一个项目从2013年开始投资，相关数据如下图1所示，求该项目的投资回收期？也就是说，累计现金流等于0的那个时间点。
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一般来说，测量值是按顺序记录的，每一组的终点要大于起点，且下一组一般要大于上一组。然而，由于人工记录可能有误，导致数据可能会出现重叠，例如图1中的单元格B2和C4中的值、单元格C2和B3中的值。我们要找出这些存在重叠的数据，并指出桩号，以便于重新测量校正。
海马在睡眠相关的记忆加工中扮演关键的角色，但目前尚不清楚海马决定哪些特定的睡眠特征。针对局灶性双侧海马损伤和健忘症患者睡眠生理机制的研究可为其提供重要证据，但这样的研究却很少。英国伦敦大学科研人员在Current Biology杂志发表文章研究该问题。实验通过使用家庭多导睡眠仪研究选择性/局灶性双侧海马损伤的记忆障碍患者和匹配对照组在4个夜晚的睡眠，对其睡眠进行综合定性和定量分析，以确定海马对睡眠表型的作用。研究发现：患者的睡眠生理机制和质量的一般特征是完整的。
帕金森患者在手臂伸展时可能会出现不同程度的复发性震颤。来自罗马大学的Alfredo Berardelli等人在Movement Disorders发文，旨在探讨初级运动皮质在复发性震颤中的作用，并与静止性震颤进行比较，研究复发性震颤的病理生理学。
城市暴力的受害者面临患上创伤后应激障碍(PTSD)的风险，这是暴力造成的最严重的后果之一。考虑到PTSD可能与防御反应的低效选择有关，理解运动加工和PTSD之间的关系是很重要的。本研究旨在探讨城市暴力受害者创伤后应激症状(PTSS)的严重程度与视觉威胁线索的运动准备之间的关系。受试者完成了一项选择反应时间的任务，通过忽略一张可能是威胁性或中性的图片。提取的脑电图指标为α频段的运动相关幅度不对称(MRAA)和单侧准备电位(LRP)。研究人员观察到LRP潜伏期延长和反应时间减慢之间存在线性关系，选择性地出现在低PTSS组的威胁处理过程中(与中性相比)，而在高PTSS组中则没有。α MRAA抑制与PTSS也呈线性相关：威胁条件下α-MRAA抑制程度越小，PTSS越大。这些结果表明威胁性线索影响运动加工，而运动加工受城市暴力受害者PTSS的严重程度的调节。
来自剑桥大学心理学部的Victoria Leong等人采用EEG同步测量的方法，记录了成人和婴儿进行眼神沟通时的脑电信号，发现成人的注视会增强婴儿和成人的脑间连接强度。该文发表在PNAS杂志上。 以往的工作发现成人之间有效沟通时，沟通双方的神经活动具有紧密的时间依赖性，而婴儿与成人沟通时，由于缺乏语言沟通，严重依赖像眼神注视这样的社交信号来完成，那么婴儿与成人之间是否存在类似的神经活动表现？来自英国剑桥大学心理学系的研究人员通过运用双EEG记录来评估直接注视是否会增加成人和婴儿间神经偶联来回答这个问题。研究
婴儿与成人之间的沟通，往往会通过一些社交信号如眼神交流来表达自己的意图。以往研究表明，当成年人之间的沟通非常顺畅时，讲话者与聆听者之间的大脑神经活动会趋于一致。然而，尚未有研究探索婴儿与成人交流时，是否有类似的神经响应模式。剑桥大学的研究者通过双EEG技术，探索了在视频情境及真实情境中，眼神注视是否可增强婴儿与成人之间的大脑同步性（即信息耦合）。该研究发表在PNAS杂志。
许多系统设计人员使用Σ-Δ型ADC和RTD（电阻式温度检测器）进行温度测量，但实现ADC数据手册中规定的高性能时有困难。例如，一些设计人员可能只能从16位至18位ADC获得12至13个无噪声位。本文介绍的前端技术能够使设计人员在其系统设计中获得16个以上的无噪声位。
数据库的事务是数据库并发控制的基本单位，一组操作的集合、序列。要么都执行，要么都不执行，是一个不可分割的整体。比如银行的转账，钱从一个账户转移到另一个账户，账户A扣钱账户B加钱，要么都执行，要么都不执行。不可能A扣了钱B没有加钱，也不可能A没扣钱B却加了钱。
如图所示，为三角测距激光雷达的原理图。首先激光发射器（Laser）发射激光，打到物体（Object）表面时，将反射至CMOS相机处，经过相机焦点与图像交于 X 1 X_1 X1。
1、研究背景 增强运动想象的一种方法是动作观察，也就是观察与运动想象任务相关的身体部位的运动。先前的研究表明，镜像神经元通过模仿来进行动作的理解和学习，从而引起相应区域的激活。因此，当一个人观察到另一个实体反映想象的身体运动时，动作观察起到了诱导镜像神经元的刺激作用。 2D和3D运动的事件相关去同步化(ERD)模式有显著差异，3D可视化组的ERD增强。更丰富的可视化和对观察到的运动的更强的所有权可诱导更好的ERD发生。 近期，发表在《IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL SYSTEMS AND REHABILITATION ENGINEERING》杂志上的一篇研究论文通过对握手动作的动作观察，探讨虚拟现实(VR)的丰富沉浸感是否会影响重复的运动想象训练。为了研究显示介质的不同是否会影响进行运动想象时的动作观察，研究者通过两种不同的显示器显示了相同的图形握手动作：沉浸式VR耳机和显示器。此外，该研究以图形情景为刺激，更加强调沉浸式VR中的错觉和具体化对运动想象训练中动作观察的影响。为了检查使用这两种不同介质时的大脑活动，研究者使用了EEG，并识别了感觉运动皮层诱发的神经信号的变化。为了测量不同运动想象任务中空间脑活动模式的可区分性，研究者应用了脑机接口中常用的机器学习技术来学习和区分不同类型的运动想象中的脑活动。
由查表法得到R5=1.422KΩ，R6=5.399KΩ，C4=6500pF，C1=1588pF；C2=4uF，C3=7uF，R7=2.251KΩ，R8=1.125KΩ。
谷歌用一篇诚意满满(财大气粗)的基于实验的综述，试图帮助研究者们「拨开云雾见光明」。论文十分适合该领域的初学者通读，写的十分友好，不过由于涉及到的模型/技术很多，所以遇到不熟悉的部分还是需要自行了解。
患有上肢运动障碍的慢性中风患者的治疗方案一直以来是科学家研究的重点话题。到目前为止，有迷走神经刺激和脑机接口疗法的治疗方案。虽然迷走神经刺激的机制已经被很好地定义，但脑机接口驱动的运动康复的潜在机制在很大程度上是未知的。鉴于跨频率耦合与学习和记忆中涉及的各种高阶功能有关，假设这种特定于节奏的机制与脑机接口影响的功能改善有关。
这就要看你对于项目的设计level了，如果你要求高点，控制柜的密封性有要求的，线缆接口按照标准接口配置的，对控制柜不是很懂的。。。。那么你最好把这些接口选上。免得使用时不知道该接哪
计算机视觉是人工智能的一个领域，训练计算机解释和理解视觉世界。利用来自相机、视频和深度学习模型的数字图像，机器可以准确地识别和分类物体，然后对它们看到的东西做出反应。
自动驾驶汽车的发展已经见证了硬件传感器记录感官数据的容量和准确度的发展。传感器的数量增加了，新一代传感器正在记录更高的分辨率和更准确的测量结果。在本文中，我们将探讨传感器融合如何在涉及环环相扣的数据标记过程中实现更高程度的自动化。
研究人员提出了一种基于深度学习模型的运动想象脑机接口(BCI)。运动想象的脑动力学通常通过EEG作为低信噪比的非平稳时间序列进行测量。研究人员经过调研发现，以往对MI-EEG信号进行分类的方法，由于缺乏时频特征，分类效果不是很理想。在该项研究中，研究人员采用离散小波变换(DWT)对脑电信号进行变换，并提取其有效系数作为时频特征。然后采用长-短期记忆(LSTM)和门控递归神经网络(GRNN)两种深度学习模型对MI-EEG数据进行分类。
首先获取指定顾客对应的购买数量组成的数组，然后取其中出现最多的数值，因此，公式为：
前几天在Python钻石交流群【瑜亮老师】给大家出了一道Pandas数据处理题目，使用Pandas完成下面的数据操作：把data列中的元素，按照它们出现的先后顺序进行分组排列，结果如new列中展示。df打印结果展示如下：。
CREATE TABLE `test` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `c1` varchar(10) DEFAULT NULL, `c2` varchar(10) DEFAULT NULL, `c3` varchar(10) DEFAULT NULL, `c4` varchar(10) DEFAULT NULL, `c5` varchar(10) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_test_c1234` (`c1`,`c2`,`c3`,`c4`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
前天，2021年12月2日，“20211202”，从左往右读或从右往左读都一样，被大家称为“爱的对称日”。引用人民日报的微博：“人生漫长也短暂，愿你永远会为了一朵盛放的花而感到快乐，会为了一顿简单的家常菜笑意盈盈。爱的对称日，愿你的生活充满爱。”
随着各种各样增强版LLaMA的出现，Mixture-of-Expert(MoE)类模型越来越受大家关注。而LLaMA-MoE正是基于LLaMA系列和SlimPajama的MoE模型。它显著的一个好处是减小了模型大小，降低了训练代价。通过以下两个步骤进行构建：
如何限定单元格数据的重复录入又限定单元格内容的位数？明显这个问题需要用到数据有效性这个功能解决。那么如何在设置一个双条件的数据有效性呢？赶紧带大家学起来。
在数据仓库的建设中，通常我们使用Hive处理原始数据（PB级别），进行耗时较长的ETL工作，再将结果数据（TB级别）交由准实时的计算引擎（如Snova）对接BI工具，保证报表的准实时展现。
结构方程模型是基于变量的协方差矩阵来分析变量之间关系的一种统计方法。作为多元数据分析的重要工具。其可以分成两部分：测量模型和结构模型。所谓测量模型主要是研究潜变量（因子）和显变量（测量指标）的关系；结构模型指的是研究潜变量（因子）之间的关系。今天我们给大家介绍一个集合各种潜变量分析的模型的R包lavaan。
摘要：训练大型语言模型（LLMs）面临着显著的内存挑战，主要是由于权重和优化器状态的不断增大。常见的内存降低方法，如低秩适应（LoRA），在每一层中向冻结的预训练权重添加一个可训练的低秩矩阵，从而减少可训练参数和优化器状态。然而，这些方法通常在预训练和微调阶段的性能上都不如使用全秩权重训练，因为它们将参数搜索限制在低秩子空间中，改变了训练动态，并且可能需要全秩热启动。在这项工作中，我们提出了Gradient Low-Rank Projection（GaLore），一种允许全参数学习但比LoRA等常见低秩适应方法更节省内存的训练策略。我们的方法在优化器状态的内存使用上最多减少了65.5%，同时在使用C4数据集进行LLaMA 1B和7B架构的预训练以及在GLUE任务上对RoBERTa进行微调时，保持了效率和性能。我们的8位GaLore相较于BF16基准，将优化器内存进一步降低了82.5%，总训练内存降低了63.3%。值得注意的是，我们首次证明了在具有24GB内存的消费级GPU上（例如NVIDIA RTX 4090）进行7B模型的预训练是可行的，而无需模型并行、检查点策略或卸载策略。
脑机接口（BCI），是一种通过检测中枢神经系统活动并将其转化为人工输出，来替代、修复、增强、补充或者改善中枢神经系统的正常输出，从而改变中枢神经系统与内外环境之间的交互作用的技术。脑机接口技术通过置于头皮或颅内的电极等传感器采集脑神经活动信号，经过信号处理、特征提取、模式识别等过程，可获知人的控制意图、认知或心理状态、神经系统疾病状态等信息，为运动、语言等功能残缺的患者提供新的控制、交流通道或康复手段，也可为健康人群提供更多信息输出通道。随着脑电信号采集技术与信号处理技术的发展成熟，脑机接口技术已逐渐走入临床应用，在诸如中风、注意力缺陷等脑损伤或其他神经系统疾病患者的临床康复中表现出色，为高位截瘫、肌萎缩性侧索硬化症等运动功能障碍患者提供新的运动功能替代方案，为情绪、疲劳、意识状态等的检测和识别提供客观指标。
Identification of immune-enhanced molecular subtype associated with BRCA1 mutations, immune checkpoints and clinical outcome in ovarian carcinoma
C4模型和4+1视图模型是软件架构领域两种重要的架构设计方法。虽然它们在目标和方法上有所不同，但都旨在提供一种系统的、多角度的方式来描述软件系统的架构。在这篇文章中，我们将深入探讨C4模型和4+1视图模型的定义、特点、应用场景以及它们之间的联系和差异。此外，我们还将讨论如何将这两种模型应用于实际的软件开发过程中，以帮助架构师和开发团队更好地理解和设计软件系统。
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数列A满足An = An-1 + An-2 + An-3, n >= 3 编写程序，给定A0, A1 和 A2, 计算A99
参考 Documenting Large Webtext Corpora: A Case Study on the Colossal Clean Crawled Corpus。
有的时候会需要写一段insert的sql，如果主键存在，则update；如果主键不存在，则insert。Mysql中提供了这样的用法：ON DUPLICATE KEY UPDATE。下面就看看它是如何使用的吧！ 首先数据库的原始数据如下： a b c 1 b1 c1 2 b2 c2 3 b3 c3 此时如果执行下面的sql就会报错 INSERT INTO test VALUES(1,'b4','c4'); 报错信息如下，提示无法重复插入： 1 queries executed
Tech 导读 软件系统架构设计的目标不在于设计本身，而在于架构设计意图的传达。图形化有助于在团队间进行高效的信息同步，但不同的图形化方式需要语义一致性和效率间实现平衡。C4模型通过不同的抽象层级来表达系统的静态结构，并提供了最小集的抽象建模元素，为设计人员提供了一种低认知负载、易于学习和使用的高效建模方式。
在Fayson的测试测试环境下有一张Parquet格式的表，由于业务需要对表的字段名称数据类型进行了修改和新增列等操作，导致使用Hive和Impala查询显示的结果不一致问题。
数据库中表存在重复数据，需要清理重复数据，清理后保留其中一条的情况是比较常见的需求，如何通过1条SQL准确的删除数据呢？
打卡，已经成为我们这个时代的热词。上班打卡，下班打卡，跑步打卡，健身打卡，阅读打卡……，确实，通过打卡能够激励我们坚持做一件事情。然而，有时由于各种原因，我们可能偶尔会中断打卡，那么，我们要知道在打卡记录中，连续打卡（也就是坚持）的最长天数，应该怎么做呢？这就是今天我们想要用公式来解决的问题。
上篇文章 的投票让我有点无奈，大家是不是都商量好了？那就。。anyway 这篇先来拓扑排序～
在最新发布的论文《Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer》中，谷歌提出预训练模型 T5，参数量达到了 110 亿，再次刷新 Glue 榜单，成为全新的 NLP SOTA 预训练模型。
迷你图是一种简洁而有效的数据可视化方式，常用于展示趋势和变化。它通常由一组小型的线条或柱状图组成，用于表示数据的变化情况。迷你图的主要特点是占用空间少且易于理解。
2023 年 12 月 28 日，为期两天的顶级技术盛会 QCon 全球软件开发大会暨十五周年大会在上海顺利开幕。本次大会以“启航·AIGC 软件工程变革”为主题，策划了 LLM 时代的性能优化、加速声称是 AI 落地的最佳实践、GenAI 和通用大模型应用探索等 20 余个演讲专题。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 从一道有趣的题目开始分析： 假设某个表有一个联合索引（c1,c2,c3,c4）以下选项哪些字段使用了该索引： A where c1=x and c2=x a
本文转自： http://www.blogjava.net/decode360/archive/2009/04/15/292362.html
C4模型（C4 Model）是一种用于描述软件系统架构的轻量级模型，其目标是通过简化、清晰和易于理解的方式来表达系统的不同层次的架构信息。C4代表了“上下文”（Context）、“容器”（Container）、“组件”（Component）和“代码”（Code）这四个层次。C4模型的作者是Simon Brown，他在其著作《Software Architecture for Developers》中首次提出了这一模型。
大脑中振荡活动的起源目前仍有争议，但许多假说都认为它们反映了大脑区域之间的相互作用。本文中，我们通过控制两个人类大脑区域之间的耦合强度来检验这种可能性，这两个区域是腹侧前运动皮层(ventral premotor cortex, PMv)和初级运动皮质(primary motor cortex, M1)，并且检测其对运动系统中可测得(基于脑电图)的振荡活动的影响。我们增加或降低耦合强度，同时保持对通路中每个组分区域的影响不变。这是通过使用两种不同模式的经颅磁刺激PMv和M1成对脉冲刺激来实现的，其中只有一种方式增加了PMv对M1的影响。虽然刺激方案的时间模式不同，但它们由相同数量的M1和PMv脉冲组成。在一项运动任务中，我们测量了参与者做一个事先准备好的动作(Go)或不做(No-Go)时，对α、β和θ波段活动的影响。通过激发PMv - M1通路的同步突触前和突触后活动，增强了PMv和M1之间的皮层连接，分别增强了Go和No-Go试验中的β和θ振荡节律。α节律几乎没有变化。相比之下，在Go和No-Go试验中，PMv对M1影响的减弱分别降低了β和θ振荡节律。这表明PMv-M1通路中的皮质-皮质交流频率可以按照Hebbian棘波时间依赖可塑性被调节。本文发表在PNAS杂志。
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