log_source,其值是messages，用来在logstash的output输出到elasticsearch中判断日志的来源，从而建立相应的索引 若fields_under_root设置为true...key值nginx_log对应的列表中，根据key值是没法进行区分的，只能根据key值列表中每一行数据中的log_source或者自己定义的属性来判断该行是哪一个应用的日志。...3.不同的应用日志使用不同的rediskey值 使用output.redis中的keys值，官方例子 output.redis: hosts: ["localhost"] key: "default_list...值是default_list，keys的值是动态分配创建的，当redis接收到的日志中message字段的值包含有error字段，则创建key为error_list，当包含有DEBUG字段，则创建key...问题的解决方法是在每个应用的输出日志中新增一个能够区分这个日志的值，然后再在keys中设置，这样一来就能够把不同应用的日志输出到不同的redis的key中。
然后我们可以提供索引以从该向量中选择特定值。...，我们可以使用数据集中特定列的逻辑向量来仅选择数据集中的行，其中TRUE值与逻辑向量中的位置或索引相同。...然后用逻辑向量返回数据框中的所有行，其中这些值为TRUE。...write.table也是常用的导出函数，允许用户指定要使用的分隔符。此函数通常用于创建制表符分隔的文件。 注意：有时在将具有行名称的数据框写入文件时，列名称将从行名称列开始对齐。...为避免这种情况，可以在导出文件时设置参数col.names = NA，以确保所有列名称都与正确的列值对齐。 将向量写入文件需要与数据框的函数不同。
isna 函数确定数据帧中缺失的值。...它可以对顺序数据（例如时间序列）非常有用。 8.删除缺失值 处理缺失值的另一个方法是删除它们。以下代码将删除具有任何缺失值的行。...23.数据类型转换 默认情况下，分类数据与对象数据类型一起存储。但是，它可能会导致不必要的内存使用，尤其是当分类变量具有较低的基数。 低基数意味着列与行数相比几乎没有唯一值。...我发现使用 Pandas 创建基本绘图更容易，而不是使用其他数据可视化库。 让我们创建平衡列的直方图。 ? 26.减少浮点数小数点 pandas 可能会为浮点数显示过多的小数点。...30.设置数据帧样式 我们可以通过使用返回 Style 对象的 Style 属性来实现此目的，它提供了许多用于格式化和显示数据框的选项。例如，我们可以突出显示最小值或最大值。
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。...图2：总体框架，在给定原始距离测量数据的情况下，RoLM可以从地图中的一组位置中找到相应的位置索引，并计算要添加到位姿图优化中的位姿偏差。...毫米波雷达关键帧生成 毫米波雷达图像由于多路径返回而具有噪声和幽灵反射。将雷达点云与激光雷达点云对齐的关键在于从雷达中提取准确的环境描述。传统的做法是在单帧中滤除噪声。...用于RoLM的扫描帧投影描述子 受文章[25]启发，我们用每个区块的点密度的标准化值替换了每个箱的值，首先在XY平面上栅格化单个点云帧的空间，然后计算所有格子中的点数。...文章展示了所提定位系统的可靠性，以及它在多会话多场景和我们收集的数据集中相对于其他方法的优势。
在多列上对 DataFrame 进行排序 按升序按多列排序 更改列排序顺序 按降序按多列排序 按具有不同排序顺序的多列排序 根据索引对 DataFrame 进行排序 按升序按索引排序 按索引降序排序 探索高级索引排序概念...行和列都有索引，它是数据在 DataFrame 中位置的数字表示。您可以使用 DataFrame 的索引位置从特定行或列中检索数据。默认情况下，索引号从零开始。您也可以手动分配自己的索引。...在多列上对 DataFrame 进行排序 在数据分析中，通常希望根据多列的值对数据进行排序。想象一下，您有一个包含人们名字和姓氏的数据集。...对于文本数据，排序区分大小写，这意味着大写文本将首先按升序出现，最后按降序出现。 按具有不同排序顺序的多列排序 您可能想知道是否可以使用多个列进行排序并让这些列使用不同的ascending参数。...通常，这是使用 Pandas 分析数据的最常见和首选方法，因为它会创建一个新的 DataFrame 而不是修改原始数据。这允许您保留从文件中读取数据时的数据状态。
： mask-rcnn：Mask R-CNN目录的基本路径； confidence：滤除弱检测的最小概率，可以将此值的默认值设置为0.5，也可以通过命令行传递不同的值； threshold：像素掩码分割的最小阈值...结果输出是boxes和masks，虽然需要用到掩码（mask），但还需要使用边界框（boxes）中包含的数据。...开始循环，然后，使用框和当前索引提取classID和 置信度。...如果遇到任何其他对象类，继续下一个索引。下一个过滤器确保预测的置信度超过通过命令行参数设置的阈值。 如果通过了该测试，那么将边界框坐标缩放回图像的相对尺寸，然后提取坐标和对象的宽度/高度。...有两个值可供选择，但会导致不同的行为： “p”：按下此键时， 打开或关闭“ 隐私模式”； “q”：如果按下此键，将跳出循环并“退出”脚本； 每当退出时，上述代码就会关闭打开的窗口并停止视频流。
如果在创建数据帧时未显式提供索引，则默认情况下，将创建RangeIndex，其标签为从 0 到n-1的整数，其中 n 是行数。...对于所有数据帧，列值始终是一种数据类型。 关系数据库也是如此。 总体而言，数据帧可能由具有不同数据类型的列组成。 在内部，Pandas 将相同数据类型的列一起存储在块中。...对象数据类型的列（例如INSTNM）与其他 pandas 数据类型不同。 对于所有其他 Pandas 数据类型，该列中的每个值都是相同的数据类型。...Pandas 还有 NumPy 中不提供的其他分类数据类型。 当转换为category时，Pandas 内部会创建从整数到每个唯一字符串值的映射。 因此，每个字符串仅需要在内存中保留一次。...同时选择数据帧的行和列 直接使用索引运算符是从数据帧中选择一列或多列的正确方法。 但是，它不允许您同时选择行和列。
行和列都有索引，它是数据在 DataFrame 中位置的数字表示。您可以使用 DataFrame 的索引位置从特定行或列中检索数据。默认情况下，索引号从零开始。您也可以手动分配自己的索引。...EPA 燃油经济性数据集非常棒，因为它包含许多不同类型的信息，您可以对其进行排序上，从文本到数字数据类型。该数据集总共包含八十三列。 要继续，您需要安装pandas Python 库。...在多列上对 DataFrame 进行排序 在数据分析中，通常希望根据多列的值对数据进行排序。想象一下，您有一个包含人们名字和姓氏的数据集。...对于文本数据，排序区分大小写，这意味着大写文本将首先按升序出现，最后按降序出现。 按具有不同排序顺序的多列排序 您可能想知道是否可以使用多个列进行排序并让这些列使用不同的ascending参数。...通常，这是使用 Pandas 分析数据的最常见和首选方法，因为它会创建一个新的 DataFrame 而不是修改原始数据。这允许您保留从文件中读取数据时的数据状态。
所有数据结构 - 内容显示： `str()`：紧凑的数据内容显示（环境） `class()`：向量的数据类型（例如字符，数字等）以及数据帧，矩阵和列表的数据结构。...数据框或矩阵只是组合在一起的向量集合。因此，从向量开始，学习如何访问不同的元素，然后将这些概念扩展到数据框。...（1）向量 选择使用索引 从向量中提取一个或多个值，可以使用方括号[ ]语法提供一个或多个索引。索引表示一个向量中的元素数目（桶中的隔室编号）。R索引从1开始。...[1] FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE 使用这些逻辑向量仅选择具有与逻辑向量中相同位置或索引处的TRUE值的向量中的元素。...(2) 因子 由于因子是特殊的向量，因此索引选择值的相同规则适用于因子。之前创建的expression因子的元素具有以下level：low，medium，high。
◆ ◆ ◆ 我们开始吧 从导入模块和加载数据集到Python环境这一步开始： ? # 1–布尔索引 如果你想根据另一列的条件来筛选某一列的值，你会怎么做？...# 5–多索引 如果你注意到#3的输出，它有一个奇怪的特性。每一个索引都是由3个值组合构成的。这就是所谓的多索引。它有助于快速执行运算。 从# 3的例子继续开始，我们有每个组的均值，但还没有被填补。...这可以使用到目前为止学习到的各种技巧来解决。 #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。...2. .values[0]后缀是必需的，因为默认情况下元素返回的索引与原数据框的索引不匹配。在这种情况下，直接赋值会出错。 # 6. 交叉表 此函数用于获取数据的一个初始“感觉”（视图）。...# 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： ? ?
而对于多变量时间序列，则可以使用带有多列的二维 Pandas DataFrame。然而，对于带有概率预测的时间序列，在每个周期都有多个值的情况下，情况又如何呢？...该数据集以Pandas数据帧的形式加载。...Gluonts--从长表格式 Pandas 数据框 gluons.dataset.pandas 类有许多处理 Pandas 数据框的便捷函数。...将图（3）中的宽格式商店销售额转换一下。数据帧中的每一列都是带有时间索引的 Pandas 序列，并且每个 Pandas 序列将被转换为 Pandas 字典格式。...在沃尔玛商店的销售数据中，包含了时间戳、每周销售额和商店 ID 这三个关键信息。因此，我们需要在输出数据表中创建三列：时间戳、目标值和索引。
现在，我们可以使用此方法从原始数据帧中自己选择训练和测试数据，从而提取所需的信息。 我们通过创建新的循环来完成此操作，获取每个折叠的训练和测试索引，然后像通常一样执行回归和 SHAP 过程。...这是通过循环遍历数据集中的所有样本并在我们的空字典中为它们创建一个键来实现的，然后在每个样本中创建另一个键来表示交叉验证重复。...因此，虽然我们正在取平均值，但我们还将获得其他统计数据，例如最小值，最大值和标准偏差： 以上代码表示：对于原始数据框中的每个样本索引，从每个 SHAP 值列表（即每个交叉验证重复）中制作数据框。...该数据框将每个交叉验证重复作为行，每个 X 变量作为列。我们现在使用相应的函数和使用 axis = 1 以列为单位执行计算，对每列取平均值、标准差、最小值和最大值。然后我们将每个转换为数据框。...现在，我们只需像绘制通常的值一样绘制平均值。我们也不需要重新排序索引，因为我们从字典中取出SHAP值，它与X的顺序相同。 上图是重复交叉验证多次后的平均SHAP值。
六、索引对齐 在本章中，我们将介绍以下主题： 检查索引对象 生成笛卡尔积 索引爆炸 用不相等的索引填充值 追加来自不同数据帧的列 突出显示每一列的最大值 用方法链复制idxmax 寻找最常见的最大值 介绍...检查索引对象 如第 1 章，“Pandas 基础”中所讨论的，序列和数据帧的每个轴都有一个索引对象，用于标记值。 有许多不同类型的索引对象，但是它们都具有相同的共同行为。...也完全可以将数据帧一起添加。 将数据帧加在一起将在计算之前对齐索引和列，并产生不匹配索引的缺失值。 首先，从 2014 年棒球数据集中选择一些列。...merge： 数据帧方法 准确地水平合并两个数据帧 将调用的数据帧的列/索引与其他数据帧的列/索引对齐 通过执行笛卡尔积来处理连接列/索引上的重复值 默认为内连接，带有左，外和右选项 join...在这种情况下，我们使用它们来查看整个组随时间分布的快照。 首先，从数据收集结束前的 18 个月开始，每三个月选择一次数据。 我们使用asfreq方法，该方法仅适用于索引中具有日期时间值的数据帧。
基于KITTI数据集上的几个最先进的基于关键点的检测器的比较实验表明，本文提出的方法能够在精度和帧速率方面实现显著的改进。...解码过程通过上述像素索引应用于从回归图采样的3D信息，以获得最终的3D边界框。 4、损失函数 总损失函数由2部分组成：关键点分类损失和回归损失。...然后，通过上述3组像素索引，从输入图像的1/4、1/8和1/16分辨率的特征图中采样具有相同形状 K×D 的3组特征。最后，将采样的特征连接在一起，以创建 K×3D 形状的嵌入特征。...其他具有精确定位能力的人已经达到了瓶颈，只需要给予最少的关注。换言之，回归函数中的不同关键点应该受到不同的关注。必须关注优化值得注意的关键点。...注意力权重 w_i 的值取决于相关关键点的置信度分数和定位精度。置信度分数是Heatmap Y'∈[0,1]^{H/4×W/4×C} 通过 GT 关键点 p_i 的像素索引得到的采样值。
2、从ndarray创建一个系列 如果数据是ndarray，则传递的索引必须具有相同的长度。...3、从字典创建一个系列 字典(dict)可以作为输入传递，如果没有指定索引，则按排序顺序取得字典键以构造索引。如果传递了索引，索引中与标签对应的数据中的值将被拉出。 ?...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。...7、从列表创建DataFrame 从列表中很方便的创建一个DataFrame，默认行列索引从0开始。 ?...8、从字典创建DataFrame 从字典创建DataFrame，自动按照字典进行列索引，行索引从0开始。 ?
注释文件是一个JSON，包含关于一个人（或其他一些类别）的所有元数据。在这里我们会找到边界框的位置和大小，区域，关键点，源图像的文件名等。 我们不必手动解析JSON。...在一个图像中可能有多个人，因此是一对多的关系。 在下一步中，我们合并两个表（left join操作）并将训练集和验证集组合，另外，我们添加了一个新列source，值为0表示训练集，值为1表示验证集。...添加额外列 一旦我们将COCO转换成pandas数据帧，我们就可以很容易地添加额外的列，从现有的列中计算出来。 我认为最好将所有的关键点坐标提取到单独的列中，此外，我们可以添加一个具有比例因子的列。...我们首先确定所有图像的平均宽度和高度（第7-8行）这里我们可以使用任何值，因为它只用于确定比例因子。 在第40-44行，我们从dataframe中找到所需列的索引。...关键点数量 具有特定数量关键点的边界框的数量是附加的有用信息。 ? 为什么要边界框？ 边界框有一个特殊的标志iscrowd，用来确定内容是应该作为一个群组（没有关键点）还是一个人（应该有关键点）。
该工具需要的功能包括： 重用和共享的可编程性 从外部来源访问数据 在本地存储数据 索引数据来高效检索 根据属性对齐不同集合中的数据 合并不同集合中的数据 将数据转换为其他表示形式 清除数据中的残留物 有效处理不良数据...序列与 NumPy 数组相似，但是它的不同之处在于具有索引，该索引允许对项目进行更丰富的查找，而不仅仅是从零开始的数组索引值。 以下从 Python 列表创建一个序列。： 输出包括两列信息。...这些列是数据帧中包含的新Series对象，具有从原始Series对象复制的值。 可以使用带有列名或列名列表的数组索引器[]访问DataFrame对象中的列。...代替单个值序列，数据帧的每一行可以具有多个值，每个值都表示为一列。 然后，数据帧的每一行都可以对观察对象的多个相关属性进行建模，并且每一列都可以表示不同类型的数据。...当应用于数据帧时，布尔选择可以利用多列中的数据。
dataSources 为视觉增强需要的计算机视觉资源数据。 它具有应为 "AzureComputerVision" 的 type 属性和 parameters 属性。...视频提示集成使用 Azure AI 视觉视频检索对视频中的一组帧进行采样，并创建视频中语音的转录。 它使 AI 模型能够给出有关视频内容的摘要和答案。...按照[使用矢量化检索视频]中的指示创建视频检索索引。 创建索引后返回到本指南。 将索引名称、视频的 documentId 参数以及视频的 blob 存储 SAS URL 保存到一个临时位置。...它应包含 OpenAI 和 AI 视觉凭据、视频索引的名称以及单个视频的 ID 和 SAS URL。 输出 从模型收到的聊天响应应包含有关视频的信息。...在操场中可以清除会话以尝试其他视频或图像。 “有限的帧选择”：目前服务从整个视频中选择 20 帧，这可能无法捕获所有关键时刻或细节。
作者使用所有对应于点云场景的RGB帧中预测的边界框来构建每个帧的低粒度（LG）标签图。一个LG标签图是一个与RGB帧具有相同高度和宽度的二维数组，边界框区域用其预测的类别标签替换。...从top-k帧的最终裁剪（x, y）坐标用于从相应低粒度标签图中选择每个点的标签，最终构建多视图提示分布以预测与3D Mask Proposal 对应的提示ID。...对于遮挡，作者定义另一个可见性矩阵 ，计算如下 其中 是从深度图获得的3D点云的真实深度，而 是从点云 投影得到的深度， 是绝对值。...作者定义一个3D Mask Proposal 的标签分布 为 其中 是属于第 个实例的非遮挡帧内点的 Mask ， 是第 个3D Mask 具有顶部-k可见性的帧索引集合，通过使用可见性矩阵...为了创建LG标签图，作者使用了YOLO-World [7] 的超大型模型，因为其具有实时能力和高零样本性能。
在简单的网络里这不是什么大问题，但是如果是复杂的多层多模型的网络，每一层微小的误差都会导致最终数据的错误。 那么，可以不量化直接使用原来的数据吗？当然是可以的。...模型量化，生成量化描述文件和熵值文件，可改用不同的量化方式。 仿真推理，可逐一对比float 和其他量化精度的仿真结果的相似度，评估量化后的精度是否满足要求。...完成非极大值抑制算法，picked向量中存储了保留下来的框的索引。 这个算法的作用是去除高度重叠的框，只保留得分最高的那个框，以减少冗余检测结果。...std::sort(BBox.begin(), BBox.end(), comp); // 应用非极大值抑制算法，获取保留的框的索引 std::vector keep_index...对所有检测到的目标框按照置信度从高到低排序； 应用非极大值抑制算法，筛选出重叠度较小的目标框，并将保留的目标框的索引存储在keep_index向量中； 遍历保留的目标框，对每个目标框进行绘制和标注； 在图像上用矩形框标出目标框的位置和大小
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