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想象未来几十年后的世界，您的孙子们可能不知道医院这个词，所有健康信息都是通过传感器远程记录和监测。想象您的家里配备了不同的传感器来测量空气质量、温度、噪声、光照和气压，并且根据您的个人健康信息，系统调整相关环境参数以优化您的家居环境。在实现美好未来的道路上，ADI公司处于一个独特的有利位置，通过提供相互补充的传感器、软件和算法来增加其在数字健康市场的份额。　　心率(HR)监测是许多现有可穿戴产品和临床设备的关键特性。这些设备一般测量光电容积脉搏波(PPG)信号，为获得该信号，须利用LED照射人体皮肤，然后用光电二极管测量血流引起的反射光强度变化。PPG信号形态与动脉血压(ABP)波形相似，这使

2012-2020年按月NPP-VIIRS夜间灯光数据（97G多大小网盘链接获取） 版本一的复合产品由7个文件名字段，由下划线“ _”分隔。在每个字段的内部可以有一个额外的破折号分隔符“-”。这些字段后面跟着一个文件扩展名。下面用这个例子的文件名来描述这些字段:SVDNB_npp_20140501-20140531_global_vcmcfg_v10_c201502061154.avg_rade9 字段1: VIIRS SDR 或制成复合“ SVDNB”的产品 字段2: 卫星名称“ npp” 字段3: 日期范围“20140501-20140531” 字段4: ROI“全球” 字段5: 设定简称“ vcmcfg” 字段6: 版本“ v10”是版本1.0 字段7: 创建日期/时间 扩展名: avg rade9 数据类型/格式 为了达到最广泛的用户群体，文件以压缩的 tarball 形式传递，每个压缩 tarball 包含一组两个 geotiffs。具有扩展名“ avg _ rade9”的文件包含浮点辐射值，单位为 nanoWatts/cm2/sr。

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附件是本人收集的第三方Spire.Pdf.dll测试版，C#实现PDF文件转换生产，pdf文件打印，pdf指定页码打印等，请限个人使用开发测试使用，勿做他用。

在机器学习或者深度学习中，我们常常碰到一个问题是数据集的切分。比如在一个比赛中，举办方给我们的只是一个带标注的训练集和不带标注的测试集。其中训练集是用于训练，而测试集用于已训练模型上跑出一个结果，然后提交，然后举办方验证结果给出一个分数。但是我们在训练过程中，可能会出现过拟合等问题，会面临着算法和模型的选择，此时，验证集就显得很重要。通常，如果数据量充足，我们会从训练集中划分出一定比例的数据来作为验证集。 每次划分数据集都手动写一个脚本，重复性太高，因此将此简单的脚本放到自己的博客。代码如下： import random def split(full_list,shuffle=False,r

程序可以通过在配置文件设置时间间隔，截图方式（截取全屏、窗体标题/类名、指定区域）进行实时截图。