最近在浏览技术社区，发现了一款 IDE 插件，利用人工智能技术帮助程序员高效写代码、节省开发时间，一下子勾起了我的好奇心。下载之后，使用一番，确实蛮好的，可以有效提升编程效率。这款插件叫：aixcoder，我们可以从它的名字看出特殊性，是一款利用 AI 技术提升编程效率的插件。根据官网信息得知，智能编程助手插件有三大特性：功能很强大，使用起来很简单，aixcoder 已经集成到...

小波系数是一个包含多个数组的元组，每个数组对应一个小波分解层级。小波变换是一种信号分析方法，可以将信号分解为不同尺度和频率的成分。现在，我们可以使用pywt库中的wavedec函数来进行小波变换。这个函数接受信号数据和小波基作为参数，并返回一个包含小波系数的元组。如果需要，我们可以使用pywt库中的waverec函数进行逆小波变换，将小波系数还原为原始信号。在上面的代码中，我们使用了’Daubec

3. Coiflets小波基（coif）：Coiflets小波基是具有紧凑支持和较好频率局部化特性的小波基。3. Coiflets小波基（coif）：Coiflets小波基是具有紧凑支持和较好频率局部化特性的小波基。2. Symlets小波基（sym）：Symlets小波基是对称的Daubechies小波基。2. Symlets小波基（sym）：Symlets小波基是对称的Daubechies小波

接下来执行傅立叶变换的操作，在np.fft的包中，有两种fft方法供选择，一种是fft，另一种是rfft，如果样本数据点的个数为N，则fft方法返回N个变换后的数据点，rfft返回N/2+1个变换后的数据点。sampling_rate为数据点的采样频率（Hz），fft_size代表一个样本中包含的数据点的个数，signal代表传入的信号，时间标的单位为ms，linespace函数用来生成指定间隔内

学习 Transformer 的过程中，找到了博客中关于Transformer系统的介绍文章，感觉非常棒，于是进行了翻译。原文链接在文末。翻译主要采用 “DeepL+人工”的方式进行，并加入了一些自己的理解。

数据仓库自上世纪九十年代提出以来，技术架构一直在不断更新，尤其是进入二十一世纪以来，随着大数据相关技术的发展，数据仓库架构经历了多次升级。本文首先讲解了数据仓库的一些基本知识，包括什么是数据仓库、数据仓库和数据库的区别、数据仓库中的一些基本概念，以及数据仓库包含的层级，接着对各代数据仓库的架构一一进行讲解，从传统数仓，到大数据数仓，再到实时数仓，直到最新的湖仓一体。

沿着，为什么要投放，投放是什么怎么做投放，这样的路线，对一般意义上的 && 通用的信息流投放系统，进行了深入浅出的 && 较为完整的 讨论(自认为如此？一套完整的投放系统，所涉及的点确实很多，包括：B 侧/平台/C 侧， 管理端/后台/算法/客户端等诸多参与方。本文，仅根据个人在业务实践中的理解，斗胆分享一些浅薄的所思所想，以供参考。部分术语并非十分严格/准确，部分思路也未必正确，欢迎各位随时交流

单机版特点：简单问题：1、内存容量有限 2、处理能力有限 3、无法高可用。主从复制Redis 的复制（replication）功能允许用户根据一个 Redis 服务器来创建任意多个该服务器的复制品，其中被复制的服务器为主服务器（master），而通过复制创建出来的服务器复制品则为从服务器（slave）。 只要主从服务器之间的网络连接正常，主从服务器两者会具有相同的数据，主服务器就会一直将发生在自己

最近对B站开源的gengine规则引擎进行了入门级的研究。现在整理的资料记录如下。（欢迎交流讨论）原博客地址：https://www.cnblogs.com/feixiang-energy/p/15572292.html一：简介：　　Gengine是一款基于golang和AST(抽象语法树)开发的规则引擎, Gengine支持的语法是一种自定义的DSL， Gengine通过内置的解释器对规则文件进

N-BEATS 与 N-BEATSx 是加拿大一家公司最先提出。N-HiTS是在 N-BEATS 的基础上做了一些改进。FEDformer 是由阿里达摩院发表一个基于傅立叶变换和小波变换用于深度模型做提取特征工作的模型。DeepTiMe 是利用元学习的思想，在非常简单的神经网络上结合随机傅立叶特征即可取得很好的预测效果。