墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
1.1k累计阅读
1.2k平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
中心对数比变换（Centered Log Ratio Transformation，CLR）的原理及scikit-bio介绍
中心对数比变换（Centered Log Ratio Transformation，CLR）是一种数据预处理方法，常用于成分数据分析领域。在成分数据中，各成分之间通常存在一定的约束关系，比如它们的和为固定值等，中心对数比变换可以有效地处理这种具有特殊约束的数据。官方文档scikit-bio是一个在Python3中处理生物数据的库成分统计 (skbio.stats.composition )模块中的，此函数将组合从Aitchison几何体转换到真实空间。这个clr。
关于强者文化的思考
思考+沟通+自信+努力+套路严谨、细心是为思考服务，你基于很多思想得出的结论，支撑你的自信。沟通这个是技能上，努力这个也不用过多解决，最后上套路，是经验的沉淀，也是一种产出，实打实可见的。......
Git GUI学习教程
学习宗旨：快速应用，不易忘记 很遗憾，申请Git的专栏未审批，那我就不再写专栏了，把最近的学习心得写一下，我也是在学习中进行，有任何问题直接留言，回复交流，我还采用思路+实践模式快速过。 目录 1、Git是什么 2、远程仓库 1）GitHub： 2）Gitee（码云）： 3、安装Git（Windows） 1）下载 ...
强者活在事情里，弱者活在情绪里
拿破仑曾说过“能控制好自己情绪的人，比能拿下一座城池的将军更伟大。”从某个角度看，情绪可以理解成我们每个人都有的底层操作系统，但这个操作系统又各自专属，各有不同。面对同样一件事情，掌控情绪的人能做到处变不惊，而被情绪掌控的人却可能不知所措。为什么会有这种天差地别的结果？K哥用一句话总结：强者活在事情里，弱者活在情绪里。下面展开谈谈我的看法。01弱者生气，强者争气1、不做情绪的奴隶美国心理学家埃利斯...
【鸿蒙南向开发】OpenHarmony——分布式数据对象之功能实践
通过本文的学习可了解到分布式数据对象的主要接口、大致调用方法和功能实现等。结合对应内容，可以进一步对分布式数据对象同步机制做深度学习。下一步，(1) 着重理解同步组网的构建原理。(2) 着重理解同步组网内，监听change和status变化的实现。●如果你觉得这篇内容对你还蛮有帮助，我想邀请你帮我三个小忙：●关注小编，同时可以期待后续文章ing🚀，不定期分享原创知识。
zedboard(5)spi轮询和中断
一个SPI可以有几个从设备 在程序中使用 s32 XSpiPs_SetSlaveSelect(XSpiPs *InstancePtr, u8 SlaveSel) 选择。其实就是吧对应设备的ss拉低。 备注：只选一个ss，可以不用指定。(感觉，还没测试) 这是xspips.c中定义的函数，发送和接收有 XSpiPs_Transfer 和 XSpiPs_PolledTransfer 两个函数，分别采用中断和轮询模式。 一、轮询模式 米联客参考代码，SpiPs_Init中部分和官方例程流程一样，Spi
弱者都自大暴躁，强者都低调温柔
作者：卡夫卡 出处：孤独的人不睡觉 1 记得两年多前，听《冬吴相对论》，有一期讲到雷军为什么把自己的公司叫做"小米"，很有意思。 在十多年前，雷军在另一家中国很有名的软件公司当总经理，这家公司叫做"金山"，英文叫"Kingsoft"，直译过来就是"王的软件"，霸气的不要不要的。 与此同时，在大洋的那一边，美利坚那些牛逼的软件公司都叫做"Microsoft"，微软，微小的软件；还有"Apple"，
距离多普勒谱（RD谱）绘制方法及理解
RD谱是信号处理领域常用的图形。原始信号往往是一维时域序列，如何将其二维化，并进行变换生成RD谱呢？由于刚刚接触，查阅了网络上、老师手里的资料，发现RD谱的绘制方法并不统一，有些存在一定问题。在此，将心得体会记录下来。
好书推荐--《强者思维》作者：陈宇
什么是“强者思维”？所谓强者思维，并非让我们用“努力”去对抗这个世界，而是发现并且遵循这个世界的客观规律，顺应趋势，借势而起。 本书引导读者不断逼近问题的本质，清醒地解决所有问题： 如何应对焦虑和痛苦，活得更通透；如何读懂人心，洞悉人性；如何理解财富的真相，用强大的思维能力实现轻松变现…… 重塑底层思维模式，拥有更强大的人生。
别再只会画方块了！Cesium 1.62 实战：用 Polygon、Ellipse 和 PolylineVolume 玩转复杂地理围栏与3D管道
本文深入探讨了Cesium 1.62在复杂地理围栏与3D管道开发中的高级应用，通过Polygon、Ellipse和PolylineVolume等API实现不规则禁飞区建模、椭圆围栏设计及地下管线可视化。文章结合实战代码，详细解析了性能优化技巧和工程实践，帮助开发者突破基础图形绘制局限，构建真实业务场景中的三维空间系统。
TC397 EB MCAL开发从0开始系列 之 [15.1] Fee配置实战 - 双扇区demo
TC397 EB MCAL Fee模块实战之双扇区配置使用
做生活的强者
[size=medium]当我写下这个题目，我的心也犹豫了一下，何为生活的强者？别人会不会以为，是当官还是当老板，可那些佼佼者只是生活中仅有的一小部分，不是我们每一个人都能做到的。 做生活的强者！并不是要有显赫的社会地位，并不是要有万贯的钱财。我所说的是做心灵的强者，做自己生活的强者，不要畏畏缩缩，不要总以为自己这不行那也不行(那怕真的不行，也要努力一搏)；不要总以为自己低人一等，把自己...
锂电池充电器电路设计 里面有电路
锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。
个人感悟。强者思维和弱者思维
对于你来说，你是不需要这些东西的。因为情感这方面的需求，你可以通过你自己的实力得到。因为本质上人类社会就是这样子的，都想希望自己往上爬，都想结交一个好的人。你要反思你这个行为对你的帮助点是什么？还是这个东西帮你达到了一种不你想达到的目的。其实本质上来说，其实你是最吃亏的，你就相当于把自己全部奉献给了别人。但我们的人的大脑其实是很讨厌思考的。名声跟钱，你想要名声，那你必须丢掉你的利益。你想要利益，那你必然会丧失你的一些名声。所以这个决定权就在了别人手里面，所以你想想你的很多东西也到了别人手里。
VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
强者数据博客，你想知道的都在这里！
强者数据博客是一个技术型的视频教学博客。 主要是对CP数据进行分析，整合，是由对于CP数据有着10年的管理和分析经验的九章创立。经过10年的打磨积累了丰厚的数据教学经验。 博客上面的教学视频是无偿送给大家观看和学习的，即便是0基础的小白通过强者数据博客也能自学得到满意的结果。
D.绝对强者LYF
D.绝对强者LYF 时间限制: C/C++ 1000ms; Java 2000ms 内存限制: 65535KB 问题描述 LYF是一个篮球高手，为了展现自己的篮球技艺，他总和学弟们打篮球，希望通过虐小菜鸡们获得满足感，长久以来终于引起了公愤。为了制裁LYF，大家在暑假集训时进行了疯狂特训，如今已是今非昔比，现在的他们决定要选出他们中的绝对强者去制裁LYF，绝对强者要求：得分、篮板、助攻...
谁制定规则，谁就是强者，强者不缺思想！职场就是来遵循规则的！
总之，规则确实在一定程度上反映了强者的利益和意志，但规则的存在也有其必要性。然而，有人认为所谓的规则，只是强者给弱者划的一个圈，强者从来都是不需要遵守规则的。遵守规则可以让他们获得更多的机会和资源，避免受到强者的剥削和压迫。同时，遵守规则也可以让弱者建立起自己的信誉和声誉，赢得他人的尊重和信任。尽管强者可能拥有更多的权力和资源，但如果他们随意践踏规则，会破坏社会的公平和正义。强者的行为往往受到更多的关注和监督，如果他们违反规则，可能会遭受更严重的后果。规则可以维护社会的秩序和稳定，保障大多数人的利益。
真正的强者
美洲豹是力量和速度的象征，上帝赋予了它非凡的狩猎能力，在这方面它甚至比号称百兽之王的狮子更为优秀，它看中的那些猎物，很少能逃过它的利爪，因此它才获得了这个美名。 当然了，即使是如此优秀的猎手，也无法做到每击必中，上帝他老人家也不可能这么安排，不然对其他动物就太不公平了。也就是说，美洲豹也有失手的时候，而且跟所有具有捕猎能力的动物一样，它失手的时候比成功的时候要多。 这本来是很平
从鸿蒙走出的至强者爱,洪荒从鸿蒙走出的至强者
洪荒从鸿蒙走出的至强者游戏中，玩家可以结交众多的游戏好友，一起前往各种秘境中展开探索，在这里来开始你的冒险，可以发现更多的稀世至宝，洪荒从鸿蒙走出的至强者游戏是一款非常精彩的玄幻修仙游戏，玩家可以在这里邂逅自己的美丽的情缘，来提升自己的战力值。洪荒从鸿蒙走出的至强者游戏亮点1、在这三个战场上，玩家可以随意探索和冒险，在不同的场景中进行精彩的决斗，并能够制服更多的对手；2、玩家可以提高自己的实力，参...
如何拥有强者思维
我本人就遇到过很多次这种人，一起协同合作，他跟你逼逼赖赖，各种装腔作势，遇到点小问题就各种抱怨，推脱。他们深知发泄无谓的情绪，只是浪费时间、白费精力，他们会在第一时间思考并解决问题，才能拥有更多的主动权，也更能第一时间解决问题。每个人都要保持积极地心态，学习新知识，拥有新技能，结交新朋友，不断迭代自己的思维、认知。实际生活中有很多人，他们稍微遇到点不顺心的事，他们就随时开启“应激模式”，不停地“抱怨”、“推过”、“焦虑”。当你玩命做自己，成长自己的时候，所有人都会愿意成为你的合作者。4、强者积极拥抱变化。
世界的是非对错，永远都是强者说的算！
1先看一个有意思的现象：人类说老鼠是坏东西，因为老鼠偷吃我们的粮食，但对老鼠来说，这叫觅食。人类夸奖蜜蜂是勤劳，因为蜜蜂在给我们酿蜜，但对蜜蜂来说，这是基本需求。所谓害虫和益虫，都是人类...
郭老师-向内求，是强者的起点
真正的强者，不是没有软肋，而是——把每一次跌倒，都变成站得更稳的支点。
书籍阅读：强者的逻辑
我要变得强大起来，而这绝对不是一句空话。我要让强大的人生变成现实。 第一，敢于公平地竞争，而不是寻求庇护。 第二，要能够独立和创造性地思考，而不是依赖权威或他人。 第三，要有坚强的意志力，而不是动辄表现自己的脆弱。 第四，要有一个强健的身体，因为身体是实现一切梦想的基础 第五，要知道什么才是“最重要的事情”，并且全力且优先地完成它。 第六，要敢于舍弃不需要的东西，定期清空你的头脑。...
强者的情感模式
情感世界，芸芸众生，谁沉谁浮？弱者在自卑中抽泣，在自恋中呻吟，在孤独中挣扎，在猜疑中迷失，在冲动中※亡。“×××”，“生当作人杰，※亦为鬼雄”。强者的情感，强者的意志，强者的个性，奏响了健康情感的最强音，创造了人类情感世界最高最美的境界，使生命放出夺目的光华。谁不想拥有强者的情感？强者的情感是个性闪烁的世界，然而又是拥有相同三原色的世界，强者在自省中自觉，在自尊中完善，在自信...
強者弱者
這個世界有兩種人, 強者和弱者。 弱者永遠被強者制裁, 欺負。這是因為弱者沒能夠成為強者。 在這弱肉強食的世界, 沒有人會可憐你。就算被人家可憐你也是人家眼中的弱者而被看不起。 只有成為強者才能受人尊重。 ...
真正的强者，从不讨好任何人
讨好的本质，是将自我价值的评判权拱手让人。这种心态衍生出的，往往是毫无原则的妥协、边界感的丧失，以及在关键时刻的沉默与退缩。他的世界，因他人一句赞赏而明亮，也因他人一个蹙眉而黯淡——这种情绪的剧烈波动，正是内心力量匮乏的体现。他们的世界有自己的坐标系，因此能够不惑于外在的评判，不惧于暂时的孤立，从容地走在自我选择的道路上。他们深知，生命的价值不在于获得所有人的喜欢，而在于坚守内心的准则，实现自我的成长与超越。他们的自信，不依赖于外界的鲜花与掌声，而是建立在扎实的能力、清晰的自我认知与坚定的原则之上。
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
1万+
扫一扫
