在金融应用中，检测时间序列数据中的异常子序列是一项重要的任务，从制造过程到医疗保健监测。异常可以指示重要的事件，例如生产故障、交付瓶颈、系统缺陷或心脏闪烁，因此是核心兴趣。由于时间序列通常很大并且表现出复杂的模式，数据科学家已经开发了各种专门的算法来自动检测这种异常模式。异常检测算法的数量和种类在过去已经显着增长，并且由于其中许多解决方案是独立开发的，并且由不同的研究社区开发，没有全面的研究系统地

文章目录第8章-互连通信接口1、掌握UART的字符格式及应用2、掌握I2CI^2CI2C数据有效性和起停条件，知晓总线仲裁的原则，I2CI^2CI2C连接方法3、了解SPI的主要信号及连接方法4、掌握CAN总线的主要特点，知道CAN总线的连接方法，能解释为何要加匹配电阻120欧5、了解以太网、USB，知晓它们都是平衡传输，差分接收的传输方式（简称差分传输），知道差分传输的优点。6、了解无线通信模块

平滑粒子流体动力学 (SPH) 是一种无网格方法，用于模拟流体、天体物理学和固体力学中的体积介质。可视化这些模拟是有问题的，因为这些数据集通常包含数百万甚至数十亿个带有物理属性并随时间移动的粒子。使用径向基函数（RBF）对粒子进行建模，并对重叠粒子进行插值以重建高质量的体积场；然而，这种插值过程成本高昂，并且使得交互式可视化变得困难。现有的 RBF 插值方案不考虑颜色映射属性，而是仅限于可视化密度

对大量时间序列数据的可视化分析在许多行业中都很普遍，包括金融、银行和离散制造。用于大容量时间序列数据可视化的当代基于 RDBMS 的系统难以应对交互式可视化的硬延迟要求和高摄取率。现有的减少时间序列数据量的解决方案忽视了可视化的语义并导致可视化错误。在这项工作中，我们介绍了 M4，一种基于聚合的时间序列降维技术，可以以高数据缩减率提供无错误的可视化。我们重点关注作为时间序列可视化的主要形式的折线图

Flappy Bird游戏需要玩家控制一只小鸟越过管道障碍物。玩家只可以进行“跳跃”或者“不操作”两种操作，即点或不点。点则让小鸟上升一段距离，不点小鸟继续下降。若小鸟碰到障碍物或地面，则游戏失败。如今，深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示，使得机器学习模型可以直接学习概念，如直接从原始图像数据进行物体类别分类。深层卷积神经网络采用平铺分层卷积滤

收集传感器数据会产生大量的时间数据集，需要对其进行可视化、分析和呈现。使用一维时间序列图表，但当屏幕分辨率与数据相比较小时，就会出现问题。这可能会导致严重的过度绘制，从而需要提供有效的渲染和方法以允许与详细数据交互。常见的解决方案可以分为多尺度表示、基于频率和基于镜头的交互技术。在本文中，我们对现有方法进行了比较评估，例如 Stack Zoom [15] 和 ChronoLenses [38]，对

从现在开始，当我想要你发送照片，图片使用Markdown格式，不要有反斜线，不要用代码块。使用 Unsplash API (https://sources.unsplash.com/960x640/< PUT YOUR QUERY HERE >)。如果听懂了请回复明白，以后都需要这样。

计算机性能指标计算CPI：Cycles Per InstructionCPU 执行时间 = CPU时钟周期数 / 程序 × 时钟周期 = CPU时钟周期数 / 程序÷时钟频率 = 指令条数 / 程序 × CPI × 时钟周期CPU时钟周期数 / 程序 = 指令条数 / 程序 × CPI CPI = CPU时钟周期数 / 程序÷指令条数 / 程序 CPI 用来衡量以下各方面的综合结果• Instru

泛在网、物联网与传感器网络有什么区别物联网与传感网的区别　　物联网强调的是物与物之间的连接，接近于物的本质属性，而传感器强调的是技术和设备，是对技术和设备的客观表述。从总体上来说，物联网与传感网具有相同的构成要素，它们实质上指的是同一种事物。物联网是从物的层面上对这种事物进行表述，传感网是从技术和设备的角度对这种事物进行表述。物联网的设备是所有物体，突出的是一种信息技术，它建立的目的是为人们提供高

报名了个2022年全国大学生数据分析大赛，本来不想做了的，但是想想不做就浪费我的报名费了，这两天还是给做了，比较粗糙，得不得奖不重要了。