这对于系统的平滑运行不太友好，应该进行导出任务排队、限制范围等操作来控制频率、资源使用率。...探索 导出任务排队 这里讲讲实现思路： 前端请求服务端接口，告诉它要导出的日期范围、内容 服务端记录，插入队列 服务端监控脚本（可以用easyswoole等常驻型应用来完成），生成队列里的excel文件...，把任务标注成已经成功、对应的文件名 前端请求任务之后，间隔轮询后端，是否服务端导出完成，是的话则根据返回文件名下载文件 限制数据范围 这是比较重要的点，因为如果是不限制数据筛选范围，使用了排队导出的架构之后...，也可能导致机器资源占用过高（而且有被攻击的风险！）...我们可以根据筛选的日期范围，比如不能间隔超过50天，来限制，那么就要判断两个日期差距的日期了。
https://github.com/YaoZhou89/TGG 在代码部分并没有找到关于计算ld的代码，论文中也没有找到相关方法的描述。...下载下来自己算算试试 数据下载链接http://solomics.agis.org.cn/tomato/ftp/ snp indel 数据集 只下载 chr3的部分 SV数据集的处理 sv的数据集把3...号染色体过滤出来 bcftools view 706.sv.vcf.gz -r 3 -O v -o chr3.sv.vcf 自己写一个python脚本修改一些vcf文件里的内容 把id 改成 chr...nthreads=24 SNP INDEL数据集的处理 只保留二等位的位点，缺失率 time vcftools --gzvcf chr3.vcf.gz --maf 0.05 --min-alleles...和论文中的图的分布还是挺像的，SNP和SV的分布还是不一样的，如果用上所有染色体的数据可能还会有变化
要使用循环神经网络对时序数据进行分类，其中关键的步是将循环神经网络的输出值转换成某一个序列的条件概率值。这样，我们通过寻找使得这个条件概率最大化的输出序列来完成对输入序列的分类。...用于解码的RNN的初始隐含状态为v，它可以计算目标序列y1,...,yT' 的条件概率： ? 根据训练神经网络的输出值之间的关系，这个概率可以进一步写成： ?...训练样本集的音频数据 被切分成 10 毫秒的帧，其中相邻帧之间有 5 毫秒的重叠，使用 MFCC 特征作为循环神经网 络的输入向量。原始音频信号被转换成一个 MFCC 向量序列。...在这里，我们要建立目标与观测之间的对应关系。下图是数据关联的示意图： ? 在上图中，第一列圆形为跟踪的目标，即之前已经存在的目标；第二列圆为观测值，即当前帧检测出来的目标。...整个系统的输入是一系列的视频帧，对于每一帧，首先经过卷积网络的作用，产生固定长度的输出向量。经过这一步，我们得到一个固定长度的序列数据： ? 这个序列数据被送入循环神经网络中进行处理，得到输出值。
只要执行帧之间没有数据依赖关系，则来自不同执行帧的操作可以并行运行。 Switch：Switch 运算符会根据输入控制张量 p 的布尔值，将输入张量 d 转发到两个输入中的一个。...直观地说，tag 定义了一个执行环境，在一个执行环境中，一个节点最多执行一次。标签是发送/转发之间通信 key 的一部分，以区分同一发送/转发节点之间的多个调用。...因此，N 将由前向循环动态计算，并作为后向循环的计数循环变量的初始值。...堆栈位于前向和反向传播循环之外，由两个循环共享（所以下图有两个 Enter）。 图 15 循环共享 实际的计算图构造实际上比这更微妙和复杂。下面是一些问题。...这种结构对嵌套条件和循环都有效。对于嵌套在 while 循环中的条件式，我们引入一个堆栈来保存每次前向迭代的谓词值，并在反向 prop 中使用堆栈中的值（以相反的顺序）。
最近在看植物长链非编码RNA的内容，数据分析里有个一内容是预测lncRNA的反式作用元件，通常的做法是利用表达量数据计算皮尔逊相关系数，然后设置一定的阈值进行筛选 比如 Horticulture Research...这里相当于是计算两个数据集中的变量之间的相关性，之前发现correlation这个R包里的函数correlation()可以做 但是这里遇到了一个问题 ? 关掉这个报错界面以后就会提示 ?...但是mRNA的表达量有上万个，用这个函数计算的时候是非常慢的 找到了另外一个函数是Hmisc这个包中的rcorr()函数 这个速度快很多，但是他不能计算两个数据集之间变量的相关性， 这样的话可以先计算，...今天看B站视频 两个矩阵之间的相关性热图这么容易画的吗？...零基础学习R语言之相关性分析 https://www.bilibili.com/video/BV1vb4y1k7kv psych这个包里的corr.test()函数也是可以直接计算两个数据集变量之间的相关性的
3）关键帧选择：第一帧被指定为固定关键帧，如果满足以下两个条件中的任何一个，则确定后续关键帧：i) 当前帧和上一关键帧之间的平移量超过阈值 ；ii) 当前帧和上一关键帧之间的旋转量超过阈值 。...第 个关键帧和第 个关键帧之间的扫描匹配结果以 条二值边的形式添加到姿态图中。边的协方差（表示为 ）是根据两个关键帧云的适配得分计算得出的。...1）循环预过滤：为了避免搜索整个数据库进行循环检测，循环预过滤步骤根据以下四条规则识别潜在的循环：i) 遵守距离限制，即新循环的查询帧不能离上一个循环的查询帧太近，一个循环的帧也不能太近；ii) 确保一个循环的帧在一定的半径范围内...如图4所示，关键帧表示为节点，两个节点之间的边表示里程测量约束（二元边）。当确定一个环路闭合（红色虚线）时，它就会被添加为一个约束条件（二进制边）。...当一个循环被识别时，后续循环的搜索半径将减小，候选循环的数量也相应减少，从而减少了计算量。iii )后端耗时不超过2.2 s。
它从栈帧中获取参数a的值，计算a * 2后将结果存储到栈帧中局部变量b的存储空间。 当函数返回时，会从栈帧中取出b的值（通过某种返回机制，如将b的值放入寄存器等）返回给调用者。...会创建一个栈帧，在这个栈帧中，参数a的值为3，计算得到b = 6，这个过程都在这个栈帧内完成。...在这个新的栈帧中，参数a的值为5，计算得到b = 10。这个过程和第一个控制流程调用func时是完全独立的，因为它们有各自独立的栈帧。...假设一个全局变量volatile int flag;用于在主线程和中断服务程序之间通信。主线程可能会检查flag的值来判断是否有中断发生相关的事件。...优化循环结构，例如将一些可以在循环外计算的表达式移到循环外，减少不必要的计算。 减少函数调用开销，例如对一些简单的函数（如内联函数）进行适当优化，提高执行效率。
2025-02-20：子数组按位与值为 K 的数目。用go语言，给定一个整数数组 nums 和一个整数 k，请计算满足条件的子数组数量：这些子数组的所有元素经过按位与运算后的结果等于 k。...2.对于输入的数组 nums 中的每个元素，遍历其索引 i 和元素 x： 2.1.如果 x 与 k 的按位与结果小于 k，则更新 border 和 lastK 为当前索引 i，表示单独的元素满足条件。...2.3.如果 x 大于 k，则从 i-1 开始逆向遍历到上次遇到 k 的位置之间的元素： 2.3.1.计算 nums[j] 和 x 的按位与结果为 y。...2.3.2.若 y 等于 k，则更新 lastK 为 j，并结束当前循环。 2.3.3.若 y 等于 nums[j]，表示按位与后的结果没有改变，直接结束当前循环。...3.在每次迭代中，累加符合条件的子数组数量，即 lastK - border。 4.返回最终的 ans 作为结果。 总的时间复杂度：O(n)，其中 n 为数组 nums 的长度。
中用于关键帧生成的类似标准，即考虑关键点匹配的最小数量、当前帧和关键帧之间的平移和旋转的条件。...该优化通过使用Levenberg-Marquardt方法进行求解，为了限制所需的计算，如果上一个关键帧创建的图优化点不能被两个以上的关键帧观察到，则会对其进行剔除。...D、 位姿图优化 随着雷达的移动，位姿图逐渐建立，检测到回环后，使用ICP和RANSAC作为几何约束，计算当前帧和检测到的关键帧之间的相对变换，并将其作为循环闭合约束添加到姿势图中，如果ICP收敛，则对所有关键帧执行姿势图优化...请注意，“雪”、“乡村”和“夜晚”序列具有回环闭合，而雾中的其他两个序列没有循环。图10显示了雾/雨、夜和雪序列的一些示例相机图像，显示了基于视觉的方法的重大挑战。...如图9所示，在极端天气下收集的序列的估计轨迹如图7所示，绘制在谷歌地图上，两个“雾/雨”序列的姿势估计值随着时间推移而漂移，因为没有循环，而“雪”、“乡村”和“夜晚”的结果接近真值。
在没有任何人工监督和特定域知识的情况下，该方法通过使用网页上来自两个域的公共视频数据，学习到了从一个域到另一个域的重定向。 ? 图 1：本研究提出的视频重定向方法应用于人脸和花朵的示例。...然后，研究者展示了学习两个域之间更好关联的方法，以及它对视觉数据的自监督内容对齐的重要性。...这两个例子表明，空间循环损失无法保证在另一个域中得到期望输出，因为全局优化的重点是重构输入。然而，如 (c) 和 (d) 所示，我们的方法结合空间和时间约束，得到了更好的输出。...我们首先在输入和输出视频之间的真值对应已知（如视频中每个帧对应一个语义标签图）的域上展示了定量结果。重要的是，该对应配对不适用于 Cycle-GAN 或 Recycle-GAN，仅用于评估。...我们基于日出的视频数据（第二行），使用我们的方法学习两个域之间的转换。第三行是新合成的日出视频的示例帧。底行展示了不同日出和日落视频中输入-输出对的随机示例。 ? 方法 ?
，其中估计光流以指导合成两个连续输入之间的中间帧。...本文提出了一种新型的统一金字塔循环网络（UPR-Net）用于帧插值。UPR-Net利用灵活的金字塔框架，利用轻量级循环模块进行双向流估计和中间帧合成。...LFDM训练分为两个独立阶段：（1）无监督学习阶段，用于训练潜在流自动编码器以进行空间内容生成，其中流预测器用于估计视频帧对之间的潜在流（2）条件学习阶段，用于训练基于3D-UNet的扩散模型（DM）以进行时间潜在流生成...这种混合管道可以缓解帧间注意力的计算复杂性，同时保留详细的低级结构信息。 实验结果表明，无论是在固定间隔还是任意间隔的插值方面，方法在各种数据集上都实现了最先进性能。...本文通过将每帧噪声解决为在所有帧之间共享的基础噪声和沿时间轴变化的残余噪声，提出了一个分解扩散过程。去噪流程采用两个联合学习的网络相应地匹配噪声分解。
然后，使用扩散模型来预测「神经随机运动纹理」，模型每次只生成一个频率的系数，但会在不同频段之间协调这些预测。...为了在时间t生成一个未来帧，可以使用相应的位移映射，从 中拾取像素，从而得到一个前向变形的图像： 随机运动纹理 正如之前在计算机图形研究中所证明的，许多自然运动，特别是振荡运动，可以描述为一小组谐振子...由于扩散模型需要输出值位于0和1之间以实现稳定的训练和去噪，因此研究人员必须在用它们进行训练之前归一化从真实视频中提取的S系数。...为了解决这个问题，研究人员采用了一种简单但有效的频率自适应归一化技术。具体而言，研究人员首先根据从训练集中计算的统计数据独立地对每个频率处的傅里叶系数进行归一化。...无缝循环 有时生成具有无缝循环运动的视频是非常有用的，意味着视频开始和结束之间没有外观或运动的不连续性。 不幸的是，很难找到一个大量的无缝循环视频的训练集。
相信很多Java程序员经常听到堆、栈等概念，也会进行设置调优以让Java应用能够更好地运行，但对于JVM与真实计算机系统之间的关系并没有特别清晰的认识。...因此，这里先简单介绍下真实计算机系统中的一些概念。 右图是Linux系统的内存管理的近似模型 现代计算机系统中，也有寄存器、栈、堆等概念，这些与JVM中的概念相似，但有本质的不同。 ...long和double会占用两个局部变量空间(slot)，其余的数据类型占用一个，局部变量表所需的内存空间在编译期间确定，方法执行期间不会改变。...⑶ 操作数栈(Operand Stack) 操作数栈的长度由编译期间确定，操作数栈初始时为空，每一个操作数栈的成员(Entry)可以保存JVM定义的任意数据类型的值。...* 每一次方法调用都是两个f(n)的计算，所以第3个数开始，每次的计算都是前面两个数的计算次数之和。这是一个非常非常非常缓慢的算法！！！ * 相当于每增加1，计算次数就要乘以1.618。
1.PPP---点到点协议 1.1 PPP的基本定义与功能 定义： PPP 是一种在物理层和数据链路层之间工作、用于在两台设备之间传输数据帧的协议。...没有重传机制，网络开销较小，速度快 1.3PPP的帧结构 PPP数据帧由多个字段组成，包括： 标志字段（Flag）：一个单字节，值为0x7E，表示帧的开始和结束。...帧校验序列（FCS，Frame Check Sequence）：一个4字节的CRC（循环冗余校验）字段，用于检测数据在传输过程中是否发生了错误。 1.4PPP链路建立阶段 1....1.5PPP数据帧封装结构 1. 帧起始和结束标志（Flag） 标志：PPP 帧以一个字节的标志开始和结束，其十六进制值为0x7E。 作用：用于标识帧的开始和结束，确保接收方能够正确识别帧的边界。...作用：通过循环冗余校验（CRC）算法计算得到，接收方通过校验 FCS 来判断帧的完整性。 7.
安全来自两个部分，一个是CS模式下对数据和外挂的安全，一个是帧同步模式下，表现层的BUG影响到逻辑的安全。...怀念上学的时候，去网吧下载录像回家看的日子。）不过这里要提一个缺点，那就是版本和数据必须一致，否则计算就会不一致。 移植表现层可以根据自己使用的开发引擎做快速移植，而不需要修改整体逻辑。...而逻辑帧往往是用不了这么高的，士兵攻击频率1秒1次，是不用每16ms（60帧）去计算一次的，我的项目设置为15帧已经可以满足了。那么表现层其实是需要对某些表现做插值处理，最明显的就是移动。...TotalPassTime是当前已经过去的总时间，下面接着是一个While循环，循环的判定条件就是当前pass的总时间只要大于下一帧的时间就执行逻辑帧。...战斗到现在已经过去10秒了，理论上有下一帧是151帧，而这个时候实际因为某些原因才计算到100帧，那么接下来会在while里循环直到追平当前帧。
首先，计算图将变为动态的方式，分支选择以及循环控制流只有在真实运行的时候，才能够依据其依赖的数据输入来判断走哪个分支、是否结束循环。其次，控制流引入的另一个难点在于循环控制流的实现。...为了提高可理解性和编程效率避免开发者直接操作底层算子，这些计算图中的控制流原语会被封装为前端的控制流 API，下图是用户使用前端基础控制流 API 编写带条件和循环的计算，以及它们所对应的计算图表示。...位于同一个计算帧中，嵌套的tf.while_loop对应嵌套的计算帧，位于不同计算帧中的算子，只要它们之间不存在数据依赖，有能够被运行时调度并发执行。...只要执行帧之间没有数据依赖关系，则来自不同执行帧的操作可以并行运行。...其中：Switch：Switch 运算符会根据输入控制张量 p 的布尔值，将输入张量 d 转发到两个输入中的一个。只有两个输入都准备好之后，Switch 操作才会执行。
每个点 的图像坐标 如下： 法线向量可以通过在范围图像的水平方向 和垂直方向 对深度值 进行微分来计算： 其中 表示极角， 表示方位角， 是一个缩放变量，使法向量成为一个单位向量。...为了准确地进行对应搜索和快速匹配，我们IMU积分将当前查询帧 从其最后获得的姿态变换到初始姿态。知道目标帧和查询帧的世界坐标系，我们可以确定两个帧之间的初始相对姿态。...为了在结果法线云之间实现稳定的匹配，我们建立了满足以下两个条件的对：首先，点对之间的点到点距离在距离阈值内；其次，法线向量方向之间的差在角度阈值内。...首先，我们使用kd-树在每个查询点的当前法线云中选择距离阈值内的子地图点。然后对于选中的子地图点按顺序，计算所选点与查询点之间的法线向量方向差。如果角度差在角度阈值内，这两个点被选为对应对。...可以使用特征值来近似法线向量的分布，其中最小的特征值 ，如果它低于某个特定阈值，则表示退化情况。随后，每个特征值 对应一个特征向量 ，可以将测量协方差Q设置为： 其中s是一个给定的常数。
显然竞争条件并不是我们想要的，虽然一些竞争条件出现的概率很小，但根据墨菲定律，会出错的总会出错，加之计算机的运行频率，就算出错的概率再小，在某天某时某刻那也是有可能发生的。...也就是说如果该锁空闲没有 CPU 持有，那么当前 CPU 将其赋值为 1 表示取得该锁，xchg 返回旧值 0，跳出 while 循环。...如果该锁已经被某 CPU 持有，那么 xchg 对其赋值为 1，但返回值也是 1，不满足循环跳出条件，所以一直循环等待某 CPU 释放该锁。因取锁可能需要一直循环等待，所以名为自旋锁。...另外有三个停止条件，第一个 $ebp==0$，ebp = 0 就表示后面没有调用栈帧了，但是关于这个条件我在 xv6 里面没有找到明确将 ebp 赋值 为 0 的语句，而在 jos 的 entry.S...对此可能是 xv6 的一个小 bug 吧，补上就行。第二个条件 ebp 值不能在内核之下即处于用户态，getcallerpcs 的调用者，调用者的调用者都是运行在内核，所以应不会处于用户态的低地址。
，从而可单独控制Y轴（正数向下，负数向上） 注意事项: 更多的使用场景是结合其他表达式一起应用 5. random表达式（随机表达式） 原理: random(x,y)在数值x到y之间随机进行抽取，最小值为...x，最大值为y 举例: 若为数字源文本添加表达式random(20)，则数据会随机改变，最大值不会超过20； 若为数字源文本添加表达式random(10,100)，则数据会在10之间随机改变...，就要为他们添加不同的种子数，防止两者随机变化雷同）,若希望数字随机变化为整数则应添加表达式为Math.round(random(2,50))，表示在2和50之间随机改变无小数 注意事项: 随机表达式不仅局限于数据上的使用...，0为无限循环，1是最后两个关键帧无限循环，2是最后三个关键帧无限循环， 以此类推 举例: 如下图gif 7. timeRemap表达式（抽帧） 原理: timeRemap*n，n以帧为单位 举例:...) 19、条件表达式 书写方式：if（条件）结果else结果 代表if（满足某些条件时）得到某个结果 else 否则是另一个结果 举例：给图层1的不透明度上输入表达式 x=thisComp.layer(
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