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原创 Java底层知识：垃圾回收（GC）机制

文章目录1.对象被判定为垃圾的标准2.判定对象是否为垃圾的算法引用计数算法可达性分析算法3.垃圾回收算法3.1标记-清除算法（Mark and Sweep）3.2复制算法（Copying）3.3标记整理算法（Compacting）3.4分代收集算法（Generational Collector）新生代老年代4. 常见的垃圾收集器Stop-the-WorldSafepointJVM的运行模式垃圾收集器之间的联系Serial收集器ParNew收集器Parallel Scavenge收集器Serial Old收集

2021-08-03 22:35:36 249

原创 Java底层知识：JVM笔记

文章目录谈谈你对java的理解平台无关性如何实现为什么JVM不直接将源码解析成机器码去执行JVM如何加装.class文件什么是反射写一个反射的例子谈谈你对java的理解平台无关性GC语言特性（泛型、反射、兰姆达表达式）面向对象（封装、继承、多态）类库异常处理平台无关性如何实现Compile Once, Run Anywherejava源码首先被编码成字节码（.class文件），再由不同平台的JVM进行解析。java语言在不同平台上运行时不需要进行重新编译，java虚拟机在执行字节码

2021-08-03 21:04:16 193

原创 Spring5框架基础知识小结

（尚硅谷yyds）hhhh文章目录Spring框架概述入门案例IOC容器IOC底层原理IOC接口（BeanFactory）IOC操作Bean管理IOC操作Bean管理的基本概念IOC操作Bean管理（基于xml）1. 基于xml方式创建对象2. 基于xml方式注入属性IOC操作Bean管理（基于注解）Spring框架概述Spring是轻量级的开源JavaEE框架Spring可以解决企业应用开发的复杂性Spring有两个核心部分：IOC和AOPIOC:控制反转，把创建对象的过程交给Sprin

2021-03-30 21:37:37 360 2

原创 [2020世界机器人大赛] BCI脑控机器人技术赛主流算法讲座-运动想象主流算法笔记

文章目录功率谱估计（power spectral density，PSD）共空间模式 csp功率谱估计（power spectral density，PSD）共空间模式 cspEEG信号特征提取时域频域：功率谱、FFT、小波变换空域：CSP及其系列改进模式分类LDA、SVM、NN、Bayes...

2021-03-22 15:14:11 973

原创 SSM框架整合-ssmbuild-书籍的增删改查

文章目录环境要求数据库环境环境搭建导入相关的pom依赖Maven资源过滤设置建立基本的结构和配置框架mybatis层编写数据库配置文件IDEA关联数据库编写mybatis核心配置文件编写数据库对应的实体类 com.kuang.pojo.Books编写Dao层的Mapper接口编写接口对应的Mapper.xml文件，需要导入mybatis的包编写service层的接口和实现类Spring层配置Spring整合MyBatisSpring整合service层Spring-MVC环境要求IDEAMySQL

2020-12-22 09:40:41 535

原创 java中成员变量和局部变量的区别

文章目录定义成员变量细节访问方法局部变量定义成员变量：是指在类中定义的变量局部变量：是指在方法中定义的变量成员变量细节成员变量可以被分为类变量（用static修饰）和实例变量（不用static修饰）类变量在类的准备阶段起开始存在，直到系统完全销毁这个类，类变量的作用范围与类的生存周期相同。类变量可以看做是类本身的一个成员，与类本身共存亡。实例变量从实例被创建开始存在，直到实例被系统完全销毁。实例变量与实例共存亡。访问方法只要类存在，程序就可以访问类变量类.类变量只

2020-11-30 09:03:27 277

原创深度学习中的epoch，batch和iteration

名词定义epoch使用训练集的全部数据进行一次完整的训练，称为“一代训练”batch使用训练集中的一小部分样本对模型权重进行一次反向传播的参数更新，这一部分样本被称为“一批数据”iteration使用一个batch的数据对模型进行一次参数更新的过程，称为“一次训练”epoch：所有的训练样本都在神经网络中进行了一次正向传播和一次反向传播。然而，当一个epoch的样本数量可能过于庞大，就需要把它分成多个小块，也就是分成多个batch来进行训练。batch(...

2020-11-24 14:56:31 354

原创 java中 == 和 equals（）的区别

文章目录1.两个概念基本数据类型引用数据类型2.区别3.代码1.两个概念基本数据类型对于这八种基本数据类型，变量直接存储的是值。在用==来进行比较时，比较的就是值本身。引用数据类型引用数据类型的变量存储的不是值本身，而是与其有关联的对象在内存中的地址。String str;这句话声明了一引用类型的变量，此时它并没有和任何对象有关联。'new String(“hello)'来产生一个对象（也称作String的一个实例），并将str和这个对象绑定：String str = new String

2020-11-18 09:09:20 113

原创 MNE中Raw及用法简介

文章目录raw对象raw数据访问方式绘图mne从头创建raw对象raw对象"""Raw对象主要用来存储连续型数据，核心数据为n_channels和times,也包含Info对象。"""import osimport mneimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltsample_data_raw_file = os.path.join('D:\\BaiduNetdiskDownload\\MNE-sample-data\\MNE-s

2020-10-26 18:31:18 1589 3

原创堆、栈和方法区

java虚拟机的内存可以分为三个区域：堆heap、栈stack和方法区method area。栈栈描述的是方法执行的内存模型。每个方法被调用都会创建一个栈帧（存储局部变量、操作数、方法出口等）JVM为每个线程创建一个栈，用于存放该线程执行方法的信息(实际参数、局部变量等)栈属于线程私有，不能实现线程间的共享!栈的存储特性是“先进后出，后进先出”栈是由系统自动分配，速度快!栈是一个连续的内存空间!堆堆用于存储创建好的对象和数组(数组也是对象)JVM只有一个堆，被所有线程共享堆是一个不

2020-10-20 15:19:36 1749

原创进程和线程

进程执行中的程序叫做进程(Process)，是一个动态的概念。现代的操作系统都可以同时启动多个进程。比如：我们在用酷狗听音乐，也可以使用eclipse写代码，也可以同时用浏览器查看网页。进程具有如下特点：进程是程序的一次动态执行过程，占用特定的内存空间每个进程由3部分组成：cpu、data、code。每个进程都是独立的，保有自己的cpu时间，代码和数据，即便用同一份程序产生好几个进程，它们之间还是拥有自己的这3样东西，这样的缺点是：浪费内存，cpu的负担较重。多任务(Multitasking)操作

2020-10-20 14:58:11 331

原创 MYSQL基础小记II

参考了大佬的博客,自己又整理是为了熟悉语句MySQL基础小记上MySQL基础小记下

2020-09-25 19:38:20 206

原创 MYSQL基础小记I

参考了大佬的博客,自己又整理是为了熟悉语句文章目录mysql基础小记1.登录2.常见命令查看当前所有的数据库打开指定的库查看表结构注释查看服务器版本3.一些基础查询（以myemployees数据库为例）DQL语言基础查询起别名去重+号的作用判断是否为空条件查询按条件表达式查询按逻辑表达式筛选模糊查询排序查询常见函数字符函数数学函数日期函数流程控制函数分组函数分组查询mysql基础小记1.登录mysql -h主机名 -P端口号 -u用户名 -p密码(默认端口号为3306)mysql -uroot

2020-09-24 22:23:26 318

原创阅读笔记8：基于深度学习的脑电及功能磁共振信号的识别研究

文章目录论文信息笔记1.摘要2.绪论3.深度学习概述3.1 人工神经网络的特性：3.2深度学习网络的框架3.2.1深度全连接网络3.2.2CNN（这个关于CNN的描述是我感觉最通俗易懂的）3.2.3RNN3.3 深度学习的优化和训练3.3.1常用的优化算法3.3.2 激活函数4.深度学习在基于脑电的运动想象识别中的应用4.1研究问题的定义4.2 背景知识4.2.1共空间模式特征4.2.2 时域卷积4.2.3 传统机器学习基准方法4.3 局部通道卷积神经网络4.3.1网络结构论文信息题目：基于深度学习的

2020-09-24 15:33:39 648 1

原创阅读笔记7：多类运动想象脑电信号识别及其在BCI中的应用研究

文章目录论文信息笔记1.摘要2.绪论2.1 EEG信号处理方法国内外研究进展2.2存在的问题3.脑电信号采集及预处理方法3.1 共平均参考（CAR）3.2Butterworth 带通滤波器4.运动想象EEG信号特征提取4.1 基于 AF-CSP 方法的特征提取研究4.1.1 经验模态分解4.1.2共空间模式4.1.3基于 AF-CSP 的 EEG 信号特征提取4.2基于 SJ-GDA 方法的特征提取研究4.2.1 黎曼流形4.2.2半监督联合互信息4.2.3广义判别分析4.2.4基于 SJ-GDA 的 EE

2020-09-23 21:46:07 2325

原创阅读笔记6*：基于半监督学习的运动想象脑机接口研究

论文信息题目：基于半监督学习的运动想象脑机接口研究作者：谭学敏单位:重庆大学电气工程发表时间：2015.05笔记摘要基于参数选择的自训练算法（STBMS），解决了运动想象 BCI 自训练中小样本无法利用交叉验证准确选择合适参数的问题基于衍生FLDA（Fisher Linear Discriminant Analysis）的协同训练算法（CTBMFLDA），运用到运动想象的分类中。...

2020-09-23 15:54:18 741

原创阅读笔记5：面向智慧医疗的生物电信号分类识别算法研究

1.论文信息题目：面向智慧医疗的生物电信号分类识别算法研究作者：李端单位：北京邮电大学电子工程学院电子科学与技术发表时间：201803202.笔记2.1摘要提出了先进信号处理算法和高效自适应的机器学习算法及训练机制，设计了适合大数据实时辅助诊断的深度残差神经网络等算法，并且用于心电和脑电信号的分类识别。基于自适应频带选择共空间模态（CSP）特征提取及最小二乘双子支持向量机（LS-TWIN-SVM）的运动想象EEG识别方法提出了小波自适应阈值滤波ＥＣＧ信号预处理方法，以及基于香农能量包

2020-09-22 16:52:56 1002 6

原创阅读笔记4：基于运动想象的脑机接口系统模式识别算法研究

论文信息题目：基于运动想象的脑机接口系统模式识别算法研究作者：刘美春单位：华南理工大学信号与信息处理发表时间：20091009笔记1.摘要脑机接口是一种不依赖于正常的由外围神经和肌肉组成的输出通道的通讯系统。BCI系统包括信号收集、预处理、特征提取和分类两种不同的运动相关电位（MRPs）特征提取算法：领域空间模式和自适应空间模式算法事件相关失同步/同步( ERD/ERS)和 MRPs 是 BCI 特征提取中的两大生理背景基础。对时空频信息敏感，提出一种广义时空特征提取算法（GTS

2020-09-19 19:12:09 981

原创阅读笔记3：基于深度学习的运动想象脑电信号分类算法研究

1.论文信息题目：基于深度学习的运动想象脑电信号分类算法研究作者佟歌单位：哈尔滨工程大学控制科学与工程发表时间：2018032.笔记2.1 脑电信号采集及预处理2.1.1脑电信号分析方法传统分析方法主要从四个方面入手：时域分析、频域分析、时频分析、空域分析时域分析：EEG 的全部信息都包含在采集到的时域波形中，因此时域分析是最为直观的方法，通常用来对脑电信号的幅值，周期等信息进行初步分析。该类方法的优点在于可以直接从时域提取有用的波形特征，简单方便而且不需要对脑电信号进行平稳性假设。

2020-09-18 09:36:27 5523 1

原创简单理解小波变换

由来傅里叶变换（FT）基本思想将信号分解成一系列不同频率的连续正弦波的叠加。缺陷丢掉了时间信息，无法根据变换结果判定一个特定的信号是什么时候发生的。FT适合分析平稳信号。实际中大部分信号含有大量非平稳信号。这些情况反映了信号的重要特征，是分析的对象。短时傅里叶变换（STFT）基本思想给信号加一个小窗，主要集中在对小窗内的信号进行变换，反映了信号的局部特征。缺陷窗口函数的大小和形状均与时间和频率无关，保持固定不变，对于分析时变信号不利。高频信号持续时间短，低频长，我们希望对于高频

2020-09-17 15:17:01 4051

原创阅读笔记2:运动想象脑机接口中模式识别方法研究

论文信息题目：运动想象脑机接口中模式识别方法研究作者：葛荣祥单位：东南大学机械工程机械制造及其自动化论文发表时间：20180531笔记脑机接口简介定义大脑与外部设备的交流控制系统且不依赖外围神经系统与肌肉。脑机接口系统的组成及工作原理（1）信号采集时要对其进行滤波、放大和A/D转换（2）EEG信号是一种信噪比非常小的微弱信号，容易被外部噪声和其他生理信号所干扰，所以要进行预处理，提高信号质量（3）从中提取出能够反映信号特点的特征量，为后续的分类识别奠定基础（问题：个体的差异性

2020-09-15 15:18:15 1128

原创阅读笔记1：基于深度学习卷积网络的脑电运动想象分类方法

论文信息题目：基于深度学习卷积网络的脑电运动想象分类方法作者：陈娇单位：南京医科大学附属儿童医院发表时间：2019.08笔记脑机接口研究的关键点在于准确对脑电信号进行分类。常规方法是将原始的脑电信号进行特征提取，如AAR模型、共空间模式、小波分解和功率谱估计等，再将特征值送入分类器进行分类，常见的分类器有线性判别、SVM、贝叶斯分类和神经网络等。AAR（adaptive autoregressive model 自适应自回归模型）：是统计上一种用来处理时间序列的方法。用同一变量如x之

2020-09-14 15:25:10 801

原创稳定视觉诱发电位SSVEP

定义SSVEP是指当收到一个固定频率的视觉刺激的时候，人的大脑视觉皮层会产生一个连续的与刺激频率有关（刺激频率的基频或倍频处）的响应。 ------百度百科稳态视觉诱发电位（英语：Steady state visually evoked potential, SSVEP）是指大脑对于特定频率的视觉刺激会诱发的讯号。 ------wiki百科当视网膜接收到 3.5Hz 至 75Hz 的视觉刺激，大脑会产生和视觉刺激相同频率或倍数频

2020-08-25 18:41:14 1565

原创脑机接口基础

脑机接口（BCI）基础脑机接口(brain-computer interface)1.脑机接口的定义2.脑机接口的分类2.1非侵入式2.2半侵入式2.2.1ECoG的优点2.3 侵入式3.无创（非侵入式）的常用技术3.1MEG脑磁图3.1.1什么是MEG？3.1.2它是如何工作的？3.2PET正电子发射断层扫描3.2.1什么是PET?3.2.2它是如何工作的？3.3功能磁共振成像功能磁共振成像3.3.1 什么是fMRI？3.3.2它是如何工作的？3.4fNIRS近红外光谱3.4.1 什么是fNIRS？3.4

2020-08-25 16:23:14 1698

InsectsAwaken_的博客