因此对于原始数据，我们可以整理成sample数据的格式，然后使用xts包先将其转换成xts格式。
给你一个整数数组 nums 和一个整数 k 。在一步操作中，你可以选择 nums 的一个下标，并将该下标对应元素的值增加 1 。
如果数字逻辑电路的频率达到或者超过45MHZ~50MHZ，而且工作在这个频率之上的电路已经占到了整个电子系统一定的份量(比如说1/3)，通常就称为高频电路。高频电路设计是一个非常复杂的设计过程，其布线对整个设计至关重要!
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③ 音频数字化 : 将 模拟信号的音频 , 通过 采样 , 量化转换 为有限个 数字表示的 离散序列 ;
在学术界和金融界，分析高频财务数据的经济价值现在显而易见。它是每日风险监控和预测的基础，也是高频交易的基础。为了在财务决策中高效利用高频数据，高频时代采用了最先进的技术，用于清洗和匹配交易和报价，以及基于高收益的流动性的计算和预测。
在本文中，在学术界和金融界，分析高频财务数据的经济价值现在显而易见。（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）
H264视频压缩算法现在无疑是所有视频压缩技术中使用最广泛，最流行的。随着 x264/openh264以及ffmpeg等开源库的推出，大多数使用者无需再对H264的细节做过多的研究，这大降低了人们使用H264的成本。
嘉宾介绍： 李永，大数据厂商联盟理事长，20多年从事数据分析实践、10多年电信公司管理、10多年数据仓库BI经验；首批受聘广东省电子政务大数据专家；长期游历MIT、Stanford、CMU从事大数据技
注意我并有把 open 和 close 翻译成开盘价和收盘价，因为这条数据并不是按日来收集的，而它对应的时间精确到 387 毫秒。
在这项工作中，香港大学，阿里联合提出了提出了 AnyDoor，这是一种基于扩散的生成器，可以进行对象隐形传态。这项研究的核心贡献是使用判别 ID 提取器和频率感知细节提取器来表征目标对象。在视频和图像数据的不同组合上进行训练，我们在场景图像的特定位置合成对象。AnyDoor 为一般区域到区域的映射任务提供了通用解决方案，并且可以为各种应用有利可图。
Pandas中的resample，重新采样，是对原样本重新处理的一个方法，是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换的便捷的方法。
转载: http://msching.github.io/blog/2014/07/07/audio-in-ios/
波动率是众多定价和风险模型中的关键参数，例如BS定价方法或风险价值的计算。在这个模型中，或者说在教科书中，这些模型中的波动率通常被认为是一个常数。然而，情况并非如此，根据学术研究，波动率是具有聚类,厚尾和长记忆特征的时间序列变量。
波动率是众多定价和风险模型中的关键参数，例如BS定价方法或风险价值的计算。在这个模型中，或者说在教科书中，这些模型中的波动率通常被认为是一个常数。然而，情况并非如此，根据学术研究，波动率是具有聚类 和长记忆特征的时间序列变量。
『声音』是我们司空见惯再熟悉不过的一种物理现象。我们唱歌发出声音，用耳朵听到声音，用手机记录并分享声音；如果作为音视频开发人员，我们还会在工作中处理众多声音数据。但是，你真的了解『声音』吗？
今日闲暇之时，头脑风暴了一个问题 — 随着 QPS、业务复杂度的不断增长，哪些因素会成为瓶颈，又应该如何去优化呢？ 结合此前的高并发场景相关的工作经验，从以下五点进行了考虑和总结：
在广播剧录音的过程中 , 演员与话筒位置的远近体现了直达声和前期反射声 、 混响之间的关系。 演员与话筒位置越远 , 直达声越弱，而前期反射声和混响声越强 。
实现视频编码和解码的高效算法是一个复杂而庞大的领域，并且涉及到很多细节和技术。在Java中，我们可以利用一些库和工具来帮助我们实现视频编码和解码的功能。下面将介绍一些基本的概念和方法，以及一些常用的库和工具，以帮助您开始实现视频编码和解码的高效算法。
这本来是一个美女博士姐姐和我共同参与的严肃学术研究（发表期刊的那种）。在征得她同意后，我删掉了大部分的学术性内容，增加了若干张丧心病狂的图片，篡改成了这篇回答。拿出来给大家娱乐一下。
这篇文章是string数据类型的最后一篇，我们来讲讲string类型数据的注意事项以及应用场景
该数据库包含从2017年1月1日至今，国内2千多条直飞航线的出发前90天内的历史价格信息，具有包含价格历史长、连续性高、密度高、价格数据准确等特点。数据来源于互联网公开可查询数据，可用于科研、价格预测、出行优化等各种领域。
从2018年6月4日起，公众号每发布一篇文章，就为大家分享一张Octodex的创意图。 # 003 今天分享一篇基于PPT的高频交易研究。解读了部分内容，其余部分大家可以在【阅读原文】下载代码自行研究
本文分析了S＆P500指数和SPY ETF，VIX指数和VXX ETN的波动率的可预测性和可交易性。我们围绕高频波动率技术进行一些咨询，帮助客户解决独特的业务问题。尽管已有大量关于预测高频波动的文献，但大多数仅根据统计误差评估预测 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
这篇博客主要是我读论文《Making Convolutional Networks Shift-Invariant Again》的读书笔记，夹杂了自己直白和幼稚的理解。因为我相信所有的创意无论最后的结果多么复杂，最初的想法一定都是直观的。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 机器学习是当前金融建模、预测和决策的最先进技术。然而，实现这一潜力需要克服许多复杂的挑战。在本次演讲中，Two Sigma的Justin Sirignano——他也是牛津大学数学副教授——讨论了金融领域机器学习的机遇和挑战
Destiny，某物流公司数据产品经理，目前从事数据平台搭建和可视化相关的工作。持续学习中，期望与大家多多交流数据相关的技术和实际应用，共同成长。
本文分析了S＆P500指数和SPY ETF，VIX指数和VXX ETN的波动率的可预测性和可交易性。尽管已有大量关于预测高频波动的文献，但大多数仅根据统计误差评估预测
线上线下融合逐渐释放消费潜力中国经济加快复苏。随着中国国内疫情防控形势持续向好，消费市场潜力迎来集中释放。
2022年9月26日，江西省投资项目在线审批监管平台发布《峡江县智慧城市新型基础设施建设项目》公示。 项目总投资：12079.98万元 建设规模及内容： 1、云基地建设项目：新建5000㎡智慧云基地，设置云基地主机房、辅助区及支持区等，建设满足峡江10-20年云算力和存储资源需求的国家云基地； 2、智慧城市指挥中心：新建智慧城市指挥中心8000㎡，并购置大屏显示系统、坐席管理系统、音频扩声系统、数字会议系统、中央控制系统、安防监控系统等，搭建数据共享交换平台、梳理数据资源目录、实施数据治理、建设高频数据库
数据猿报道，大数据正在为日本央行带来一些出乎意料的结果，帮助缓解对疫情期间日本经济压力的担忧。这可能影响日本央行管理货币刺激的方式。
上次，我们做了一个B站/知乎大V排名监控工具（用python爬虫追踪知乎/B站大V排行）。
我们开发中经常用到 Redis 作为缓存，将高频数据放在 Redis 中能够提高业务性能，降低 MySQL 等关系型数据库压力，甚至一些系统使用 Redis 进行数据持久化，Redis 松散的文档结构非常适合业务系统开发，在精确查询，数据统计业务有着很大的优势。
前言 音频是移动端很重要的能力，像直播类、在线教育类、唱歌类、短视频类等APP，都离不开音频功能。 具备音频相关知识与能力，对未来的职业发展有很大优势。 本文主要围绕音频知识的基础——PCM，介绍PCM的原理和相关操作。 声音是模拟的连续信号，而计算机只能离散的存储。为了使得计算机具备音频的能力，必须支持连续音频信号的离散化描述，而PCM具备这个能力。 正文 PCM脉冲编码调制(Pulse Code Modulation） 脉冲编码调制就是把一个时间连续，取值连续的模拟信号变换成时间离散，取值离散的数
众所周知，过参数化的深度神经网络（DNN）是一类表达能力极强的函数，它们甚至可以以 100% 的训练准确率记住随机数据。这种现象就提出了一个问题：为什么它们不会轻易地过度拟合真实数据？为了回答这个问题，我们使用傅立叶分析研究了深度神经网络。我们证明了具有有限权重（或者经过有限步训练）的深度神经网络天然地偏向于在输入空间上表示光滑的函数。具体而言，深度 ReLU 网络函数的一个特定频率分量（k）的大小至少以 O（k^(-2)）的速率衰减，网络的宽度和深度分别以多项式和指数级别帮助网络对更高的频率建模。这就说明了为什么深度神经网络不能完全记住 delta 型的峰函数。我们的研究还表明深度神经网络可以利用低维数据流形的几何结构来用简单的函数逼近输入空间中存在于简单函数流形上的复杂函数。结果表明，被网络分类为属于某个类的所有样本（包括对抗性样本）都可以通过一条路径连接起来，这样沿着该路径上的网络预测结果就不会改变。最后，我们发现对应于高频分量的深度神经网络（DNN）参数在参数空间中所占的体积较小。
聚类分析是一种常见的数据挖掘方法，已经广泛地应用在模式识别、图像处理分析、地理研究以及市场需求分析。本文主要研究聚类分析算法K-means在电商评论数据中的应用，挖掘出虚假的评论数据（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
本文介绍一下视频压缩编码和音频压缩编码的基本原理。其实有关视频和音频编码的原理的资料非常的多，但是自己一直也没有去归纳和总结一下，在这里简单总结一下，以作备忘。
随着电子测量技术的不断发展，相位测量已经成为测量技术中必不可少的一种测量方式，其中低频数字式相位测试仪的研制满足了各领域对于测量相位的需求,它能够精确测量两信号之间的相位差。本文章主要讲解低频数字式相位测试仪的工作原理与使用介绍。
聚类分析是一种常见的数据挖掘方法，已经广泛地应用在模式识别、图像处理分析、地理研究以及市场需求分析。本文主要研究聚类分析算法K-means在电商评论数据中的应用，挖掘出虚假的评论数据。
本文分析了S＆P500指数和SPY ETF，VIX指数和VXX ETN的波动率的可预测性和可交易性。尽管已有大量关于预测高频波动的文献，但大多数仅根据统计误差评估预测。实际上，这种分析只是对预测的实际经济意义的一个小的指示。因此，在我们的方法中，我们还通过交易适当的波动率衍生品来测试我们的预测。
链接：https://community.arm.com/cn/b/blog/posts/nucleof429-2-pwm
谈到视频的编解码，我们会自然地想到H.264、HEVC/H.265这些权威的视频编解码标准；谈到标准，有人觉得这个是有专门机构去研究的，我们关心应用就好；即使有兴趣读了标准和相关技术，面对更多的是各种数学公式和术语，如协方差、傅立叶变换、高频、滤波等等，需要花更多时间去理解。通常更为实际的做法是，我们只要调研如何应用这些标准，如何做好软硬件编码方案的选型，如何优化技术参数以及如何调用API，也就基本能够应对日常的视频业务了。因此，谈到视频的编解码，往往带有一丝神秘色彩。
ATT&CK作为一套反映网络安全攻击的知识模型，自2013年提出以来越来越受到安全行业的关注，已逐渐成为网络攻击事件分析的新标准，在众多APT事件分析中得到广泛应用。
本文主要介绍无损压缩图片的概要流程和原理，以及Lepton无损压缩在前期调研中发现的问题和解决方案。
深度学习技术在当今技术市场上面尚有余力和开发空间的，主流落地领域主要有：视觉，听觉，AIGC这三大板块。目前视觉板块的框架和主流技术在我上一篇基于Yolov7-LPRNet的动态车牌目标识别算法模型已有较为详细的解说。
随着移动网络速度越来越快、质量越来越来，实时音视频技术已经在各种应用场景下全面开花，语音通话、视频通话、视频会议、远程白板、远程监控等等。
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