记得最早是在2015年就给大家推送过关于CAN通信波特率的设置，当时是以NXP的kinetis系列之KV46为例子来给大家介绍的，最近推送了几篇有关CAN通信的文章，后台又有人问起这个问题，今天我们就来在给大家详细普及下，今天以NXP的汽车级芯片MPC5744p的flexCAN为例，MPC系列是基于PowerPC架构的，和ARM架构的芯片时由区别的，但NXP家的PPC架构和ARM架构如果都是flexCAN的IP，那么驱动基本上可以通用，之前的文章也可供参考。
要启用 @Scheduled 和 @Async ，在 @Configuration 类（或者在启动类）添加 @EnableScheduling 和 @EnableAsync，如下：
这篇文章主要介绍JSR-310中日期时间类的常用计算工具，包括常规的两个日期时间实例之间的前后比较、间隔的时间量等等。
记得最早是在15年就给大家推送过关于CAN通信波特率的设置，当时是以NXP的kinetis系列之KV46为例子来给大家介绍的，最近推送了几篇有关CAN通信的文章，后台又有人问起这个问题，今天我们就来在给大家详细普及下，今天以我最近使用的NXP的汽车级芯片KEAZ64的mscan为例，之前的文章也可供参考。
在语言和其他认知计算研究过程中的一个重要问题是：工具使用是否与语言的句法加工共享计算过程？因为，使用工具的行为可以被认为是给运动计划增加了一个层级结构。而在语言领域，句法加工相互依赖的语言基本元素（即词），它也是一个具有层级结构的认知功能。那么语言的句法层级结构是否具有特异的神经加工机制呢？
[最优平均等待时间]Shortest Process Next(Shortest Job First) Shortest Remaining Time选择预测的完成时间来将任务入队可以是抢占的或者是不可抢占的可能导致饥饿
【导读】本篇文章是由Salesforce Research团队发表在ICLR2017的一篇论文，文章中采用的方法在SQuAD比赛中排名第9。本文从模型和实验两部分介绍此论文。
LocalDate是带有年，月，日的日期。为了构建LocalDate对象，可以使用now或of静态方法栗子如下：
文章采用了GPU加速的trick，本质上还是描述的LI-SLAM,里程计基于关键帧进行固定滞后平滑优化，然后在全局建图模块再一次进行因子图的优化。时间上通过GPU加速体素格GICP因子和IMU预积分因子的计算以及融合。
一、滚动窗口（Tumbling Windows） 滚动窗口有固定的大小，是一种对数据进行均匀切片的划分方式。窗口之间没有重叠，也不会有间隔，是“首尾相接”的状态。滚动窗口可以基于时间定义，也可以基于数据个数定义；需要的参数只有一个，就是窗口的大小（window size）。
Frédéric Abergel, Adrien Akar 在 Supply chain and correlations (2022) 中利用彭博的供应链数据深入研究了供应链网络本身以及供应链网络社群对股票之间相关性的影响，发现存在供应链关系或位于供应链社群内部的股票之间有更高的相关性，即使在极端行情下也成立，这为能将供应链关系引入风险模型中提供依据。具体内容可以参考公众号之前的文章：基于供应链网络的股票收益分析
相对于传统的数据处理模式。流式数据处理则有更高的处理效率和成本控制。apache flink 就是近年来在开源社区发展不断发展能够支持同时支持高吞吐，低延迟，高性能分布式处理框架。
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我正在学习 Zephyr，一个很可能会用到很多物联网设备上的操作系统，如果你也感兴趣，可点此查看帖子zephyr学习笔记汇总。
连接组学的目的是全面成像在神经系统中的神经元网络结构，以便更好地理解大脑的运作。这个过程需要对脑组织进行纳米级（通常使用电子显微镜）3D成像，然后分析所得到的图像数据以追踪大脑的神经突并识别个体突触连接。由于成像的高分辨率，即使是立方毫米的脑组织也可以产生超过1000 TB的数据！结合这些图像中的结构可能非常微妙和复杂，大脑成像的主要瓶颈就是自动解释这些数据，而不是获取数据本身。
将数字数据转换为数字信号的过程称为线路编码，它有助于接收器获得原始比特。文本、数字、音频或视频形式的数据在内部表示为一系列 1 和 0。因此，线路编码将一组位转换为数字信号。发送端将数字数据加密为数字信号，而接收端则对数字信号进行解码，重新生成数字数据。利用线路编码的主要目标是防止脉冲重叠和失真。数字信号本质上是谨慎的。示例是将数据从计算机发送到打印机。
本文作者：彭冲老师，上一篇彭老师体验了亚信刚发布的社区版AntDB-T数据库，文章如下： AntDB-T交易型数据库体验
流式：就是数据源源不断的流进来，也就是数据没有边界，但是我们计算的时候必须在一个有边界的范围内进行，所以这里面就有一个问题，边界怎么确定？ 无非就两种方式，根据时间段或者数据量进行确定，根据时间段就是每隔多长时间就划分一个边界，根据数据量就是每来多少条数据划分一个边界，Flink 中就是这么划分边界的，本文会详细讲解。
背景：脑卒中后的运动结果可以通过下行皮质运动通路的结构和功能生物标志物来预测，通常分别通过磁共振成像和经颅磁刺激来测量。然而，完整的皮质运动功能的确切结构决定因素尚不清楚。识别皮质运动通路的结构和功能联系可以为脑卒中后运动损伤的机制提供有价值的见解。这项研究使用监督机器学习来分类上肢运动诱发电位状态，使用卒中早期获得的MRI测量。方法：回顾性分析脑卒中后1周内上肢中重度无力患者91例(女性49例，年龄35 ~ 97岁)的资料。使用T1和弥散加权MRI的指标训练支持向量机分类器来分类运动诱发电位状态，使用经
1）Tumble Count Window：累积固定个数的元素就视为一个窗口，该类型的窗口无法像时间窗口一样事先切分好。
流式：就是数据源源不断的流进来，也就是数据没有边界，但是我们计算的时候必须在一个有边界的范围内进行，所以这里面就有一个问题，边界怎么确定？无非就两种方式，根据时间段或者数据量进行确定，根据时间段就是每隔多长时间就划分一个边界，根据数据量就是每来多少条数据划分一个边界，Flink 中就是这么划分边界的，本文会详细讲解。
“ 无界数据于有界数据是一个比较于模糊的概念，无界与有界之间是可以进行转换的。无界数据流在进行某些计算的时候例如每分钟、每小时、每天等操作时都可以看做是有界数据集。Apache Flink使用Windows方式实现了对于无界数据集到有界数据集的计算。”
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JDK8添加了java.time包，提供了很多方便。 用得比较多的几个类： Instant 在时间线上模拟单个瞬时点 Duration 以秒和纳秒为单位模拟一个数量或时间量。可以使用其他基于持续时间的单位访问它，例如分钟和小时 LocalDate 表示ISO-8601日历系统中没有时区的日期，例如 2019-03-31 LocalTime 表示ISO-8601日历系统中没有时区的时间，例如 16:50:30 LocalDateTime 表示ISO-8601日历系统中没有时区的日期时间，例如 2019-03-31T10:15:30 其中一些方法使用如下：
Linux之父曾说过read the fucking source code。在学习linux的过程中，我觉得read the fucking document也非常的重要，今天又花了几个小时的时间，翻译了一下blkio-controller.txt，对cgroup如何控制IO有了大概的一个了解，当然有些细节还需要进一步的验证，我会继续努力。
（1）微观层次的数据挖掘，主要在移动对象轨迹数据内部，从采样点及采样时间的分布上来研究移动对象的活动特征。其包括轨迹的聚类分析、轨迹的分类分析、轨迹的异常检测分析、轨迹的异常检测分析、轨迹的索引建立。
1.数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中的操作对象，以及它们之间的关系和操作等相关问题的学科。
2D刚体动力学模拟器Dyna-Kinematics，具有很多可以生成炫酷动画的开源库。话不多说，先给出1个仿真案例
连接组学旨在综合描绘在神经系统中发现的神经网络结构，以更好地理解大脑的运作模式。这一过程需要对大脑组织进行纳米级的 3D 成像（通常使用电子显微镜），然后分析成像数据结果以追踪大脑的神经突触并识别单个突触连接。由于成像分辨率高，即使是一立方毫米的大脑组织也能产生 1000 多 TB 的数据！这些图像中的结构相当复杂、精细，因此大脑成像的主要瓶颈在于数据的自动解读，而非获取。
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。
在程序中，某个固定的时间代表的都是一个时间点，也就是一个时间的瞬间，例如2009年3月8日15点50分0秒，在实际的应用中，经常需要对于两个时间进行比较或计算时间之间的差值，这些功能在Java语言中都可以很方便的实现。
在不少的支付分析场景里，大部分累计值指标可以通过 T+n 的方式计算得到 。随着行业大环境由增量市场转为存量市场，产品的运营要求更加精细化、更快速反应，这对各项数据指标的实时性要求已经越来越高。产品如果能实时把握应用的整体运行情况或特征用户的状态，就可以及时安排合理的市场营销活动，这对改善用户的体验和促进收益的增长有明显的帮助。
O(n) 时间复杂度内求无序数组中的第 K 大元素。比如，4， 2， 5， 12， 3 这样一组数据，第 3 大元素就是 4。
之前在文章监控即服务:用于微服务架构的模块化系统我写了关于微服务架构的模块化监控系统的组织。没有什么是静止的，我们的项目在不断增长，存储的指标列表也在增长。在这篇文章中，我将告诉您我们如何组织在高工作负载下的Graphite + Whisper到Graphite + ClickHouse的迁移，关于期望和迁移项目的结果。
最近有一个业务功能要上线，生产数据库环境之前已经到位，目前要做的是估算下，业务数据量对数据库空间，有何影响。开发同学根据表字段定义，分别统计出了最大占用空间，以及预计占用空间量，计算得很细致。
“两个指针”是一种模式，其中两个指针串联遍历数据结构，直到一个或两个指针都达到特定条件。两个指针在排序数组或链接列表中搜索对时通常很有用；例如，当您必须将数组的每个元素与其他元素进行比较时。
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本研究旨在利用实时监测数据和多种不同的分析方法，确定自杀思维的时间尺度。参与者是105名过去一周有自杀念头的成年人，他们完成了一项为期42天的实时监测研究(观察总数=20,255)。参与者完成了两种形式的实时评估：传统的实时评估(每天间隔数小时)和高频评估(间隔10分钟超过1小时)。我们发现自杀想法变化很快。描述性统计和马尔可夫转换模型都表明，自杀念头的升高状态平均持续1至3小时。个体在报告自杀念头升高的频率和持续时间上表现出异质性，我们的分析表明，自杀念头的不同方面在不同的时间尺度上运作。连续时间自回归模型表明，当前的自杀意图可以预测未来2 - 3小时的自杀意图水平，而当前的自杀愿望可以预测未来20小时的自杀愿望水平。多个模型发现，自杀意图升高的平均持续时间比自杀愿望升高的持续时间短。最后，在统计建模的基础上，关于自杀思想的个人动态的推断显示依赖于数据采样的频率。例如，传统的实时评估估计自杀欲望的严重自杀状态持续时间为9.5小时，而高频评估将估计持续时间移至1.4小时。
Pilosa是一款开源的分布式索引，主要是为了查询速度和水平伸缩性而设计的。如果数据规模在数十亿，并且有上百万的属性值，那么就可以考虑使用Pilosa解决这些问题：哪些属性最常见？哪些数据对象拥有特定的某些属性？哪些属性组会经常一起出现？等等类似的问题。
每个牌号的光学玻璃均按下表所列的光谱线给出折射率，所记载的折射率依据(4)项的色散曲线方程式计算得出。
文章：Design and Evaluation of a Generic Visual SLAM Framework for Multi-Camera Systems
罗茂林，携程国际机票后台研发总监，主要负责国际机票引擎的研发工作。致力于系统性能优化和研发效率提升。
GLkit是苹果对OpenGL/openGl ES的一次封装，目的是为了简化苹果开发者使用成本,它的出现加快了开发者的开发速度。类似在OPenGL中出现的固定着色器的概念。但是只要是固定的就会有限制，无法进行自定义编程（顶点着色器，片元着色器）
计算机性能是一门令人激动的，富于变化同时又充满挑战的领域。 系统性能是对整个计算机系统的性能的研究，包括主要硬件组件和软件组件。所有数据路径上和从存储设备到应用软件上所发生的事情都包括在内，因为这些都有可能影响性能。对于分布式系统来说，这意味着多台服务器和多个应用。如果你还没有关于你的环境的一张示意图，用来显示数据的路径，赶紧找一张或者自己画一张。它可以帮助你理解所有组件的关系，并确保你不会只见树木不见森林。 系统性能的典型目标是通过减少延时和降低计算成本来改善终端用户的体验。降低成本可以通过消除低效之处、
Kafka被广泛认为是一种强大的消息总线，可以可靠地传递事件流，是流式处理系统的理想数据来源。流式处理系统通常是指一种处理实时数据流的计算系统，能够对数据进行实时的处理和分析，并根据需要进行相应的响应和操作。与传统的批处理系统不同，流式处理系统能够在数据到达时立即进行处理，这使得它们特别适合需要实时响应的应用程序，例如实时监控和警报、实时推荐、实时广告投放等。
在上周的文章当中我们介绍了如何通过xlabel和ylabel设置坐标轴的名称，以及这两个函数的花式设置方法，可以设置出各种各样的名称显示方法。今天我们来介绍介绍其他的设置。
这是一个实际业务需求中的问题。某一直播业务表中记录了如下格式的用户进出直播间日志数据：
Object 是所有类的父类，任何类都默认继承 Object。Object 类到底实现了哪些方法？
随着大规模数据集预训练模型的广泛应用，迁移学习已成为计算机视觉任务中的关键技术。但是，从大量的预训练模型库中为特定下游任务选择最优的预训练模型仍然是一个挑战。现有的方法主要依赖于编码的静态特征与任务标签之间的统计相关性来测量预训练模型的可迁移性，但它们忽略了微调过程中潜在的表示动力学的影响，导致结果不可靠，尤其是对于自监督模型。在本文中，我们从潜在能量的角度提出了一种新颖的方法——PED，来解决这些挑战。我们将迁移学习动力视为降低系统潜在能量的过程，并直接对影响微调动力学的相互作用力进行物理学建模。通过在物理驱动模型中捕获动态表示的运动来降低潜在能量，我们可以获得增强和更稳定的观测结果来估计可迁移性。在10个下游任务和12个自监督模型上的实验结果表明，我们的方法可以顺利集成到现有的优秀技术中，增强它们的性能，这揭示了它在模型选择任务中的有效性和发掘迁移学习机制的潜力。我们的代码将在https://github.com/lixiaotong97/PED上开源。
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