1、布尔索引需要找到每行的'A'列的真值等于'foo'，然后使用这些真值来确定要保留哪些行。
选自arXiv 作者：Ronghang Hu 等 机器之心编译 参与：路雪、蒋思源 伯克利和 FAIR 研究人员提出一种新型实例分割模型，该模型能利用目标检测边界框学习对应的分割掩码，因此大大加强了实例分割的目标数量。这种将目标检测的知识迁移到实例分割任务的方法可能是我们以后需要关注的优秀方法，机器之心对这篇论文进行了简要地介绍，更详细的内容请查看原论文。 近来目标检测器准确度显著提升，获得了很多重要的新能力。其中最令人兴奋的一项是为每个检测目标预测前景分割掩码，即实例分割（instance segment
布尔掩码是基于规则来抽取，修改，计数或者对一个数组中的值进行其他操作，例如，统计数组中有多少大值于某一个值给定的值，或者删除某些超出门限的异常值。
一、创建数组二、数组操作类型1. 数组属性2. 数组索引：获取单个元素3. 切片4. 数组的变形5. 数组拼接和分裂
2.loc[] # 字典取值方式的索引器，只接受 index 和 columns 的值
访问元素和提取子集是数据框的基本操作，在pandas中，提供了多种方式。对于一个数据框而言，既有从0开始的整数下标索引，也有行列的标签索引
本节介绍如何使用布尔掩码，来检查和操作 NumPy 数组中的值。当你想要根据某些标准，提取，修改，计算或以其他方式操纵数组中的值时，掩码会有所帮助：例如，你可能希望计算大于某个值的所有值，或者可能删除高于某些阈值的所有异常值。
许多教程中的数据与现实世界中的数据之间的差异在于，真实世界的数据很少是干净和同构的。特别是，许多有趣的数据集缺少一些数据。为了使事情变得更复杂，不同的数据源可能以不同的方式标记缺失数据。
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张量是一个多维数组，它是标量、向量和矩阵概念的推广。在深度学习中，张量被广泛用于表示数据和模型参数。
数组的计算：广播广播的介绍广播的规则广播的实际应用比较，掩码和布尔逻辑比较操作操作布尔数组将布尔数组作为掩码
无论是从酒店房间接听电话、在办公里楼工作，还是根本不想在家庭办公室等情况，电话会议模糊功能都可以让会议与会者专注于自己，这样的功能对于在家工作并希望保护其家庭成员隐私的人特别有用。 为了实现这样的功能，微软利用计算机视觉、深度学习以及实例分割技术实现。 在之前的博文中，介绍了如何利用YOLO以及OpenCV实现目标检测的功能，今天将采用Mask R-CNN来构建视频模糊功能。
在很多情况下，有些数据并不是完整的，丢失了部分值，这一节将学习如何处理这些丢失的数据。
个人理解，向量是有方向的，由大于等于2个元素构成的数据类型。也就是说，向量的所有元素必须属于同种模式（mode），或数据类型（见1.2），比如数值型，字符型等。其类型可以用typeof()查看。 标量只含有一个元素，在R中没有0维度或标量类型。单独的数字或字符串本质是一元向量。
俄勒冈州立大学eMapR 实验室的Justin Braaten编写的文档、应用程序和 API ，由Robert Kennedy 博士指导
Apache Atlas为Hadoop提供了数据治理功能。Apache Atlas用作公共元数据存储，旨在在Hadoop堆栈内外交换元数据。Atlas与Apache Ranger的紧密集成使您能够在Hadoop堆栈的所有组件之间一致地定义、管理和治理安全性和合规性策略。Atlas向Data Steward Studio提供元数据和血缘、以支持跨企业数据整理数据。
本章的目的是通过彻底检查序列和数据帧数据结构来介绍 Pandas 的基础。 对于 Pandas 用户来说，了解序列和数据帧的每个组件，并了解 Pandas 中的每一列数据正好具有一种数据类型，这一点至关重要。
Excel的LOOKUP公式可能是最常用的公式之一，因此这里将在Python中实现Excel中查找系列公式的功能。事实上，我们可以使用相同的技术在Python中实现VLOOKUP、HLOOKUP、XLOOKUP或INDEX/MATCH等函数的功能。
计算机视觉中最基本和最广泛研究的挑战之一是目标检测。该任务旨在在给定图像中绘制多个对象边界框，这在包括自动驾驶在内的许多领域非常重要。通常，这些目标检测算法可以分为两类：单阶段模型和多阶段模型。在这篇文章中，我们将通过回顾该领域一些最重要的论文，深入探讨用于对象检测的多阶段管道的关键见解。
因为最近事情略多，最近更新的不勤了，但是学习的脚步不能停，一旦停下来，有些路就白走了，今天就盘点一下R语言和Python中常用于处理重复值、缺失值的函数。 在R语言中，涉及到数据去重与缺失值处理的函数一共有下面这么几个： unique distinct intersect union duplicated #布尔判断 is.na()/!is.na() #缺/非缺失值 na.rm=TRUE/FALSE #移除缺失值 na.omit(lc) #忽略缺失值 complete.
在过去的十年中，Python 已成为科学计算中最受欢迎的编程语言之一。 其成功的原因很多，随着您着手本书，这些原因将逐渐变得明显。 与许多其他数学语言（例如 MATLAB，R 和 Mathematica）不同，Python 是一种通用编程语言。 因此，它为构建科学应用并将其进一步扩展到任何商业或学术领域提供了合适的框架。 例如，考虑一个（某种）简单的应用，该应用要求您编写软件并预测博客文章的受欢迎程度。 通常，这些是您要执行此操作的步骤：
Pandas是python中最主要的数据分析库之一，它提供了非常多的函数、方法，可以高效地处理并分析数据。让pandas如此受欢迎的原因是它简洁、灵活、功能强大的语法。
在数据表或 DataFrame 中有很多识别缺失值的方法。一般情况下可以分为两种：一种方法是通过一个覆盖全局的掩码表示缺失值， 另一种方法是用一个标签值（sentinel value） 表示缺失值。在掩码方法中， 掩码可能是一个与原数组维度相同的完整布尔类型数组， 也可能是用一个比特（0 或 1） 表示有缺失值的局部状态。在标签方法中， 标签值可能是具体的数据（例如用 -9999 表示缺失的整数） ， 也可能是些极少出现的形式。另外， 标签值还可能是更全局的值， 比如用 NaN（不是一个数） 表示缺失的浮点数。
这里是一个简短的教程，示例和代码片段的集合，展示了一些有用的经验和技巧，来制作更精美的图像，并克服一些 matplotlib 的缺陷。
这个类是做什么用的？通过实时数据增强生成张量图像数据批次，并且可以循环迭代，我们知道在Keras中，当数据量很多的时候我们需要使用model.fit_generator()方法，该方法接受的第一个参数就是一个生成器。简单来说就是：ImageDataGenerator()是keras.preprocessing.image模块中的图片生成器，可以每一次给模型“喂”一个batch_size大小的样本数据，同时也可以在每一个批次中对这batch_size个样本数据进行增强，扩充数据集大小，增强模型的泛化能力。比如进行旋转，变形，归一化等等。
sys.objects、sys.columns、sys.indexes这三个都是系统视图，主要映射了表、列、索引等信息。 与MySQL数据库的information_schema库类似。
本节介绍了使用布尔掩码来检查和操作NumPy数组中的值。 当您要基于某些条件提取，修改，计数或以其他方式操纵数组中的值时，就会出现屏蔽：例如，您可能希望对大于某个值的所有值进行计数，或者可能删除高于某个值的所有异常值阈。在NumPy中，布尔掩码通常是完成这些类型任务的最有效方法。
这是自定义可编程渲染管线的第六篇。使用阴影遮罩来烘焙阴影，并且将其加入到实时光的计算中。
CDP私有云基础使用的基础集群不同于 CDP 公有云中 PaaS 风格的 SDX 集群。 从那里，私有云控制计划从控制体验服务的基础集群中的 CM 部署。
在日常生活和工作中，我们都会或多或少的使用Excel中的计算公式函数，比如求和公式、平均数公式等。今天为大家整理了一些在线Excel中可以引入的公式函数。
Segment Anything project是一个用于图像分割的新任务、模型和数据集。在他刚出来的那一天，知乎等平台就已经高呼CV已死。为了这个项目，作者创建了迄今为止最大的分割数据集，1100万张在10亿次授权且尊重隐私的图像上的数据集。模型也被设计和训练成了promptable,就是说可以给他一些提示。作者在多个数据集测试了他的结果并认为结果令人满意。
返回给定轴缺失的标签对象，并在那里删除所有缺失数据（’any’：如果存在任何NA值，则删除该行或列。）。
世上许多信息都是以表格形式存储的，这些表格见诸于网络、数据库或文件中。它们包括消费产品的技术规格、金融和国家发展统计数据、体育赛事结果等等。目前，要想找到问题的答案，人们仍需以人工方式查找这些表格，或使用能提供特定问题（比如关于体育赛事结果的问题）的答案的服务。如果可通过自然语言来查询这些信息，那么取用这些信息会容易很多。
R语言有六大基本数据结构，向量（Vector）、矩阵（Matrix）、数组（Array）、因子（Factor）、数据框（Data.Frame）、列表（List）。
选自Uber 作者：Mengye Ren、Andrei Pokrovsky、Bin Yang、Raquel Urtasun 机器之心编译 参与：Panda 自动驾驶系统有非常高的实时性需求。近日，Uber 的研究人员提出了一种可以在改善检测准确度的同时极大提升速度的算法 SBNet 并在其工程开发博客上对该研究进行了介绍。机器之心对该介绍文章进行了编译，更多详情请参阅原论文。另外，本项目的代码也已在 GitHub 上发布。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1801.02108 代码地址
翻译 | AI科技大本营（ID：rgznai100） 参与 | shawn，刘畅 今年10月，何恺明的论文“Mask R-CNN”摘下ICCV 2017的最佳论文奖（Best Paper Award），如今，何恺明团队在Mask R-CNN的基础上更近一步，推出了 （以下称Mask^X R-CNN）。 这篇论文的第一作者是伯克利大学的在读博士生胡戎航（清华大学毕业），标题非常霸气，叫是“Learning to Segment Every Thing”。从标题上可以看出，这是一篇在实例分割问题(
wsl.conf 和 .wslconfig 文件用于基于每个分发wsl.conf () 和全局跨所有 WSL 2 分发.wslconfig版 () 配置高级设置选项。本指南将介绍每个设置选项（何时使用每种文件类型、存储文件的位置、示例设置文件和提示）。
大家好，我是皮皮。其实这个pandas教程，卷的很严重了，才哥，小P等人写了很多的文章，这篇文章是粉丝【古月星辰】投稿，自己学习过程中整理的一些基础资料，整理成文，这里发出来给大家一起学习。
2016 年，谷歌推出了图像数据集 Open Images，合作发布了约 900 万张标注图像，覆盖数千个物体类别。之后该数据集有过几次更新，最后一次更新是 2018 年的 Open Images V4。该版本共包括 600 个物体类别及 1540 万个边界框，这使其成为目前具备物体位置标注的最大数据库。此外，Open Images V4 还为 57 个类提供了 375000 个视觉关系标注。
接着【BBuf的CUDA笔记】十三，OpenAI Triton 入门笔记一 继续探索和学习OpenAI Triton。这篇文章来探索使用Triton写LayerNorm/RMSNorm kernel的细节。
存储对目标数组的描述信息，如：dim count、dimensions、dtype、data等。
在研究自注意力时，有很多的名词需要我们着重的关注，比如填充掩码，前瞻掩码等等，但网上没有太多注意力掩码的教程和它是如何工作的信息，另外还有以下的细节需要详细的解释：
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。AbsDiff，计算两个数组之间的绝对差。 dst（I）c = abs（src1（I）c-src2（I）c）。所有数组必须具有相同的数据类型和相同的大小（或ROI大小）。 累加，将整个图像或其所选区域添加到累加器和。 累积产品，将2张图像或其选定区域的产品添加到累加器中。 AccumulateSquare，将输入src或其选定的区域，增加到功率2，添加到累加器sqsum。 累积权重，计算输入src和累加器的加权和，以使acc成为帧序列的运行平均值：acc（x，y）=（1-alpha）* acc（x，y）+ alpha * image（x，y ）如果mask（x，y）！= 0，其中alpha调节更新速度（累加器对于先前帧的多少速度）.. 自适应阈值，将灰度图像转换为二进制图像。每个像素单独计算的阈值。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C，它是blockSize x blockSize像素邻域的平均值，由param1减去。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C，它是blockSize x blockSize像素邻域的加权和（高斯），由param1减去。 添加，将一个数组添加到另一个数组：dst（I）= src1（I）+ src2（I）if mask（I）！= 0所有数组必须具有相同的类型，除了掩码和大小（或ROI）尺寸）。 AddWeighted，计算的两个数组的加权和如下：dst（I）= src1（I）* alpha + src2（I）* beta + gamma所有的数组必须具有相同的类型和相同的大小（或ROI大小）。 ApplyColorMap，将颜色映射应用于图像。 ApproxPolyDP，近似具有指定精度的多边形曲线。 ArcLength，计算轮廓周长或曲线长度。 ArrowedLine，绘制从第一个点指向第二个点的箭头段。 BilateralFilter，将双边滤镜应用于图像。 BitwiseAnd，并计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接：dst（I）= src1（I）＆src2（I）if mask（I）！= 0在浮点数组的情况下，使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 BitwiseNot，反转每个数组元素的每一位：。 BitwiseOr，计算两个数组的每元素逐位分离：dst（I）= src1（I）| src2（I）在浮点数组的情况下，它们的位表示用于操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 BitwiseXor，计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接：dst（I）= src1（I）^ src2（I）if mask（I）！= 0在浮点数组的情况下，使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 模糊，使用归一化的盒式过滤器模糊图像。 BoundingRectangle，返回2d点集的右上角矩形。 BoxFilter，使用框过滤器模糊图像 BoxPoints（RotatedRect），计算输入2d框的顶点。 BoxPoints（RotatedRect，IOutputArray），计算输入2d框的顶点。 CalcBackProject，计算直方图的反投影。 CalcCovar矩阵，计算一组向量的协方差矩阵。 CalcGlobalOrientation，计算所选区域中的一般运动方向，并返回0到360之间的角度。首先，函数构建方向直方图，并将基本方向作为直方图最大值的坐标。之后，该函数计算相对于基本方向的移位，作为所有方向向量的加权和：运动越近，权重越大。得到的角度是基本方向和偏移的圆和。 CalcHist，计算一组数组的直方图 CalcMotionGradient，计算mhi的导数Dx和Dy，然后计算梯度取向为：方向（x，y）= arctan（Dy（x，y）/ Dx（x，y）），其中Dx（x，y）考虑Dy（x，y）“符号（如cvCartToPolar函数）。填写面罩后，指出方向有效（见delta1和delta2说明）.. CalcOpticalFlowFarneback（IInputArray，IInputArray，IInputOutputArray，Double，Int32，Int32，Int32，Int32，Double，OpticalflowFarnebackFlag），使用Gunnar Farneback算法计算密集的光流。 CalcOpticalFlowFarneback（Image <Gray，Byte>，Image <Gray，Byte>，Image <Gray，Single>，Image <Gray，Single>，Double
快卷起来！还怕改进想不到idea吗？中国科学院、东南大学等单位联合发表最新的视觉 Transformer 综述。综述涵盖三种基本 CV 任务（分类、检测和分割）的一百多种不同的视觉 Transformer，最新模型截止至今年8月！同时，综述还包括了大量的实证分析、性能改进分析，并披露了三个具有广阔前景的未来研究方向！
SAM 是一种在自然图像分割方面取得成功的模型，但在医学图像分割方面表现不佳。MedSAM 首次尝试将 SAM 的成功扩展到医学图像，并成为用于分割各种医学图像的通用工具。为了开发 MedSAM，首先需要一个大型医学图像数据集，其中包括来自 11 种不同模态的超过 20 万个 Mask。该数据集用于训练和微调 MedSAM 模型。最重要的是，提供了一种简单的微调方法，使 SAM 适应一般的医学图像分割。
原文地址：CVPR2021 | DyCo3D: 基于动态卷积的3D点云鲁棒实例分割
代码：https://github.com/kayoyin/tiny-inst-segmentation
idxmax()方法可以使一些操作变得非常简单。例如，基于条件获取数据框架中的第一行。本文介绍如何使用idxmax方法。
调整图像尺寸 # 这个代码用于调整图像尺寸 # 来源：NumPy Cookbook 2e Ch2.3 import scipy.misc import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 将 Lena 图像加载到数组中 lena = scipy.misc.lena() # 图像宽高 LENA_X = 512 LENA_Y = 512 # 检查图像的宽高 np.testing.assert_equal((LENA_Y, LENA_X)
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