一般来说，在进行EEG信号采集时，参考电极一般放置在Cz电极附近（Cz-Cpz电极中间）、某一侧乳突/耳垂（似乎放置在单侧乳突的比较多）等。但是在进行EEG信号分析时，依据数据分析的目的，往往需要对EEG进行重参考或者说是参考电极的转换。目前，采用比较多的参考电极方案是双侧乳突/耳垂平均参考、全局平均参考（common average reference，CAR）等。此外，电子科技大学尧老师提出的Reference Electrode Standardization Technique (REST)参考技术似乎也越来越受到关注。本文，笔者重点详细介绍如何对不同的EEG参考电极方案进行相互转换。
分析之前小吐槽一句，这题自己真的没想到O(log(m+n))的方法，只能想到O(m+n)的归并，没想到怎么去使用二分，后来看了题解也是才明白。但也算自己理解了和大家分享一下。
在一个 m*n 的棋盘的每一格都放有一个礼物，每个礼物都有一定的价值（价值大于 0）。你可以从棋盘的左上角开始拿格子里的礼物，并每次向右或者向下移动一格、直到到达棋盘的右下角。给定一个棋盘及其上面的礼物的价值，请计算你最多能拿到多少价值的礼物？
概要： 这篇博客和博客 学习笔记|主成分分析[PCA]及其若干应用、学习笔记|独立成分分析(ICA, FastICA)及应用 属于一个系列，简单地介绍非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF)。 关键字： 非负矩阵分解; NMF
https://www.cnblogs.com/techflow/p/12441002.html
LeetCode 63. 不同路径 II : https://leetcode.cn/problems/unique-paths-ii/
今天是LeetCode第46篇文章，我们一起来LeetCode中的77题，Combinations（组合）。
partition使用第一个元素t=arr[low]为哨兵，把数组分成了两个半区：
而快速排序虽然也是拆分，但是拆分之后的操作是从数组中选出一个中间节点，然后将数组分成两部分。
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
对于二分题，其实就是设定一个中间值 mid, 然后通过这个值进行一个判断 check(mid)， 通过这个函数的返回值，判断将不可能的一半剪切掉；
回顾下二分查找的思想，若序列呈升序，我们求出中间值mid，并判断是否满足条件。满足条件输出答案，若不满足将正确答案与mid进行大小的判断，如果比mid大，说明答案在右侧，更新查找区间的最小范围；如果比mid小，说明答案在左侧，更新查找区间的最大范围。
【字符串】最长回文子串 ( 蛮力算法 ) 【字符串】最长回文子串 ( 中心线枚举算法 ) 【字符串】最长回文子串 ( 动态规划算法 ) ★ 【字符串】字符串查找 ( 蛮力算法 ) 【字符串】字符串查找 ( Rabin-Karp 算法 )
这部分代码定义了一个名为Solution的类，并在该类中定义了一个名为findMedianSortedArrays的方法。方法接受两个已排序的数组nums1和nums2作为输入。如果nums1的长度大于nums2的长度，则交换两个数组，以确保nums1是较短的数组。
在一个 n * m 的二维数组中，每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。 难易程度：easy
https://leetcode-cn.com/problems/minimum-window-substring/
摘要：在老龄化人群中观察到记忆力下降，这是痴呆症后期发展的一个危险因素。了解老年人的记忆如何保存一直是一个重要的话题。本研究考察了记忆力与年轻人相当的老年人的血流动力学特征。在本研究中，45名年轻人和45名老年人执行了不同难度级别（即要记住的项目）的视觉记忆任务，并通过功能性近红外光谱（fNIRS）测量了他们在每个级别下的脑血流动力学。结果表明，在难度较高的情境下，老年人比年轻人表现出更高的激活。此外，表现与年轻人相当的老年人（即能够记住六个项目）表现出更多的右侧激活。然而，那些无法做到这一点的老年人表现出更多的左侧激活。结果表明，表现优异的老年人通过在特定的大脑区域招募认知资源而拥有成功的补偿机制。
这次的比赛是贝壳赞助的，奖品好坏不谈，居然只有1-10名才能获得贝壳的内推码……有点蚌埠住。
划分步骤很简单：将当前数组分成两半（如果N是偶数，则将其完全平等，或者如果N是奇数，则一边稍大于一个元素），然后递归地对这两半进行排序。
今天是LeetCode专题的第45篇文章，我们一起来看看LeetCode的76题，最小窗口子串Minimum Window Substring。
在数据结构与算法的排序中，我们很多人可能更多的熟悉冒泡排序、快速排序、归并排序。可能对堆排序、桶排序、计数排数等比较生疏，其实这个也没啥复杂的，算法的排序中，我们很多人可能更多的熟悉冒泡排序、快速排序、归并排序。可能对堆排序、桶排序、计数排数等比较生疏，其实这个也没啥复杂的，桶排序是所有排序中最简单的排序之一。 没毛病老铁，就是最简单的之一。并且桶排序和计数排序，基数排序有很多相似和渊源之处。
Go 中的赋值运算符用于给变量赋值，例如 = 运算符用于将一个表达式的值赋给一个变量。此外，Go 还提供了多种复合赋值运算符，例如 +=、-=、*= 等。本文将介绍 Go 中的赋值运算符及其使用方法。
题目：给定一个长度为n的数组 a1, a2, …an. 接下来有q次查询, 每次查询有两个参数l, r. 对于每个询问, 请输出 al + al + 1 + … + ar
利手性在生命早期就已经发展起来了，但与之相关的大脑结构和功能连接模式仍然不清楚。在这里，我们调查了在青少年大脑认知发展（ABCD）研究中，9-10岁儿童的利手性和大脑连接偏侧化之间的关系。与右撇子相比，左撇子左手运动区整体功能连接密度增加，右侧运动区整体功能连接密度降低。基于功能连接计算的利手指数为左利手性和右利手性提供了更明显的区别。在单模态感觉运动皮层、跨模态皮层和小脑中，手-运动功能连接的偏侧化随利手性的变化而变化（P < 0.001），并在发现和复制子样本中的所有感兴趣区域复制。在这里，我们展示了在左利手性、右利手性和混合利手性儿童的结构连接、大脑形态测量和皮质髓磷脂没有差异的情况下，利手性和功能连接模式的偏侧化之间的强关联。
tags : Divide And Conquer Dynamic Programming Array
给你由整数组成的山脉数组 arr ，返回任何满足 arr[0] < arr[1] < ... arr[i - 1] < arr[i] > arr[i + 1] > ... > arr[arr.length - 1] 的下标 i 。
这是力扣的 724 题，难度为简单，解题方案有很多种，本文讲解我认为最奇妙的一种。
假设有一个很长的花坛，一部分地块种植了花，另一部分却没有。可是，花不能种植在相邻的地块上，它们会争夺水源，两者都会死去。
Calculate the number of toys that land in each bin of a partitioned toy box.
LeetCode 62.不同路径 : https://leetcode.cn/problems/unique-paths
和卡方检验类似，费舍尔精确检验同样也是分析两个分类变量关联性的假设检验，适用于样本个数很小的情况。在卡方检验中，对应的统计量只有在样本数量足够大的情况下才符合卡方分布，所以卡方分布中做了近似处理，近似认为对应的统计量服从卡方分布，而费舍尔精确检验在分析对应的p值时没有做任何的近似处理，所以称其计算出来的p值很精确。
今天我们学习第31题下一个排列，这是一个中等的数组题。我们先看看这道题的题目描述。
难度顺序： 。 5661. 替换隐藏数字得到的最晚时间 给你一个字符串 time ，格式为 hh:mm（小时：分钟），其中某几位数字被隐藏（用 ? 表示）。 有效的时间为 00:00 到 23:59
1 . 组合分析方法使用 : 使用组合分析方法证明组合数时 , 先指定集合 , 指定元素 , 指定两个计数问题 , 公式两边是对同一个问题的计数 ;
一、数据降维 对于现在维数比较多的数据，我们首先需要做的就是对其进行降维操作。降维，简单来说就是说在尽量保证数据本质的前提下将数据中的维数降低。降维的操作可以理解为一种映射关系，例如函数
给你一个整数数组 nums，找到峰值元素并返回其索引。数组可能包含多个峰值，在这种情况下，返回 任何一个峰值 所在位置即可。
实现序列命令解析: 该功能实现了对序列任务的解析,我们可以将需要执行的命令写成序列,当需要使用时可直接执行任务.
第一种情况：左侧或右侧有一个1，那么把这个1删去，对应的方案数为\(f[i - 1]\)
位运算隐藏在编程语言的角落中，其神秘而又强大，暗藏内力，有些人光听位运算的大名的心中忐忑，还有些人更是一看到位运算就远远离去，我之前也是。但狡猾的面试官往往喜欢搞偷袭，抓住我们的弱点搞我们，为了防患于未然，特记此篇！
我们照惯例来看看LeetCode周赛。这次的周赛是上海诺基亚贝尔赞助的，我也不清楚诺基亚贝尔和诺基亚是什么关系……这次的奖励也很有意思，除了前200名有内推机会之外，前50名还能获得校园学创班的机会……
你是产品经理，目前正在带领一个团队开发新的产品。不幸的是，你的产品的最新版本没有通过质量检测。由于每个版本都是基于之前的版本开发的，所以错误的版本之后的所有版本都是错的。
给你一个整数 n ，表示下标从 0 开始的内存数组的大小。所有内存单元开始都是空闲的。
文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书
系列五我们一起学习并实战了支持向量机的分类和回归，见下面链接： 文末附代码关键字，回复即可下载。 今天，我们一起学习下决策树算法，该算法和SVM一样，既可以用来分类，也可以用来回归。之前系列的文章，我们大多都是先学原理，再来实战，今天我们反着走一遭，先来实战，再看原理。因为决策树这个算法的模型是可以可视化的，所以看过模型之后，再去理解原理会easy些。今天的主要内容如下： 决策树分类实战 决策树算法简介 决策树回归实战 决策树稳定性分析 一. 决策树分类实战 决策树其实是一种很容易理解的一种算法，我们来
身为C++的零基础初学者，短期内把《C++Primer》啃下来是一个比较笨但是有效的方法，一方面可以掌握比较规范的C++语法（避免被项目中乱七八糟的风格带跑偏），另一方面又可以全面地了解C++语法以及C++11新标准（后续要做的事情就剩下查漏补缺，不断完善自己的知识体系）。
对于现在维数比较多的数据，我们首先需要做的就是对其进行降维操作。降维，简单来说就是说在尽量保证数据本质的前提下将数据中的维数降低。降维的操作可以理解为一种映射关系，例如函数
将给定的整数转换为罗马数字需要找到上述 13 个符号的序列，这些符号的对应值加起来就是整数。
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