在开始之前，你需要准备2部手机，2个手机号，手机主要就是用来接收验证码，手机号都绑定了微信也没关系
大家好，我是刚满十八岁没多少年的Mandy。今天分享的主题内容是，如何对微信小程序账号进行解冻和微信小程序备案全流程的内容。
“前两篇文章介绍了NVH数采系统记录的原始文件如何读取，其内容是针对传感器采集到的振动或声音信号。在测试过程中，还有一种信号形式也会被记录下来，即CAN信号。本篇将简单介绍CAN信号的读取方法。”
本文中，Google 团队提出了一种文本语音合成（text to speech）神经系统，能通过少量样本学习到多个不同说话者（speaker）的语音特征，并合成他们的讲话音频。此外，对于训练时网络没有接触过的说话者，也能在不重新训练的情况下，仅通过未知说话者数秒的音频来合成其讲话音频，即网络具有零样本学习能力。
机器都会有故障和失灵。确定设备的状况或维护计划何时应该执行，是影响成本和生产力的极其战略性的决定。
我们在设计网站的时候，有些效果需要不断的提高用户体验。比如我们在页面中的微信号、电话号码、优惠码等信息，最好不要用户直接复制。如果能直接点击按钮直接复制效果还是比较好体验的。这里我们可以使用clipboard.js复制粘贴JS插件实现。
数据泄露是一个老生常谈的安全话题。据不完全统计，平均每天有十起以上公开曝光的数据泄露事件，从暗网数据交易监控到的各个行业数据泄露，到新冠疫情期间频频发生的公民个人隐私泄露。从泄露原因看，既有外部黑客攻击因素，也与内部员工泄露有关。在企业内部场景中，发生数据泄露后如何追究是哪个员工泄露了数据？在数据分发或与第三方数据共享的场景中，如何通过泄露数据进行溯源取证——具体是哪家组织/第三方由于安全失责原因导致了数据泄露？数据水印（或称数据库水印）作为一种有效的针对泄露溯源场景而兴起的安全技术，近年来由于安全需求的驱动受到了广泛关注。本文首先将介绍数据库水印的背景，然后重点阐述数据库水印的基本原理，最后介绍其在两类典型场景的应用——针对企业员工、以及组织机构的泄露溯源。
昨天在群里，看到小伙伴发了一个 ”不可描述“ 的图片，我刚准备点开看，就发现TA撤回了，该死的撤回。看我怎么整治你。
消费升级的时代，搭配才能创造奇迹。文字是苍白的，语音是生动的，语音转文字是具备科技色彩的。文字一旦有了科技感，生活才能有质感。本课程以GME做“活化酶”，将详细介绍以微信语音转文字技术为基础的GME功能，带你告别文字的苍白，激发AR活性，让你的生活瞬间充满“胶原蛋白”。随着AR技术的不断发展，语音转文字在音频场景的应用不断成熟。
CAN Bus 是一种广泛应用于汽车和工业领域的通信协议，它能够让多个设备在同一网络中进行交互。而 MQTT 是一种广泛应用于物联网领域的通信协议，作为一种轻量级的发布-订阅消息传输协议，它有效地促进了机器之间的通信。
抠图问题的核心是精确地将图像或视频中的前景估计出来，对图像编辑，影片剪辑等都有很深的意义。
一般来说，Zabbix可以通过多种方式把告警信息发送到指定人，常用的有邮件，短信报警方式，但是现在越来越多的企业开始使用zabbix结合微信作为主要的告警方式，这样可以及时有效的把告警信息推送到接收人，方便告警的及时处理。之前介绍了分布式监控系统Zabbix-3.0.3-完整安装记录（6）-微信报警部署，然而新版微信已取消了企业号，改用企业微信。使用微信号发短信一般会有条数限制，企业微信没有这个限制，而且成员分组也方便。比起之前的微信企业号，企业微信方式在zabbix报警设置上还是有一点不一样的。废话不多说
微信正在加速编织它的商业生态网络，在微信用户、微信支付均已形成规模之后，微信又开辟了一个新战线：摇一摇周边。昨天我定了一杯咖啡送货员直接拿着一个设备，让我摇一摇抢红包，这是微信最新推出的功能。看新闻报
美国NIH和杜克大学的研究者在《Science》杂志发表文章，发现人类内侧颞叶（medial temporal lobe，MTL）和颞叶联合皮层之间的耦合波纹振荡（Coupled ripple oscillations）与人清醒状态下的记忆检索密切相关，并且当被试正确地回忆起需要记住的事物时，这种耦合效应更加明显。接下来，小编就带大家一起来简单地回顾一下这篇文章。
有研究表明，更大的脑电α功率(8-13Hz)是更有创造力的个人和任务的特征。本研究调查了机器学习对不同大脑状态的创造性高低进行分类的潜力。受试者完成了一项“替代用途任务”，在这项任务中，他们需要想出日常物品(如砖头)的常规或非常规(更具创造性)用途。本研究假设，对于非常规用途，α功率会更大，机器学习(ML)方法将能够从这两种情况中获得可靠的分类数据。此外，还预计ML会成功地对个体的创造性高低进行分类。正如预期的那样，非常规情况下的α功率明显大于常规情况下的α功率。本研究使用频谱加权的共同空间模式提取脑电特征，并进行二次判别分析，发现这两种情况的分类准确率在个体间差异很大，平均为63.9%。对于创造力较强的个体，分类准确率达到82.3%。这些发现表明机器学习在创造力研究中广泛应用的潜力。
数据预处理一方面是要提高数据的质量，另一方面是要让 数据更好地适应特定的挖掘技术或工具。统计发现，在数据挖掘的过程中，数据预处理工作量占到了整个过程的60%。
在多个时间序列传感器上开发一个监测系统 照片由 lovely shots于 Unsplash 尽管多年来收集不同来源的大量数据变得更加容易，但公司需要确保他们正在收集的数据能够带来价值。为了帮助从数据中收集洞察力，机器学习和分析已经成为趋势性工具。由于这些领域需要实时的洞察力，大量不受欢迎的数据会造成实际问题。 在做出决定之前，关键是在采取行动之前，我们必须问：我们的数据中是否存在可能歪曲算法分析结果的异常情况？如果异常情况确实存在，关键是我们要自动检测并减轻其影响。这可以确保我们在采取行动之前得到尽可能
对于芯片数据而言，在分析之前，需要先进行背景校正background correct。 所谓背景校正，其本质上都是一个减法，将总体信号看做由探针特异性的结合信号 (真实信号)和非特异性结合 (噪声信号)两部分组成，背景校正的工作就是从总体信号中减去噪声信号，从而得到真实信号。
文章：LiDAR-Generated Images Derived Keypoints Assisted Point Cloud Registration Scheme in Odometry Estimation
2018 年 9 月，苹果最终以 4 亿美金完成对 Shazam 公司的收购，让不少人为之振奋，在当时对外公布的一份声明中可以看到，自Shazam应用登陆App Store以来，是其最受欢迎的iOS应用之一。
在几年前，互联网上曾经出现过一款生成朋友圈相册的产品。但是它的流程说起来很不互联网：
📷 语音合成(TTS)是语音AI平台的基础设施，而声码器则决定着其中的声学模型以及合成质量。喜马拉雅FM音视频高级工程师 马力在LiveVideoStack线上交流分享中详细介绍了新一代合成音质更高，
MySQL存储引擎介绍 文件系统 操作系统组织和存取数据的一种机制。 文件系统是一种软件。 文件系统类型 ext2 ext3 ext4 xfs 数据 不管使用什么文件系统，数据内容不会变化 不同的是，存储空间、大小、速度 MySQL引擎 可以将MySQL引擎理解为：MySQL的“文件系统”，只不过功能更加强大。 MySQL引擎的功能 除了可以提供基本的存取功能，还有更多功能事务功能、锁定、备份和恢复、优化以及特殊功能。 MySQL 提供以下存储引擎： – InnoDB – MyISAM – MEMOR
心理/精神疲劳(Mental Fatigue)是一种常见的由长时间持续的认知活动所产生的心理生理状态。虽然精神疲劳的表现和不利影响已为人们所熟知，但其在大脑多区域之间的连通性(Connectivity)机理尚未得到充分研究。这对于阐明精神疲劳的机制具有重要意义。然而，常用的基于EEG的连通分析方法无法摆脱强噪声的干扰问题。本文提出了一种基于叠加降噪自编码器的自适应特征提取模型。对提取的特征进行了信噪比分析。与主成分分析相比，该方法能显著提高信号的信噪比，抑制噪声干扰。该方法已应用于心理疲劳连通性(Mental Fatigue Connectivity)分析。研究人员分析了在清醒(Awake)、疲劳(Fatigue)和睡眠剥夺/不足(Sleep Deprivation)条件下，额叶(Frontal)、运动(Motor)、顶叶(Parietal)和视觉(Visual)区域之间的因果连接，并揭示了不同条件之间的连接模式。清醒条件下与睡眠剥夺条件下的连接方向相反。此外，在疲劳状态下，从前区(Anterior Areas)到后区(Posterior Areas)、从后区到前区存在复杂的双向连接关系。这些结果表明，在这三种条件下，大脑会表现不同的活动模式。该研究为EEG分析提供了一种有效的方法。连接性的分析有助于揭示心理/精神疲劳的潜在机制。
所谓「立减金」，就是微信官方推出的小程序活动。用户只需在商家的小程序里，将「立减金」分享到微信群中，好友就可以点击领取相应商家提供的代金券。
在Python的数据处理中，频繁用到的两大神器就是Pandas和Numpy了，熟练并花哨的使用这两个库不但能让你的据处理过程缩小代码量还能有效提高数据处理效率。不过随着Python的流行，这类Pandas和Numpy技巧文已经大量同质化，本着为地学而钻研的精神，我整理了我在数据处理过程中常用的几个小技巧。
摘要：癫痫是一种由脑部神经元阵发性异常超同步电活动导致的慢性非传染性疾病, 也是全球最常见的神经系统疾病之一. 基于EEG的癫痫自动检测是指通过机器学习、分布检验、相关性分析和时频分析等数据分析方法, 对癫痫发作阶段的EEG信号进行自动识别的研究问题, 能够为癫痫诊疗与评估提供客观参考依据, 从而减轻医生工作负担并提高治疗效率, 因此具有十分重要的理论意义与实际应用价值. 本文详细介绍基于EEG的癫痫自动识别整体框架, 以及对应于各个步骤所涉及的典型方法. 针对核心模块, 即特征提取与分类器选择, 进行方法总结与理论解释. 最后, 对癫痫自动检测研究领域的未来研究方向进行展望.
从连续的脑电图信号中提取一些特定时间窗口的信号，这些时间窗口可以称作为epochs。由于EEG是连续收集的，要分析脑电事件相关的电位时，需要将信号"切分"成时间片段，这些时间片段被锁定到某个事件（例如刺激）中的时间片段。 比如在EEGLAB分析中，EEGLAB将连续数据视为由一个较长的时期(long epoch)组成，而将数据切分后，它由多个较小的时期(small epoch)组成。
EDF，全称是 European Data Format，是一种标准文件格式，用于交换和存储医疗时间序列。
双通道芯片有时候实验设计挺复杂的，agilent的原始数据数据处理在中文互联网上也不算常见。
稀疏编码（Sparse Coding）是深度学习算法中的一种重要技术，它在神经网络模型中发挥着重要的作用。本文将介绍稀疏编码的基本概念、原理以及在深度学习中的应用。
下面是 2022.05 月的知识图谱新增内容快照（图片被平台压缩不够清晰，可以加文章后面微信索要清晰原图）：
说到调制，我想很多同学马上会联想到这些关键词：BPSK、QPSK、调幅、调相、QAM、星座图……
简单介绍一下实证论文中双重差分法（DID）的安慰剂检验（Placebo Test）在Stata中如何操作。
背景 看到MVP，大家肯定会想什么是MVP呢？这个我可以肯定的告诉大家MVP（Most Valuable Player）是最有价值球员的意思，这当然是开玩笑了。之所以会出现MVP这种架构模式，是因为我相信大家在开发App时，肯定会发现，Activity的负担非常重，既要初始化控件，又要写一些逻辑操作的展示等等，有时候很多Activity中的代码都充当了Controller和Model的角色，所以你会发现Activity违背单一职责原则，负担过重。所以，就出现了这么一种架构模式，叫MVP，并不是最有价值球员哦。 什么是MVP架构 MVP就是Model-View-Presenter，MVP是从经典的模式MVC演变而来，它们的基本思想有相通的地方：Controller/Presenter负责逻辑的处理，Model提供数据，View负责显示。作为一种新的模式，MVP与MVC有着一个重大的区别：在MVP中View并不直接使用Model，它们之间的通信是通过Presenter (MVC中的Controller)来进行的，所有的交互都发生在Presenter内部，而在MVC中View会直接从Model中读取数据而不是通过 Controller。 在MVC里，View是可以直接访问Model的！从而，View里会包含Model信息，不可避免的还要包括一些业务逻辑。 在MVC模型里，更关注的Model的不变，而同时有多个对Model的不同显示，及View。所以，在MVC模型里，Model不依赖于View，但是View是依赖于Model的。不仅如此，因为有一些业务逻辑在View里实现了，导致要更改View也是比较困难的，至少那些业务逻辑是无法重用的。 用流程图的方式解释就更清楚了：
今天微信官方被at了不知多少次，现在都是在求国旗的，后来求老公老婆的都有，被大家玩坏了。朋友圈的灾难差不多像这样子（图片源自网上）：
对于很多从没做过信号处理以及分类的小伙伴来说，面对信号数据真的是不知道该如何下手。既然大家来看这篇博文，我相信，大家与我一样，其中的痛楚无需多言。下面我就与大家分享一下，这段时间我对这一问题的感悟（新手上路，如有错误，请大家批评指正）。
在GenomeStudio 软件中，当我们计算探针的甲基化水平时，提供了两个关键的预处理操作
前段时间公司需求开发一套自定义的微信机器人，需求是可以自批量添加好友，自动聊天，自动回复，发朋友圈，转发语音，以及定时群发等，还可以提取聊天内容，进行数据汇总，what ？？？？微信还可以这样做！！调研开发了3个月，3个月啊！！！（主要被各种技术走偏路），终于成功了，都是走过的心酸泪，分享给大家，大家学习完，记得给我点个赞！！！
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根据RNA_seq数据预测环状RNA的软件很多，但是提供环状RNA注释的工具比较少。circPrimer是一款能够进行环状RNA注释的软件, 输入环状RNA的基因组位置，可以确定其来源基因，提取基因组和转录本序列，并设计引物用于验证环状RNA,网址如下
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 来源 | 机器之心 排版 | PaperWeekly 本文提出的重构预训练（reStructured Pre-training，RST），不仅在各种 NLP 任务上表现亮眼，在高考英语上，也交出了一份满意的成绩。 我们存储数据的方式正在发生变化，从生物神经网络到人工神经网络，其实最常见的情况是使用大脑来存储数据。随着当今可用数据的不断增长，人们寻求用不同的外部设备存储数据，如硬盘驱动器或云存储。随着深度学习技术的兴起，另一种有前景的存储技术已经出现，它使用人工神经网
本教程为脑机学习者Rose发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer)，QQ交流群：903290195
睡眠阶段分类对于睡眠质量评估和疾病诊断至关重要，睡眠专家通常利用视觉检查的方式对原始睡眠信号进行特征波形的标注和人工分类，但人工标注费时费力且容易受到主观意识的影响。因此，大多数深度学习的方法为了自动化进行睡眠阶段分类，通常提取时频特征间接捕获显著性的特征波形进行分类。
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