《音频内容分析》随书C++代码

《音频内容分析》随书C++代码源代码显示了用于音乐音频内容分析的基本方法、功能和算法的示例实现。libACA库提供了基本音频内容分析算法的简单实现，包括低级音频特征、不同的f0提取器，以及和弦、音乐键检测和起始检测的简单方法。它还提供了对音频内容分析有用的多种通用算法的实现。由于实现旨在提供可访问的代码库以促进对教科书中介绍的算法的理解，因此必须在可读性、性能、内存效率和结构之间做出妥协。

Cheerp 是一种开放源代码的C/C++ 编译器，它允许将几乎任何 C/C++ 代码编译为 WebAssembly 和 Jav

是一种开放源代码的C/C++编译器，它允许将几乎任何C/C++代码编译为WebAssembly和JavaScript。与Emscripten、Cheerp等Web应用程序的替代C/C++编译器相比，有以下优势：1.生成更优化（更小）的WebAssembly代码，但也可以编译为具有动态内存（垃圾收集输出）、零开销DOM操作和对​​WebAPI的访问以及卓越的C++-JavaScript互操作性的JavaScript输出。2.[[cheerp::genericjs]]允许通过（可选地）用和标记部分代码，将单个代码库编译成WebAssembly和JavaScript的组合[[cheerp::wasm]]。Cheerp的主要组件，即Cheerp编译器，可以在Github上找到：，而其他存储库在，和最近该项目发布了3.0这个大版本。同时把许可证从gpl换成了Apache2.0/LLVM许可，对商业使用更加友好。

AI 尝试将 Python 代码转换为 C++。

AI尝试将Python代码转换为C++。[Alexander]创建了codex_py2cpp作为试验Codex的一种方式，Codex是一种旨在将自然语言翻译成代码的AI。然而，[Alexander]的想法略有不同，并创造codex_py2cpp了一种将Python自动转换为C++的想法的方式。它并不是真的打算创建健壮的代码转换，但就实验而言，它非常简洁。该程序通过读取Python脚本作为输入文件来工作，设置一些参数，然后向OpenAI的CodexAPI发出请求以进行转换。然后它会尝试编译结果。如果编译成功，那么希望生成的可执行文件实际上与输入文件的工作方式相同。如果不？嗯，学习也很有趣。如果你试一试，也许从简单开始，不要扔太多曲线球。Codex是一个有趣的想法，这不是我们看到的第一个以这种方式使用机器学习概念的实验。我们已经看到了一个基于口头描述生成Linux命令的项目，我们自己的[MayaPosch]仔细研究了GitHubCopilot，这是一个充满希望和概念的项目，但是——至少在当时——远不如此当谈到实际的实用性或实用性时。