前言手头的树莓派4B跑了跑人脸识别以后就一直在吃灰。最近想起来以前看到一款很不错的叫Typecho的轻量级博客程序，简洁美观，拓展性强。正好可以把闲置的树莓派算力利用起来。raspberry_typecho目录概要硬件环境服务器：树莓派4B 烧录RaspberryPi OS储存卡：16GB SanDisk 高速卡外壳：九层亚克力板外壳+散热小风扇网络环境：校园网 有固定内网IP但无公网IP开始搭建

协程是一种不同于进程和线程的存在，其本质是一种函数，可在安卓开发中为开发者提供便利。本文将对协程的基本使用进行介绍，并与进程、线程对比，并对其基本原理进行介绍。

《超新星纪元》是我国著名科幻小说作家刘慈欣写于1991的长篇科幻小说，看完这本书后，才逐渐意识到《超新星纪元》中早早就出现了大刘对于元宇宙、大数据、数据挖掘和人工智能等技术的大胆构想！

在论文1中，时序预测被限定在了multi-horizon forecasting的背景下，通过Fig. 1可以很好理解这点，我认为通俗来说所谓multi-horizon，主要是指模型看到的输入数据的种类和范围扩展了，并且支持动态步数的多步预测。变量的两方面扩展带并不会直接带来模型精度提升，不当地处理甚至可能导致模型训练推理速度和精度的下降。传统多变量预测中常常需要实施特征工程，对变量进行自动或手工

传统相机拍摄视频时其实是以一定帧率进行采样，视频其实还是一串图片的集合，因此低帧率时会觉得视频卡，拍摄高速运动物体时会有运动模糊等等问题。然而你能想象这一切都可以被“脉冲视觉”这一前沿技术改变吗？

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在论文1中，时序预测被限定在了multi-horizon forecasting的背景下，通过Fig. 1可以很好理解这点，我认为通俗来说所谓multi-horizon，主要是指模型看到的输入数据的种类和范围扩展了，并且支持动态步数的多步预测。变量的两方面扩展带并不会直接带来模型精度提升，不当地处理甚至可能导致模型训练推理速度和精度的下降。传统多变量预测中常常需要实施特征工程，对变量进行自动或手工

日志级记录复现Anomaly Transformer: Time Series Anomaly Detection with Association Discrepancy

目录文章目录目录感知器原理代码方法和步骤一、感知器代码原理解析二、训练感知器实现or函数1. 代码2. 不同迭代次数和初始权重下的准确率感知器原理如图，感知器中每个输入都有对应的权重，感知器在预测时：输入向量inputs⃗=(x1,x2,...,xn)\vec{inputs}=(x_1,x_2,...,x_n)inputs​=(x1​,x2​,...,xn​)输出带权和weight_sum=w0+

- 学习交换机的基本配置，制作网络拓扑图（1台交换机、2台PC），2台PC能够ping通（截图）。- 截图网络拓扑图（2台PC），2台pc机分别用连通线和交叉线连接，然后测试其连通性。- 学习交换机VLAN的配置方法，正确的配置交换机的VLAN，截图网络拓扑图；- 查看配置pc1、pc2和pc3在配置VLAN前后的连通性。- 了解交换机VLAN配置常用命令