10 09 20 情绪控制

最新推荐文章于 2025-11-21 17:27:39 发布
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作者在面对工作中的繁琐要求和不被信任的感觉时感到沮丧，但决定学会忍受并自我调整。反思两个月来的状态，意识到需要制定计划提升编程和英语技能，以实现自己的目标。

今天的情绪控制不是很好，特别是yjc多次要自己去确认tl的问题时，感觉很繁琐！晚上收到的邮件更扯，现在的发票报销还要贴同一天的，简直就是开玩笑，感觉这种做法真的很不信任人！但这种东西要忍住，他们怎么要求自己就应该怎么做，不用乱说出来。这样下去，这完全看不到希望，只有失望。

 

读在今天：***

想在今天：学会忍受，要学会从！另外，要学会节省，能省就要省，现在离买房的距离越来越大了。

出来两个月了，还是处于无计划状态？拿什么来拯救你的code和english？无论如何，从十月起，拿出计划，拿出自控，拿出行动，提高eng和code。否则，你只能困在这，永无出息，实现不了你的目标与梦想！

39、神经自适应技术研究进展：从情绪分类到脑机接口应用
websocket5live的博客
09-02 53
本博客总结了神经自适应技术的研究进展，涵盖从情绪分类到脑机接口应用的多个方面。研究使用卷积神经网络（CNN）对情绪进行分类，结合EEG数据，平均准确率达到67%；探索了物理-认知交互任务中视觉目标皮质反应的分类，分析了不同条件对分类准确率的影响；研究了分段拼写器中字母呈现响应的效果，提出使用交错片段/字母块训练分类器；评估了自适应和低分辨率DAQ方法在EEG数据采集中的性能，表明即使使用低保真组件也能实现可接受的性能；并探讨了皮层皮质诱发电位（CCSRs）在闭环刺激响应模式和功能连接研究中的应用潜力。这些研
LD3320离线命令实现灯光开关控制
weixin_42126677的博客
11-16 736
本文详解基于国产芯片LD3320的离线语音控制灯光系统，涵盖硬件架构、语音识别原理、STC单片机驱动代码、继电器安全控制及实际部署避坑指南。系统具备低延迟、零隐私泄露、低成本优势，适用于智能家居与嵌入式教学场景。
10的负六次方 python_30分钟Python数据分析入门——认识评论类型字符串
weixin_34351588的博客
01-13 655
之前写了一篇10分钟入门python数据分析，主要是针对数字类型的数据，直观认识统计数据、绘图、数据分布等等。今天写一篇认识字符串类型数据，主要针对评论数据。对于此类数据，比较关心的是字符串或者评论单词数量、评论的情感倾向等。情感分析属于NLP领域知识，在这里只是单纯的调包。对于短句、有明显情感词的评论分类准确。对于长句、有隐含、反义、嘲讽等类型评论，情感分类不准确。整体来说做个简易情感...
小智音箱儿童内容过滤家长控制策略
weixin_35757531的博客
11-09 996
本文深入解析小智音箱的儿童内容过滤与家长控制技术体系，涵盖声纹识别、三层AI内容过滤引擎、家长远程管控及本地化隐私保护机制，实现精准、安全、流畅的儿童语音交互体验。
DEAP:使用生理信号进行情绪分析的数据库IEEE
weixin_44939026的博客
03-24 8762
目录摘要引言 摘要 我们提出了一个分析人类情感状态的多模态数据集。记录32名参与者的脑电图(EEG)和周围生理信号，每个人观看40段一分钟长的音乐视频片段。参与者根据唤醒，效价，喜欢/不喜欢，主导和熟悉程度对每个视频进行评分。在32位参与者中，有22位还录制了正面面部视频。提出了一种新颖的刺激选择方法，该方法通过使用来自last.fm网站的情感标签进行检索，视频高亮检测和在线评估工具来进行。提供了...
建议收藏！Nano Banana Pro 的 10 种神级玩法 + 3 个国内免魔法通道！
Maynor的博客
11-21 1154
摘要： Nano Banana Pro 带来10种炸裂玩法：像素级复刻经典系统、小红书封面设计、视觉小说配图、中英混排海报、知识图解、可视化解题、论文转白板笔记、游戏UI生成、产品3D渲染及复杂群聊界面复刻。其突破性在于精准的中文处理、复杂排版和逻辑推理能力。文末提供3个国内免魔法使用渠道：MaynorAI（一站式体验）、Claude-Opus（专业设计）和NanoBanana API（开发者适配），均支持微信登录或API调用，满足不同用户需求。
为何我们总是控制不住自己？
shenjian58的博客
05-16 1339
你是否曾经有过这样的体验？本来计划着要减肥，却因为管不住嘴，迈不开腿而一再搁浅。明明规划好看一本技术书籍，写一篇读书笔记，录一小段视频号，跑半个小时步，但结果只是宅在家里刷手机，打游戏，...
2021-01-09
weixin_44580740的博客
01-09 3900
摘要 针对队友与队友之间的问题，本文就队友的选择关键看态度；细致入微的大局观造就优秀协调能力；日常训练养成良好的临场学习能力展开叙述。 针对团队与老师之间的问题，本文就与老师高效沟通技巧；拒绝“一百小时”保姆式指导；敢于和老师讨论写题方向展开叙述。 针对团队技术能力方法方面，本文就文献查找能力、速学能力情绪调节能力和团队协作能力进行了论述。 针对更深层次的方面，本文就数学建模，常用软件以及论文写作方法进行了简要论述。 本文内容只能作为数学建模爱好者入门使用，不能作为竞赛时或深层次研究时的理...
手撕语音情绪识别项目之深度学习项目python版本
weixin_42380711的博客
09-22 734
CREMA-D 是一个演员表演众包标注的多模态情绪数据集，专门用于研究多模态情绪的表达和感知。
Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在金融市场情绪分析与投资决策辅助中的应用
【青云交】华为云云享专家 | 阿里云开发者社区专家博主 技术圈个人影响力前 17 | 博客之星 TOP23 优快云 首位四榜（原力榜 / 作者周榜 / 领军人物 / 综合热榜）榜首，破平台纪录！ 苏州地区全榜霸榜，感恩全网十多万粉丝同行！
10-04 903
摘要： 本文探讨Java大数据机器学习在金融情绪分析与投资决策中的应用。通过处理1.8亿条多源金融数据（新闻、研报、社交评论），构建基于Spring Boot+Spark NLP的实时情绪分析系统，解决传统人工分析滞后问题。核心代码实现数据采集、清洗、特征提取与加权评分，权威信息权重达60%。实际案例显示，某基金年化收益从12%提升至19%，回撤降低3.8个百分点，决策响应时间从4小时缩短至15分钟。系统可识别语义否定（如“不会降息”）并输出情绪分值（-100至100），助力机构捕捉市场情绪变化，实现智能化
用完整的python代码实现下面的功能，并把要替换文件路径的地方标注出来 情绪分析(sentiment analysis)是文本处理中的一项重要任务，它实现一个情绪极性(valence)分析工具能够帮助理解文本中所表达的情感倾向。本周的作业目标是利用情绪字典的方法用于划分电商评论中的正向评论和负向评论。数据集来自阿里云池(见week3.csv)，其中包含广州八大热门糖水店的评论数据，包括顾客ID评论时间、评分、评论内容以及口味.环境、服务、店铺ID等信息(已分词，空格分割)。同时，还提共一个五类情绪字典(emotion lexicon: https://doi.org/10.6084/m9.figshre.12163569.v2)，包括anger.disgust、fear、sadness和joy。其中，anger、disgust、fear、sadness可视为消极情绪，而joy可视为积极情绪。基于上述信息，完成如下任务1.情绪分析函数实现。 利用函数实现对单条评论数据的情绪分析功能，并返回其情绪向量或情绪值。(1)函数一:混合情绪分析:认为文本的情绪是混合的，即统计文本中所有情绪词的出现次数，并计算每种情绪的比例。例如，如果joy出现n1)总情绪词数为n，则joy的比例为n1/n. (2)函数二:唯一情绪分析:认为一条文本的情绪是唯一的，則根据情绪词出现次数最多的情绪来确定文本的整体情绪。例如，如果anger的情者词出现次数最多，则该评论的情绪应标记为angry。 并且局部变量能够持久化。同时，还需要考虑特殊情况，如评论中无情绪词出现或不同情绪的情绪词出现次数相同等情在实现这两个功能时，要求使用闭包来确保情绪词典只加载一次 况。 2.时间模式分析函数实现 利用数据集中的评论时间信息，分析不同时间段的情绪比例变化刍势。实现一个函数，可以通过参数控制来返回指定店铺、指定情绪的时间式并可视化呈现这些模式。例如，可以展示shopID为518986的店铺积极情绪的小时模式，或shoplD为50004店铺消极情绪的周模式等。
03-18
("This makes me angry", '2023-07-20 10:15'), ("Mixed feelings of joy and sadness", '2023-07-20 11:30') ] for text, ts in texts: timestamp = datetime.strptime(ts, '%Y-%m-%d %H:%M') tpa.add_record...
9、Linux系统管理：进程控制、作业调度与系统状态管理
u5v6w7的博客
09-02 49
本文详细介绍了Linux系统管理的关键内容，涵盖内存使用情况查看、进程控制、作业调度以及登录、注销和关机操作。通过多种常用命令如free、kill、pkill、timeout、nice、renice、nohup、flock、sleep、watch、at、crontab、systemctl、shutdown和reboot等，帮助用户更好地管理和优化Linux系统的性能。文章提供了命令的使用方法、常用选项以及实际示例，适合系统管理员和Linux用户参考学习。
神经自适应技术前沿研究：从情绪分类到脑机接口应用
- 让8人一组观看4种不同情绪的视频片段（快乐、恐怖、悲伤和无聊），每个片段时长20分钟。 - 使用BioBrain EEG系统从10组（共80人）收集EEG数据，该系统由8个通道组成，采样率为1kHz。使用5个EEG通道（AF7、FP1、...
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
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