近几年的研究结果表明，多划分（sub-partition）和多参考行（Multiple reference line）帧内预测技术可以进一步提高帧内预测的性能。...图 2 二、 HEVC标准制定前后多划分及多参考行帧内预测技术的演进 在HEVC标准制定的初期阶段， JCTVC-A111 [2] 以及JCTVC-A118 [3] 提出了基于行或列的帧内预测技术。...编码端可以从N个参考像素行中任意的选择一行对当前预测单元中的像素进行编码，并将选定的参考像素行的索引传递到解码端，解码端则根据接收到的参考像素行索引对当前预测单元进行预测。...四、 总结 本文总结了从HEVC到VVC标准的过程中多参考行预测技术和子块预测技术的演进。与HEVC相比，新一代VVC标准采纳了改进后的多参考行预测技术以及子块预测技术。...腾讯音视频实验室深度参与了多参考行预测技术在VVC标准中的研制工作，贡献了多项技术提案并有一项技术提案被采纳，该提案显著地降低了多参考行帧内预测技术的编码复杂度并首次将其成功推向视频标准。
另外对于大数据量访问来讲可能涉及到物理 IO，首次访问和随后的访问因为 Innodb buffer 的关系，效率不同是正常，需要多测试几次。 测试1： ? ? ? 测试2： ?...下面是其中的一段如下： case MARK_COLUMNS_READ: bitmap_set_bit(read_set, field->field_index); 从栈帧来看这个构建 read_set...初次定位数据，定位游标到主键索引的第一行记录，为全表扫描做好准备（Innodb 层） 对于这种全表扫描的执行方式，定位数据就变得简单了，我们只需要找到主键索引的第一条数据就好了，它和平时我们使用（ref...访问下一条数据 上面我已经展示了访问第一条数据的大体流程，接下面需要做的就是继续访问下去，如下： 移动游标到下一行 访问数据 根据模板转换数据返回给 MySQL 层 根据 where 条件过滤 整个过程会持续到全部主键索引数据访问完成...五、备用栈帧（下列图片需要点击放大查看） 栈帧1 read_set 构建 ? 栈帧2 构建模板 ? 栈帧3 全表扫描初次定位栈帧 ? 栈帧4 MySQL 格式的转换 ?
它负责对GIF文件格式进行解析，并将解析之后的数据转换为一帧帧图片输出。幸运的是我们并不是“轮子”的创造者，而是只要使用轮子即可。...该方法有三个参数，参数1为GIF原始数据，参数2 为GIF子帧中的序号（该序号从0开始），参数3为GIF数据提取的一些选择参数，因为这里不是很常用，所以设置为nil。...这里将上面分解的67张序列单帧图像作为需要处理的输入源进行讲述。 从功能上来说，GIF图片的合成分为以下三个主要部分。 （1）加载待处理的67张原始数据源。...经过对GIF图片展示思路的分析可以知道，在iOS下展现GIF分为两步：第一步分解GIF图片为单帧图片，第二步在iOS下展现多帧图片。...第12行设置动画重复次数。最后一行启动UIImageView多帧图片展示动画。 ?
Milvus 数据库内部处理请求的时候其实都是单线程的，如果要提升整个系统的并发能力，可以考虑右边这样多集群部署方式，提升我们整体的吞吐量。 除了集群化部署之外，创建索引也是提升性能的主要方式。...然而，Milvus 对二值型向量的支持比较弱，在构建索引的时候没有充分利用 CPU 资源，构建时间非常长。比如，nlist 等于 1024 的时候，索引构建时间已经达到一个小时左右。...此外，构建索引期间集群里面的数据无法正常写入的，只有等待整个索引构建完成之后后，才能够正常插入请求，这也是为什么我们需要 Milvus 备级群。...我们把向量的读写分为三个状态：正常状态（对主集群进行读写）、索引构建时的状态（不能写入主集群，使用备集群，然后同时查询主集群及备集群）索引构建结束状态（主集群已经可以正常读写，需要把备用集群的数据迁移回主集群...在未来，我们期待 Milvus 数据库对以下方向进行优化： 匹配分级：对匹配结果进行分级，对于低于阈值之下的视频通过视频处理、采集更细致的视频特征，进行二次匹配； 索引构建效率提升：与社区合作，针对二值索引的构建性能进行优化
◆ ◆ ◆ 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？...在利用某些函数传递一个数据帧的每一行或列之后，Apply函数返回相应的值。该函数可以是系统自带的，也可以是用户定义的。举个例子，它可以用来找到任一行或者列的缺失值。 ? ?...# 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。...#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。...# 12–在一个数据帧的行上进行迭代 这不是一个常用的操作。毕竟你不想卡在这里，是吧？有时你可能需要用for循环迭代所有的行。例如，我们面临的一个常见问题是在Python中对变量的不正确处理。
通常，您希望对单个组件而不是对整个数据帧进行操作。 准备 此秘籍将数据帧的索引，列和数据提取到单独的变量中，然后说明如何从同一对象继承列和索引。...要一次对多列进行排序，请使用一个列表。...在本章中，我们将介绍以下主题： 选择序列数据 选择数据帧的行 同时选择数据帧的行和列 同时通过整数和标签和选择数据 加速标量选择 以延迟方式对行切片 按词典顺序切片 介绍 序列或数据帧中数据的每个维度都通过索引对象标记...它们能够独立且同时选择行或列。 准备 此秘籍向您展示如何使用.iloc和.loc索引器从数据帧中选择行。...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。
同时，像Scikit-learn这样的机器学习库，则提供了丰富的机器学习算法，可以帮助我们构建预测模型，从数据中提取出更深层次的信息。...正整数用于从数组的开头开始索引元素(索引从0开始),而负整数用于从数组的结尾开始索引元素，其中最后一个元素的索引是-1，第二个到最后一个元素的索引是-2，以此类推。...关键技术： 二维数组索引语法总结如下： [对行进行切片，对列的切片] 对行的切片：可以有start:stop:step 对列的切片：可以有start:stop:step import pandas...关键技术:使用’ id’键合并两个数据帧，并使用merge()对其执行合并操作。...代码和输出结果如下所示: (2）使用多个键合并两个数据帧： 关键技术:使用’ id’键及’subject_id’键合并两个数据帧,并使用merge()对其执行合并操作。
以下是第二到第四行温度差值的切片： 可以使用.loc和.iloc属性检索数据帧的整个行。 .loc确保按索引标签查找，其中.iloc使用从 0 开始的位置。...以下内容检索数据帧的第二行： 请注意，此结果已将行转换为Series，数据帧的列名称已透视到结果Series的索引标签中。...访问数据帧内的数据 数据帧由行和列组成，并具有从特定行和列中选择数据的结构。 这些选择使用与Series相同的运算符，包括[]，.loc[]和.iloc[]。...使用布尔选择来选择行 可以使用布尔选择来选择行。 当应用于数据帧时，布尔选择可以利用多列中的数据。...这些行尚未从sp500数据中删除，对这三行的更改将更改sp500中的数据。 防止这种情况的正确措施是制作切片的副本，这会导致复制指定行的数据的新数据帧。
name属性在将序列对象组合到数据帧结构等任务中很有用。 使用标量值 对于标量数据，必须提供索引。 将为尽可能多的索引值重复该值。...数据帧的列是序列结构。 可以将其视为序列结构的字典，在该结构中，对列和行均进行索引，对于行，则表示为“索引”，对于列，则表示为“列”。 它的大小可变：可以插入和删除列。...使用ndarrays/列表字典 在这里，我们从列表的字典中创建一个数据帧结构。 键将成为数据帧结构中的列标签，列表中的数据将成为列值。 注意如何使用np.range(n)生成行标签索引。...列表索引器用于选择多个列。 一个数据帧的多列切片只能生成另一个数据帧，因为它是 2D 的。 因此，在后一种情况下返回的是一个数据帧。...在这里，我们可以看到数据帧已旋转，并且该组现在已从行索引（标题）更改为列索引（标题），从而使数据帧看起来更加紧凑。
索引在另一重要方面类似于 Python 集。 它们（通常）是使用哈希表实现的，当从数据帧中选择行或列时，哈希表的访问速度非常快。...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。...准备 在本秘籍中，我们使用groupby方法执行聚合，以创建具有行和列多重索引的数据帧，然后对其进行处理，以使索引为单个级别，并且列名具有描述性。...要使用pivot进行精确复制，我们需要按照与原始顺序完全相同的顺序对行和列进行排序。 由于机构名称在索引中，因此我们使用.loc索引运算符作为通过其原始索引对数据帧进行排序的方式。...此步骤的其余部分将构建一个函数，以在 Jupyter 笔记本的同一行输出中显示多个数据帧。 所有数据帧都有一个to_html方法，该方法返回表的原始 HTML 字符串表示形式。
二、数据选择 在本章中，我们将学习使用 Pandas 进行数据选择的高级技术，如何选择数据子集，如何从数据集中选择多个行和列，如何对 Pandas 数据帧或一序列数据进行排序，如何过滤 Pandas 数据帧的角色...在本节中，我们将查看单行和多列的记录，其中我们将多列作为列表传递： zillow.loc[7, ['Metro', 'County']] 我们从具有索引7以及Metro和County列的行中获取值。...我们可以进一步对多列进行排序，并引入混合的升序。...我们还学习了如何从数据集中选择多个角色和列。 我们学习了如何对 Pandas 数据帧或序列进行排序。...将函数应用于 Pandas 序列或数据帧 在本节中，我们将学习如何将 Python 的预构建函数和自构建函数应用于 pandas 数据对象。
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...Pandas 排序方法入门 快速提醒一下，DataFrame是一种数据结构，行和列都带有标记的轴。您可以按行或列值以及行或列索引对 DataFrame 进行排序。...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。...这类似于使用列对电子表格中的数据进行排序的方式。 熟悉 .sort_index() 您用于.sort_index()按行索引或列标签对 DataFrame 进行排序。...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。
该位姿经过后端全局优化后进入深度估计模块，对于新增的每个关键帧，首先基于多视图半全局匹配方法计算关键帧初始深度图，然后采用置信度和深度神经网络优化深度图噪声，优化后的深度图输入增量式网格生成模块后实时构建场景表面稠密网格...然后，根据离散采样深度和影像位姿将当前帧的像点投影至多视图参考帧上，计算联合匹配代价。具体的，考虑当前第 t 帧上的像点坐标 ? 和采样深度 ? ，根据对极几何关系找到其在帧 t' 上的对应点 ?...由于使用了多视图半全局匹配算法，影像位姿偏差和场景弱纹理对深度的负面影响一定程度上得到改善，同时该方法非常适合在移动平台上使用 NEON 指令集加速。...构建其索引，volume 外的点采用函数 ? 建立索引，通过将空间 volume 进行规则划分，使得体素的哈希表插入、查询的时间复杂度变为常数级，因此该方法具有较高的速度优势。 ?...图8 三个关键帧的增量式网格更新示意图 Part 3 实验结果 本文使用 OPPO R17 Pro 手机采集带有真实场景深度的5组数据，用于从定性和定量两个方面对比 Mobile3DRecon 与一些
但对于大多数人来说，我们会想要识别不属于当前数据集的面部，如，识别自己，朋友，家人和同事等。 为了实现这一点，我们需要收集我们想要识别的人脸实例，然后以某种方式对其进行量化。...让我们开始构建一个人脸识别数据集！...让我们写一个简单的Python脚本来帮助构建我们的自定义人脸识别数据集。...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。...此处还有一篇文章介绍了如何构建数据集：深度学习图像识别项目（上）：如何快速构建图像数据集 方法＃3：手动收集人脸图像 ?
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。 ?...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。你可以把它想象成一个电子表格或SQL表，或者 Series 对象的字典。...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。 ?...14、聚合函数 data.function(axis=0) 按列计算 data.function(axis=1) 按行计算 ? 15、分类汇总 可以按照指定的多列进行指定的多个运算进行汇总。 ?
（DRP的帧调试器数据） 我们看到总共有30007个draw调用，比统计面板报告的还要多，因为还有一些命令没有被计数为批，比如清除目标缓冲区。...因此，在单独运行我们的应用程序时，对它进行配置很有用。为此，我们需要构建我们的应用程序，专门用于调试。我们可以在“构建设置”窗口（通过File / Build Settings.......之后，如果可能，Unity将重用以前生成的构建数据，从而大大加快了该过程。除此之外，项目越大，花费的时间越长。 一旦构建自行运行，请过一会儿将其退出，然后切换回Unity。...现在，我们将最佳帧速率放在第一行，将平均帧放在第二行，将最差帧速率放在最后一行。通过向SetText添加两个额外参数并向字符串添加更多占位符来实现。...（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。
kd数构建词典 结合上图对这两个概念进行说明。orb-slam3中维护了一个关键帧数据库，每次新增一个关键帧，都会通过kd树计算BoW，同时更新正向索引和逆向索引。...那么假设我要在关键帧数据库中，找到与当前帧最相似的一帧，只需要找与当前帧共享单词的这些帧（逆向索引表记录下来了），统计他们与当前帧共享单词的总数，取总数最大的那一帧即可。...单词的权重TF-IDF 首先说明一下，IDF是在构建词典的时候计算好，TF是在对新帧计算词向量的时候计算的，TF*IDF就是最终单词的权重，也就是单词的值。...通过已经构建好的ORB词典，对一帧描述子，计算词向量和正向索引。...遍历当前帧的单词集合，对于每个单词，它里面落入了许多历史关键帧，对这些帧计数+1，表示与当前帧共享一个单词，统计完当前帧的所有单词之后，取共享数量最多的那一帧，就是与当前帧最接近的一帧了。
对业务来说，这些重复内容的处理，会浪费大量的机器资源和审核的人力资源，显著增加内容处理成本，限制业务规模。 因此我们需要构建相似视频识别的能力，用来对重复的视频进行去重。...而读的时候会并发读大索引以及小索引，然后 proxy 合并两者的检索结果。 图 8 大小索引的读写分离 双 buffer 切换机制 Manager 从逻辑上把索引数据抽象为两种类型。...每个文件即代表某一天的全量向量数据，而文件的一行即代表某个视频或者某个抽帧的 X 维向量。...小索引的重建只需从 MySQL 中导出当天的向量数据，后面步骤同大索引。 多 set 索引机制 如上所述，采用读写分离能够解决索引的实时写入性能问题。...即，把大小索引数据拆分成多份（每一份称之为 set），建多个 set，每次只是将增量数据加入需要淘汰数据的那一个 set，那么只需把那一份对应的数据重建索引即可。
Pandas 排序方法入门 快速提醒一下，DataFrame是一种数据结构，行和列都带有标记的轴。您可以按行或列值以及行或列索引对 DataFrame 进行排序。...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。...这类似于使用列对电子表格中的数据进行排序的方式。 熟悉 .sort_index() 您用于.sort_index()按行索引或列标签对 DataFrame 进行排序。...与 using 的不同之处.sort_values()在于您是根据其行索引或列名称对 DataFrame 进行排序，而不是根据这些行或列中的值： DataFrame 的行索引在上图中以蓝色标出。...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。
让我们开始构建人脸识别数据集吧！ 方法 1：通过 OpenCV 和 webcam 进行人脸注册 ?...从这一行起，我们获取了一个视频帧 frame，创建了该帧的一个副本，并且改变了图像的尺寸（第 34-36 行）。 现在，是时候执行人脸检测了！...在第 48 行中，我们在屏幕上展示了视频帧，接下来在第 49 行中获取了键入值。...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！...如果你正在构建一个「现场」的人脸识别系统，例如用于教室、公司或其他组织的人脸识别系统，你可能会让用户进入专门用于收集示例人脸图像的房间，然后在那里继续从视频流中捕获人脸图像 (方法 1)。
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