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视觉字符大脑左半球皮层特异化预测学龄前儿童基本字符-声音关联认知能力

直接测量大脑活动(EEG/MEG)发展研究中,字符出现后大约200ms诱发正常阅读成人颞枕区域激活(比如,N1,N170), 而该成分未出现在学龄前儿童组,即使这些儿童已经可以成功分类或命名字符 每五分之一序列(1.2hz新异频率,833ms)项是一个单词(PF-W和PW-W序列)或伪单词(PF-PW序列)。 该持续时间对应于刺激周期40 s内833ms新异刺激(1.2hz)最大完整周期。 频域分析 为了提高信噪比,时域内对每个参与者每个条件下所有试次进行平均。 像其他成人字符研究或类似的面部研究一样,使用保守阈值是因为所有通道反应及其不同谐波上表现都进行了评估(尽管我们预期反应出现在大脑后部)。 对字符(PW和W)反应在左半球(O1)更大。 (B)标准刺激频率和新异刺激频率下每个条件下地形图。地形图通过显著谐波波幅减去基线波幅进行校正。

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Java程序员必须要了解类Unsafe

不幸是对所有的客户端代码,它总是返回false。只有特权用户某种程度上可以改变ACCESS_ALLOWED常量并且获得访问权限。 事实上,这不是真的。 如果我们获取密码是字符类型,则密码字符是作为一个对象保存在内存中。要将该密码字符置为无效,我们只能讲字符引用职位null,但是该字符内容任然存在内存直到GC回收该对象后。 这不是问题。 getUnsafe().throwException(new IOException()); 该方法抛出一个受检异常,但是你代码不需要强制捕获该异常就像运行时异常一样。 : 679 速度很多,但是没有对所有的线程进行协调所以结果是错误。 实现原理很简单: 拥有一个状态 创建一个它副本 修改该副本 执行 CAS 操作 如果失败就重复执行 事实上,真实环境它实现难度超过你想象,这其中有需要类似ABA,指令重排序这样问题

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    极限优化:从75到2000,由技能到性能提升岂止80倍

    其实我想表达是,基于RDBMS应用系统性能问题绝大多数都是和SQL直接相关,而基于Oracle数据库SQL优化能否奏效、效果好与坏归根结底比拼还是对CBO和执行计划理解程度,这也正是我《 现在关键问题是——上述SQL明明使用了绑定变量且绑定变量窥探默认情况下已经被开启,那为什么这里Oracle还会同时启用两个执行计划? 我们再来看一下表ANA_NAME统计信息: ? SQL大多数情况下执行计划相同); 因为这会直接决定上述SQL硬解析时所选择执行计划,进而会决定后续以软解析/软软解析重复执行时所沿用执行计划。 是因为一旦列COL1上有了直方图统计信息,Oracle就知道了列COL1实际数据分布情况,这样列COL1实际数据分布又是极度不均衡前提条件下,Oracle就能随着上述SQL中对列COL1输入值不同而调整上述 自适应游标共享可以让使用了绑定变量目标SQL启用了绑定变量窥探前提条件下不再只沿用之前硬解析时所产生解析树和执行计划,也就是说自适应游标共享可以启用了绑定变量窥探前提条件下让目标SQL在其可能多个执行计划之间

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    国产新一代 fastjson 2 你开始使用了吗?来看看源码解析吧!

    :626ms 单次耗费时间:404ms 单次耗费时间:395ms 平均耗费时间:478ms 如上所示,首次执行慢,逐步变快,但是后面就出现问题了,怎么执行时间这么不稳定? ,发现异常出现在测试代码43行: 提供debug发现最终异常出现在如下代码: 结论:toJsonString方法时,发生了内存溢出异常。 单次耗费时间:119ms 单次耗费时间:114ms 单次耗费时间:108ms 单次耗费时间:133ms 单次耗费时间:115ms 平均耗费时间:133ms 如上所示,足够大内存条件下,fastjson 值得一提是,ObejctWriter对象是会进行缓存,有助于性能提升。 3.2 反序列化 reader 下面来看看反序列化reader流程。 内存占用,通过前面的测试,发现fastjson2有明显占用更大内存现象,甚至相同内存条件下,fastjson1可以完美执行,而fastjson2有产生内存溢出风险。

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    Python 版 LeetCode 刷题笔记 #3 无重复字符最长子

    今天这题目乍一看,字符中找来遍历即可,但实际操作下来,还是有些复杂,也配得上其中等难度定位了。 那么我们按最基础遍历来看,对字符中每个字符,以其为起点,对后续能产生进行检测,当出现重复字符时即可停止,得到子长度并记录。 temp =[] # 返回结果默认有个 0 ,因为最终测试时也会出现对 "" 空字符处理情况 result=[0] # 对字符进行遍历 参考了推荐答案思路,我们对字符遍历时,例如 "abcabcbb" 我们从最开始 "a" 开始找子,当检测到第 4 位 "a" 时,这是出现相同字符了,这时我们不再清空子,而是将子最初位置行时间从 4332 ms 降到了 48ms !这是近百倍提升么?

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    Psychological Science:自上而下词汇加工影响着早期言语知觉:来自电生理证据

    研究方法:该研究两个实验研究中,采用事件相关电位(ERP),分析了跨通道序列语义启动效应对听觉N1(听觉编码指标)影响。 这一争论语言和一般认知能力之间争论尤甚。其中,一个重要问题是语言结构不同成分是否相互作用。本文作者主要解决问题是:词汇表征影响言语感知程度(表征是个心理学概念,请直接百度)。 图1b表示,前额部(Fz,F3, 及 F4)在三种启动条件下平均波幅(相关刺激;中性刺激;掩蔽刺激)。图1c是刺激出现75ms至125msN1平均波幅。 这可能是由于,相关启动条件下,被试对听觉刺激只投入了少量注意资源。其二,被试可能在看到启动刺激后通过复述对即将出现目标刺激有着内部预期,因此对N1起着抑制作用。 图3a表示,前额部(Fz,F3, 及 F4)在三种启动条件下平均波幅(相关刺激;中性刺激;掩蔽刺激)。图1c是刺激出现75ms至125msN1平均波幅。

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    认识下 Kotlin 反射背后男人:@Metadata

    正文 Kotlin 允许我们对各种 Kotlin 语法特性进行访问,不过,这里应该有一个问题没有搞清楚:既然 Java 反射对于 Kotlin 很多特性都无法访问和识别,换句话说,Java 虚拟机也是无法知道他们 d1:存储了自定义格式元数据,官方声称针对不同类型格式不定,甚至可以为空,研究发现目前采用 Protobuf 进行序列化存储。这些数据会被 Kotlin 反射读取,是反射一个非常重要数据来源。 之所以这样设计,主要是为了将这些字符在运行时直接加载到虚拟机内存常量池中予以复用,减少内存开销。 Protobuf 序列化之后结果,为了满足Java虚拟机注解值类型要求,这里将序列化之后字节转为字符。 Java 反射从 1.8 之后才可以特定条件下访问函数参数名。

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    如何完成日千万级别以上订单对账(一)

    也可以利用反射,动态代理该方法实现。经过实践,改用链表集合后,对账速度提升了1分钟左右 3.关于对账出问题时候,如何快速定位,在对账中,难免有的情况下出现问题。 后来针对平台方问题以及通道方数据问题进行了MD5校验、文件大小校验以及订单量校验,任何一项都即时通过机器人发送到钉钉群里,后面也出过几次银联数据和通道方订单数据问题,都是分钟内通过电话联系对应公司开发人员 测试代码如下: /** * 动态拼接字符测试 * 动态拼接字符指的是仅在运行时才知道最终字符子字符 * @param args */ public static void main(String 7.千万级别数据在上午高峰期读取线上订单从库,建议可以每读取1W数据进行10ms左右休眠(推荐半夜进行缓存) 8.百万级别、千万级别+数据集合,不要一次性进行读取/存入Redis,当然,你也可以这么做 另外,不使用对象进行读取文件订单数据,使用字符方式进行订单数据读取和比对。不需要再进行序列化操作,速度更快,更省内存。

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    30个精简代码小技巧

    这个问题我是真么考虑,好比人吃饭,吃一粒米,没用,但是一万粒,十万粒呢,这样效率就很可观了。 代码优化目标是: 减小代码体积; 提高代码运行效率。 4.及时关闭流 java编程过程中,进行数据库连接,I/O流等操作时务必当心,使用完毕后,应及时关闭流以释放资源。因为这些大对象操作会造成系统大开销,会大大影响程序运行效率。 ; 控制实例产生,达到节约资源目的; 控制数据共享,不建立直接关联条件下,让多个不相关进程或线程之间实现通信。 如果会话要被转存到磁盘,就必须先序列化,大规模集群中,对对象进行序列化代价是很大。因此,应及时调用HttpSessioninvalidate()方法清除会话。 19. 21.将常量声明为 STATIC FINAL 这样在编译运行时就可以把这些内容放入常量池中,避免运行期间计算生成常量值。另外,将常量名字进行大写原因。

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    sys.dm_db_wait_stats

    如果被等待任务正处于 I/O 进程中,则该类型不指示发生问题。 BAD_PAGE_PROCESS 当后台可疑页记录器正在尝试避免每隔五秒以上时间运行时出现。 过多可疑页会导致记录器频繁运行。 CLR_AUTO_EVENT 当某任务当前正在执行公共语言运行时 (CLR) 执行并且正在等待特殊自动事件启动时出现。 通常会出现长时间等待,这并不意味着出现问题。 该状态还说明 SQL Server 启动了 MS DTC 事务提交并且 SQL Server 正在等待 MS DTC 提交完成时进行等待任务。 SNI_LISTENER_ACCESS 当等待非一致性内存访问 (NUMA) 节点更新状态更改时出现。 已序列化对状态更改访问。 这可能指示最大工作线程数设置过低,或批处理执行时间过长,从而减少可满足其他批处理工作线程数。 TIMEPRIV_TIMEPERIOD 扩展事件计时器进行内部同步期间出现

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    男朋友连模糊匹配like %%怎么优化都不知道

    MySQL中可以通过ICP特性,全文索引,基于生成列索引解决这类问题,下面就从索引条件下推ICP,全文索引,基于生成列索引及如何利用它们解决模糊匹配SQL性能问题支持ICP后,MySQL取出索引数据同时,判断是否可以进行where条件过滤,将where部分过滤操作放在存储引擎层提前过滤掉不必要数据,减少了不必要数据被扫描带来IO开销。 ICP特性/项目 扫描方式 扫描行数 返回行数 执行时间 关闭ICP Using where 16384 12 50ms 开启ICP Using index condition 12 12 10ms 全文索引 MySQL 5.6开始支持全文索引,可以变长字符类型上创建全文索引,来加速模糊匹配业务场景DML操作。 总结 介绍了索引条件下推ICP特性,全文索引以以及生成列特性,利用这些特性可以对模糊匹配 like %xxx% 或 like %xxx 业务SQL进行优化,可以有效降低不必要数据读取,减少IO扫描以及

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    【STM32H7DSP教程】第31章 STM32H7实数浮点FFT(支持单精度和双精度)

    输出结果根据FFT对称性,也仅输出一半频谱。 31.2 实数浮点FFT说明 CMSIS DSP库里面包含一个专门用于计算实数序列FFT库,很多情况下,用户只需要计算实数序列即可。 计算同样点数FFT实数序列要比计算同样点数虚数序列有速度上优势。 快速rfft算法是基于混合基cfft算法实现。 一个N点实数序列FFT正变换采用下面的步骤实现: ? 由上面的框图可以看出,实数序列FFT是先计算N/2个实数CFFT,然后再重塑数据进行处理从而获得半个FFT频谱即可(利用了FFT变换后频谱对称性)。 幅频响应求出幅值和相频响应中求出初始相角都是没问题。 幅频响应求出幅值和相频响应中求出初始相角都是没问题

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    【STM32H7教程】第46章 STM32H7ADC应用之DMA方式多通道采样

    我们这里选择是软件触发方式多通道转换,即连续转换序列,软件触发。对应时序如下(第44章2.7小节有详细讲解软件触发和硬件触发时序):。 ADSTART表示软件启动转换。 第119 -129行,配置ADC多通道采样第1个序列。这里使用通道10是PC0引脚复用功能,不是随意设置。另外注意转换速度计算,程序里面有注释。   第139 – 151行,配置ADC多通道采样第2个序列,采样Vbat/4电压。   第154 – 166行,配置ADC多通道采样第3个序列,采样VrefInt电压。   每隔500ms,串口会打印一次。 板子正常运行时LED2闪烁。 PC0引脚位置(稳压基准要短接3.3V): ? 上电后串口打印信息: 波特率 115200,数据位 8,奇偶校验位无,停止位 1 ? 每隔500ms,串口会打印一次。 板子正常运行时LED2闪烁。 PC0引脚位置(稳压基准要短接3.3V): ? 上电后串口打印信息: 波特率 115200,数据位 8,奇偶校验位无,停止位 1 ?

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    使用基本几何图元道路上实现准确高效自定位

    摘要(Abstract) 非常有限内存和计算能力条件下实现准确定位是下一代汽车序列一大挑战。 我们针对资源有限下一代汽车序列提出了高度精确自我定位问题解决方案。 可以使用其他特征并通过构建局部地图来解决此问题(请参阅第III-B节)。道路标识检测已经汽车序列中用于车道协助。此外,道路标识类型(例如,虚线、直线或停止线)定义了对于行为产生和规划很重要规则。 在位姿图优化器上使用100ms行时限制可以达到这些结果。表一显示,运行时间限制为50ms和20ms时,结果会恶化,但对于自动驾驶仍然足够。将运行时限制设置为低于20ms会越来越多地导致异常值。 通过将位姿图优化运行时间限制最小20ms,可以体现出更好计算效率。 实际情况下,即使最好定位方法也会在一段时间内失败。因此,我们希望通过一种措施来扩展我们框架,以评估当前定位质量。

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    文献解读|环状RNA预测软件评估

    CIRI DCC find_circ(FC) MapSplice(MS) NCLScan(NCLS) PTESfinder(PT) Segemehl(SG) UROBORUS(UB) KNIFE 括号中为对应缩写 序列,采用ART工具模拟出双端测序reads作为阴性对照 mixed dataset,该数据集就是将以上两种阳性和阴性数据合并 real dataset,该数据集来自SRA数据库中其他环状RNA研究团队提供真实测序数据 同时很明显看到,软件对于不同实验条件也是非常敏感,结果中Not depleted计算是两种条件下差集,大部分软件两种实验条件下结果差异很大。 除了预测结果准确性等指标,还对软件消耗硬件资源进行了评估,结果如下所示 ? 图a代表运行时间,可以看到MapSplice行时间最久,CIRCexplorer, circRNA_finder行时间最快,图b代表内存,可以看到find_circ,内存消耗最小,而Segemehl

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    Android性能优化来龙去脉总结

    二 以上了解了一些性能问题,这里,简单导致这些性能问题原因 ---- ? 6、json反序列问题 json反序列化是指将json字符转变为对象,这里如果数据量比较多,特别是有相当多string时候,解析起来不仅耗时,而且还很吃内存。 这里merge和viewStub想必是大家非常了解两个布局组件了,对于只有某些条件下才展示出来组件,建议使用viewStub包裹起来,同样道理,include 某布局如果其根布局和引入他父布局一致 方法会被执行多次,你一定不希望资源加载多次吧,于是你只主进程加载,如是有些坑就出现了,有可能其他进程需要那某份资源,然后他这个进程缺没有加载相应资源,然后就嗝屁了。 然后建议使用SparseArray代替HashMap,这里是Google建议,因为SparseArray比HashMap更省内存,某些条件下性能更好,主要是因为它避免了对key自动装箱比如(int

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    Flex4中使用WCF

    类型,而复杂类型(比如自己c#中定义实体类或DataTable),flex调用时会报错,这类复杂类型我建议wcf中用序列化技术处理成String后再返回。 考虑到xml格式序列化后信息量比较大,我倾向于选择json这种轻量级格式,而且.net4.0中新增了System.Runtime.Serialization.Json;能处理大多数复杂对象序列化 json字符(注:obj类定义中要加正确序列化标志) /// /// <param name="obj"></param> ,先提醒一下System.Runtime.Serialization.Json序列化中要注意问题: 比如有一个类Person,定义如下: [Serializable] public :5000},其实出现这样结果也可以理解,因为属性set,get内部就是方法调用,因此最终序列只是私有字段。

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    Java企业微信开发_03_自定义菜单

    一、本节要点 1.菜单相关实体类封装 参考官方文档中请求包内容,对菜单相关实体类进行封装。 这里需要格外注意是,企业微信中请求包数据是Json字符格式,而不是xml格式。 关于json序列问题请参考上一节   Java企业微信开发_03_通讯录同步 2.创建菜单接口 public static String create_menu_url = "https: access_token=ACCESS_TOKEN&agentid=AGENTID"; 注意此处 ACCESS_TOKEN 与通讯录那里 ACCESS_TOKEN 不同,记住只有通讯录 ACCESS_TOKEN ,每个一级菜单都有二级菜单项
    * * 某个一级菜单下没有二级菜单情况,menu该如何定义呢? =new MenuService(); Menu menu=ms.getMenu(); //2.获取access_token:根据企业id和应用密钥获取access_token

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    即时通讯IM技术领域提高篇

    为了解决这个问题,可以提供多个ip和多个端口,客户端连接某个ip比较慢情况下,可以进行轮询,切换到一个更快ip。 如果网络变化非常频繁,特别是 App 处在后台运行时,对于重连也可以加上一定频率控制,保证一定消息实时性同时,避免造成过多电量消耗。断线重连最短间隔时间按单位秒(s)以4、8、16... 重连Timer中,为了防止雪崩效应出现,我们检测到socket失效(服务器异常),并不是立马进行重连,而是让客户端随机Sleep一段时间(或者上述其他策略)再去连接服务端,这样就可以使不同客户端服务端重启时候不会同时去连接 关注系统性能指标,cpu,内存,网络,磁盘等数据, 经常观测, 看看有没有异常, 做到提前发现问题,而不是等到问题出现了再进行解决, 就是是出现问题了再进行解决, 也要保证解决时间是分钟级别的.依赖其他服务是谁负责 ,现有的东西都是合理, 这显然是不行.并发大后,mysql慢请求问题并发大后,请求资源并发太多,连接数太多问题,因此需要合并资源请求Access接入层长连接问题, Access接入层服务升级不方便

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    验证二叉树前序序列

    题目 序列化二叉树一种方法是使用前序遍历。 当我们遇到一个非空节点时,我们可以记录下这个节点值。 如果它是一个空节点,我们可以使用一个标记值记录,例如 #。 _9_ / \ 3 2 / \ / \ 4 1 # 6 / \ / \ / \ # # # # # # 例如,上面的二叉树可以被序列化为字符 "9,3,4 给定一以逗号分隔序列,验证它是否是正确二叉树前序序列化。 编写一个不重构树条件下可行算法。 每个以逗号分隔字符或为一个整数或为一个表示 null 指针 ‘#’ 。 二叉树序列化与反序列化(前序遍历&层序遍历) 空节点 总比 有效节点 多一个 初始degree为1,遇到数字+1,遇到# -1 过程当中degree不得等于零,等于零相当于结束了 必须在结束时候等于 = n-2) return false;//过程中等于0,不行 } return degree==0; } }; 4 ms 6.8 MB

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