标量

我们知道，任何物体，都能被足够强的作用改变，即使不能改变，也能够发生相应的弹性形变。如果，我们进一步探究，我们就会发现，能够产生明显效果的力，可能不止是因为力的大小大。根据一些生活经验，我们知道，较小的受力面积可以使相同的力使一个物体更容易进入另一个物体的内部

传统的频谱分析仪的前端电路是一定带宽内可调谐的接收机，输入信号经变频器变频后由低通滤器输出滤波输出作为垂直分量，频率作为水平分量在示波器屏幕上绘出坐标图，就是输入信号的频谱图。由于变频器可以达到很宽的频率例如30Hz-30GHz与外部混频器配合，可扩展到100GHz以上频谱分析仪是频率覆盖*宽的测量仪器之一。无论测量连续信号或调制信号，频谱分析仪都是很理想的测量工具

我们先回顾一下之前学的数据类型，有四种标量（int，float，string，bool），它们都只能存一个单一的值。 数组可以存放多种不同类型的值，可以理解为字典，集合，hash这种。 它里面是包含多个键值对的形式

张量网络（tensor networks）越来越多地用于机器学习以执行复杂计算的数学结构，但是它们的广泛采用还存在许多障碍。首先，没有一个免费的可用加速硬件库来大规模运行底层算法；此外，大多数张量网络文献都只面向物理应用。 为了解决这些问题，谷歌正式发布了TensorNetwork 开源库，这是一个由 Perimeter 理论物理研究所和 Google 合作开发的开源库和 API

[1]在数字系统中，操作序列(原子用户操作以标记的、时间戳的形式表示)正在成为检查和监视用户行为的基本数据资产。虽然对这些序列的分析对于网络安全应用活动的调查至关重要，但由于这些数据具有复杂的语义和时间特征，现有的解决方案无法提供全面的理解。本文提出了一种视觉分析方法，旨在促进一个用户参与，多方面的决策过程中识别和调查的不寻常的行动序列