论文题目:《node2vec Scalable Feature Learning for Network》发表时间: KDD 2016 论文作者: Aditya Grover;Aditya Grover; Jure Leskovec论文地址: DownloadGithub: Go 概述 node2vec is an algorithmic framework for representational learning on graphs.
探测器profiler给定输入,生成程序如何花费时间报告.记住:性能不仅由机器码主导.可告诉你如何使算法更快.可分析时间/内存/线程竞争. 程序慢时,要探测.诊断性能,理解程序.定期基测,不时探测,来检查程序. 如何取数据? 采样:中断过程,收集数据,循环…更快. VTune提供检测和跟踪
目录 1 前言 2 选题分析 3 前置电路设计 4 理论分析 4.1 离散傅里叶变换基础 4.2 采样点数和采样频率的确定 4.3 频谱泄露与窗函数 4.4 失真度计算公式 5 代码分享 5.1 采样相关代码 5.2 FFT变换代码 5.3 求失真度 5.4 其他 5.5 成品 6 结尾 1 前言
1.之前一直不是很理解的中断、触发、中断服务函数,今天感觉自己想通了,在电机控制,一般都说定时器触发ADC采样,可在定时器1的中断服务函数中又进行读取电流值操作。目前我的理解是:若设置ADC为软件触发,则需在定时器1中断服务函数中读取电流值,若设置ADC为硬件触发,就不用在中断服务函数
时序数据,也就是时间序列的数据。 像股票价格、每日天气、体重变化这一类,都是时序数据,这类数据相当常见,也是所有数据科学家们的挑战。 所以,如果你有朝一日碰到了时序数据,该怎么用Python搞定它呢? 时序数据采样 数据集 这里用到的例子,是2011年11月到2014年2月期间伦敦家庭的用电
SimpleX: A Simple and Strong Baseline for Collaborative Filtering (CIKM’21) 人大高瓴、华为诺亚方舟和清华深圳院的工作。清华前一阵开源了一个CF的baseline,这篇文章就是基于这个库。 看了上面两篇文章 (UltraGCN、GF-CF),再结合SGL,我觉得可以设计一个对比学习loss,不需
Arduino是很火的开源硬件平台之一,今天利用Arduino结合PID控制算法来实现位置跟随运动。 实验初步硬件平台如下: 位置检测元件使用的是一个夏普红外传感器,其技术规格如下所示 信号类型:模拟输出 探测距离:4-30cm 工作电压:4.5~5.5V 标准电流:33mA 接口类型:PH2.0-3P 最大尺寸:40x20x13.
作者:陈玉|涛思数据 小T导读:作为一款高性能的时序数据库,TDengine提供了强大的数据分析功能。在TDengine官网的第一个章节里,有这样的描述:“无论是十年前还是一秒钟前的数据,指定时间范围即可查询。数据可在时间轴上或多个设备上进行聚合。” 今天,我们的主角就是上文中“可在时间轴
简介 YUV,是一种颜色编码方法,跟RGB是同一个级别的概念,广泛应用于多媒体领域中。也就是说,图像中每一个像素的颜色信息,除了可以用RGB的方式表示,也可以用YUV的方式表示。 与RGB的对比 体积更小 如果使用RGB 比如RGB888 (R、G、B每个分量都是8bit) 1个像素占用24bit(3字节) 如果
一、SPI简介 SPI(Serial Peripheral Interface)是串行外设接口的缩写,SPI是高速的,**全双工**、**同步**的串行通信总线;SPI采用主从方式工作,一般有一个主设备和一个或多个从设备;SPI需要至少4根线,分别是MISO(主设备输入从设备输出),MOSI(主设备输出从设备输入)、SCLK(时钟)、CS(chip s
1.基础知识: 1.Textures(纹理) 纹理是一个2D图片(甚至也有1D和3D的纹理),它可以用来添加物体的细节。可以存储凹凸信息,不用给网格模型添加额外顶点。 2.texture coordinate(纹理坐标) 为了将纹理映射到三角形,我们需要告诉三角形的每个顶点它对应于纹理的哪个部分。 因此,每个顶点都应该有
琢磨了好久 我发现一个重大的问题 现在是2021年11月7日 qq目前的版本不支持48000hz的声音采样频率 所以会出现麦克风功能正常 但qq 或部分应用无法使用的问题 解决方案如下: 目前只能将声音采样频率降低降到44100hz或者更低即可。
客户端采样配置 当使用配置对象实例化跟踪器时,可以通过sampler.type和sampler.param属性选择采样类型.Jaeger库支持以下采样器: 常量(sampler.type=const)采样器始终对所有traces做出相同的决定。 它要么采样所有跟踪(sampler.param=1),要么都不采样(s
概述: 在芯片的资料上,有两个非常特殊的寄存器配置位,分别是 CPOL (Clock POlarity)和 CPHA (Clock PHAse)。 CPOL配置SPI总线的极性 CPHA配置SPI总线的相位 极性和相位,这么专业的名词,非常难理解。我们不妨从时序图入手,了解极性和相位的效果。 SPI总线的极性 极性,会直接影响SPI总线空闲
电路中经常用到A/D转换器,但对于原理有没有想进一步了解下,以显示自己不止于小白呢,那么请往下看。 ----A/D转换器的分类---- 包括并联比较型(也叫Flash型)、SAR型(逐次逼近型)、Σ-Δ型等。 并联比较型A/D转换器属于直接A/D转换器,能将输入的模拟电压直接转换为输出的数字量,由电压比
在实际应用中,外部输入的异步信号需要经过系统时钟的同步化,且将输入的异步信号整形成宽度位一个时钟周期的脉冲信号。 1 module clk_syn( 2 clk, 3 reset, 4 s_in, 5 s_out 6 ); 7 8 input clk; 9 input reset; 10 input s_in; 11 output s_
何为语义分割? 语义分割结合了目标检测、图像分类和图像分割等技术。图片输入,通过语义分割模型对原有图像分割成具有一定语义含义的区域块,识别出每个区域块语义类别,最终得到与原图像等大小具有逐像素语义标注的分割图像。 四幅图分别代表(a)目标分类,(b)识别与定位,(c)语义分割,(
Prony算法是基于指数函数的线性组合对采样数据进行拟合,其中指数项个数为Prony算法模型的阶数。 设采样数据为x(0),x(1),…,x(N-1),令: 在上式中,N为采样数据的个数;k为模型阶数,且N≥2k;Ak为振幅;αk为衰减因子;fk为频率;φk为相位;Δt为采样间隔。 使平方误差: 最小便可以求出{Ak,
一.声音的本质:声音是由物体的振动产生的,这种振动引起了周围空气压强的振荡,我们称这种振荡的函数表现形式为波形. 声音有振幅,振幅的主观感觉是声音的大小。声音的振幅大小取决于空气压力波距平均值(也称平衡态)的最大偏移量。【这些物理知识,大家了解一下就行了】 二.声音的物
(1)下采样 Downsampling 一般下采样是通过构造一个三维体素栅格,然后在每个体素内用体素内的所有点的重心近似显示体素中的其他点,这样体素内所有点就用一个重心点来表示,进行下采样的来达到滤波的效果,这样就大大的减少了数据量,特别是在配准,曲面重建等工作之前作为预处理,可以很好的提
论文Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 是图像分割的milestone论文。 GitHub - shelhamer/fcn.berkeleyvision.org: Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation by Jonathan Long*, Evan Shelhamer*, and Trevor Darrell. CVPR 2015 and PA
Native Instruments Kontakt 6 是一款权威可靠的采样平台。KONTAKT 为许多最大型的采样乐器音源提供了引擎动力,其内置的原厂库就包含了 55+ GB 充满细节、创意与表现力的乐器音源,只需将采样拖放入乐器音源界面之中,即可随意玩转属于你的声音,以及使用强大的采样编辑与乐器制作选项
对于一个二维的Datafram序列部分如图,实现对其中间空缺值的填补。 这里用到了pandas库中的重采样 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd #导入库 df = pd.read_csv(path) df = df.drop_duplicates(['time'])#为防止有重复索引序列,将其删除
实际图像 \(\to\) 数字图像: 是一个离散化的过程。包括了 空间采样 和 幅值量化 空间采样,对应着图像的像素(Pixel)和分辨率(Resolution) 幅值量化,对于灰度图而言,对应着灰度级(Gre level) e.g: 一个 512x512像素的图片,灰度级为256。即一个像素占用 8 bit。整个图片大小为 \(512*512*
深度学习图像处理目标检测图像分割计算机视觉 03--传统方式的图像处理 摘要一、图像分割1.1 基于阈值的分割方法1.2 基于边缘的分割方法1.3 基于区域的分割方法1.3.1 种子区域生长法1.3.2 分水岭算法 1.4 基于图论的分割方法1.4.1 Graph Cut1.4.2 GrabCut 二、人脸检测2.1