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一、BCI 技术综述

BCI 技术（Brain-Computer Interface Science， 脑机接口）是一种用于在人脑和外部设备间发送和接受信号的技术。BCI 的基本原理是捕获并解释人脑的信号，然后传输到与人脑相连接的机器上，这个机器可以进一步对人脑的信号进行处理，输出相应指令。

BCI 技术有着非常广泛的应用前景，例如帮助残疾、老年或者行动不便的人士控制轮椅、智能家居以及机器人。BCI 的通信还可以是双工的：除了能将脑部信号传输到外部设备外，还能反向将外部设备的信号传输回脑部。这种能主动传回脑部的 BCI 称为主动 BCI（Active BCI），而只支持脑部到外部设备单向信号传输的 BCI 称为被动 BCI （Passive BCI）。

BCI 的主要挑战在于从信噪比匮乏的脑部信号中精确识别出人类的意图。较低的分类准确度以及较差的泛化能力都制约着 BCI 技术的应用和普及。为了解决以上的问题，最近几年深度学习开始被用在大脑信息处理上。

需求描述

我们尝试使用 Git 来维护一个项目的代码。这个项目的结构比较复杂：

• 项目包含由多个子模块，每个子模块是一个独立的 Git 仓库，子模块还允许继续嵌套包含子模块。 例如，主工程依赖 common、framework、react_native 等多个子模块，而 react_native 子模块又依赖 node_modules、HFCommon、HFModules 等多个嵌套子模块。

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[-] app_android/
 |-[+] HFUIKit
 |-[+] channel
 |-[+] common
 |-[+] framework
 |-[+] hybrid
 |-[+] messagecenter
 |-[-] react_native
    |-[+] HFCommon
    |-[+] HFModules
    |-[+] node_modules

• 主工程和子模块允许存在多个分支，且相互之间有依赖关系。例如，主工程的 jilin 分支同时依赖 common 子模块的 master 分支，以及 framework 子模块的 jilin 分支。

Hexo 3 自从放出更新到现在已经有很长一段时间了，相信很多人跟我一样都经历了一个非常曲折的升级过程。

第一个问题是我所编写的主题和插件全都阵亡了，这个问题在我决定升级 Hexo 之前已经被很多用户轰炸过，于是我花了两个晚上的时间对所有的主题和插件进行了大幅修改和升级。

另一个让我无比郁闷的问题是：官方虽然宣称 3.0 之后站点渲染速度更快了，但实际测试时我发现结果正好相反——全站 168 篇文章，在 Hexo 2.8.3 环境中渲染只需 3~4 秒时间，而更新到 Hexo 3.0 之后，网站的渲染居然花了一个多钟！

为了找出导致这个问题的 bottleneck ，我通过二分的手段很快定位出了问题文章 《ArchLinux安装配置OpenGL》，这篇文章乍一看没啥特别之处，但问题就出在文中这段长长的目录结构图：