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基于玻璃基板混合光子集成系统

小豆芽这里介绍下德国Fraunhofer IZM在玻璃基板相关工作,供大家参考。 Fraunhofer IZM研究组认为基于玻璃子集成系统是解决带宽增大、通道数变多核心技术。...基于该低损耗玻璃光波导,Fraunhofer IZM提出了两种混合封装集成方案, 1)Thin glass layer 该方案采用一层较薄(百微米量级)玻璃层,玻璃中含有用于光信号routing波导...(图片来自文献1) 采用激光加工玻璃夹具,并配合一个含有SSC玻璃芯片,可以实现亚微米级对准精度,耦合损耗只有0.5dB, 如下图所示, (图片来自文献1) 基于该glass board方案,...(图片来自文献1) 该方案可以实现多颗芯片封装在一起panel级系统,如下图所示, (图片来自文献1) 简单总结一下,Fraunhofer IZM正在推进两种基于玻璃基板封装方案,glass...玻璃基板方案目前还处于比较初级阶段,需要更多工艺开发与积累,这可能是研究机构与公司区别。如何发挥玻璃基板低光学损耗、低RF损耗优势?

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    【Redis】Redis 字符串数据操作 ② ( 多个数据操作 | 范围操作 | 时间操作 | 简单动态字符 )

    文章目录 一、多个数据操作 1、设置多个键值对 2、获取多个键对应 3、当键不存在时设置多个键值对 二、范围操作 1、获取值范围内容 2、设置范围内容 三、时间操作 1、设置键值对同时设置过期时间...key 2 命令 , 设置 键 key 对应 从 2 开始 内容 , 相当于在 2 索引位置插入内容 , 并覆盖后面的 ; 索引 2 位置也被覆盖了 ; 代码示例 : 设置 name1...执行 getset key value 命令 , 可以 向 Redis 数据库中设置 key=value 键值对数据 , 并 同时获取 该 键 key 之前 ; 代码示例 : 127.0.0.1:...本质是 简单动态字符串 ; 该 字符串 类似于 List 集合 , 其内存分配机制是 : 预先分配冗余空间 , 减少内存分配频率 ; 如果 字符串 实际长度为 length , 实际上分配空间高于实际长度...; 扩容机制 : 字符串小于 1MB 时 , 每次扩容增加一倍 ; 字符串大于 1MB , 每次扩容会多增加 1MB 空间 ;

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    数据清洗 Chapter08 | 基于模型缺失填补

    基于模型方法会将含有缺失变量作为预测目标 将数据集中其他变量或其子集作为输入变量,通过变量非缺失构造训练集,训练分类或回归模型 使用构建模型来预测相应变量缺失 一、线性回归 是一种数据科学领域经典学习算法...含有缺失属性作为因变量 其余属性作为多维自变量 建立二者之间线性映射关系 求解映射函数次数 2、在训练线性回归模型过程中 数据集中完整数据记录作为训练集,输入线性回归模型 含有缺失数据记录作为测试集...,对原始数据分析造成影响 3、线性回归填补和插入法关系 线性回归要求 拟合函数与原始数据误差最小,是一种整体靠近,对局部性质没有要求 插入方法要求 在原有数据之间插入数值,插函数必须经过所有的已知数据点...,根据无缺失属性信息,寻找K个与s最相似的实例 依据属性在缺失所在字段下取值,来预测s缺失 3、数据集介绍 对青少年数据缺失属性gender进行填补 学生兴趣对其性别具有较好指示作用...如果数据集容量较大,KNN计算代价会升高 使用KNN算法进行缺失填补需要注意: 标准KNN算法对数据样本K个邻居赋予相同权重,并不合理 一般来说,距离越远数据样本所能施加影响就越小

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    【Redis】Redis 字符串数据操作 ① ( 访问字符串数据 | 操作数据库中字符串数据 | 数字数据操作 | 原子操作 )

    文章目录 一、Redis 中 String 字符串类型 二、访问字符串数据 1、设置字符串数据 2、读取字符串数据 3、键不存在时设置字符串数据 三、操作数据库中字符串数据 1、追加字符串...字符串 类型 Value 最高 可存储 512 MB ; 二、访问字符串数据 ---- 1、设置字符串数据 执行 set key value 命令 , 可以 向 当前 数据库中 添加数据 ,...执行 get key 命令 , 可以 读取当前 数据库 中 键 key 对应数据 ; 3、键不存在时设置字符串数据 执行 setnx key value 命令 , 可以 向 当前 数据库中 添加数据...---- 1、追加字符串 执行 append key value 命令 , 可以 向 key 键对应 value 字符串 数据 后 , 追加一个字符串 , 追加内容自动添加字符串末尾...执行 strlen key value 命令 , 可以 获取 key 键对应 Value 字符串 字符串长度 ; 代码示例 : 原来 name 键存储为 Tom , 长度为 3 ; 四、

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    【Python】基于某些列删除数据框中重复

    keep:对重复处理方式,可选{'first', 'last', 'False'}。默认first,即保留重复数据第一条。...二、加载数据 加载有重复数据,并展示数据。...导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中重复') #把路径改为数据存放路径 name = pd.read_csv('name.csv...从结果知,参数为默认时,是在原数据copy上删除数据,保留重复数据第一条并返回新数据框。 感兴趣可以打印name数据框,删重操作不影响name。...但是对于两列中元素顺序相反数据框去重,drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型数据去重问题,参见本公众号中文章【Python】基于多列组合删除数据框中重复。 -end-

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    Python基于内存管理真相

    Python采用基于内存管理方式,如果为不同变量赋值为相同,这个在内存中只保存一份,多个变量指向同一个内存空间首地址,这样可以减少内存空间占用,提高内存利用率。...Python启动时,会对[-5, 256]区间整数进行缓存。也就是说,如果多个变量相等且介于[-5, 256]区间内,那么这些变量共用同一个内存空间。...对于区间[-5, 256]区间之外整数,同一个程序中或交互模式下同一个语句中不同名变量会共用同一个内存空间,不同程序或交互模式下不同语句不遵守这个约定。例如: ?...Python不会对实数进行缓存,交互模式下同不同名变量不共用同一个内存空间,同一个程序中不同名变量会共用同一个内存空间。短字符串会共同一个内存空间,而长字符串不遵守这个约定。

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    【Python】基于多列组合删除数据框中重复

    最近公司在做关联图谱项目,想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中重复,两列中元素顺序可能是相反。...二、基于两列删除数据框中重复 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径库 import pandas as pd #导入数据处理库...import numpy as np #导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中重复') #把路径改为数据存放路径 df =...如需数据实现本文代码,请到公众号中回复:“基于多列删重”,可免费获取。 得到结果: ?...numpy as np #导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中重复') #把路径改为数据存放路径 name = pd.read_csv

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    数据场景下基于php实现压缩字符串方法

    在大数据驱使下,数据量越来越多,以内容为王时代更是让数据表越大越膨胀,导致读取数据表时返回数据变慢,访问内容页速度也相应变慢。如果能在保持内容不变,对内容进行压缩无疑也是一种网站优化。...倘若每条内容长度都被压缩到之前百倍千倍之后,整体数据表就减少了几G、几十G存储,读取数据时返回数据速度也会提升。以下分享php压缩数据方法,希望给需要人带来帮助。.../** * 判断字符串是否base64编码 */ function func_is_base64($str) { return $str == base64_encode(base64_...func_is_base64($str)) { return gzuncompress(base64_decode($str)); } return $str; } 压缩方法除了

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    统计按位或能得到最大子集数目(状态压缩DP)

    题目 给你一个整数数组 nums ,请你找出 nums 子集 按位或 可能得到 最大 ,并返回按位或能得到最大 不同非空子集数目 。...如果数组 a 可以由数组 b 删除一些元素(或不删除)得到,则认为数组 a 是数组 b 一个 子集 。如果选中元素下标位置不一样,则认为两个子集 不同 。...示例 1: 输入:nums = [3,1] 输出:2 解释:子集按位或能得到最大是 3 。...有 2 个子集按位或可以得到 3 : - [3] - [3,1] 示例 2: 输入:nums = [2,2,2] 输出:7 解释:[2,2,2] 所有非空子集按位或都可以得到 2 。...总共有 23 - 1 = 7 个子集。 示例 3: 输入:nums = [3,2,1,5] 输出:6 解释:子集按位或可能最大是 7 。

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    NeurIPS 2022 Oral | 基于最优子集神经集合函数学习方法EquiVSet

    机器之心编辑部 腾讯 AI Lab、帝国理工与中山大学合作发表论文《Learning Neural Set Functions Under the Optimal Subset Oracle》,提出基于最优子集集合函数学习方法...为此,腾讯 AI Lab、帝国理工与中山大学合作发表论文《Learning Neural Set Functions Under the Optimal Subset Oracle》,提出基于最优子集集合函数学习方法...因此,我们假设数据形式为 ,其中 为用户i购买商品子集, 为对应商品库。我们希望找到合适参数 , 使得用户购买商品最大化集合函数 然而找到合适参数 并不是一件容易事情。...图 3 celebA 数据集。每一行是一个数据样本。在每个样本中,正常图片拥有两个共同属性(最右列),异常图片(红色方框)没有该属性。...四、结论 本文提出基于最优子集集合函数学习方法。通过将集合概率定义成能量模型,使得模型满足置换不变性、最小先验等特点。借助最大似然方法和等变变分技巧,模型能够高效地训练和推理。

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    基于随机森林方法缺失填充

    本文中主要是利用sklearn中自带波士顿房价数据,通过不同缺失填充方式,包含均值填充、0填充、随机森林填充,来比较各种填充方法效果 ?...缺失 现实中收集到数据大部分时候都不是完整,会存在缺失。...填充缺失 先让原始数据中产生缺失,然后采用3种不同方式来填充缺失 均值填充 0填充 随机森林方式填充 波士顿房价数据 各种包和库 import numpy as np import pandas...,特征T存在缺失**(大量缺失更适合)**,把T当做是标签,其他n-1个特征和原来数据看作是新特征矩阵,具体数据解释为: 数据 说明 Xtrain 特征T不缺失对应n-1个特征+原始标签...缺失越少,所需要准确信息也越少 填补一个特征,先将其他特征缺失用0代替,这样每次循环一次,有缺失特征便会减少一个 图形解释 假设数据有n个特征,m行数据 ?

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    算法-基于局部权阈值调整BP 算法研究.docx

    基于局部权阈值调整BP 算法研究.docx基于局部权阈值调整BP算法研究刘彩红'(西安工业大学北方信息工程学院,两安)摘要:(目的)本文针对BP算法收敛速度慢问题,提出一种基于局部权阈值调桀...(方法)该算法结合生物神经元学与记忆形成特点,针对特定训练样本,只激发网络中部分神经元以产生相应输岀,而未被激发神经元产生输出则与目标输岀相差较大算法,那么我们就需要对未被激发神经元权阈值进行调整...所以本论文提出算法是对局部神经元权阈值调整,而不是传统BP算法需要对所有神经元权阈值进行调一整,(结果)通过实验表明这样有助于加快网络学速度。...但以往大多改进算法,在误差反向传播阶段也就是训练第二阶段,是对所有神经元阈值都进行修改。针対不同输入,神经网络激发不同神经元,所以可以在训练第二阶段修改部分神经元阈值。...2基于局部权阈值调整算法改进思想本文提出算法结合生物神经元学与记忆形成特点⑸,针对特定训练样本,只激发网络中部分神经元以产生相应输出,而未被激发神经元产生输出则与目标输出相差较大,那么我们就需要対未被激发神经元阈值进行调整

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    Java字符串传递还是引用传递

    Java字符串传递还是引用传递 这是Java经典问题。关于stackoverflow,已经提出了许多类似的问题,并且有很多不正确/不完整答案。如果您考虑不多,问题很简单。...常见令人困惑问题 x存储指向堆中"ab"字符串引用。因此,当x作为参数传递给change()方法时,它仍指向堆中"ab",如下所示: 因为java是传递,所以x是对"ab"引用。...代码实际上是做什么? 上面的解释有几个错误。为了轻松理解这一点,最好简要介绍一下整个过程。 创建字符串"ab"时,Java会分配存储字符串对象所需内存量。...然后,该对象被分配给变量x,该变量实际上被分配了对该对象引用。该引用是存储对象存储位置地址。 变量x包含对字符串对象引用。x本身不是参考!它是一个存储引用(内存地址)变量。...5.解决这个问题 如果真的需要更改对象。首先,对象应该是可变,例如StringBuilder。其次,我们需要确保没有创建新对象并将其分配给参数变量,因为Java仅按传递。

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