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你这优化是不是只有 windows + 微软雅黑 才是正优化。。。
"2 、如果你和其他同事撕逼,你就把以前的邮件翻出来,全部抄送给你们的 leader 。如果你和跨部门的同事撕逼,就一级一级全部放到抄送列表,上演一出惊动十几个 leader 的跨部门撕逼大戏。"

顺便这件事,我当年大四在亚研院实习的时候就跨部门撕逼过,特别爽。
邮件的作用有两个:

1 、因为邮箱交流效率低,所以你会先自己整理好思路,有条理地把事情给交代清楚。避免一个来回问话就要半天。
2 、如果你和其他同事撕逼,你就把以前的邮件翻出来,全部抄送给你们的 leader 。如果你和跨部门的同事撕逼,就一级一级全部放到抄送列表,上演一出惊动十几个 leader 的跨部门撕逼大戏。

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而 IM 的特征是:

1 、不做思路整理,靠对话和讨论把事情说明白,最后写会议纪要。
2 、不太方便你和上级撕逼,毕竟你可以找到你上级的邮箱,但你估计不会加他们好友。
105 天前
回复了 ShaoLongFei 创建的主题 健康 咽口水好像吞刀片一样,我是不是复阳了
?

不早该重新得了不知道几次了嘛,和流感一样。
106 天前
回复了 victimsss 创建的主题 服务器 两万左右的内网文件服务器
这么大,还是 nas 吧
106 天前
回复了 victimsss 创建的主题 服务器 两万左右的内网文件服务器
所以到底要多大(
@AlwaysBee 你现在总结的信息才是解决你问题的重要信息。

按照你的说法,我感觉似乎用一个高斯核、一个均匀核进行卷积。如果两者相差太大,就可以认为出现了你要的检测信号。
然后你这个周期性信号的异常检测我觉得和

https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3178876.3185996

https://arxiv.org/abs/1802.03903

这个挺配的。第二个链接不用大学网络就能下。(声明,我是作者)

论文里面的例子

https://pic.imge.cc/2024/07/24/66a09d6856838.jpg
画了 200 个的片段,以及用卷积时延过的信号。

楼主你真要把检出时间点放在窗口中间,检测卷积后的信号出现异常的时间(是右边界),然后框到左边就行了。

但正确检测“异常”反而可能要上模型。
看了一下你的数据,三个信号都不是白噪声,而是周期性信号。

那可能确实得上小波分析之类的。

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楼主说的什么信号时延根本不是问题的关键。要让尖峰延迟若干个点用卷积求平均就行了
你要不给个 csv 数据,我给你 python 随便写一段。你就能体会为啥我上面要问你那么依托东西了。
@AlwaysBee

1 、中间大两边小,我上面说了啊,加卷积啊。
2 、但是加什么卷积、卷积核多宽、然后三个曲线是加起来还是求平均还是求最大值,你得把问题描述清楚才能具体啊。
不要和傻逼对线。
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混了两年互联网我得到了一个真理:有些人上网不是为了正常社交的,而是为了发泄情绪、找优越感的。他根本不在意谁对谁错,他只是为了骂而骂,只是为了贬低别人而贬低别人。你认真你就输了。

你为什么需要垃圾认同你?
@AlwaysBee 不理解。

“前面说的波动大,就是如图红框中间的波形图波动陡峭起伏大的意思”

你这描述,每个人都有每个人不同的看法啊。你还是得形式化啊

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我用 t 表示时间,y1 y2 y3 表示序列。

如果认为 y1 在 t 时刻起伏大,是绝对值大?

abs(y1[t]) 很大?

什么叫大?比 80% 的其他点大?

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如果时刻 t 只有一条线的绝对值大,那算不算你 t 时刻这三条线大?

还是需要三条线都起伏大?
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如果 t 时刻,三条线的绝对值都不算很大,但是加起来比其他时刻绝对值加起来大,那算不算?
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我感觉你这个根本不是机器学习的范畴,只是你自己没有把问题描述清楚。你写清楚了就写出来了。
另外你还是没有描述清楚。

你这边有好几条序列,设为 S1[t] ... Sk[t] 这 k 条序列。

所以你每一时刻 t 的波动大,这个波动到底指的是以下哪种定义:

1. max(Si[t] - Sj[t]) 两两之差的最大值
2. max(abs(Si[t] - Sj[t])) 两两之差的绝对值的最大值
3. max(abs(Si[t])) 每条序列的绝对值的最大值

到底是哪个啊?
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所以你真的还没描述清楚啊(心累
@AlwaysBee 哦好像看懂你在说什么了。

你加个卷积核吧,两边低中间高的卷积核。
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