我们甚至可以将它用于时间序列分析，虽然有更好的技术。在这篇文章中，我想向您介绍动态模式分解 (DMD)，这是一种源自我的研究领域：流体动力学的用于高维时间序列的线性降维技术。...DMD 结合了两个世界中的优点：PCA 和傅立叶变换。在数学上，它与动力系统理论中的一个基本算子有关，称为 Koopman 算子。...但在深入研究 DMD 的数学之前，让我们用一个相当简单的例子来说明为什么 PCA 不是高维时间序列分析的最佳选择。 ? 这个动画， 它由 1024 帧 128 x 128 像素的图像组成。...尽管有 16 384 个自由度，但很明显存在潜在的低阶结构。毕竟，这部动画只是由以两种不同频率振荡的正方形和圆形加上一些随机噪声组成。...有些包括用于控制目的的输入和输出[4]。其他人将 DMD 与来自压缩感知的想法相结合，以进一步降低计算成本和数据存储 [5]，或将小波用于多分辨率分析 [6]。可能性是无止境。
绘图区 绘图区是图表的主体，包含折线、条形、面积、气泡等。 所有的代码以cht开始，假设已经使用上面介绍的代码引用了图表。...绘图区的背景颜色： '设置绘图区的背景颜色 cht.PlotArea.Format.Fill.ForeColor.RGB = RGB(255, 0, 0) '设置绘图区为无背景色 cht.PlotArea.Format.Fill.Visible...= msoFalse 设置绘图区的位置： '设置绘图区的大小和位置....添加新的图表系列： '添加新的图表系列 Set srs = cht.SeriesCollection.NewSeries srs.Values = "=Sheet1!...删除图表系列： '删除图表系列 srs.Delete 遍历每一图表系列： Dim srs As Series For Each srs In cht.SeriesCollection '操作系列的代码
快速傅里叶变换是计算离散傅里叶变换的一种方便的数学算法。它用于将信号从一个域转换为另一个域。 FFT在许多学科中都很有用，包括音乐、数学、科学和工程。...我们将使用内建在NumPy中的快速傅里叶变换算法作为我们方法的基础； 第4行定义detect_blur_fft函数，接受四个参数： 图片image：我们对模糊检测输入图像 大小size：以图像中心点为中心的半径的大小...如果你选择这样做，首先我们计算变换的振幅谱(第4行)。 然后，我们将原始输入图像绘制在幅度谱图像旁边(第6-16行)，并显示结果(第19行)。...) 图4:基于Python、OpenCV和NumPy的快速傅里叶变换(FFT)模糊检测算法已经自动判定Janie的这张图像模糊。...(FFT)用于图像和视视频中的模糊检测，可以判断简历等文档是否模糊。
当这些elements是String类型的时候，可以轻易将整个RDD转化成一个List,简直不要太好用。...不过等一等，这么好用的action有一个弱点，它不适合size比较的element。举个例子来说吧。请看下面这段代码： ... ......上述这段代码当Kafka中单个message（也就是）的size很小（比如200Bytes）的时候，运行得很好。...ms.0 org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 238.0 failed 4...对于10MB size这样的单条message。
短时傅里叶变换 (STFT) 和小波变换也是流行的时频方法，它们已被开发用于提取随时间变化的各种EEG频率特征[12、22、23]。...离散斯托克韦尔变换源自输入信号的离散傅里叶变换 (DFT)。信号的N点DFT可以表示为： 它在参考文献中得到了证明[33]。放置在 C3 和 C4 中的两个电极足以对不同的图像任务进行分类。...因此，在本文中，对从 C3 和 C4 通道获得的信号进行了斯托克韦尔变换，相应的绝对 TFM 显示在图 3 和图 3 中。图 44和和55分别用于左手和右手动作。...表4表明当预训练的 AlexNet 网络用于提取深度特征时，Morlet 小波变换比 Stockwell 变换具有更好的平均分类精度。...在这项研究中，Stockwell 变换用于分解 EEG 信号的时频内容，因为它提供了比小波变换和 STFT 等其他方法更好的分辨率。
SAP MM里的ERS功能不适用于供应商寄售采购模式 今天收到了一个做零售行业项目的SAP同行的问题，客户问她是否可以在供应商寄售采购流程里启用SAP的ERS功能。...我甚为吃惊，感觉这个SAP客户的问题还不简单，不浅薄。同时也觉得这个客户对SAP的学习很积极很主动，居然对很多SAP顾问没有用过的ERS功能有所了解。...这个功能的好处是提供了一种自动化的功能，可能一些国外的客户喜欢这个功能，但是在国内很少有客户会使用这个功能。...另一方面，这个功能据说好像跟国内财务管理制度并不能很好的匹配。 笔者在网上也查了资料，很多SAP同行的意见跟我一致，都是认为ERS功能只适用于正常采购模式，而不适用于供应商寄售采购模式。...聪明的你，有什么好的建议呢？ -完- 写于2022年1月11日晚。
Knowledge-Guided Pre-training of Graph Transformer for Molecular Property Prediction 论文摘要 为分子性质预测设计准确的深度学习模型在药物和材料发现中发挥着越来越重要的作用...近年来，由于标记分子的稀缺性，用于学习分子图的泛化和可迁移表示的自监督学习方法引起了极大关注。在本文中,作者认为,由于标记的数量,现有的自我监督学习方法无法获得所需的性能。...为此,作者提出了一种知识指导的预训练图形变换模型(KPGT),这是一种新的基于图的特征转换学习框架。...然后,提出了一种 KPGT知识指导策略,该策略利用原子核的知识来指导模型,以利用原子的结构和语义信息。大量的计算测试证明了KPGT比最先进的基于图的方法具有更好的性能。
仿射变换： 仿射变换是一种二维坐标到二维坐标之间的线性变换，并保持二维图形的“平直性”。转换前平行的线，在转换后依然平行。...plt.imshow(img),plt.title('Input') plt.subplot(122),plt.imshow(dst),plt.title('Output') plt.show() 透视变换...： 透视变换需要3×3的变换矩阵，直线在变换后还是保持直线。...为了构造变换矩阵，你需要输入图像的4个点和对应的要输出图像的4个点；要求这4个点其中3个点不共线。使用cv2.getPerspectiveTransform函数构造透视变换矩阵。...plt.imshow(img),plt.title('Input') plt.subplot(122),plt.imshow(dst),plt.title('Output') plt.show() 还可以参考：仿射变换和透视变换
Gfycat表示，它正在推出Gfycat AI来应用机器学习，以改善动画GIF（与图形交换格式的互联网模因相关联的愚蠢的移动图像，或GIF），具有更好的人脸识别和视频游戏角色识别等功能。...Gfycat AI有三个不同的机器学习项目：Maru，Felix和Angora。它们都是以猫的名字命名的，这是互联网的痴迷。 Maru项目使用面部识别技术来识别GIF中的人。...Gfycat使用标准LFW（“野外标记的脸部”）人脸数据集的精度为99.38％的开源模型。...具体来说，Gfycat AI的结果显示，守望先锋粉丝喜欢的角色不同于他们喜欢的角色。前五名扮演的角色是男性和女性的混合，而顶级GIF字符主要是女性。...上传到Gfycat的许多GIF最初是在不同的软件应用程序中创建的，在这种情况下，标题不会被输入到Gfycat数据库中。使用从费利克斯收集的数据，Gfycat能够更好地理解在给定时间共享的情绪和模因。
长久以来, web上的动画都是Flash. 比如动画广告\ 游戏等等, 基本都是Flash 实现的....Flash目前都被禁用了, 而且漏洞很多, 重量很大, 需要安装Adobe Flash Player, 而且也会卡顿和不流畅等等. canvas是HTML5提出的新标签，彻底颠覆了Flash的主导地位。...Canvas 是一个轻量级的画布, 我们使用Canvas进行JS的编程，不需要增加额外的组件，性能也很好，不卡顿，在手机中也很流畅。...canvas没有能力，从画布上再次得到这个图形，也就是我们没有能力去修改已经在画布上的内容，这个就是canvas比较轻量的原因，Flash重的原因之一就有它可以通过对应的api得到已经上“画布”的内容然后再次绘制
这是我们使用最多的空格，也就是按下space键产生的空格。在HTML中，如果你用空格键产生此空格，空格是不会累加的（只算1个）。要使用html实体表示才可累加。...在inline-block布局中会搞些小破坏，在两端对齐布局中又是不可少的元素。是个让人又爱又恨的小东东。 该空格学名不详。...此空格传承空格家族一贯的特性：透明滴！此空格有个相当稳健的特性，就是其占据的宽度正好是1/2个中文宽度，而且基本上不受字体影响。 该空格学名不详。...此空格也传承空格家族一贯的特性：透明滴！此空格也有个相当稳健的特性，就是其占据的宽度正好是1个中文宽度，而且基本上不受字体影响。 该空格学名不详。...我们不妨称之为“瘦弱空格”，就是该空格长得比较瘦弱，身体单薄，占据的宽度比较小。我目前是没用过这个东西，这里亮出来是让其过一下群众演员的瘾。
缓存由下面描述的租赁机制来维护，并由主服务器发送的无效信息来保持一致，主服务器保持着每个客户端可能缓存的内容的列表。该协议确保客户端看到的是Chubby状态的一致视图，或者是一个报错。...另一种方法是在验证期间阻止访问节点的调用；这将使过于急切的客户端在失效期间用未缓存的访问轰炸主服务器的可能性降低，但代价是偶尔的延迟。...这种缓存被限制在一些小的方面，所以它从不影响客户端观察到的语义：如果应用程序已经关闭了，那么短暂文件的句柄不能保持开放；允许锁定的句柄可以被重复使用，但不能被多个应用程序的句柄同时使用。...默认的延长时间是12s，但是一个超负荷的主服务器可以使用更高的值来减少它必须处理的KeepAlive呼叫的数量。客户端在收到之前的回复后立即启动新的KeepAlive。...它与主服务器的租用超时不同，因为客户端必须对其KeepAlive回复的飞行时间和主服务器的时钟前进速度做出保守的假设；为了保持一致性，我们要求服务器的时钟前进速度不超过一个已知的常数，比客户端的快。
图片ISO文件是光盘的镜像文件，相当于虚拟的光盘，可以存放资料软件之类，也是为了方便备份资料。国外很多的资料书库内容，都喜欢用ISO文件来存储，而ios镜像文件需要用虚拟光驱来读取。...我在这里探讨一下2023年最流行的免费ISO制作工具，你可以选择将任何的加密光盘制作成ISO文件。...优点：简单易懂的导航界面，方便用户操作功能齐全缺点：无法在 Windows 10 上制作 ISO相对过时4.FlashCrest ISO Maker它是一款免费且轻量级的 Windows 应用程序，可让您从...优点：允许您添加任意数量的文件，支持多种文件类型没有广告适用于 CD 和 DVD 格式支持 Juliet 和 ISO9660 格式缺点：最新版本于2012年发布在 Windows 10 上不可用没有 Mac...因此，如果您正在寻找一种在 Windows 10 上从 DVD 创建 ISO 的方法，这个免费的 ISO Maker是您的最佳选择。其他的软件您也可以根据自己的需要自行选择。
在这项工作中，我们的目标是 LM4LV，这是一个框架，使 FROZEN LLM 能够在没有任何多模态数据或先验的情况下解决一系列低级视觉任务。...对于适配器模块，我们仅使用线性层作为仿射变换。默认情况下，我们使用长度为 10 的可训练任务token序列。 训练细节。...常见的选择是 VQ-GAN，它是 VAE 家族最先进的代表。另一个不太常见的选择是 BEiT，它最初用于图像识别。...需要大量随机初始化来定义用于分类目的的内核，但尚未讨论 LLM 上的多个随机初始化与自回归生成的集成。因此，我们只随机初始化一次LLM并保持架构不变，测试其去噪性能。...此外，由于 LM4LV 不涉及任何多模态数据，因此通过用自监督的特定领域模块替换 MAE，该框架可以扩展到跨模态数据稀缺的领域。 局限性。 如图 3 所示，LM4LV 无法恢复退化图像中的高频细节。
效果不太好 稀疏奖励中的好奇心 curiosity模型中，在原来DQN的基础上，建立了Network1，用于在?_?和?_?...的条件下预测输出的下一个状态，与实际在MDP的一个片段上输出的，下一个状态之间求差，将差作为奖励r的一部分，以鼓励探索不同的状态。...引入了Network2，将输入的两个状态进行特征提取，通过Network2得到的? ̂_?，以? _?作为实际目标进行训练。从而能够避免虚假的状态变化了？...最终执行的内容返回给上层。上层修改愿景？ https://arxiv.org/abs/1805.08180 行为克隆 行为克隆的一个问题是，不是所有的行为都是有用并应该进行学习的。...GAN通过鉴别器判断输出的好坏，通过G获得一个新的图像输出？
概要：给定一组时间序列（例如通过上篇博客中提到的方法在一群人的fmri数据中提取的时间序列集），功能连接组是表示不同的大脑区域之间的相互作用的连接。...用于功能连接组的稀疏逆协方差 静息状态功能连接可以通过估测不同脑区之间的信号的协方差（或者相关性）矩阵的方法得到，相同的信息可以表示为赋权图，图的节点是不同的脑区，边的权重代表协方差（高斯图形模型）。...协方差矩阵的系数反应的是直接或者间接连接，如果协方差矩阵来自非常稠密的脑连接组，所以很难提取出两个脑区之间的直接连接。...现在更多的研究者对使用逆协方差矩（精度矩阵）阵更感兴趣，它只能给出脑区之间的直接连接，因为它只包含局部的协方差。 为了很好的得到脑区之间的结构连接，构建一个稀疏逆协方差估计器是很有必要的。...fatchData import FatchData fMRIData = FatchData(r'E:\home\fMRIData_973\NC_01_0001\rs6_f8dGR_w3_rabrat_4D.nii
4-Ways-IoT-and-Data-Science-Are-Being-Used-to-Fight-Climate-Change-7.30.19_副本.png 一般而言，诸如物联网（IoT），人工智能...应对气候变化的物联网解决方案 物联网的一项承诺是使各种设备和环境更加高效，并对使用中的实时波动做出响应。这意味着物联网系统在不同的实施水平上会影响能源的使用和排放。...随着人口的增长，农民将需要生产更多的粮食，并使用更可持续的方法来生产。目前的耕作方法以危险的速度使用水，导致土壤退化。...集成物联网技术，例如收集土壤湿度、天气和施肥水平数据的传感器，可以帮助农民优化灌溉和生产。自动拖拉机可以进行播种和喷洒，以减少人工劳动时间。 最后，物联网可以以有时令人惊讶的方式用于保护生物多样性。...微软深信AI可以改变气候变化，因此它已经通过其AI for Earth计划投入了5000万美元用于创建新AI应用的项目。 提高我们对气候变化认识的技术已经足够强大，一个新的领域正在发展：气候信息学。
.pdf 代码：https://github.com/cl4ctr/cl4ctr 会议：WSDM 2023 学校，公司：复旦，微软 1....本文引入了自监督学习来直接生成高质量的特征表征，并提出了一个模型不可知的CTR对比学习（CL4CTR）框架，该框架由三个自监督学习信号组成，以规范特征表征学习：对比损失、特征对齐和域一致性。...感觉本文更多的是将旧方法应用于新领域，可能之前没有将这种想法应用于推荐领域的，域一致性和对其约束这些在其他领域（图像等）还是蛮多的。 2....然而，这些方法适用于增强行为序列，并且没有适当地部署在基于FI的CTR预测模型中。因此，本文首先提出了三种面向任务的增强方法，旨在干扰基于FI的模型的特征embedding。...本文选择Transformer层作为主要FI编码器，广泛用于提取特征之间的向量级关系。
而超凡视幻的CEO邹章辉表示，他们的故事，有着不一样的精彩与“波折”。 第一折，虽然VR内容是最大的机会点， 但开发平台的选择却有点难 在创立的一开始，超凡视幻就专注于VR内容的研发。...超凡视幻遇到的第一个难题，便是开发平台的选择、人才的招募和培养。 “用什么开发平台去开发内容是我们遇到的第一个大问题，在经过一段时间的尝试之后，我们发现，基于UE4开发的内容，效果是最震撼的。”...但是问题又来了，在15年，能熟练操作UE4开发VR内容的人才太少了，而超凡视幻原有的开发人员也大多不太了解UE4。所以，公司又花费了大量的时间与精力去培训开发人员。...第二折，硬件与内容不适配， 我们需要做的是不放弃、敢抛弃 众所周知，2015年还是VR发展的早期阶段，好的头显设备也不太多，当时大多的VR内容企业在开发内容时，所基于的硬件载体基本都是Oculus的头显...第三折， “风口”论不适用于脚踏实地的创业者 可能很多人对超凡视幻的理解是，这是一个研发VR游戏的公司，毕竟超凡视幻目前在行业内对外的宣传途径多为VR游戏。
，弯曲源形状同时保留源的表面细节，本文提出了一种形状变形后的保护细节的方法。...该方法将源形状由一个粗调的控制网格(称为保持架)包围，并且通过特殊的权重函数将指定的保持架顶点的粗调到源网格上的任意点，从而扩展了传统的基于网格的变形技术。...本文提出的方法可以在在无监督的情况下使用常见的3D模型集合进行训练，不需要任何特定的网格标注。这也是该文的一个主要的创新点——通过调控网格，实现神经网络结构的变形预测。...结果证明，该方法可应用于合成形状变化和形变移植中。本文末还为每个应用提供了额外的结果展示。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?...声明： 文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请联系删除
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