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最近在看时间序列的文章，回顾下经典论文地址项目地址ForecastingatScale摘要1、介绍2、时间业务序列的特点3、Prophet预测模型3.1、趋势模型3.1.1、非线性饱和增长3.1.2、具有变化点的线性趋势3.1.3、自动转换点选择3.1.4、趋势预测的不确定性摘要预测是一项常见的数据科学任务，能够帮助组织进行容量规划、目标设定和异常检测。尽管其重要性不言而喻，但在生产可靠且高质量的预测时面临着严峻挑战，特别是当涉及到多样的时间序列且具有时间序列建模专业知识的分析师相对稀缺时。为了解决这些挑战，我们描述了一种实用的、可扩展的预测方法，将可配置的模型与分析师参与的性能分析相结合。我

我实际上是在使用maven编译一个android项目:mvncleaninstall我得到了这个错误但不明白为什么会这样Failedtoexecutegoalcom.jayway.maven.plugins.android.generation2:android-maven-plugin:3.6.0:generate-sources(default-generate-sources)onprojecthelloflashlight:Executiondefault-generate-sourcesofgoalcom.jayway.maven.plugins.android.genera

一.CSVDataSetConfig准备好一个txt文件，写入如下内容，第一行可以不写，写了的话也会作为一组数据被运行：然后把后缀名改为CSV，这样一个参数化文件就准备好了然后打开jmeter，在需要使用这个参数化文件的接口下面添加CSVDataSetConfig注意在这边指定的两个参数user和pass，在接口下方以${}包装这两个参数最后设定一个并发线程数为10运行这个线程组，可以读取CSV里面的参数在接口里面传递。如果线程数大于CSV文件里面的列数，会在运行到底部再从头开始运行。这样就通过CSV成功实现在jmeter里面的参数化。二.Beanshell1.解决响应乱码有时会遇到乱码，即使

上一篇博文我们使用矩阵键盘时面临的一个问题就是占用的端口多，以前我们扩展输出端口使用了74hc595，那么这里我们面临的是输入端口少需要扩展的问题，那么可以使用什么芯片来完成了？有没有直接可使用的芯片呢？文章目录一、使用74hc148芯片1、148芯片的说明2、148芯片常见管脚图2、74HC(LS)148的级联二、在arduino实现矩阵简单中的应用1、电路及说明2、代码如下：3、运行效果：文章原出处：https://blog.csdn.net/haigear/article/details/130025987一、使用74hc148芯片1、148芯片的说明：74HC148是一个8位优先编码器

链接：https://pan.baidu.com/s/1ZI5mR6SOgFzMljbMym7u3A?pwd=l2cu 提取码：l2cu 华为原厂Windows11系统工厂包，带F10一键智能还原恢复功能。自带指纹、面部识别、声卡、网卡、显卡、蓝牙等所有驱动、出厂主题壁纸、Office办公软件、华为电脑管家等预装程序，如图所需要工具：32G或以上的U盘文件格式：zip    文件大小：15.9GB注：恢复时会清空电脑上所有盘的数据，请提前转移备份好重要资料！！

Ghost-freeHDRIwithContext-awareTransformer背景介绍已有算法本文算法实验对比背景介绍高动态范围成像（HDR）是一种图像技术，它能够捕捉到比传统图像更广泛的亮度范围。1997年，PaulDebevec在他的论文《RecoveringHighDynamicRangeRadianceMapsfromPhotographs》中提出了HDR的概念。论文里提出可以通过对同一个场景进行不同曝光时间的拍摄，然后用这些低动态范围（LDR）图像合成一张高动态范围（HDR）图像。这样做可以捕捉到从暗部的阴影到亮部的高光，或者说是高反光的更大动态范围的场景。HDR技术主要应用于

中科大、西安交大、南开大学发表在ICCV2023的论文，作者里有李重仪老师和中科大的JieHuang（ECCV2022的FECCVPR2022的ENC和CVPR2023的ERL的一作）喔，看来可能是和JieHuang同一个课题组的，而且同样代码是开源的，我很喜欢。文章利用了MAE的encoder来做一些事情，提出了一个叫customizedunfoldingenhancer（CUE）的方法。从MAE中学了illuminationprior和noiseprior两个先验，用到了retinex模型中。流程如下图所示：文章用的是如下的常规retinex公式：目标是最小化如下表达式：把限制项（2b）放

数据集csv文件内容一共80个数据（只截取前10个数据）在excel中显示的内容在pycharm中显示的内容txt文件内容一共80个数据在记事本中显示的内容在pycharm中显示的内容利用pandas方式读取一、csv文件1、读取所有内容importpandasaspddata_pd=pd.read_csv("Sheet1.csv")#读取表头元素head_label=list(Sheet1.columns.values)#head_label打印结果为#['序号','学号','身高（CM）','体重（KG）','鞋码','发长（CM）','性别（0/1）']print(data_pd)dat

一开始接触区块链技术，只是出于工程问题的需要，结果后来学术问题也要走这个方向了。机缘巧合定了共识问题为现在的研究方向，主要考虑大网络中的共识，也就是有关区块链扩容的部分。后续我应该也希望好好写一些区块链的扩容问题的专题。但总之，万变不离其宗，实用拜占庭容错共识算法我想一定是共识领域里逃不开的一篇文章。1.介绍researchgap现有的算法主要是基于同步网络的假设现有的算法在不太实用slow（之前的bft共识的通信复杂度大概在指数量级，根本没法用）本文的贡献在部分异步模型的假设下，提出一种兼具安全性和活性的共识算法/状态复制算法，容错率为1/3，通信复杂度降到多项式级（一般过程为平方阶视图切换