读彬彬有礼压缩感知相关论文笔记3—

MATLAB使用OMP实现图像的压缩感知实例 superdont 计算机视觉入门 matlab 计算机视觉图像处理机器学习图像加密人工智能算法
OMP（OrthogonalMatchingPursuit）是一种用于稀疏信号恢复的迭代算法。它的目标是从一组测量值中重建具有少量非零元素的信号。基本步骤以下是OMP算法的简要步骤：初始化残差：将残差初始化为测量向量。迭代过程：a.原子选择：在每次迭代中，从字典中选择与当前残差最相关的原子。b.更新估计：使用所选的原子更新信号的估计。c.更新残差：更新残差，将其减去已匹配的部分。停止条件：重复步骤
压缩感知中的稀疏基是什么？ superdont 计算机视觉入门计算机视觉人工智能 python opencv 算法
要压缩感知中，涉及到要将信号转换为稀疏形式。此时，需要用到的就是稀疏基。稀疏基可能是傅里叶基或者小波基。例如，如下参考文献提到：参考基傅里叶基和小波基是用于信号处理和图像处理中的常用数学工具，它们能够帮助我们在不同的基下表示信号，便于对信号的分析、压缩和重建。傅里叶基（FourierBasis）:傅里叶基是一组复指数函数（对于连续信号）或者傅里叶级数（对于离散信号），可以用来表示周期性信号。对于任
压缩感知常用的测量矩阵 superdont 计算机视觉入门概率论机器学习 python 算法 opencv 人工智能计算机视觉
测量矩阵的基本概念在压缩感知（CompressedSensing，CS）理论中，测量矩阵（也称为采样矩阵）是实现信号压缩采样的关键工具。它是一个通常为非方阵的矩阵，用于将信号从高维空间映射到低维空间，生成观测向量。如果信号在某个基下是稀疏的，那么通过与测量矩阵相乘，可以得到它的压缩表示。测量矩阵的作用测量矩阵的主要作用是从原始高维信号中提取出足够的信息，以便于后续能够从这些较少的信息中准确恢复原信
压缩感知或压缩传感 zhoutongchi 特征提取
由来采样定理（又称取样定理、抽样定理）是采样带限信号过程所遵循的规律，1928年由美国电信工程师H.奈奎斯特首先提出来的，因此称为奈奎斯特采样定理。1948年信息论的创始人C.E.香农对这一定理加以明确说明并正式作为定理引用，因此在许多文献中又称为香农采样定理。该理论支配着几乎所有的信号/图像等的获取、处理、存储、传输等，即：采样率不小于最高频率的两倍(该采样率称作Nyquist采样率)。该理论指
压缩感知（Compressive Sensing）学习 xiaoxixi1918 图像处理
压缩感知（CompressiveSensing）学习之（一）[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09压缩感知（压缩传感，CompressiveSensing）理论是近年来信号处理领域诞生的一种新的信号处理理论，由D.Donoho(美国科学院院士)、E.Candes(Ridgelet,Curvelet创始人)及华裔科学家T.Tao(2006年菲尔兹奖获得者
压缩感知简单介绍爱学习的一一一压缩感知网络算法
文章目录前言一、压缩感知是什么？二、压缩感知介绍1、压缩感知的流程2、信号稀疏化表示3、观测矩阵设计4、信号重构总结前言刚接触压缩感知时，面对其概念十分模糊，但是又十分欣赏其作用。在不懈的学习下，算是对压缩感知有了一定的了解啦，在这里将基础知识分享出来，帮助大家一切学习压缩感知~一、压缩感知是什么？压缩感知（CompressedSensing，CS）是由陶哲轩等人提出的一种用于信息获取的突破性
压缩感知 weixin_34185320 人工智能 python
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>首先，我们必须要认识到这一点，即CS（CompressedSensing）中的Compressed不同于传统信息论和率失真意义上的compression。在CS中，"Compressed"一词更加准确的描述是一个降维采样的过程，而不是在信源编码意义上的“compression”。在CS中，我们是没有关于原始信号像素域的任何信息，仅仅只有观测域信
压缩感知学习资源 zhyoulun 压缩感知压缩感知资源文献编程源码
编程实现：（简单入门）压缩感知正交匹配追踪算法重构二维图像（专业程序）l1-magic（OMP算法的Matlab实现）通过正交匹配追踪算法从随机测量值中恢复信号文献：（列举很详细）中国压缩传感资源（ChinaCompressiveSensingResources）（简单的Review）CompressiveSensing（SP算法）Subspacepursuitforcompressivesens
关于一些图像的期刊与会议和小波压缩感知CS SRT字符不够图像基础知识图像处理
图像的分辨率主要指的是空间分辨率，即图像的像素密度以及单位面积的像素尺度，它描述了一幅图像中所包含细节的多少。分辨率越高，图像的细节越丰富，包含的信息含量就越多。图像的空间分辨率首先受图像传感器和成像设备的制约，现有的CCD（Charge-coupledDevice，电荷耦合元件）或CMOS（ComplementaryMetalOxideSemiconductor，互补金属氧化物半导体）传感器单元
压缩感知——革新数据采集的科学魔法 superdont 计算机视觉人工智能算法计算机视觉 opencv 系统地学习Python python 机器学习
引言：在数字时代，数据以及数据的收集和处理无处不在。压缩感知(CompressedSensing,CS)是一种新兴的数学框架，它挑战了我们传统上对数据采集和压缩的看法，给医学图像、天文观测、环境监测等领域带来了颠覆性的影响。但到底什么是压缩感知，它又为何如此重要呢？本文将为你深入浅出地解释。压缩感知压缩感知(CS)与传统数据压缩的差异：传统信息论告诉我们，数据被采集后通常需要进行压缩以便于存储和传
【压缩感知基础】Nyquist采样定理 superdont 计算机视觉计算机视觉 opencv 人工智能 python 矩阵
Nyquist定理，也被称作Nyquist采样定理，是由哈里·奈奎斯特在1928年提出的，它是信号处理领域的一个重要基础定理。它描述了连续信号被离散化为数字信号时，采样的要求以避免失真。数学表示Nyquist定理的核心内容可以描述如下：若要对一个带宽受限的连续信号进行采样而不引起失真，采样频率（频率的单位为Hz，指每秒采样数）必须大于信号最高频率的两倍。这个定理的数学表述为：[f_s>2f_{ma
压缩感知进阶有关稀疏矩阵还可以吧有点纯纯的
分享一下我老师大神的人工智能教程！零基础，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow也欢迎大家转载本篇文章。分享知识，造福人民，实现我们中华民族伟大复兴！上一篇《初识压缩感知CompressiveSensing》中我们已经讲过了压缩感知的作用和基本想法，涉及的领域，本文通过学习陶哲轩对compressivesensing（CS）的课程，对压缩感知做进一步理解，针对
压缩感知模型总结安之少年高光谱图像采样方式压缩感知信息压缩图像识别
压缩感知采样方式以及模型总结——学习笔记Paper1：RankMinimizationforSnapshotCompressiveImaging研究现状采样方式WNNM与SCI模型非局部相似利用WNNM低秩约束构造模型Paper2：Tensornon-locallow-rankregularizationforrecoveringcompressedhyperspectralimages,2017
压缩感知（Compressed Sensing，CS）的基础知识 superdont 计算机视觉计算机视觉人工智能算法 opencv 矩阵 python 图像处理
压缩感知（CompressedSensing，CS）是一种用于信号处理的技术，旨在以少于奈奎斯特采样定理所要求的样本频率来重构信号。该技术利用信号的稀疏性，即信号可以用较少的非零系数表示。压缩感知在图像获取中的应用使得在采集过程中就以较少的样本来捕获图像，然后通过算法完整重构出原始图像。压缩感知和传统的图像异同点压缩感知和传统的图像获取相比，在获取图像和原始图像方面具有以下异同点：相同点重构目标：
【信道估计】基于压缩感知双向中继信道估计附Matlab代码前程算法matlab屋信号处理 matlab 开发语言
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍摘要在本文中，我们提出了一种基于压缩感知（CS）的双向中继信道估计方法。该方法利用CS理论中的稀疏表示
数学建模之数据预处理-------数据异常值的处理阑梦清川数学建模数学建模
1.数据集成：把不同类型的数据转换成统一的类型；，即格式的统一化；2.数据规约：包括数据降维，降数据，数据压缩当不同数据相关性很大时，我们采用降维的方法；当数据的相关性很小时，我们采用降数据的方法数据降维的主成分分析即PCA，如上图所显示的那样，即旋转坐标轴，x轴上的数据波动范围比较大，而y轴上数据的波动范围比较小，我们便把二维降成一维。降数据主要采用分层抽样，简单随机抽样；数据压缩包括压缩感知，
重建传播网络并识别隐藏来源 ones~ 传染病论文集网络
1.摘要我们从数据中揭示复杂网络结构和动态的能力，对于理解和控制复杂系统中的集体动态至关重要。尽管在这一领域已有近期进展，但如何从有限的时间序列中重建具有随机动态过程的网络仍然是一个突出问题。在这里，我们开发了一个基于压缩感知的框架，用于重构发生随机传播动态的复杂网络。我们将这种方法应用于大量的模型和真实网络，发现可以从少量极化（二进制）数据中实现非均匀相互作用的完全重建，这是压缩感知的优点。此外
论文解读--Compressed Sensing for MIMO Radar - Algorithms and Performance 奔袭的算法工程师论文解读雷达信号处理人工智能算法深度学习目标检测机器学习
MIMO雷达压缩感知-算法和性能摘要压缩感知技术使得利用雷达场景的稀疏性来潜在地提高系统性能成为可能。本文将压缩感知工具应用于MIMO雷达，在方位-距离-多普勒域重构场景。推导了雷达波形和发射、接收阵列的条件，使雷达传感矩阵具有小相干性和稀疏恢复成为可能。提出了理论性能界限，并通过数值模拟进行了验证。1介绍雷达领域两个相对较新的发展是MIMO(多输入多输出)雷达的发展[9]，以及压缩感知在雷达信号
深度学习与神经网络-压缩感知（Compressive Sensing）学习（五）浮生梦浮生深度学习与神经网络机器学习人工智能压缩感知高斯矩阵稀疏性相关性
压缩感知（压缩传感，CompressiveSensing）理论是近年来信号处理领域诞生的一种新的信号处理理论，由D.Donoho(美国科学院院士)、E.Candes(Ridgelet,Curvelet创始人)及华裔科学家T.Tao(2006年菲尔兹奖获得者)等人提出，自诞生之日起便极大地吸引了相关研究人员的关注。网站http://dsp.rice.edu/cs上可以获取大量相关的论文。有关压缩感知
BART non-Cartesian 重建：并行成像压缩感知张哥coder MRI 磁共振重建 matlab 磁共振成像医学图像
本文主要使用并行成像和压缩感知方法实现non-CartesianMRI数据的重建。目录1自定义MRIkspacetrajectory2自定义该trajectory下的多通道MRI数据3使用NUFFT直接做欠采样数据的重建
压缩感知基本理论飞大圣通信感知一体化算法
压缩感知的基本思想是利用信号的稀疏性来降低采样数据量。具体来说，压缩感知假设信号可以表示为一个稀疏系数向量和一个原子字典的线性组合，其中原子字典是一组基函数或样本点，可以表示信号的各个部分。因此，压缩感知算法的任务是利用尽可能少的采样数据，同时从中提取出信号的稀疏系数向量，然后利用稀疏系数向量和原子字典进行信号重构。奈奎斯特采样定理：若要不失真的恢复模拟信号，采样频率不应小于模拟信号频谱中最高频率
压缩感知学习摸鱼带师小弟学习
对稀疏和稀疏矩阵的认识采样率80Mhz采样间隔12.5ns,样本数量为800个一帧时长800*12.5ns=10us频域间隔1/10us=0.1Mhz第一个点的频率是0第21个点的频率是2Mhz 在只考虑正半轴，也即400个点的情况下，分别让不同的频点取1，然后对其进行ifft变换，（信号在频域是稀疏的）最终可以得到稀疏矩阵，下图的左边为实部的时域稀疏矩阵，右边为虚部的时域稀疏矩阵%%clc;cl
基于压缩感知的磁共振成像重建算法研究电气_空空毕业设计 matlab仿真算法人工智能毕业设计 matlab
摘要压缩感知的磁共振成像重建算法主要应用在医学临床行业，临床诊断都会运用到压缩感知的磁共振成像重建算法系统或仪器。更高效率和更高精度的压缩感知的磁共振成像重建算法一直是研究的热点。在医院的临床医学中，压缩感知的磁共振成像重建算法随处可见，因为其相比其他的控制方式而言，运行稳定且控制精度较高等优势，最重要的是压缩感知的磁共振成像重建算法在成像质量等方面具有很好的优势。随着自动控制技术和微电子技术的不
L1-L2范数最小化问题-迭代收缩算法 weixin_30408165 matlab python 人工智能
L1-L2范数最小化问题-迭代收缩算法涉及L1-L2范数的机器学习问题非常常见，例如我们遇到的去噪、稀疏表示和压缩感知。一般而言，这类问题可以表示为：\[\min_{\bf{z}}||{\bf{z}}||_0\\\text{subjectto:}~\frac{1}{2}||{\bf{x}}-{\bf{A}}{\bf{z}}||_2^2\leq\epsilon\]由于$L_0$范数存在着NP难的
【笔记】压缩感知（1） flyersong_bupt lab滤噪算法
1、字典概念http://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/45099655这个博客把冗余字典与完备字典讲的很好。完备字典是线性无关的，冗余字典是线性相关的（但也是有完整的基的）。故而使用完备字典的表示是唯一的，使用冗余字典的表示不是唯一的。这个博客还讲了使用冗余字典进行匹配追踪(MP)中，字典原子不是相互正交的向量。因此上面减去投影计算残差的过程中会再次
关于压缩感知(CS)技术的个人实践 tsinghua_clannad 信号与系统
关于压缩感知(CS)技术的个人实践文章目录关于压缩感知(CS)技术的个人实践概论与理论原理信号的压缩原理信号的重构原理MATLAB解决一维信号的压缩重构MATLAB解决二维图像的压缩重构概论与理论原理压缩感知技术，英文名为CompressiveSensing，简称CS理论。该理论指出当信号满足稀疏性或可压缩条件时，可以在远低于Nyquist速率的情况下采样信号，通过求解非线性最优化问题实现对信号的
43基于matlab针对压缩重构感知中的稀疏优化问题，实现L1范数最小化问题求解，首先构造信号，并进行离散余弦变换，保证稀疏度，采用多个方法进行稀疏重构顶呱呱程序 matlab工程应用 matlab 重构算法
基于matlab针对压缩重构感知中的稀疏优化问题，实现L1范数最小化问题求解，首先构造信号，并进行离散余弦变换，保证稀疏度，采用多个方法进行稀疏重构，分别有，（1）基于L1正则的最小二乘算法-L1_Ls，（2）软阈值迭代算法（ISTA)，（3）快速的迭代阈值收缩算法（FISTA），（4）平滑L0范数的重建算法（SL0算法）,(5)正交匹配追踪算法（OMP），（6）压缩感知重构算法之压缩采样匹配追踪
压缩感知重构算法之基追踪(Basis Pursuit, BP) Anstrue 语音信号处理与matlab编程
原文地址：http://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/51986554#comments在此对作者表示深深的谢意！！除匹配追踪类贪婪迭代算法之外，压缩感知重构算法另一大类就是凸优化算法或最优化逼近方法，这类方法通过将非凸问题转化为凸问题求解找到信号的逼近，其中最常用的方法就是基追踪(BasisPursuit,BP)，该方法提出使用l1范数替代l0范数来
压缩感知重构算法之基追踪(Basis Pursuit, BP).基追踪并不能称为一个具体的算法，而是一种最优化准则,可以有很多实现方式,我认为指的是L0可以变为L1的准则 I_AM_V_MAN CS for Convex Relaxation
基追踪（basispursuit）算法是一种用来求解未知参量L1范数最小化的等式约束问题的算法。基追踪是通常在信号处理中使用的一种对已知系数稀疏化的手段。将优化问题中的L0范数转化为L1范数的求解就是基追踪的基本思想。比如我原先有一个优化问题：min||x||_0（就是L0范数的最小值）subjecttoy=Ax。这个||x||_0，就是表示x中有多少个非零元素；那么我们要求min||x||_0，
43基于matlab针对压缩重构感知中的稀疏优化问题，实现L1范数最小化问题求解。顶呱呱程序 matlab工程应用重构压缩重构感知稀疏优化软阈值迭代算法正交匹配追踪算法 matlab
基于matlab针对压缩重构感知中的稀疏优化问题，实现L1范数最小化问题求解，首先构造信号，并进行离散余弦变换，保证稀疏度，采用多个方法进行稀疏重构，分别有，（1）基于L1正则的最小二乘算法-L1_Ls，（2）软阈值迭代算法（ISTA)，（3）快速的迭代阈值收缩算法（FISTA），（4）平滑L0范数的重建算法（SL0算法）,(5)正交匹配追踪算法（OMP），（6）压缩感知重构算法之压缩采样匹配追踪
Dom 周华华 JavaScript html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
【Spark九十六】RDD API之combineByKey bit1129 spark
1. combineByKey函数的运行机制 RDD提供了很多针对元素类型为(K,V)的API，这些API封装在PairRDDFunctions类中，通过Scala隐式转换使用。这些API实现上是借助于combineByKey实现的。combineByKey函数本身也是RDD开放给Spark开发人员使用的API之一首先看一下combineByKey的方法说明：
msyql设置密码报错：ERROR 1372 (HY000): 解决方法详解 daizj mysql 设置密码
MySql给用户设置权限同时指定访问密码时，会提示如下错误： ERROR 1372 (HY000): Password hash should be a 41-digit hexadecimal number；问题原因：你输入的密码是明文。不允许这么输入。解决办法：用select password('你想输入的密码');查询出你的密码对应的字符串，然后
路漫漫其修远兮吾将上下而求索周凡杨学习思索
王国维在他的《人间词话》中曾经概括了为学的三种境界古今之成大事业、大学问者，罔不经过三种之境界。“昨夜西风凋碧树。独上高楼，望尽天涯路。”此第一境界也。“衣带渐宽终不悔，为伊消得人憔悴。”此第二境界也。“众里寻他千百度，蓦然回首，那人却在灯火阑珊处。”此第三境界也。学习技术，这也是你必须经历的三种境界。第一层境界是说，学习的路是漫漫的，你必须做好充分的思想准备，如果半途而废还不如不要开始。这里，注
Hadoop(二)对话单的操作朱辉辉33 hadoop
Debug： 1、 A = LOAD '/user/hue/task.txt' USING PigStorage(' ') AS (col1,col2,col3); DUMP A; //输出结果前几行示例： (>ggsnPDPRecord(21),,) (-->recordType(0),,) (-->networkInitiation(1),,)
web报表工具FineReport常用函数的用法总结（日期和时间函数）老A不折腾 finereport 报表工具 web开发
web报表工具FineReport常用函数的用法总结（日期和时间函数）说明：凡函数中以日期作为参数因子的，其中日期的形式都必须是yy/mm/dd。而且必须用英文环境下双引号(" ")引用。 DATE DATE(year,month,day):返回一个表示某一特定日期的系列数。 Year:代表年，可为一到四位数。 Month:代表月份。
c++ 宏定义中的##操作符墙头上一根草 C++
#与##在宏定义中的--宏展开 #include <stdio.h> #define f(a,b) a##b #define g(a) #a #define h(a) g(a) int main() { &nbs
分析Spring源代码之，DI的实现 aijuans spring DI 现源代码
(转) 分析Spring源代码之，DI的实现 2012/1/3 by tony 接着上次的讲，以下这个sample [java] view plain copy print
for循环的进化 alxw4616 JavaScript
// for循环的进化 // 菜鸟 for (var i = 0; i < Things.length ; i++) { // Things[i] } // 老鸟 for (var i = 0, len = Things.length; i < len; i++) { // Things[i] } // 大师 for (var i = Things.le
网络编程Socket和ServerSocket简单的使用百合不是茶网络编程基础 IP地址端口
网络编程;TCP/IP协议网络:实现计算机之间的信息共享,数据资源的交换协议:数据交换需要遵守的一种协议,按照约定的数据格式等写出去端口:用于计算机之间的通信每运行一个程序，系统会分配一个编号给该程序，作为和外界交换数据的唯一标识 0~65535 查看被使用的
JDK1.5 生产消费者 bijian1013 java thread 生产消费者 java多线程
ArrayBlockingQueue：一个由数组支持的有界阻塞队列。此队列按 FIFO（先进先出）原则对元素进行排序。队列的头部是在队列中存在时间最长的元素。队列的尾部是在队列中存在时间最短的元素。新元素插入到队列的尾部，队列检索操作则是从队列头部开始获得元素。 ArrayBlockingQueue的常用方法：
JAVA版身份证获取性别、出生日期及年龄 bijian1013 java 性别出生日期年龄
工作中需要根据身份证获取性别、出生日期及年龄，且要还要支持15位长度的身份证号码，网上搜索了一下，经过测试好像多少存在点问题，干脆自已写一个。 CertificateNo.java package com.bijian.study; import java.util.Calendar; import
【Java范型六】范型与枚举 bit1129 java
首先，枚举类型的定义不能带有类型参数，所以，不能把枚举类型定义为范型枚举类，例如下面的枚举类定义是有编译错的 public enum EnumGenerics<T> { //编译错，提示枚举不能带有范型参数 OK, ERROR; public <T> T get(T type) { return null;
【Nginx五】Nginx常用日志格式含义 bit1129 nginx
1. log_format 1.1 log_format指令用于指定日志的格式，格式： log_format name(格式名称) type(格式样式) 1.2 如下是一个常用的Nginx日志格式： log_format main '[$time_local]|$request_time|$status|$body_bytes
Lua 语言 15 分钟快速入门 ronin47 lua 基础
- - 单行注释 - - [[ [多行注释] - - ]] - - - - - - - - - - - 1. 变量 & 控制流 - - - - - - - - - - num = 23 - - 数字都是双精度 str = 'aspythonstring'
java-35.求一个矩阵中最大的二维矩阵 ( 元素和最大 ) bylijinnan java
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mongoDB文档型数据库特点开窍的石头 mongoDB文档型数据库特点
MongoDD: 文档型数据库存储的是Bson文档-->json的二进制特点：内部是执行引擎是js解释器，把文档转成Bson结构，在查询时转换成js对象。 mongoDB传统型数据库对比传统类型数据库：结构化数据，定好了表结构后每一个内容符合表结构的。也就是说每一行每一列的数据都是一样的文档型数据库：不用定好数据结构，
[毕业季节]欢迎广大毕业生加入JAVA程序员的行列 comsci java
一年一度的毕业季来临了。。。。。。。。正在投简历的学弟学妹们。。。如果觉得学校推荐的单位和公司不适合自己的兴趣和专业，可以考虑来我们软件行业，做一名职业程序员。。。软件行业的开发工具中，对初学者最友好的就是JAVA语言了，网络上不仅仅有大量的
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一、PC连HUB (直连线)A端：（标准568B）：白橙，橙，白绿，蓝，白蓝，绿，白棕，棕。 B端：（标准568B）：白橙，橙，白绿，蓝，白蓝，绿，白棕，棕。二、PC连PC （交叉线）A端：(568A)：白绿，绿，白橙，蓝，白蓝，橙，白棕，棕； B端：（标准568B）：白橙，橙，白绿，蓝，白蓝，绿，白棕，棕。三、HUB连HUB&nb
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什么是键盘党？键盘党是指尽可能将所有电脑操作用键盘来完成，而不去动鼠标的人。鼠标应该说是新手们的最爱，很直观，指哪点哪，很听话！不过常常使用电脑的人，如果一直使用鼠标的话，手会发酸，因为操作鼠标的时候，手臂不是在一个自然的状态，臂肌会处于绷紧状态。而使用键盘则双手是放松状态，只有手指在动。而且尽量少的从鼠标移动到键盘来回操作，也省不少事。在chrome里安装 vimium 插件
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