时间计算

Non-local Neural Networks基于non-local means的思想捕获远程依赖，提高了视频分类和图片分类的分类精度。 Motivation 捕获远程依赖性在深度神经网络中至关重要。对于序列数据，捕获远程依赖的主要方法是循环操作（循环网络）。对于图片数据，捕获远程依赖的方法是使用一叠卷积层来获取大的接收域。卷积和循环操作都是处理局部的邻近区域（local neighborhood），不管是空间上还是时间上。因此，捕获远程依赖的唯一方法是不断重复卷积或循环操作，把远程依赖纳入到局部依赖中。重复这些局部操作有3点局限性，第一，计算效率不高；第二，引起优化困难；第三，当信息需要在远距离位置来回传递时，多跳模型难以实现。 例如，上图的卷积区域的人脸与卷积区域之外的手脚有依赖关系，需要经过多层卷积层之后才能捕获到这种远程依赖。 在一个短视频中，男孩在玩足球，其中一帧图片中的足球与多帧图片的足球和男孩都有关系，上图每两张图片之间的间隔是8帧。R-CNN只能在相邻两帧图片之间传递依赖关系，想要传递远程依赖，只能多循环几次。 如果模型能直接捕获到这种远程依赖，模型的性能会更好，同时提高运行效率。 Innovation 作者从经典的图像处理算法non-local means中得到启发，提出了non-local操作和non-local块。 non-local means

计算两天的时间差值 <script type="text/javascript"> /* * 获得时间差,时间格式为 年-月-日 小时:分钟:秒 或者 年/月/日 小时：分钟：秒 * 其中，年月日为全格式，例如 ： 2010-10-12 01:00:00 * 返回精度为：秒，分，小时，天 */ function GetDateDiff(startTime, endTime, diffType) { //将xxxx-xx-xx的时间格式，转换为 xxxx/xx/xx的格式 startTime = startTime.replace(/\-/g, "/"); endTime = endTime.replace(/\-/g, "/"); //将计算间隔类性字符转换为小写 diffType = diffType.toLowerCase(); var sTime = new Date(startTime); //开始时间 var eTime = new Date(endTime); //结束时间 //作为除数的数字 var divNum = 1; switch (diffType) { case "second": divNum = 1000; break; case "minute": divNum = 1000 * 60; break; case "hour": divNum =

文章目录 一 监督学习 1 classification分类 （1） Binary Decision Tree(BDT)二分决策树 （2） Naive Bayesian Classifier朴素贝叶斯分类器 （3） Neural Network(NN)神经网络 （4）Convolution NN(CNN)卷积神经网络 （5）Deep Belief Networks(DBN)深度信念网络 （6）Recurrent NN(RNN)深度循环神经网络 2 regression回归 （1）LinearRegression线性回归： （2）树回归： 二 强化学习 1 Q-learning 2 Deep Q Networks 3 Double Q-learning 4 Prioritized experience replay 三 无监督学习 1 Dimensionality Reduction降维 （1）Stacked Auto-Encoders(SAE)栈式自编码 （2）Local Linear Embedding局部线性嵌入 2 Clustering聚类 （1）聚类算法简介 （2）聚类算法分类 （3）KMeans算法 （4）层次聚类（hierarchical clustering） （5） DBSCAN（基于密度的聚类算法） 3 Density Estimation密度估计 一 监督学习

如今在银行，P2P等各种贷款业务机构，普遍使用信用评分，对客户实行打分制，以期对客户有一个优质与否的评判。但是不是所有人都知道信用评分卡还分A,B,C卡三类！所以，如果你只知道ABC是Gary的ABC汤，那就赶紧来补习下这些知识吧~~ A卡（Application score card）申请评分卡 B卡（Behavior score card）行为评分卡 C卡（Collection score card）催收评分卡 三种卡的介绍，请直接看这篇文章：比较全面的说了三种打分机制。 梁世栋博士的《行为评分和贷后风险管理研究》http://www.docin.com/p-516772778.html 这三种打分机制的区别在于： 1.使用的时间不同。分别侧重 贷前、贷中、贷后 ； 2.数据要求不同。 A卡一般可做贷款0-1年的信用分析，B卡则是在申请人有了一定行为后，有了较大数据进行的分析，一般为3-5年，C卡则对数据要求更大，需加入催收后客户反应等属性数据。 3.每种评分卡的模型会不一样。在A卡中常用的有 逻辑回归 ， AHP [层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）]等，而在后面两种卡中，常使用 多因素逻辑回归 ，精度等方面更好。 3.检测评分卡中客户群的 特征变化 ，已经这些变化对评分卡分值的冲击。 2.计算 某些特定参数 ，用以触发某些行动

伴随lambda表达式、streams以及一系列小优化，Java 8 推出了全新的日期时间API，在教程中我们将通过一些简单的实例来学习如何使用新API。Java处理日期、日历和时间的方式一直为社区所诟病，将 java.util.Date设定为可变类型，以及SimpleDateFormat的非线程安全使其应用非常受限。Java也意识到需要一个更好的 API来满足社区中已经习惯了使用JodaTime API的人们。全新API的众多好处之一就是，明确了日期时间概念，例如：瞬时（instant）、 长短（duration）、日期、时间、时区和周期。同时继承了Joda库按人类语言和计算机各自解析的时间处理方式。不同于老版本，新API基于ISO 标准日历系统，java.time包下的所有类都是不可变类型而且线程安全。下面是新版API中java.time包里的一些关键类： Instant：瞬时实例。 LocalDate：本地日期，不包含具体时间 例如：2014-01-14 可以用来记录生日、纪念日、加盟日等。 LocalTime：本地时间，不包含日期。 LocalDateTime：组合了日期和时间，但不包含时差和时区信息。 ZonedDateTime：最完整的日期时间，包含时区和相对UTC或格林威治的时差。 新API还引入了ZoneOffSet和ZoneId类，使得解决时区问题更为简便。 解析

一 为什么要有操作系统 （ 两本书：现代操作系统、操作系统原理，学好python以后再去研究吧~~） 　　现代的计算机系统主要是由一个或者多个处理器，主存，硬盘，键盘，鼠标，显示器，打印机，网络接口及其他输入输出设备组成。 　　一般而言，现代计算机系统是一个复杂的系统。 　　其一：如果每位应用程序员都必须掌握该系统所有的细节，那就不可能再编写代码了（严重影响了程序员的开发效率：全部掌握这些细节可能需要一万年....） 　　其二：并且管理这些部件并加以优化使用，是一件极富挑战性的工作，于是，计算安装了一层软件（系统软件），称为操作系统。它的任务就是为用户程序提供一个更好、更简单、更清晰的计算机模型，并管理刚才提到的所有设备。 总结： 　　 程序员无法把所有的硬件操作细节都了解到，管理这些硬件并且加以优化使用是非常繁琐的工作，这个繁琐的工作就是操作系统来干的，有了他，程序员就从这些繁琐的工作中解脱了出来，只需要考虑自己的应用软件的编写就可以了，应用软件直接使用操作系统提供的功能来间接使用硬件。 二 什么是操作系统 　　 精简的说的话，操作系统就是一个协调、管理和控制计算机硬件资源和软件资源的控制程序。操作系统所处的位置如图1 #操作系统位于计算机硬件与应用软件之间，本质也是一个软件。操作系统由操作系统的内核（运行于内核态，管理硬件资源）以及系统调用（运行于用户态

背景：朋友问，知道一个入职时间，想知道到 今天为止入职多少天了 解决思路： 因为需求单位是天，所以可以用datadiff select TIMESTAMPDIFF(DAY, hiredate, NOW()) from emp; select DATEDIFF(NOW(),hiredate ) from emp; 运行结果： datediff函数，返回值是相差的天数，不能定位到小时、分钟和秒。时间小的在后面，时间大的在前面 TIMESTAMPDIFF函数，有参数设置，可以精确到天（DAY）、小时（HOUR），分钟（MINUTE）和秒（SECOND），使用起来比datediff函数更加灵活。对于比较的两个时间，时间小的放在前面，时间大的放在后面。 补充知识： https://www.jianshu.com/p/2de621118f17 https://blog.csdn.net/ljwy1234/article/details/79931434 来源： https://www.cnblogs.com/dieyaxianju/p/11335515.html

通常，你需要获得当前日期和计算一些其他的日期，例如，你的程序可能需要判断一个月的第一天或者最后一天。你们大部分人大概都知道怎样把日期进行分割（年、月、日等），然后仅仅用分割出来的年、月、日等放在几个函数中计算出自己所需要的日期！在这篇文章里，我将告诉你如何使用DATEADD和DATEDIFF函数来计算出在你的程序中可能你要用到的一些不同日期。 在使用本文中的例子之前，你必须注意以下的问题。大部分可能不是所有例子在不同的机器上执行的结果可能不一样，这完全由哪一天是一个星期的第一天这个设置决定。第一天（DATEFIRST）设定决定了你的系统使用哪一天作为一周的第一天。所有以下的例子都是以星期天作为一周的第一天来建立，也就是第一天设置为7。假如你的第一天设置不一样，你可能需要调整这些例子，使它和不同的第一天设置相符合。你可以通过@@DATEFIRST函数来检查第一天设置。 为了理解这些例子，我们先复习一下DATEDIFF和DATEADD函数。DATEDIFF函数计算两个日期之间的小时、天、周、月、年等时间间隔总数。DATEADD函数计算一个日期通过给时间间隔加减来获得一个新的日期。要了解更多的DATEDIFF和DATEADD函数以及时间间隔可以阅读微软联机帮助。 使用DATEDIFF和DATEADD函数来计算日期，和本来从当前日期转换到你需要的日期的考虑方法有点不同

算法的效率 既然算法是解决问题的描述，那么就像一千个人眼中有一千个阿姆雷特他大姨夫一样，解决同一个问题的办法也是多种多样的，只是在这过程中我们所使用/消耗的时间或者时间以外的代价（计算机消耗的则为内存了）不一样。为了更快、更好、更强的发扬奥利奥…哦不，提高算法的效率。所以很多时候一个优秀的算法就在于它与其他实现同一个问题的算法相比，在时间或空间（内存）或者时间和空间（内存）上都得到明显的降低。 所以呢，算法的效率主要由以下两个复杂度来评估： 时间复杂度：评估执行程序所需的时间。可以估算出程序对处理器的使用程度。 空间复杂度：评估执行程序所需的存储空间。可以估算出程序对计算机内存的使用程度。 设计算法时，时间复杂度要比空间复杂度更容易出问题，所以一般情况一下我们只对时间复杂度进行研究。一般面试或者工作的时候没有特别说明的话，复杂度就是指时间复杂度。 1.0 空间复杂度 一个程序的空间复杂度是指运行完一个程序所需内存的大小。利用程序的空间复杂度，可以对程序的运行所需要的内存多少有个预先估计。一个程序执行时除了需要存储空间和存储本身所使用的指令、常数、变量和输入数据外，还需要一些对数据进行操作的工作单元和存储一些为现实计算所需信息的辅助空间。程序执行时所需存储空间包括以下两部分。　　 （1）固定部分。这部分空间的大小与输入/输出的数据的个数多少、数值无关。主要包括指令空间（即代码空间）

磁场定向控制，因公司产品开发需要用到对永磁同步电机(PMSM)进行精确的位置控制，才开始从网上了解什么是FOC，有哪些数学公式，控制的过程是怎么样的，与大家分享，由于需要对电机进行位置控制，所以使用了14位分辨率的磁编码器。 FOC主要是通过对电机电流的控制实现对电机转矩(电流)、速度、位置的控制。通常是电流作为最内环，速度是中间环，位置作为最外环。 下图是电流环(最内环)的控制框图： 图一：电流环 在图一中，Iq_Ref是q轴(交轴)电流设定值，Id_Ref是d轴(直轴)电流设定值，关于交轴直轴不再介绍，大家自行百度。 Ia, Ib, Ic分别是A相、B相、C相的采样电流，是可以直接通过AD采样得到的，通常直接采样其中两相，利用公式Ia+Ib+Ic=0计算得到第三相，电角度θ可以通过实时读取磁编码器的值计算得到。 在得到三相电流和电角度后，即可以进行电流环的执行了：三相电流Ia, Ib, Ic经过Clark变换得到Iα, Iβ；然后经过Park变换得到Iq, Id；然后分别与他们的设定值Iq_Ref, Id_Ref计算误差值；然后分别将q轴电流误差值代入q轴电流PI环计算得到Vq，将d轴电流误差值代入d轴电流PI环计算得到Vd；然后对Vq, Vd进行反Park变换得到Vα, Vβ；然后经过SVPWM算法得到Va, Vb, Vc，最后输入到电机三相上。这样就完成了一次电流环的控制。