摘要 如何成为一名优秀的切图工程师？百度资深研发工程师潘征与大家分享自己的工作心得。 ROLE移动端酷炫运营页 2014年开始，我在我们部门负责移动端酷炫运营页面，也就是俗称的H5的研发工作。 这些酷
所谓频谱分析，又称为功率谱分析或者功率谱密度（Power Spectral Density, PSD）分析，实际就是通过一定方法求解信号的功率power随着频率变化曲线。笔者在这里对目前常用的频谱分析方法做一个总结，并重点介绍目前EEG分析中最常用的频谱分析方法，并给出相应的Matlab程序。
以上六步中，前两步跟单点响应谱分析一样，后四步将在下面作详细讲解。Ansys/Professional产品中不能进展随机振动分析。
本篇文章是对作者对另一篇文章《基于分类任务的信号(EEG)处理》的扩展，之前文章是从宏观方面介绍利用EEG信号进行分类任务，本文利用详细的代码进行解析，大家可以两篇结合着来看，希望可以帮助到大家。
腾讯云第一届开发者开放麦暨开发者交流日活动圆满结束。10月30~31日，来自全国五湖四海的开发者们奔赴深圳，齐聚腾讯滨海大厦，与腾讯云产研、设计和服务同学，就云计算进行了深度探讨与交流。现场线上互动热情高涨，开发者们对CVM、Lighthouse和云API的产品痛点与优化需求提出了很多建议，会上产研伙伴认真吸取、记录、解答和分享产品规划。让我们一起回顾火爆的交流现场吧！
“振动耐久试验，是在振动台上进行的长时间振动试验。本文将详细介绍振动耐久试验中的宽频随机。由于随机信号多在频域上进行分析，而大家往往对时域信号更容易有直观的理解，所以本文多将时域和频域结合起来讲解，以方便理解”
“正弦信号频谱分析多用幅值谱，单位是g。随机信号频谱分析多用功率谱密度PSD (Power Spectrum Density)，单位是g2/Hz。是否只是使用习惯，还是另有原因？文本将着重进行解释。”
随机信号的功率谱分析是一种广泛使用的信号处理方法,能够辨识随机信号能量在频率域的分布,同时也是解决多种工程随机振动问题的主要途径之一.Matlab作为大型数学分析软件,得到了广泛应用,目前已推出7.x的版本.Matlab内建了功能强大的信号处理工具箱.psd函数是Matlab信号处理工具箱中自功率谱分析的主要内建函数.Matlab在其帮助文件中阐述psd函数时均将输出结果直接称为powerspectrumdensity,也即我们通常所定义的自功率谱.实际上经分析发现,工程随机振动中功率谱标准定义[1]与Matlab中psd函数算法有所区别,这一点Matlab的帮助文档没有给出清晰解释.因此在使用者如没有详细研究psd函数源程序就直接使用,极易导致概念混淆,得出错误的谱估计.本文详细对比了工程随机振动理论的功率谱定义与Matlab中psd函数计算功率谱的区别,并提出用修正的psd函数计算功率谱的方法,并以一组脉动风压作为随机信号,分别采用原始的psd函数与修正后的psd函数分别对其进行功率谱分析,对比了两者结果的差异,证实了本文提出的修正方法的有效性.1随机振动相关理论1.1傅立叶变换求功率谱理论上,平稳随机过程的自功率谱密度定义为其自相关函数的傅立叶变换:Sxx()=12p+-Rxx(t)eitdt(1)其中,S(xx)()为随机信号x(t)的自功率谱密度,Rxx(t)为x(t)的自相关函数.工程随机振动中的随机过程一般都是平稳各态历经的,且采样信号样本长度是有限的,因此在实用上我们采用更为有效的计算功率谱的方法,即由时域信号x(t)构造一个截尾函数,如式(2)所示:xT(t)=x(t),0tT0,其他(2)其中,t为采样时刻,T为采样时长,x(t)为t时刻的时域信号值.由于xT(t)为有限长,故其傅立叶变换A(f,T)以及对应的逆变换存在,分别如式(3)、(4)所示:A(f,T)=+-xT(t)e-i2pftdt(3)xT(t)=+-A(f,T)ei2pftdt(4)由于所考虑过程是各态历经的,可以证明:Sxx(f)=limT1TA(f,T)2(5)在实际应用中,式(5)是作功率谱计算的常用方法.1.2功率谱分析中的加窗和平滑处理在工程实际中,为了降低工程随机信号的误差,一般对谱估计需要进行平滑处理.具体做法为:将时域信号{x(t)}分为n段:{x1(t)},{x2(t)},…,{xn-1(t)},{xn(t)},对每段按照式(5)求功率谱Sxixi(f),原样本的功率谱可由式(6)求得:Sxx(f)=1nni=1Sxixi(f)(6)如取一样本点为20480的样本进行分析,将样本分割为20段进行分析,每段样本点数为1024.将每段1024个样本点按照式(5)的方法分别计算功率谱后求平均,即可得到经过平滑处理的原样本的功率谱,这样计算出的平滑谱误差比直接计算要降低很多.另一方面,由于实际工程中随机信号的采样长度是有限的,即采样信号相当于原始信号的截断,即相当于用高度为1,长度为T的矩形时间窗函数乘以原信号,导致窗外信息完全丢失,引起信息损失.时域的这种信号损失将会导致频域内增加一些附加频率分量,给傅立叶变换带来泄漏误差.构造一些特殊的窗函数进行信号加窗处理可以弥补这种误差,即构造特殊的窗函数{u(t)},用{u(t)}去乘以原数据,对{x(t)u(t)}作傅立叶变换可以减少泄漏:Aw(f,T)=+-u(t)xT(t)e-i2pftdt(7)其中,Aw(f,T)为加窗后的傅立叶变换.u(t)xT(t)实际上是对数据进行不等加权修改其结果会使计算出
目的：脑卒中后抑郁(PSD)可能与脑网络特性改变有关。本研究旨在探讨PSD在经典认知任务，即oddball任务下的脑网络特征，以促进我们对PSD发病机制和诊断的认识。
2018西班牙巴塞罗那世界移动大会 Mobile World Congress。 时间：2018年2月26日至3月1日（展期4天） 地点：西班牙巴塞罗那国际会展中心 网址：https://www.mobileworldcongress.com/ 由GSMA协会主办的“国际移动大会”是全球具影响力的移动通讯领域博览会之一。其他两大盛会是CES、IFA。GSMA协会是国际移动通讯界的三大国际组织之一，成员包含全球218个国家和地区的750多家移动通讯运营商和220多家设备制作商。去年移动世界大会有超过10
本文内容参考Github：https://github.com/lorien/awesome-web-scraping/blob/master/python.md
神经影像研究主要研究运动的动作观察(AO)和运动想象(MI)期间的皮质活动在哪里被激活，以及它们是否与动作执行时激活的区域相匹配。然而，目前还不清楚大脑皮层活动是如何被调节的，尤其是活动是否取决于观察或想象的运动相位。本研究使用脑电图(EEG)研究了AO和AO+MI步行过程中与步态相关的皮层活动，受试者分别在想象和不想象的情况下观察步行。脑电源和频谱分析表明，感觉运动皮质的α、β功率降低，功率调制依赖于步行时的相位。AO+MI时的相位依赖性调制，与以往步行研究报道的实际步行时的相位依赖性调制相似。这些结果表明，在步行过程中，AO+MI的联合作用可以诱导部分感觉运动皮质的相位依赖性激活，即使不伴随任何实际运动。这些发现将扩大对步行和认知运动过程的神经机制的理解，并为神经性步态功能障碍患者的康复提供临床上有益的信息。
今天教大家用Python脚本来控制小伙伴们Windows电脑的开机密码。没错就是神不知鬼不觉，用random()随机生成的密码，只有你自己知道哦~
2022年3月，法国央行第一副行长丹尼斯·博先生在法国支付论坛“银行和金融服务的欧洲”——巴黎欧洲广场——法国创新上的讲话。
作者：LIUSE网络 今天教大家用python脚本来控制小伙伴们windows电脑的开机密码。没错就是神不知鬼不觉，用random()随机生成的密码，只有你自己知道哦~ 代码呢分两部分，一部分是cl
主要介绍了脑电信号提取PSD功率谱密度特征，包括：功率谱密度理论基础、matlab中PSD函数的使用介绍以及实验示例。
在很多企业使用的程序都是不能通过微软商店发布，原因很多，其中我之前的团队开发了很久的应用，结果发现没有用户能从微软应用商店下载所以我对应用商店没有好感。但是作为一个微软粉丝，怎么能不支持 UWP 开发呢。但是做出来 UWP 应用还是需要用户能用，经过了很长的时间，和很多大佬聊了之后，终于对新的项目使用旁加载的方式，使用自己的服务器提供下载更新
打开下载的ps2022软件安装包，鼠标右击压缩包选择【解压到当前文件夹】。win11可选择用360压缩（自己常用的压缩软件）打开即可。
CSS3中有两个新尺寸单位vw和vh， 这两个单位非常适合于开发移动端自适应页面。 假如说有一个设计师做了一张1136x750px的页面，这长页面是针对iPhone6的屏幕设计的。 前端开发工程师将这张设计稿转换成网页， 网页中所有的元素尺寸都用px硬编码， 那么这张网页在iPhone6中能跑的好好的，但是到了其他手机中会容易出问题， 毕竟很多手机的屏幕尺寸和iPhone6是不一样的。 vw和vh就是用来解决这个问题的。它们是一组相对尺寸单位，和百分比相似， 1vw和1vh其实和1%是一样的。换句话说， 不
一个用Coffeescript编写的通用PSD解析器。它基于PSD.rb，可以让用户以可管理的树形结构处理Photoshop文档，并找出重要的数据，例如文档结构、文档大小、图层/文件夹大小和定位、图层/文件夹名称、图层/文件夹可见性和不透明度、字体数据（通过psd-enginedata）、文本区域内容、字体名称、大小和颜色、颜色模式和位深度、矢量掩模数据、扁平化图像数据和图层组合。它可以在NodeJS和浏览器（使用browserify）中运行。目前还有一些缺失的功能，例如图层组合过滤、内置渲染器和许多图层信息块，但最终目标是与PSD.rb具有完全的功能平衡。其中使用的技术术语包括Coffeescript、PSD、NodeJS、浏览器ify和图层组合。
做了几年的移动端一直用 rem ，感觉最繁琐的就是 rem 的计算。随便可以用 css rem 自动计算，但是有时候感觉宽度跟高度的 rem 并不是完全准确。所以决定用 viewport 缩放来试试看效果，经过一些网友的帮忙测试，发现缩放 viewport 这种方法更简单、高效、准确
https://vampireachao.gitee.io/2022/04/26/python对接oss上传和下载/
内容提要：文章对psd文件格式进行了使用说明，另外关于psd格式怎么预览的问题提供了一个补丁供学习者使用，需要这个psd格式预览补丁的朋友直接下载按说明文件进行操作。
下边是大神对《移动前端自适应解决方案和比较》的链接： 移动前端自适应解决方案和比较
老板让做一个在线服装定制的网站，可合成服装的效果图遇到了难处，如果是单纯的图片叠加也比较简单，前端合成的话使用canvas 两张图片合成在一起就可以了
psd位置传感器是一种能测量光点在探测器表面上连续位置的光学探测器。是一种新型的光电器件，或称为坐标光电池。它是一种非分割型器件，可将光敏面上的光点位置转化为电信号。psd由p衬底、pin 光电二极管及表面电阻组成。具有位置分辨率高，响应速度快和处理电路简单等优点。
Photoshop 格式 (PSD) 是默认的文件格式，扩展名为“.psd”，而且是除大型文档格式 (PSB) 之外支持所有 Photoshop 功能的唯一格式。
官方文档：https://psd-tools.readthedocs.io/en/latest/
awesome系列真是碉堡了~今天把Python的爬虫工具搬过来~ ——————译文分割线—————— 本列表包含Python网页抓取和数据处理相关的库。 网络相关 通用 urllib - 网络库(标准库) requests - 网络库 grab - 网络库(基于pycurl) pycurl - 网络库 (与libcurl绑定) urllib3 - 具有线程安全连接池、文件psot支持、高可用的Python HTTP库 httplib2 - 网络库 RoboBrowser - 一个无需独立浏览器即可访问
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做一个知识的索引 网络 通用 urllib -网络库(stdlib)。 requests -网络库。 grab – 网络库（基于pycurl）。 pycurl – 网络库（绑定libcurl）。 urllib3 – Python HTTP库，安全连接池、支持文件post、可用性高。 httplib2 – 网络库。 RoboBrowser – 一个简单的、极具Python风格的Python库，无需独立的浏览器即可浏览网页。 MechanicalSoup -一个与网站自动交互Python库。 mechaniz
现在市面上很多的webapp都提供模板功能，所谓模板就是一系列元素的集合，模板的制作一般都需要设计师先在Photoshop等软件中制作好设计好，然后再一定的方式来还原设计稿，要么需要编码要么需要在某些应用中按照设计稿重画设计生成模板数据，都还是比较麻烦的，我们能不能通过psd文件直接生成模板呢？要做到这点我们就需要解析psd文件，而psd文件是Photoshop软件的涉及保存文件，浏览器并不能直接识别，所幸的是psd.js赋予了我们这样的能力。
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psd文件是Phtoshop图片格式，使用Python的库psd-tools将它进行转换。所有的图片输出的格式为PSD格式。为了方便进行观察与转换，需要将这些PSD文件转换成JPEG，BMP文件。
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是一款运行在photoshop中的插件，能够自动将你需要的图层进行输出，以替代传统的手工 "导出web所用格式" 以及使用切片工具进行挨个切图的繁琐流程。 它支持各种各样的图片尺寸、格式、形态输出，方便你在pc、ios、Android等端上使用。 它不需要你记住一堆的语法、规则，纯点击操作，方便、快捷，易于上手 点击下载
Gson是谷歌编写的一个jar包，这个jar包主要对json字符串于对象之间进行的数据转换，用起来特别方便可以节省很多的代码提高效率。下面直接上代码大家一看就知道啦！
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）。
目前，神经图像压缩（NIC）在分布内（in-distribution, IND）数据的 RD 性能和运行开销表现出了卓越的性能。然而，研究神经图像压缩方法在分布外（out-of-distribution, OOD）数据的鲁棒性和泛化性能方面的工作有限。本文的工作就是围绕以下关键问题展开的：
这是给zhenguo老师的投稿，已经收获50元稿费。 困扰我的问题 我是一名电商美工设计师，俗称电商图片搬运工，我的桌面经常是这样的。 再就是这样的。 各种的psd文件再加上文字无法表达色彩和构图的关键信息，时间一久就让我无法分辨这些区别。 以前的解决办法 以前我的办法就是一张一张的保存。然后放到文件的中。或者是采用新版本或者自带预览功能的软件。（这两种办法要不就是有局限性太麻烦，要不就是做到让哭555555）再加上每天再设计的过程中会产生源源不断的psd文件，所以这个问题是很困扰我的。 遇到转机 后来
本文主要给定一小段音频，通过短时傅里叶变换和小波变换制作时频图。音频的采样率为44100，
位图：位图是利用像素点来表示一幅图像，并且每一个像素都具有颜色和位置属性，是数字图像处理的常见表示方法。
本文继续聊设计思维与技术思维的mix，基于志荣做的访谈《第三期采访：设计师如何在智能化时代持续学习和成长？》，mixlab社区重新梳理了4个内容跟大家分享下。
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