根据其中的条纹将Ruby数组块化 - 腾讯云开发者社区

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NeuroImage: 7-13岁儿童执行功能发育的脑网络研究

因此，该研究主要关注了7-13岁儿童基于任务的脑功能网络的发育变化特点。根据之前静息态脑功能网络或结构网络发育方面的研究结果，该研究假设，从7-13岁，基于任务的功能网络模块化结构会越来越清晰。...在单次试验中，一个条纹圆或灰色圆随机出现在注视点的左边或者右边（图1）。要求被试根据不同的任务条件进行相应的按键反应。该任务一共包含两种任务条件：单任务和双任务。...如只出现条纹圆并进行同侧按键反应，只出现灰色圆并进行对侧按键反应。双任务条件两种刺激圆随机出现，要求被试对其中一种刺激圆进行同侧按键反应，而对另一种刺激圆进行对侧按键反应。...每次扫描包含9个组块：其中3个组块仅出现条纹圆（单任务条件），3个组块仅出现灰色圆（单任务条件），三个组块两种刺激圆随机出现（双任务条件）。每个组块包括26秒的任务刺激状态和12秒的基线状态。...根据Dosenbach等人的研究，该研究将160个感兴趣区分为默认网络、额顶网络、前岛扣带网络、感觉运动网络、视觉网络和小脑。该研究首先计算了每个节点的参与系数PC。

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SFFAI分享 | 张文：Recent Advances in NMT【附PPT与视频资料】

然后，每个组块中的左上角的块被推入到最小堆（在从左上向右下的搜索过程中，我们每次向最小堆中推入一个候选项时，最小堆都会根据NLL值将堆中最优的候选（NLL最小的候选）放置在根结点中）中，在从堆中弹出NLL...(2) 加速的立方剪枝算法在立方剪枝算法的每个步骤中，我们首先要根据某些约束条件将类似的候选块合并在一起组成一个或多个组块，然后使用每个组块中所有块里包含的隐状态向量按元素的平均值作为该组块的松弛隐状态...为了进一步提升解码效率，我们还尝试仅根据每一个组块中排名第一的块对应的隐状态向量（上面示意图中每个组块的第一行）计算该组块对应的近似概率分布，后序步骤与NCP完全相同。...根据归一化函数的定义，对于观察到的参考译文序列交叉熵损失可以写成：我们将softmax归一化操作中的分母标记为Z。...根据Devlin等，2014的工作，我们将CE损失函数修改为：训练过程最小化上述损失函数值，会确保log Z近似为0，也就是说，模型一旦收敛，Z会逼近于1。

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PNAS:婴儿早期记忆能力比我们想象的要高

随后将编码阶段的所有数据合并，通过回归分析发现左侧额叶（LF）的氧合血红蛋白（OxyHb）出现显著的降低([R2 = 0.671; y = –0.01x (P = 0.002)+0.06(P = 0.018...横坐标表示的是组块（block）数，纵坐标代表OxyHb变化值[A1] ，误差条代表平均值的标准误....接下来对编码阶段变化最显著的前三个组块（block）进行有效性连接的比较分析，结果发现了和习惯化效应相关两个系统性改变（如图2B所示）：1）左侧额叶（LF）和其它三个兴趣区的功能性连接均在变弱（左侧颞叶组块...本研究最大的突破和创新点就在于把干扰词呈现在习惯化过程中而不是习惯化之后。...其中A代表的是在编码阶段颞叶和LF之间的相互影响，B代表的是颞叶、顶叶和RF之间在再认阶段的相互影响。

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视频「缺陷」变安全优势：蚂蚁数科新突破，主动式视频验证系统RollingEvidence

对此，蚂蚁数科 AIoT 技术团队提出了一项突破性创新 ——RollingEvidence，一种将 CMOS 摄像头 “缺陷” 转化为安全优势的主动式视频验证算法和系统。...具体而言，在摄像过程中，我们通过动态调节 LED 设备产生人眼不可见的变频闪烁信号，结合相机逐行曝光的特性，将探针以条纹模式嵌入视频帧中。...同时，RollingEvidence 会生成去条纹化的视频版本，确保画面清晰可供人工查看。自回归随机编码在编码阶段，我们采用自回归模式。...我们会随机创建一个辅助 λ 序列，并应用指数最小采样法，根据相关窗口的随机序列来选择下一个探针。根据指数最小技巧，最小值运算会产生与多重分布相同的多项式分布，从而生成足够随机的观测值来防范潜在攻击。...针对每个帧窗口，我们评估其随机序列与从后续窗口提取的解码探针之间的匹配程度。根据以下公式递增窗口支持度：其中预定义参数 q 表示对均匀随机采样值特定分位数（如 98%）的显著性阈值。

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事件相关功能磁共振波谱fMRS

在组块和事件相关的设计中，可以在试次之间加入抖动，以优化任务设计并最小化预期效应。c....另一方面，事件相关设计将刺激作为一系列试次，其中不同的实验条件在试次中混合（图1）。关键的是，这种方法允许以秒级的时间分辨率获得光谱。事件相关任务设计控制了期望效应。...其他课题组已经将MRS应用于研究疼痛刺激的神经反应，其中使用事件相关设计的研究与使用组块设计的结果大体一致。例如，Gussew等人发现在疼痛的热刺激过程中，岛叶皮层的谷氨酸浓度显著增加（图2b）。...类似的数字可能适用于与事件相关的fMRS，但目前没有足够的已发表的研究来做出这些估计。每个条件所需的最小光谱数也将取决于受试者的数量和光谱质量。...最近，新的开源MRS分析软件库已经发布，其中一些集成了模块化和易于扩展的设计。这种大量的新分析软件可以给该领域提供一个机会，在事件相关(和组块设计)fMRS领域快速创新，开发和测试新想法。

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python实现gabor滤波器提取纹理特征提取指静脉纹理特征指静脉切割代码

，可以帮助我们将图像从空域转换到频域，并提取到空域上不易提取的特征。...相位偏移（φ）：它的取值范围为-180度到180度。其中，0he180度分别对应中心对称的center-on函数和center-off函数，而-90度和90度对应反对称函数。 ?...带宽（b）：Gabor滤波器的半响应空间频率带宽b和σ/ λ的比率有关，其中σ表示Gabor函数的高斯因子的标准差，如下： ? σ的值不能直接设置，它仅随着带宽b变化。...CV_32F} #gamma越大核函数图像越小，条纹数不变...np.maximum(accum, fimg, accum) #参数1与参数2逐位比较取大者存入参数3 这里就是将纹理特征显化更加明显

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组块构建——《学习之道》（Barbara Oakley）读书笔记二

组块组块是根据意义将信息碎片组成的集合。熟练的掌握某种知识需要创建一些概念组块。高质量的组块构成的神经模型，不仅能与我们钻研的学科产生共鸣，也能在其他学科或生活领域产生反响。...抽象化能让概念从一个领域到另一个领域。构建组块的过程：把注意力集中在需要组块的信息上。理解各个基本概念。获取背景知识——在合适何地使用这些基本概念。...专注模式学习的一个重要部分，就是让注意力把大脑的各个部分连接在一起；但是注意力在紧张状态下会失去部分连接能力，比如当愤怒、紧张和害怕时会感觉脑子不够用。专注地练习和重复是创造记忆痕迹的过程。...构建组块的步骤构建组块的步骤：全程在纸上解决重难点题目，需已经有答案，但不要看答案。（我觉得作者的意思是独立解决，做完了还是要核对答案的）再做一遍，注意重难点步骤。...其他的一些技术：提取。归纳重点并铭记于心，这其实是关键所在。梳理。动手。测试。测试既是一种回想方法，也是一种针对性的适应性训练。搭建思维方案库。

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Java永久代去哪儿了

在JDK8之后，永久代被移除，原本存储在永久代的数据将存放在一个叫做元空间的本地内存区域。...永久代的垃圾回收和老年代的垃圾回收是绑定的，一旦其中一个区域被占满，这两个区都要进行垃圾回收。...并且为永久代设置空间大小也是很难确定的，因为这其中有很多影响因素，比如类的总数，常量池的大小和方法数量等。同时，HotSpot虚拟机的每种类型的垃圾回收器都需要特殊处理永久代中的元数据。...最终用户可以为元空间设置一个可用空间最大值，如果不进行设置，JVM会自动根据类的元数据大小动态增加元空间的容量。注意：永久代的移除并不代表自定义的类加载器泄露问题就解决了。...类加载器1和3表明使用了反射或者为匿名类加载器，他们使用了特定大小组块。而类加载器2和4根据其内部条目的数量使用小型或者中型的组块。元空间调优与工具正如上面提到的，元空间虚拟机控制元空间的增长。

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NLP系统体系结构及主要流程

NLP架构此图来自【立委科普：自然语言系统架构简说】主要流程步骤分/切词(Tokenization) 词性标注(POS Tagging) 语义组块(Chunking) 命名实体标注(Named Entity...分词(从句到词)技术这块主要基于词典的分词方法(最大匹配法、最短路径法、最大概率法)，实际用的比较多的如下：基于条件随机场（CRF）的中文分词算法的开源系统。...语义组块(Chunking) 将标注好词性的句子按句法结构把某些词聚合在一起形成比如主语、谓语、宾语等等；语义组块最常用的方法是条件随机场(Conditional Random Fields,CRF)...句法分析句法分析是根据给定的语法体系自动推导出句子的语法结构，分析句子所包含的语法单元和这些语法单元之间的关系，将句子转化为一棵结构化的语法树。...其中语义分析，就涉及到指代消解等技术；文本分类可以用朴素贝叶斯算法。小结本文主要解析了下NLP系统的体系结构及主要流程，方便后续有的放矢地深入学习。

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最多能完成排序的块 II（难度：困难）

一、题目这个问题和“最多能完成排序的块”相似，但给定数组中的元素可以重复，输入数组最大长度为2000，其中的元素最大为10**8。...然而，分成 [2, 1], [3], [4], [4] 可以得到最多的块数。注意: • arr的长度在[1, 2000]之间。 • arr[i]的大小在[0, 10**8]之间。...三、解题思路 3.1> 堆栈 + top指针根据题意，我们要计算出最多的分组块数。...具体操作，如下图所示：不过，需要注意的是，题目中要求获得的是最多的分组块数，所以，我们最终的分组情况应该是[2,1]、[4,3]、[7]和[8]这四组，才满足最多分组块数并且最终排序结果为[1,2,3,4,7,8...所以，我们将满足条件的组内最大值存入到堆栈中即可。

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如何用好 Roam Research ？（二）：笔记节点粒度

回顾这是咱们 Roam Research 基础系列的第二讲。上次我给你介绍了双向链接的概念，希望你还能记得其中的主要内容。...很多时候，你会发现有一些讲如何记笔记的教程，会指导你记一则笔记的时候一定要注意它的最小化，或者叫做「原子化」。听着很「高大上」吧？其实就是说每一则笔记，字数不宜太长，最好只围绕一个中心来谈。...特点因为 Roam Research 是大纲式，所以一个组块，一般对应的是一个段落(paragraph)，一般来说，段落自然有原子化的特性。不需要你强迫自己去拆分。...它与相邻的组块，在页面上自然就形成了上下文的关联。你做块引用或者嵌入块引用的时候，组块与组块之间，组块与页面之间，页面与页面之间也会自动建立关系。...下图来自于 Lisa-Marie 的课程 Roam for Results，我觉得是很形象化讲述组块和页面关系的图示。

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JVM 知识点补充——永久代和元空间

永久代的垃圾回收和老年代的垃圾回收是绑定的，一旦其中一个区域被占满，这两个区都要进行垃圾回收。...最终用户可以为元空间设置一个可用空间最大值，如果不进行设置，JVM 会自动根据类的元数据大小动态增加元空间的容量。注意：永久代的移除并不代表自定义的类加载器泄露问题就解决了。...当一个类加载器需要组块时，它就会从这个全局的组块列表中获取并维持一个自己的组块列表。当一个类加载器不再存活时，那么其持有的组块将会被释放，并返回给全局组块列表。...所以运行时常量池也是在永久代的。但是 JDK7 及之后版本的 JVM 已经将字符串常量池从方法区中移了出来，在堆（Heap）中开辟了一块区域存放运行时常量池。...元空间虚拟机目前并不支持压缩操作，所以碎片化是目前最大的问题。总结曾经的永久代，因为容易产生 OOM 而被优化成了元空间，但即便这样，依然存在着问题，不知道 JDK 之后还会怎样优化呢？

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python实现gabor滤波器提取纹理特征提取指静脉纹理特征指静脉切割代码

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探索检索增强生成（RAG）技术的无限可能：Vector+KG RAG、Self-RAG、多向量检索器多模态RAG集成

在实际使用时，将计算用户的问题和文本块的相似度，并召回 top k 的组块，然后将 top k 的组块和问题拼接生成提示词输入到大模型中，最终得到回答。...优化点：优化文本切分的方式，组块大小和重叠的大小都是可以调节的参数多组块召回，可以在检索的时候使用较小长度的组块，然后输入到大模型时使用较大长度的组块获得更充分的上下文信息优化向量模型，使用高性能的向量模型...其核心流程梳理如下 [8]：将原始文档进行版面分析（基于 Unstructured 工具 [9]），生成原始文本和原始表格。...其中 Critique 又分为 IsREL、IsSUP、IsUSE 三小类，其中粗体表示某类 token 期望的取值。...有了训练数据后，我们便可基于标准的条件语言模型构建训练目标如下：文中指出 Critic model 可以用任意的语言模型初始化，因此采用与 Generator 同样的模型进行初始化。

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系列篇|结构光三维重建基本原理

结构光三维重建系统是由一个相机和一个投影仪组成，关于结构光三维重建系统的理论有很多，其中有一个简单的模型是把投影仪看做相机来使用，从而得到物体的三维信息。接下来我将详细介绍这个模型的原理。...右相机的外参矩阵（右相机和世界坐标系的转换矩阵）， ? 根据相机模型我们可以得到如下方程等式： ? 联立上述方程组，方程组中有5个未知数，sL，sR，X，Y，Z，和六个方程。完全足够解出5个未知数。...）上，然后在根据各种代价计算找到准确匹配点，具体方法这里就不详述了。...其中Kc和Kp分别代表的是相机和投影的内参，和双目系统一样，我们不妨假设世界坐标系的原点与相机坐标系重合，则 ? ,Rp=R,Tp=T,其中R，T分别为投影仪坐标系对相机坐标系的旋转和平移矩阵。...实际上，六个方程可以解六个未知数，即使我们只需要知道知道up和vp中的一个，这也是为什么在结构光三维重建时我们通常只需要投一个方向的条纹（横条纹或者竖条纹）的原因。

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结构光之相移法+多频外差的数学原理推导

,N - 1} \right) 其中：：背景光强：调制强度：像素点横向坐标：相移值图片图2 相机拍摄到的实际 N 步相移条纹由于物体表面高度、反射率不同，因此相机拍摄到某个像素点...,N - 1) 对于每个像素点，其含有 3 个未知数（）。而步相移条纹可以构建个方程，理论上说，当时方程就有唯一解。但是通常我们会选取形成超定方程，从而使得方程解更稳定。...： x=(A^TA)^{-1}A^Tb 其中：又称为伪逆，因为它和方阵的的作用是一样的由于这里需要取逆操作，计算量较大，并且还有可能存在“病态”，甚至不可逆的情况，因此实际情况更多的是用...根据线性代数知识，超定方程的解： x=(A^TA)^{-1}A^Tb 将式子代入，先计算： \begin{array}{l} {A^T}A &= \left[ {\begin{array}{*{20...前者三频外差时需要进行归一化，并且加入误差项。

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深入理解 Matplotlib3D 绘图函数 plot_surface

# 将figure变为3d ax = Axes3D(fig) #ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 定义x, y x = np.arange(...1 其中大部分的参数说明我已经在注释了，应该很容易理解，其中的 rstride （row stride)和 cstride (column stride) (stride是步长的意思，row : 行，column...2 我发现无论是 x 向，还是 y 向，条纹数都是 32 而这刚好是我们 x = np.arange(-4, 4, 0.25)中[4-（-4）]/0.25 = 32 而ax.plot_surface(X...3 32 / 4 = 8,x向的条纹数变成了 8 ，这符合我们的预期，看来我们得推测是正确的。修改参数，同时使 rstride 和 cstride = 4 其结果如下： ?...4 可以看到无论是 x 向，还是 y 向，条纹数都变成了 8 ，同时由于间距变大，图形也比原来更粗糙了。这再一次验证了我们的推测是正确的！

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系列篇|结构光——格雷码解码方法

总的来说，对于同一个位置，可以近似认为其被亮条纹照射到的亮度总是高于其被暗条纹照射到的亮度。那么对于一个像素点在一张图片中的二值化可以用如下方法。...对于每张图片，我们可以这样计算， In = （I-Imin）/(Imax-Imin) 其中I是该像素点在当前图片下的亮度，In可以看做是被归一化（normalize）后的灰度值，显然In的取值范围是...其中p指像素坐标，Lp+ 是像素在格雷码系列图中灰度最大值，Lp-是像素在格雷码系列图中灰度最小值。...这部分点就是我们要解决的点，通过下面的规则，可以很好的解决点的二值化问题：对每个像素点p和其灰度值I,有如下二值化规则其中m是一个比较小的常数阈值，I_inv是条纹结构光的逆向图。...0 I>Lg 且满足I_inv<Ld 该点二值化为1 不符合以上所有条件的点为不确定点有了以上的二值化方法，格雷码的编码和解码都不是什么太大的问题，解码后可以根据笔者之前文章提供的三维数据计算方法得到较为准确的物体三维信息

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结构光 | 格雷码解码方法

总的来说，对于同一个位置，可以近似认为其被亮条纹照射到的亮度总是高于其被暗条纹照射到的亮度。那么对于一个像素点在一张图片中的二值化可以用如下方法。...对于每张图片，我们可以这样计算， In = （I-Imin）/(Imax-Imin) 其中I是该像素点在当前图片下的亮度，In可以看做是被归一化（normalize）后的灰度值，显然In的取值范围是...具体计算规则如下：其中p指像素坐标，Lp+ 是像素在格雷码系列图中灰度最大值，Lp-是像素在格雷码系列图中灰度最小值。...这部分点就是我们要解决的点，通过下面的规则，可以很好的解决点的二值化问题：对每个像素点p和其灰度值I,有如下二值化规则其中m是一个比较小的常数阈值，I_inv是条纹结构光的逆向图。...0 I>Lg 且满足I_inv<Ld 该点二值化为1 不符合以上所有条件的点为不确定点有了以上的二值化方法，格雷码的编码和解码都不是什么太大的问题，解码后可以根据笔者之前文章提供的三维数据计算方法得到较为准确的物体三维信息

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记忆相关脑电研究：神经信息流在感知和记忆重塑的走向是相反的

该研究结果支持符合神经生物学的人类记忆模型，表明记忆检索是一种结构化的、多层次的过程，其对语义特征的加工优先于感知特征。记忆是一个重建过程，但很少有人知道记忆的重建是如何在人类大脑中展开的。...语义问题）的混合实验设计，其中任务类型为被试间变量，问题类型为被试内变量。因变量为被试进行感知判断或语义判断的反应时。行为实验1—视觉反应时任务：感知运动任务包含4个组块，每个组块有32个试次。...视觉反应时间任务要求被试根据其感知属性（彩色照片 vs. 线条图）或其语义属性（有生命 vs. 无生命），对出现的对象尽快进行分类。 c.记忆反应时任务包含编码阶段和检索阶段。...编码阶段要求被试将图片与单词进行联结，赋予每个单词感知属性或语义属性（每个组块8个试次）；检索阶段给被试呈现单词，要求其根据编码阶段的习得内容来回忆并对单词进行分类，并记录反应时。...所有箱形图中，每个方框中间的线代表中位数，方框的顶部和底部分别代表样本的第25和第75百分位数。十字架代表异常值。

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NeuroImage: 7-13岁儿童执行功能发育的脑网络研究

SFFAI分享 | 张文：Recent Advances in NMT【附PPT与视频资料】

PNAS:婴儿早期记忆能力比我们想象的要高

视频「缺陷」变安全优势：蚂蚁数科新突破，主动式视频验证系统RollingEvidence

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python实现gabor滤波器提取纹理特征提取指静脉纹理特征指静脉切割代码

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最多能完成排序的块 II（难度：困难）

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