MAX30100是能够读取心率.血氧的传感器,通信方式是通过IIC进行通信.其工作原理是通过红外led灯照射,能够得到心率的ADC值.       MAX30100的寄存器可以分为五类,状态寄存器.FIFO.控制寄存器.温度寄存器.ID寄存器.温度寄存器是读取芯片的温度值,以矫正因为温度而产生的偏差.ID寄存器是读取芯片的ID号. 重点在于另外三类寄存器.STATUS寄存器其中,STATUS寄存器有两个,一个是中断状态寄存器,一个是中断使能寄存器. FIFO寄存器数据存储在FIFO_DATA寄存

paip.检测信用卡账单数据的正确性算法 主要3点: //1.重点检测.大钱记录 //2.检测遗漏记录 //3.排除双唇记录. //4.试着cls share,改变错误的cls. 作者Attilax 艾龙, EMAIL:1466519819@qq.com 来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax ///////////重点检测.大钱记录 select * from cyar2013 where moneyx>300 order by datex,

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https://www.researchgate.net/post/How_to_determine_unknown_class_using_neural_network 里面有讨论,说是用rbf神经网络,O-SVM可以搞定 https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/7t3xei/d_detecting_unknown_classes/ reddit上的讨论,有人专门提到svm是最适合解决这个问题的模型. I've spent lots

1. 异常检测简介 异常检测,它的任务是发现与大部分其他对象不同的对象,我们称为异常对象.异常检测算法已经广泛应用于电信.互联网和信用卡的诈骗检测.贷款审批.电子商务.网络入侵和天气预报等领域.这些异常对象的主要成因有:来源于不同的模式.自然变异.数据测量以及随机误差等.而常见的异常检测算法都是针对独立的数据点进行异常检测,此时异常检测又称为离群点检测.而在序列数据的异常检测过程中,我们既可以直接使用对序列进行异常检测的算法,也可以先对序列数据进行特征提取然后转化为传统的离群点检测. 2. 基本

在JTable的初级教程中往往会提到,使用TableModel的 addTableModelListener方法可以监听单元格数据的变更,在其事件处理函,数tableChanged中,可以通过e.getColumn(),e.getFirstRow(),e.getLastRow(),e.getType()来获取变更发生的位置和变更的类型(插入.更新或删除).然而该方法存在2个致命的问题: 1.双击单元格使其处于可编辑状态后,即使没有做出任何修改,当单元格失去焦点时,该事件将被激活. 2.通过该事件

例如你需要这样格式的数据: [{"name":"合肥市","arrey":[{"lat":"31.862323","long":"117.289267","name":"G+竞技网咖","address":"宿州路60号太阳城B1层"},{"lat":"31.

当你把一个普通的 JavaScript 对象传给 Vue 实例的 data 选项,Vue 将遍历此对象所有的属性,并使用Object.defineProperty把这些属性全部转为 getter/setter 受现代 JavaScript 的限制 (而且 Object.observe 也已经被废弃),Vue 不能检测到对象属性的添加或删除. 由于 Vue 会在初始化实例时对属性执行 getter/setter 转化过程,所以属性必须在 data 对象上存在才能让 Vue 转换它,这样才能让它是响

首先要记住json_encode返回的是字符串, 而json_decode返回的是对象 判断数据不是JSON格式: 复制代码代码如下: function is_not_json($str){      return is_null(json_decode($str));} 判断数据是合法的json数据: (PHP版本大于5.3) 复制代码代码如下:   function is_json($string) {  json_decode($string);  return (json_last_er

项目文件结构 因为目录太多又太杂,而且数据格式对路径有要求,先把文件目录放出来.(博主目录结构并不规范) 1.根目录下的models为克隆下来的项目.2.pedestrian_data目录下的路径以及文件夹名称必须相同,是VOC2012数据格式要求.3.project中data是视频数据,images是测试的图片数据.test_images为测试图片数据集,pedestrian_train文件夹为训练目录. 使用公开数据制作训练数据集 数据下载 视频数据下载:http://www.robots.

最近琢磨规划CAD数据转换入库GIS方面的技术问题,看过一些前辈的文章/文献,对于使用FME WorkBench方面,有了一些了解,往往直接转换数据丢失比较严重,而且GIS对图形属性和空间拓扑比较严格,想着转换加个质量检测过程应该有利于数据交互.本来写成“发表论文”的形式,不发论文了直接贴出来. 一.引言 城市规划一般都是以CAD进行图形设计的,包括总规.控规.分规.修详.红线等内容,每个部分又可以保护多个细分的图层.随着目前城市规划应用深入展开,必须考虑到GIS空间分析的功能性,GIS对于城市

数据增强在机器学习中的作用不言而喻.和图片分类的数据增强不同,训练目标检测模型的数据增强在对图像做处理时,还需要对图片中每个目标的坐标做相应的处理.此外,位移.裁剪等操作还有可能使得一些目标在处理后只有一小部分区域保留在原图中,这需要额外的机制来判断是否需要去掉该目标来训练模型.为此TensorLayer 1.7.0(tf>=1.4 && tl>=1.7)发布中,提供了大量关于目标检测任务的数据集下载.目标坐标处理.数据增强的API.最近的几次发布主要面向新的卷积方式(Defo

群里好几位同学问 pt-table-checksum 3.0.4, 主从两个表数据是不一致,为啥检测不出来?前段时间自己也测试过,只是没整理成随笔^_- 一.基本环境 VMware10.0+CentOS6.9+MySQL5.7.19 ROLE HOSTNAME BASEDIR DATADIR IP PORT Master ZST1 /usr/local/mysql /data/mysql/mysql3306/data 192.168.85.132 3306 Slave ZST2 /usr/loc

应用层级时空记忆模型(HTM)实现对实时异常流时序数据检测 Real-Time Anomaly Detection for Streaming Analytics Subutai Ahmad SAHMAD@NUMENTA.COM Numenta, Inc., 791 Middlefield Road, Redwood City, CA 94063 USA Scott Purdy SPURDY@NUMENTA.COM Numenta, Inc., 791 Middlefield Road, Red

熟悉了一段时间的Bash编程,因此借此任务操作一把bash编程,主要涉及到Redis单节点与Redis集群的操作 1. 任务背景 近日有个任务需要将历史的Redis(主从节点)中的数据迁移至Redis集群中.相关条件与要求如下: (1) 历史Redis以及新的Redis集群分别部署在北京.合肥.广州三地 (2) 待迁移的Redis数据只存在合肥环境 (3) 需要从一个节点访问三地的Redis集群或历史Redis节点 (4) 待迁移的Redis中的数据量大概为2000W+ (5) 迁移完成后需抽样

接触AngularJS许了,时常问自己一些问题,如果是我实现它,会在哪些方面选择跟它相同的道路,哪些方面不同.为此,记录了一些思考,给自己回顾,也供他人参考. 初步大致有以下几个方面: 数据双向绑定 视图模型的继承关系 模块和依赖注入的设计 待定 数据的双向绑定 Angular实现了双向绑定机制.所谓的双向绑定,无非是从界面的操作能实时反映到数据,数据的变更能实时展现到界面. 一个最简单的示例就是这样: <div ng-controller="CounterCtrl"> &

软件安全课程的一次实验,整理之后发出来共享. 什么是KD树 要说KD树,我们得先说一下什么是KNN算法. KNN是k-NearestNeighbor的简称,原理很简单:当你有一堆已经标注好的数据时,你知道哪些是正类,哪些是负类.当新拿到一个没有标注的数据时,你想知道它是哪一类的.只要找到它的邻居(离它距离短)的点是什么类别的,所谓近朱者赤近墨者黑,KNN就是采用了类似的方法. 如上图,当有新的点不知道是哪一类时,只要看看离它最近的几个点是什么类别,我们就判断它是什么类别. 举个例子:我们将k取3

由于每天到公司都需要先执行一遍检测操作,观察数据是否导入完整,今天想到能否自动连接Mysql执行SQL并导出数据,每天到公司直接查看excel文件即可 时间紧,代码初次试验,边摸索边学习吧. xlsxwriter 模块及excel格式设置的format()方法参考这里http://xlsxwriter.readthedocs.io/format.html #coding:utf-8 import time import datetime import os import MySQLdb impo

jQuery在1.2后引入jQuery.data(数据缓存系统),主要的作用是让一组自定义的数据可以DOM元素相关联——浅显的说:就是让一个对象和一组数据一对一的关联. 一组和Element相关的数据如何关联着这个Element一直是web前端的大姨妈,而最初的jQuery事件系统照搬Dean Edwards的addEvent.js:将回调挂载在EventTarget上,这样下来,循环引用是不可忽视的问题.而在web前端中,数据和DOM的关系太过基情和紧张,于是jQuery在1.2中,正式缔造了

主从数据校验使用percona-toolkit工具集的以下两个工具(主库上使用): pt-table-checksum  #检查主从数据是否一致, pt-table-sync #把主库数据同步到从库 适用场景如下: 1). 数据迁移前后进行数据一致性检查 2). 当主从复制出现报错中断或者主从数据出现不一致时,对主从数据进行一致性检查并进行修复 3). 在从库上执行了误操作 4). 定期进行校验(如每个月对复制环境进行校验以确定复制是一致的) 原理: pt-table-checksum在主库上利

Libnids开发包介绍     Libnids是一个用于网络入侵检测开发的专业编程接口,它使用了Libpcap所以它具有捕获数据包的功能.同时,Libnids提供了TCP数据流重组功能,所以对于分析基于TCP协议的各种协议Libnids都能胜任.Libnids还提供了对IP分片进行重组的功能,以及端口扫描检测和异常数据包检测功能.Libnids数据结构 一.基本常量 1.报警类型 enum { NIDS_WARN_IP =1,  //IP数据包异常 NIDS_WARN_TCP,//TCP数据包