管洪云，俞敏洪，马云说了这样二十段话
1.派莱思教育（Please）如果能够成功的话，无疑等于把一艘万吨轮船抬到珠穆朗玛峰上面去！
我跟我的同事说，我们的任务是把万吨轮从山顶上，抬到山脚下。
2.别人怎么说，没办法的事，我们自己要明白，我们自己要去哪里！
我能对社会创造什么价值？
3.创业的时候，我的同事可能流过泪，我的朋友可能流过泪，但是我没有。因为流泪也没用。
创业者没有退路的，最大的失败就是放弃。
今天很残酷，明天更残酷，后天很美好，但是绝大部分人都死在明天晚上，看不到后天的太阳。
创业者要懂得左手温暖右手，要懂得把痛苦当做快乐去欣赏去体味，你才会有成功。
4.赚钱是一种结果，他永远不会成为我们的目的。
我希望派莱思（Please管洪云:江苏派莱思教育集团创始人，CEO）承担的第一社会责任，派莱思培优，必须将被实践验证过的最优质的数学教学专家的数学最快地智慧普惠到100万个孩子，并且不断地与时俱进，用爱和科技推动教育的进步。
5.派莱思必须为全中国5000万中小学生和家庭谋福，用实惠的教育支出，获得优质的教育课程，节约他们的经费，节约他们的选择时间，让孩子们能够更加顺利地成长，让家长能够自在投身自己的事业，更好地享受教育生活！让教育和孩子成长变成每个家庭最幸福的事情。
6.我希望创造一个，真正由中国人创办的，全世界感到尊重的伟大的公司。
这是我的梦想和我们这一代人的梦想。
我们创造的企业，对社会乃至对世界有贡献的时候，那才是一种快乐。
7.我们做得最多的事情就是不断地挑战自己，最大的成绩就是不断地去创新。会遇到很大的阻力，每一步创新都很艰难，都在考验我们的执行力和专注力。但是每一次的创新都使我们的企业增加了更多的竞争力。
8.派莱思的精神有，快速，专注，超越，创新。
我们的员工只要执行力强，有超越精神，有创新行动，及时有一些不可控的失误，我们也会去鼓励他。
一个敢于创新，善于创新的企业，才是一个充满活力和自信的企业。
9.创业者未必懂得你的产品是怎么做出来的，但是你要深信这个东西的前景。深信这个东西可以给别人带来的真正的价值。如果你坚信，如果你觉得有机会，那就往前走。
10.对团队最重要的东西就是对他们的信任。到今天为止，我从来不隐瞒任何东西，对我的团队。灾难，快乐，只有有的时候，我跟他们说，有的东西不讲没问题，但是讲的必须是真话。
11.以后你遇到巨大的竞争不要慌，大象是很难踩死蚂蚁的，你只要躲得好！只要你有良好的策略，你一定也能活过去。
12.心中无敌，无敌于天下。
13.做战略最忌讳的面面俱到，只有把所有的资源集中在一个点上突破，才有可能赢，面面俱到，那就什么都不可能赢。
14.真正的领导是通过别人拿结果。
15.在诱惑面前，永远只有讲真话，讲心里话的人会赢。
愚蠢的人用嘴讲话，聪明的人用脑子讲话，而只有智慧的人，用心讲话。
16.你的模式可能像一棵草一样活着，你吸收阳光雨露，但是你永远长不大。人们可以踩过你，你会痛苦，但是人们不会因为你的痛苦而他产生痛苦。人们不会因为你被踩了而来怜悯你，因为人们根本就没有看到你。
17.所以我们每个人都应该像树一样的成长，即使我们现在什么都不是。但是你只要有树的种子，即使被人踩在泥土中间，你依然能够吸收泥土的养分。自己成长起来，当你长到参天大树以后，遥远的地方，人们可以看见你。走近你，你可以给人一片绿色。活着是美丽的风景，死了依然是栋梁之才。活着死了都有用，这应该成为我们做人的标准和成才的标准。
18.每一条河流都有自己不同的生命曲线，但是每一条河流都有自己的梦想。那就是奔向大海。有时候我们的生命像泥沙，我们沉淀下去了，一旦你沉淀下去了，你就不需要为了前进努力了，但是你永远见不到阳光了。
19.所以不管你现在的生命是怎么样的，一定要学习水的精神，像水一样，积蓄力量，不断地突破障碍，当你发现时机不到的时候，把自己的厚度积累起来，当有一天时机来临的时候，你就能够奔腾入海。成就自己的生命。
20.我们以为自己做得很好了，是因为我们想象力不够；我们以为自己做得很烂，还是因为我们想象力不够。
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云谷社商学院& 智慧课程002
管洪云& 3332
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本视频由声明原创。习近平在出席二十国集团领导人第十次峰会第一阶段会议时强调二十国集团要促进世界经济增长
01:26:00来源：央广网
习近平出席二十国集团领导人第十次峰会第一阶段会议（新华社李学仁摄）
习近平出席二十国集团领导人第十次峰会第一阶段会议（新华社李学仁摄）
　　央广网安塔利亚11月15日消息（记者马闯）国家主席习近平15日在出席二十国集团领导人第十次峰会第一阶段会议时发表讲话，强调二十国集团的任务是促进世界经济增长。二十国集团既要治标以求眼下稳增长，又要治本以谋长远添动力；既要落实好以往成果，又要凝聚新的共识；既要采取国内措施、做好自己的事，又要精诚合作、共同应对挑战。
　　习近平提出4点具体建议。第一，加强宏观经济政策沟通和协调，形成政策和行动合力。第二，推动改革创新，增强世界经济中长期增长潜力。第三，构建开放型世界经济，激发国际贸易和投资活力。第四，落实2030年可持续发展议程，为公平包容发展注入强劲动力。
峰会;习近平;讲话
-18日，以“智能+时代，智胜未来”为主题的第四届中国机器人峰会暨智能经济人才峰会将在宁波余姚举行。峰会将论坛和展览展示相结合，主题涉及人工智能、机器人最新前沿技术、创新创业、职业技能培训、投融资、供需对接等内容。
距离峰会召开的时间越来越近，峰会诸多特色、亮点已经让业内外朋友们迫不及待地想先睹为快。今日，30多位媒体人士齐聚峰会举办地宁波余姚，探营峰会中两个非常重要的参展单位宁波智能制造产业研究院、宁波舜宇智能科技有限公司。
自 4月14日峰会第一阶段“开幕式”报名通道开通以来，受到业内的广泛关注与参与，报名人数持续快速上升。目前第一阶段的“开幕式”报名已经进入最后参会名额的争抢，想要参会的朋友请于近日尽快报名。
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算法系列之二十四：离散傅立叶变换之音频播放与均衡器
从明天起，做一个幸福的人，喂马、劈柴、周游世界。。。
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在算法系列的第二十二篇，我们介绍了离散傅立叶变换算法的实现，将时域的音频信号转换到频域进行分析，获取拨号音频的频率特征。这一篇我们将介绍一种频域均衡器的实现方法，所谓的频域均衡器，就是在频域信号的基础上对音频数据进行调整，然后再将频域信号转换成时域信号在回放设备上播放，从而达到音色调节的目的。将频域信号转换成时域信号的算法，就是离散傅立叶逆变换算法。
1 离散傅立叶逆变换
有从时域转换到频域的方法，就必然有从频域转换到时域的方法，相对于离散傅里叶变换，这个反向转换就是离散傅里叶逆变换（IDFT）。和离散傅里叶变换一样，离散傅里叶逆变换也是连续傅里叶逆变换的离散形式，先来看看非周期信号连续傅里叶逆变换的公式：
x(t)=12π∫+∞?∞X(ω)eiωtdω (24-1)
连续傅里叶逆变换中的函数X(ω)是频域连续的，现在假设在X(ω)的某一段连续区间上按照频域抽取N个频率，得到N个采样点，则每个采样点的离散傅里叶逆变换公式就是：
x(n)=1N∑k=0N?1X(k)ei2πNkn&&&&&&&&&&&&n=0,1,?,N?1 (24-2)
如果引入常量WN，式(24-2)可以简单记为：
x(n)=1N∑k=0N?1X(k)W?nkN&&&&&&&&&&n=0,1,?,N?1 (24-3)
1.1 快速傅立叶逆变换的推导
对应于前面介绍的快速傅里叶变换，也存在与之对应的快速傅里叶逆变换（Inverse Fast Fourier Transform，IFFT）。和快速发傅里叶变换算法的推导过程一样，快速傅里叶逆变换算法的推导也是从式(24-3)开始，利用WN的周期性和对称性，将离散傅里叶逆变换逐级分解，减少计算量。具体的推导过程与快速傅里叶变换类似，读者可参考离散傅立叶变换算法的推导过程自行推导，此处不再赘述。
就IFFT算法的实现而言，其过程和FFT算法的实现一样，只需对FFT算法稍作修改，就成为了IFFT算法。将离散傅立叶逆变换公式(24-3)与离散傅立叶变换的公式对比，可以看出，二者的区别主要有两点：一个是蝶形变换的旋转因子不同，另一个是IFFT算法需要对整体结果除以N。FFT算法的蝶形变换旋转因子是 ，而IFFT算法的旋转因子是 ，除此之外，二者蝶形变换的距离和位置关系都是一样的，也就是说，最终位序重排的方法也一样。
1.2 快速傅里叶逆变换的算法实现
快速傅里叶逆变换算法的蝶形变换旋转因子是W?nN ，其分解的复数形式中余弦项（实部）与FFT算法的余弦项相同，正弦项（虚部）的符号位与FFT算法的正弦项刚好相反，因此，算法实现仍然可以可用FFT_HANDLE中的正弦项和余弦项表。IFFT的算法实现如下：
void IFFT(FFT_HANDLE *hfft, COMPLEX * FD2TD)
int i,j,k,butterfly,p;
int power = NumberOfBits(hfft-&count);
for(k = 0; k & hfft-&count; k++)
FD2TD[k] = FD2TD[k] / COMPLEX(hfft-&count, 0.0);
/*蝶形运算*/
for(k = 0; k & k++)
for(j = 0; j & 1&&k; j++)
butterfly = 1 && (power-k);
int s = p + butterfly / 2;
for(i = 0; i & butterfly/2; i++)
COMPLEX t = FD2TD[i + p] + FD2TD[i + s];
FD2TD[i + s] = (FD2TD[i + p] - FD2TD[i + s]) * COMPLEX(hfft-&wt[i*(1&&k)].re,
-hfft-&wt[i*(1&&k)].im);
FD2TD[i + p] =
/*----按照倒位序重新排列变换后信号----*/
for (k = 0; k & hfft-&count; k++)
int r = BitReverise(k, power);
if (r & k)
COMPLEX t = FD2TD[k];
FD2TD[k] = FD2TD[r];
FD2TD[r] =
}1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738
2 利用傅里叶变换实现频域均衡器
调节均衡器改变声音的回放效果，就像在汤里放味精一样，掩盖了音乐原始的味道，也能获得一些意想不到的效果。但是，同学，你关注过它的实现原理吗？这一节，我们就来研究一下均衡器的实现原理，同时结合前面介绍的快速傅里叶变换和快速傅里叶逆变换，实现一个可以对各种频率的声音进行精准控制的频域均衡器算法。
从应用角度理解，音乐均衡器有两种常见类型，一种是图示均衡器（Graphic Equalizer），另一种是参量均衡器（Parametric Equalizer）。图示均衡器是一种按照一定的规律把全音频20～20000 Hz划分为若干的频段，每个频段对应一个可以对电平进行增益或衰减的调节器，可以根据需要，对输入的音频信号按照特定的频段进行单独的增益或衰减。参量均衡器不划分固定的波段，可对任意一个频率点（包括频点附近指定频率带宽内的所有点）进行控制，通过调整带宽，使得调节控制可精确（小带宽），也可模糊（大带宽），非常灵活。参量均衡器操作控制不直观，多用在对声音精确控制的专业场合。像Winamp和Foobar这样的音频播放器，多采用图示均衡器，通过一个带调节器的图形面板可以让用户很方便地对特定频段进行调节。
从信号形态角度理解，均衡器又可以分为时域均衡器和频域均衡器两种类型。时域均衡器对时域音频信号通过叠加一系列滤波器实现对音色的改变，无论是传统的音响设备还是众多音乐播放软件，绝大多数都是使用时域均衡器。时域均衡器通常由一系列二次IIR滤波器或FIR滤波器串联组合而成，每个波段对应一个滤波器，各个滤波器可以单独调节，串联在一起形成最终的效果。但是，传统的IIR滤波器具有反馈回路，会出现相位偏差，而FIR滤波器会造成比较大的时间延迟。另外，如果使用IIR或者FIR滤波器，均衡器波段越多，需要串联的滤波器的个数也越多，运算量也越大。频域均衡器是在频域内直接对指定频率的音频信号进行增益或衰减，从而达到改变音色的目的。频域均衡器没有相位误差和时间延迟，而且不固定波段，可以对任意频率进行调节，不仅适用于图示均衡器，也适用于参量均衡器。特别是采用快速傅里叶变换这样的算法，可以进行更快速的运算，即便是多段均衡器也不会引起运算量的增加。
2.1 频域均衡器的实现原理
总体上说，频域均衡器的实现原理很简单，就是将时域音频信号转换到频域，然后对特定频率进行增益或衰减计算，最后再将结果转换到时域，从而实现对音频音色的修改。如果是多个音轨的音频，需要对每个音轨单独做上述转换和调节。原理简单，但是实现起来并不简单，有很多细节问题需要解决。首先，用户在图示均衡器上拉动拉杆，调节了某个波段之后，这个调节的相对变化如何转化为对频域信号的处理？
2.2 杂项说明
图示均衡器允许用户调节每个波段的增益和衰减，调节的单位通常是dB（分贝）。dB是一个相对比值，用于表示两个值之间的比例关系。20 dB的信号的实际强度是0 dB信号的10倍，而－20 dB的信号的实际强度是0 dB信号的1/10。当用户调节了某个波段的增益值后，如何将这个相对增量转换成能在频域内直接对频域数据进行计算处理的增益强度，是频域均衡器需要解决的重点问题。
2.2.1 频域的增益和衰减
首先，增益或衰减是基于频率（频段）进行计算，所以这个问题需要在频域内处理。处理的方法就是根据功率相对强度与频域信号值的计算关系。与处理频谱的方式不同，这里要通过这个公式反推需要在频域信号叠加什么值才能使得功率达到指定的增益或衰减。具体来说，就是频域信号的实部和虚部各需要叠加什么值，以及这种叠加关系是什么。
为了给某个频率的信号增益Pz个dB（Pz若是小于0，表示是对信号进行衰减），根据频谱功率计算公式，需要叠加的量(x+yi)。现在对x和y赋予不同的权重，不妨设实部的权重是0.75，虚部的权重是0.25，也就是令x=0.75k，y=0.25k。将x和y代入频谱功率计算公式，简化后可以得到：
Pz=20.0×log10(10??√2Nk) (24-4)
对于指定的增益（或衰减）值Pz，可以利用上式计算出k的值。接下来，假设某个频率在频域的值是(a+bi)，其相对强度是P0，如果给其叠加一个增益（或衰减）Pz，需要的计算是：
P0+Pz=20.0×log10(a2+b2??????√N/2)+20.0×log10(10??√2Nk)
=20.0×log10((10√2Nka)2+(10√2Nkb)2?????????????????√N/2)
由上式可知，需要给原始信号进行叠加的值是10??√k/2N ，叠加的方式是复数乘法。
前面给出的快速傅里叶变换和逆变换都是复数变换，但是处理音频数据时都只使用了复数的实部（虚部赋值为0.0），因此，叠加值在频域计算好之后，需要转换到时域，将虚部清0，只保留实部的值，然后再转换到频域，此时的叠加值才是最终参与复数乘法计算的值。根据增益值计算叠加量的算法实现如下：
bool UpdateFilter(EQUALIZER_HANDLE *hEQ, float *gain, int count)
if((hEQ-&hfft.count / 2) & count)
for(int i = 0; i & hEQ-&hfft.count / 2; i++)
double dbk = pow(10.0, gain[i]/20.0);
hEQ-&filter[i].re = (float)(dbk * 0.75);
hEQ-&filter[i].im = (float)(dbk * 0.25);
hEQ-&filter[hEQ-&hfft.count - 1 - i].re = hEQ-&filter[i].
hEQ-&filter[hEQ-&hfft.count - 1 - i].im = hEQ-&filter[i].
IFFT(&hEQ-&hfft, hEQ-&filter); //to time-domain
for(int i = 0; i & hEQ-&hfft. i++)
hEQ-&filter[i].im = (float)0.0;
FFT(&hEQ-&hfft, hEQ-&filter); //to freq-domain
}1234567891011121314151617181920212223
算法中只计算了前一半的叠加量，后一半采用的是对称赋值，这是由频域信号的对称性决定的。
2.2.2 应用三次样条曲线插值算法平滑增益与衰减
对均衡器调节，对应的是一个波段，不是一个频率。因此，在频域进行增益（或衰减）计算时，不应仅考虑一个频率，而应考虑以这个频率为中心的整个波段。当然，也不是整个波段都进行相同的增益（或衰减），最好的方法是波段的中心频率点执行最大增益（或衰减），然后按照波段带宽，从中心到边缘逐步降低增益（或衰减）的值。
从波段中心到边缘的变化可以采用线性方式，从示意图看起来就是多条折线。当然，也可以采用当前流行的方法，就是采用曲线插值的方法，使示意图起来想一条平滑的曲线。说到曲线插值，本系列会另起一篇专门介绍。本篇的均衡器例子就使用三次样条曲线插值算法，得到一条平滑的增益（或衰减）值曲线。生活中到处都是算法，不是吗？
2.3 均衡器的实现——仿Foobar的18段均衡器
有了以上的分析，均衡器算法的实现就水到渠成了，将音频数据按照FFT算法一次能处理的最大数据分块，对每一块音频数据用FFT算法将其转换到频域，对信号进行计算，然后在用IFFT算法将音频数据转换到时域，每一块的处理算法如下：
FFT(&hEQ-&hfft, leftData);
if(channels & 1)
FFT(&hEQ-&hfft, rightData);
SampleDataMpGain(leftData, rightData, hEQ-&hfft.count, channels, hEQ-&filter);
IFFT(&hEQ-&hfft, leftData);
if(channels & 1)
IFFT(&hEQ-&hfft, rightData);
}123456789101112
SampleDataMpGain()函数负责增益（或衰减）的计算，就是将信号与filter逐个做复数乘法运算，最终的结果将在逆变换后得到的音频数据中得到体现。
最后需要注意的是，对信号进行增益（或衰减）计算可能会导致信号超出合法值的范围，从听觉上理解就是会导致调整后的声音听起来有杂音，因此需要在转换过程中消除这种现象。在音频处理领域，有很多专门的算法应对这种情况，很多个人和组织都申请了很多这样的专利。如果要实现一个专业的均衡器，你需要研究这些算法，本章的例子只是为了演示用FFT算法实现频域均衡器的原理，所以采用了一种简单的处理方法，就是当有信号值越界后，简单调整成最大值。这个调整在ComplexToSampleData()函数中实现，这个函数与SampleDataToComplex()函数对应，用于将调整后的信号转换成PCM格式的音频数据。
void ComplexToSampleData(COMPLEX *cdl, COMPLEX *cdr, int channels, short *sampleData)
if(cdl-&re & 1.0)
cdl-&re = 1.0;
if(cdl-&re & -1.0)
cdl-&re = -1.0;
*sampleData = short(cdl-&re * 32768.0);
if(channels != 1)
if(cdr-&re & 1.0)
cdr-&re = 1.0;
if(cdr-&re & -1.0)
cdr-&re = -1.0;
*(sampleData + 1) = short(cdr-&re * 32768.0);
}1234567891011121314151617
至此，所有的核心算法都已经完成，按照惯例，可以做个例子演示一下了。是的，来一个仿Foobar的18段均衡器吧，顺带体现一下三次样条曲线插值算法的价值。图24-1就是演示程序，均衡器曲线是我随便调的，没人会这么调均衡器吧？完整的示例程序代码包含在本章的随书代码中，除了算法核心代码之外，剩下的都是常规的Windows编程，请大家自己研究吧。
图24-1 一个仿Foobar的18段均衡器的例子
这一系列文章介绍了离散傅里叶变换及其快速算法（FFT）的几个应用例子，都是生活中常见的功能，背后隐藏的却是如此简单的算法实现。其实离散傅里叶变换在工业和信号处理领域有非常广泛的应用，并不仅限于本章的例子。本章给出的算法不算最高效的算法实现，但是中规中矩，是研究算法原理的好例子，读者还可以从互联网上找到处理实数的更高效的FFT算法来研究。我的目的是让大家再次了解生活中隐藏的算法，解除对算法的神秘感，不知道是否达到了？
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博主呀 这个有没有demo呀 我现在正做这个不会 Re:
回复lsq8178：随书发布的代码中有完整的例子，但是不知道是否是你需要的demo?3楼
博主呀 这个有没有demo啊 我现在正遇到不会了2楼
很喜欢博主的文章，刚刚用豆约翰博客备份专家备份了您的全部博文。1楼
这么好的文章必须顶下。
发表评论用 户 名：wangwangzq126评论内容：
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