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序言在深度学习和卷积神经网络（CNN\text{CNN}CNN）的广阔领域中，基本卷积函数是构建网络结构的基础，它们通过滑动窗口的方式对输入数据进行特征提取。然而，随着应用场景和数据

问题在前期学习fNIRS后，我明白fNIRS与fMRI有着非常相似的观测对象，两者都是基于血液响应函数的，都是间接观测法。这就引发了一个思考：fMRI获得的Bold信号与fNIRS获得信号是一样的吗？或者说fNIRS信号也能叫Bold信号吗？解答在前期没有系统学习和老师带领的条件下，我自己常常会把它们两者

以图像处理为例，拉普拉斯算子是基于图像的二阶导数来找到边缘并搜索过零点，传统的拉普拉斯算子常产生双像素宽的边缘，对于较暗区域中的亮斑进行边缘检测时，拉普拉斯运算就会使其变得更亮。因此，与梯度算子一样，拉普拉斯算子不能抑制图像的噪声。如果有一种算子能够将高斯平滑滤波器与

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coincidence第一次自然拼读这个词的时候我的断开方式是coincidence但是现在发现词根是co所以它的含义也就是n.巧合drasticadj.剧烈的，急剧的drasticmeasures严厉的措施drasticchange巨变drasticshortageoffood事物相当短缺副词形式为drasticallyagre

1前置知识2正态分布变换（NDT）以往的激光匹配方法有ICP方法及基于特征提取的方法，基于ICP方法因为需要绝对对应有可能出现不能收敛的情况，基于特征方法大多数需要做额外的复杂数据预处理，论文作者提出了一种基于概率的方法，NDT匹配2.1基本思路这里首先针对一帧单独的点云。NDT通

最近前端小朋友又遇到了一个问题，就是很多时候UI设计师设计出来的效果图都包含一些特殊字体，而众所周知，显示字体的前提条件是安装字体，可我们怎么能保证用户每个人本地都安装了我们需要的字体呢？答案是把字体文件放到前端项目中。我以当前遇到的字体为例说明一下步骤。注意：我们因为

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MarkDownUsagedate:2023-10-23author:Barbara1.Sixlevelsheadings#meansheadinglevel#HEAD1-----#head...trytoendthearea2.Italicandbold*or_meansitalic(1)orbold(2)orboth*italic*---------------italic__bold__-----------

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一、基本概念(一)、非线性规划数学模型非线性规划数学模型的一般形式是：\(\begin{cases}minf(\boldX)\\\quadh_i(\boldX)=0(i=1,2,\dots,m)\\\quadg_j(\boldX)\geq0(j=1,2,\dots,l)\end{cases}\)其中，\(X=(x_1,x_2,\dots,x_n)^T\)是\(n\)维欧氏空间\(E_n\)中的点

背景在开发一个数据大屏项目中使用了阿里巴巴的普惠字体，其中最小的一个特殊字体的大小都超过2M（ε=(´ο｀*)体积真是大啊）。这么大的体积导致项目发布到线上后单单特殊字体的体积就占总体积的50%以上，导致首次进入数据大屏首页速度特别慢（平均超过6s以上）。 解决方案 1、字

主要理解UI给得英文名对应得数值字体粗细：‘font-weight’属性名称：font-weight取值：normal|bold|bolder|lighter|100|200|300|400|500|600|700|800|900初始：normal适用于：  所有元素继承：是百分比：  （不适用）媒介：视觉计算值：  详见描述动画：-‘

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洗澡洗漱的时候突然想到的，感觉比较好玩，记录一下。在一个域上，考虑\(n\)阶非奇异矩阵\(A\)和一个向量\(\boldx\)。令\(\boldy=A\boldx\)。我们知道\(\boldx=A^{-1}\boldy\)。但同时Cramer'sRule给了我们另外一个路径：\(\boldx_j=\frac{D_j}{D}\)，其中\(D=|A|\)，而

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