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心血管疾病（CVD）已成为主要的健康问题，是导致发病率和死亡率高的主要原因，2型糖尿病（T2DM）患者发生CVD和重大心血管不良事件（MACE：心衰梗死、中风、死亡）风险更高，且预后较差。传统的CVD风险指标以及T2DM的血糖控制都不能很好地预测T2DM患者发生CVD的风险。
肠道菌群最近被认为是一种新型的内分泌器官，它通过产生生物活性代谢产物，在调节宿主的心脏代谢和肾脏功能
Earth Mover's Distance (EMD)作者： sylvan5翻译： Myautsai和他的朋友们(Google Translate、shuanger、qiu)本文将讨论Earth Mover’s Distance (EMD)，和欧式距离一样，它们都是一种距离度量的定义、可以用来测量某两个分布之间的距离。EMD主要应用在图像处理和语音信号处理领域，在自然语言处理上很少有听说。EMD
文章目录动态模式分解正式描述DMD算法动态系统参考文献 动态模式分解动态模式分解（Dynamic Mode Decomposition，DMD）使用随时间增长、衰减和振荡的相干结构来求解或近似动力学系统。将相干结构称为DMD模式。换句话说，DMD将动力学系统转换为模式的叠加，每个模式的强度由特征值控制。令人惊讶的是，尽管识别DMD模式和特征值的数学过程是纯线性的，但系统本身却可以是非线性的！有一
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2024-04-25 20:08:12
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模态视图模态：模态视图从屏幕下方滑出来，完成的时候需要关闭这个模态视图，如果不关闭，就不能做别的事情，必须有响应处理的含义。 主视图控制器－－－》模态视图控制器。主视图控制器与模态视图控制器之间为父子关系。UIViewController类中，主要有以下两个方法：presentViewController:animated:completion 呈现模态视图dismissViewControlle
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2024-08-05 18:39:34
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# Python实现DMD和POD的教程
## 一、Overview
DMD（Dynamic Mode Decomposition）和POD（Proper Orthogonal Decomposition）是分析动态系统的重要工具。通过这两个工具，我们可以从时间序列数据中提取主要模式和动态特征。在本教程中，我们将学习如何使用Python实现DMD和POD。
## 二、流程概述
以下是实现D
原文： http://d.hatena.ne.jp/aidiary/20120804/1344058475 作者： sylvan5 翻译： Myautsai和他的朋友们(Google Translate、shuanger、qiu) 本文将讨论Earth Mover’s Distance (EMD)，和欧式距离一样，它们都是一种距离度量的定义、可以用来测量某两个分布之间的距离。EMD主要
直接点在dlang内置的dmd目录里面的vcbuild里面的dmd.sln没用.要这样:dub fetch dmd.然后在这个目录下面点dmd.sln然后按f7编译就成功了.
原创
2022-02-09 17:02:05
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直接点在dlang内置的dmd目录里面的vcbuild里面的dmd.sln没用.要这样:dub fetch dmd.然后在这个目录下面点dmd.sln然后按f7编译就成功了.
原创
2021-08-19 16:44:39
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作者：桂。前言本文为Hilbert变换一篇的内容补充，主要内容为： 1）EMD原理介绍 2）代码分析 3）一种权衡的小trick 4）问题补充内容主要为自己的学习总结，并多有借鉴他人，最后一并给出链接。一、EMD原理介绍 A-EMD的意义很多人都知道EMD(Empirical Mode Decomposition)可以将信号分解不同频率特性，并且结合Hilbert求解包络以及瞬时频率。E
w.b.(d作者)dmd后端的总体设计是简单的,复杂性来自指令集,没办法的事,内联汇编器也是,intel的初始设计管用了40年.而x87则不行了.重写代码,很难.1%花费500%的时间,还要花几年去解决过去已解决的.dmd后端12万行,包括:优化器,调试符号信息,生成异常处理表,及大量目标文件格式.实际生成代码约4万行.对现代cpu,调度器没啥用....
原创
2022-02-25 14:08:09
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w.b.(d作者)dmd后端的总体设计是简单的,复杂性来自指令集,没办法的事,内联汇编器也是,intel的初始设计管用了40年.而x87则不行了.重写代码,很难.1%花费500%的时间,还要花几年去解决过去已解决的漏洞.dmd后端12万行,包括:优化器,调试符号信息,生成异常处理表,及大量目标文件格式.实际生成代码约4万行.对现代cpu,调度器没啥用....
原创
2021-08-20 09:22:06
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本文将讨论Earth Mover’s Distance (EMD)，和欧式距离一样，它们都是一种距离度量的定义、可以用来测量某两个分布之间的距离。EMD主要应用在图像处理和语音信号处理领域，在自然语言处理上很少有听说。EMD 问题如下图所示<ignore_js_op> <ignore_js_op> 不同情况下EMD使用方式也不一样，但还是有一些共通之处。
图像的频率：灰度值变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。（1）什么是低频? 低频就是颜色缓慢地变化,也就是灰度缓慢地变化,就代表着那是连续渐变的一块区域,这部分就是低频. 对于一幅图像来说，除去高频的就是低频了，也就是边缘以内的内容为低频，而边缘内的内容就是图像的大部分信息，即图像的大致概貌和轮廓，是图像的近似信息。（2）什么是高频?反过来,&nbs
有一句话是这样说的：“凡事预则立，不预则废”，说的是我们在做事之前，最好制定好你的计划，然后有序的去执行，这样不会产生过多的错误和不爽，如果什么都不准备的话，人就容易废掉。今天，你废了么？为了让我们不要那么快的废掉，要不我们用 Python 来写一个网页版的 todolist， 然后在里面制定自己的计划怎么样？可能你会想到像这种简单一些的网页交互，可以用 Flask 来实现，不过小帅b今天要给你介
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2023-12-29 19:07:55
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dmd结构原文在此github的raw数据与渲染出来数据不一样.简直太搞笑.目录结构dmd/驱动和前端dmd/backend/x86/x86-64生成代码,同dmc共享.但不与ldc/gdc共享dmd/root/仅dmd使用的工具库DMD结构平坦,本节按编译过程划分组,方便浏览.驱动文件目的mars.d入口,定义主.cli.d命令行接口.globals.d存储命令行选项.dinifile.d从sc.ini或d
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2021-08-20 09:14:19
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原文在此
所有D编译器分为两部分:前端和后端
前端:词法和解析d语法,实例化模板.ldc(llvm)/gdc(gcc)/dmd(boost)共享.
后端:生成代码,优化,输出目标文件
胶水层:连接前后端.
编译周期
词法(令牌数组(lexer))–构建简单语法树(parser)–然后三阶段语义处理(mars中,语义1,2,3)依次接近最终表示(解析类型,实例化模板)–
阶段
任务
1语义
分析所有声明的完整签名(聚集类型成员,函数参数和返回及变量类型,求值(pragma(msg))).
原创
2022-02-25 10:30:14
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原文比其他编译器快.基本设计很简单.节点类型上每个表达式有个生成函数.用标准分析数据流数学来优化.分配寄存器和
原创
2022-02-26 11:43:58
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dmd -c test.dobj2asm test.obj >test.asm
原创
2021-10-25 11:14:48
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前言一提到React，学过的人都会想到提高性能的两大神奇特色：虚拟DOM & diff算法。React diff作为Virtual DOM的加速器，其算法的改进优化是React整的界面渲染的基础，以及性能提高的保障。虽然开发中不需要知道其运行机制，但是理解之后有助于更好的理解React组件的生命周期，以及优化React程序。React diff表示什么？表示React针对传统的diff算法
写此文的目的是方便本人日后寻找，若对其他人造成困扰，请联系我。简介经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD))方法是由美国NASA的黄锷博士提出的一种信号分析方法.它依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，无须预先设定任何基函数。它能使复杂信号分解为有限个本征模函数（Intrinsic Mode Function，简称IMF），所分解出来的各IMF分量包
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2023-11-06 16:17:49
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