must_not和filter的区别

时间: 2024-05-18 16:14:21 浏览: 98
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详解spring security filter的工作原理

在 Elasticsearch 中,`must_not` 和 `filter` 都是用于过滤搜索结果的查询语句,但它们的区别在于: - `must_not`:表示匹配不符合条件的文档。通常用于排除某些文档。例如:排除某个分类下的文档。 - `filter`:表示匹配符合条件的文档。通常用于筛选某些文档。例如:筛选某个日期范围内的文档。 另外,`filter` 会在查询结果中缓存,查询性能更高。而 `must_not` 不会被缓存,每次查询都需要重新计算。因此,如果需要频繁地进行某些条件的过滤,建议使用 `filter`。 综上所述,`must_not` 和 `filter` 的区别在于它们的作用不同,一个用于排除不符合条件的文档,一个用于筛选符合条件的文档;另外,`filter` 的查询性能更高,而 `must_not` 的查询性能较低。
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function [pesq_mos, pesq_seg] = pesq(ref, deg, fs) % Check inputs if nargin < 3 fs = 16000; end if nargin < 2 error('Not enough input arguments'); end if length(ref) ~= length(deg) error('Input signals must be of equal length'); end % Load filter coefficients load('pesq_filter.mat'); % High-pass filter deg_hp = filter(b_hp, a_hp, deg); % Remove silence [r_beg, r_end] = find_voiced(ref, fs); [d_beg, d_end] = find_voiced(deg_hp, fs); r_sig = ref(r_beg:r_end); d_sig = deg_hp(d_beg:d_end); % Find maximum length sig_len = min(length(r_sig), length(d_sig)); % Filter signals r_sig = filter(b_lpf, a_lpf, r_sig(1:sig_len)); d_sig = filter(b_lpf, a_lpf, d_sig(1:sig_len)); % Resample signals r_sig = resample(r_sig, 8000, fs); d_sig = resample(d_sig, 8000, fs); % Calculate PESQ [pesq_mos, pesq_seg] = pesq_mex(r_sig, d_sig); end function [beg, endd] = find_voiced(sig, fs) % Set parameters win_len = 240; win_shift = 80; sil_thresh = 30; min_voiced = 0.1; % Calculate energy sig_pow = sig.^2; sig_pow_filt = filter(ones(1, win_len)/win_len, 1, sig_pow); % Normalize sig_pow_filt = sig_pow_filt/max(sig_pow_filt); % Find voiced segments beg = []; endd = []; num_voiced = 0; for n = 1:win_shift:length(sig)-win_len if sig_pow_filt(n+win_len/2) > min_voiced && ... mean(sig_pow_filt(n:n+win_len-1)) > sil_thresh if isempty(beg) beg = n; end else if ~isempty(beg) endd = [endd n-1]; num_voiced = num_voiced + 1; beg = []; end end end if ~isempty(beg) endd = [endd length(sig)]; num_voiced = num_voiced + 1; end % Remove segments that are too short min_len = fs*0.05; len_voiced = endd-beg+1; too_short = len_voiced < min_len; beg(too_short) = []; endd(too_short) = []; end中的pesq_mex.mexa64

解释一段python代码 class KalmanFilter(object): def init(self, dim_x, dim_z, dim_u=0): if dim_x < 1: raise ValueError('dim_x must be 1 or greater') if dim_z < 1: raise ValueError('dim_z must be 1 or greater') if dim_u < 0: raise ValueError('dim_u must be 0 or greater') self.dim_x = dim_x self.dim_z = dim_z self.dim_u = dim_u self.x = zeros((dim_x, 1)) # state self.P = eye(dim_x) # uncertainty covariance self.Q = eye(dim_x) # process uncertainty self.B = None # control transition matrix self.F = eye(dim_x) # state transition matrix self.H = zeros((dim_z, dim_x)) # Measurement function self.R = eye(dim_z) # state uncertainty self._alpha_sq = 1. # fading memory control self.M = np.zeros((dim_z, dim_z)) # process-measurement cross correlation self.z = np.array([[None]*self.dim_z]).T # gain and residual are computed during the innovation step. We # save them so that in case you want to inspect them for various # purposes self.K = np.zeros((dim_x, dim_z)) # kalman gain self.y = zeros((dim_z, 1)) self.S = np.zeros((dim_z, dim_z)) # system uncertainty self.SI = np.zeros((dim_z, dim_z)) # inverse system uncertainty # identity matrix. Do not alter this. self._I = np.eye(dim_x) # these will always be a copy of x,P after predict() is called self.x_prior = self.x.copy() self.P_prior = self.P.copy() # these will always be a copy of x,P after update() is called self.x_post = self.x.copy() self.P_post = self.P.copy() # Only computed only if requested via property self._log_likelihood = log(sys.float_info.min) self._likelihood = sys.float_info.min self._mahalanobis = None self.inv = np.linalg.inv

HTTP Status 500 – Internal Server Error Type Exception Report Message Request processing failed; nested exception is org.mybatis.spring.MyBatisSystemException: nested exception is org.apache.ibatis.exceptions.PersistenceException: Description The server encountered an unexpected condition that prevented it from fulfilling the request. Exception org.springframework.web.util.NestedServletException: Request processing failed; nested exception is org.mybatis.spring.MyBatisSystemException: nested exception is org.apache.ibatis.exceptions.PersistenceException: ### Error querying database. Cause: java.lang.NullPointerException: Pool must not be null. ### The error may exist in mapper/banner.xml ### The error may involve com.dao.BannerDAO.getAllBanner ### The error occurred while executing a query ### Cause: java.lang.NullPointerException: Pool must not be null. org.springframework.web.servlet.FrameworkServlet.processRequest(FrameworkServlet.java:982) org.springframework.web.servlet.FrameworkServlet.doGet(FrameworkServlet.java:861) javax.servlet.http.HttpServlet.service(HttpServlet.java:624) org.springframework.web.servlet.FrameworkServlet.service(FrameworkServlet.java:846) javax.servlet.http.HttpServlet.service(HttpServlet.java:731) org.apache.tomcat.websocket.server.WsFilter.doFilter(WsFilter.java:52) org.springframework.web.filter.CharacterEncodingFilter.doFilterInternal(CharacterEncodingFilter.java:197) org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter.java:107)

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