@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。

@AlwaysBee 哦，你是一个实时序列从左往右跑，然后检测是吧。。。这句话也是我看你上面这句话猜出来的，猜测你 “跑到末尾” 是这个意思。

你的描述太不清晰了，我其实还是知之甚少，比如你的数据是什么、有什么性质。。。

另外吐槽一句，上古时代 onDraw 要写的东西太多了以至于是大神才能玩的。

后来各大 UI 框架都有了它们自己的绘图的框架，降低了这套东西的难度。我学得少，只知道一个 Qt 的 GraphicsView 干这事，还有 JS 可能有一些 Canvas 的库干这些活。其他就不知道了。

在桌面 UI 时代，有一个东西叫做 onDraw (clipRect)：UI 框架告诉你，现在你这个控件需要显示 (x0,y0) -> (x1,y1) 区域的东西，你自己画吧。

所以你根本不需要构造一堆 DOM 元素。列表在你的内存里面仅仅是数据，比如 List[{name: Steven, age: 13, ...}]，然后你自己先把每个列表项渲染出来的坐标范围给计算出来存着，然后根据 UI 的需求把显示出来的对象画出来就可以了。

而且如果你遍历一遍你的列表找 (x0,y0) -> (x1,y1) 范围内的元素慢（这是 O(n) 的操作），你可以上数据结构，比如线段树，然后你就 O(log n) 了。

用上这套优化，百万个元素也不在话下。毕竟内存里面放一百万个对象才多少，也就几百兆么（注意 1 兆 = 一百万字节）。
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题外话，所以很多前端不理解 “干嘛老考数据结构和算法”，那是因为没遇上需求。。。

不懂，红框和黑框有啥区别。

你先想办法把你的场景讲清楚

我觉得你想在页面上给一块区域，让服务器传来的 HTML 和 JS 能跑起来还是挺容易的。

拿到 DOM Element ，然后一边 xxx.innerHTML = 'HTML 部分'; 另一边 createElement('script') 然后把 JS 放进去跑。

但是感觉楼主你不会。

另一方面如果你要让 Vue 组件也跑起来，那大概得把整套 JS Module 都丢到页面上…… 算了这条路你还是自己趟吧。

你不如在这个组件里面

onMounted(() => window.pluginContext = {'$html': $html, ... 任何你想要传递的属性});

然后在你的插件里面通过 window.pluginContext 拿到上下文。

“因为需要加载模型，内存复制必须要考虑。”

你是啥模型。有些模型开多线程是可以并行的。

@MaxChow Obsidian 挺好用的，除了不输 Typora 的所见即所得、纯 Markdown 文件之外，自己有文档库（和图片资源管理）、还有很可扩展的插件体系。我觉得你可以把插件移植到 Obsidian 玩玩。

换个方法，上班摸鱼搞副业

插件是好插件，奈何 Typora 要收费，已经用 Obsidian 替代了。

我觉得你带个移动硬盘比较方便。。。现在的 SSD 移动硬盘都可以和交通卡比大小了。

这不会是该死的野生面试题吧。。

问题怪怪的。

对了，哪怕你求 x^100000 次方，你也只不过能化简为 (x^50000)^2 ... 以此类推，大概需要 log 100000 次乘法

再怎么也没法变成 O(1)

人类找不到不就等于没有嘛（ doge

你这化简就相当于，求函数 f' = f(f(f...))

可是有些函数，人类就是找不到更快的 f' 呀？不然你把 sigmoid 重复 100000 次，写一个更快的函数出来？