根据4H时间范围内的数据，在30m TF上绘制一条线 - 腾讯云开发者社区

神经网络的工作并不是将每个像素一次性生成，而是根据像素的地址生成单个像素的强度或颜色。然后，在期望输出图像中，通过一次访问一个像素的网络，整张图像就可以被生成了。...而且在许多生成应用中，我们希望保持潜在载体的数量不那么多。当我们最终在大型数据集上训练时时，潜在矢量不仅可以控制绘制的对象，还可以控制图像的特定风格。...img_data只是一个包含图像数据的numpy数组。...这种方法有一些可调整的设置来调整帧的时间和大小。默认设置生成.gif文件大约占5兆字节。...默认架构是多层双曲正切函数 4H = tf.nn.tanh(U) for i in range(3): H = tf.nn.tanh(fully_connected(H, net_size, 'g_tanh

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直播过程的消息压缩算法实践

场景在业务上现在有一个在线课堂的场景，老师通过在线画板绘制各种图案，学生看到画出来的图案，当然也可以理解为一个你画我猜的这样一个小游戏。...，也就可以画出不同的图形，例如一条线等等等画的图形越复杂，整个数据传输到其他端的数据量就越大数据点越精确，例如[1.12387657,2.342687654]这样的数据精度越高，在其他端的还原度就越高...这是显而易见的，同样的网络情况，数据量越小传输速度肯定是越快的，不同网络更不用说极致的体验就需要极致的创新，不管是否在弱网还是正常网络下，高效的数据传输是必然的要求，以达到极致的用户体验。...基于经验数据：例如假设所有文章中魑魅魍魉这四个字永远是一起出现的，那么是不是就可以用魑一个字表示呢，或者假设数据中相邻的12345永远连在一起，那么是否根据3推测相邻的数据其实我啥也不会，这些也就是我浅显的一个理解哈哈...不管是基于CNN，RNN还是真正专业的机器学习用法一定是比我写的更好的，这也是自己不断努力的方向，做一件事做好的时间是十年前，其次是现在！

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您找到你想要的搜索结果了吗？

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时序数据库 InfluxDB（六）

GROUP BY time()[,] : 连续查询不是查一次就完了，而是每次查询指定时间范围内的数据，不断周期性的执行下去。...连续查询会根据 GROUP BY time() 的时间间隔确定作用的数据，每次执行所针对的数据的时间范围是 [ now() - GROUP BY time() ，now() ) 。...例如，GROUP BY time(1h) ：在 8:00 执行时，数据是时间大于等于 7:00，小于 8:00，即 [ 7:00 , 8:00 ) 范围内的数据。...在 9:00 执行时，数据是时间大于等于 8:00，小于 9:00，即 [ 8:00 , 9:00 ) 范围内的数据。...8:00 , 9:00 ) 在 9:00 执行 CQ ，数据范围是 [ 8:00 , 9:00 ) ，由于执行结果的 time 字段是 8:00 与上一次 CQ 一致，因此会覆盖上一次 CQ 的结果。

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初探 TensorFlow.js

比如要建立一个用来表示房子出租价格与房屋面积关系的模型：首先要收集一些数据：房间数量价格 3 131000 3 125000 4 235000 4 265000 5 535000 然后，把这些数据显示在二维图形上...在二维图表中可以很容易理解数据并画一条线，在三维图中可以使用平面： ?...三维图中的平面但是当数据的维度是三维呢四维甚至是 1000000 维的时候，大脑就没有办法在图表上对其进行可视化了，但是可以在维度超过三维时通过数学来计算超平面，而神经网络就是为了解决这个问题而生的。...它负责在轴突的神经末梢和附近神经元的树突之间传递电信号。这些突触是学习的关键，因为它们会根据用途增减电活动。机器学习中的神经元（简化）： ?...神经网络训练模型正如 2D 线性回归的例子所描述的，只需要在图中画一条线就可以预测新数据了。尽管如此，“深度学习”的思想是让我们的神经网络学会画这条线。

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元空间在哪里

在很长的一段时间里,我一直在思考一个问题,元空间到底在哪里? 现在的互联网,关于JVM,关于内存布局,关于优化JVM等知识,多如牛毛. 然而,元空间到底在哪里?堆外内存到底在哪里?...对象的地址=0x7f6489076778, 它也在堆空间7f6489000000-7f648c200000范围内....继续分析由于程序中申请了30M的直接内存,它的地址=0x7f64661ff010. 它处在上图中所示的7f64661ff000-7f6468000000空间范围内....读者要对进程虚拟地址空间有一定的了解以上测试实验是在阿里云ECS上进行的, 由于某些原因, 无法继续实验, 接下来, 我在虚拟机VirtualBox上继续接下来的实验....继续实验再次重新运行程序,得到如下内容根据之前的分析, 将上图中打印的地址归属到不同的区域上,可以得出如下概图由于普通对象的对象头中包含指向元数据的指针, 因此可以看到图中, 有一个普通对象指向元数据的箭头

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具有张量流的混合密度网络

只需一条线，我们就可以使用花式的RMSProp梯度下降优化方法。...所以训练结束后，我们可以使用训练好的模型，然后再调用sess.run()来生成预测，并绘制预测的数据与训练数据集。在我们完成了这个练习后，我们应该使用close()来释放资源。...更合适的是能使分布与训练数据的可能性进行对数最小化的损失函数： image.png 因此，对于 image.png 训练数据集中的每个点，我们都可以根据预测分布与实际点来计算成本函数，然后尝试最小化所有成本总和...MDN分布中生成的数据，用蓝色标出，并将其绘制在红色原始的训练数据上。...,'go', x_test,y_test,'bo',alpha=0.3) plt.show() image.png 最后，如果我们想要的话，我们可以尝试在x轴上的每个点处绘制整个混合pdf以获得热图

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初学TensorFlow机器学习：如何实现线性回归？（附练习题）

设想你要绘制降雨频率与农作物产量间的相关性图。你也许会观察到随着降雨量的增加农业生产率也会增加。通过对这些数据拟合一条线，你可以预测不同降雨条件下的农业生产率。...在回归中，我们尝试通过找到可能生成数据的曲线来理解数据。通过这样做，我们为给定数据散点的分布原因找到了一种解释。最佳拟合曲线给出了一个解释数据集是如何生成的模型。...当一条线能够很好的拟合一些数据点时，我们可以认为我们的线性模型表现良好。实际上，我们可以尝试许多可能的斜率，而不是固定选择斜率值为 2。斜率为参数，产生的方程为模型。...# B：使用 matplotlib 可视化数据 # C：输入值为 -1 到 1 之间的 101 个均匀间隔的数字 # D：生成输出值，与输入值成正比并附加噪声 # E：使用 matplotlib 的函数绘制散点图...#L：更新模型参数以尝试最小化成本函数 #M：得到最终参数值 #N：关闭会话 #O：绘制原始数据 #P：绘制最佳拟合直线恭喜你使用 TensorFlow 解决了线性回归！

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时频分析方法及其在EEG脑电中的应用

4.3 相位同步 TF分析的另一个主要结果是EEG信号的相位信息，相位信息可以在不同频率的每个时间点上被捕获。...我们选择在Matlab中实现我们的TF分析脚本,以便用户可以轻松地根据特定需求编辑代码。我们的脚本使用EEGLAB数据格式，主要基于Cohen（2014）。输入的数据是清洗过的epoched数据。...接下来，研究人员指定数据是静止的还是与事件相关的，Edit_events.m脚本中指定的条件名称以及条件的通用名称。研究人员还将根据主脚本执行的内容指出有关 TF 计算的详细信息。...他们需要选择在曲面图的 x 轴上绘制的时间窗口（time_window_surface）。通常，此时间窗口应包括感兴趣事件之前和感兴趣事件之后的时间。...他们还需要选择在曲面图的 y 轴上绘制的频率窗口（freq_window_surface）。时间窗口和频率窗口的选择允许研究人员自定义其图以说明感兴趣的效果。

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influxdb 时间序列数据库

--时间戳，作为时序型数据库，时间戳是InfluxDB中最重要的部分，在插入数据时可以自己指定也可留空让系统指定。...这个语句每次会将1小时的数据执行连续查询，也就是说，每次执行时，会将now()到now()-30m和now()-30m到now()-60m分别做连续查询，这样我们就可以手动指定连续查询的时间范围了 -...，同一个 series 的数据在物理上会按照时间顺序排列存储在一起。...但是如果写入的数据没有按照时间顺序排列，而是以杂乱无章的方式写入，数据将会根据时间路由到不同的 shard 中，每一个 shard 都有自己的 wal 文件，这样就不再是完全的顺序写入，对性能会有一定影响...存储了某一个时间段范围内的数据。

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Cs231n assignment3之LSTM

我想说，定位：作为自己的学习或博客输出，大家共同交流与分享。给大家汇报个数据，前段时间一周之内有三个联系投广告，我直接拒绝了，为什么？...1.2 LSTM实战打开LSTM_Captioning.ipynb，并完成rnn_layers.py中的前向与反向传播。【单个时间步长前向传播】 ? 如上图所示，根据公式实现即可！...这里要注意一下dnext_c求的时候，由于上面还由数据流动，所以得在加上一个dnext_c!(不懂的看原理图)！其余的反向传播看注释！...(difog) db = np.sum(difog, axis=0) 【前向传播】在整个数据序列上正向传递LSTM。...我们假设一个输入由T向量组成的序列，每个维度为D. LSTM使用隐藏H的大小，我们在含有N个序列的小批量上工作。跑完之后LSTM向前，我们返回所有时间步的隐藏状态。

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canvas 绘制双线技巧

楔子最近一个项目，需要绘制双线的效果，双线效果表示的是轨道（类似铁轨之类的），如下图所示：负责这块功能开发的小伙，姑且称之为L吧，最开始是通过数学计算的方式来实现这种双线，也就是在原来的路径的基础上...其中：源图像 = 您打算放置到画布上的绘图。目标图像 = 您已经放置在画布上的绘图下图显示了globalCompositeOperation的不同的值的解释： ?...要实现双线的绘制，就要求用同样的路径，不同的线宽绘制两条线路（我们称之为目标线路和源线路）。并要达到一条线路抠出另外一条线路的效果。...根据上面解释，只有源图像之外的目标图像能够被显示。最终绘制的效果如下： ?...熟悉Java、JavaScript、Python语言，熟悉数据库。熟悉java、nodejs应用系统架构，大数据高并发、高可用、分布式架构。在计算机图形学、WebGL、前端可视化方面有深入研究。

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OpenGL 实践之贝塞尔曲线绘制

毛笔画一个点的面积可能需要铅笔画几十个点了。在实际生活中，如果要以 0.05 的间距在第一幅坐标系图中画出 x 在 0~1 区间的一串点，最终结果就和直接画一条线段没啥差别了。...这就是现实和理想的差别了。理想一串点，现实一条线。 ---- 我们把这个逻辑放到手机屏幕上。手机屏幕上的最小显示单位就是像素了，一个 1920 * 1080 的屏幕指的就是各方向上像素点的数量。...根据上面的理解，这个长度的直线实际又是由在 x 的取值范围内对应的无数个点组成的。反观贝塞尔曲线方程以及对应的图形如下：二阶贝塞尔曲线：其中，P0 和 P2 是起始点，P1 是控制点。 ? ?...t 在 0~1 范围的闭区间内，那么 t 的取值个数实际上就有无数个了，这时的 t 就可以理解成上面介绍直线中讲到的 x 。...这种方案要求我们在 CPU 上去计算贝塞尔曲线方程，根据 t 的每一个取值，计算出一个贝塞尔点，用 OpenGL 去绘制上这个点。

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Matlab 刚性问题求解器-ode23s

这使得 ode23s 在求解刚性问题时具有较高的稳定性和效率。ode23s 可以自动调整步长大小以适应不同阶段的系统行为，并根据需要调整求解器的精度。...使用 ode23s 求解器，你需要提供微分方程的函数句柄、初值条件以及求解的时间范围。该求解器将返回在给定时间范围内求得的微分方程的解。...在输出中，te 是事件的时间，ye 是事件发生时的解，ie 是触发的事件的索引。...最后，我们绘制了解的图像，其中 y_1、y_2 和 y_3 分别表示方程组的三个变量。...因此，在实际使用中，根据具体问题的性质选择合适的求解器是很重要的。

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Prometheus Alertmanager生产配置趟过的坑总结

这个 duration 在文档上, 明明说是: ️Reference: : 正则表达式匹配的持续时间 ((([0-9]+)y)?(([0-9]+)w)?(([0-9]+)d)?...结果 AlertManager 倒好, "贴心"地提供了4H 未解决告警自动重发的功能....也就是说, repeat_interval 设置太大反而可能会导致通知的重复频率更高, 如果想把它设置的尽可能大, 也不要大于数据的保留时间....所以, 想要尽可能降低 AlertManager 未解决告警自动重发的频率, 就这么设置: repeat_interval: <尽可能大, 但不要大于数据的保留(data retention)时间设置...AlertManager 的数据保留(data retention)时长接着上文来说, 默认的 AlertManager 的数据保留(data retention)时长是多久呢?

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可视化图表实现揭秘

其由线段和节点组成，节点是可拖动的支点，线段像可伸缩的皮筋，它的计算参数公式为插值函数，简单理解就是在离散数据的基础上补差连续函数，使得这条连续曲线通过全部给定的离散数据点。 B 样条基函数。...2.1 绘制一条线 线是可视化中最常见的图形元素了，最常见的就是折线图 一条线是由多个点来定义，按照点和点之间的连接方式不同，我们可分为 “折线” 和 “曲线”，在可视化渲染时又能分为 “虚线” 和...2.4.1 方案动画的本质就是在一定的时间内绘制某一部分区域，我们将整个线条区域划分到 [0, 10] 区间，启动一个循环，每次绘图时更新 t 的值，在上面循环绘制 segment 的代码中，将整条线图的...2.5.1.1 使用缓存 Canvas 方案使用缓存的 Canvas 来进行图形的拾取步骤如下：在显示的 Canvas 上绘制图形在缓存（隐藏）的 Canvas 上重新绘制一下所有的图形，使用图形的索引值作为图形的颜色来绘制图形...Canvas 上绘制的图形都是标准的几何图形，点、线、面的检测在几何算法中比较成熟，每个图形在绘制时都会给其生成一个包围盒并保存，当拾取图形时可以直接使用数据运算检测。

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【生信文献200篇】52 TCGA-atac-seq

》影响因子: 47.722 发表时间: 2018 Oct 26 研究领域：癌症 01 文献概述绘制了来自410个肿瘤样本横跨23种癌症类型的796个全基因组染色质可及性图谱；在这些癌症类型中共发现了...562,709个DNA调控元件；整合ATAC-seq与TCGA其他的多组学数据，鉴定肿瘤特异的DNA调控元件通过TF足迹分析找到了关键的TF, 然后通过预测TF和DNA的相互作用模式以及基因的表达识别不同的...34.4%，在预期组合中出现最强重叠。...Linking of DNA regulatory elements to genes predicts interactions relevant to cancer biology 根据 ATAC-seq...在全基因组范围内，预测的BRCA特定的peak-to-gene links显示MDA-MB-231细胞的3D染色体构象数据具有很强的丰富性，为我们的预测策略提供了进一步的支持 ? 8.

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独家 | 你肯定想学习的顶级Python项目（附代码）

这特别让我们高兴，而令人更高兴的是Python在全球拥有数百万快乐的学习者！根据该网站的调查，在2018年，Python的人气超过了c#，就像它在2017年超过了php一样。...从创建前端或图形用户界面（GUI）到将数字化数据绘制为图上的点。 Matplotlib用于在图形上绘制数据点。...在Python中有许多用于三维绘图的选项，但这里有一些使用Matplotlib的常见简单方法。一般来说，第一步是创建一个三维坐标轴，然后绘制出最能说明特定需求的数据的三维图形。...https://www.edureka.co/Python-programming-certification-training 点和线：下图结合了两个绘图，一个图带有一条线，该线穿过数据的每个点，另一个图在本例中的每个特定...这个代码分析时实际上非常简单。我们利用标准三角函数绘制了一组随机值，并利用这些数据生成三维投影。

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【OpenGL】十二、OpenGL 绘制线段 ( 绘制单条线段 | 绘制多条线段 | 依次连接的点组成的线 | 绘制圈 | 绘制彩色的线 )

// 每个颜色的分量占一个字节 // 参数数据是 R 红色 G 绿色 B 蓝色 A 透明度 // 下面设置的含义是白色, 绘制点的时候, 每次都使用白色绘制...设置后 , 在 GL_LINE_STRIP 基础上 , 还要进行首尾连接 ; 代码示例 : // 渲染场景 // 清除缓冲区 , // 使用之前设置的 glClearColor(1.0...byte // 每个颜色的分量占一个字节 // 参数数据是 R 红色 G 绿色 B 蓝色 A 透明度 // 下面设置的含义是白色, 绘制点的时候, 每次都使用白色绘制...// 绘制点结束 glEnd(); // 将后缓冲区绘制到前台 SwapBuffers(dc); 七、绘制彩色的线 ---- 在上面六的代码基础上 ,...在绘制每个点之前 , 都设置当前的颜色值 , 即 OpenGL 状态机中的当前颜色值 , 第一个点 glVertex3f(0.0f, 0.0f, -10.0f) , 绘制前设置的是白色 , 第二个点

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从零开始学统计 04 | 协方差与相关性分析

一、老板的任务老板今天又给一个任务：计算肝脏细胞中 X 基因与 Y 基因的关系。现在，两个基因在各个细胞中的表达值都有了。绘制不同细胞中 X，Y 基因的表达值在坐标轴上。...现在，先将一对细胞连接，绘制一个点 ? 绘制完成，我们发现，X 基因相对较低的细胞对应的 Y 基因的值也较低，两个基因出现步调一致的表达情况，这可以用一条线来表示： ?...当然，也可以用 X 基因来预测 Y 基因，就行下图这样的： ? 如果该数据越接近趋势线，根据 X 基因值去预测 Y 基因值就会落在较小范围内，那么 X 基因就会告诉我们更详细的 Y 基因信息。...可以发现，虽然点在 X 轴方向的排列顺序变了，但是方差并不会改变。我们所要做的就是根据数据拟合一条直线，可以绘制出这根蓝线： ? 看起来拟合直线（蓝线）比均值直线（黑线）更好地贴合数据。 ?...也就是说，小鼠的大小与重量的相关性能够解释总差异的 81%，大部分数据变化都可以有小鼠体重和体型大小的关系来解释。假设研究小鼠体重和嗅探石头的花费时间的关系： ?

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这些优质Python项目已分成初、中、高级，你想学习哪个（附代码）

这特别让我们高兴，而令人更高兴的是Python在全球拥有数百万快乐的学习者！根据该网站的调查，在2018年，Python的人气超过了c#，就像它在2017年超过了php一样。...从创建前端或图形用户界面（GUI）到将数字化数据绘制为图上的点。 Matplotlib用于在图形上绘制数据点。...在Python中有许多用于三维绘图的选项，但这里有一些使用Matplotlib的常见简单方法。一般来说，第一步是创建一个三维坐标轴，然后绘制出最能说明特定需求的数据的三维图形。...点和线下图结合了两个绘图，一个图带有一条线，该线穿过数据的每个点，另一个图在本例中的每个特定1000个值上绘制一个点。这个代码分析时实际上非常简单。...在测试数据集上运行网络： import numpy as np import tensorflow as tf from include.data import get_data_set from include.model

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时序数据库 InfluxDB（六）

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