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高效判别频域模块（Efficient discriminative frequency domain-based FFN，EDFFN）： 实际意义：①频域计算量大的问题：在网络中间阶段进行频域处理，此时特征通道数是输入的数倍，执行快速傅里叶变换（FFT）的计算量随通道数呈线性增长。 ②局部特征局限性：传统 SSM（如 Mamba）将mamba主要聚焦于捕获全局长距离依赖，缺乏对局部特征处理，但局部纹理、边缘等细节信息同样关键。 实现方式：①频域转换：快速傅里叶变换（FFT）从空间域转至频域。 ②频域筛选：用可学习量化矩阵 W，自适应保留有用的频率信息（重点保留高频细节）。 ③频域逆变换：经逆傅里叶变换（IFFT）转回空间域，与原特征融合后输出。
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粉丝群在【动态置顶】，为了公平，视频讲解顺序为从低到高排序，并且在单品临近讲解结束前会提供【弹幕投票打分】，视频得分【最高】耳机将会【参加最终决赛】，也就是说本期视频会【直接淘汰5名耳机】。 千元横评的ROUND 1：BV1ekoLYUEcb，EPZ P50晋级 千元横评的ROUND 2：BV1VDLozzE5y，原道NX8晋级 千元横评的ROUND 3：BV14DVfz8EVn，七赫兹Five晋级 本期视频的云试听采用@毁HiFiの天木水 的huihifi.com网站模拟生成，录音文件非人工耳实录，这么做最大程度避免了因人工耳佩戴，所导致的耳套误差、漏音、响度一致性等问题，作弊不了一点，如果你不认可这种形式，可以自己去网站复现还原。
每半年才能见到一次，距离拉开了创作的机会
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此项目为Visual Basic NET，是我去年无意间发现的，那时候不会汉化，感觉这个工具箱太NB，就一直保存着，直到今年年初才开始自学汉化各种软件，在汉化过程中积累了很多经验后才开始汉化它，4月的时候就已经汉化完成，只不过那个版本有bug，在我给原作者陆续提交了七八次后才终于解决。想下载源码编译，但是作者把一些关键的引用放到他自己的桌面上了，外人无法获取，也就无法还原项目，所以上次和这次汉化都是完全反编译汉化，非常辛苦，并且我还汉化了两个模拟器和tools文件夹下的一些工具。
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