来源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_13171a73d0102v4zx.html 数据预处理主要包括数据导入.电极定位.电极返回.滤波.去除伪迹.重建参考.分段.叠加平均等步骤.只有经过预处理的数据,才能进行特征值提取以进一步进行方差分析等操作.EEGLAB对数据处理的优点无需赘述.很多情况下,后续被试的预处理与第一个被试的处理过程是一样的.在这种情况下就可以采用批处理的方式进行,以便减少处理数据的时间并保持数据间参数的一致性,有利于后续数据的统计分析.在此主要有

4. 如果计算各项股票指标时,或者处理业务流程时,上一篇的直观认知数据结构,怎样帮助开发者去好好操作,又同时避免计算错误的坑. 首先从上篇的数据结据,可以看出/设计出多少种业务和股票指标. A. 恒生成份股的股份编号 恒指成份股编别 = list(恒生成份股.keys()) B. 个股的收市价&成交额. 腾讯收市价 = 恒生指数[成份股].iloc[大市成交日, 收市价] 腾讯成交额 = 恒生指数[成份股].iloc[大市成交日, 成交额] C. 恒生成份股的收市价&成交额. 恒生成份股收

来自:http://www.cnblogs.com/wenllsz/archive/2012/11/16/2774205.html 了解大数据带来的机遇: 透视架构与工具: 开源节流,获得竞争优势. 聚焦大数据 组织为了变得更高效,盈利能力更强,或生产率更高,对信息的渴求似乎永远也无法得到满足.为此它们一直在寻找更强大的数据存储技术,包括超大型数据库(VLDB),以满足他们对信息存储和获取的需求.最近几年数据的爆炸式增长催生了新的存储技术.用于保存和管理大数据的技术作为企业级数据库技术的补充出现

DateReader对象提供了用循序的.只读的方式读取Command对象获取的数据结果集正是因为DateReader是以循序的方法连续地读取数据,所以DateReader会以独占的方式打开数据库连接. 由于DateReader只执行读取操作,并且每次只在内存缓冲区里存储结果集的一条数据,所以使用DateReader对象的效率比较高,如果查询大量数据,同时不需要随机访问和修改数据,DateReader是优先的选择. DateReader对象属性 FieldCount属性表示记录中有多少字段 Has

  本文出处:http://blog.csdn.net/chaijunkun/article/details/8257209,转载请注明.由于本人不定期会整理相关博文,会对相应内容作出完善.因此强烈建议在原始出处查看此文. 在年初的时候,我曾经写过一篇文章介绍非关系型数据库MongoDB和Jackson JSON框架相结合实现接口敏捷开发的文章(http://blog.csdn.net/chaijunkun/article/details/7263804),被可爱的CSDN小编推到了首页.在此本

我们都知道,Jackson JSON以高速.方便和灵活著称.之前的文章中介绍过使用注解的形式来规定如何将一个对象序列化成JSON的方法,以及如何将一个JSON数据反序列化到一个对象上.但是美中不足的一点就是对于中文的处理.当然我说的美中不足是在默认情况下,Jackson JSON不会将中文等非ASCII字符转换为\uFFFF这样的形式来显示.也就是说默认情况下会显示为{"name":"张三"}而不是{"name":"\u5F20\u4E

REST不是一个标准,而是一种软件应用架构风格.基于SOAP的Web服务采用RPC架构,如果说RPC是一种面向操作的架构风格,而REST则是一种面向资源的架构风格.REST是目前业界更为推崇的构建新一代Web服务(或者Web API)的架构风格.由于REST仅仅是一种价格风格,所以它是与具体的技术平台无关的,也就是说采用REST架构的应用未必一定建立在Web之上,所以在正式介绍REST之前,我们先来简单认识一下Web. 目录 一.TCP/IP与HTTP 二.Web资源       媒体类型   

新框架正在逐步完善,可喜可贺的是基础服务部分初具模样了,给大家分享一下 由于基础服务涉及面太广,也没开发完,这篇只介绍其中的类型转化部分,命名为类型转化基础服务,其实就是基础服务模块的类型转化子模块 说到类型转化必须要弄清楚.net的类型,类型都不清楚何来类型转化 1.Primitive类型 1.1 这个概念估计很多人都没听说过,Primitive不是一个新类型,而是.net类型中最基本的一种分类,是基元类型的意思       MS将类型分为三类:Primitive(基元类型).Complex(

什么是BI? Business Intelligence(BI) = Data Warehouse(DW) + OLAP + Data Mining(DM) 商业智能=数据仓库+联机分析+数据挖掘 做BI的目的是帮助用户进行决策分析,从多维的角度来分析现状,给决策者做出正确的决策提供可靠的数据基础与背景,为企业的发展做出正确的导向.然而在国内做BI确走入了一个误区,通常客户拿BI当报表系统来用,这有点大才小用的感觉,还有就是各个公司水平不同,常常有个别公司拿着拿着非BI系统来欺骗客户给BI蒙上了

本文2001年由台湾“网络农夫”所写,其人生平不祥,此文受鸟哥大力推崇,两人应该相识.文章写得很不错,应该是查了很多资料整理而成的,美中不足的是好多语句不通顺,国考语文绝对不及格,哈哈. 0.我的准备: 0.1.批处理系统和分时系统: 批处理系统,又名批处理操作系统.批处理是指用户将一批作业提交给操作系统后就不再干预,由操作系统控制它们自动运行.这种采用批量处理作业技术的操作系统称为批处理操作系统.批处理操作系统分为单道批处理系统和多道批处理系统.批处理操作系统不具有交互性,它是为了提高CPU的

PHP是以一种嵌入在HTML代码中的脚本语言,它由服务器负责解释,可以用于管理动态内容.支持数据库.处理会话跟踪.甚至构建整个电子商务站点. PHP支持许多流行.非流行的数据库,包括MySQL.PostgreSQL.Oracle.Sybase.Dbase.Informix.Informix.Interbase.Access.Microsoft SQL Server PHP几乎无所不能,具体到Web开发上,PHP能完成任何一款服务器端程序所能完成的动作,如收集表单数据.生成动态网页.发送/接受Co

这次的项目中的一个环节要求我把PostGreSQL数据取出来,然后放到SqlServer里,再去处理分析. http://www.jb51.net/article/35643.htm - 我对PostGreSQL只是一知半解,记录这个过程是希望如果以后微软技术方向的人遇到类似的需求,可以有个比较直接的的参考. 在不熟悉的知识领域里,总是有搜索引擎可以帮到我.   初步了解PostGreSQL数据库及数据形态   首先我想看看PostGreSQL的数据库以及我想要获取的数据形态是什么样子的,Lin

简述 为何要分片 减少单机请求数,降低单机负载,提高总负载 减少单机的存储空间,提高总存空间. 常见的mongodb sharding 服务器架构 要构建一个 MongoDB Sharding Cluster,需要三种角色: Shard Server 即存储实际数据的分片,每个Shard可以是一个mongod实例,也可以是一组mongod实例构成的Replication Set.为了实现每个Shard内部的auto-failover(自动故障切换),MongoDB官方建议每个Shard为一组Re

来源:http://www.ido321.com/1024.html 一.PHP连接数据库及基本操作 MySQL采用的是’客户机/服务器’架构.使用PHP安装的MySQL扩展函数,和直接使用客户端软件区访问MySQL数据库服务器,原理一样,都需要向MySQL管理系统发送SQL命令,然后将结果返回给用户. 在PHP中,SQL分为两类(查看SQL语句分类):一是有返回结果集的DQL语句,如select/desc 表名,执行完毕之后,需要PHP处理结果集:二是没有结果集的,如DML.DDL等,但是DM

搭建mongodb分片 http://gong1208.iteye.com/blog/1622078 Sharding分片概念 这是一种将海量的数据水平扩展的数据库集群系统,数据分表存储在sharding的各个节点上,使用者通过简单的配置就可以很方便地构建一个分布式MongoDB集群. MongoDB 的数据分块称为 chunk.每个 chunk 都是 Collection 中一段连续的数据记录,通常最大尺寸是 200MB,超出则生成新的数据块. 要构建一个 MongoDB Sharding C

先前的一個理想 UNIX 系统自 1969 年 Ken Thompson 与 Dennis Ritchie 在美国贝尔电话实验室(Bell Telephone Laboratories)发展出雏形至今,已历经近 30 来年.而 "UNIX" 这个字典上查不到其原意的怪字,其实是戏谑 MULTICS(MULTiplexed Information and Computing System)操作系统的大而无当所产生的 谐音字. 在 1957 年 10 月,前苏联发射了第一枚人造卫星,此举让

论文笔记1:Deep Learning         2015年,深度学习三位大牛(Yann LeCun,Yoshua Bengio & Geoffrey Hinton),合作在Nature上发表深度学习的综述性论文,介绍了什么是监督学习.反向传播来训练多层神经网络.卷积神经网络.使用深度卷积网络进行图像理解.分布式特征表示与语言处理.递归神经网络,并对深度学习技术的未来发展进行展望. 原文摘要: 1,深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示.        

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// image_file可为urlprivate function base64EncodeImage($image_file) { $image_info = getimagesize($image_file); $base64_image = 'data:' . $image_info['mime'] . ';base64,' . base64_encode(file_get_contents($image_file)); return $base64_image; } 注意:转出来后,返

PlayGround.http://playground.tensorflow.org .教学目的简单神经网络在线演示.实验图形化平台.可视化神经网络训练过程.在浏览器训练神经网络.界面,数据(DATA).特征(FEATURES).神经网络隐藏层(HIDDEN LAYERS).层中连接线.输出(OUTPUT). 数据.二维平面,蓝色正值,黄色负值.数据形态,圆形.异或.高斯.螺旋.数据配置,调整噪声(noise)大小,改变训练.测试数据比例(ratio),调整入输入每批(batch)数据数量1-

Python命名规则: 1. 组成:数字/字母/下划线 只能以字母,下划线开头 不能包含空格 避免Python关键字和函数名 简短且具有描述性 描述数据形态及支持操作 Python动态类型 变量无类型约束 类型取决于关联对象 1.变量名应该有意义,不能随便起名 2.通常,必须在一个变量名中使用多个单词,用下划线连接单词 3.大多数情况下,变量名应该全部小写,常量的名字应该所有单词都大写 4.如果要使用一个字母,避免使用一个小写的L和一个大写的O,因为看上去很像1或者是0 存储 (1)    类型