旁路电容是为本地器件提供能量的储能器件，它能使稳压器的输出均匀化，降低负载需求。就像小型可充电电池一样，旁路电容能够被充电，并向器件进行放电。为尽量减少阻抗，旁路电容要尽量靠近负载器件的供电电源管脚和地管脚。这能够很好地防止输入值过大而导致的地电位抬高和噪声。地电位是地连接处在通过大电流毛刺时的电压降。
低频非接触卡主要用于门禁丶考勤等等在日常生活中使用非常的广泛，但他也具有比较大的安全隐患，他没有一些密钥安全认证这类安全机制，所有我们只要对低频卡有所研究就可以对这些卡进行破解和复制。
安全不仅仅包含网络上的安全，在我们实际生活中也同样存在很多个安全相关的事物，可以说跟科技扯上关系的事物都会有安全问题，无线，蓝牙，手机，无人机，汽车。真正有问题的不是安全，而是人心。很多事物的设计之初都是没有考虑安全问题的，因为人心的不坏好意迫使去考虑它的安全问题。
jpeg编码学习笔记 各种图片格式目的是在网络传输和存储的时候使用更少的字节，即起到压缩的作用。在图片格式解码后，无论图片的格式，图片数据都是像素数组。 本文将尝试通过JPEG这种图片编码格式的学习，了解图片编码的秘密。 ---- JPEG简介 一张100X100大小的普通图片，如果未经压缩，大概在100*100*4*8bits=0.3MB左右,这也是图片在内存中占用的内存大小。 通常JPEG文件相对于原始图像,能够得到1/8的压缩比，如此高的压缩率是如何做到的呢？ JPEG能够获得如此高的压缩比是
什么是死去？是终点，是诀别，是不可挽留， 是再也握不到的手，感觉不到的温度， 再也说不出口的“对不起”。
一切都是原子构成，一个简单的原子模型可以简化成带正电荷的原子核在中央，周围环绕有若干个带负电的电子。同性相斥，异性相吸。
电容是电路设计中最为普通常用的器件，是无源元件之一，有源器件简单地说就是需能(电)源的器件叫有源器件，无需能(电)源的器件就是无源器件。
PADAUK PMS171B系列商业级单片机是近年来备受关注的一款芯片，广泛应用于各种领域，如工业控制、智能家居、物联网等。本文将详细介绍PMS171B系列芯片的特点和优势，为广大读者提供更全面的了解。
这里的小波基函数应该根据实际情况选择,具体选择办法可以搜之或者 help WFILTERS
关于腾讯轻量与深度归档配合的文章很早就想写了，早期轻量的下行是超千兆的，但是因为前段时间腾讯云调整了入网带宽的策略，顿时感觉这个用法不太合适就搁置了。昨天的时候朋友给我发说对于轻量的入网策略变化了，国内区域入网从原来的 10Mbps 上升到了 100Mbps，于是把这个翻出来还是把它写完吧~
钽电容是一种有极性的电解电容。它使用金属钽作为阳极(+)，使用二氧化锰(MnO2) 电解质作为阴极(-)，并使用一层薄薄的氧化钽涂层作为电介质。在这篇博文中，我们将讨论钽电容器的特性、用途和故障原因。
【新智元导读】2016中国人工智能大会（CCAI 2016）日前在京召开。中国科学院外籍院士、中国科学院神经学研究所所长蒲慕明27日发表演讲《脑科学能为人工智能带来什么》。今年早些时候，蒲慕明在接受新华社记者采访时，将脑科学和类脑智能研究称为“兵家必争之地”，蒲慕明透露，“中国脑计划”已通过并有望在今年启动。“中国脑计划”预计时间跨度为15年，将通过研究人脑的基本认知原理，研发脑疾病的诊治手段及类脑人工智能。 在CCAI 2016 演讲中，蒲慕明概述了神经系统研究进展，着重介绍了误差反向传播算法等几种主流的
当 Redis 内存超出物理内存限制时，为了保持高效的可用性，Redis 需要对内存中部分数据进行淘汰。Redis 早起版本使用的数据淘汰策略是 LRU (Least Recently Used，最近最少使用) 策略，LRU 策略是基于最近访问时间进行排序、淘汰的。后来加入了 LFU (Least Frequency Used，最近最低频率) 策略。 Redis 主要使用的还是 LRU 策略。
职场尴尬你遭遇过吗？像贾玲的小品《一切都是最好的安排》中那种，会议上手机投屏但一些私人信息也被领导同事们一览无余。
论文：Drop an Octave: Reducing Spatial Redundancy in Convolutional Neural Networks with Octave Convolution
2D DFT变换在数字图像处理中有着重要应用，本文记录相关概念和简单应用。 简介 傅里叶变换 是一种分析信号的方法， 将时域信号在频域的基中重新表示，而在频域中可能会有时域难以实现的操作效果。 对于数字图像处理来说，离散的 2D 傅里叶变换是更加实用的理论，根据傅里叶变换的性质 我们可以使用傅里叶变换进行时域的卷积、相关等操作 2D 傅里叶变换 1D 傅里叶变换是将时域信号用频域空间的基——不同频率的正弦、余弦波表示后的结果，那么 2D 傅里叶变换本质是什么呢 一维傅里叶变换 回顾一维傅里叶变
低频非接触式ID 卡主要应用于门禁、考勤等系统，使用很广泛，但是具有比较大的安全隐患，由于没有密钥安全认证的相关机制，所以只要对低频ID 卡的编码 ／ 解码机制有所研究，就能够很容易地对这种类型的卡进行破解和复制。
由此，认为卷积神经网络中的feature map也可以进行分频，可按channel分为高频部分和低频部分，如图所示：
随着电子测量技术的不断发展，相位测量已经成为测量技术中必不可少的一种测量方式，其中低频数字式相位测试仪的研制满足了各领域对于测量相位的需求,它能够精确测量两信号之间的相位差。本文章主要讲解低频数字式相位测试仪的工作原理与使用介绍。
弹拨类乐器 , 如 钢琴 , 古筝 , 等发音时 , 同一时间可能存在多个样本之间的叠加 , 如果叠加的样本过多 , 低频能量过高 , 会导致电流产生 ;
每当我们训练完一个CNN模型进行推理时候，一旦出现人类无法解释的现象就立刻指责CNN垃圾，说这都学不会？其实你可能冤枉它了，而本文试图为它进行辩护。
本文主要关注序列推荐中的用户交互行为之间的时间间隔和item频率，以此来提升序列推荐模型的性能。时间间隔更均匀的序列和频率更高的item都能产生更好的预测性能。相反，非均匀序列加剧了用户兴趣漂移，并且由于样本稀疏，低频的item很难建模。本文提出了UniRec，利用序列均匀性和item频率来提高性能，改进非均匀序列和低频item的表征。考虑不同类型的序列对时间的依赖程度不同，采用多维时间建模将时间信息，时间间隔信息融入序列表征之中。
CNN卷积神经网络问世以来，在计算机视觉领域备受青睐，与传统的神经网络相比，其参数共享性和平移不变性，使得对于图像的处理十分友好，然而，近日由Facebook AI、新家坡国立大学、360人工智能研究院的研究人员提出的一种新的卷积操作OctConv使得在图像处理性能方面得到了重大突破与提升，OctConv和CNN中的卷积有什么不同呢？
导语｜本文来自腾讯云 CLS 深度用户 二丫讲梵，文章基于实际业务，从日志存储和流量两方面给出了可实操的 CLS 成本优化方法和操作指引，非常感谢 二丫讲梵 的分享。
4.c的结构:c=[A(N)|H(N)|V(N)|D(N)|H(N-1)|V(N-1)|D(N-1)|H(N-2)|V(N-2)|D(N-2)|…|H(1)|V(1)|D(1)]
例子:用户交易的时候很少在固定的时候固定的买一家店固定的商品，用户也很少同时同刻在同一地点打上同一个司机的同一辆车
Octave Convolution来自于这篇论文《Drop an Octave: Reducing Spatial Redundancy in Convolutional Neural Networks with Octave Convolution》这篇论文，该论文也被ICCV2019接收。
本论文作者王语霖是清华大学自动化系 2019 级直博生，师从吴澄院士和黄高副教授，主要研究方向为高效深度学习、计算机视觉等。他曾以第一作者在 TPAMI、NeurIPS、ICLR、ICCV、CVPR、ECCV 等期刊、会议上发表论文，曾获百度奖学金、微软学者、CCF-CV 学术新锐奖、字节跳动奖学金等荣誉。个人主页：wyl.cool
可控震源是指通过一个与大地紧密耦合的振动平板，以反作用方式向地下传送一组连续振动的弹性波信号(又称扫描信号)，再经过对地面接收到的反射波信号的处理和辨识，用于解释地下地质目标的构造形态与产状。这种扫描信号是一种连续的、频率变化的信号。不是所有的连续信号都可以用于地震勘探，除伪随机信号外，可控震源的扫描信号必须满足如下基本要求：
因此启动性能良好，另，一阶惯性环节无超调量，因此可通过修改反馈参数实现最优的跟踪性能。因此在针对温度等变化较小的物理量方面的控制上是较占优势的，但精确跟踪也就意味着出现高频干扰、低频干扰、白噪声时，传感器也会精确地将这些干扰输出。这对一些容易受到干扰的系统是极为不利的。
高频信号产生器主要用来供给各种电子测量仪器或其他电子设备的高频信号,如向电桥、测量线、谐振回路、天线等供给高频信号能量,以便测试其性能。高频信号发生器一般具有较大的输出功率,但输出信号的频率和幅度可能有较大的误差,其波形可能有较大的失真。
原理可参考：https://wenku.baidu.com/view/73439a6d5901020207409cd5.html
大数据文摘出品 为什么蹦迪的时候，放点重低音会让你蹦的更high？ 这个现象过于显而易见，以至于很少有人真正去思考这个问题，反正跟着蹦就是了，但是最新的研究发现，这可能是人类的一种本能。 根据发表在《当代生物学》上的一项新研究，极低频(VLF)扬声器（低音炮）发出的低音确实会让人们跳得起劲，只不过目前还不知道这是什么原因。 论文地址： https://www.cell.com/current-biology/fulltext/S0960-9822(22)01535-4 为了搞研究，开了一场音乐会 这项名
近日，Facebook AI、新加坡国立大学、360 人工智能研究院的研究人员提出一种新的卷积操作 ——Octave Convolution (OctConv)。
Facebook和新加坡国立大学联手提出了新一代替代品：OctConv（Octave Convolution），效果惊艳，用起来还非常方便。
声明 作者: 阿布 公众号独家授权 未经允许 禁止转载 github地址： https://github.com/bbfamily/abu 本策略可直接运行，运行地址 https://github.com/bbfamily/abu/tree/master/abupy_lecture 首先导入本节需要使用的abupy中的模块： 算法交易之父托马斯•彼得菲最成功的一段经历是利用当时最快的计算机，租赁独享电话线以保证数据传输畅通无阻，甚至超越时代定制平叛电脑，使用统计套利在不同市场进行对冲策略。 这是
按照日志的访问频次，我们将日志分为冷热两大类，这两类日志分别有不同存储的需求。 如下表所示：
存储与计算资源是数仓建设的基础，也是数仓建设中的重要成本支出。而随着数仓建设规模逐渐扩大、时间跨度逐渐拉长，将不可避免的出现数据表、任务、字段的冗余。为了减轻资源负担，降低数仓维护成本，需要对数仓建设成本进行治理与优化。
近期，来自 Facebook AI、新加坡国立大学、奇虎 360 的研究人员联合提出了一种新的卷积操作 (OctConv)，用于替代现有的通用卷积。这款新卷积不仅占用更少的内存和计算，还有助于提高性能。
前言 我们曾经说过，在人工智能的研究中有一个流派，倾向于认为对大脑的恰当模拟会是制造出人工智能的关键，但事实上，直到今天我们对人脑的工作原理的了解仍然十分粗浅，更谈不上对它的精确模拟了。对大脑的研究、以及对以此为基础的人工智能的研究，早已脱离了单个学科可以应对的范畴，而需要多个学科领域之间的相互协作。或许只有最顶尖的人才才能理解，并最终推动这些领域的进步。 不过即使是我们目前对人脑非常浅薄的研究中得到的认知，也已经构成了一幅无比美丽的画卷。这其中蕴含的奥妙让我们丝毫不会怀疑，我们的大脑是世界上最精妙（同时居
麻省理工学院的研究人员使用神经网络识别地震数据中隐藏的低频地震波。这项技术可能有助于科学家更准确地绘制地球内部的地图
时域卷积=频域乘积，卷积神经网络大部分的计算也在卷积部分，如何从频域的角度思考卷积神经网络，如何从频域的角度解释ResNet。
我们知道，图像由像素组成。下图是一张 400 x 400 的图片，一共包含了 16 万个像素点。
前言 本文集中前面主要介绍了离散数据的傅里叶变换，并且得到了较好的效果！那既然有了傅里叶变换这个工具，为什么还需要小波变换呢？因为：傅里叶变换只能告诉你原始信号中有哪些频率，但不能告诉你这些频率的信号出现在什么时间！也就说明：如果信号是”时变”的(频率随着时间是改变的)，那么单纯用傅里叶变换所能反映的信息就十分有限了！因此，针对时变信号，我们使用小波变换。图1展示”时变信号”与”时不变信号”区别：
偶然在 c0sMx 的博文中看到有关 Proxmark3 的相关科普文章，对这方面比较感兴趣，了解到身边也有这类需求随即购买了 pm3 实践探讨一下..
OctaveNet网络paper是《Drop an Octave: Reducing Spatial Redundancy in Convolutional Neural Networks with Octave Convolution》，是CVPR2019中的一篇论文。 OctaveNet是一个用于ImageNet Classfication任务的backbone结构。这篇论文提出了一种新型的卷积结构，或者叫做卷积模块，叫做 Octave Convolution。 Octave Convolution号称是一种可以无缝嵌入到任何已有backbone中的模块，简单好用，能有效降低已有模型的计算量并带来小幅的性能提升，听起来还是让人非常兴奋的。
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