1 Fast DFS文件系统跟踪器（tracker）和存储节点（storage）。跟踪器主要做调度工作，在访问上起负载均衡的作用。 存储节点存储文件，完成文件管理的所有功能：就是这样的存储、同步和提供存取接口，Fast DFS同时对文件的元数据(Meta Data)进行管理。所谓文件的Meta Data就是文件的相关属性，以键
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2023-12-25 09:15:24
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大家好，我是Encoder，先简单做个自我介绍，我是非科班出身，通过自学的方式，拿到了BATTMD多家和微软offer。今天给大家分享一下自己的算法的经验。写在前面随着互联网的发展，各大厂的招聘要求水涨船高，几年前，做算法题还不是必备项，有的公司最多要求写个链表插入，二叉树遍历这种课本上的模板题。但如今由于投身互联网的人太多，国内公司也向硅谷大厂招聘看齐，推行了代码考察。按形式来讲，代码考
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2023-10-08 15:11:14
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谈谈FFT到底有何用谨以此献给一直在致力于FFT算法芯片设计的同行们 FFT（快速傅里叶变换）是数字信号处理的超级经典算法，学过DSP或者芯片设计的人大多知道这个算法。但是，大家是否想过，为什么数字信号处理会有那么多FFT呢？有人会说，为了分析信号的频谱。那么下边的问题就是，分析频谱对我们的日常需求，比如手机打电话，雷达测量速度和方向等等一些与实际需求有什么联系？为什么FFT如此重要？本
# Java中的DFT：理解离散傅里叶变换
在信号处理中，离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）是一种常用的数学工具，用于将离散信号从时域转换到频域。在Java中，我们可以使用各种库和算法来实现DFT，以便分析和处理信号数据。本文将介绍DFT的基本概念，并提供一个简单的Java代码示例来说明如何进行DFT。
## 离散傅里叶变换（DFT）是什么？
离散
原创
2023-08-02 19:58:11
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简述Dynamic Time Warping（DTW）诞生有一定的历史了（日本学者Itakura提出），它出现的目的也比较单纯，是一种衡量两个长度不同的时间序列的相似度的方法。应用也比较广，主要是在模板匹配中，比如说用在孤立词语音识别（识别两段语音是否表示同一个单词），手势识别，数据挖掘和信息检索等中。一、问题描述在大部分的学科中，时间序列是数据的一种常见表示形式。对于时间序列处理来说，一个普遍的
近两年，随着IC行业的发展，DFT设计工程师越来越火。大家都知道，芯片在设计出来之后，测试是相当重要的一个环节，如果没有准确的识别出来bug，那么后果将会是非常严重的。在超大规模集成电路时代，可测试性设计（DFT）就显得尤为重。它通过在芯片原始设计中插入各种用于提高芯片可测试性（包括可控制性和可观测性）的硬件逻辑，方便芯片生产之后能够迅速测试区分芯片的好坏。在要求比较苛刻的芯片中，通过近一步的设计
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2024-05-15 14:14:26
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前面写过关于傅里叶算法的应用例子。《基于傅里叶变换的音频重采样算法 (附完整c代码)》当然也就是举个例子，主要是学习傅里叶变换。这个重采样思路还有点瑕疵，稍微改一下，就可以支持多通道，以及提升性能。当然思路很简单，就是切分，合并。留个作业哈。本文不讲过多的算法思路，傅里叶变换的各种变种，绝大多数是为提升性能，支持任意长度而作。当然各有所长，当时提到参阅整理的算法：https://git
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2023-12-05 21:05:30
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本文主要使用DFT相关函数实现对水平文本和旋转文本的DFT变换，在幅度谱中识别文本的变换，从而为图像旋转的检测
原创
2022-09-09 00:04:26
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DFT计算过程详解平时工作中，我们在计算傅里叶变换时，通常会直接调用Matlab中的FFT函数，或者是其他编程语言中已经为我们封装好的函数，很少去探究具体的计算过程，本文以一个具体的例子，向你一步一步展示DFT的计算过程。众所周知，傅里叶变换的计算公式为： 对时域信号进行离散化： 根据欧拉定理： DFT方程改写为： 为第m个DFT输出值， &nbs
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2024-01-25 17:36:01
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python结合fastDFS时，需要使用一个工具fdfs_client-py-1.2.6.tar.gz(该工具下面有更改，请留意最后)
在Ubuntu14.04版本上测试成功，下面介绍一下操作流程：
本文主要介绍在Python 2.7上通过fastdfs client进行文件上传、下载、删除等操作方法。 1. 下载fastdfs client的pytho
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2023-12-10 16:54:07
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一个简单的离散傅里叶变换公式如下面所示X(k) = ∑<N>x(n)e-j2πkn/N, k = 0,1,2```N-1傅里叶变换用于分析时域信号中的频域成分，即从时域信号x(n)得到频域信号X(k)这里的∑<N>表示对求和项从n=0加到N-1，为N点傅里叶变换，输入时域信号为N个，输出频域信号也为N个看一个简单的例子x(t) = sin(2π*1000*t) +
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2024-01-02 21:24:21
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DFT设计的主要目的是为了将defect-free的芯片交给客户。产品质量，通常使用Parts Per million(PPM)来衡量。但是随着IC从SSI到VLSI的发展，在test上花销的时间越来越多，test的quality却很难提高，这使得DFT的engineer不断的发展着DFT的技术。 DFT engineer面对的第一个问题是设计内部的状态的可测试性问题。在1970-198
对于一般的周期信号可以用一系列（有限个或者无穷多了）正弦波的叠加来表示。这些正弦波的频率都是某一个特定频率的倍数如5hz、2*5hz、3*5hz……（其中的 5hz 叫基频）。这是傅立叶级数的思想。所以说周期信号的频率是离散的。 而且，对于周期信号有一个特点，信号的周期越长，信号的基频越小 T∝1f。 非周期信号可以看作周期无穷大的周期信号，那么它的基频就是无穷小，这样它的频率组成就编程了连续的了
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2016-11-14 01:12:00
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dft(多项式相乘模板)/* Author : lifehappy*/#pragma GCC optimize(2)#pragma GCC optimize(3)#include <bits/stdc++.h>using namespace std;const double pi
原创
2021-08-26 16:44:42
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clcclearN=32;d=1;lamada=2*d;theta=-pi/2:pi/720:pi/2;fai=2*pi/lamada*d*sin(theta);k=0:N-1;S=exp(1j*k'*fai);theta_yi=pi/6;
原创
2022-10-10 16:06:45
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特征描述 目标在本教程中，我们将涉及: 使用 DescriptorExtractor 接口来寻找关键点对应的特征向量. 特别地:
使用 SurfDescriptorExtractor 以及它的函数 compute 来完成特定的计算.使用 BruteForceMatcher 来匹配特征向量。使用函数&nb
这篇文章从实际工程应用的角度，记录一下如何计算，关于公式、变形和应用。维基百科上的DFT公式：对于N点序列，它的离散傅里叶变换（DFT）为 有时候也能见到等式右边的系数不是1，而是1/N或者1/√N，最常用的还是系数为1的，只要保持“DFT变换”和“IDFT（DFT反变换）变换”系数一致就好。我们知道：, 那么公式变形为： 进一步： 所以其实DFT变换就是两个“相关（correlation）
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2023-12-14 13:08:27
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1. 离散周期信号的傅里叶级数及其系数（DFS）1）针对的对象：周期离散序列，设周期为N；2）像连续周期信号那样用傅里叶级数表示信号，也即周期序列x[n]的傅里叶级数（DFS）表示：其中：从上面的公式中可以看到，积分限从0到N-1，而非像连续周期信号的傅里叶级数那样，从到，这是为什么呢？也就是说，为什么不像连续周期信号的傅里叶级数一样，需要无穷多个成谐波关系的复指数合成？...
原创
2021-08-20 11:50:31
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1. 离散周期信号的傅里叶级数及其系数（DFS）1）针对的对象：周期离散序列，设周期为N；2）像连续周期信号那样用傅里叶级数表示信号，也即周期序列x[n]的傅里叶级数（DFS）表示：其中：从上面的公式中可以看到，积分限从0到N-1，而非像连续周期信号的傅里叶级数那样，从到，这是为什么呢？也就是说，为什么不像连续周期信号的傅里叶级数一样，需要无穷多个成谐波关系的复指数合成？...
原创
2022-04-14 14:22:41
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Mahnob-HCI-tagging数据集简介Mahnob-HCI-tagging database是由Jeroen Lichtenauer等人采集的数据集，包含心率信号、人脸视频等信息。该数据集的采集过程由Tobii studio software控制，整体采集设备如下图所示（图片摘自数据集官网manual）：该数据集中包含30位不同种族、不同教育背景、不同性别的健康成年志愿者的相关信息。这其中
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2024-10-22 09:44:56
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