在循环数组的时候基于每个对象中的某个参数来进行数据请求，获取当前对象对应的数据状态 实现方法基于最新的es6中的async await 来实现 首先要把对应的Promise方法进行一个封装 _getReportStatus.../progressQuery/progressQuery", }); }, 如果循环中需要用到多个请求的话最后可以加一个 Promise.all 来进行数据解析，还有需要注意的async 中使用
文章目录 循环冗余码CRC 多帧滑动窗口 连续ARQ协议 后退N帧协议GBN 选择重传协议SR CSMA/CA---针对无线局域网 处理隐蔽站问题RTS，CTS 循环冗余码CRC /**...或者，在发送方发送了N帧后，发现N个帧的前一个帧在计时器超时后仍未返回其确认信息，则该帧被判定为出错或者丢失。 此时发送方不得不重传该出错帧以及随后的N个帧。 换句话说，接收方只能按顺序接受帧！...源站在发送数据帧之前要广播一个很短的请求发送控制帧（RTS）该帧包含有本次通信所需维持的时间，能够被其范围内包括AP在内的站点听到。...如果信道空闲，则AP广播一个允许发送CTS帧，它包括这次通信所需的持续时间（从RTS中复制的），该帧也能够被AP范围内包括A和B在内的站点听到。...也就是说，CTS有两个作用：1.给请求源明确的发送许可2.告诉其他站在你在预约期内不要发送。
我们还初始化了一个计数器 total，用于表示在磁盘上存储的人脸图像数量（第 27 行）。 现在让我们在视频流上进行逐帧循环： ? 在第 30 行中，我们开始循环（按下「q」键则退出循环）。...在第 44、45 行中，我们在 rects 上进行循环，并且在帧上画出矩形边框，以方便展示。 最后一步，我们将在循环中进行两个工作：（1）在屏幕上展示视频帧；（2）处理按键响应。具体代码如下： ?...根据按下的是「k」还是「q」，我们会： 如果按下「k」键，我们将保留视频帧并将它存储到磁盘上（第 53-56 行），并且增加表示获取到的总帧数的计数器 total（第 58 行）。...我们需要在想保留的每一帧处按下「k」键。我建议保留不同角度、不同的帧区域、戴/不戴眼镜等不同情况下拍摄的人脸图像。 如果按下「q」键，则退出循环，准备退出脚本（quit）。...如果没有按下任何键，我们就回到循环的开头，从视频流中获取一帧。 最终我们将在终端上打印出最终存储的图像数量，并进行清理： ? 现在让我们运行脚本，收集人脸图像吧！
2024-03-09：用go语言，我们把无限数量的栈排成一行，按从左到右的次序从 0 开始编号， 每个栈的的最大容量 capacity 都相同。...非空栈顶部的值，并将其从栈中删除， 如果所有的栈都是空的，请返回 -1。...这个类可以理解成是具有固定容量的多个栈构成的一种数据结构。根据题目描述和提供的 Go 代码文件，这里来分步骤描述大体过程，然后讨论总的时间复杂度和总的空间复杂度。...• 如果有非空的栈，应该找到最右侧非空栈并返回它的栈顶的值，然后将其值从栈中删除。...• PopAtStack 方法的时间复杂度为 O(log n)，其中 n 是被删除的元素的数量。 总的空间复杂度： • 需要 O(n) 的空间来存储栈中的所有元素，其中 n 是所有栈的元素数量。
如何创建自定义人脸识别数据集 在本教程中，我们将介绍三种创建面部识别自定义数据集的方法。 第一种方法将使用OpenCV和网络摄像头 （1）检测视频流中的脸部 （2）将示例脸部图像或者说帧保存到磁盘。...detector将在逐帧循环环节工作。 我们在8行上实例化并启动我们的VideoStream。 注意： 如果你使用Raspberry Pi，请注释第8行，并取消注释第九行。...（按下“q”键时此循环退出）。...根据是否按下“k”或“q”键，我们将： 将frame保存到磁盘（7-10行）。我们还添加了我们捕获的总帧数（total，第11行）。对于我们希望“保留”的每一帧，必须按下“k”键 。...退出循环并准备退出脚本（quit）。 如果没有按键被按下，我们从循环的顶部开始， 从流中抓取一个frame。
; 或者一个人倒一杯水都是按特定顺序发生的事件的例子。...为此，传递视频的所有帧以通过编码器对齐以产生它们相应的嵌入。然后选择两个用于TCC学习的视频，比如视频1（参考视频）和视频2。...从视频1中选择参考帧，并且在嵌入空间（非像素空间）中找到来自视频2的其最近邻帧（NN 2）。然后通过找到最近的NN邻居来循环2在视频1，称之为 NN 1。...无监督的视频对齐 随着视频数量的增加，手动对齐或同步视频变得非常困难。使用TCC，可以通过选择参考视频中每个帧的最近邻居来对齐许多视频，而无需其他标签，如下图所示。 ?...该元数据可以是时间语义标签或其他形式的形式，例如声音或文本。在下面的视频中，展示了两个例子，可以将从一个视频到另一个视频的液体倒入杯中。
定调数据库，从拥抱开源到发展自研 “走了不少弯路，也踩过很多坑，但最终还是遇见了星辰大海。”...两个多月做完一款自研数据库 在大模型浪潮爆发后，腾讯云在一众大厂中抢先发布了自己的向量数据库产品。据悉，整个产品从立项到最终完成产品化仅用了不到 3 个月的时间。...腾讯云也在思考从哪个方向找到突破口切入到大模型“军备竞赛”中。...邹鹏称，在和 PCG 团队沟通后，了解到他们也有非常强烈的上云需求，两个团队一拍即合，管控层和内核层全部尘埃落定，这个项目基本上已经完成了大半。...经过了两个多月的摸爬滚打后，腾讯云向量数据库现已在官网上线。 要想做出一款好产品，仅有技术上的积累是不够的，背后团队的技术实力也同样重要。 罗云称，“数据库是个比较卷的赛道，没有最卷，只有更卷。
（a）显示了从查询点云提取的稳定三角形描述子（STD），（b） 显示从历史点云提取的STD。在（c）中，点云的这两个帧之间的STD匹配示例。...图2.STD描述子回环检测的工作流程，我们的方法从关键帧计算三角形描述子，然后使用哈希表作为描述子的数据库，以便快速存储和匹配，具有前10个描述符匹配分数的帧将被选为候选，一旦通过几何验证，循环候选将被视为有效循环...，这些关键帧具有从几次连续扫描中累积的点云数据，因此无论特定的激光雷达扫描模式如何，都会增加点云密度。...pb1、pb2、pb3）自然匹配，然后，通过此点对应关系，我们可以通过奇异值分解（SVD）轻松计算这两个关键帧之间的相对变换T=（R，T）： 为了提高鲁棒性，我们使用RANSAC来找到最大化正确匹配描述子数量的变换帧...所有数据都是在城市环境中使用具有不同扫描线的机械旋转激光雷达收集的。我们将我们的方法与其他两个全局描述符进行比较：Scan Context 和M2DP。我们每10帧将这些数据集累加为一个关键帧。
ISO11898主要定义了物理层和数据链路层，对比标准OSI通信模型，物理层和数据链路层属于最底层的两个层级。...当有多个节点同时发送时，就要根据ID值按位进行仲裁（ID值越小优先级越高），优先级高的获得总线访问权。 2.非破坏性仲裁机制 3.广播型 节点通过本地过滤接收自己所需的数据，不需要的就过滤掉。...节点数量理论上无限制，实际受电气负载限制。...串并行转换 MAC层有3种服务： 数据帧传输 远程帧传输 过载帧传输 MAC层帧结构： 1.数据帧 数据帧将数据从发送器传输到接收器。...DLC有4位，表示数据长度，0 ~ 8 个字节。 （4）数据域 0 ~ 8 个字节的数据。 （5）循环冗余码（CRC）域 CRC序列里存计算出的CRC校验值。 CRC界定符包含1个隐性位（1）。
从视频中检测 从视频中进行目标检测并不像听到的那么困难或奇特。从外行角度，我们可以讲视频是一组按顺序排列的图像，所以从视频中进行目标检测和在正常图像中进行检测是非常相似的。为什么非常相似？...遍历视频 这个脚本的主要功能是基于一个循环，遍历视频的每一帧。每次遍历过程中，读取帧，并改变其色彩空间。接着，执行实际检测过程，就是寻找所有那些漂亮的黄色皮卡丘。...为创建这个视频，需要用到 VideoWriter 对象，每次遍历时，帧的副本都会被写入这个对象（不含声音）。 结果和讨论 这两个视频显示了模型的运行过程： ? ? 第一个视频的检测非常好。...在第二个视频上，这个模型的性能并没有在第一个视频上表现的那么好，主要问题是视频中出现了两个皮卡丘的场景。这种情况下，模型貌似将两个皮卡丘作为一个来检测，而不是分别检测。...例如，侧视和后视图像，增加数据的多样性，以获得优异的性能。 感谢阅读。我希望这篇指导文章对你能有所帮助。
如何创建定制的人脸识别数据集 首先我将介绍使用 OpenCV 和一颗摄像头来检测视频流中的人脸，并将带有人脸的图像帧保存到硬盘上。接下来我会列举几种用程序自动从网上下载人脸图片的方法。...这个 detector 将会在接下来每帧的循环中检测人脸；在 24 行会初始化并开启视频流 VideoStreem；如果使用的是树莓派的话，注释掉第 24 行的代码，使用第 25 行的代码；第 26 行让摄像头先热个身...（循环在『q』键被按下之后结束）；34-36 行，捕捉一帧画面：frame，创建一个copy，改变大小。...使用 detectMultiScale 方法在每帧画面中检测人脸，这个函数需要如下参数： image：一个灰度图像 scaleFactor：指定在每个维度图像尺寸减少的比例 minNeighbor：该参数指定候选的检测框数量...q：退出循环，退出脚本 最后，将保存的图片数量打印到屏幕上，并清空缓存： 64 # print the total faces saved and do a bit of cleanup 65 print
更新帧——更新场景中的对象 渲染帧 —— 将场景中的对象渲染到窗口上 */ } return 0; } 典型的游戏循环有三个主要阶段：...如果有一个事件等待处理，该函数将返回true，并且事件变量将填充（filled）事件数据。 如果不是，则该函数返回false。...” 符号已经输入，我们必须查找两个单独的键是否在同一时间被按下 ” Shift” 键 和 “ 1 ” 键。在这种情况下，SFML通过提供简单易用的TextEntered事件为我们节省了大量的工作。...顶点数量没有限制，但它们必须形成凸形，否则形状将无法正确绘制。...● moving变量确认我们是否应该在当前帧中移动对象。 当我们按下或释放右箭头键时，该变量的值会发生变化。这段代码告诉我们—— “当前是否按下了正确的箭头键?”
文 / Jeff Gong, Sahil Dhanju, Chih-Chiang Lu, Yueshi Shen 编者按：超过220万创作者在Twitch发布海量的视频，这对实时转码业务造成了巨大压力...get_input_packet_mt（）函数可以以非阻塞的方式从消息队列中读取输入帧。否则的话，我们需要使用av_read_frame（）（第4072行）来每次读取并处理一个帧。...，我们发现它进入到process_input_packet（）函数（行2591）中，该函数对帧数据进行解码并通过所有适用的过滤器进行处理。...reap_filters（）函数的for循环负责收集缓冲区中待处理的帧，并将这些帧进行解码，然后封装到一个输出文件中。...在我们的测试中，我们对两个工具使用相同的Twitch直播流以及有相同预设、配置文件、比特率和其他标志的1080p60视频文件。
要点为 三个循环，两个播放，我们还是自底向上解析。...5.AudioPlayer：当视频处于 playing 状态时，它也会不断被 WSMediaPlayerView 通过定时循环驱动着从 AudioDecodeService 中取出当前的音频帧，然后通过反向代理将音频帧交给...直到外部消费后，帧数量减少了，本线程将会继续开始解码视频帧，如此往复。...每次循环我则会调用 getRenderFrame 方法来从 VideoDecodeService 中消费一个视频帧。然后把帧的信息打印到 TextView 上面。...其实这里的代码可以类比为视频的播放，VideoDecodeService 不断地在后台线程进行解码按顺序将视频帧放入到队列中，本线程则不断的从队列中取出一帧进行消费，就像视频帧被渲染到屏幕上一样。
从手机用户登录到手机支付，生活的各个角落都能看到二维码的存在。那你知道二维码是怎么解析的吗？有想过自己实现一个扫码工具吗？如果想的话就继续看下去吧！...所以我们要实现两个关键的步骤：调用摄像头、识别二维码。...这两个操作分别对应了两个模块，它们就是opencv和pyzbar，其中opencv是英特尔的计算机视觉处理模块，而pyzbar则是用于解析二维码的模块。 二、环境 环境包括python环境和模块。...调用摄像头的步骤如下： 1.调用摄像头2.循环3.在循环内读取一帧画面4.显示当前读取的画面5.等待键盘输入6.判断是否按退出键q7.按了退出键则退出，没按则继续循环 具体代码如下： import cv2...因为通过VideoCapture对象获取的图片帧和通过cv2.imread获取的图片是同一数据类型。 上面关键步骤在解析二维码的操作。
它将在播放模式下记录性能数据并存储以供以后检查。 Profiler被分为两个部分。它的顶部包含显示各种性能图的模块列表。第一个是CPU使用率，这是我们将要关注的。...（单帧最好、平均和最差的毫秒） 帧持续时间通常以十分之一毫秒为单位。我们可以通过将数字舍入从零增加到1来将显示精度提高一级。 ? ?...尽管数量不多，但它会累积，在某个时候触发内存垃圾回收过程，这将导致不希望的帧持续时间尖峰。 注意临时对象的内存分配并尽可能地消除重复出现的对象是很重要的。...（从torus 到wave的切换出现了峰值） CPU图显示，从圆环切换为波浪形后，负载确实减小了。切换发生时，还会出现巨大的帧持续时间尖峰。...而且，每次更新检索一个或两个功能不会对性能产生有意义的影响。但是，每次更新每个点都要这样做，这会带来很多不必要的额外工作。 进度是一个0–1的值，我们将使用它来从第一个提供的函数插入到第二个函数。
3. liveness_demo.py：演示脚本，它会启动你的网络摄像头抓取帧，可以进行实时的面部活体检测。 从训练（视频）数据集中检测并提取面部 ROI ?...我们还初始化了两个参数——读取的帧的数量和执行循环时保存的帧的数量（31 和 32 行）。 接着要创建处理帧的循环： ? while 循环是从 35 行开始的。...因为「真」视频比「假」视频长，因此我们得把跳过帧的值设置得更长，来平衡每一类输出的面部 ROI 数量。...我们还要初始化两个列表来存放数据和类别标签。 46～55 行的循环用于建立数据和标签列表。数据是由加载并将尺寸调整为 32*32 像素的图像组成的，标签列表中存储了每张图相对应的标签。...当捕获按键时，在循环的每一次迭代中显示输出帧。无论用户在什么时候按下「q」（「退出」），都会跳出循环、释放指针并关闭窗口（105～110 行）。
开机时，系统会检查这两个目录下有没bootanimation.zip文件，如果没有，则用默认的Android开机动画。...循环次数：指该目录中图片循环显示的次数，0表示本阶段无限循环。 每秒显示的帧数：就是每秒显示的图片数量，决定每张图片显示的时间。...：必须是: p 循环次数：0 : 表示本阶段无限循环 阶段切换间隔时间：单位是一个帧的持续时间，比如帧数是30，那么帧的持续时间就是1秒/30 = 33.3毫秒。...part0和part1文件夹内包含的是两个动画的系列图片，图片为PNG格式。系列图片文件的加载刷新按文件名的名称排序。...然后再新建图片跟之前新建的大小一样，有多少帧就新建多少个，把每一帧里的图片全选，记得是全选后按顺序复制到新建的图片里，最后就是另存为PNG，这个也要按顺序给图片写上编号。
从训练（视频）数据集中检测并提取面部 ROI 图 3：为了构建活体检测数据集，在视频中检测面部 ROI。...我们还初始化了两个参数——读取的帧的数量和执行循环时保存的帧的数量（31 和 32 行）。 接着要创建处理帧的循环： while 循环是从 35 行开始的。...我们还要初始化两个列表来存放数据和类别标签。 46～55 行的循环用于建立数据和标签列表。数据是由加载并将尺寸调整为 32*32 像素的图像组成的，标签列表中存储了每张图相对应的标签。...此时开始遍历帧来检测真实和虚假人脸： 43 行开启了无限的 while 循环块，从这里开始捕获并调整各个帧的大小（46 和 47 行）。...展示结果并清理： 当捕获按键时，在循环的每一次迭代中显示输出帧。无论用户在什么时候按下「q」（「退出」），都会跳出循环、释放指针并关闭窗口（105～110 行）。
基于两个连续帧中特征点的对齐，获得车辆运动的相对姿态。车辆的里程计可以通过累积时间上的相对位置来估计。后端从里程计接收位置信息并判断车辆是否已到达其先前位置。...两个相似帧的相对姿态作为约束边添加到图形优化中。我们使用两步循环检测方法。首先，使用快速高效的循环检测方法扫描前后信息[27]从历史关键帧中找到闭环候选帧。...扫描前后信息引入了“旋转不变性”描述子，以快速检测不同方向上发生的循环。然后，使用ICP将当前帧与候选帧进行匹配，以获得两帧之间的分数。如图6所示，如果分数小于预设阈值，则在两帧中发生循环。...循环的两个帧之间的相对位置作为约束边添加到图优化系统GTSAM[28]中。该优化系统可以有效地优化建图，消除累积误差。相应地更新历史位置和全局建图。...在测试中，仅使用了激光雷达的数据。数据集是从包括城市、农村和公路在内的大型复杂场景中收集的。选择提供地面真实值的序列00-10来评估算法。11个序列中有23201帧和22km的轨道长度。
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