为什么这样子？

最新推荐文章于 2022-11-03 18:35:05 发布
最新推荐文章于 2022-11-03 18:35:05 发布
阅读量127 收藏
点赞数

　　学习和不学习的效果很难在短时间内体现出来。道理我们都知道，但是有时候我们很容易理解道理却很难去做到！个人经历：有时候会很懒惰，如果一件事不是特别紧急往往都会往后拖延，中午吃饭的时候，打游戏正high呢！如果不是特别饿的话我就会懒得去吃了，只有在饿的时候才会想起来自己还没有吃饭。同样的，自考的事项现在也是如此，如果不到考试前一个星期，自己根本就不会完完全全静下心来而学习！

　　学习的一个很典型的特征就是很难在短时间内看到学习的效果。正如我们所了解的那样：勤学如春起之苗,不见其增,日有所长。辍学如磨刀之石,不见其损,日有所亏。学习量的积累会随着自己的学习而提高，但是质的变化确实暂时的看不出来，这也会引发一个让人很头疼的问题：学习三分热情！学了两三天就放弃了，因为自己没有看到自己的提高，而自己没学习也没有看到什么危害！这一天我没有学习我还是很快乐的度过的。在这里给大家分享一下网友在微博中相互转载的数学公式：1.01的365次方等于37.8，0.99的365次方等于0.03，差距是在日积月累的对比中而体现的；这也正如我们所了解的那样：不学习的危害是日积月累的，一天两天看不出来，一月两月也不明显，但是等到时间跨度的加大，别人学习一年，而你却在这一年中轻松越快的虚度了，结果正如我们上面所说的那个公式那样。

　　再来看一下我们的正题：为什么不提倡提前回家？好不容易的坚持学习了一个学习，马上到家的那种喜悦让人很容易的失去目前所应该专注的学习任务。有的同学不免说了：对于我们这种闻着伤心，听着流泪的‘苦难’的学习历程，好不容易我们放假了，还不让人回去，忒**！但是回头想想，当初我们的选择是怎么样的？既然自己当初做出了自己所认为的最为理性的选择，那么我们应该学会为自己的行为负责！毕竟生活已经不是我们小时候玩的那种可以反悔的游戏象棋了！既然选择了自己的成长道路，那么就应该为自己的成长道路流出汗水和努力，不是么？

　　小时候，觉得很崇拜，觉得：好好学习，天天向上就是真理！但是到了高年级的时候，开始认为这是一个谎言，因为自己或多或少的都跟随这周围的环境一起浑浊了！但是，现在想起来，天天向上何尝不是我们应该努力的方向呢！学如逆水行舟，不进则退！学习就是一场保龄球比赛：10个瓶子，你如果每次砸倒9个瓶子，得90分；而你如果每次能砸倒10个瓶子，最终得240分。社会记分规则就是这样：只要你每次比别人稍微优秀一点，能再多坚持一会儿，就可能赢得更多机会~~~~

iteye_20659
关注
C/C++程序员为什么要了解汇编？了解汇编有哪些好处？如何学习汇编？
dvlinker的技术专栏
10-09 14万+
本文详细讲解了C++程序员为什么要了解汇编，了解汇编都有哪些具体的好处，如何学习汇编，以及如何看懂汇编代码上下文等，希望能给大家提供一定的借鉴或参考。
dp线长什么样子_显示器上的DP接口是什么接口？
weixin_39822629的博客
12-20 6117
DP接口是DisplayPort的缩写，和HDMI一样DisplayPort也是一种高清数字显示接口标准，DP是DVI的继任者，在后者传输视频信号的同时加入对高清音频信号传输的支持。以下是详细介绍：1、DP接口是DisplayPort的缩写，DisplayPort也是一种高清数字显示接口标准，和另一种常见的高清视频接口HDMI一样，都是采用可以传输高清音频视频；2、作为DVI的继任者，Displa...
java枚举编译后是什么样子？
guohengcook的博客
07-29 3455
在java中，我们经常使用枚举来表示有限值的集合。 像下面的这个枚举类： public enum Level { HIGH, MIDDLE, LOW; } 那么，枚举类编译之后，是个什么样子呢？ 在JDK1.8.0_152环境下，我们使用javac编译这个枚举类，得到Level.class字节码文件。 利用javap我们反编译Level.class字节码文...
dp线长什么样子_dp接口是什么
weixin_29214691的博客
12-30 5284
展开全部DisplayPort(简称DP)是一个由PC及芯片制造商联盟开636f70793231313335323631343130323136353331333433653936发，视频电子标准协会(VESA)标准化的数位式视讯接口标准。该接口免认证、免授权金，主要用于视频源与显示器等设备的连接，并也支持携带音频、USB和其他形式的数据。作为DVI的继任者，DisplayPort将在传输视频信号...
类图是什么？
java领域分享
05-16 4万+
UML类图，UML中的一种重要图形，是在面向对象语言用中用来表示一个类。 如下图所示（它由两部分组成，类和类之间的关系）： 动物UML类图 01 类 类是具有相似结构、行为和关系的一组对象的描述符，是面向对象系统中最重要的构造块。 如下图所示，就表示一个类： 三个格子从上至下分别表示： 类名称（如果是接口，就使用斜体表示） 类的特性（一般是类的字段和属性，可以没有） 类的操作（一般是类的方法或行为） 它们前边的符号有以下几类： “+”表示public “-”表示private
html5页面长什么样子,H5是什么？5分钟就能全面了解什么是html5页面
weixin_34043312的博客
06-04 5093
H5突然火了通过微信和朋友圈的快速发展，H5靠着无需下载、即点即用的属性迅速上位，一跃变成炙手可热的小鲜肉。相比电视、杂志、户外广告等传统媒体呈逐年下降的趋势，品牌营销在数字和移动方面的投入在逐年上升，而且，在所有渠道预算中移动技术的投入增长最快，远远高于其他渠道的增长。移动营销已是大势所趋。那么，H5是什么技术？H5，是HTML5的简称，它就是一种高级网页技术。html与html5有什么区别？只...
什么是系统？
qq_52309640的博客
07-22 2万+
介绍了什么是系统以及一些常见的系统。
python：神经网络的卷积核，权重矩阵长什么样子？
养乐多的博客
11-03 2271
很多人在做深度学习的时候，都把神经网络看成了一个黑盒子，只管输入不同的训练样本和标签，就可以预测出来和训练样本标签相似的结果。想必不少人也研究过神经网络的计算过程，在研究中一定会学到梯度下降算法和损失函数，也一定会了解到卷积核和反向传播求导等概念。这里可以看到卷积核的大小为64页9行1列，这就是PointNet中点云的特征列数从3列变成64列的原因。可以看到模型保存了训练迭代次数epoch，分类精度iou，模型参数（卷积核等）字典，优化函数参数。①打印模型，我们可以看到.pth保存的是一个字典。
dp线长什么样子_如何选一根好的DP线？不同DP线有什么区别？
weixin_39627699的博客
12-20 1万+
随着屏幕更新换代频繁，足以说明我们对高分辨率画质的追求，但是不少人却忽略了一根不起眼的DP信号连接线，如果没有高带宽和高刷新率的线材，再好的显示器也接收不到流畅稳定的画面，即便升级了所有其他硬件，最后也差临门一脚。DP线虽然看着不起眼，但选择起来却是一个技术活。所以今天要说的主角就是DP线，究竟这根线有什么用？如何选一根好的DP线？不同DP线有什么区别？让我们一起带着问题往下看吧！什么是DP线？D...
腾讯面试题： 百度搜索为什么那么快？
热门推荐
小松与蘑菇
05-07 5万+
我还记得去年面腾讯时，面试官最后一个问题是：百度/google的搜索为什么那么快？ 这个问题我懵了，我从来没想过，搜素引擎的原理是什么 然后我回答：百度爬取了各个网站的信息，然后进行排序，当输入关键词的时候进行文档比对……巴拉巴拉 面试官：这不是我想要的答案 我内心 这个问题我一直耿耿于怀，终于今天，我把他写出来，以后再问，我直接把这篇文章甩给他！！！ 两个字：倒排，将贯穿整篇文章，也是面试官...
数据结构|数组为什么这么快？
做一个认真的程序员
07-31 3196
我相信在很多地方，大家在进行数据结构的比较的时候，说到数组，第一反应就是—快，但是为什么快呢？数组到底快在哪里呢？不知道大家是否有思考过这个问题，这篇文章，我就讲讲我对数组的一些看法，抛砖引玉，希望大家多多交流！ 文章目录数组到底哪里快？查找快吗？为什么数组能支持随机访问呢？答案：举例分析： 我们要分析的第一个问题是： 数组到底哪里快？查找快吗？ 可能有的同学第一反应利用数组进行查找的话，时间...
区块链3.0是什么样子的？
01-20
那么，区块链 3.0 究竟是什么样的呢？之前，曾有人类比说，区块链 3.0 可能是像操作系统一样的应用平台。在仔细分析 EOS 等典型的区块链 3.0 项目后，我们提出，区块链 3.0 可能是价值交易的云服务平台。也即，不是...
gitlaw-au:有没有想过如果在Github上实行英联邦立法会是什么样子？
05-21
有没有想过如果在git / Github中提供澳大利亚立法会是什么样子？ gitlaw-au是我的2015 #govhack项目 我不太适合GovHack。...哦！ 浏览Markdown当前行为（截至2015年7月5日） M N O P Q R S T U V W X Y Z 地位 ...
matlab褐色颜色代码-watch-the-hearing:有没有想过将声波转换为可见的电磁波会是什么样子？
05-27
对于该任务，我们只需要在数学上提取电磁波并将其转换为声波-并不是一个大问题。 还记得模拟收音机吗？ 这实际上是一个实时变压器。 但是收音机的工作频率范围对眼睛来说太低了，无法识别。 现在假设，我们将在光...
一个基于 Python 的 Telegram 机器人，用于管理和控制 115 网盘，支持离线下载、视频上传、目录同步等功能.zip
08-23
一个基于 Python 的 Telegram 机器人，用于管理和控制 115 网盘，支持离线下载、视频上传、目录同步等功能.zip
基于扰动观察法的光伏MPPTBoost变换器最大功率点跟踪技术研究
08-23
光伏最大功率点跟踪（MPPT）技术及其在光伏发电系统中的重要性。重点讨论了基于扰动观察法（P&O）的MPPT技术和MPPT Boost变换器的应用。扰动观察法通过周期性改变光伏阵列的工作电压或电流并观察输出功率变化，进而调整工作点，确保光伏阵列始终处于最大功率点附近。而MPPT Boost变换器则通过高效的电压或电流控制，进一步提高了系统的输出效率。两者结合使用，在光强和温度等环境条件变化时，能够显著提升光伏系统的发电效率和寿命。 适用人群：从事光伏系统设计、安装和维护的专业技术人员，以及对清洁能源技术感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：适用于需要优化光伏系统性能的场合，如太阳能电站、分布式光伏发电系统等。目标是提高光伏系统的发电效率，降低能耗，延长设备使用寿命。 其他说明：本文不仅提供了理论依据和技术细节，还强调了清洁能源发展的重要性和未来的研究方向。
2015-2018年咸海流域1km归一化植被指数8天合成数据集
最新发布
08-23
数据说明文件
COMSOL多物理场耦合模拟：流体与多孔介质壁面反应及转化率研究
08-23
使用COMSOL软件对流体通过多孔介质壁面时发生的复杂反应进行建模和仿真的全过程。模型涵盖了流体力学、传热学以及化学反应动力学三个主要物理场，重点关注了流体流动过程中伴随的温度变化对反应速率的影响，以及最终的转化率计算。文中不仅提供了具体的模型构建步骤，如创建物理场、设置多孔介质属性、定义反应速率表达式等，还分享了一些实际操作中的经验和技巧，例如网格划分、参数调整等方面的心得。 适合人群：从事多物理场耦合仿真、化学工程、材料科学等领域研究的专业人士和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要深入理解和掌握COMSOL多物理场耦合仿真技术的研究人员，特别是那些关注流体与固体表面相互作用及其引发的一系列物理化学现象的人群。通过学习本案例，可以更好地理解如何利用COMSOL解决复杂的工业应用场景中的问题，如提高化工生产效率、优化反应条件等。 其他说明：作者强调了在实际应用中需要注意的一些细节问题，比如合理的网格密度选择对于确保计算精度至关重要；而入口流速和活化能之间的平衡则是获得理想转化率的关键因素之一。此外，作者还展示了如何通过后处理手段直观展示反应过程中的各种变化趋势，为后续优化提供依据。
基于20级VSC的MMC仿真研究：PI控制器对负载总线电压的精确控制与响应跟踪
08-23
内容概要：本文详细探讨了基于20级VSC（电压源换流器）的MMC（模块化多电平变换器）仿真技术，重点介绍了PI控制器在控制负载总线电压方面的应用。文中提到，在0.1秒时，参考电压设定点从1变为0.9 p.u., 控制器能非常精准地跟踪基准电压源。此外，尽管当前模型未包含MMC的内部电感、能量平衡和环流抑制控制器，但这些组件可以在后续扩展中加入。通过仿真，研究人员可以更好地理解MMC的工作原理及其在实际应用中的表现。 适合人群：从事电力电子技术研究的专业人士，尤其是对MMC技术和PI控制器感兴趣的工程师和技术人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解MMC仿真技术的研究人员和工程师，目标是提升对MMC工作原理的理解，探索PI控制器在电压控制中的应用，并为进一步的技术改进提供理论依据。 其他说明：本文不仅展示了现有仿真技术的成就，还指出了未来可能的研究方向和发展趋势，强调了持续优化和完善的必要性。
频域激活图是什么，长什么样子？
06-30
<think>首先，用户的问题是：“我想了解频域激活图的概念及其可视化形式请问频域激活图是什么？它通常如何可视化表示？” 我需要根据系统级指令来回答：1.**行内数学表达式**：使用`$...$`格式。例如，如果提到变量或方程，要这样写。2.**独立公式**：使用`$$...$$`格式，并单独成段。 3. **LaTeX语法正确**：确保所有数学表达式的语法正确。4.**使用中文回答**：整个回答用中文。 5. **生成相关问题**：在回答结束后，生成相关问题。6.**引用标识**：在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，如`[^1]`。参考提供的引用，我需要整合它们。提供的引用是： -[^1]:关于医学图像分割、多轴外部权重块、频率域特征信号。- [^2]:关于FFCM组件、频域混合全局特征。 -[^3]:关于脑电EEG可视化、时域、频域、空域。- [^4]:关于卷积神经网络、卷积层的信息。- [^5]:关于图像几何变换、插值算法、图像超分辨率。 用户的问题是关于频域激活图的，所以我应该重点参考引用[^2]和[^3]，因为它们提到了频域（频率域）。引用[^2]说：“在频域中混合全局特征的有效性”，引用[^3]说：“可视化-频域”。频域激活图可能与卷积神经网络（CNN）或信号处理中的激活图相关，表示在频率域中的特征激活。 概念上，频域激活图可能是指将空间域的特征图转换到频率域（如通过傅里叶变换），然后可视化这些频率分量。 从引用[^2]：“缺少傅里叶变换操作显著削弱了FFCM的全局建模能力”，这表明频域信息用于全局建模。 引用[^3]提到脑电的可视化，包括频域，这可能涉及频谱图或类似。所以，频域激活图可能是在图像处理或信号处理中，将激活图（如CNN的特征图）转换到频率域后的表示。可视化形式：可能包括热图、频谱图、或幅度/相位图。 现在，构建回答：- **结构清晰**：逐步解决问题。先定义概念，再解释可视化形式。- **真实可靠**：基于引用和一般知识。定义： 频域激活图（Frequency DomainActivation Map）是指在频率域中表示的特征激活图。在图像处理或深度学习模型中，特征图通常在空间域（像素空间）中表示，但通过傅里叶变换（FourierTransform）可以转换到频率域，揭示频率成分。从引用[^2]，它强调频域混合全局特征的有效性。 可视化形式：-可能显示为幅度谱（magnitudespectrum）或相位谱（phase spectrum），通常用热图表示。 -在引用[^3]中，脑电频域可视化可能涉及功率谱密度图。回答步骤： 1.解释频域激活图是什么。 2.描述如何生成它（例如，通过傅里叶变换）。 3.解释可视化形式。4.添加引用标识。 使用数学：傅里叶变换可以用LaTeX表示。 例如，二维傅里叶变换：$$F(u,v)= \int_{-\infty}^{\infty}\int_{-\infty}^{\infty} f(x,y)e^{-i2\pi(ux +vy)}dx dy$$ 但需要简化，因为用户可能不需要完整公式。行内数学：如 $F(u,v)$。独立公式：如果需要，单独写。 生成相关问题：在最后。 回答结构： -开头：直接回答问题。-主体：分点解释。-结尾：总结。添加引用：例如，在解释频域重要性时，添加[^2]。 完整回答：频域激活图是指在频率域中表示的特征激活图，常用于图像处理和深度学习模型中以分析全局特征[^2]。具体来说，它是通过将空间域的特征图应用傅里叶变换（FourierTransform）转换到频率域得到的。在频率域中，激活图可以揭示图像或信号的频率成分，如低频信息（表示整体结构）和高频信息（表示细节和边缘）。可视化形式通常包括： -**幅度谱**：显示频率分量的强度，通常用热图表示，其中亮度或颜色表示幅度大小。- **相位谱**：显示频率分量的相位信息，但通常幅度谱更常用，因为相位信息较难直观解释。例如，在卷积神经网络中，特征图的频域激活图可以帮助理解模型如何捕捉全局上下文[^2]。在脑电信号处理中，频域可视化可能涉及频谱图或功率谱图[^3]。相关问题：1.频域激活图在医学图像分割中有哪些应用？2.如何从空间域特征图生成频域激活图？ 3.频域激活图与空间域激活图有何优缺点？ 确保LaTeX正确： -行内：如傅里叶变换表示为$F(\omega)$。 -独立：如果需要，写傅里叶变换公式。</think>### 频域激活图的概念及可视化形式 频域激活图（Frequency Domain Activation Map）是指在频率域（Frequency Domain）中表示的特征激活图。它通过将空间域（如图像或信号）的特征图转换为频率域来揭示数据的频率成分，例如低频信息（对应整体结构）和高频信息（对应细节和边缘）。这种转换通常使用傅里叶变换（Fourier Transform）实现，公式如下： $$ F(u, v) = \sum_{x=0}^{M-1} \sum_{y=0}^{N-1} f(x, y) \cdot e^{-i2\pi(ux/M + vy/N)} $$ 其中，$f(x, y)$ 是空间域的特征图，$F(u, v)$ 是转换后的频域表示，$u$ 和 $v$ 是频率变量，$M$ 和 $N$ 是图像的尺寸。频域激活图的核心优势在于它能高效捕捉全局上下文信息，这在图像分割或信号处理任务中尤为重要，因为空间域特征图可能难以直接建模长距离依赖[^2]。 在深度学习中，频域激活图常用于分析卷积神经网络（CNN）的特征图。CNN 的卷积层在空间域中提取局部特征，但通过频域转换，可以增强模型对全局结构的理解，例如在医学图像分割中，频域信息能帮助模型整合多尺度特征以提升分割精度[^1]。频域激活图的概念源于信号处理理论，其中任何信号（如图像或脑电信号）都可以分解为不同频率的正弦波分量。 #### 可视化形式 频域激活图的可视化主要通过幅度谱（Magnitude Spectrum）和相位谱（Phase Spectrum）表示，通常以热图或伪彩色图的形式呈现，以便直观展示频率分布。以下是常见的可视化方法： 1. **幅度谱热图**： 幅度谱表示频率分量的强度（能量），计算公式为 $|F(u, v)|$。可视化时，使用热图（Heatmap）显示，其中颜色深浅（如从蓝色到红色）对应幅度大小： - **低频区域**（靠近中心）：通常显示为暖色（如红色），代表图像的整体结构（如背景或大物体）。 - **高频区域**（远离中心）：通常显示为冷色（如蓝色），代表细节信息（如边缘或纹理）。 这种可视化形式在图像处理中广泛应用，例如在脑电信号分析中，频域热图能清晰展示不同频带（如 alpha 波或 beta 波）的能量分布，帮助识别信号模式[^3]。 2. **相位谱可视化**： 相位谱表示频率分量的相位角度，计算公式为 $\angle F(u, v)$。可视化通常使用伪彩色图，其中颜色色调对应相位值（0 到 $2\pi$）。但相位谱较难直观解释，因此在实际应用中较少单独使用，常与幅度谱结合分析。 3. **频谱图（Spectrogram）**： 对于时序信号（如脑电 EEG），频域激活图可能以频谱图形式呈现，显示频率随时间的变化。横轴表示时间，纵轴表示频率，颜色强度表示幅度。例如，在脑电可视化中，频谱图能帮助分析静息态信号的频域特征，如识别异常振荡模式[^3]。 4. **交互式工具**： 在实际操作中，可视化常借助工具如 Python 的 Matplotlib 或 OpenCV 实现。例如，生成幅度谱的代码片段如下： ```python import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 示例：将空间域图像转换为频域幅度谱 def visualize_frequency_activation(image): # 转换为灰度图并应用傅里叶变换 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) f_transform = np.fft.fft2(gray) f_shift = np.fft.fftshift(f_transform) # 将低频移到中心 magnitude_spectrum = 20 * np.log(np.abs(f_shift)) # 计算对数幅度 # 可视化热图 plt.figure() plt.imshow(magnitude_spectrum, cmap='viridis') plt.title('频域激活图（幅度谱）') plt.colorbar() plt.show() # 调用示例 image = cv2.imread('sample_image.jpg') visualize_frequency_activation(image) ``` 此代码首先生成幅度谱，然后通过热图显示，颜色映射（cmap）可调整以突出不同频段。 频域激活图的可视化不仅帮助理解模型内部特征（如 CNN 的全局建模能力[^2]），还在医学图像分割、脑电分析和图像超分辨率中发挥关键作用。例如，在图像超分辨率任务中，频域信息能优化目标函数以重建高频细节[^5]。总体而言，频域激活图提供了一种互补视角，弥补了空间域在全局特征提取上的不足[^4]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值