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使用交互组件(ipywidgets)“盘活”Jupyter Notebook(上)

这就是ipywidgets发挥作用的地方:它们可以嵌入到笔记本中,并提供一个用户友好的界面来收集用户输入并查看更改对数据/结果的影响,而不必与代码交互;你的笔记本可以从静态文档转换为动态仪表盘——非常适合显示你的数据故事...df_london.样本 假设我们想按年过滤数据帧。我们首先定义一个下拉列表,并用唯一的年份值列表填充它。...因此,我们接下来将创建观察者处理程序来根据所选的值过滤数据aframe——注意,处理程序的输入参数change包含有关发生的更改的信息,这些更改允许我们访问新值(change.new)。...使用下拉列表筛选数据帧 到目前为止还不错,但是所有查询的输出都在这个非常相同的单元格中累积;也就是说,如果我们从下拉列表中选择一个新的年份,新的数据框将呈现在第一个单元格的下面,在同一个单元格上。...不过,理想的行为是每次刷新数据帧的内容。 捕获小部件输出 解决方法是在一种特殊的小部件(即输出)中捕获单元输出,然后将其显示在另一个单元中。

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如何动手设计和构建推荐系统?看这里

候选生成 这是推荐系统的第一阶段,将用户过去活动中的事件作为输入,并从一个大型语料库中检索一小部分(数百)视频。...电影评分数据帧 因为我们只有自己打出的评分,可能不够公正,所以我们可以使用协同过滤来搭建推荐系统。 1....这个矩阵通常可用一个 scipy 稀疏矩阵来表示,因为一些特定的电影没有评分,所有许多单元格都是空的。如果数据稀疏,协同过滤就没什么用,所以我们需要计算矩阵的稀疏度。 ?...如果稀疏值达到 0.5 或以上,那么协同过滤可能就不适合了。这里需要注意的另一个重点是,空的单元格实际上代表新用户和新电影。...在传统的机器学习中,我们通过分割原始数据集来创建一个训练集和一个验证集。然而,这对于推荐系统模型不起作用,因为如果我们在一个用户群上训练所有数据然后在另一个用户群上验证它,模型不会起作用。

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    X-Pool:多伦多大学提出基于文本的视频聚合方式,在视频文本检索上达到SOTA性能!(CVPR 2022)

    检索与基于文本的搜索查询在语义上最相似的视频的能力使我们能够快速找到相关信息,并理解大量视频数据。 文本视频检索是解决这一问题的一种方法,其目标是让模型学习文本和视频之间的相似性函数。...由于从预训练好的CLIP模型中提取的现有信息包含丰富的文本图像语义,作者使用CLIP作为主干,学习一个新的联合潜在空间来匹配文本和视频,而不仅仅是图像。...为此,作者制定了一个新的时间聚合函数π,它能够聚合在语义上与给定文本t最相似的视频帧。通过调节π,我们可以从视频v中提取t中描述的最相关的信息,同时抑制噪音和误导性的视觉线索。...因此,文本可以通过点积注意中的参数推理来关注其语义最相似的帧。最终文本条件池化定义为: 其中FC是一个全连接的网络。 Loss 作者使用由N个文本和视频对组成的数据集D来训练模型。...也就是说,作者通过从数据集中随机注入另一个视频来增加视频的视觉内容,以模拟突然的场景转换。通过对这些增强视频及其原始文本标题执行检索,可以更好地评估检索模型处理野外各种视频的能力。

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    基于OpenCV创建视频会议虚拟背景

    导入依赖 import numpy as np import cv2 2.从本地环境加载视频并初始化数据 ap = cv2.VideoCapture('video6.mp4') ret = True frameCounter...我们通过在第一个图像中逐个像素移动(因此在第一矩阵中一个单元一个像素)并从另一个图像中替换对应的像素(因此从另一个矩阵中替换对应的像素)来获得差异。...7.找到蒙版中超出阈值的单元格-我选择3作为阈值,当然也可以使用不同的值。...较大的值将从背景中删除更多内容,但也可能从前景中删除更多内容 th = 3 isMask = mask > th nonMask = mask <= th 8.创建一个空白图像(每个单元格为0),其大小为两个框架中任何一个的大小...然后,建立一个阈值,以将前景与背景分开。之后,可以使用与移除背景相同的蒙版,并引入一个新的蒙版。

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    西南交大&MSRA提出CLIP4Clip,进行端到端的视频文本检索!

    结果表明,curriculum learning schedule从图像学习到多帧信息,可以提高学习效率。...因此,一个自然的想法是采用无参数类型直接从视频角度计算与图像/帧的相似性。...无参数类型首先使用平均池化来聚合所有帧的特征,以获得“平均帧”,然后,将相似性函数定义为余弦相似性: Sequential type 平均池化操作忽略帧之间的顺序信息。...一个是LSTM ,另一个是带位置嵌入的Transformer编码器 。这两种模型都是序列特征的有效模型。 作者将它们分别表示为和。通过编码,嵌入了时间信息。后续操作与无参数类型相似性计算器相同。...总结 在本文中,作者使用预训练的CLIP作为主干网络来解决从帧级输入的视频片段检索任务。作者使用了无参数类型 、序列类型 和紧密类型 相似性计算器来获得最终结果。

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    WPF备忘录(3)如何从 Datagrid 中获得单元格的内容与 使用值转换器进行绑定数据的转换IValueConverter

    一、如何从 Datagrid 中获得单元格的内容    DataGrid 属于一种 ItemsControl, 因此,它有 Items 属性并且用ItemContainer 封装它的 items. ...在DataGrid的Items集合中,DataGridRow 是一个Item,但是,它里面的单元格却是被封装在 DataGridCellsPresenter 的容器中;因此,我们不能使用 像DataGridView.Rows.Cells...这样的语句去获得单元格的内容。...child == null) child = GetVisualChild(v); else break; } return child; }  二、WPF 使用值转换器进行绑定数据的转换...IValueConverter  有的时候,我们想让绑定的数据以其他的格式显示出来,或者转换成其他的类型,我们可以 使用值转换器来实现.比如我数据中保存了一个文件的路径”c:\abc\abc.exe”

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    蚂蚁:多模态方向的技术探索

    在理解预训练任务之前,需要了解两个概念,一个是视频-文本 pair 数据从何而来,另一个则是如何理解视频所对应的文本。...基于这样的观察我们提出了两个模块,第一个是跨模态的 token 重要性的预测,算法核心是通过给定一个模态输入,预测另一个模态的 token 重要性。...因此,这两项工作所采用的视频特性抽取可能存在差异,一个更关注于帧级别的特征抽取,另一个则侧重于整个视频级别的抽取。然而,无论哪种方式,都需要借助视觉输入。...例如在视频文本语义检索领域,其所关注的核心问题便是如何从文本角度进行视频检索?由于将整段视频视为一个整体,因此该领域的研究会更倾向于视频总体呈现的表达方式,即如何展现视频内容?...Q10:视频的 ASR 和关键帧的 OCR 信息有使用吗? A10:有使用的。

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    Pandas 学习手册中文第二版:1~5

    例如,以下内容返回温度差的平均值: Pandas 数据帧 Pandas Series只能与每个索引标签关联一个值。 要使每个索引标签具有多个值,我们可以使用一个数据帧。...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。...将文件中的数据加载到数据帧中 Pandas 库提供了方便地从各种数据源中检索数据作为 Pandas 对象的工具。 作为一个简单的例子,让我们研究一下 Pandas 以 CSV 格式加载数据的能力。...一种常见的情况是,一个Series具有整数类型的标签,另一个是字符串,但是值的基本含义是相同的(从远程源获取数据时,这很常见)。....rename()将返回一个新的数据帧,其中的列已重命名,并且数据是从原始数据中复制的。

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    最全总结 | 聊聊 Python 办公自动化之 PPT(中)

    表格 Table 实例化一个幻灯片 Slide 对象后,就可以使用下面的方法插入一个表格 方法:slide.shapes.add_table(rows,cols,left,top,width,height...首先,通过行索引、列索引获取对应的单元格对象 # 获取某一个单元格对象 # 注意:索引从0开始 # 比如:获取第一行、第一列的单元格对象 cell = table.cell(0,0) 接着,指定单元格对象的...text 属性值为指定的内容即可 # 设置单元格的值 cell.text = "单元格显示的内容" 这样,我们定义一组数据,就可以按照插入到表格中了 # 4.设置表格数据 datas = [...font_name='微软雅黑', font_size=23, font_color=[255, 0, 0], font_bold=True) 需要指出的是,单元格中的文本控件除了使用默认的段落...视频封面图,我们可以从视频中筛选中一帧,保存到本地 def get_video_frame(clip, frame_index): """ 获取视频的某一帧图片 :param

    3.3K11

    构建一个简单的电影信息爬虫项目:使用Scrapy从豆瓣电影网站爬取数据

    Scrapy 是一个用 Python 编写的开源框架,它可以帮助你快速地创建和运行爬虫项目,从网页中提取结构化的数据。...下面我们来看一个简单的 Scrapy 爬虫项目的案例,它的目标是从 豆瓣电影 网站上爬取电影信息,并保存为 JSON 文件。 首先,我们需要安装 Scrapy 框架。...DoubanItem 对象,用于存储数据 item = DoubanItem() # 使用 CSS 选择器提取电影标题,并赋值给 item 的 title...movies.json 的文件,它包含了从豆瓣电影网站上爬取的电影信息。...这个案例展示了如何使用 Scrapy 框架构建一个简单的爬虫项目,从网页中提取数据并保存到文件中。通过配置、编写爬虫代码、定义数据模型和数据处理管道,你可以灵活地构建各种爬虫应用。

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    4 个有效提升 Jupyter Notebooks 效果的非凡技巧

    它们提供了一种简单的方式来共享笔记本——文本、代码和图形的组合,旨在增强我们向观众传达信息的方式。它们广泛应用于数据分析和数据科学等领域。...当您从外部库中搜索命令时,这是最值得注意的,如下面的示例所示。超级方便! ? (3) 拆分单元格 拆分单元格允许您并排查看两个单元格。...4) 使用Qgrid探索数据帧 我们的最后一站是Qgrid-一个允许您在没有任何复杂Pandas代码的情况下浏览和编辑数据帧的工具。...Qgrid以交互方式呈现Jupyter笔记本中的pandas数据帧。通过这种呈现,您可以获得诸如滚动、排序和过滤之类的直观控件,还可以通过双击所需的单元格编辑数据帧。...) qgrid_widget 这样做将显示带有许多交互选项的数据帧: 添加和删除行 筛选行 编辑单元格 还可以通过向show_grid函数传递更多参数来启用多个交互选项。

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    BAD SLAM | 直接法实时BA+RGBD基准数据集(CVPR2019)

    实验表明现有数据集如TUM RGB-D有一定缺陷,如卷帘快门、异步采集的RGB图像和深度图像、深度失真等等。本文从硬件层面解决这些问题,建立一个更精确的基准数据集。 系统与算法介绍 ?...前端 预处理:深度图双边滤波去噪 里程计:每10秒取一帧为关键帧,对每一帧首先估计它相对上一个关键帧的位姿(直接法几何对齐与光度对齐),本文的一个改进是使用RGB图像的梯度而不是像素值,目的是为了对照明变化更加鲁棒...数据表示形式:使用稠密surfel表示场景地图,使用关键帧的形式减少BA的输入数据量 关键帧:RGB-D图像及其对应的6自由度的相机位姿。...将关键帧划分为4×4像素单元。如果单元格中没有像素对应于现有的surfel,则在单元格中随机选择一个深度以创建新的surfel。...为了快速找到合并候选者,将surfel投影到所有关键帧中,并考虑将投影到同一单元格的surfel进行合并。 关键帧位姿优化:根据几何约束和光度约束,使用高斯牛顿法优化关键帧的位姿。

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    打破视频标注成本壁垒,图像字幕引领文本到视频检索训练新趋势,超越零样本CLIP Baseline !

    给定一个由帧组成的 未标注 训练视频,作者从视频中选取帧(),并使用个图像字幕生成器提取字幕,形成一个初始标签集,其中。然后作者为每帧获得个文本描述,每个视频总共得到个标签。...一个区别在于作者使用了 Query 评分,这在表4中已经进行了消融研究。另一个区别可能是由于不同的超参数,例如帧数(作者的为 N=10 ,而[40]中为12)。...请注意,作者只可视化中间帧,这可能不代表整个视频。作者观察到,检索到的视频大多数包含与 Query 文本相关的信息。...为了尝试融合时序信息,作者初步分析了使用文本摘要技术对字幕序列进行处理,但并没有得到一致的改进(见附录B)。作者实验的另一个局限性是在目标数据集的训练集中对视频进行训练。...最后,最常见的情况是,从10个可能的帧中选择了4个不同的帧:每个字幕生成器各选了2个。 重复性字幕。 过滤字幕的另一个好处是,作者得到了一组重复性较低的字幕。

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    3.2 组帧

    比如在刚才这个例子中,原本第一个字节的值等于七,现在假设中间的这个比特发生了跳变,从1变成了0。...那么,第一个字节的值就从七变成了三,在这种情况下,数据的接收方会误以为第一个针的总长度是三个字节,同时会把第四个字节,视为第二个帧的长度。...对于数据的接收方来说,它可以从第一个字符开始往后检索,如果发现 SOH,就意味着这是一个帧的开始,继续往后检索。...数据链路层有两个协议的名字,大家需要记一下一个叫HDLC协议,另一个叫PPP协议,这两个协议的组帧使用的就是零比特填充法。关于这两个协议的具体原理,现在先不展开。...第三种方法零比特填充法,我们会用一个特殊的比特串一个0加6 个1,再加一个0作为帧的开始和结束的标记。数据的发送方会检索帧的数据部分,每当遇到五个连续的1就填充一个0。

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    背板以太网53-200GBASE-KR4(七)

    下面做一个简单的介绍。...PMD控制功能(C136.8.11) PMD控制功能产生将PMD从初始化态到信息交互态所需要的控制动作。PMD控制功能实现Startup训练协议。Startup训练协议有利于定时恢复和均衡的实现。...a)从0到3或从3到0的转换发生在每个单元格的开头。 b) 在单元格中点从0到3或从3到0的转换,即从单元格开头的转换开始的4个单位间隔,对应于逻辑1。 c) 单元格中点没有转换对应于逻辑0。...每条通道的PRBS生成器应实现表136-8中定义的4个生成器多项式中的每一个。每条通道i中使用的多项式可由identifier_i选择。...这个0位填充确保训练帧是直流平衡的,并有助于为下一个训练帧描绘帧标记的开始。 控制域结构 控制字段的结构应如表136-9所示。

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    一个通用的多相机视觉SLAM框架的设计和评估

    ,而不做任何特定几何假设,多摄像头的另一个挑战是有效且高效地利用传感器提供的增加信息量。...对于每个网格单元 g_k,使用相机对之间的外参标定计算其中心对应的极线e,如下所示: 确定了epipolar line后,就可以找到它穿过的另一个相机的格子。...如果epipolar line没有穿过另一个相机的图像平面,我们就知道这个相机对是没有重叠的,这个计算只在初始化时执行一次,然后在执行SLAM框架时一直使用。...对于一组特征F1,它们属于ci图像中的一个单元格,得到了与重叠区域相应的单元格中的特征集F2,然后在F1和F2之间进行暴力匹配。...在这里,测量函数hk通过一系列转换将地标映射到预测观测值z^k,首先,使用车身姿态和组件相机的相对位姿,通过SE(3合成得到相机在世界坐标系中的姿态wTc,三维地标从世界坐标系变换到相机坐标系下,最后,

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    《CLIP2Video》-腾讯PCG提出CLIP2Video,基于CLIP解决视频文本检索问题,性能SOTA!代码已开源!

    视频和语言学习领域的主流方法试图从大规模视频文本数据集中提取时空视频特征以及视频和语言之间的多模态交互。...另一个是视频和语言之间的多模态交互。基于大规模视频文本数据集,采用单流或双流方法在同一嵌入空间内联合训练视频特征和文本特征。 然而,这两个问题非常复杂,难以在同一网络中实现这两个目标。...为了应对这些挑战,作者从更宏观的角度重新思考了视频文本检索任务。虽然视频和句子都是顺序的,但单词的含义可以反映在图像或顺序帧中。比如,对象可以单个图像中被描述,但动作需要与短期视频片段相关联。...然后,在每个相邻帧之间插入差异增强标记,如下所示: 是从时态差分块输出的最终token,它添加了位置(P)和类型(T)信息。...总结 在本文中,作者从宏观的角度重新定义了视频文本检索,将其分为图像文本多模态学习 和视频帧与视频文本之间的时间关系学习 。

    2.8K40

    背板以太网46-100GBASE-KR2(八)

    下面做一个简单的介绍。...PMD控制功能(C136.8.11) PMD控制功能产生将PMD从初始化态到信息交互态所需要的控制动作。PMD控制功能实现Startup训练协议。Startup训练协议有利于定时恢复和均衡的实现。...a)从0到3或从3到0的转换发生在每个单元格的开头。 b) 在单元格中点从0到3或从3到0的转换,即从单元格开头的转换开始的4个单位间隔,对应于逻辑1。 c) 单元格中点没有转换对应于逻辑0。...每条通道的PRBS生成器应实现表136-8中定义的4个生成器多项式中的每一个。每条通道i中使用的多项式可由identifier_i选择。...这个0位填充确保训练帧是直流平衡的,并有助于为下一个训练帧描绘帧标记的开始。 控制域结构 控制字段的结构应如表136-9所示。

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    BAD SLAM | 直接法实时BA+RGBD基准数据集(CVPR2019)

    实验表明现有数据集如TUM RGB-D有一定缺陷,如卷帘快门、异步采集的RGB图像和深度图像、深度失真等等。本文从硬件层面解决这些问题,建立一个更精确的基准数据集。 系统与算法介绍 ?...前端 预处理:深度图双边滤波去噪 里程计:每10秒取一帧为关键帧,对每一帧首先估计它相对上一个关键帧的位姿(直接法几何对齐与光度对齐),本文的一个改进是使用RGB图像的梯度而不是像素值,目的是为了对照明变化更加鲁棒...数据表示形式:使用稠密surfel表示场景地图,使用关键帧的形式减少BA的输入数据量 关键帧:RGB-D图像及其对应的6自由度的相机位姿。...将关键帧划分为4×4像素单元。如果单元格中没有像素对应于现有的surfel,则在单元格中随机选择一个深度以创建新的surfel。...为了快速找到合并候选者,将surfel投影到所有关键帧中,并考虑将投影到同一单元格的surfel进行合并。 关键帧位姿优化:根据几何约束和光度约束,使用高斯牛顿法优化关键帧的位姿。

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