原始的脑电图信号是有噪声的。预处理对于提高信号的信噪比以获得“清晰”的脑电图数据是非常有必要的。但是，想要完全区分噪音和信号却是几乎不可能的。在脑电信号中，信号与噪声常常混合在一起。在某些步骤中，某些伪影可以很容易地识别和删除。而有些步骤在去噪时可能会滤除部分信号。此外，一些步骤甚至会引入一些噪音。
文本挖掘（Text Mining，从文字中获取信息）是一个比较宽泛的概念，这一技术在如今每天都有海量文本数据生成的时代越来越受到关注。目前，在机器学习模型的帮助下，包括情绪分析，文件分类，话题分类，文本总结，机器翻译等在内的诸多文本挖掘应用都已经实现了自动化。 在这些应用中，垃圾邮件过滤算是初学者实践文件分类的一个很不错的开始，例如 Gmail 账户里的“垃圾邮箱”就是一个垃圾邮件过滤的现实应用。下面我们将基于一份公开的邮件数据集 Ling-spam，编写一个垃圾邮件的过滤器。Ling-spam 数据集的下
Get keys from removed factors and new factors, and compute unused keys, i.e., keys that are empty now and do not appear in the new factors.
机器之心报道 机器之心编辑部 为什么基于树的机器学习方法，如 XGBoost 和随机森林在表格数据上优于深度学习？本文给出了这种现象背后的原因，他们选取了 45 个开放数据集，并定义了一个新基准，对基于树的模型和深度模型进行比较，总结出三点原因来解释这种现象。 深度学习在图像、语言甚至音频等领域取得了巨大的进步。然而，在处理表格数据上，深度学习却表现一般。由于表格数据具有特征不均匀、样本量小、极值较大等特点，因此很难找到相应的不变量。 基于树的模型不可微，不能与深度学习模块联合训练，因此创建特定于表格的深
作者：Xinbang Zhang, Zehao Huang, Naiyan Wang
原题目如下： 1. 特征类型混杂: 连续变量，离散变量，描述变量共存 2. 不同变量之间取值差异大: 例如有些变量取值在 0~1 但有些取值为 10000-50000 以 KDD99 网络入侵数据集
如果你对App优化比较敏感，那么Apk安装包的大小就一定不会忽视。关于瘦身的原因，大概有以下几个方面：
Java集合框架是Java编程中的一个非常重要的部分，提供了一组用于处理数据集合的接口和类。其中Collection接口是Java集合框架的基础接口之一，定义了一些基本的集合操作，包括添加元素、删除元素、遍历集合等。在这里，我将为您详细介绍Java集合框架中的Collection接口。
网页爬虫是个非常有趣的玩具。不过不好玩的是，我们需要根据不同网页上的元素不断的调整自己的代码。这就是为什么我要着手实现一个更好的网页爬虫项目——通过该项目可以以最少的更改实现对新网页的爬取。
lpush可以向指定的list左边（头部）添加新元素,并返回添加的元素个数 rpush可以向指定的list右边（尾部）添加新元素,并返回添加的元素个数
文本数据通常是由表示单词、句子，或者段落的文本流组成。由于文本数据非结构化（并不是整齐的格式化的数据表格）的特征和充满噪声的本质，很难直接将机器学习方法应用在原始文本数据中。在本文中，我们将通过实践的方法，探索从文本数据提取出有意义的特征的一些普遍且有效的策略，提取出的特征极易用来构建机器学习或深度学习模型。 研究动机 想要构建性能优良的机器学习模型，特征工程必不可少。有时候，可能只需要一个优秀的特征，你就能赢得 Kaggle 挑战赛的胜利！对于非结构化的文本数据来说，特征工程更加重要，因为我们需要将文
选自kdnuggets 机器之心编译 参与：王宇欣、吴攀 本文介绍了如何通过 Python 和 scikit-learn 实现垃圾邮件过滤的。对比和分析了两个分类器的结果：多项式朴素贝叶斯和支持向量机。 文本挖掘（text mining，从文本中导出信息）是一个广泛的领域，因为不断产生的巨量文本数据而已经得到了普及。情绪分析、文档分类、主题分类、文本概括、机器翻译等许多任务的自动化都已经通过机器学习得到了实现。 垃圾邮件过滤（spam filtering）是文档分类任务的入门级示例，其涉及了将电子邮件分为垃
这一篇文章算是从java基础性文章结束到进阶的一个过渡，虽然自己从未使用过Vector这样的容器进行数据的增删改查操作，但还是按照一贯的思路进行分析一下它的源码。
Redis不是一个简单的键值对存储，它实际上是一个支持各种类型数据结构的存储。在传统的键值存储中，是将字符串键关联到字符串值，但是在Redis中，这些值不仅限于简单的字符串，还可以支持更复杂的数据结构。下面就是Redis支持的数据结构：
抽象数据类型(ADT - Abstract Data Types) ------------> " 栈 " 是一个有次序的数据集,每个数据仅从" 栈顶 " 一端加入到数据集中,从数据集中移除,栈具有后进先出LIFO的特性.
数据科学家花了大量的时间清洗数据集，并将这些数据转换为他们可以处理的格式。事实上，很多数据科学家声称开始获取和清洗数据的工作量要占整个工作的80%。
移动数据 : 调用 RecyclerView.Adapter 的 void notifyItemMoved(int fromPosition, int toPosition) 方法 , 传入的参数是移动前的位置和移动后的位置 ;
前不久，微信智言团队夺得第七届对话系统技术挑战赛（DSTC7）Track 2 赛道的冠军。
今天将分享Unet的改进模型ANU-Net，改进模型来自2020年的论文《Attention-based nested U-Net to exploit fullresolution features for medical image segmentation》，简单明了给大家分析理解该模型思想。
Runtime.getRuntime().freeMemory()表示当前还有多少空闲内存
对于一些二分类问题或者多分类问题，部分类别数据相较于其它类别数据而言是要小得多的，这种现象就是数据不平衡问题。数据不平衡问题会导致什么情况呢？假如是基于一些特征判断病人是否患有该疾病，且该疾病是一个小概率获得的疾病，假设概率为0.0001， 那么表明有10000个来看病的人中只有一个人患有该疾病，其余9999个人都是正常病人。如果用这样的一批数据进行训练模型算法，即使该模型什么都不学，都判定为正常人，其准确率高达0.9999， 完全满足上线要求。但我们知道，这个模型是不科学的，是无用的模型。这种数据分布严重不平衡的情况下，模型将具有严重的倾向性，倾向于数据样本的多的类别，因为模型每次猜样本多对应的类别的对的次数多。因此，如果直接将严重数据不平衡的数据拿来直接训练算法模型，将会遇到上述问题。一般在10倍以上可以判定为数据不平衡问题。
双端队列 Deque 是一种有次序的数据集，跟队列相似，其两端可以称作"首" 和 "尾"端，但 Deque 中数据项既可以从队首加入，也可以从队尾加入；数据项也可以从两端移除。某种意义上说，双端队列集成了栈和队列的能力。
Android Studio 重构工具中 , 给出了一个自动移除无用资源的工具 , 可以一键移除没有被引用的资源 ;
你可能不会做披萨饼，但现在你的深度学习模型已经学会了。麻省理工学院最新发布的深度学习模型PizzaGAN通过基于组合层的GAN模型来学习如何训练GAN模型以识别制作披萨饼。 该模型分为两部分：
本文介绍了机器学习中的特征选择方法，包括基于过滤的方法、基于包装的方法、基于嵌入的方法、基于树的方法和基于统计的方法。还介绍了各种特征选择方法在机器学习中的应用，包括降维、分类、聚类和推荐系统。最后，还介绍了特征选择方法的未来研究方向和挑战。
Reids是可以操作列表的，列表是一种数据结构，在redis中，它允许用户从列表的两端推入或者弹出数据、获取列表数据以及执行各种常见的列表操作。初次之外，列表还可以用来存储任务信息、最近浏览过的文章或者常用联系人信息，或者是用来消息队列当中。
胜者树和败者树是在排序和归并排序算法中常用的两种数据结构，它们在大规模数据排序中具有高效性和良好的稳定性。本篇博客将详细介绍这两种数据结构。
DeepAction七期飞跃计划还剩3个名额，联系小编，获取你的专属算法工程师学习计划（联系小编SIGAI_NO1）
PHP 数组操作，之前我们讲了如何根据值，进行多维数组的排序。今天说一说，如何根据值，进行数组元素的删除。
CleanMyMac 专注清洁优化 Mac 已有 12 年的历史，开发商有足够的经验和不断更新的安全数据库支持。在默认情况下，CleanMyMac X 仅删除系统 / 软件进程自动生成的无用数据，或者可以轻松恢复的文件。
你是否曾将一篇冗长的文档归纳为一个小的段落？你用了多长时间呢？手动归纳总结耗费时间、枯燥乏味。文本自动摘要可以克服此类难题，帮你轻松归纳出一篇文章的中心思想。
从2010年到2018年，GPU性能提高了97倍。但是，由于我们几乎已达到了半导体技术的物理极限，可以预计，在未来5-8年内GPU性能的提升仅会略高于80％。
“ 在计算机世界里，缓存可以说无处不在，无论是硬件，还是软件，缓存都是一种最使用的优化手段，可以在操作系统读取磁盘数据时、也可以在应用访问数据库数据时，还可以是本地程序访问网络数据时……”
-- Yosra Kazemi 阿尔茨海默氏病(AD)是一种不可逆转的渐进性神经障碍，会导致记忆和思维能力的丧失 该论文使用深度学习的方法成功地对AD病的五个阶段进行了分类：非病态健康控制(NC)、显著性记忆关注(SMC)、早期轻度认知损害 (EMCI)、晚期轻度认知损害(LMCI)和阿尔茨海默病(AD) 在进行分类之前，fMRI的数据经过严格的预处理以避免任何噪音；然后，利用AlexNet模型提取从低到高水平的特征并学习 阿尔茨海默病以不同的速率发展，每个个体可能在不同的时间经历不同的症状，在不同阶段的阿尔茨海默氏症中，类别间的差异很低。 阿尔茨海默病是痴呆的主要病因,不同类型的痴呆症包括:老年痴呆（AD）、路易体痴呆、额颞叶紊乱症和血管性痴呆 在阿尔茨海默病中，大脑细胞中某些蛋白质水平的变化会影响神经元在海马体区域的交流能力，因此阿尔茨海默氏症的早期症状是失忆 病人的大脑中有一些不正常的团块和缠结在一起的纤维束，它们分别被称为淀粉样斑块和神经纤维缠结。这些现在被认为是老年痴呆症的一些主要症状 研究人员认为AD病人在出现症状之前的20年或更多年以前，大脑就发生了变化 目前，对于AD的阶段没有很好的定义，一些专家为更好地理解疾病的进展使用了七阶段的模型
本文和大家聊聊搜索算法，计算机解决问题的抽象流程是，先搜索，或完全搜索后得到答案，或边搜索边找答案。所以，对给定的数据集进行搜索是解决问题的前置条件。不搜索，无问题。
注：本文主要参考自《Redis设计与实现》 https://www.cnblogs.com/xuliangxing/p/7151812.html https://www.cnblogs.com/s
string是reids的最基本的类型 最大能存储 512M的数据 string类型是二进制的 可以存储任何数据 比如数字 图片 序列化对象等
App不但要求功能完善，其他方面也得综合考虑，比如APK安装包的文件大小就是很重要的因素。具备同样功能的两个安装包，一个很大很占用空间，另一个较小不怎么占空间，用户的选择结果自然不言而喻。如何减少打包后的APK文件大小，也就是所谓的APK瘦身，这涉及到很多技术手段，最常用的主要有四块：去除冗余功能、精简无用资源、减少图片大小、过滤无用的so文件，分别介绍如下：
新版本 IDEA 支持设置保存时的动作，在 Preferences 下的 Tools | Actions on Save 中：
本地开发时，可以随时去提交写好的代码，但这样会导致提交历史比较多，推送到远端或者发起Pull Request显得比较杂乱，这时就可以使用rebase命令将几次提交或者全部提交合并成一次提交。
https://leetcode-cn.com/problems/remove-nth-node-from-end-of-list/
之前介绍的文章之中，我们已多次接触到正则化方法，但没有详细的解释为什么要正则化，什么是正则化，以及L1正则化和L2正则化的区别。本次文章之中，我们将详解机器学习中正则化的概念和深度神经网络中的正则化方法。
在海量数据中找出出现频率最高的前K个数，或者从海量数据中找出最大的前K个数，这类问题被称为top K问题，例如搜索引擎中，同济最热门的10个查询词，在歌曲库中统计下载量频率最高的前10个数据。 针对这类问题，通常比较好的方案是分治+Trie树/hash+小顶堆，即将数据集按照hash方法分解成多个小数据集，然后使用Trie树或者hash统计每个小数据集中的query词频，之后用小顶堆求出每个数据集中出现频率最高的前K个数，最后在所有的top K中求出最终的top K。 例如，1亿个浮点数，如何
>，<，>=，<=，==，!=。 (大于，小于，大于等于，小于等于，等于，不等于。)
Java的Collection框架是一组用于存储和操作对象的接口和类。它提供了一种方便的方式来管理和操作数据集合。本文将详细介绍Java中的Collection框架，包括List、Set、Map等常见接口和实现类，并提供一些示例代码。
图神经网络（GNN）是机器学习中最热门的领域之一，在过去短短数月内就有多篇优秀的综述论文。但数据科学家 Matt Ranger 对 GNN 却并不感冒。他认为这方面的研究会取得进展，但其他研究方向或许更重要。
选自Hackernoon 作者：Andrey Nikishaev 机器之心编译 参与：黄小天 近日，hackernoon 上出现了一篇题为《How to debug neural networks.
作者：jsonchao 链接：https://juejin.im/post/5e7ad1c0e51d450edc0cf053
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