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    深度信号处理:利用卷积神经网络测量距离

    解决这个问题很简单,可以通过找到峰值,然后减去它们的X坐标来测量它们之间的水平距离来解决。这可以通过使用可用的工具和库有效地完成。然而,我们的目标是训练一个神经网络来预测两个峰之间的距离。一旦我们证明了神经网络可以处理这一任务,我们就可以在更复杂的端到端学习任务中重用相同的架构,而测量距离只是学习更复杂关系的一种手段。这源于深度学习的理念,即我们应该尝试让神经网络学习特征,而不是让工程师手工编码特征并希望这些特征是最相关的。如果我们能证明神经网络可以学习距离特征,我们就可以在更复杂的网络中使用它,在这些网络中,最终结果将取决于距离以外的许多其他因素。这些任务的典型例子是解释心电图或天文数据。

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    ps切图必知必会

    对于前端切图,相信很多小伙伴都不会陌生,但是对于新手,有时却很棘手,想着我本是来写代码的,你给我一张图干嘛的, 有时,或许你总奢望着UI设计师,把所有的图都给你切好,你只管撸码的,然而事实并非如此,有时候呢,设计师给我们的图,也并非是一成不变,往往也需要作一些调整,更改,完美的将UI设计图,进行还原实现产品经理的意图,是前端小伙伴职责所在,那么熟练简单的ps操作,就很重要了,虽然我们不是设计者,但是我们是具体的实现者,实现从0到1的过程,至于前端ps操作,绝大多数工作是简单的切图(抠图),测量,图片简单的处理,将图片利用web技术进行填充布局实现静态页面展现就可以了,至于,ps软件,我也只是停留在简单的使用,有时候,在一些群里,看到一些小伙伴,对于切图,有些畏惧,打开ps软件,无从下手,有时候呢,即使自己曾今,ps技术玩的很溜,但是只要一段时间没有去接触,就会很陌生,一些习以为常的技巧,忘得一干二净,非常苦恼,您将在本篇学会一些常用的奇淫绝技,完全可以胜任ps切图工作,今天,就我的学习和使用,跟大家分享一下自己的学习心得,如果你已经是老司机了,可以直接忽略,欢迎路过的老师,多提意见和指正

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    来自大数据的反思:需要你读懂的10个小故事

    自2011年以来,大数据旋风以“迅雷不及掩耳之势”席卷中国。毋庸置疑,大数据已然成为继云计算、物联网之后新一轮的技术变革热潮,不仅是信息领域,经济、政治、社会等诸多领域都“磨刀霍霍”向大数据,准备在其中逐得一席之地。 中国工程院李国杰院士更是把大数据提升到战略的高度,他表示,数据是与物质、能源一样重要的战略资源。从数据中发现价值的技术正是最有活力的软技术,在数据技术与产业上的落后,将使我们像错过工业革命机会一样延误一个时代。 在这样的认知下,“大数据”日趋变成大家“耳熟能详”的热词。图1所示的是谷歌趋势

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