     |

参考文献

RFC0791: Postel, J., “Internet Protocol”, STD 5, RFC 791, September 1981.
RFC0793: Postel, J., “Transmission Control Protocol”, STD 7, RFC 793, September 1981.
RFC1982: Elz, R. and R. Bush, “Serial Number Arithmetic”, RFC 1982, August 199

2024-05-31

博客

1. 早停法（Early Stopping）

2. L1和L2正则化

3. Dropout

4. 数据增强

5. 批归一化（Batch Normalization）

6. 其他正则化方法

总结

什么是 OpenVidu？

主要特性

快速入门

开发你的视频应用

安全性和隐私保护

适用场景

结语

什么是NEON？

问题描述

解决方案与优化

使用静态编译

使用NEON支持

结论

参考文献

新模型的诞生

模型的具体表现

使用指南

未来展望

小红书上的女性主义与父权制

消费主义的“天鹅绒监狱”

“擦边”行为与男性凝视

社会阶层的伪装

中产阶级的虚假繁荣

社会阶层的流动性

结语

ChatTTS的特点

对话式TTS

细粒度控制

更好的韵律

使用方法

基本用法

进阶用法

实际应用案例

智能客服系统

教育领域

娱乐领域

未来展望

免责声明

计划路线

常见问题

连不上HuggingFace

我要多少显存？Infer的速度是怎么样的？

模型稳定性似乎不够好，会出现其他说话人或音质很差的现象。

除了笑声还能控制什么？还能控制其他情感吗？

致谢

特别致谢

什么是ChatTTS？

ChatTTS的技术优势

上下文理解

情感表达

多样化应用

实际应用案例

智能客服系统

教育领域

娱乐领域

未来展望

模块简介

基本配置

全局选项语法

指令选项

缓存提供者配置

Badger

Redis

结论

文档概述

文件状态

引言

术语

贡献者

定义

字节顺序、对齐和时间格式

RTMP 块流