数据智能产业创新服务媒体 ——聚焦数智 · 改变商业 ---- 本技术提供了一种数据处理方法，涉及数据库技术领域。...，根据目标索引，对原始执行计划进行优化，生成目标执行计划；针对数据查询请求的操作包括单表聚合操作和/或多表关联操作；运行目标执行计划，得到数据查询请求对应的查询结果。...能力需要数据按照主键进行分布，这使得 AP 能力中无法有效的实现 collocation 优化，对于单表聚合或多表关联，需要进行跨节点的数据交换，使得性能落后于专用的 OLAP 数据库。...为了解决这一问题，本技术引入了一种基于索引的数据重分布及 collocation 优化的方法，包括： S1、建立一种新的索引：重分布索引。...一种基于索引的数据重分布及 collocation 优化的系统，包括： 1、元信息模块，用于为用户提供建立、删除重分布索引的方法，用户可以通过建表语句或 alter table 语句，为某张表建立或删除重分布索引
5、序列的聚合统计 Series有很多的聚会函数，可以方便的统计最大值、求和、平均值等 ? 6、DataFrame(数据帧) DataFrame是带有标签的二维数据结构，列的类型可能不同。...9、列选择 在刚学Pandas时，行选择和列选择非常容易混淆，在这里进行一下整理常用的列选择。 ? 10、行选择 整理多种行选择的方法，总有一种适合你的。 ? ? ?...11、返回指定行列 pandas的DataFrame非常方便的提取数据框内的数据。 ? 12、条件查询 对各类数值型、文本型，单条件和多条件进行行选择 ? ?...15、分类汇总 可以按照指定的多列进行指定的多个运算进行汇总。 ? 16、透视表 透视表是pandas的一个强大的操作，大量的参数完全能满足你个性化的需求。 ?...19、数据合并 两个DataFrame的合并，pandas会自动按照索引对齐，可以指定两个DataFrame的对齐方式，如内连接外连接等，也可以指定对齐的索引列。 ?
大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力，但许多人可能无法利用所有这些能力。...Explode Explode是一种摆脱数据列表的有用方法。当一列爆炸时，其中的所有列表将作为新行列在同一索引下（为防止发生这种情况， 此后只需调用 .reset_index（）即可）。...Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠，将指定级别的索引转换为具有相应值的新DataFrame的列。在表上调用堆栈后再调用堆栈不会更改该堆栈（原因是存在“ 0 ”）。...记住：合并数据帧就像在水平行驶时合并车道一样。想象一下，每一列都是高速公路上的一条车道。为了合并，它们必须水平合并。...Append是组合两个DataFrame的另一种方法，但它执行的功能与concat相同，效率较低且用途广泛。 ----
算法流程设计 首先，进行视频特征提取，对视频进行抽帧。视频抽帧有多种策略，可以按照固定的时间间隔抽帧，或者抽取视频所有的关键帧等。...我们首先对视频进行场景检测，优先抽取出场景切换中具有代表性的一些关键帧，然后利用图像算法提取关键帧的局部特征，之后再把这些局部特征去合并得到全局特征。...将历史提取的视频特征放在向量数据库 Milvus 中，经过 Milvus 数据库召回 topK 的向量，然后通过一定的策略进行过滤合并，得到相似的视频的候选集，经过细致的音频指纹的比对，基本可以得到相似视频的集合...Milvus 数据库内部处理请求的时候其实都是单线程的，如果要提升整个系统的并发能力，可以考虑右边这样多集群部署方式，提升我们整体的吞吐量。 除了集群化部署之外，创建索引也是提升性能的主要方式。...通过这样一种方式，我们对整个比对的数量进行了严格控制，从而保证了检索效率。以上就是我们基于 Milvus 数据库所做的系统设计和性能优化。
提出一种基于多视图关键帧的深度估计方法，能够在手机端高效获取较高精度的场景深度，同时能够一定程度上容忍 SLAM 位姿偏差和弱纹理场景的影响； 2....提出一种快速有效的增量式网格生成方法，该方法可以融合关键帧深度从而实时增量地重建场景表面网格，同时支持场景动态物体的移除，在中端的手机平台上实时运行； 3....鉴于此，本文希望能够实现一种适合手机端 AR 应用的实时增量式在线网格生成算法，通过构建一种快速的基于空间索引的 voxel hash 机制，并对传统的 Marching Cubes 算法进行改进，使其能够在线增量地扩展场景网格表面...构建其索引，volume 外的点采用函数 ? 建立索引，通过将空间 volume 进行规则划分，使得体素的哈希表插入、查询的时间复杂度变为常数级，因此该方法具有较高的速度优势。 ?...图7 动态物体移除示意图 ③ 增量式网格更新 为了获取参与表面提取的体素块，本文对传统的 Marching Cubes 算法进行改进，从而实现一种快速增量式的网格更新策略。
包括如何导入数据集以及浏览，选择，清理，索引，合并和导出数据等常用操作的函数使用，这是一个很好的快速入门指南，如果你已经学习过pandas，那么这将是一个不错的复习。...子集选择/索引：如果要选择特定的子集，我们可以使用.loc或.iloc方法。 基本使用方法如下： df.loc[:,['Contour']]：选择'Contour'列的所有数据。...])['Ca'].mean() df.groupby(by=['Contour'])['Ca'].count() df.groupby(by=['Contour'])['Ca'].sum() 也可以按多列进行数据分组...df.groupby(by=['Contour', 'Gp'])['Ca'].mean() 合并多个DataFrame 将两个数据合并在一起有两种方法，即concat和merge。...按列连接数据 pd.concat([df, df2], axis=1) 按行连接数据 pd.concat([df, df2], axis=0) 当您的数据帧之间有公共列时，合并适用于组合数据帧。
它作为一种编程语言提供了更广阔的生态系统和深度的优秀科学计算库。 在科学计算库中，我发现Pandas对数据科学操作最为有用。...#只在有缺失贷款值的行中进行迭代并再次检查确认 ? ? 注意： 1. 多索引需要在loc中声明的定义分组的索引元组。这个元组会在函数中用到。...# 7–合并数据帧 当我们需要对不同来源的信息进行合并时，合并数据帧变得很重要。假设对于不同物业类型，有不同的房屋均价（INR/平方米）。让我们定义这样一个数据帧： ? ?...现在，我们可以将原始数据帧和这些信息合并： ? ? 透视表验证了成功的合并操作。请注意，“value”在这里是无关紧要的，因为在这里我们只简单计数。...# 8–数据帧排序 Pandas允许在多列之上轻松排序。可以这样做： ? ? 注：Pandas的“排序”功能现在已不再推荐。我们用“sort_values”代替。
大数据产业创新服务媒体 ——聚焦数据 · 改变商业 根据数据查询路径查询目标任务数据的数据索引信息，对数据索引信息进行特征提取，得到特征信息集合；将特征信息集合输入聚类模型进行特征聚类，得到目标聚类结果...；根据目标聚类结果构建距离数据离散分布图，根据距离数据离散分布图判断数据索引信息是否存在异常，得到数据异常判断结果；根据数据异常判断结果确定对应的异常索引节点；根据数据库组织信息，对异常索引节点进行数据库异常根因分析...技术说明 本次申报的技术涉及一种数据查询与分析方法、装置、设备及存储介质，主要关注大数据技术领域。...② 特征提取与向量编码：在获取目标任务数据的数据索引信息后，进行特征提取，包括索引类型、多个索引节点、索引时长以及索引字段等。这些特征信息被编码成特征信息向量，为后续聚类提供输入。...5、应用价值：本发明的应用价值在于通过创新设计的数据查询与分析方法，可以实现对数据索引信息的异常分析和目标任务数据的根因分析，提高数据查询的效率和准确性，尤其在大数据环境下，对异常数据的准确分析有助于优化数据管理和决策过程
2到5倍.第二个主要的创新是一个多地图系统,它依赖于一种新的位置识别方法和改进的召回.多亏了它,ORB-SLAM3能够在长时间的不良视觉信息下生存：当它丢失时,它会启动一个新的地图,当重新访问地图区域时...视觉惯性[4]的集成,扩展至双目惯性SLAM,并在公共数据集进行彻底评估.我们的结果表明,单目和双目视觉惯性系统是极其鲁棒的,并且比其他视觉惯性方法更加精确,甚至在没有循环的序列中也是如此....本文提出了一种新的具有改进召回率的位置识别算法，用于长期和多地图数据关联。每当建图线程创建一个新的关键帧时，就会启动位置识别，尝试检测与地图集中已经存在的任何关键帧的匹配。...如果找到的匹配的关键帧属于活动地图，则执行回环闭合。否则，它是一个多地图数据关联，然后合并活动地图和匹配地图。...） 如果位置识别成功,产生了多地图数据关联,在活动地图中的关键帧和地图集中的不同地图中的匹配关键帧之间,使用对齐变换进行地图合并操作.需要确保Mm中的信息能被tracking线程及时调用,避免地图重复.
Python的Pandas库为数据合并操作提供了多种合并方法,如merge()、join()和concat()等方法。...关键技术:使用’ id’键合并两个数据帧，并使用merge()对其执行合并操作。...代码和输出结果如下所示: (2）使用多个键合并两个数据帧： 关键技术:使用’ id’键及’subject_id’键合并两个数据帧,并使用merge()对其执行合并操作。...= False ) join()方法参数详解 参数 描述 Self 表示的是join必须发生在同一数据帧上 Other 提到需要连接的另一个数据帧 On 指定必须在其上进行连接的键..."sales.csv" ,使用Python的join()方法,将两个数据表切片数据进行合并。
单机存在性能上限 最初每一种召回服务的样本池都是自己在内存中管理。服务都使用大内存机器，进行单机部署，同时部署 1 台冷备机器。主机读写时，与备机进行强一致性数据同步。...而读的时候会并发读大索引以及小索引，然后 proxy 合并两者的检索结果。 图 8 大小索引的读写分离 双 buffer 切换机制 Manager 从逻辑上把索引数据抽象为两种类型。...小索引的重建只需从 MySQL 中导出当天的向量数据，后面步骤同大索引。 多 set 索引机制 如上所述，采用读写分离能够解决索引的实时写入性能问题。...即，把大小索引数据拆分成多份（每一份称之为 set），建多个 set，每次只是将增量数据加入需要淘汰数据的那一个 set，那么只需把那一份对应的数据重建索引即可。...当然，proxy 也会对分 set 进行适配。向量写入时，hash 写入某一个小索引 set 中；检索时，会并发检索所有的大索引 set 和小索引 set，合并检索结果。
按列合并 对于按照列合并数据时，如果我们希望只保留第一份数据下的索引，可以通过如下两种方式实现： #①合并后只取第一份数据的索引 In [14]: pd.concat([df1, df4], axis=...内连接 1.4.忽略索引ignore_index=True 很多时候需要合并的数据存在索引重叠的情况，对于很多没有实际意义的索引（比如单纯的默认索引0到n-1），我们可以设定忽略索引从而创建新的0到m-...混合数据合并 若Series未进行命名，则合并后的列名为连续的编号。...重置列名称 1.6.行数据追加到数据帧 这样做的效率一般，使用append方法，可以将Series或字典数据添加到DataFrame。...inner内连接 2.2.validate检查重复键 validate参数可以指定一对一、一对多、多对一和多对多的情况，若不满足对应情况则在合并时会发生异常。
1 倒排索引简介 倒排索引（英文：Inverted Index），是一种索引方法，常被用于全文检索系统中的一种单词文档映射结构。...面对海量的信息数据，为满足用户需求，顺应信息时代快速获取信息的趋势，聪明的开发者们在进行搜索引擎开发时对这些信息数据进行逆向运算，研发了“关键词——文档”形式的一种映射结构，实现了通过物品属性信息对物品进行映射时...倒排索引，是索引技术中的一种，它是基于信息主体的关键属性值进行构建的。...从业务应用场景的角度出发，倒排记录表的构建方法主要有：单遍扫描和多遍扫描；从工程角度出发，倒排记录表的构建方法主要有：分布式构建和动态构建。...3.2.1 单遍扫描构建 顾名思义， 单遍扫描指的是仅对文档集合进行一次遍历，即可完成倒排索引的构建。
显然，需要一种以低成本维护实时索引的方法。日志结构合并树（LSM树）是一种基于磁盘的数据结构，旨在为长时间内经历高记录插入（和删除）率的文件提供低成本索引。...在滚动合并和远程检索期间使用多页块I/O，而单页节点用于匹配索引查找，以最小化缓冲需求。设想256 KB的多页块大小包含根下的节点；根据定义，根节点始终是单个页面。 ...其目的是沿着单页索引节点的路径提供有效的精确匹配访问，直至叶级，避免在这种情况下进行多页块读取，以最小化内存缓冲区需求。...因此，我们读取和写入用于滚动合并或远程检索的多页块，以及用于索引查找（精确匹配）访问的单页节点。21中介绍了一种支持这种二分法的稍有不同的架构。...然而，该温度的相关性取决于访问方法：相关温度涉及实际磁盘访问速率，而不是逻辑插入速率（包括批量缓冲插入）。表示LSM树实现的功能的一种方法是，它减少了实际的磁盘访问，从而降低了索引数据的有效温度。
在Mulran毫米波雷达数据集、牛津毫米波雷达RobotCar数据集以及我们自己的数据上进行了大量实验证明了我们方法的可行性和有效性。 图1：使用RoLM生成的雷达里程计，其中彩色框显示了一些细节。...图的左侧显示了同一场景中激光雷达数据和雷达数据之间的差异 主要贡献 总的来说，本文的贡献可以总结如下： 提出了一种多模态雷达SLAM系统，利用毫米波雷达到激光雷达的重定位来消除里程计漂移。...提供了一种新的雷达对激光雷达地图（RoLM）的特征描述和匹配方法。它可以从历史激光雷达观测中检索对应的位置索引并估算粗略的变换。...最后对所有格子中的点数进行标准化，得到了这个帧的点云描述子。 描述子的分辨率取决于单自由度（DOF）的大小和数量，在它们之间的行向量方向上。...我们使用开源工具进行误差计算，一些序列上轨迹估计结果的概述如图5所示。 图5：在MulRan数据集上对三种不同方法的评估。
当前，社区版 ClickHouse 不支持唯一索引，通常使用 ReplacingMergeTree 或者 CollapsingMergeTree 等表引擎进行数据的去重和更新操作，针对新写入数据通过后台异步任务合并...该模式下，新写入的数据将与存量数据进行冲突检测，对有冲突的内容重新写入更新后的数据。在查询时，由于可以直接读取最新数据，可确保数据的完整一致。然而，该策略会造成写入代价增大，适合读多写少的场景。...Delta Store 策略 Delta Store 策略是一种改进型的 Merge-On-Read 策略。在写入数据时，根据主键索引找到数据所在文件和位置并关联新修改的数据。...再度提交 生成合并的新 Part 后，将新 Part 再次进行 Upsert 提交更新全局索引和标记删除信息，对合并期间写入的新数据进行去重判断。...当前方案仍存在一些不足，包括单节点单表支持的数据规模有限、节点重启时数据加载时间较长、单次大规模写入数据时更新索引阶段表锁影响查询性能等。
此外对多摄像头场景中捆绑调整（BA）的作用进行了广泛的分析，探讨了其对跟踪、局部建图和全局优化的影响。我们的实验评估涉及对比地面真实数据和最先进的SLAM系统。...所有这些多摄像头的图像特征将被合并到跟踪模块中进行特征匹配，以及在闭环检测期间进行位置识别。此外通过最小化涉及多个摄像头的成本函数来实现姿态更新和优化。...这个虚拟相机被设计成可以无缝适应多摄像头设置，使我们能够高效地合并来自多个摄像头的数据，然后使用外部参数进行捆绑调整，以优化多摄像头SLAM系统中的姿态。...可扩展性：通过利用一种称为“Bundled”的高效数据结构，我们将多个摄像头的数据合并到一个“BundledFrame”或“BundledKeyframe”中。...对于不属于当前局部束调整的关键帧，但是观察到了局部地图点的其他关键帧，则会在优化过程中保持不变。最后介绍了全局 BA，它对所有的束关键帧和地图点进行了优化，除了原点束关键帧。
1、栈帧概念 栈帧（Stack Frame）用于支持方法调用和执行的数据结构，包含了局部变量表、操作数栈、动态连接和方法返回地址。...Slot（变量槽）：局部变量表容量最小单位，可以存放32位以内的数据类型； refrence: 直接或者间接找到到该对象在“堆内存”中数据存放的起始地址索引； 直接或者间接找到对象所属数据类型在方法区中存储的类型信息...64位所占容量为2； 栈元素的数据类型必须和栈指令保持一致 两个栈帧之间可以存在一部分的重叠，共享数据，这样在方法调用的时候避免的额外的参数复制。...单分派和多分派： 只有一个宗量作为方法的选择依据，称为单分派。...： 可移植性，不依赖于硬件 代码紧凑 缺点： 速度较慢 产生相当多的指令数量 频繁内存访问 基于寄存器的指令集 代表：x86 六、方法内联 方法内联的方式是通过吧“目标方法”的代码复制到发起调用的方法内
摘要 本文提出了一种使用单目相机进行密集平面重建的新型视觉 SLAM 方法：TT-SLAM。...该方法利用基于平面模板的跟踪器 (TT) 来计算相机位姿并重建多平面场景表示。通过对超像素化区域支持的一组模板跟踪器进行聚类，同时估计多个单应性。...与基于 RANSAC 的多单应性方法 [1] 相比，数据关联和关键帧选择问题由模板跟踪器的连续性处理。对所有单应性应用非线性优化过程以提高姿态估计的精度。...我们的贡献是：（1）一种借助超像素初始化模板跟踪器的新方法，（2）一种用于处理平面分割和姿态估计的均值偏移聚类系统，以及（3）一种用于提高精度和通过合并模板跟踪器估计来实现鲁棒性。...结合模板跟踪器的优势和多单应位姿估计的工作[1]，我们提出了一种多平面vSLAM的新方法。
Numpy中的一维数组也有隐式定义的整数索引，可以通过它获取元素值，而Series用一种显式定义的索引与元素关联。...，总有一种适合你的。...data.function(axis=1) # 按行计算 [212395aeb6404255ccd4aac443b7128d.png] 2.9 pandas Dataframe分组统计 可以按照指定的多列进行指定的多个运算进行汇总统计....png] 2.13 pandas Dataframe多数据源合并 两个DataFrame的合并，pandas会自动按照索引对齐，可以指定两个DataFrame的对齐方式，如内连接外连接等，也可以指定对齐的索引列...变换函数 这是pandas的一个强大的函数，可以针对每一个记录进行单值运算，无需手动写循环进行处理。
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