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相位噪声也可以看作是相位抖动，它们是查看同一参数的两种方法：相位噪声查看信号频谱，即在频域中，而相位抖动查看信号相位的变化。
一个巨大的鸿沟撕裂了现代物理学。一边是量子理论，它将亚原子粒子描述为概率波。另一方面是广义相对论，爱因斯坦的理论，即空间和时间可以弯曲，导致引力。90年来，物理学家一直在寻求和解，一种对现实的更基本的描述，包括量子力学和引力。但这项任务遇到了棘手的悖论。
最重要的四个因素是: 码元传输速率,信号传输距离,噪声干扰 ,传输媒体质量前面三种影响因素是正向影响，即码元传输速率越大，影响失真的程度就越大，而最后一种是反向影响，即传输媒体质量越好，影响失真的程度就越小。
音频的原始pcm数据是由 采样率、采样通道数以及位宽而定。常见的音频采样率是44100HZ，即一秒内采样44100次，采样通道数 一般为2, 代表双声道，而位宽一般是16bit 即2个字节。 通过改变采样率进行音频的变速，比如音视频播放器中的 2 倍速，0.5 倍速播放。如果想要实现音频的2.0倍速播放，只需要每隔一个样本点丢一个点，即采样率降低一半。如果想要实现0.5倍速播放，只需要每隔一个样本点插入一个值为0的样本点。就可以了，理想很丰满，但是如果仅仅这样做，带来的不止是速度的变化，声音的音调也发生变化了，比如 周杰伦的声音变成了萝莉音，这是我们不期望的。
利用谐振元件把被测参量转换为频率信号的传感器，又称频率式传感器。当被测参量发生变化时，振动元件的固有振动频率随之改变，通过相应的测量电路，就可得到与被测参量成一定关系的电信号。70年代以来谐振式传感器在电子技术、测试技术、计算技术和半导体集成电路技术的基础上迅速发展起来。其优点是体积小、重量轻、结构紧凑、分辨率高、精度高以及便于数据传输、处理和存储等。按谐振元件的不同，谐振式传感器可分为振弦式、振筒式、振梁式、振膜式和压电谐振式等（见振弦式传感器、振筒式传感器、振梁式传感器、振膜式传感器、石英晶体谐振式传感器）。谐振式传感器主要用于测量压力，也用于测量转矩、密度、加速度和温度等。
物理层解决如何在连接各种计算机的传输媒体上传输数据比特流，而不是指具体的传输媒体。
这里举的例子都是自治系统方程的例子，也就是方程结果与t0的初始取值无关（时不变系统），不含外部周期性驱动力之类的与t相关的量。因为描述自治系统，只需要知道系统的空间上的各个变量的导数，然后组成相空间即可。而时变系统各个状态都会随时间变化，无法用静态的相图去定性分析。
众所周知，我们现在的整个通信网络，对于光通信技术有着极大的依赖。我们的骨干网、光纤宽带以及5G，都离不开光通信技术的支撑。
1 pytorch安装 安装pytorch之前，需要安装好python，还没安装过python的宝宝请先移步到廖雪峰的python教程，待安装熟悉完之后，再过来这边。 我们接着讲。 打开pytorch
熟悉 Vue 的都知道 方法methods、计算属性computed、观察者watcher 在 Vue 中有着非常重要的作用，有些时候我们实现一个功能的时候可以使用它们中任何一个都是可以的，但是它们之间又存在一些不同之处，每一个都有一些适合自己的场景，我们要想知道合适的场景，肯定先对它们有一个清楚的了解，先看一个小例子。
在python中定义一个列表时，我们一定要注意其中的可变对象的原理。虽然python的语法中没有指针，但是实际上定义一个列表变量时，是把变量名指到了一个可变对象上。如果此时我们定义另外一个变量也指到同一个可变对象的话，就会造成一个“联动”的现象。也就是改变其中的一个值时，另一个值也会随之而改变。本文使用的Python版本为Python 3.7.13
是不是对ctime，atime，mtime的含义不是很清楚，而经常混淆呢，下面通过stat的用法来介绍下这三者的区别。
近日，来自国外的研究人员提出了一种新的技术，可以从智能灯泡获取用户的数据。举个例子，研究人员能够从远处记录智能灯泡的亮度模式来获取用户的偏好。
如果有n阶矩阵A，其矩阵的元素都为实数，且矩阵A的转置等于其本身，则称A为实对称矩阵。
今天是Pytorch专题的第二篇，我们继续来了解一下Pytorch中Tensor的用法。
睡眠对于认知和维持健康的大脑功能至关重要。神经活动中的慢波有助于记忆巩固，而脑脊液（CSF）有助于清除大脑中的代谢废物。这两个过程是否相关尚不清楚。波士顿大学生物医学工程系的Fultz等人对此进行了研究，结果发表在Science杂志。我们使用累加的神经影像技术来测量人脑的生理和神经动力学。发现非快速眼动睡眠期间出现的振荡电生理，血液动力学和 CSF 动态的连贯模式。神经慢波之后是血液动力学振荡，而血液动力学振荡又与 CSF 流量相关。这些结果表明，沉睡的大脑在宏观范围内表现出 CSF 流动波，并且这些 CSF 动态与神经和血液动力学节律相互关联。
React的hook组件本质是一个函数，组件内部每次调用setXXX，都会导致组件函数重新执行，这里大家经常有一个误区，那就是函数重新执行，内部变量会销毁，一切从零开始，这React Hook这里不能这样理解。
ndarray是numpy中的多维数组，数组中的元素具有相同的类型，且可以被索引。
首先明确一个点：静态类型和实际类型都是可以改变的。唯一不同的是静态类型的变化是通过强转实现的而java中又有对应的强转字节码来获取更改之后得变量的静态类型所以编译时是可以确定变量的静态类型的，但是实际类型需要根据运行时才能够进行确定（下面动态链接详细说明）。
传统的光通信系统，采用强度调制/直接检测方案（intensity modulation and direct detection, 简称IMDD）。这一方案中，发送端通过MZI调制光的强度，接收端直接探测光的强度，示意图如下，
在从事音视频的音频开发中，难免会遇到一些问题，比如声音异常，回音等问题，这时候有比较牢固的概念基础会对分析这些问题很有帮助。本篇就介绍下音频相关的概念
本文的设计方法主要应用于大型综合数据分析系统，由于其接入数据源种类较多且数据不稳定。所谓不稳定是指数据进入数据仓库后，外部数会发生变化，关键是这些变化会影响整体的数据分析。一般的数据仓库中采集的各种数据聚合策略，聚合后的数据能够提升整体的分析效率，但聚合后的数据更新的成本极高，会产生链条式的反应，影响一波又一波的数据。双外键的设计主要是应对这类不稳定的数据源，针对数据来源多样化、数据源无法受到自身约束的数据分析系统。
假设一个固定交付的项目，这个开发项目是构建一个应用程序，时间表是一年。在项目进行期间可能出现什么问题？
有时候，我们使用RAND函数生成了一系列随机数，但是不希望它们经常改变。可以以粘贴值的方式将它们粘贴到另一组单元格，但这样的话，它们就永远固定下来了；还可以使用VBA代码。其实，还可以使用Excel的模拟运算表功能。
本来是准备优先分享两个官方定义的 Hook useMemo，useCallback，不过这两个 hook 本身其实没有太多探讨的空间，他们只是两个记忆函数，本身并没有特殊的、更进一步的含义。
shape 属性查看数组的维度，返回值是一个元组，元组中对应位置的值为数组中对应维度的元素个数。
点击上方“码农沉思录”，选择“设为星标” 优质文章，及时送达 目录 一.题是什么题? 二.阿里Java开发规范。 2.1 正例代码。 2.2 反例代码。 三.层层揭秘，为什么发生异常了
大家好呀，好久没有写正式的文章了，有点生疏了。最近完成了一个库的PoC，在最近一期的《Robust》 https://www.tangshuang.net/8196.html 里面也有介绍到，你有听最近一期的《Robust》吗？这个库叫sfcjs，sfc即single file component的缩写，你写过vue的话，肯定知道vue的.vue后缀文件的写法，对的，就是这个家伙。
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omputed虽然写法上像个函数，但是实际上是计算属性。它会根据data数据的数据对象做计算处理，就类似于getter跟setter一样创造一个存取器属性。它有个特点，就是Vue内部做了缓存处理，只有它的依赖属性发生了变化，它才会重新计算并且触发渲染。否则不会再次触发计算。
使用前设置ss堆栈段的寄存器，设置sp栈顶偏移地址，此处都为0， 原因是主引导程序从0x7c00开始，那么两个是不是冲突呢？后每次压栈时，SP 都要依次减 2，即 0x0000－0x0002＝0xFFFE于是与主引导程序是不会冲突的。
使用NumPy可以高效地执行子矩阵运算，从而提高代码的性能。NumPy数组支持切片操作，这使得可以非常高效地提取子矩阵。通过合理使用切片，可以避免不必要的复制，并且能够直接对子矩阵进行操作，而无需遍历整个数组。具体在使用中有啥问题可以看看下面得解决方案。
滑动平均滤波法（又称递推平均滤波法），时把连续取N个采样值看成一个队列 ，队列的长度固定为N ，每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则) 把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果。N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4
模块和包是比类更高一级的代码封装和复用，通过把相似的代码组织在一起使用，可以大量的减少程序的耦合。对于每个模块都有所谓的内部和外部之分，从这种角度来看，模块很像一种类，模块内部的代码属于模块的私有成员，由模块控制，对外暴露接口给外部使用。
重定向(Redirect)就是通过各种方法将各种网络请求重新定个方向转到其它位置（如：网页重定向、域名的重定向、路由选择的变化也是对数据报文经由路径的一种重定向）。 重定向作用在客户端，客户端将请求发送给服务器后，服务器响应给客户端一个新的请求地址，客户端重新发送新请求。
视图一方面可以帮我们使用表的一部分而不是所有的表，另一方面也可以针对不同的用户制定不同的查询视图。比如，针对一个公司的销售人员，我们只想给他看部分数据，而某些特殊的数据，比如采购的价格，则不会提供给他。再比如，人员薪酬是个敏感的字段，那么只给某个级别以上的人员开放，其他人的查询视图中则不提供这个字段。刚才讲的只是视图的一个使用场景，实际上视图还有很多作用。最后，我们总结视图的优点。
React中用类的方式声明组件的时候，一般需要继承Component这个类，但是在React16版本中增加了一个PureComponent类，这两个类有什么区别呢？
Spring Boot 中的热部署相信大家都用过吧，只需要添加 spring-boot-devtools 依赖就可以轻松实现热部署。Spring Boot 中热部署最最关键的原理就是两个不同的 classloader：
# 数据可以根据其特性分为可变数据和不可变数据 """ 1、字符串，整形，元组，可变集合都是可变的。 2、列表，字典，不可变集合都是不可变的 3、变量重新赋值前后，其所在内存位置会放生变化的，是不可变类型，说明他的值是不能变化的，发生改变就会重新使用新的内存地址 4、变量重新赋值前后，其所在内存位置不会放生变化的，是可变类型，说明他的值是可以变化的，发生改变不会使用新的内存地址 """ # 示例1、不可变类型，重新赋值，内存地址会发生变化 """ 1、字符串 2、整形 3、元组（元组不能修改删除，不做演
BPDU老化时间从 20秒变成 18秒（3个 hello time乘以时间因子，默认为 3）
在 URL 中使用带有 # 符号的哈希值来管理路由。例如：http://xxxx.com/#/path。 在 Hash 模式下，当 URL 的哈希值发生变化时，浏览器不会向服务器发送请求，而是通过监听 hashchange 事件来进行路由导航。
状态反应是当应用程序(一组变量)的状态发生变化时，我们做某事(反应)。我们分两步来完成:
在日常生活中，经常会遇到各种“反光”现象，使得我们在观察事物或摄影时有一定的障碍。比如：观赏水中的动植物时，水面上常常会有一道道光斑影响视线；阳光充足的柏油路面上，时常会有耀眼的强光射入司机的眼睛……相应地，在机器视觉中，我们也会经常遇到类似的情况：由于工件表面上的喷漆、镀膜、玻璃、包装膜或其它反光材质的影响，工业相机无法顺利采集到高质量的图像。因图像的对比度较低或者关键特征无法完整呈现，经常会导致机器视觉系统中误检、误判、精度低、不稳定等现象的发生，甚至是输出错误的数据。然而，这些问题我们是可以利用光的偏振特性得以解决的。
这篇笔记梳理下MMI的相关知识点。MMI, 全称是multi-mode inferometer, 即多模干涉器（有些文献里也称为multi-mode interference coupler, 即多模干涉耦合器)。顾名思义，MMI的工作原理是基于多模干涉，在特定位置处形成自成像，周期性地复现输入光场。
一个对象的状态在对象被创建之后就不再变化，就是所谓的不变模式（Immutable Pattern）.
里氏替换原则（Liskov Substitution Principle，LSP）是面向对象编程中的一个基本原则，它指出如果一个类型 A 是另一个类型 B 的子类型，那么在使用类型 B 的代码中，可以用类型 A 的实例替换类型 B 的实例，程序的行为应该保持一致。里氏替换原则是实现面向对象编程的关键之一，能够有效提高代码的可维护性、可扩展性和可复用性。在 Java 编程中，里氏替换原则非常重要，本文将详细介绍 Java 中的里氏替换原则，并给出示例说明。
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