有没有办法在同一个X轴上查看不同时间尺度上的数据？

是的，可以通过使用时间序列数据库来实现在同一个X轴上查看不同时间尺度上的数据。时间序列数据库是一种专门用于存储和处理时间序列数据的数据库，它提供了高效的数据存储和查询功能，可以轻松地处理大规模的时间序列数据。

时间序列数据库通常支持多种时间尺度的数据聚合和查询，例如秒级、分钟级、小时级、天级、周级、月级等。通过在查询语句中指定不同的时间尺度，可以在同一个X轴上展示不同时间尺度上的数据。

时间序列数据库的优势包括高性能、高可扩展性、灵活的数据模型和丰富的查询功能。它们广泛应用于各种领域，如金融、物联网、监控系统、日志分析等。

腾讯云提供了一款名为TSDB（Time Series Database）的时间序列数据库产品，它是基于开源项目OpenTSDB开发的，具有高性能和可扩展性。TSDB支持多种时间尺度的数据聚合和查询，可以满足不同应用场景的需求。

更多关于腾讯云TSDB的信息和产品介绍，可以访问以下链接： https://cloud.tencent.com/product/tsdb

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DAPNet：提高模型在不同数据域上的泛化能力（MICCAI 2019）

有监督的语义分割任务总是假设测试集与训练集是属于同一个数据域中的，然而在实际中，由于测试的数据与训练的数据存在分布的差距而会使得模型的性能大打折扣。...例如，如上图（Fig.1）所示，不同的组织病理染色会导致图像所处的域不同，假设模型能够很好的拟合H&E染色的图像，但在DAB-H染色的图像上的性能会大大降低。...Dual体现在域适应模块应用在了两个方面：图像级适应：考虑了图像间不同的颜色和风格特征级适应：考虑了两个域之间的空间不一致这篇文章的贡献有：针对病理图像分割，提出了一个深度无监督域适应算法在金字塔特征的基础上...，提出了两种域适应模块来缓解图像和特征层次上的域间差异做了充足的实验来验证DAPNet的性能 2 方法这篇文章的目标是在某种染色类型的图片中训练一个分割模型，而后可以用于其他不同染色类型的数据上。...分割任务的优化目标是在源域上同时最小化交叉熵损失和Dice系数损失，有：其中表示标签数据，表示预测结果，是trade-off参数。

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GAget：在苹果电脑的 Widget 上快速查看 Google Analytics 数据

GAget 是苹果电脑 Mac OS X 上的一个 Widget 应用，它可以让快速查看你站点的 Google Analytics 数据。...GAget 通过一个别致的界面，展示访问者数量，新访问的比率，退出率以及停留时间。 GAget 详细功能：快速查看一天之中最重要的数据：访问者数量，新访问的比率，退出率以及停留时间。...可以查看2周的访客数变化。查看新访问用户的比率和退出率。只需一次简单点击就可以自动刷新数据。自动更新。非常容易切换 Google Analytics 账号。...可以查看一周，两周，或者四周的数据。可以在访问数，新访问比率，退出率的图表中切换。下载 GAget: http://www.zoltanhosszu.com/gaget/ ----

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面向 OLTP 场景，火山引擎跑在 Kubernetes 上的数据库有何不同？| Q推荐

如今，业内不乏有将数据库跑在 Kubernetes 上的产品出现，火山引擎数据库系列产品也是其中之一。...我们可以从火山引擎数据库产品出发，了解云时代大规模场景下数据库跑在 Kubernetes 之上有何不同。 1 为什么选择在 Kubernetes 之上跑数据库？...在魏巍看来，部署在 Kubernetes 上的数据库，比部署在虚拟机或者物理机上的数据库，云原生的程度更高一些。“我们完全是基于 Kubernetes 做了深度整合的数据库系统。”...所以火山引擎数据库团队开始寻找其他的办法——从架构层面对数据库进行改造，比如云原生数据库 veDB MySQL，改造成计算、存储分离的架构，让整体的性能更高，峰值集群达到百万级别的 QPS。...2 跑在 Kubernetes 之上的数据库有何不同？不过从技术角度看，其实 Kubernetes 整体来看对于数据库并不友好。

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2021-05-08：给定两个非负数组x和hp，长度都是N，再给定一个正数range。x有序，x表示i号怪兽在x轴上的位置

2021-05-08：给定两个非负数组x和hp，长度都是N，再给定一个正数range。x有序，x[i]表示i号怪兽在x轴上的位置；hp[i]表示i号怪兽的血量。...range表示法师如果站在x位置，用AOE技能打到的范围是：[x-range,x+range]，被打到的每只怪兽损失1点血量。返回要把所有怪兽血量清空，至少需要释放多少次AOE技能？...MAXN<<2) // 用来支持脑补概念中，某一个范围有没有更新操作的任务 ret.update2 = make([]bool, MAXN<<2) // 用来支持脑补概念中，某一个范围更新任务...this.lazy[rt] this.sum[(rt<<1)|1] += this.lazy[rt] * rn this.lazy[rt] = 0 } } // 在初始化阶段...，先把sum数组，填好 // 在arr[l~r]范围上，去build，1~N， // rt : 这个范围在sum中的下标 func (this *SegmentTree) build(l int, r

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吴恩达《ML Yearning》| 在不同的数据分布上训练及测设&Debug的一些推断算法

但是在理论和实践之间有着巨大的鸿沟。如果你在数据集A上进行训练，并且在一些不同类型的数据B上测试，运气对你的算法表现有非常大的影响。...在猫图片的例子中，两个数据级不同因为给定一个输入图片x，能够可靠地预测标签y来反映图片中是否存在一只猫，即使不知道图片是一个app图片或者是一个网络图片。...但是它不会受到训练集分布的高方差的影响。通过将它们作为表中的条目进行绘制，可能更容易理解不同类型的误差如何相互关联： ? 继续猫图像检测器的案例，您可以看到x轴上有两种不同的数据分布。...在y轴上，我们有三种类型的误差：人为误差，算法在已训练的案例上的误差，以及算法在未训练的案例上的误差。我们可以用前面章节中确定的不同类型的误差填写表格。...然后，您可以在该数据子集上测量学习模型的误差。填写这两个附加条目有时可以得到关于算法在数据的两个不同分布（分布A和B）上所做工作的额外规律。

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C语言快学完了，但oj上的题大部分做不出来，都是在CSDN找的，是不是很不正常？有没有办法改？

至今还是有很多人觉得C语言依然是编程行业最基础的东西，毕竟现在很多上了年龄的人在当时大学阶段初级的入门编程语言就是用的C语言，在很多人心中都有个编程梦，有些甚至年过半百了还琢磨自己这辈子没有玩编程而遗憾...，也有很多上了年纪的人拿起C语言的书籍一步步跟着网络上的教材进行学习，随着编程语言在国内的普及，编程语言的生态已经发生了很大的变化，特别是高级语言的普及化，倒是显得很多底层语言在编程领域的影响力在下降，...但是其重要性还是在加强，就拿C语言来讲是很多编程语言的基础而存在，主流很多编程语言的底层实现就是利用的C语言或者汇编来完成，C语言在编程领域的角色在发生变化，在早期一个很简单的功能模块可能都需要C语言实现很长时间才能稳定...回到编程语言的学习过程，编程语言学习最佳的方式掌握一定理论基础上有项目实战，如果两种条件都是具备的情况下可能几个月就能找到编程的感觉，而大部分自学编程的人更多是在网络上找到自己觉得重要的视频学习起来，并且通过...最好的学习编程的方式就是在掌握一定理论的基础上再去实践能够取得意想不到的效果。 ?

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PNAS:层级动态是人脑的一个宏观组织原则

多模态证据表明，大脑区域在不同时间尺度积累信息，这个时间尺度随解剖层次的不同而不同。因此，这些实验定义的时间接受窗口在远离感觉输入的皮层区域最长。...我们发现，皮质的时间尺度梯度在纹状体、丘脑和小脑的地形上反映出来。最后，海马内的时间尺度遵循一个由后到前的梯度，与表征尺度增加的纵向轴相对应。因此，层级动态作为哺乳动物大脑的全球组织原则出现了。...然后，根据常规rsfMRI FC实践，在去噪后，在初级数据集的组水平上评估这个大致一致的谱特征的区域偏差。...然而，纹状体、丘脑、小脑和海马在功能解剖上各不相同，这在fMRI分辨率上很明显。因此，我们将时间尺度分析扩展到这些结构。...小脑时间梯度沿着从小叶I-IV向类似小腿的I/II后部(以及小叶IX)延伸的梯度增加，与该结构中发现的主要功能梯度相匹配。最后，海马在纵向轴上呈现出由后到前的时间梯度。

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编写一个void sort(int*x,int n)实现将x数组中的n个数据从大到小排序。n及数组元素在主函数中输入。将结果显示在屏幕上并输出到文件

#include void sort(int*x,int n) { int i,j,k,t; for(i=0;i<n-1;i++) { k=i; for(j=i+1;j<n;j+...+) if(x[j]>x[k]) k=j; if(k!...=i) { t=x[i]; x[i]=x[k]; x[k]=t; } } } void main() { FILE*fp; int *p,i,a[10]; fp=fopen

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AI医疗开创性研究：深度学习进行病变检索和匹配（31 PPT）

Organization of Significant Radiology Image Findings in a Diverse Large-scale Lesion Database”（深度病变图：在不同的大规模病变数据库中...当有一个新的病人，医生最想知道的是在以前已经治疗过的病人里面有没有谁跟他是相似的。如果能够找出相似的病人，而且知道这些病人的治疗方案以及治疗结果，医生就可以更有针对性地来设计治疗方案。...计算医学本质上是为了去获取临床医生想要，需要但自己又没办法做到的东西。有的病人会问到大医生如果采取了A治疗方案，预后结果会怎么样，生存率有多高？现在都是基于经验去猜的，也不能定量的计算。...我们的算法通过pair wise similarity graph可以针对图像分类，包括 intra-patient matching（在同一个病人的多次影像studies中，自动的把以前测量过的同一个肿瘤影像连起来...800个随机未标记的CT volumes 实验 DeepLesion的可视化：将病灶密集连接的超图投影到2D图（t-SNE）中散点图的X轴和Y轴对应于每个病变相对身体位置的X和Z坐标实验：病变检索

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AI医疗开创性研究：深度学习进行病变检索和匹配（31 PPT）

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博客 | 机器学习中的数学基础（线性代数）

但我们不能直接就说该线性空间是N维的，因为线性空间的维数取决于该集合中基的个数，基就是该向量集合中的最大无关组，集合中的任意一个向量都可以用基来线性表示，所以基可以看成是该线性空间上的坐标轴，而向量就是在此坐标轴上的坐标...拿二维线性空间来说，X轴和Y轴可以用(1,0)和(0,1)来表示，所以X和Y就是二维线性空间上的一组基，特别的，这就是笛卡尔坐标系，最终，平面上的任意一点都可以由X和Y来线性表示。...那在什么条件下矩阵M和N描述同一个线性变换T呢？这就引出了相似矩阵：若存在这样一个矩阵P，使得 ? ，我们就称这两个矩阵互为相似矩阵，两者描述的是同一个线性变换T在不同基下的表达形式，同时 ?...类似相似矩阵表示同一线性变换在不同基下的表现形式，相合矩阵表示的是同一内积结构在不同基下的表现。对称矩阵 ? 对任意 ? 均存在 ? >0都成立，则称A为正定矩阵。...那么我们有没有办法从原始特征中挑选彼此间不相关的特征，或者将原始特征映射到一个新的维度挑选能包含最大信息量的特征？前者在某种程度上属于线性回归中要解决的多重共线性问题，而后者是我们现在要讨论的PCA。

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时间序列预测的20个基本概念总结

from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf plot_acf(time_series, lags = 20) 这里的x轴上的值表示滞后，...y轴上的值表示由滞后分隔的不同值之间的相关性。...如果y轴上的任何值位于图的蓝色阴影区域，则该值在统计上不显著，比如下面的ACF图显示其值之间没有相关性(除了第一个与自身相关的值)。...季节性是在较短的时间尺度内，由于固定或变化的季节因素引起的周期性模式，而循环性则是在较长时间尺度内，由于经济或其他结构性因素引起的周期性模式。...季节性(Seasonality)是指时间序列数据中由于季节因素引起的重复模式。这种模式通常是在较短的时间尺度内（例如每年、每季度、每月或每周）出现的，并且在不同时间段内的观测值之间存在明显的相似性。

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Appium常用操作之「元素定位、swipe 滑屏操作」

三、打开 app 并登录四、移动端特有的操作 1.swipe 滑屏操作 2.如果写一个操作，所有的手机都能适用，是不是应该考虑屏幕的尺寸呢？ 3.有没有什么办法可以获取整个设备的尺寸大小？...** 3.有没有什么办法可以获取整个设备的尺寸大小？直接获取下它的宽和高是多少。针对屏幕上的某个坐标点来滑动的，又不是针对某一个元素。整屏滑动就是左滑右滑，上滑下滑。...根据每个手机的 x 轴和 y 轴，确定它的滑屏百分比，那随便什么样的手机都是可以滑屏的。所以在实现这个滑屏的时候，首先获取屏幕的size。 4.屏幕的 size 怎么获取呢？...swipe有 2 个坐标点，首先要得到start\_x。 x 轴是width。size['width']是 x 轴的最大值。 **所有人的使用习惯：** 滑屏都是在正中间滑屏或者稍微偏下一点。...向上向下滑动的时候，start_x 是？上下滑动，x 轴不变，x 轴同样取中间值。但是 y 轴从下往上，值越来越小。这个可以把它封装起来，以后需要的时候直接调用就好了，随便什么设备都是一样的。

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Appium常用操作之「元素定位、swipe 滑屏操作」

三、打开 app 并登录四、移动端特有的操作 1.swipe 滑屏操作 2.如果写一个操作，所有的手机都能适用，是不是应该考虑屏幕的尺寸呢？ 3.有没有什么办法可以获取整个设备的尺寸大小？...手机有 5 寸、4.4 寸、5.7 寸的。分辨率是 1280x700，所以它最大的坐标点就是 1280x700。不同的安卓厂商、不同的大小，它的分辨率都不一样，它的坐标值是绝对不一样的。这个怎么办？...不需要针对每个版型的手机写一段代码，全部通用。「用坐标有个缺陷：可能适用于某一种手机，换个手机就不行了，因为坐标值对不上。」 3.有没有什么办法可以获取整个设备的尺寸大小？...如果能够获取到整屏的大小，按百分比来滑动，滑动的距离在70%-90%，那肯定就能滑过去了。根据每个手机的 x 轴和 y 轴，确定它的滑屏百分比，那随便什么样的手机都是可以滑屏的。...swipe有 2 个坐标点，首先要得到start_x。 x 轴是width。size['width']是 x 轴的最大值。「所有人的使用习惯：」滑屏都是在正中间滑屏或者稍微偏下一点。

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nature reviews neuroscience|数据驱动的神经退行性疾病进展模型：跳出黑匣子思考

数据驱动的疾病时间轴是根据数据驱动的疾病时间轴(基于模型的推断时间轴，测量个人在预期平均疾病时间轴上的位置)建立的疾病随时间推移如何演变的生成模型。该特性支持以细粒度的时间分辨率推断时间线。...经典回归技术(见下文)在本质上受到用于在时间轴上定位个体的疾病分期指标的时间分辨率的限制，与此相反，数据驱动的疾病进展模型可以以更细粒度的时间分辨率重建疾病时间线。...迄今为止的工作使我们了解了序列在不同情况下如何变化，多模态生物标志物的轨迹在共同的时间轴上如何相关，以及数据驱动的定性假设模型验证。...同样，自我建模回归方法等已经为阿尔茨海默病、帕金森病和亨廷顿病产生了数据驱动的生物标志物轨迹(和分期工具)，这些轨迹大体上反映了假设模型和观察模型的变化顺序，但不同方法和数据集的变化轨迹不同。...针对这些应用领域定制疾病进展模型是未来模型开发的关键领域。7.10 谱系和亚型当前的亚型模型假定了不同的群体，并且将“发现”亚型，即使在本质上的变化更加光谱化。

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go-echarts x 轴标签显示不全

文章目录 1.简介 2.官方示例 3.X 轴标签显示不全 4.解决办法 5.标签继续变长遇到的问题 6.小结参考文献 1.简介 go-echarts 是 Go 中将数据绘制成各种图表的开源库，是 Apache...在 GitHub 上，它有超过 4K 颗星，使其成为 Go 中生成图表的最受欢迎的库之一。 2.官方示例我想将自己的数据生成一个折线图。...3.X 轴标签显示不全我把官方的示例代码拷贝到本地，把 X 轴的标签替换成自己数据对应的标签，是日期格式，数量是十个。...4.解决办法我们在官方包中找到了用于描述轴标签的一个类型 type AxisLabel ，其中有个属性 Interval 的注释中说了如何显示所有的的轴标签。...这下倒好了，X 轴标签一个都不显示了。猜测是因为显示设置 X 轴标签的相关属性，但是其他属性有没有设置，导致不显示了。这里吐槽一下，都已经显示给了轴标签，为什么默认显示呢？

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R语言做网络图的又一个小例子

使用R语言包ggraph做网络图需要准备的最基本的数据是： 1、一个包括一列数据的数据框，每一行是各个节点的名称 2、一个包含两列数据的数据框，每一行代表节点节点之间的连线比如一个有四个节点的网络，...接下来我想给节点分组，不同组节点填充不同的颜色；按照自己的数值给节点大小；每条连线也可以分配粗细和颜色。这些信息都可以在构造数据的时候添加进去。...这里遇到一个问题是：有没有办法改变图例中点的大小呢？...有的节点超出了绘图边界，可以通过修改x和y轴的范围来调整，加上命令 theme_bw()就可以显示出坐标轴的范围 ggraph(net)+ geom_edge_link(aes(edge_width...下面问题又来了：去掉边框，去掉坐标轴标签，去掉坐标轴上的小短线，如何实现？这个我知道，但是不在这篇文章中写了！下面我不知道的问题又来了：有没有办法人为的改变边的长度呢？

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Day4-香波🐟

= "X-axis Label", ylab = "Y-axis Label", ...)x: x轴上的数据点。...y: y轴上的数据点。...main: 图形的主标题。xlab: x轴的标签。ylab: y轴的标签。...: 其他图形参数，如 col（颜色），pch（点的形状），lty（线的类型）等。...plot() 函数还可以与其他函数结合使用，例如 lines()、points()、text() 和 abline()，以在同一个图形上添加更多的元素。...# 绘制基础图形plot(x, y, type="b", col="blue")# 在同一个图形上添加额外的点points(x, y/2, col="red", pch=2)# 添加一条垂直线abline

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Day7：R语言课程 (R语言进行数据可视化)

映射的例子包括：位置（即在x和y轴上）颜色（“外部”颜色）填充（“内部”颜色）形状（点数）线型尺寸首先，必须添加x轴和y轴的位置，因为geom_point需要有关散点图的最基本信息，即要在...x和y轴上绘制的内容。...尝试不同的东西，在图上同时显示细胞类型和基因型。为此，我们可以为列标题指定shape映射，不同形状表示不同的celltype。...ggscatter4 x轴和y轴上的标签也很小，难以阅读。要更改其大小，需要添加其他主题图层。...注2：如果在关闭设备之前已经制作了任何其他图表，它们将全部存储在同一个文件中; 除非另有说明，否则每个图通常都会有自己的页面。 ?

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抓住主要信息，线性降维的技术——PCA

；可见，并不是信息越多越好，维度越多，确实可能带来更多的信息，但是在实际商业应用建模时，首先问一下自己：这些信息都是对我们的建模分析、需求有用的信息吗，有没有噪点？...为了能够以图形可视化展现PCA是怎么进行降维的，现在假设数据只有两个维度（方便画图），即这些数据能够画在x轴和y轴两个维度，图1是这些数据放在直角坐标下的展现情况。...，那也有的教材会直接理解为，数据保持不动，将原来的直角坐标旋转到所画的红色和蓝色的线上重合，这样x轴的就是能够最大化解释数据的变异，即第一主成分，y轴就是第二主成分。...（图2）如图2，B向量B(2,2)在A向量A(3,1)的投影d等于|B|cos(α)，而这个值是向量A和B的内积(2*3+2*1=8),8是新坐标轴下的坐标，现在新的坐标轴不再是x和y轴了，是向量A（...3,1）所在的轴，以矩阵的形式表示：，也就是说(8,0)是在新的坐标轴下的投影，原来的二维数据被降到了一维；那么这条合适的向量（新的坐标轴）是怎么确定的呢？

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