开发者们应该都知道，Alarm可以完成闹钟式定时任务，系统主要通过AlarmManager类对其进行管理，我们可以通过AlarmManager在一些Alarm设定的时间点启动服务进行事件处理，同时还可以用Alarm来初始化一些长时间运行的操作。
一：SDRAM SDRAM（Synchronous Dynamic Random Access Memory），同步动态随机存储器，同步是指 Memory工作需要同步时钟，内部的命令的发送与数据的传输都以它为基准；动态是指需要不断的刷新来保证数据不丢失；随机是指数据不是线性依次存储，而是自由指定地址进行数据读写。 SDRAM的一些参数： （1）容量。SDRAM的容量经常用XX存储单元×X体×每个存储单元的位数来表示。例如某SDRAM芯片的容量为4M×4×8bit，表明该存储器芯片的容量为16 M字节。或12
一、随机数发生器 1. 随机数发生器主要功能 “随机数发生器”分析工具可用几个分布之一产生的独立随机数来填充某个区域。可以通过概率分布来表示总体中的主体特征。例如，可以使用正态分布来表示人体身高的总
在使用Redis时，我们一般会为Redis的缓存空间设置一个大小，不会让数据无限制的放入Redis缓存。
上一篇文章(缺失值处理)介绍了缺失值处理的判断方法，这一讲接着介绍缺失值常用的几种处理方法：删除法，替换法和插补法。不同的方法对应不同类型的缺失值。
虽然大型语言模型（LLM）在文本分析和生成任务上的性能非常强大，但在面对包含数字的问题时，比如多位数乘法，由于模型内部缺乏统一且完善的数字分词机制，会导致LLM无法理解数字的语义，从而胡编乱造答案。
在数据流动、共享、交换成为趋势的今天，数据脱敏已经成为实现敏感数据保护的重要手段之一。数据脱敏产品也逐步被金融、政府、企业等行业客户广泛使用。
因为变频器本身不具有PROFIBUS-DP通讯的功能，需要外加通讯板卡，这样变频器才能支持PROFIBUS-DP协议
在这篇文章中，我会向大家展示如何利用文本数据在R中建立云词。我们会使用一个包含20万个问题的数据集，而这数据集可以在这里下载（感谢reddit网站的用户trexmatt给我们提供的数据集）。 我们会使用这三个包：tm, SnowballC 和 wordcloud。 首先，我们要加载所需的包和读取数据。 library(tm) library(SnowballC) library(wordcloud) jeopQ <- read.csv(‘JEOPARDY_CSV.csv’, stringsAsFacto
FIFO 算法是一种比较容易实现的算法。它的思想：是基于队列的先进先出原则，最先进入的数据会被最先淘汰掉。这是最简单、最公平的一种思想。
数据分析真不是一门省油的灯，搞的人晕头转向，而且涉及到很多复杂的计算，还是书读少了，小学毕业的我，真是死了不少脑细胞，
Redis 作为内存数据库，面临着随时可能对内存进行碎片堆积、内存满载的情况。因此，为了解决这种问题，Redis引入了回收策略（淘汰策略）。下面将重点介绍 Redis 回收策略。
论文 | A Deep Trend-Following Trading Strategy for Equity Markets
能有效克服因偶然因素引起的波动干扰，对温度，液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果
MATLAB统计工具箱中有这样一系列函数，函数名以pdf三个字符结尾的函数用来计算常见连续分布的密度函数值或离散分布的概率函数值，函数名以cdf三个字符结尾的函数用来计算常见分布的分布函数值，函数名以inv三个字符结尾的函数用来计算常见分布的逆概率分布函数值，函数名以rnd三个字符结尾的函数用来生成常见分布的随机数，函数名以fit三个字符结尾的函数用来求常见分布的参数的最大似然估计和置信区间，函数名以stat四个字符结尾的函数用来计算常见分布的期望和方差，函数名以like四个字符结尾的函数用来计算常见分布的负对数似然函数值。
隐私权是所有人的一项根本权利，可是如何防止自己的信息被其他人窃取呢？想让信息不被拦截在互联网时代已经不可能了，我们要做的是让其他人即使拦截到了信息也不明白它传达了什么，这就是密码的作用。
随机性的使用是机器学习算法配置和评估的重要部分。从神经网络中的权重的随机初始化，到将数据分成随机的训练和测试集，再到随机梯度下降中的训练数据集的随机混洗（random shuffling），生成随机数和利用随机性是必需掌握的技能。
为了达到降低随后发生缺页中断的次数或者概率，人们设计出了各种各样的页面替换算法，这些算法大致可分为公平算法和非公平算法。
大数据文摘作品 编译：happen，吴双 高宁，笪洁琼，魏子敏 本文将一步步向你展示，如何建立一个能识别10个不同词语的基本语音识别网络。你需要知道，真正的语音与音频识别系统要复杂的多，但就像图像识别领域的MNIST，它将让你对所涉及的技术有个基本了解。 完成本教程后，你将拥有一个模型，能够辨别一个1秒钟的音频片段是否是无声的、无法识别的词语，或者是“yes”、“no”、“up”、“down”、“left”、“right”、“on”、“off”、“stop”、“go”。你还可以使用这个模型并在Android
通过训练多层神经网络可以将高维数据转换成低维数据，其中有对高维输入向量进行改造的网络层。梯度下降可以用来微调如自编码器网络的权重系数，但是对权重的初始化要求比较高。这里提出一种有效初始化权重的方法，允许自编码器学习低维数据，这种降维方式比PCA表现效果更好。 降维有利于高维数据的分类、可视化、通信和存储。简单而普遍使用的降维方法是PCA(主要成分分析)--首先寻找数据集中方差最大的几个方向，然后用数据点在方向上的坐标来表示这条数据。我们将PCA称作一种非线性生成方法，它使用适应性的、多层“编码”网络将
直方图能帮助迅速了解数据的分布形态，将观测数据分组，并以柱状条表示各分组中观测数据的个数。简单而有效的可视化方法，可检测数据是否有问题，也可看出数据是否遵从某种已知分布。
最近连着几天晚上在家总是接到一些奇奇怪怪的电话，“哥，你是 xxx 吧，我们这里是 xxx 高端男士私人会所...”，握草，我先是一愣，然后狠狠的骂了回去。一脸傲娇的转过头，面带微笑稍显谄媚：老婆你听我说，我真的啥也没干，你要相信我！
MIC-1842是在MIO-5272主板上集成了MIOE-3842 8通道高速采集板卡。此文档就针对MIOE-3842的采集功能进行测试。
大家好，我是邓飞，虽然，我早就知道GWAS分析中的effect值，就是数量遗传学的基因中的替换效应，但是一直没有仔细阅读相关材料。今天通过阅读数量遗传学的教程，理解了这个概念，真好。并且通过R语言模拟数据，验证了这个结论，纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行！
我们都知道，Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？
PHP数据结构（十五）——哈希表 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 查找的效率与查找的次数有关，查找的次数越少速度越快。因此，希望能够一次查找出结果，此时键值一一对应，称满足这条件的f(k)为哈希函数。 1、定义 1）冲突 不同的关键字通过哈希函数，得到同一个地址，称为冲突。具有相同函数值的关键字称为同义词。 2）哈希表 根据设定的哈希函数H(key)和处理冲突的方法，将一组关键字映像到一个有限连续的地址集上，以关键字的“像”作为记录的位置，此表称为哈希
作者简介 孙咸伟，后端开发一枚，在携程技术中心市场营销研发部负责“携程运动”项目的开发和维护。 携程运动是携程旗下新业务，主要给用户提供羽毛球、游泳等运动项目的场馆预定。最近我们在做场馆搜索的功能时，接触到elasticsearch（简称es）搜索引擎。 我们展示给用户的运动场馆，在匹配到用户关键词的情况下，还会综合考虑多种因素，比如价格，库存，评分，销量，经纬度等。 如果单纯按场馆距离、价格排序时，排序过于绝对，比如有时会想让库存数量多的场馆排名靠前，有时会想让评分过低的排名靠后。有时在有多家价格相同的
对于频繁使用的查找表，希望 ASL = 0 记录在表中位置和其关键字之间存在一种确定的关系 HASH 定义 根据设定的哈希函数 H(key) 和所选中的处理冲突的方法，将一组关键字映象到一个有限的、地址连续的地址集 (区间) 上，并以关键字在地址集中的“象”作为相应记录在表中的存储位置，如此构造所得的查找表称之为“哈希表” HASH函数的构造 构造原则 - 函数本身便于计算 - 计算出来的地址分布均匀，即对任一关键字k，f(k) 对应不同地址的概率相等，目的是尽可能减少冲突 --- 直接定址法
Python 数字数据类型用于存储数值。数据类型是不允许改变的,这就意味着如果改变数字数据类型的值，将重新分配内存空间。
AI 研习社按：今天为大家带来硅谷深度学习网红 Siraj 在人工智能在线大会 AI WITH THE BEST（AIWTB）上的演讲，雷锋字幕组独家译制。本次演讲的主题为 Learning to Learn，主要讲解了深度神经网络中超参数优化的相关内容。视频后面我们还附带了对应的 Github 文档汉化版供读者参考，原地址见文末“阅读原文”。 如今神经网络非常流行，许多问题都可以用神经网络解决，但是，找出最有效和最合适的神经网络却没那么容易。人们习惯于依靠自己的经验，尝试出最佳参数。这个过程需要付出高额的
是一个 1W 维(字典中总单词数量)的向量，可以看成是 1W 个可能的 logistic 回归分类问题，其中一个是用来判断目标词是否是 juice 的分类器，当然也有用来判断 king,book,the... 等词汇是否是目标词的分类器。但是每次迭代不都是训练所有的样本， 每次迭代只会训练一个正样本和随机选取的 K 个负样本
特征工程是数据科学模型开发的重要组成部分之一。数据科学家把大部分时间花在数据处理和特征工程上，以便训练一个鲁棒模型。数据集由各种类型的特征组成，包括类别、数字、文本、日期时间等。
Shell脚本有两种运行方式，第一种方式是利用sh命令，把shell脚本文件名作为参数。这种执行方式要求shell脚本文件具有“可读”的访问权限。
今天给大侠带来基于FPGA的扩频系统设计，由于篇幅较长，分三篇。今天带来第一篇，上篇。话不多说，上货。
作者简介 黄玮（Fuyuncat） 资深 Oracle DBA，致力于数据库底层技术的研究，其作品获得广大同行的高度评价。 个人网站 www.HelloDBA.com 在 Oracle 12c 当中，
文章只总结博客内容，因为现实中我的生活没有任何积极的东西，咸鱼如我！ 博客文章内容从创立之初就与typecho息息相关，所以2019年就顺便汇总了一些主题与插件（一般导航到主题作者的github或者博客），这样方便自己也方便他人。
其原因有两条：一是看似简单的数学公式可以生成十分复杂的图像图形，二是看似十分复杂的图像图形可以由简单的数学公式实现。
（此文想给袁贤讯老师“再谈贝叶斯——从个体和群体的概率更新角度”一文中提到的beta分布及贝叶斯分析等，补充一点简单解释。）
在 Oracle 12c 当中，优化器的一个新特性就是提供了新类型的柱状图数据，Top - N 频率柱状图和混合柱状图。优化器利用它们可以更加高效、精确地计算执行计划代价，选择最优计划。这里将探究一下 Top - N 频率柱状图在什么情况下获得、以及它如何影响优化器的选择率的计算。 12c 在线文档描述： Top - N 频率柱状图是频率柱状图的一个变种，它忽略了那些"非流行数据"(即出现频率低的数值)。例如，1000枚硬币中只有一枚面值1分的硬币，那在创建柱状图分组时，它就可以被忽略。Top - N 频率柱状图能产生一个更利于"流行数据"(高频率数据)的柱状图。
本文主要提出了一个基于纯MLP架构的序列化推荐模型，其通过可学习滤波器对用户序列进行编码，在8个序列化推荐数据集上超越了Transformer等模型。
Adobe Audition是一款专业的音频编辑软件，它拥有多种音频处理工具和效果器，能够对音频进行剪辑、混音、处理和修复。
霍夫曼编码（Huffman Coding），又译为哈夫曼编码、赫夫曼编码，是一种用于无损数据压缩的熵编码（权编码）算法。
2.基于时间的盲注，即不能根据页面返回内容判断任何信息，用条件语句查看时间延迟语句是否执行（也就是根据页面返回时间是否增加）来判断
粒子群优化算法属于进化算法的一种，通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。粒子群算法也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO），PSO有几个关键概念：粒子、优化函数、适值（Fitness Value）、飞行方向、飞行距离。
time表示时间，以秒为单位，time*n =时间（秒数）*n （若应用于旋转属性，则n表示角度）
今天给大家介绍北京大学计算语言学教育部重点实验室的Zewei Zhao和Houfeng Wang在AAAI 2020发表的文章“MaskGEC: Improving Neural Grammatical Error Correction via Dynamic Masking”。作者在文章中提出了一种通过动态掩蔽改进基于神经机器翻译的语法纠错模型的方法，该方法解决了模型对“错误-正确”句子对的语料库的需求。
作者：Bowen Tan , Zhiting Hu , Zichao Yang, Ruslan Salakhutdinov, Eric P. Xing
前 言 数据科学专家必须了解概率方面的知识。通常情况下，解决许多数据科学难题的办法与概率的本质息息相关。因此，更好地理解概率能够帮助你更有效率地理解并实现与之相关的算法。 在本文中，我将会重点讲解条件概率。对于概率知识的初学者，我强烈建议你们，在深入学习概率知识之前阅读一下这篇文章： https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/02/basic-probability-data-science-with-examples/。 预测模型很容易就可以被我们用条件概率的方式
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