SELECT TOP 1 * ,NEWID() AS random from [toblename] order by random 其中的1可以换成其他任意整数，表示取的数据条数 使用mysql...的rand()方法进行分组取值，一般就是 SELECT * FROM 表名 WHERE 查询语句 ORDER BY rand() LIMIT n //n为要随机取出的条数
前言 在很多应用场景下，我们需要从数据库表中随机获取一条或者多条记录。这里主要介绍对比两个方法。
GAN可以生成更逼真的图像（例如DCGAN），支持图像之间的样式转换（参见这里和这里），从文本描述生成图像（StackGAN），并通过半监督学习从较小的数据集中学习。...Wasserstein指标反映了真实图像和生成图像中每个变量（即每个像素的每种颜色）的分布情况，并确定了实际数据和生成数据的分布距离。...我将训练每次GAN 5000轮，并沿途检查结果。在图4中，随着培训的进行，我们可以看到实际的欺诈数据和来自不同GAN体系结构的欺诈数据。...我们可以尝试从未经训练的GAN和训练良好的GAN中添加生成的数据，以测试生成的数据是否比随机噪声好。...xgboost分类器能够保留100个真实案例中用于识别欺诈的所有信息，即使从数十万个正常案例中挑选出来，也不会被其他生成的数据所迷惑。未经训练的WCGAN产生的数据不会有帮助，也不会令人惊讶。
本实战项目使用 Structured Streaming 来实时的分析处理用户对广告点击的行为数据. 一. 数据生成方式 使用代码的方式持续的生成数据, 然后写入到 kafka 中. ...然后Structured Streaming 负责从 kafka 消费数据, 并对数据根据需求进行分析. 二....数据生成模块 模拟出来的数据格式: 时间戳,地区,城市,用户 id,广告 id 1566035129449,华南,深圳,101,2 1....创建 Topic 在 kafka 中创建topic: ads_log0814 [bigdata@hadoop002 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server...先看一下随机生成的数据 // 这时候需要注释MockRealtimeData中的这两行代码 ? ? 4. 确认 kafka 中数据是否生成成功 ? 本次的分享就到这里了
摘要 本文提出了一种从自动驾驶车辆的LiDAR测量数据中中快速且鲁棒地估计地面表面的方法。地面表面被建模为一个均匀B样条，该样条对不同的测量密度具有鲁棒性，并且通过一个单一参数来控制平滑性先验。...将地面估计过程建模为一个鲁棒的最小二乘优化问题，并通过重新构造为线性问题来高效地解决。利用SemanticKITTI数据集进行了定量评估，通过将点级语义注释分类为地面点和非地面点来验证了方法的效果。...随机抽样了所有地面点的10%用于验证，也就是说这些点在优化过程中没有使用。然后，我们比较所有验证点与模型估计的地面高度之间的绝对高度误差。图3显示了平均绝对高度误差和随着测量距离变化的平均误差。...在两个实验中，我们保留了10%的地面点进行验证。我们观察到TLS方法在存在异常值时产生了最佳结果。TLS方法的最佳误差阈值似乎在20厘米到60厘米的范围内。...总结 本文提出了一种从嘈杂的点集表示的点云数据中估计地面表面的方法，在该方法中将地面表面建模为UBS，UBS隐式地实现了光滑性，并且对局部变化的测量密度不敏感，借助鲁棒优化技术和UBS表面模型，能够在广泛的距离范围内准确估计地面表面
工作中用的代码 Sub ExcelVBA从工作簿中查询多个姓名并复制出整行数据() Dim outFile As String, inFile As String Dim outWb....Range("A200000").End(xlUp).Row If Dir(outFile, 16) = Empty Or LastRow 数据不完整
把视频分成N个子段 S_i ，i=1，…，N个大小相等的子段，在每个子段中，随机抽取一帧。每一帧都由一个二维卷积网络（权重共享）处理，该网络产生编码帧外观的特征表示。...对帧的位置随机采样，这比总是使用相同的位置有优势，因为它在训练过程中会导致更多的多样性，并使网络适应动作实例化时的变化。这种处理利用训练期间视频的所有帧来探索视频的variance。...训练细节 我们使用带有Nesterov 动量的mini-batch SGD来训练我们的网络，并在每个完全连接的层中利用dropout。我们将每段视频分成N个片段，然后从每个片段中随机选择一个帧。...此采样提供了对变化的鲁棒性，并使网络能够充分利用所有帧。此外，我们应用了数据扩充技术：我们将输入帧的大小调整为240×320，并使用固定角剪切和水平翻转的比例抖动（采样提供的时间抖动）。...此外，该模型只需保留N帧就可以节省内存。这使得实现也可以在更小的硬件上实现，比如移动设备。 实验对比 只是用图像作为输入在UCF101和HMDB51两个数据集上的实验结果。
本文的贡献包括： 一种新颖的分级二分合并策略，该策略动态地选择关键帧并执行自适应 Token 合并，以优化时空保真度和在扩展帧序列中实现更精细的特征保留。...VideoCatGPT[1]从每一帧中获取特征，并使用空间和时间池化两种操作进行结合，然后将它们输入大型语言模型。...首先，对于一个均匀采样N帧的视频，视频帧由视觉编码器分别编码，生成视觉 Token 。这些 Token 随后由 Token 聚合模块处理，从粗粒度特征转换到细粒度特征。...通过设置使链接对称，以编码空间-时间距离，并形成便于聚类的连通分量。等式2中的图的连通分量自动将数据聚类。...作者实现了旋转位置嵌入（RoPE）并应用一个缩放因子2，将原始上下文长度从4096扩展到8192个 Token 。 输入视频和模型设置。在作者的方法中，作者统一地将每个视频样本到N=100帧。
本文的主要贡献包括以下三点： 1）我们对现有的降采样方法进行了分析和比较，认为随机降采样是一种适合大规模点云高效学习的方法； 2）我们提出一种有效的局部特征聚合模块，通过逐步增加每个点的感受野来更好地学习和保留大场景点云中复杂的几何结构...Random Sampling (RS): 随机降采样均匀地从输入的 N 个点中选择 K 个点，每个点具有相同的被选中的概率。...换句话来说也就是，我们希望即便RandLA-Net随机地丢弃某些点的特征，输入点云的整体的几何细节也能够被保留下来。...4、得益于简单的随机采样以及基于MLP的高效的局部特征聚合模块，RandLA-Net的耗时最少(~23帧/每秒)，并且能够一次处理总数高达10^6的点云。...从表中可以看出我们的方法达到了非常好的效果，相比于SPG, KPConv等方法都有较明显的提升。 表 2.
是的，你派mysql创建一百万个随机数，这要点时间：） 几个小时或几天后，当他干完这活，他要排序。是的，你排mysql去排序一个一百万行的，最糟糕的表（说他最糟糕是因为排序的键是随机的）。...；） 注意：只是稍微说一句，得注意到mysql一开始会试着在内存中创建临时表。当内存不够了，他将会把所有东西放在硬盘上，所以你会因为近乎于整个过程中的I/O瓶颈而雪上加霜。...想象一下如果你有十亿行的数据。你是打算把它存储在一个有百万元素的list中，还是愿意一个一个的query？...” 在上边Yeo的回答中，freakish回复道：“.count的性能是基于数据库的。而Postgres的.count为人所熟知的相当之慢。...此后将不再测试第三种方法 最后，数据量增加到5,195,536个 随着表中数据行数的增加，两个方法的所用的时间都到了一个完全不能接受的程度。两种方法所用的时间也几乎相同。
语义流的灵感来自光流方法，该方法用于在视频处理任务中对齐相邻帧之间的像素。 在语义流的基础上，针对场景解析领域，构造了一种新颖的网络模块，称为流对齐模块（FAM）。...一种方法是将空间和语义信息都保留在主要路径上，而另一个方法将空间和语义信息分布到网络中的不同部分，然后通过不同的策略将它们融合合并。 第一个方法主要基于空洞卷积，它在网络中保留了高分辨率的特征图。...该任务在形式上类似于通过光流对齐两个视频帧，在这基础上设计了基于流的对齐模块，并通过预测流场来对齐两个相邻级别的特征图。...数据扩充包含随机水平翻转，缩放范围为[0.75,2.0]的随机大小调整以及裁剪大小为1024×1024的随机裁剪。 ? 表1.以ResNet-18为骨干的基线方法的消融研究 ?...通过丢弃无用的卷积以减少计算开销，并使用流对齐模块来丰富低级特征的语义表示，我们的网络在语义分割精度和运行时间效率之间实现了最佳折衷。在多个具有挑战性的数据集上进行的实验说明了我们方法的有效性。
在方法中，在线网络和目标网络的输入在时间上是相关的，从点云序列中采样。具体来说，对于自然图像/视频，在深度序列中采样两个具有自然视点变化的帧作为输入对。...通过从点云序列中学习时空数据不变性，自监督地学习了一种有效的表示。 具体来说，STRL 将 3D 点云序列中的两个时间相关帧作为输入，通过空间数据增强对其进行转换，并自监督地学习不变表示。...在实验中，发现增加帧采样频率对性能的贡献有限。因此，每100帧对原始深度序列进行子采样，作为每个场景的关键帧，得到1513个序列，总共大约25000帧。...SVM 使用从 ModelNet40 数据集的训练集中提取的全局特征进行训练。在预训练和 SVM 训练期间，从每个形状中随机抽取 2048 个点。...冻结 PV-RCNN 主干并微调 KITTI 上的 3D 物体检测器。它显示了汽车检测 的 mAP 结果（在 40 个召回位置以下）。从自然序列中采样输入数据。
为了补充这些数据，Eppel等人[18]从Open Images v7数据集[33]中提取纹理，并将其应用于ShapeNet仓库[10]中3D目标的随机部分。...具体而言，在微调过程中，作者冻结了编码器，以保留从数百万张图像中学习到的丰富先验知识，并调整架构的其余部分（参见图3）。...因此，作者设计了一个以目标为中心的视频数据集，并通过随机采样目标、材料和环境贴图，将它们组合成包含一个到几个目标的简单场景进行标注。...每段视频使用四种可能的摄像机轨迹中的随机一种渲染30帧：缩放、拉远、球形转台和飞越。...作者在每个材料上进行五次随机点击，并对每个度量标准在视图上的表现取平均值。作者在表1中报告各个数据集上的平均值及其95%的置信区间，数值越大越好。附录B提供了每个场景的详细分析。 多视图一致性。
帧间帧可以是预测性的（P），其使用来自一个先前解码的图片的数据来对块进行时间预测，或者是双预测（B），其对来自多达两个先前解码图片的平均数据进行预测。...将I帧插入视频比特流中的频率称为intra-period。RAPs通常使用I帧创建，I帧可以独立编码，并允许解码器开始解码视频序列。intra-period由应用程序定义。...对于开放GOP，约束随机存取（CRA）图片会将参考帧保留在解码图片缓冲区中，随机存取跳过前导（RASL）类型用于标记以下的图片，这些图片在显示顺序中引用了相关CRA图片之前的帧间预测帧，即在随机存取的情况下需要跳过...为了便于实现，特别是在硬件上实现，缩放因子被限制为大于或等于1/2（从参考图片到当前图片的2倍下采样），并且小于或等于8（8倍上采样）。在图3的示例中，使用了2倍上采样。...中打包，并交付到CDN。
还需要将这些随机变化的振幅值通过四舍五入的方法将其变换为能用二进制数列来表达的数值，这个过程就是量化，单位是bit（比特），如图4中采样和量化所示。...在概念上，漏桶算法可以作如下理解：到达的数据被放置在底部具有漏孔的桶中（数据缓存）；数据从漏桶中漏出，以常量速率注入网络，因此平滑了突发流量，如图12所示。...它比AM824开销低，要求数据流中每个帧具有相同的大小和格式，并允许16bit、24bit和32bit的量化，以及每个帧的采样数量选择。每个帧的大小和格式总是相同的。...AVB可以实现全双工的工作模式，每帧的数据量和传输的数据类型有关，也和时间间隔有关，从图14中不难看出，不同类型的数据所占用的字节并不是一个绝对的固定值。...各种压缩的与非压缩的原始音频、视频数据流经由AVBTP协议进行打包（填充由SRP保留的流ID，打上PTP产生的时间戳以及媒体类型等相关信息），通过AVBTP专用的以太网帧类型进行组播，从流服务的提供者（
同时，视频在空间（背景区域可能占场景的大部分）和时间（许多帧相似，即使它们是从原始视频中下采样得到的）方面都具有很高的冗余度。 这两个因素共同为 Token 减少提供了一个巨大的研究主题机会。...与以往以数据为中心的方法不同，LITE采用了一种以启发式驱动、模型为中心的方法，通过直接梯度评分来保留高价值 Token ，并根据视频复杂性调整计算，从而提高现有方法的效率和准确性。...每个视频的帧都被均匀采样，使用大小为像素的片段作为网络输入， Pipeline 大小为。在推理过程中，作者使用两个时间片段。...最后，作者使用CPFE[46]的显著性检测器来计算每个帧的显著性。然后，作者采样具有最高显著性的 Token 。结果表明，显著性并没有比随机更好。...Review of Video Transformer 视频Transformer将视频作为输入，其中包含T个RGB帧，每个帧的大小为，是从原始视频中按比例采样得到的。
对于视频中的随机Mask，常用的有块Mask，帧Mask，或基于管状（tube-based）的Mask（在几连续帧中相同空间位置丢弃标记）。...FocusMAE Architecture 视频子采样。 视频数据中包含时间上的冗余，因为连续的帧在内容上有很高的重叠。作者通过子采样视频来减少时间冗余。...为了定义整个剪辑的一个候选区域，作者取该剪辑内每帧候选区域的并集。 基于区域先验的 Mask 标记采样。...作者从视频中心裁剪帧以保护患者隐私和标注。处理后的帧大小为360x480像素。图3展示了数据集中的样本序列。 标注。 GBUSV中的视频标签已提供。对于作者的其他视频，作者依赖于活检报告进行标注。...在微调过程中对视频进行子采样时，作者使用了更密集的采样率3。作者用16帧组成一个片段。从每个视频中，作者均匀地抽取5个片段。在推理过程中，作者预测每个片段的标签。
参数化和采样 这里使用的变量定义与之前那篇文章稍有不同，但数学形式是一致的。令 ~_real 是从该真实数据分布采样的一个数据点。...SSR 和 TSR 模型都基于在通道方面连接了有噪声数据 _ 的上采样的输入。SSR 是通过双线性大小调整来上采样，而 TSR 则是通过重复帧或填充空白帧来上采样。...在时间解码器微调期间，冻结的编码器会独立地处理视频中每一帧，并使用一个视频感知型判别器强制在帧之间实现在时间上一致的重建。 图 11：视频隐扩散模型中自动编码器的训练工作流程。...首先随机采样第一帧的隐含代码 3. 使用预训练的图像扩散模型（例如论文中的 Stable Diffusion（SD）模型）执行 Δ≥0 DDIM 后向更新步骤，得到相应的隐含代码 ，其中 '=-Δ。...最后对所有 使用 DDIM 前向步骤，得到 此外，Text2Video-Zero 还换掉了预训练 SD 模型中的自注意力层，并代之以一种参考第一帧的新型跨帧注意力机制。
传统方法需从初始帧起，对每一帧都进行一系列复杂的扭曲操作，而本文的算法则通过在连续帧之间迭代扭曲噪声来实现目标。...同时，结合HIWYN提出的条件白噪声采样方法，保证算法在运行过程中始终维持高斯性。...图里的边表明了噪声和密度从前一帧传递到下一帧的方式。 在综合考虑图中各边的作用，生成下一帧噪声q'时，依据光流密度对噪声进行缩放，以此确保原始帧的分布特性能够得以保留。...在DifFRelight视频重光照任务中评估噪声扭曲方法。推理时，研究者从特定区域裁剪出画面，并按照指定光照条件进行处理。本文的方法在图像和时间指标上表现更好，能有效改进图像扩散模型。 ...在视频首帧编辑能力上，能无缝融入新增对象并保留原始运动，明显优于基线方法。 本研究提出了一种新颖的、速度快于实时的噪声扭曲算法，它能将运动控制自然地融入视频扩散噪声采样过程。
本文提出GPL来替换SPL，以使得用任意比例因子s向上采样低分辨率特征成为可能。 此外，本文使用提出的SARDB替换每K个RDB中的一个，它能够生成比例自适应特征并对整体性能作出积极贡献。...对于损失，采用Charbonnier函数来优化损失函数并设置 。感知损失通常利用从预先训练的网络中提取的多尺度特征图来量化差异。...数据集 Adobe-240数据集由133个手持录制视频组成，每个视频的帧速率为240fps，空间分辨率为720×1280。从这个集合中，随机选取103个视频来构建训练数据集。...该集合是通过连续地将每9个连续帧分组，并将它们调整为360×640以形成训练序列。 由此，总共获得了10895个序列。LR帧是从HR帧通过双三次下采样生成的。...从LR帧中随机裁剪大小为56×56的图像块进行训练。水平/垂直翻转以及时间顺序反转用于数据扩充。 训练策略 在训练阶段，随机选择t和s构建每个训练批。单个批次内的图像块共享相同的t和s。
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