这显示出来的是，扎克伯格的果断与决绝，更让我们看到的是，Facebook所面临的问题的严重程度。...可以说，如果没有扎克伯格对于区块链、元宇宙等新概念的全力拥抱，或许，Facebook早已成为了下一个推特。 尽管如此，扎克伯格依然没有将Facebook带离困境。...一 看看资本市场对于Meta日渐消极的反应，看看Meta员工对于扎克伯格拥抱元宇宙的反感，我们就可以看出一丝端倪。 然而，这并不能够抵消扎克伯格全力拥抱元宇宙的前瞻性和正确性。...很显然，单单从Meta的表现来看，扎克伯格直到现在依然没有做到这一点。...病入膏肓，留给扎克伯格的时间真的不多了。
---- 说的简单一点 首先我们要创建一份预期字符的De Bruijn序列图像(search image) 比如我们知道打了马赛克的字符可能出现abc三种字符 那么他的De Bruijn序列为 aabacbbcca...这样一来我们就可以在序列图像中进行像素化 将得到的像素化结果与马赛克图像比较 通过穷举来得到最近似的结果 复现结果 python depix.py -p [pixelated rectangle image...显然对于自己的序列图像 实验失败了 原因猜测： 有可能是因为在像素化时使用的并非是作者要求的线性滤波器[我只是用了美图秀秀的马赛克] 从而导致了无法匹配 之后有空再试一下吧~~ 总结 在刚开始看到这个工具时...感觉很厉害竟然能够还原马赛克图像 看了一遍之后才发现 对于实现这个功能 限制条件还是很多的 尤其是你需要知道马赛克原始字符会有哪些可能 并且你的序列图像需要与马赛克图像原本的字符拥有相同字体设置...（文本大小，字体，颜色，hsl） 总之 对于随手打了马赛克后的一串文字 就想用这个工具来去掉马赛克 这是不现实的有困难的 [话不能说死] 而作者在说明之中也是说的很清楚这个工具的适用范围 更不要说是打了马赛克的图片了
> plot.ts 正如我们可以清楚地观察到的，这是一个非平稳序列，它的均值和标准偏差随时间变化不是恒定的。 一阶差分序列 为了使序列平稳，我们取序列的一阶差分。...为此，我们为函数提供了一个额外的参数均值/截距 。这个截距是模型的斜率。我们还可以更改模拟序列的标准差。在下面的代码中，我们提供了 1 的平均值和 5 的标准差。...> Rt <- arima.sim > plot.ts 估计随机游走模型 为了拟合具有时间序列偏移的随机游走模型，我们将遵循以下步骤 取数据的一阶差分。...arima使用阶数为 的函数 将白噪声模型拟合到差分数据 c(0,0,0)。 绘制原始时间序列图。 abline通过提供通过将白噪声模型拟合为斜率得到的截距，使用该函数添加估计趋势 。 1....在本课开始时，我们解释了随机游走序列如何是零均值白噪声序列的累积和（即积分）。因此，截距实际上是我们随机游走序列的斜率。 我们可以使用函数绘制趋势线 ，其中 a 是截距，b 是线的斜率。
如下： 这个项目的文档上说，只需要马赛克后的图像，马赛克图像上包含的字符的De Bruijn序列，就可以生成去马赛克的图像。...，说明在解马赛克的过程中，该脚本会计算出待解码图片中每个马赛克方格的大小，再根据这个大小对德布鲁因序列图片进行马赛克处理。...接下来的处理逻辑就是对德布鲁因序列图片打码，再对各种色块进行匹配的流程，后续再进一步分析。 3. 总结 后续再次对去马赛克效果进行多次测试，发现该脚本的适用范围是有限的。...从测试结果和算法上来看，这个算法有如下的局限性。 这个算法的原理是将德布鲁因序列图用相同的马赛克形式进行打码，之后再将打码的序列图像和待解码图像进行对比，查找可能的文字序列。...马赛克形式和算法中的马赛克算法不相同 马赛克模糊度提高（即取平均值的色块大小增加） 马赛克文字的背景颜色尽量不是纯色 对马赛克的文字进行多次打码，也会增加激活成功教程的难度。
• 开题引入斐波那契 • 代码演示：递归、循环 • 递归 vs 循环 • 时间复杂复高，指数型O(2^n)；推导过程 • 占用线程堆栈， 可能导致栈满异常 • 压测演示 ---- 打入门软件开发，斐波那契数列便是绕不过去的简单编程算法...一个老生常谈的思路是递归，另外是循环，今天借此机会回顾并演示时间复杂度在编程中的重要性。...(2) 斐波那契递归调用存在重复计算，时间复杂度是O(2^n),随着n的增加，需要计算的次数陡然增大（业内称为指数型变化）。...= f(1)+...... // 2^n-1次计算 故为斐波那契递归时间复杂度为 O(2^n) 而我们的循环算法不存在以上问题...， 第n个数字需要n -2次计算， 时间复杂度是O(n) 有些童鞋可能没意识到指数型的威力，举个例子， 斐波那契递归算法，第20个数字需要2^20次运算；循环算法只要18次运算。
有人提出了递归算法的时间复杂度问题，的确如此，递归的时间复杂度是随着数量级成指数增长的。 现在补充一个时间复杂度线性增长的方法。多谢朋友的指正。...; System.out.print("请先输入时间:"); Scanner input = new Scanner(System.in); int n...input.nextInt(); long num = Fibonacci.FibonacciQty2(n); System.out.println("经过"+n+"月的时间
本文就是在这样的背景下提出了自适应小波网络（AdaWaveNet）这一改进方法，采用自适应小波变换对非平稳时间序列数据进行多尺度分析，下面我们来看具体建模过程。...小波变换 理解小波变换首先要理解傅立叶变换，我之前曾写过傅立叶变换在时序中应用的文章，大家可以参考。这篇文章我们只讲重点，傅立叶变换有短板，短板在于从时域到频域的映射结果，彻底丢弃了时间维度。...这就是傅立叶变换的不足之处，失去了时间维度信息。那么有没有一种可能，能够同时得到时间和频率两个维度的特征分析结果呢，是可以的，这就是小波变换。...首先小波变换是一种时频分析方法，它通过对原始信号与不同尺度和位置的小波函数进行卷积运算，将信号分解成不同频率和时间分辨率的成分，同时在时间和频率两个域上对信号进行局部化分析，它能够捕捉频率和时间信息。...所以小波变换的结果实际上反映了两个维度：时间和频率，小波变换更适合处理非平稳信号，通过不同尺度的小波函数来捕捉信号在不同时间和频率上的变化，也能够有效地提取信号中的突变、瞬态和局部特征。
最后，研究人员分别通过相位斜率指数（PSI）分别用对delta-theta 和 alpha-beta波段的时间动力学特性进行了分析。...受试者在损伤前额叶皮质区域与相同半脑的顶叶-枕叶位置之间的相位斜率指数如图 3所示。通过对delta波与theta波相位斜率指数的分析发现任务诱发的定向性变化受前额叶皮质损伤选择性的影响。...图3患者减弱的前额叶皮质到顶叶枕叶的delta波与theta波的相位斜率指数 （A）在对损伤单侧视野进行刺激时信息编码、保持与主动加工阶段的平均任务诱发delta波和theta波的相位斜率指数；（B）在进行完整视觉刺激时观察到的相似...delta波与theta波相位斜率指数的变化 相比之下，alpha-beta波的相位斜率指数表明顶叶-枕叶与前额叶皮质的相位斜率指数不受任务需求和前额叶皮质损伤的影响，实验结果如图4所示。...4独立的顶叶-枕叶至前额叶皮质的alpha-beta波的相位斜率指数（A）当在受损单侧视野呈现刺激时，在信息编码、保持与主动加工阶段的平均任务诱发alpha-beta波的相位斜率指数；（B）当在完整单侧视野呈现刺激时
p=18037 根据我们对温度的预测，我们可以预测电力消耗。绘制电力消耗序列图。...相关视频 plot(elect,type="l") 我们可以尝试一个非常简单的模型，其中日期Y_t的消耗量是时间，温度（以多项式形式表示）以及工业生产指数IPI_t的函数。...我们在夏季估计良好（我们预测了8月上半月的高峰），但我们低估了冬季的消耗量。 最后，我们可以忽略解释变量，而直接尝试建立时间序列模型。...plot(elect[passe,"Load"],type="l") 令人担忧的是该序列的异方差，其最小斜率低于最大斜率。...）的预测估计量是独立的，因此我们可以对方差项求和。
p=18037 根据我们对温度的预测，我们可以预测电力消耗。绘制电力消耗序列图：（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。...相关视频 plot(elect,type="l") 我们可以尝试一个非常简单的模型，其中日期Y_t的消耗量是时间，温度（以多项式形式表示）以及工业生产指数IPI_t的函数。...分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测 左右滑动查看更多 01 02 03 04 我们还可以假设自回归形式，其中Y_ {t} 是Y_ {t-1} 的函数 lm(Load...我们在夏季估计良好（我们预测了8月上半月的高峰），但我们低估了冬季的消耗量。 最后，我们可以忽略解释变量，而直接尝试建立时间序列模型。...plot(elect[passe,"Load"],type="l") 令人担忧的是该序列的异方差，其最小斜率低于最大斜率。
Dreem网站 在睡眠过程中， 大脑会在不同的阶段摆动，称之为睡眠阶段（下图所示）。每个阶段都有自己的独有的电学图像模式和特定的脑波。下图涉及随着时间变化的，睡眠阶段变化，称为睡眠时序列图。 ?...将时序性放在一边，之前观察数据后，我提取了每个人的数据，并且根据长时间的清醒期（标签0），把索引分开。下图展示了提出睡眠时相序列图的典型例子。...提取出来的睡眠时相序列图的一个例子 描述性的特征工程：混沌理论 接下来是有趣的(也是最长的)部分!如何最好地描述用于睡眠阶段分类的脑电图信号?...因为我们试图对波和正在发生的事件进行分类:“低”混沌是针对周期性和可预测事件而言的;而“更高”的混沌对应于通常不可预测的事件(如纺锤波，k -complex，这是特定于某些睡眠阶段的模式)。...在这样的医疗背景下，涉及到个人不可挽回地引发了协变量转移的问题。这个问题一直存在，但我的研究结果显示出了很大的泛化潜力。 我感谢我的爱人对马修·沃克的书提出的建议!类似的项目还有很多!
帧差法的基本原理是： 运动目标视频中，可以根据时间提取出系列连续的序列图像，在这些相邻的序列图像中，背景的像素变化较小，而运动目标的像素变化较大，利用目标运动导致的像素变化差，则可以分割出运动目标。...如何进行图像识别 特斯拉全车配备了8个摄像头、1个毫米波雷达、12个超声波雷达来检测外部环境。 8个摄像头是用来来识别现实中的物体。摄像头可以获取路上行人、车辆、动物或其他障碍物等等。...然而视觉系统总会有学习不到的地方。 早几年，特斯拉曾与第三方合作将数据工作外包，但发现标注数据的质量并不高，随后便扩充了自己的团队。 最初特斯拉的大多数的标注还是在2D图像上进行。...不久后，标注开始转移到4D空间，即3D空间+时间维度，并且直接在Vector Space进行标注，数据以一个Clip为最小标注单位。...这次识别马车出现的问题，有人嘲讽道，还没有给马车贴上数据标签呢。 问题是，马斯克前段时间刚刚解雇了加州自动驾驶部门的数据标注员。 特斯拉的「视力」简直让人堪忧。
2.2 慢波睡眠Ravleigh's检验表明，在研究的慢波睡眠时期的开始时间上，有明显的偏离均匀分布，发病高峰出现在凌晨1:00。...我们发现患者年龄与所研究的慢波睡眠期的开始时间之间没有显著的相关性(使用Spearman's秩检验p值为0.40)。...额叶的回归斜率为-0.41/Vyear，颞叶的回归斜率为-0.30/Vyear，顶叶的回归斜率为-0.33/Vyear，枕叶的回归斜率为+0.081/Vyear。...平均来说，当使用频率较低的慢波时，MI>80Hz值通常较高。混合模型分析未能证明该回归斜率与任何叶的患者年龄之间存在显著相关。因此，本研究未能证明慢波嵌套HFO的频谱频带会随着发展而变化。...图4 慢波频谱频段对调制指数MI的影响2.8 连接皮层的白质束与发育性脑梗死共同生长以Vage为自变量的单变量回归模型发现，9464个皮质网格点中有159个(1.7%)呈现显著的正回归斜率，而没有皮质网格点呈现显著的负回归斜率
这两个IGBT不能同时导通，否则就会出现短路的情况。 因此，设计带死区的PWM波可以防止上下两个器件同时导通。也就是说，当一个器件导通后关闭，再经过一段死区，这时才能让另一个导通。...但是PWM波本身占空比小时，空出的部分要比死区还大，所以死区会影响输出的纹波，但应该不是起到决定性作用的。...2.分辨率 也就是占空比最小能达到多少，如8位的PWM，理论的分辨率就是1：255(单斜率)，16位的的PWM理论就是1:65535(单斜率)。...，那么它的分辨率最小就是1:80了，但是，它也快了，也就是说PWM的输出频率高了。 3.双斜率 / 单斜率 假设一个PWM从0计数到80，之后又从0计数到80..........这个就是双斜率 可见，双斜率的计数时间多了一倍，所以输出的PWM频率就慢了一半，但是分辨率却是1：(80+80)=1:160，就是提高了一倍。
如果再考虑绕组中的电流为交流电流，则安导波还是时间的函数。...由于这里我们只分析磁势的空间分布特征和空间谐波，因此可把时间设定为某一个特定时刻(t=t0时刻)，分析该特定时刻的安导波和磁势波，此时安导波和磁势波就仅是空间的函数。...虽然曲线2中不存在了阶梯，也不存在了齿谐波，但由于相数仍然是有限的三相，在一个相带范围内，安导强度是相同的，而这个安导强度就代表了磁势的变化斜率，因此在一个相带范围内磁势增加的斜率是相同的，不同相带范围内由于安导强度不同而斜率也不同...曲线2这条折线，虽然不包含了齿谐波，谐波含量比梯形波小了许多，更接近了正弦基波，但它与正弦基波曲线相比仍然存在着差距，说明仍然存在着谐波，而这些谐波产生的原因是由于用折线逼近正弦曲线时，各段折线的斜率并不是完全按照正弦规律连续变化的...，而是由于相带的划分而引起的各段折线斜率断续所造成的，因此称其为相带谐波。
具体来说，突触强度和效率的局部变化被认为会影响神经元的同步，从而影响慢波特性，如振幅、斜率和负峰的数量。不同的是，远距离(例如，经胼胝体)连接似乎会影响皮层水平上的远距离慢波传播。...熄灯时间在参与者最一致的就寝时间一小时内，所有参与者的起床时间都在早上6点到7点之间。...对于所有检测到的慢波，我们计算并存储了以下感兴趣的参数:持续时间(以秒为单位的过零时间;s)，最大负峰振幅(μV)，下坡(第一个过零点到最大负峰之间);μV/s)、上坡(最大负峰与第二次过零之间);μV...具体来说，计算每个波的“同步分数”，即显示负平均电流值为的通道百分比乘以波的平均斜率(即下行斜率和上行斜率的平均值)。...图4 慢波的起源和终止3.6 同步效率高低的慢波对于每个慢波，根据平均斜率和参与电极的比例计算同步分数，作为慢波同步效率的衡量标准。两组的同步得分分布均为非高斯分布且右偏(图5)。
不仅各地都有新的虚拟电厂开建或投入运行，连相关的概念股也上涨了50%。...要知道，就在一个月前，马斯克也刚宣布一个虚拟电厂项目—— 给家里自备“大储能电池”Powerwall的特斯拉用户，开放一个赚钱的好途径，用户如果有用不完的电，传给电网一度电就能挣两美元。...但区块链在虚拟电厂中仍有一些技术瓶颈有待突破，比如说在涉及到范围较广的交易场景中，区块链的性能就会急剧下降，并且区块链的保密性也会给监管带来一定的难度。...美国地区的虚拟电厂代表，就不得不提特斯拉了。 2015年的时候，马斯克就搞了个家用储能产品Powerwall，它就像块大电池一样，能够储存太阳能的能量，实现用户的居家日常供电。...虽然这个虚拟电厂项目看似起步较晚，但Powerwall可是有不少用户基数的，上线后不久已经有几千用户报名，现在看来，马斯克可谓“早有预谋”（手动狗头）。 国内的起步要稍晚一些。
与非典疫情相比，这次中国确实做出了更快反应，以限制该病向其他地区的传播。但是，尽管尽了最大的努力，许多其他国家还是有许多疑似和确诊的病例。这篇博客文章将具体介绍该病毒的爆发。...中国 知道冠状病毒的爆发起源于中国。因此这应该是首选。尝试看看中国的地区是如何受到影响的。 ? 看到湖北地区显然是该病毒的最高感染者。如前所述，武汉市是湖北省的省会。难怪在湖北看到大量确诊病例。...也许会在以后的博客文章中重新讨论。 ? 该图是中国冠状病毒病例的时间序列图。可以看到，在2月12日至2月13日之间，确诊病例的数量激增，随后斜坡变平。也许有关诊断和治疗的信息在这段时间有所改善？...红色恢复线的斜率朝图的后半部变陡，表明恢复的病例数增加，这一事实得到了支持。� 将注意力从中国慢慢转移到世界其他地区。 ? 韩国是中国境外确诊病例最多的国家。该国有2337例冠状病毒病例。...新加坡的康复率为68％，泰国为66％。亚洲两个邻国似乎在治疗该病毒方面做得非常好。好消息！�� 现在，复制在世界其他地方用于中国的时间序列图。 ? 可以看到，2月23日以后确诊病例的数量急剧增加。
3）我们根据这个动画完成比进行自定义动画实现 4）录制的时候，使用saveFrame保存帧画面成序列图到本地，同时nElapsedFrames递增1，当nElapsedFrames大于等于我们规定的一个...小菜推荐两个 GIF 制作网站，只需要把序列图上传上去，设定好动画帧速度，还可以设置循环次数（默认0为无限次），即可导出。当然，一些朋友可能习惯使用 Photoshop 来处理下，都是可以的。...例子2：时间错位 单个方块从左到右循环有些枯燥和乏味，如果绘制了多个方块呢？如何让多个方块之间有一种时间差的运动？也就是时间错位。...timeLoop的结果只需要通过所需的曲线即可。下面的函数将锯齿波（线性时序）转换为三角波。这将使我们的方块上下移动，而不仅仅是向上移动。...所以总结下，timeLoop和缓动函数都是标准化的，它们可以按任何顺序组合。下面的更改采用timeLoop的结果，使其成为三角波，然后使其具有缓入缓出正弦时序。
马斯克对雷达的嫌弃，业内众所周知。 激光雷达，2019年他就曾放话“用激光雷达的都是傻子，像是人身上长了一堆阑尾。” 毫米波雷达，去年5月北美地区特斯拉Model 3和Y车型上率先取消。...因为马斯克曾经说过，毫米波雷达也不是不行，高分辨率的其实可以胜过纯视觉方案。但可惜当时并没有这样满足马斯克需求的产品。 而除了超高分辨率，Phoenix的4D特性也是马斯克看重的一个点。...比如最近他就透露了这样一个信息： 我们正在从对时间相关性很强但不太好的图片识别过渡到4D（类似于视频）。...这种架构变化已经进行了一段时间，虽然还没有真正应用到生产团队中，但这对全自动驾驶来说才是真正重要的。 因此，综上来看，马斯克现在遇到了合适的毫米波雷达，不介意打破此前的决定，开始了“双向奔赴”。...第一种情况，当前车快速刹车时，毫米波雷达无法很好地跟踪前方车辆。 数据表现就像前车在短时间内反复消失、出现，可能误导自动驾驶系统（黄线）。相比之下，纯视觉方案的表现就足够平滑。
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