摘要：
2010年5月6日，纽约证券交易所经历了剧烈的震荡。在14点42分到14点47分这不过五分钟的时间内，道琼斯指数狂跌1000点，1万亿美元烟消云散。但接着，只花了三分多钟，指数就回到了狂跌前的水平。把我们的钱交给超高速计算机程序来操作，就是会发生这种事。这次事件被称为“闪电崩盘”（Flash Cra 阅读全文
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摘要：
2010年5月6日，纽约证券交易所经历了剧烈的震荡。在14点42分到14点47分这不过五分钟的时间内，道琼斯指数狂跌1000点，1万亿美元烟消云散。但接着，只花了三分多钟，指数就回到了狂跌前的水平。把我们的钱交给超高速计算机程序来操作，就是会发生这种事。这次事件被称为“闪电崩盘”（Flash Cra 阅读全文
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笔者之前用的一些mysql常用语句因为一次意外断电，付之一炬。 痛定思痛之后，决定吧常用的一些脚本放在博客园里： 首先是一个查询语句，查询对应数量（权当凑个数）： SELECT count(id) FROM lightning.whistler_count where id>400; 然后是时间函数 阅读全文
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首先是重命名函数 然后是待重命名文件 文件较复杂，没法根据文件名直接排序，笔者尝试先根据陈前面日起分组，再分割出最后一个数字作为排序符，几经尝试终于成功： def rename(): for i in range(0,len(filelists)): if(int(filelists[i].spli 阅读全文
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代码很简短，如下： import cv2 import os rootdir = 'pic/' list = os.listdir(rootdir) for i in range(0,len(list)): img=cv2.imread("pic/"+list[i]) w,h,g=img.shape 阅读全文
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之前写了一篇卷积特征模型可视化，是针对.weight模型的，这篇是针对检测图片的，具体检测时，看过滤器如何工作。 特征模型卷积层可视化参考https://www.cnblogs.com/fengxiaokang/p/13503868.html 工作原理：yolov4的模型是162层，每一层是一个矩阵 阅读全文
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首先是电磁波频段划分： 极低频 ELF (Extremely Low Frequency) 3-30Hz 超低频 SLF (Super Low Frequency) 30-300Hz 特低频 ULF (Ultra Low Frequency) 300-3000Hz 甚低频 VLF (Very Low 阅读全文
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可视化教程来自：https://blog.csdn.net/weixin_33566282/article/details/105965440 按照博主教程修改yolo代码且稍作调整后，确实在根目录下生成了162个txt文档： 打开其中几个浏览一遍后，可以发现其中均是一个个矩阵，每一个矩阵是一个卷积 阅读全文
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import matplotlib.pyplot as plt import cv2 as cv import numpy as np import random import glob import os import sys import re import datetime import py 阅读全文
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因为之前的数据都是txt格式的，我们需要自己改成数据库脚本。 当然，也可以直接操作，借用接口写入，在一万条数据以内完全ok,代码如下： （记得提前添加依赖库） using System; using MySql.Data.MySqlClient; using System.IO; namespace 阅读全文
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以下代码用来爬取近30年来地震数据，实际运行时间为4.5小时（博主电脑配置较低） static void Main(string[] args) { FileStream fw = new FileStream("1.txt", FileMode.OpenOrCreate); FileStream 阅读全文
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