Bd_Conf::getAppConf是什么意思

`Bd_Conf::getAppConf` 是一个函数调用用于获取应用程序配置项的值。

在这个上下文中，`Bd_Conf` 可能是一个类，`getAppConf` 是该类的一个静态方法。静态方法可以在不实例化类的情况下直接调用。

`getAppConf` 方法的作用是指定配置项的值。通常情况下，配置项是在应用程序的配置文件中定义的，用于存储和管理一些可变的参数或设置。通过调用 `getAppConf` 方法并传入配置项的名称作为参数，可以获取该配置项的值。

具体来说，`Bd_Conf::getAppConf('huiyanes/workuserpicurl')` 是获取名为 `'huiyanes/workuserpicurl'` 的配置项的值。根据应用程序的具体实现，可能会从配置文件、数据库或其他地方读取配置项的值并返回。

总结起来，`Bd_Conf::getAppConf` 是一个用于获取应用程序配置项值的静态方法调用。

相关问题

specaug: specaug_conf: apply_time_warp: true time_warp_window: 10 time_warp_mode: bicubic apply_freq_mask: true freq_mask_width_range: -0.2, 0.2 num_freq_mask: 2 apply_time_mask: true time_mask_width_range: -0.3, 0.3 num_time_mask: 2 这是你刚才推荐的参数组合，为什么和我刚才发的范围相差有点大

非常抱歉，我的回答中有误。在 `specaug_conf` 的参数 `freq_mask_width_range` 中，实际上可以出现负数的取值，例如 `-0.2, 0.2`。而在 `time_mask_width_range` 中也可以出现负数的取值，例如 `-0.3, 0.3`。这些负数的取值范围代表了掩蔽的范围可以覆盖到信号的低频或开始的时间片段。所以这里的负数范围是有效的，可以用于语音增强和数据扩充。非常抱歉给您带来的困扰。

# Prediction settings -------------------------------------------------------------------------------------------------- source: # source directory for images or videos show: False # show results if possible save_txt: False # save results as .txt file save_conf: False # save results with confidence scores save_crop: False # save cropped images with results hide_labels: False # hide labels hide_conf: False # hide confidence scores vid_stride: 1 # video frame-rate stride line_thickness: 3 # bounding box thickness (pixels) visualize: False # visualize model features augment: False # apply image augmentation to prediction sources agnostic_nms: False # class-agnostic NMS classes: # filter results by class, i.e. class=0, or class=[0,2,3] retina_masks: False # use high-resolution segmentation masks boxes: True # Show boxes in segmentation predictions解释

这些参数是用于目标检测任务的模型预测设置，具体含义如下：

- source：目标检测任务的输入源，可以是图片或视频的目录。
- show：是否在屏幕上显示结果。
- save_txt：是否将结果保存为.txt文件。
- save_conf：是否将结果保存为包括置信度得分的结果。
- save_crop：是否保存裁剪后的图像及其结果。
- hide_labels：是否隐藏结果中的标签。
- hide_conf：是否隐藏结果中的置信度得分。
- vid_stride：在视频帧中按多少步长执行预测。
- line_thickness：边界框的线条粗细（像素）。
- visualize：是否可视化模型的特征。
- augment：是否对预测源应用图像增强。
- agnostic_nms：是否采用无类别NMS。
- classes：过滤特定类别的结果，例如class=0或class=[0,2,3]。
- retina_masks：是否使用高分辨率分割掩模。
- boxes：在分割预测中是否显示边界框。