目标：编写一个shell脚本，以便能够将mongoDb中的数据导出成为csv格式的文件。要求：1. 为了避免导出巨量数据，仅需要过滤出当月数据和上个月的数据即可。2....由于当天的数据是不完整的，所以需要排除当天的数据以下是一个例子，将代码保存为.sh文件后使用 chmod +x 将该脚本设置为可执行，然后使用crontab命令将脚本加到定时任务当中 #!...baseDate declare -i baseTime baseTime=$((date --date "$baseDate" +"%s" * 1000)) 导出指定数据表中的数据..." -o $mypath/$2.csv else $exportCmd -d $1 -c $2 -f $3 -o $mypath/$2.csv fi } 导出第一张表的所有数据...fields="_id,email,registerDate,photoId" exportData "ossDev" "T_User" $fields 导出第二张表的sendTime为当月和上月的数据
只要解析了这部分, binlog基本上就算是解析完成了. row event 记录了数据类型, 但是没得符号信息(5.7)...., 由于数据存储方式和ibd文件太像了....我们主要测试数据类型的支持和回滚能力 (正向解析的话 就官方的就够了.)数据类型测试测试出来和官方的是一样的.普通数据类型我们的工具解析出来如下....我这里设置了binlog_row_metadata=full, 所以由字段名.官方的解析出来如下大字段空间坐标数据回滚测试数据正向解析用处不大, 主要还是看回滚, 为了方便验证, 这里就使用简单一点的表...写好了再发.能解析ibd和binlog之后, 数据恢复基本上没啥问题了. 更何况还有备份.
通常情况下我们可以使用 Python 中的文件操作来实现这个任务。下面是一个简单的示例，演示了如何从一个文本文件中读取博客数据，并将其提取到另一个文件中。...假设你的博客数据文件（例如 blog_data.txt）的格式1、问题背景我们需要从包含博客列表的文本文件中读取指定数量的博客（n）。然后提取博客数据并将其添加到文件中。...这是应用nlp到数据的整个作业的一部分。...它只能在直接给出链接时工作，例如：page = urllib2.urlopen("http://www.frugalrules.com")我们从另一个脚本调用这个函数，用户在其中给出输入n。...文件中的数据，提取每个博客数据块的标题、作者、日期和正文内容，然后将这些数据写入到 extracted_blog_data.txt 文件中。
特征提取 特征提取是通过将语音波形以相对最小的数据速率转换为参数表示形式进行后续处理和分析来实现的，MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficents）是一种在自动语音和说话人识别中广泛使用的特征...加窗 因为后面会对信号做FFT，而FFT变换的要求为：信号要么从-∞到+∞，要么为周期信号。现实世界中，不可能采集时间从 -∞ 到 +∞ 的信号，只能是有限时间长度的信号。...DFT 离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，缩写为 DFT），将每个窗口内的数据从时域信号转为频域信号。...N-Gram模型中的N越大，需要的训练数据就越多。一般的语音识别系统可以做到trigram（N=3）。 语言模型还会对声学的解码作约束和重打分，让最终识别结果符合语法规则。...字典 语音识别中的字典，就是发音字典，是字词对应的音素index集合，是字词和音素之间的映射。
但是，数据并不总是直截了当的。常常会有意想不到的情况出现。例如，如果没有 From: 字段怎么办？脚本将报错并中断。在步骤2中可以避免这种情况。 ?...例如，我们知道使用if-else语句来检查数据是否存在。事实上，之所以我们知道如何处理，是因为我们在写这个脚本时反复地尝试过。编写代码是一个迭代过程。...将转换完的字符串添加到 emails_dict 字典中，以便后续能极其方便地转换为pandas数据结构。 在步骤3B中，我们对 s_name 进行几乎一致的操作. ?...通过上面这行代码，使用pandas的DataFrame() 函数，我们将字典组成的 emails 转换成数据帧，并赋给变量emails_df. 就这么简单。...我们已经拥有了一个精致的Pandas数据帧，实际上它是一个简洁的表格，包含了从email中提取的所有信息。 请看下数据帧的前几行： ?
定义 背景 难点 最新论文 最新算法 数据集 1 定义 行为识别：行为识别（Action Recognition） 任务是从视频剪辑（2D帧序列）中识别不同的动作，其中动作可以在视频的整个持续时间内执行或不执行...： 整体表示方式：是将视频帧看作一个整体，通过人体定位->背景提取追踪->ROI编码一系列过程，自上而下的提取全局特征。...Bag of Feature算法过程如下： 首先提取图像视频特征，其次对特征进行聚类得到一部字典(Visual Vocabulary，或Code Book)；再次根据字典将图片或视频表示成直方图向量(...对于最终预测，从整个视频中采样多个剪辑，并对他们的预测分数进行平均，以达到最终预测。 缺点：学习的时空特征没有捕捉到运动特征；由于数据集缺少多样化，学习具体的特征很困难。...First LSTM层用于编码骨架序列并初始化全局情景记忆单元。然后，将全局情景记忆的数据馈送到Second LSTM层，以帮助网络选择性地关注每个帧中的信息性关节，并进一步生成行为序列的注意力表示。
常见的一种变换方法是提取MFCC特征，根据人耳的生理特性，把每一帧波形变成一个多维向量，可以简单地理解为这个向量包含了这帧语音的内容信息。这个过程叫做声学特征提取。...第二步，从状态网络中寻找与声音最匹配的路径。...，最后一种概率从语言模型中获取。...高赞回复2： 下面对算法背后的含义做一个简单的解释，对涉及到的特征提取（包括分帧）、音素建模、字典、隐式马尔科夫模型等可以参阅楼上的回答。...一种简单的解决思路是对语音进行分帧，每一帧占有比较短固定的时 长（比如25ms），再假设说这样的一帧既足够长（可以蕴含 足以判断它属于哪个声韵母的信息），又很平稳（方便进行短时傅里叶分析），这样将每一帧转换为一个特征向量
前端：主要是提取处理传感器得到的数据，比如，激光的点云，视觉的图像，结合传感器数学模型及机器人运动学模型，推算得到机器人的位姿及热环境特征点的相对位置。...后端：由于模型偏差，会导致误差累积，因此，需要后端做一次全局的优化 回环检测：就是闭环检测，检测机器人是否到达原始位置，从而结合后端算法，对机器人的运动轨迹及地图进行全局的优化和调整。...提取特征点差异对比： 视觉得到的是像素特征点，需要通过前后帧图像对比计算得到实际的环境特征点的位置，因此会导致 激光得到是环境信息相对于激光的极坐标下的坐标。...匹配算法对比： 视觉前端：利用帧间图像差估计运动，称视觉里程计 代表算法 ：特征点法，光流法，直接法 整体思路：就是根据前后帧得到的图像来估计机器人的运动变换 特征点法：通过提取图像特征点，采用描述子来匹配前后帧图像的特征点...匹配代表算法：Bow(词袋模型) 词袋模型，找到一个字典，通过这个字典，得到每帧点云或者图像基于这个字典的表示。通过对比这个表示得到图像或者点云差异。
（1）k近邻算法 根据已经离线采集的图像，提取特征描述子，用k近邻算法形成字典的流程是： 1.在字典中的多个描述子中随机选取k个中心点： c1,…,ck c_{1}, \dots, c_{k} c1...为了解决这个问题，可以通过动态建立k-d树来避免预载入字典的麻烦。在添加关键帧的过程中维护一个全局的k-d树，将每个特征点以帧为单位添加到这个k-d树中。...在跟踪恢复的时候，从哈希表中检索姿态，将最相似的关键帧关联起来。一个新的帧和之前所有编码帧之间的不相似程度通过逐块汉明距离（BlockHD）来度量。...在场景识别中，将CNN嵌入到系统可以有效的识别出相似图片。但是传统的基于CNN的方法有时会产生低特征提取，查询过慢，需要训练的数据过大等缺点。...在该体系结构中，将图片进行投影变换，提取HOG描述子的操作仅针对整个训练数据集计算一次，然后将结果写入数据库以用于训练。在训练时，批量大小N设置为1，并且仅使用boxed区域中的层。 ?
与单图像修复的区别 相较于单图像修复仅聚焦于从单一图像中恢复缺失或受损的信息，视频修复则是一个更为复杂的过程，它涵盖了整个视频序列的处理。...同时，自注意力机制用于特征提取。这一设计使得模型能够对多帧信息进行联合处理，解决了长时序依赖性建模的问题。...Parallel Warping模块： Parallel Warping模块用于通过并行特征变形从相邻帧中进一步融合信息。它通过平行特征变形的方式，有效地将邻近帧的信息融入当前帧。...VRT框架图说明： 输入帧序列： VRT接收T个低质量输入帧，这些帧构成了视频序列的初始状态。 特征提取： VRT通过多尺度网络对低质量输入帧进行特征提取，得到浅层特征ISF。...OrderedDict: 有序字典，按照插入的顺序保持元素的顺序。 DataLoader: PyTorch的数据加载器，用于加载训练和测试数据。
它具有很好的特征提取能力，通过卷积层和池化层，可以在图像的不同区域提取特征。RNN 则在获取时间相关的特征方面有很强的能力。...其次，视频帧中的局部特征有时就足够表达出视频的类别。比如图 1（中），通过一些局部特征，如牙刷、水池，就能够分辨出『刷牙』这个动作。...因此，对于分类问题，关键在于找到帧中的关键的局部特征，而非去找时间上的线索。 最后，在一些视频的分类中，帧的时间顺序对于分类不一定是重要的。...数据准备：首先请使用 Youtube-8M 官方提供的链接下载训练集和测试集，或者使用官方脚本下载。...数据预处理说明： 模型读取 Youtube-8M 数据集中已抽取好的 rgb 和 audio 数据，对于每个视频的数据，均匀采样 100 帧，该值由配置文件中的 seg_num 参数指定。
图 1 论文提出的框架概览 在这篇工作中，论文通过忽略掉例如自行车、行人等带有移动属性的物体，从而提升回环检测的效果。在场景特征提取上，使用深度学习的方法提取特征，代替传统人工设计的特征。...利用深度学习在特征提取方面的优势，引入了超级字典的概念，通过减少帧间比较，加快回环检测过程。...该层由一个CNN分类器组成，这个分类器有两个作用：其一为将场景中的物体分类成动态或静态两类，另一个作用是从分类器的中间层提取出静态对象的特征。...超级字典：为避免当前帧图像与之前所有帧图像进行比较，提出了超级字典的概念。超级字典只保留相似性较小的少量关键帧，一般少于所有关键帧数量的２０％。普通字典：保留所有关键帧。...为当前帧查找回环帧的过程中，先在超级字典中进行查找，找到相似性评分最高的一帧后，再在普通字典中对最高评分帧附近的关键帧进行查找。查找过程如下图： ?
为了分割视频，FEELVOS对每一帧使用语义像素级嵌入和全局和局部匹配机制，将信息从第一帧和视频的前一帧传输到当前帧。...该体系结构使用DeepLabv 3+（去掉其输出层）作为主干，与原始图像相比，提取步长为4的特征。在此基础上，新框架增加了一个嵌入层，该层提取同一步长的嵌入特征向量。...然后，通过全局匹配当前帧的嵌入向量和第一帧中属于该目标的嵌入向量来计算每个目标的距离图。 另外，通过将当前帧嵌入到前一个帧的嵌入向量进行局部匹配，从而为每个目标计算另一个距离图。...全局&局部匹配 类似于PML和VideoMatch，通过在学习的嵌入空间中考虑最近的邻域，将第一个视频帧的语义信息从具有基本真实度的第一个视频帧转移到要分割的当前帧。...在两个数据集上的可视化结果 ? ? ?Edison_G
I3D和SlowFast等网络通常将短视频片段（32帧或64帧）作为输入，提取全局表征来预测动作类别。...不过，许多实际应用，例如手语翻译、机器人模仿学习、动作对齐和相位分类都要求算法能够对具有数百帧的长视频进行建模，并提取逐帧表征，而不是全局特征。...直接使用为短视频片段分类而设计的现成骨架也不太现实，因为我们的任务是提取长视频的逐帧表征。...他们使用[CLS]令牌来生成全局特征，而我们的网络是通过考虑时空上下文来提取帧表征。此外，我们的网络尝试了对更长的视频序列进行建模。 2.4....出乎意料的是，尽管我们的模型没有经过成对数据的训练，但它仍然可以从其他视频中成功地找到具有相似语义的帧。对于所有的AP@K，我们的方法优于以前的方法至少11%。
扩展上下文窗口以处理高分辨率和长时程视觉特征：视觉合并模块有效减少了高分辨率图像的标记数量，而帧位置ID管理长时程视觉数据，无需借助位置插值。...例如，LLaVA-v1.5通过ViT-L从图像中提取视觉标记，结果标记长度为576。当应用于长视频时，即使是每视频仅采样10帧，也会产生5760个标记，导致计算成本巨大。...为了简化问题，作者应用了一个简约的视觉合并模块（Visual Merger）来应对高分辨率和长视频，并设计帧位置ID 以避免长视频中位置扩展的挑战。...监督微调：这是最为关键的阶段，专注于训练模型理解用户意图，从图像中提取相关信息以提供准确的回应。...通过将视觉能力集成到语言模型中，扩展对高分辨率和长时程视觉特征的上下文窗口，并利用高质量的双语数据集，MammothModa在现有模型上取得了显著的改进。
LOAM假设每一次激光扫描过程中是匀速运动，并且用这个假设修正激光雷达数据的运动扭曲问题。在VLOAM中则是更进一步，使用视觉的里程计估计每一个扫描数据的运动。...Lego LOAM则是分别存储每一帧的特征点信息和每一帧的位姿数据。这样提供了两种全局优化方式，一种是仿照LOAM的方法；另一种是可以使用图优化理论。...应该是在预处理中，使用了将激光数据转化为range image的步骤中需要这些数据，只有正确的设定才能正确执行算法。...在全局图优化的步骤，只是使用了相邻两帧的相对位姿和每一帧检测到的地面信息。其实使用的信息很少，图优化的结构也十分简单。...在全局优化的线程中，由于约束只是简单的相对位姿（帧与帧的相对位姿和帧与地面的相对位姿）所以graph optimization线程速度很快，只需要LOAM衍生算法的一半左右的时间。
与单图像修复的区别 视频修复与单图像修复的不同： 与单图像修复专注于从单张图像中还原缺失或损坏的信息不同，视频修复涉及处理整个视频序列。...同时，自注意力机制用于特征提取。这一设计使得模型能够对多帧信息进行联合处理，解决了长时序依赖性建模的问题。...Parallel Warping模块： Parallel Warping模块用于通过并行特征变形从相邻帧中进一步融合信息。它通过平行特征变形的方式，有效地将邻近帧的信息融入当前帧。...VRT框架图说明： 输入帧序列： VRT接收T个低质量输入帧，这些帧构成了视频序列的初始状态。 特征提取： VRT通过多尺度网络对低质量输入帧进行特征提取，得到浅层特征ISF。...OrderedDict: 有序字典，按照插入的顺序保持元素的顺序。 DataLoader: PyTorch的数据加载器，用于加载训练和测试数据。
对于同一个物体的拍摄是可能存在多个视角（multi-view），对于多个视角中的同一帧，可以认为特征是相似的，对于不同帧可以认为是不相似的。...，对比任务是对一对图像中的全局特征和局部特征进行分类。...全局特征是CNN的最终输出，局部特征是编码器中的中间层的输出。每个局部特征图都有一个有限的感受野。...CPC 主要是利用自回归的想法，对相隔多个时间步长的数据点之间共享的信息进行编码来学习表示，这个表示 c_t 可以代表融合了过去的信息，而正样本就是这段序列 t 时刻后的输入，负样本是从其他序列中随机采样出的样本...随机数据增强模块：随机剪裁之后Resize到同一尺寸，接着是随机颜色扰动，随机高斯模糊。随机剪裁和颜色扰动的组合对获得好性能至关重要。 用于从增强后的数据样本中提取表征向量的神经网络基础编码器。
LiDAR联合优化 在LVBA中采用名为BALM的LiDAR联合优化方法来优化LiDAR的位姿，该方法通过利用从LiDAR点云中提取的边缘和平面特征，将LiDAR联合优化问题进行建模。...我们使用BALM来优化每次LiDAR扫描的6自由度（6 DoF）位姿，同时构建一个包含从LiDAR点中提取的平面特征的体素地图，该地图将在后续的视觉联合优化过程中使用。...全局场景点选择与可见性生成：为了提供更多全局约束，全局场景点用于优化相隔较远的相机帧： 利用LiDAR扫描数据构建全局可见性体素地图，每个体素记录其可见的相机帧集合。...由于这些数据的采集频率较高，通常为 10 Hz，对原始数据上的所有帧位姿进行优化对 LVBA 和 Colmap-PCD 这两种全局优化方法来说计算负担较重。为了限制计算负荷，提取了关键帧。...R3LIVE 和 FAST-LIVO 基于 ESIKF 框架，无法有效纠正历史误差，导致长序列中的图像颜色模糊。而 LVBA 通过优化所有图像帧的状态估计，确保了全局一致性和较低的颜色模糊。
（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。...，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。...B、 循环候选帧搜索 由于可以从关键帧中提取数百个描述子，为了快速查询和匹配描述符，我们使用哈希表来存储所有描述子，使用描述子中具有旋转和平移不变性的六个属性来计算哈希键值，它们分别是边长l12、l23...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。...为了加快描述符的查询和匹配，我们使用哈希表作为数据库来存储所有历史描述子，这避免了在循环搜索中构建k-D树，与其他全局描述子相比，STD不仅在公共数据集上表现更好，而且对不同环境和激光雷达类型的适应性更强
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