windows record软件编译器

我不确定你指的是哪个软件，但是通常来说，编译器与录音软件是两个不同的东西。编译器是用来编译程序代码的工具，而录音软件则是用来录制声音的工具。

如果你想要使用编译器来编译程序代码，那么在 Windows 平台上，常用的编译器有 Visual Studio、GCC、Clang 等。你可以下载并安装这些编译器，然后使用它们来编译你的代码。

如果你想要使用录音软件来录制声音，那么 Windows 平台上也有很多选择，比如 Audacity、Sound Forge、Adobe Audition 等等。你可以根据自己的需要选择一个适合自己的录音软件。

相关问题

record desktop windows opensource

在Windows系统中，要记录桌面活动并且希望使用开源软件，有几个不错的选择。

首先是OBS Studio，这是一款非常流行的开源录屏软件。它支持Windows系统，并且具备丰富的录制功能。你可以用它记录桌面活动、游戏、摄像头视频等等。OBS Studio还提供了强大的实时视频合成和混流功能，可以进行直播和实时剪辑。

另一个开源选项是SimpleScreenRecorder。与OBS Studio相比，SimpleScreenRecorder更加轻量级，用户界面也更为简洁。它可以在后台进行高质量的桌面录制，并且支持多种音频和视频编码格式，以及高度可定制的设置。

此外，还有Kazam Screen Recorder可以考虑。它是一款易于使用的开源软件，可以帮助你轻松录制桌面活动。它支持多个窗口和多个监视器，还提供了一些基本的视频编辑工具。

最后，还有VLC媒体播放器。虽然它主要用于播放各种媒体文件，但它也可以用作桌面录制工具。你可以使用VLC的“转换”功能来录制桌面并将其保存为视频文件。

以上这些开源软件都有各自的特点和优势，它们提供了非常好的解决方案来满足你在Windows系统上录制桌面活动的需求。你可以根据自己的具体要求和偏好选择合适的工具。

TFR record

TFR Record是一种用于存储大量数据的二进制文件格式，通常用于TensorFlow的数据输入。TFR Record文件包含了一个或多个序列化的TensorFlow Example Protocol Buffer，每个Example包含一个或多个特征(feature)。TFR Record文件可以通过tf.data API进行读取和解析，以便进行模型训练和评估。

以下是一个生成TFR Record文件的Python脚本示例，假设我们有一个Pascal VOC格式的数据集，我们可以使用该脚本将其转换为TFR Record格式：

import os
import tensorflow as tf
from datasets import pascalvoc_to_tfrecords

# 定义输入和输出路径
data_dir = '/path/to/pascalvoc/dataset'
output_dir = '/path/to/output/directory'

# 调用pascalvoc_to_tfrecords函数生成TFR Record文件
pascalvoc_to_tfrecords(data_dir, output_dir)

# 读取TFR Record文件
dataset = tf.data.TFRecordDataset(os.path.join(output_dir, 'pascalvoc.tfrecord'))

# 解析Example
feature_description = {
    'image/height': tf.io.FixedLenFeature([], tf.int64),
    'image/width': tf.io.FixedLenFeature([], tf.int64),
    'image/filename': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string),
    'image/source_id': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string),
    'image/encoded': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string),
    'image/format': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string),
    'image/object/bbox/xmin': tf.io.VarLenFeature(tf.float32),
    'image/object/bbox/ymin': tf.io.VarLenFeature(tf.float32),
    'image/object/bbox/xmax': tf.io.VarLenFeature(tf.float32),
    'image/object/bbox/ymax': tf.io.VarLenFeature(tf.float32),
    'image/object/class/text': tf.io.VarLenFeature(tf.string),
    'image/object/class/label': tf.io.VarLenFeature(tf.int64),
}
def _parse_function(example_proto):
    return tf.io.parse_single_example(example_proto, feature_description)

# 应用解析函数
parsed_dataset = dataset.map(_parse_function)