二、转换参考（New Reference）：现在的电极帽大都以FCz作为参考电极，而实际分析ERP波形时，会根据实验要求进行更换参考电极。
所谓的OSD其实就是在视频图像上叠加一些字符信息，比如时间，地点，通道号等， 在图像上叠加OSD通常有两种方式： 一种是在前端嵌入式设备上，在图像数据上叠加OSD， 这样客户端这边只需解码显示数据即可。另一种是PC客户端在接收到前端设备图像，解码之后，进行叠加。这两种都是比较常见的方式。 OSD具有字符型(Font-Based)和位图型(Bit-Map)两种类型。 字符型OSD：为了节约显示缓存，早期及低成本的解决方案中使用字符型OSD发生器，其原理是将OSD中显示内容按照特定的格式(12×18、12×
深度学习中，优化算法的 目标函数 通常是一个基于训练集的损失函数，优化的目标在于降低训练误差。
随着抖音的爆火，短视频APP走进人们的视野，无论男女老少似乎都能从其中找到乐趣，来作为繁忙工作生活之中的消遣，但短视频APP是如何开发的呢？它又面临哪些架构问题？今天我们就来一起看一下。
栈是一种操作受限的数据结构，只支持入栈和出栈操作。后进先出是它最大的特点。（特定的数据结构是对特定场景的抽象）
英语单词通常有其内部结构和形成⽅式。例如，我们可以从“dog”“dogs”和“dogcatcher”的字⾯上推测它们的关系。这些词都有同⼀个词根“dog”，但使⽤不同的后缀来改变词的含义。而且，这个关联可以推⼴⾄其他词汇。
音频的原始pcm数据是由 采样率、采样通道数以及位宽而定。常见的音频采样率是44100HZ，即一秒内采样44100次，采样通道数 一般为2, 代表双声道，而位宽一般是16bit 即2个字节。 通过改变采样率进行音频的变速，比如音视频播放器中的 2 倍速，0.5 倍速播放。如果想要实现音频的2.0倍速播放，只需要每隔一个样本点丢一个点，即采样率降低一半。如果想要实现0.5倍速播放，只需要每隔一个样本点插入一个值为0的样本点。就可以了，理想很丰满，但是如果仅仅这样做，带来的不止是速度的变化，声音的音调也发生变化了，比如 周杰伦的声音变成了萝莉音，这是我们不期望的。
图像模糊是图像处理中最常用的也是比较简单的操作,使用该操作的原因之一就是为了给图像预处理时隆低嗓声.
以前人脸识别在很多人的印象中，仅存在于虚拟的科幻电影中。但如今随着技术的快速发展，人脸识别技术已走进每家每户，平时进小区、过安检、用一下手机……都免不了需要“刷”脸。人脸识别技术给我们的生活制造了许多便利，但与此同时，也给我们带来了诸多安全挑战。
从初中物理上我们就学到，声音是一种波。计算机只能处理离散的信号，通过收集足够多的离散的信号，来不断逼近波形，这个过程我们叫做采样。怎么样才能更好的还原声音信息呢？这里很自然引出两个概念了。
我们知道，对于图像处理中，滤镜效果是一种最普遍也最有效的图像优化方式。通过对图像进行不同的滤镜效果的处理，可以得到各种绚丽的图片。
哈希表也叫散列表。 散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。 给定表M，存在函数f(key)，对任意给定的关键字值key，代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址，则称表M为哈希(Hash）表，函数f(key)为哈希(Hash) 函数。
好多开发者一直反馈，Windows平台，做个推屏或者推摄像头，推RTMP或者RTSP出去，不知道哪些功能是必须的，哪些设计是可有可无的，还有就是，不知道如何选技术方案，以下是基于我们设计的Windows平台RTSP、RTMP直播推送模块，设计和使用说明，供大家参考。
在并发编程中，CAS算法和原子变量是实现并发控制的关键技术之一。本文将详细介绍CAS算法和原子变量的原理、使用方法和注意事项，包括它们的优点、缺点和适用范围。同时，本文还将利用代码案例介绍如何使用CAS算法和原子变量来解决并发问题。
腾讯社交网络相关产品，例如腾讯课堂、增值会员、动漫、直播、游戏商城、音乐、Qzone校园等，主要目标群体定位为年轻一代，属于对新事物接受比较高也更喜欢新鲜个性内容的群体，产品设计上必然使用大量的图片展示；同时核心产品QQ也涉及大量的图片存储及展示，例如QQ群图、群相册等。
我们手机上有很多照片处理软件，图片滤镜是里面不可或缺的一部分，我们可以先尝试一些很简单的滤镜的算法，管中窥豹地去认识一下色彩的处理
谷歌旗下公司DeepMind最新研制出的人工高智能系统AlphaFold在蛋白质结构预测技术评估试验CASP（Critical Assessment of Structure Prediction）以58%的准确率获得冠军，并大幅领先第二名。
2017年世界机器人大会上，100多家国内外机器人顶尖企业将携手各种机器人亮相大会，比如以假乱真的仿生机械蜻蜓、机械水母，“三头六臂”的智能协作机器人，还有会弹钢琴的机器人等。 那么你可知道，机器人是依靠什么感官来感知世界，与我们互动的？是的，答案是传感器，各种传感器充当了机器人的眼耳口鼻等器官，下面我们通过声波传感器深入浅出地来解释下如何让机器人感知距离与障碍的。 常用的测距传感器有声波传感器和红外线传感器，各有千秋。一般建议：长距离的情况，使用声波传感器。但是其两者的工作原理是一致的。下面我们就来看一看
在音频处理的时候常常会涉及到音频的变速、变调等方面的操作，使用的场景比较广泛如汤姆猫、男声变女声等，此外某些应用场合下的低延迟的播放器，往往也需要涉及到这方面的处理。目前常用的库是libsonic与libsoundtouch，两者的不同之处主要在于使用的算法上的差异，libsonic主要是使用的基于基音的变速处理，而libsoundtouch则主要基于的是波形相似的原理，在变速处理上libsonic对人声的处理更为优秀，而soundtouch对音乐等场景则更为适合。这里对libsonic的原理、使用介绍包括源代码等做一个分析和介绍。
针对稳态视觉诱发电位（steady-state visual evoked potential, SSVEP）识别面临的校准数据不足的问题，天津大学神经工程团队提出了一种源混叠矩阵估计方法（source aliasing matrix estimation, SAME）来扩增SSVEP信号的校准数据。在Benchmark和BETA公开数据集上的结果表明，当与SAME方法结合后，两种先进的空间滤波方法（eTRCA, TDCA）在校准数据不足的情况下均有显著的性能提高。SAME可以有效扩增基于稳态视觉诱发电位的脑机接口系统的校准数据，从而减少系统的校准负担，相关研究成果在实用型脑机接口方面具有潜在的应用价值，已在线发表至《IEEE Transactions on Biomedical Engineering》期刊。
有趣的“平均脸” 大家想必看到过很多合成的“平均脸”图片吧。 有按国家、民族合成的： 也有针对政要明星合成的，例如这张，韩中日三国明星平均脸: “平均脸”的历史 虽然现在很流行，但是，其实平均脸的历史
作者：Werner Chao 翻译：白静 术语校对：黄凯波 本文长度为2800字，建议阅读8分钟 线上心理健康公司KaJin Health首席数据分析师教你怎么一步步提升Kaggle竞赛模型的精确度。 最近，Kaggle竞赛非常受欢迎，很多人都试图获得好成绩。但是，这些竞赛竞争十分激烈，获胜者通常不会透露其方法。通常情况下，获胜者只会写一个他们所做的事情的简单概述，而不会透露很多，所以用何种方法可用的提高模型精确度仍是一个谜。 这篇博文介绍了如何在Kaggle竞赛中提高模型精确度。我将分享一些如何获
数据增强（Data Augmentation）是一种通过利用算法来扩展训练数据的技术。人工智能三要素之一为数据，但获取大量数据成本高，但数据又是提高模型精度和泛化效果的重要因素。当数据量不足时，模型很容易过拟合，精度也无法继续提升，因此数据增强技术应运而生：利用算法，自动增强训练数据。
前面我们学过向量化可以较快的处理整个训练集的数据，如果样本非常的大，在进行下一次梯度下降之前，你必须完成前一次的梯度下降。如果我们能先处理一部分数据，算法速度会更快。
“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正弦叠加随机。结合前两篇文章介绍的正弦扫频和宽频随机，本篇仍分别从时域和频域的角度来讲解正弦叠加随机，以方便理解”
Google在今年的3月份，推出一款72个量子比特的通用量子计算机Bristlecone，实现了1%的错误率，性能超越了IBM去年11月份发布的 50位量子比特的量子计算机。这一成果引起人们广泛的热议和讨论，按此速度的发展，量子计算机的计算能力将大大得到提升。对于人工智能（AI）领域来说，这是一大福音；而对于网络与信息安全领域来说，却是一个不折不扣的坏消息。举一个直观的例子：破解一个RSA密码系统，用当前最大、最好超级计算机需要花1025 年（而宇宙的年龄为1.38×1010 年），但用一个具有足够量子比特的量子计算机进行破解，在不到1秒内即可完成。众所周知，RSA公钥加密系统广泛应用于电子政务、电子银行、电子交易和操作系统等。曾经认为十分安全的加密系统在量子计算机面前，却似乎不堪一击。
随着数据的海量增长，机器处理数据所需的时间也越来越多。增强现实、虚拟现实、人工智能、机器人、实时分析和机器学习算法都需要云计算提供无限快速且无限计算能力和无穷大的存储空间。有趣的是，这些都是在摩尔定律显示的发展速度放缓之后发生的，摩尔定律在几十年来几乎每个工程和技术的重大进步中发挥了作用。 📷 到2025年，云对传统计算功能的需求将会非常大，以至于云计算无法满足这些计算需求。量子计算的到来有望彻底改变云计算，量子计算提供的是大规模并行处理，原子级存储和试用物理定律而不是外部加密的安全性。云很快会被量子计算驱
随着数据的海量增长，机器处理数据所需的时间也越来越多。增强现实、虚拟现实、人工智能、机器人、实时分析和机器学习算法都需要云计算提供无限快速且无限计算能力和无穷大的存储空间。有趣的是，这些都是在摩尔定律
到2025年，云中对传统计算功能的需求将会非常大，以至于云计算无法满足这些计算需求。量子计算的到来有望彻底改变云计算，量子计算提供的是大规模并行处理，原子级存储和试用物理定律而不是外部加密的安全性。云
根据著名的神经通信理论，振荡活动的精确协调能够形成联想记忆。我们认为，正常的认知老化会损害神经通信的时间精确性，从而损害联想记忆的形成。我们发现，在年轻人和老年人中都存在高频gamma功率与低频theta相位的耦合支持联想记忆的形成，更接近theta峰值的耦合有利于记忆表现。然而，与年轻人相比，在老年人中耦合相位角随时间而变化并且变化更大。我们的结论是，theta-gamma耦合的精确时间的改变导致了成年人联想记忆的年龄差异。
一直对腾讯做产品的能力比较敬佩的，我们组做消息推送系统，而腾讯的信鸽就是我们学习的榜样。京东很多做产品的思想是跟腾讯学的，而京东很多同事也从腾讯过来的(京东合并了腾讯电商)，耳濡目染学到很多东西。 前几天前腾讯的同事给我们分享了《解密腾讯海量服务之道》，讲了几个腾讯开发产品的经验原则，比较受益，遂总结下。 2个价值技术观, 7个技术手段, 4个意识 腾讯的海量服务之道是由2个价值技术观和7个技术手段，4个意识组成。技术价值观是总体思想，意识是我们的态度，技术手段是实现技术价值观的手段或者方法。 海量服务的技
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 源 | 全球人工智能 本文介绍的是基于Keras Tensorflow抽象库建立的迁移学习算法模型，算法简单、易于实现，并且具有很好的效果。 许多被称为“深度学习”的方法已经出现在机器学习和数据科学领域。在所有的这些“深度学习”方法中，有一种尤为突出，即对已学习representations的迁移，其有一种方法在迁移已学习的representations时，其简洁性、鲁棒性、有效性尤为
V={0,1,2}时，D4=无穷大，D8=无穷大，Dm=无穷大；V={2,3,4}时，D4=无穷大，D8=4，Dm=5。
进入全民短视频时代，人像视频的拍摄也正在迈向专业化。随着固化审美的瓦解，十级磨皮的网红滤镜被打破，多元化的高级质感成为新的风向标，「美」到每一帧是人们对动态视频提出的更高要求。
顺序查找的基本思想：从表的一端开始，顺序扫描线性表，依次扫描到的结点关键字和给定的K值相比较，若当前扫描到的结点关键字与 K相等，则查找成功；若扫描结束后，仍未找到关键字等于 K的结点，则查找失败。
本篇我们继续解读Stefano教授的经典讲义 Stereo Vision: Algorithms and Applications，今天的重点是代价聚合。
这样看，虽然知道是在做一个点面计算的操作，但是要具体描述卷积的用途或者原理，是有点困难的。
在这个多逝之秋，禅师要哀悼一下金庸先生。昨晚上惊闻噩耗，顿感无比感慨。金庸先生的武侠，影响了好几代人。沧海一声笑，滔滔两岸潮。浮沉随浪只记今朝，先生一路走好！
很多在工业现场调试设备的同行都会遇到干扰问题，马达、电焊机、高频电气装置、电器开关等都会给数据采集通道带来很多高频干扰。
设每一次采样的观测值为Px,Py,Pz 所有采样值均默认服从正态分布和马尔可夫性（可能性均可按照发生概率运算） 假设采样频率是10次/秒 根据卡尔曼滤波算法 卡尔曼滤波器代码如下 float gyrox = -(gx - gxo) / GyroRatio * dt; //x轴角速度 float gyroy = -(gy - gyo) / GyroRatio * dt; //y轴角速度 float gyroz = -(gz - gzo) / GyroRatio * dt;
增强现实（Augmented Reality, AR）是一种将计算机生成的虚拟信息（如图像、声音、视频等）叠加在现实世界上的技术。AR通过设备（如智能手机、平板电脑、AR眼镜）捕捉现实环境，然后将虚拟内容实时融合到用户的视觉体验中，从而增强对现实世界的感知。
BM3D是2007年提出的算法了，至今已经有一些年头了，但是仍然不妨碍它基本上还是最强的去噪算法。
据市场调研预测，未来几年内，基于CMOS图像传感器的影像产品将达到50%以上，也就是说，到时CMOS 图像传感器将取代CCD而成为市场的主流。可见，CMOS摄像机的市场前景非常广阔。这是因为CMOS图像传感器件具有两大优点：一是价格比CCD 器件低;二是其芯片的结构可方便地与其它硅基元器件集成，从而可有效地降低整个系统的成本。尽管过去CMOS图像传感器的图像质量比CCD差且分辨率低，然而经过迅速改进，已不断逼近CCD的技术水平，目前这种传感器件已广泛应用于对分辨率要求较低的数字相机、电子玩具、电视会议和保安系统的摄像结构中。
摘要：同时获取脑电图和功能磁共振成像（EEG-fMRI）允许以高时间和空间分辨率对大脑的电生理和血流动力学进行互补研究。其中一个具有巨大潜力的应用是基于实时分析脑电图和功能磁共振成像信号进行目标脑活动的神经反馈训练。这依赖于实时减少严重伪迹对脑电图信号的影响，主要是梯度和脉冲伪迹。已经提出了一些方法来实现这个目的，但它们要么速度慢、依赖特定硬件、未公开或是专有软件。在这里，我们介绍了一种完全开源且公开可用的工具，用于同时进行脑电图和功能磁共振成像记录中的实时脑电图伪迹去除，它速度快且适用于任何硬件。我们的工具集成在Python工具包NeuXus中。我们在三个不同数据集上对NeuXus进行了基准测试，评估了伪迹功率减少和静息状态下背景信号保留、闭眼时α波带功率反应以及运动想象事件相关去同步化的能力。我们通过报告执行时间低于250毫秒证明了NeuXus的实时能力。总之，我们提供并验证了第一个完全开源且与硬件无关的解决方案，用于实时去除同时进行的脑电图和功能磁共振成像研究中的伪迹。
眼图eye diagram是分析数字传输中信号的有用工具。眼图的快速扫描，并可以深入了解通道缺陷的本质。眼图是相对于时间的串行数据信号的图形显示，显示类似于眼睛的图案。仔细检查这种视觉显示可以提供signal-to-noise, clock timing jitter, reflections 和skew信息。
在科学技术浪潮不断更迭发展的今天，我们再次讨论计算机，已经需要将计算机分为经典计算机和量子计算机了。经典计算机就是我们现在常规意义上的计算机，基于冯·诺依曼体系架构。经典计算机在我们的世界已经存在太长时间，解决了很多问题，比如计算两个数的乘积。但是反过来，计算某个数是哪两个数的乘积？经典计算机就比较麻烦，必须得使用穷举法来进行枚举，所以当需要计算的数字很大的时候，就需要很多的计算量，如果要足够快，就必须使用超级计算机等来加快速度。而量子计算机就是解决这种问题的，使用量子计算机直接就可以秒算出今天需要超级计算机计算数天甚至数月的这类问题。此外，当今我们的计算问题上，已经完成数据积累和数据初始阶段，计算上升到大数据计算和优化的问题上，也就是说我们需要计算出很多种可能性，并且找出当前最优的可能性。这种计算最优解的问题是量子计算机出现的意义和价值所在，也是当前人工智能的计算需要解决的问题，所以从历史发展和科技进步来看，我们的计算已经到了另外一个高度，由经典计算机进入量子计算机。有很多的实例可以证明经典计算机已经处于历史的边缘，新生代的计算体系已经诞生。
“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”
Rethinking ResNets: Improved Stacking Strategies With High Order Schemes
作者介绍：游佳龙，腾讯高级工程师，目前专注于SNG组件运维工作。6年运维领域相关工作经验，具备中间、云计算、接入组件、CDN网络等建设优化能力。 前言 腾讯社交网络相关产品，例如腾讯课堂、增值会员、动漫、直播、游戏商城、音乐、Qzone校园等，主要目标群体定位为年轻一代，属于对新事物接受比较高也更喜欢新鲜个性内容的群体，产品设计上必然使用大量的图片展示；同时核心产品QQ也涉及大量的图片存储及展示，例如QQ群图、群相册等。图片在产品中的大量使用拥有诸多好处的同时，也带来以下几点问题： 服务器端出口流量
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