对于刚进入EEG领域的同学来说，利用网上公开的EEG数据库练练手，顺便发表一些论文是个不错的选择。...公开数据库对于促进科学研究的快速发展意义重大，公开数据的建立可以让全世界各国的领域内研究者对某些问题进行更深入更全面的研究。...EEG/ MEG/MRI/ fNIRS公开数据库大盘点》），但最近笔者又搜罗了不少EEG的公开数据库网站，因此在这篇推文里笔者把目前的EEG公开数据库进行了较为全面的总结，希望对大家有所帮助。...网址：http://www.eecs.qmul.ac.uk/mmv/datasets/deap/ 2.OpenNEURO 该数据库是一个用于分析和共享来自人脑成像研究的神经影像数据的开放平台。...，用于分析、重新分析和元分析。
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结算阶段： 完成秒杀后的数据处理工作，比如数据的一致性问题处理，异常情况处理，商品的回仓处理等。...我们可以通过下面的代码片段在秒杀预热阶段，将要参与秒杀的商品数据加载的缓存。...经过上面的分析后，我们最终得出的系统调优参数如下所示。...在高并发、高可用、高可扩展性、高可维护性和大数据等领域拥有丰富的架构经验。对Hadoop，Storm，Spark，Flink等大数据框架源码进行过深度分析，并具有丰富的实战经验。...写了一本《深入理解高并发编程》电子书全网累计下载45W+，发布了一本全网首个开源的以实战案例为背景的《冰河的渗透实战笔记》电子书，全网五星好评。
我们在写项目的过程中，分层式结构很常见，像表示层controller、业务逻辑层service、数据访问层dao等。...拷贝框架对比 但是分层就意味着我们要在各个层次之间做数据转换，所以在写代码的时候，经常看到各种PO、VO、DTO等实体。...当应用追求高性能，或者需要处理大量数据转换时，比起BeanUtils，MapStruct更有优势！ MapStruct具体用法 下面演示一下它的用法。首先需要在maven中引入相关依赖包。...因为是编译期就会生成真正的映射代码，所以MapStruct使得程序运行期的性能得到了大大的提升，对象拷贝时强烈推荐，秒杀BeanUtils，真的很香！！！
作者丨猿码道 jianshu.com/p/df4fbecb1a4b 1、秒杀业务分析 正常电子商务流程 （1）查询商品； （2）创建订单； （3）扣减库存； （4）更新订单； （5）付款； （6）卖家发货...2.高并发下的应用、数据库负载 用户在秒杀开始前，通过不停刷新浏览器页面以保证不会错过秒杀，这些请求如果按照一般的网站应用架构，访问应用服务器、连接数据库，会对应用服务器和数据库服务器造成负载压力。...定时秒杀的话，就要避免卖家在秒杀前对商品做编辑带来的不可预期的影响。这种特殊的变更需要多方面评估。一般禁止编辑，如需变更，可以走数据订正的流程。...3、秒杀架构原则 1.尽量将请求拦截在系统上游 传统秒杀系统之所以挂，请求都压倒了后端数据层，数据读写锁冲突严重，并发高响应慢，几乎所有请求都超时，流量虽大，下单成功的有效流量甚小【一趟火车其实只有2000...用户请求处理模块：把通过预处理的请求封装成事务提交给数据库，并返回是否成功。 数据库接口模块：该模块是数据库的唯一接口，负责与数据库交互，提供RPC接口供查询是否秒杀结束、剩余数量等信息。
1、秒杀业务分析 正常电子商务流程 （1）查询商品； （2）创建订单； （3）扣减库存； （4）更新订单； （5）付款； （6）卖家发货； 秒杀业务的特性 （1）低廉价格； （2）大幅推广； （3）...2.高并发下的应用、数据库负载 用户在秒杀开始前，通过不停刷新浏览器页面以保证不会错过秒杀，这些请求如果按照一般的网站应用架构，访问应用服务器、连接数据库，会对应用服务器和数据库服务器造成负载压力。...定时秒杀的话，就要避免卖家在秒杀前对商品做编辑带来的不可预期的影响。这种特殊的变更需要多方面评估。一般禁止编辑，如需变更，可以走数据订正的流程。...3、秒杀架构原则 1.尽量将请求拦截在系统上游 传统秒杀系统之所以挂，请求都压倒了后端数据层，数据读写锁冲突严重，并发高响应慢，几乎所有请求都超时，流量虽大，下单成功的有效流量甚小【一趟火车其实只有2000...用户请求处理模块：把通过预处理的请求封装成事务提交给数据库，并返回是否成功。 数据库接口模块：该模块是数据库的唯一接口，负责与数据库交互，提供RPC接口供查询是否秒杀结束、剩余数量等信息。
1、秒杀业务分析 正常电子商务流程 （1）查询商品； （2）创建订单； （3）扣减库存； （4）更新订单； （5）付款； （6）卖家发货； 秒杀业务的特性 （1）低廉价格； （2）大幅推广； （3）瞬时售空...2.高并发下的应用、数据库负载 用户在秒杀开始前，通过不停刷新浏览器页面以保证不会错过秒杀，这些请求如果按照一般的网站应用架构，访问应用服务器、连接数据库，会对应用服务器和数据库服务器造成负载压力。...定时秒杀的话，就要避免卖家在秒杀前对商品做编辑带来的不可预期的影响。这种特殊的变更需要多方面评估。一般禁止编辑，如需变更，可以走数据订正的流程。...3、秒杀架构原则 1.尽量将请求拦截在系统上游 传统秒杀系统之所以挂，请求都压倒了后端数据层，数据读写锁冲突严重，并发高响应慢，几乎所有请求都超时，流量虽大，下单成功的有效流量甚小【一趟火车其实只有2000...用户请求处理模块：把通过预处理的请求封装成事务提交给数据库，并返回是否成功。 数据库接口模块：该模块是数据库的唯一接口，负责与数据库交互，提供RPC接口供查询是否秒杀结束、剩余数量等信息。
简单理解下数据仓库是多个数据库以一种方式组织起来 数据库强调范式，尽可能减少冗余 数据仓库强调查询分析的速度，优化读取操作，主要目的是快速做大量数据的查询 数据仓库定期写入新数据，但不覆盖原有数据，而是给数据加上时间戳标签...这种办法简单，但没有充分考虑数据中已有的信息，误差可能较大。另一种办法就是根据调查对象对其他问题的答案，通过变量之间的相关分析或逻辑推论进行估计。...对随机森林数据属性的统计评分会向我们揭示与其它属性相比，哪个属性才是预测能力最好的属性。 主成分分析（PCA）通过正交变换将原始的n维数据集变换到一个新的呗称作主成分的数据集中。...如果在以后统计分析中还需以引入的解释变量和Y做分析，那么这种插补方法将在模型中引入自相关，给分析造成障碍。 (3)极大似然估计（Max Likelihood ,ML）。...②每个插补数据集合都用针对完整数据集的统计方法进行统计分析。③对来自各个插补数据集的结果，根据评分函数进行选择，产生最终的插补值。
二、缓存策略将大量的读数据缓存在Web端或客户端浏览器，减少对数据库的直接访问，提高响应速度。三、一致性校验对读数据不做强一致性校验，以减少系统瓶颈。对写数据行强一致性校验，确保数据的准确性和一致性。...，以下是分层校验基本原则：先做数据的动静分离；将90%的数据缓存在客户端浏览器；将动态请求的读数据 Cache Web 端；对读数据不做强一致性校验；对写数据进行基于时间的合理分片对写请求做限流保护；对写数据进行强一致性校验...分层校验具体实现一、前端校验用户资格检查：检查用户是否具有参与秒杀的资格。商品状态检查：检查商品是否处于可售状态。秒杀状态检查：检查秒杀活动是否已经开始或已经结束。...秒杀系统正是按照这个原则设计的，它的系统架构如下图所示把大量静态、不需要检验的数据放在离用户最近的地方；在前端读系统中检验一些基本信息如用户是否具有秒杀资格 、商品状态是否正常 用户答题是否正确 、秒杀是否已经结束等...保证数据准确性：通过强一致性校验和数据库事务机制，确保了数据的准确性和一致性。
人脑连接组计划，该数据库目前被试数约1200人，包括结构MRI、静息态MRI、任务态fMRI、MEG等数据模态，其他数据还包括人口统计学数据、神经心理学数据、基因数据。...网址： http://www.alzheimer.org.cn/ OpenfMRI数据库包括结构MRI、静息态fMRI、任务态fMRI、扩散MRI、MEG模态，其他数据还包括人口统计学数据、神经心理学数据...研究领域标准数据库（RDoC db）和NIH小儿MRI数据存储库等。...从内容上来说，该数据库数据内容丰富，包含临床、影像学，基因组等方面的数据。...BrainMap不仅提供用于荟萃分析和数据挖掘的数据，还发布用于定量整合神经影像数据的软件和工具。
最近因为个人所得税要补很多，所以重新整理复盘下漏洞报告，准备挖src补一下子亏空。
数据介绍 本研究所用单细胞数据来自NCBI BioProject。从TCGA和GEO中获取了RNA测序数据和样本的临床信息。 技术路线 本研究技术路线如图所示。...从接受酪氨酸激酶抑制剂(TKI)治疗的非小细胞肺癌(NSCLC)患者的单细胞RNA-seq数据中，本研究将3754个癌细胞聚集在一起，通过无监督图的聚类分析得出几个聚类。...图 3 04 TEXscore预测对免疫检查点阻滞剂的治疗反应 接下来，本研究使用接受抗 PD-L1 治疗的转移性尿路上皮癌患者的 IMvigor210 数据集来分析 TEXscore 在筛选具有潜在治疗益处的患者中的表现...结果发现在TCGA 数据集中，不同肿瘤类型的免疫抑制微环境模式显著不同（图5 A）。...总之，这篇文章向大家展示了外泌体相关的分析思路，希望能对大家有所启发！
来源：陶邦仁 网址：http://my.oschina.net/xianggao/blog/524943 1 秒杀业务分析 正常电子商务流程 （1）查询商品；（2）创建订单；（3）扣减库存；（4）更新订单...高并发下的应用、数据库负载 用户在秒杀开始前，通过不停刷新浏览器页面以保证不会错过秒杀，这些请求如果按照一般的网站应用架构，访问应用服务器、连接数据库，会对应用服务器和数据库服务器造成负载压力。...定时秒杀的话，就要避免卖家在秒杀前对商品做编辑带来的不可预期的影响。这种特殊的变更需要多方面评估。一般禁止编辑，如需变更，可以走数据订正多的流程。...3 秒杀架构原则 尽量将请求拦截在系统上游 传统秒杀系统之所以挂，请求都压倒了后端数据层，数据读写锁冲突严重，并发高响应慢，几乎所有请求都超时，流量虽大，下单成功的有效流量甚小【一趟火车其实只有2000...用户请求处理模块：把通过预处理的请求封装成事务提交给数据库，并返回是否成功。 数据库接口模块：该模块是数据库的唯一接口，负责与数据库交互，提供RPC接口供查询是否秒杀结束、剩余数量等信息。
其实，做数据分析工作也是这样的道理。当领导给你一个任务时，你毫无章法只顾一股脑搜集数据时，最后得出的工作结果也是一样毫无意义。 今天，我们从头到尾，好好梳理一下数据分析的全流程。...当我们把这6个问题分析透彻，自然就找到了搜集数据的切入点，而不是在海量复杂的数据中大海捞针。 这一步结束时，我们便可以明确数据分析流程：第一步是拿数据，第二步是分析数据，第三步是得出结论。...并不是，我们还需要进行数据预处理，将无用的数据处理掉，拿到干净的重要数据进行分析。 第三步：分析数据 进行到这一步时，我们还需要掌握足够的分析方法，今天我们了解一下常用的6个分析方法。...分类分析：分类是一种基本的数据分析方式，根据其特点，可将数据对象划分为不同的部分和类型，再进一步分析，能够进一步挖掘事物的本质。...书籍： 数据分析入门阶段： 《深入浅出数据分析》 《谁说菜鸟不会数据分析》 《赤裸裸的统计学》 数据分析进阶阶段： 《精通web analytics 2.0》 《网站分析实战》 《深入浅出统计学》 《数据化管理
导入数据也可以几十秒刷新，但这个时间不是固定的，也可能一个小时。 中古时期回答：能！但是需要在数据集刷新完毕后手动点击编辑，再点击保存，再手动刷新公开的web链接。...直接看视频吧（文末点击“查看原文”即可测试）： 注意两点： 发布到web的公开报告 实时同步、秒级刷新 猜想历程 发布到web公开报告非常简单，无需赘言。 我们来决解第二点内容。...但是无法应用在web公开报告。 因为文章开始的上古时期回答是正确的。web公开报告是不会即时对显示页面进行更新的。 然而有一点，需要特别注意。...下图所示，你可能从来没见过，让我说一下其中的原理： web公开报告的确是会延迟很长时间才会刷新内容，但那只是前台的展示数据，其背后的数据集是同步更新的。...从此，Power BI Desktop、Power BI工作区报告和Power BI云端公开web报告都可以实现数据实时更新，秒级响应。
作者 CDA数据分析师 在开始这次公开课的内容介绍之前，我想带你了解一些大数据的概念和知识。 一、为什么大数据时代下Spark如此火热？ 伴随Spark技术的普及推广，对专业人才的需求日益增加。...最近，一份由O`Reilly做出的数据调查表明，数据技术人才学会使用Apache Spark和它与影随行的编程语言Scala，比博士学位更多地提高工资收入。...在2017年的数据技术界年收入调查中，O`Reilly发现，使用Apache Spark和Scala语言的人和工资更高的人之间有很强的关联性。...在处理大规模数据集时，速度是非常重要的。速度快就意味着我们可以进行交互式的数据操作，否则我们每次操作就需要等待数分钟甚至数小时。Spark的一个主要特点就是能够在内存中进行计算，因而更快。
秒杀业务分析 正常电子商务流程： 查询商品 创建订单 扣减库存 更新订单 付款 卖家发货 秒杀业务的特性 低廉价格 大幅推广 瞬时售空 一般是定时上架 时间短、瞬时并发量高 秒杀技术挑战 假设某网站秒杀活动只推出一件商品...2、高并发下的应用、数据库负载 用户在秒杀开始前，通过不停刷新浏览器页面以保证不会错过秒杀，这些请求如果按照一般的网站应用架构，访问应用服务器、连接数据库，会对应用服务器和数据库服务器造成负载压力。...定时秒杀的话，就要避免卖家在秒杀前对商品做编辑带来的不可预期的影响。这种特殊的变更需要多方面评估。一般禁止编辑，如需变更，可以走数据订正的流程。...秒杀架构原则 尽量将请求拦截在系统上游 传统秒杀系统之所以挂，请求都压倒了后端数据层，数据读写锁冲突严重，并发高响应慢，几乎所有请求都超时，流量虽大，下单成功的有效流量甚小【一趟火车其实只有2000张票...用户请求处理模块：把通过预处理的请求封装成事务提交给数据库，并返回是否成功。 数据库接口模块：该模块是数据库的唯一接口，负责与数据库交互，提供RPC接口供查询是否秒杀结束、剩余数量等信息。
面试场景 我们打算组织一个并发一万人的秒杀活动，1元秒杀100个二手元牙刷，你给我说说解决方案。 秒杀/抢购业务场景 商品秒杀、商品抢购、群红包、抢优惠劵、抽奖、.........分析技术特点： 秒杀/抢购技术特点 1.读多写少 缓存 2.高并发 1.限流 2.负载均衡 （单体tomcat并发200完美胜任，突破五，六百就力不从心） 3.缓存 4.异步（将同步的并发请求转换为异步...） 5.队列 3.资源冲突 数据库锁 分布式锁 其他原子操作 乐观锁 悲观锁 redis redis decr 原子操作 异步 原子操作和异步分为： 回答到这里，恭喜你，获得50分了，但是还没有及格...有时乐观锁偶然会比悲观锁低，但是在大数据的情况下，悲观锁会比乐观锁低！ 悲观锁速度测试： ? 乐观锁速度测试： ? 关键字：自旋锁（乐观锁下操作失败的请求，在进行重试） 限流算法-令牌桶 ?...秒杀的架构图： ? 前端限流，Nginx限流，令牌桶限流，到数据库→乐观锁或悲观锁防止超卖 END
三个不同尺度的输出对应三个卷积层，最后的卷积层的卷积核个数是255，针对COCO数据集的80类：3×(80+4+1)=255，3表示一个grid cell包含3个bounding box，4表示框的4个坐标信息...每一个预测是一个(4+1+80)=85维向量，这个85维向量包含边框坐标（4个数值），边框置信度（1个数值），对象类别的概率（对于COCO数据集，有80种对象）。...在COCO数据集上，9个聚类如下表所示，注这里需要说明：特征图越大，感受野越小。对小目标越敏感，所以选用小的anchor box。特征图越小，感受野越大。
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