在网络通信的世界中，TCP/IP模型以其高效和可靠性而著称。这个模型是现代互联网通信的基石，它定义了数据在网络中如何被传输和接收。其中，一个核心的概念是数据单元的层级，特别是“帧”在这个模型中的位置。...在这一层中，数据被封装成帧，然后通过物理媒介，如有线或无线方式，传输到另一端的设备。那么，帧是什么呢?帧可以被看作是网络数据传输的基本单位。...它不仅包含了要传输的数据，还包括了如目的地和源地址等控制信息。这些信息对于确保数据包能够正确地到达目的地是至关重要的。帧的创建和处理是网络通信中一个重要的环节。...当高层(如传输层和应用层)的数据通过TCP/IP模型向下传输时，每到达一个新的层级，都会有新的头部信息被添加到数据上。当数据达到网络接口层时，它被封装成帧，准备通过物理网络进行传输。...客户端则连接到这个服务器，并接收来自服务器的消息。虽然这个例子中的数据交换看似简单，但在底层，TCP/IP模型中的网络接口层正通过帧来传输这些数据。
文章目录 一、音频帧概念 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 Oboe GitHub 主页 : GitHub/Oboe ① 简单使用 : Getting Started...; 在 【Android 高性能音频】Oboe 开发流程 ( Oboe 完整代码示例 ) 中展示了一个 完整的 Oboe 播放器案例 ; 一、音频帧概念 ---- 帧 代表一个 声音单元 , 该单元中的...博客中的 Oboe 音频流创建时 的代码 , 设置 Oboe 音频流 的参数如下 ; 设置的 采样格式 是 oboe::AudioFormat::Float , 每个采样都是一个 float 单精度浮点数...类型 ; 上述 1 个音频帧的字节大小是 2\times 2 = 4 字节 ; 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 ---- 在 Oboe 播放器回调类 oboe::..., 总共 numFrames 帧需要采集 numFrames 乘以 8 字节的音频采样 ; 在 onAudioReady 方法中 , 需要 采集 8 \times numFrames 字节 的音频数据样本
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【FiNε_】问了一个Pandas数据提取的问题。...其实这种用字符串来判断不是很好，万一哪个客户写的 日期前后有空格，一样判断不对。 这个方法顺利地解决了粉丝的问题。...pd.to_datetime(df['DATE']) result = df.loc['2023-12-31'] result = df.loc['20231231'] 上面这两种方式都可以取出来，也就是说参数中的日期格式已经不重要了...相关代码演示如下所示： 如果你也有类似这种数据分析的小问题，欢迎随时来交流群学习交流哦，有问必答！ 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。
在这篇文章中，我将介绍以下主题： 可变形卷积 使用可变形卷积增强关键点估计的性能 使用可变形卷积增强实例分割的性能 可变形卷积 可变形卷积是一个卷积层加上偏移量学习。...假设我们有一个视频，其中每个帧都与其相邻帧相似。然后我们稀疏地选择一些帧，并在像素级别上对其进行标记，例如语义分割或关键点等。...由于这些像素级别的标注会需要昂贵成本，是否可以使用未标记的相邻帧来提高泛化的准确性？具体地说，通过一种使未标记帧的特征图变形为其相邻标记帧的方法，以补偿标记帧α中的丢失信息。...学习稀疏标记视频的时间姿态估计 这项研究是对上面讨论的一个很好的解决方案。由于标注成本很昂贵，因此视频中仅标记了少量帧。然而，标记帧图像中的固有问题（如遮挡，模糊等）阻碍了模型训练的准确性和效率。...具有遮罩传播的视频实例分割 作者还通过在现有的Mask-RCNN模型中附加一个掩码传播头来提出用于实例分割的掩码传播，其中可以将时间t的预测实例分割传播到其相邻帧t +δ。
static INLINE void aom_subtract_block_32xn_avx2(int rows, int16_t *diff_ptr, ptr...
vlan 10通过与数据帧所携带的Tag一致，接收该数据帧，并且把源MAC等信息记录在MAC表中，发现目的MAC为全F，同样交换机进行泛洪处理，从除源接口所在VLAN内的其他接口发送出去，这里G0/0/...源MAC PC2 | 目的MAC F | VLAN Tag 10 | 类型ARP | ARP请求 （6）办公区三交换机从E0/0/1口收到该数据帧，由于该接口是Trunk，读取数据帧的以太网头部后发现是带有...VLAN ID的，检查接口配置中是否有该ID，有则接收数据包，同时交换机进行MAC地址学习以及泛洪的操作，发现E0/0/3属于access VLAN 10，从该接口发出的同时，会执行剥离标签的动作。...（所以如果接口没有允许，那么该对应的数据就通不过了，这个是常见的一个故障） （7）一个数据包在整个交换网络中的传递离不开access与trunk的配合，要学会access与trunk的运用。...（1）在一个VLAN交换网络中，以太网帧有两种形式出现： 无标记帧（Untagged帧）：简称untag，原始、没有打上4字节VLAN的标签的帧。
背景： 在一次处理excel批量数据导入时，需要导入一个订单的发货时间，导入模板中对应的时间那一列使用的是日期格式。...那么导入进来DEBUG发现是一个数字，比如2022年7月5日导入进来之后就变成了44745。...原因： 因为excel中的时间是从1900年开始的，而转换成文本类型的数字则代表着1900年之后的N天，知道这个原理之后，就很好解决这个问题了： /** * 将日期数字转为时间格式...Calendar.SECOND, second); return dateFormat.format(c.getTime()); } /** * 校验是否数据含小数点
最后，新框架结合了所有可用的线索，即全局匹配距离映射、局部匹配距离映射、来自前一帧的预测以及主干网络特征。...在下面的部分中，我们将更详细地描述每个组件。 语义嵌入 对于每个像素，在学习的嵌入空间中提取一个语义嵌入向量。...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。...这是一个强烈的动机，不使用这些距离直接产生分段，而是作为一个输入的分割头部，可以从噪声的距离恢复。...这两个属性与许多最近的方法(如rgmp)形成了强烈的对比。 实验结果 Davis 2017验证集上的结果 ? Davis 2017验证集上的结果 ? 时间 ? 在两个数据集上的可视化结果 ? ? ?
数据预处理是使用可用的库自动完成的，例如 OpenCV python 、MTCNN 和YOLO 等。 数据增强在提高练 Deepfake 检测器的性能中也起着至关重要的作用。...可以应用诸如重新缩放（拉伸）、剪切映射、缩放增强、旋转、亮度变化和水平/垂直翻转等增强技术以增加数据集的泛化性 [3]。 数据预处理的第一步是从视频剪辑中提取单个帧。...一旦检测到面部区域，就会从帧的其余背景中裁剪它们，并按照一系列步骤使它们可用于模型训练和测试。裁剪面部区域的另一个原因是使模型的所有输入图像都具有相同的大小。...特征提取 上一步预处理的帧将会发送到特征提取器。大多数特征提取器都是基于卷积神经网络（CNN）的。最近的一些研究证明了胶囊网络在特征提取过程中应用的有效性和效率的提高，这是一个新趋势。...特征提取器提取预处理视频帧上可用的空间特征。特征提取能够提取视觉特征、局部特征/面部标志，如眼睛、鼻子、嘴巴的位置、嘴形的动态、眨眼等生物特征。然后将提取的特征向量发送到 分类器网络输出决策。
请求访问设备 网页可以打开提示请求访问设备，它必须指定过滤器来过滤可用的设备。如果过滤器为空，那么即允许用户从所有可用设备中选择设备。打开的提示如下所示： ? 用户可以看到所有（过滤的）可用设备。...此提示将列出所有可用的USB设备。通过选择所需的设备并单击“连接”，工具将打开设备，并遍历每个可用的界面，并尝试声明。结果记录在页面底部的表格中。...在这种情况下，基于WebUSB的ADB主机实现被用于访问连接的Android手机。一旦用户接受请求，该页面使用WebUSB可以从相机文件夹中检索所有图片。...到目前为止，这只适用于Linux，因为在Windows中的实现相当不稳定。然而，它既可以作为在WebUSB上运行复杂协议的示例，也可以显示WebUSB请求的一次点击如何导致数据泄露。...然而进一步研究后，我们发现这是一个有趣的技术，特别是在引入重大变化或附加功能时。 建议用户永远不要让不受信任的网站访问包含任何敏感数据的USB设备。这可能导致设备被入侵。
该前提使得在没有可用标签的更一般的视频数据集中无法应用这些方法。 本研究的目的是以自监督方式学习长视频中具有时空上下文信息的逐帧表征。...受对比表征学习最新进展的启发，我们提出了一个新框架——对比动作表征学习（CARL）。我们假设在训练期间没有可用的标签，并且训练和测试集中的视频都很长（数百帧）。...最近，SimCLR使用实例鉴别作为网络前置任务，并引入了一个名为NT-Xent的对比损失，该对比损失最大化相同数据的两个增强视图之间的一致性。...接下来，将编码后的嵌入输入到3层Transformer编码器中，以对时间上下文进行建模。最后，采用一个线性层来获取最终的逐帧表征H。 图4 序列对比损失图解。以V1中的一个视频帧损失计算过程为例。...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%。
该过程不断重复：在新可用的帧中搜索新关键帧，并使用新的特征和相机姿势更新先前的地图。 • 在关键帧选择期间提取关键点的算法可以与用于增量注册新关键帧的算法不同。...关键帧选择 关键帧选择基于最后一个关键帧与当前帧之间的光流创新，基于相应的局部特征。...因此，关键点的光流被定义为最后一个关键帧中关键点的坐标与当前帧中相同关键点的坐标之间的2D欧氏距离（以像素为单位）。...在SLAM循环的每次迭代中，当有新帧可用时，使用传统的ORB检测器或ALIKE，一种先进的可微分关键点检测算法，能够实现亚像素精度并且在商业级GPU上以每秒95帧的速度运行，提取局部特征。...图2: (a) 从EuRoC Machine Hall (MH) 02数据集中选择的关键帧示例，相对于上一个关键帧的中位匹配距离（MMD）为105.74像素。
具体而言，使用一种基于SAM的方法提取稳定和强大的图像边缘特征，而从点云中提取的边缘特征通过多帧加权策略进行特征过滤。最后根据边缘对应约束优化了准确的外参。...主要贡献 大规模深度学习模型提供了一个有前途的解决方案，最近发布的Segment Anything Model（SAM）是一种用于图像分割的视觉基础模型，展现了令人印象深刻的零样本能力，得益于大量的训练数据...在这项工作中，我们使用SAM来促进从单个图像帧中精确提取边缘轮廓。现有校准方法的另一个限制是它们仅专注于单帧点云图像对，缺乏足够的跨帧特征分布探索。...此外，我们通过在公开可用的KITTI数据集上以及在我们收集的数据上进行实验证实了我们方法的通用性和多功能性。...首先从图像和点云中提取边缘特征并进行初步过滤，然后利用多帧加权策略进一步优化这些边缘。最后将点云边缘特征投影到像素帧上，计算并优化当前参数的分数。 图2.
基于特征的方法从点云中提取关键特征进行匹配，而直接法涉及对点云进行降采样并使用迭代最近点（ICP）[4]或广义迭代最近点（GICP）[5]等技术。...子地图是通过在前一个关键帧坐标系中累积前一个关键帧的法线云来生成的。...对于最后一个关键帧 ，增强前 个关键帧的子地图 如下所示： 其中 表示将关键帧 中的法向量云转换为关键帧 的坐标系，∪表示法向量云的增强。...为了准确地进行对应搜索和快速匹配，我们IMU积分将当前查询帧 从其最后获得的姿态变换到初始姿态。知道目标帧和查询帧的世界坐标系，我们可以确定两个帧之间的初始相对姿态。...NV-LIO利用从激光雷达扫描中提取的法向量进行云配准、退化检测和闭环检测，以确保在狭窄的室内环境中具有鲁棒的SLAM性能。所提出的方法通过公开数据集和我们的数据集进行了评估，涵盖了各种类型的建筑。
先上效果图 浏览器获取视频画面的方法： 目前浏览器视频帧提取的方案主要有： canvas + video方案：主要video在播通过canvas的drawImage提取视频帧。...则按照HLS分片提取图像数据流程，需要涉及到以下ffmpeg中的库。 libavcodec：提供编解码功能。这里我只是需要H264的视频编解码。...注册所有可用的文件格式和编解码器，后续打开具有相应格式/编解码器的文件时就可使用，请注意，我们在main()中只需要调用一次av_register_all()即可。...从解析playlist开始，到ts文件加载与解密，wasm解码获取帧数据拿到imagedata，设置500ms触发阈值，获取帧图像数据缓存到对应时间区间。...主要受限于加载分片的网络耗时，从hover进度条到预览图展示约在1.1秒左右，wasm解帧耗时60ms以内。
最近，机器人领域开始利用云计算资源。云机器人利用云计算和大数据的进步，并具有开发新一代机器人应用程序的潜力。...从每个点的特征向量 ，可以计算出一个对象的协方差 ： 其中 是对象中的点数， 是点在对象列表中的索引， 是特征向量的平均值。 这些协方差矩阵表征对象并形成对其执行分类的描述符。...对于每一帧，我们计算提取的对象簇 的协方差描述符。然后根据计算的描述符从 SVM 模型中获得簇 的预测标签。接下来，簇 与 中的簇匹配，具有最小对数欧氏距离。...在表中，我们展示了执行点云剔除的结果。对于每个对象集，该表显示了从客户端传输到服务器的点云帧与捕获的帧总数的比率、不传输相似帧数据所节省的数据量以及分类的准确性。...未来的工作包括开发更强大的分割方案。通过改进对象簇的分割，我们可以提高分类性能并进一步降低 RGB-D 数据传输速率。对象簇的提取仍然是该领域的一个重要且困难的问题。
当前帧 与最近的关键帧 之间的变换矩阵表示为 。 表示雷达在测距帧中的姿态，简称为 。 2.2 概述 4DRadarSLAM 系统概览如图2所示，由三个模块组成：前端、环路检测和后端。...利用估计的多普勒速度和自我速度，我们能够确定物体的真实速度。 2）扫描到扫描匹配：在这一步中，输入是最后一个关键帧和一个新帧 和 。目标是找到变换 （从 到 ）。...这里， 是雷达帧中的协方差， 是本地帧到雷达帧的旋转矩阵。最后，雷达帧的协方差矩阵可计算为 。 在GICP中，变换矩阵 采用最大似然估计法（MLE）计算，计算公式为公式 (1) [14]。...1）循环预过滤：为了避免搜索整个数据库进行循环检测，循环预过滤步骤根据以下四条规则识别潜在的循环：i) 遵守距离限制，即新循环的查询帧不能离上一个循环的查询帧太近，一个循环的帧也不能太近；ii) 确保一个循环的帧在一定的半径范围内...如果有GPS信号，也可将其添加到姿态图中，作为直接从GPS数据中获取协方差的一元边。最后，使用g2o库[16]对姿势图进行优化，从而得到优化姿势。
这些特征提取器通常对以固定帧率采样的视频帧进行操作，并且通常对图像/视频理解任务进行预训练，而没有适应视频字幕数据。...基于这个模型结构，作者证明了视频字幕可以从更密集的采样视频帧中获得显著的增益。...最后，为了避免连续视频帧中自然出现的冗余，作者进一步引入了一种可学习的稀疏注意掩码作为正则化器，该正则化器允许模型更多地关注包含更多时空移动的视频帧patch。...最近，VidSwin被设计为利用视频中固有的时空局部性，并实现了良好的速度-精度权衡。在本文框架的第一个模块中，作者提出使用VidSwin作为视频编码器，将原始视频帧编码为视频特征token。...作者将它们提供给VidSwin，并从VidSwin的最后一个编码器块中提取网格特征。VidSwin的网格特征的size为，其中C为通道尺寸。
为了重复提取它们作为特征并在离散的LiDAR帧之间进行关联以进行配准，我们提出了第一个基于学习的LiDAR点云3D线特征分割和描述模型。...方法介绍： 考虑到缺乏可用的LiDAR扫描点云的有标签线数据集，我们遵循SuperPoint的自监督思想来训练我们的线分割模型，首先构建一个简单的合成数据来初始化一个基础模型，然后使用几何自适应的自动标记真实...在我们的实现中，我们收集每个点的k=20个最近邻点并计算尺度不变特征f。...首先，我们仅在合成数据上训练一个尺度不变的分割模型，并将XOY中20m和偏航 360°的均匀分布的2D变换应用于LiDAR扫描点云。...最后，我们使用 来平衡最终的损失： 3）基于线的配准.我们的网络为每个点输出标签和描述符。我们首先提取线,然后我们执行描述符匹配以获得行对应。匹配描述符的阈值设置为0.1。
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