给月底即将发生的一场分享中的“命题作文”补充一些详细的实践教程：《使用向量数据库快速构建本地轻量图片搜索引擎[1]》。...这篇分享中提到的“图片搜索引擎”的话题，我在一年前就写过啦：《向量数据库入坑：使用 Docker 和 Milvus 快速构建本地轻量图片搜索引擎[3]》。...… 之所以使用视频中的关键帧作为数据集，主要的原因是：这类数据比较有代表性、画面质量相对较高，包含高质量的多种分类的图片。...() print('%s Seconds'%(end-start)) 将上面的代码保存为 app.py，执行 python app.py 后，不出意外，我们就能够得到这张图片的向量数据、向量数据的维度...不过，目前这些数据都是以 KEY-VALUE 模式存储在数据库里。想要真正使用上向量化数据查询方式，我们还需要进行最后一步操作：建议向量索引。
写在前面 在上一篇文章《使用 Redis 构建轻量的向量数据库应用：图片搜索引擎（一）[1]》中，我们聊过了构建图片搜索引擎的两个主要流程中的第一部分，关于如何将图片等数据集制作成向量并构建可查询的向量索引...接下来，我们来聊聊如何针对这个图片搜索引擎做性能优化，让它更快、以及效果更好。 优化向量数据库的索引 除了提升参与计算机器的数量和性能之外，对向量数据库进行索引优化，能够带来非常明显的性能提升。...在《向量数据库入坑指南：聊聊来自元宇宙大厂 Meta 的相似度检索技术 Faiss[7]》一文中，我提到过 “为向量索引进行分区优化” 和 “尝试使用基于量化的索引类型” 两种优化方案。...对图片进行预先分类，减少每个数据库中的图片总量 即使我们可以通过上面的操作来实现非常大规模的数据的索引和查询，但是代价是我们需要的硬件规格会变高、成本也会增加。...如果我们选择对一个非常大的数据集，进行一些预分类的 ETL 整理操作，让每个数据库中将存储的数据都在合理的数量级内，那么单一数据库中的查询计算压力将会降低非常多，也就能够同时在不同的数据库中进行并行查询
写在前面 在上一篇文章《使用 Redis 构建轻量的向量数据库应用：图片搜索引擎（一）》中，我们聊过了构建图片搜索引擎的两个主要流程中的第一部分，关于如何将图片等数据集制作成向量并构建可查询的向量索引，...接下来，我们来聊聊如何针对这个图片搜索引擎做性能优化，让它更快、以及效果更好。 优化向量数据库的索引 除了提升参与计算机器的数量和性能之外，对向量数据库进行索引优化，能够带来非常明显的性能提升。...在《向量数据库入坑指南：聊聊来自元宇宙大厂 Meta 的相似度检索技术 Faiss》一文中，我提到过 “为向量索引进行分区优化” 和 “尝试使用基于量化的索引类型” 两种优化方案。...而如果，数据量极大，我们希望尽可能节约向量数据库使用的内存或磁盘空间，则可以采用量化分区的方案。 索引只有适不适合你的场景的方案，没有最好最差一说。...如果我们选择对一个非常大的数据集，进行一些预分类的 ETL 整理操作，让每个数据库中将存储的数据都在合理的数量级内，那么单一数据库中的查询计算压力将会降低非常多，也就能够同时在不同的数据库中进行并行查询
目录 前言 distinct方法的使用 sortBy方法的使用 distinct和sortBy方法的应用场景 结束语 前言 不用多说想必大家都知道Python作为一种广泛使用的编程语言，在数据计算领域有着强大的功能和丰富的库...distinct方法的使用 先来分享一下distinct方法的使用，distinct方法是用于去除数据集中的重复元素，返回一个去重后的新数据集，使每个元素都是唯一的，在Python中，我们可以使用集合（...方法的场景，更多时候distinct和sortBy方法可以在数据计算中相互配合使用，以实现更复杂的数据处理需求。...结束语 通过上面的介绍，Python中的distinct和sortBy方法为数据计算领域提供了强大的功能，distinct和sortBy是基于Python的常用数据计算方法，主要是用于去重和排序操作，通过使用这些方法...也希望本文对各位读者在基于Python的数据计算中的distinct和sortBy方法有所帮助，并激发大家在实际应用中的创造力和实践能力，进而提升数据处理的效率和准确性！
与现有的依赖于通过块或帧级别的预测来显式减少时空冗余的方法不同，MVC同时使用视频场景中所有帧之间的相关性。...} = \mathcal{L}_1(FFT(\hat{\mathrm{v}}_t),FFT(\mathrm{v}_t))\quad(7) 时间相关性捕获 之前的INR方法仅使用当前时刻的帧索引 t 来区分不同帧...由于时间上相邻的帧比那些遥远的帧具有更高的相关性，因此假设 \mathbb{h}_t 和 \mathrm{H}_t^p 之间的相似性应该遵循时间距离的先验高斯分布，而特征向量的相似性通过余弦相似性计算...为了减少内存需求，使用AIMET（AI Model Efficiency Toolkit）对模型进行量化。因为每个权重张量的值范围都不相同，所以需要对每个权重张量采用不同的量化策略来实现均匀量化。...评价使用的数据集有三个，分别是来自HEVC ClassE的三个720P视频，来自IEEE1857标准下的三个1080P监控视频，以及其他论文中使用的两个1080P监控视频。
作为 Up 主的王德福抓住这一需求和他的小伙伴 Arthur，使用 Jina 搭建起一个跨模态视频搜索引擎，轻松实现输入描述文本，即可得到对应视频片段。...因此，借助强大的 CLIP 模型，我可以实现一个基于语义的，而非基于关键词的搜索引擎。不同于传统的 ES 全文搜索，我不需要给每个视频素材人为地打上标签，也不需要利用 OCR、正则去做匹配。...只需通过 AI 模型，优雅地提取图像和文本的特征向量，通过计算两者的向量相似度，就能返回到我想要的结果，听起来相当完美。...由于没有合适的数据存储方式，做数据库也需要一定开发量，因此我每次都需要重新计算一遍向量，繁琐、耗时又费力。 并且由于项目无法独立部署，导致无法通过前端页面来承载视频片段搜索的能力。...包括数据向量化、向量相似度比较、结果的召回三个主要流程。具体如下图所示。 首先上传视频，调用 Jina 的 Video Loader，对视频抽帧，并将数据存储到 DocArray 的块里。
匹配追踪的过程已经在匹配追踪算法（MP）简介中进行了简单介绍，下面是使用Python进行图像重建的实践。...MP算法Python版 MP算法原理： 算法假定输入信号与字典库中的原子在结构上具有一定的相关性，这种相关性通过信号与原子库中原子的内积表示，即内积越大，表示信号与字典库中的这个原子的相关性越大，因此可以使用这个原子来近似表示这个信号...当然这种表示会有误差，将表示误差称为信号残差，用原信号减去这个原子，得到残差，再通过计算相关性的方式从字典库中选出一个原子表示这个残差。...初始化：生成字典矩阵\mathrm{A}（这里使用离散余弦变换基DCT），残差r_0 = y，索引集\Lambda_0 = \emptyset，t=1....对于较大的图像，进行分块处理，使用im2col和col2im函数进行图像的分块和分块后的重建（参考：Python中如何实现im2col和col2im函数）。
Python探索性数据分析教程 介绍 每个数据科学家都必须掌握的最重要的技能之一是正确研究数据的能力。...3)可视化数据分布：条形图，直方图，箱型图等。 4)计算并可视化展示变量之间的相关性(关系)：热图 (heatmap)。...当基于多个数据集之间比较数据时，标准做法是使用（.shape）属性检查每个数据帧中的行数和列数。如图所示: ? 注意：左边是行数，右边是列数;(行、列)。...为了合并数据而没有错误，我们需要对齐 “state” 列的索引，以便在数据帧之间保持一致。我们通过对每个数据集中的 “state” 列进行排序，然后从 0 开始重置索引值: ?...计算并可视化相关性-Seaborn Heat Map ? 更强的关系由热图中的值表示，更接近于负值或正值。较弱的关系由接近于零的值表示。
它们可以帮助我们进行数据分析、数值计算、仿真建模等复杂任务。Python以其简洁的语法和丰富的库，成为科学计算领域的重要工具。...本文将详细介绍如何使用Python构建一个科学计算工具，并通过具体代码示例展示其实现过程。...数据处理与分析 在科学计算中，数据处理和分析是基础。我们可以使用Pandas库读取和处理数据，并进行基本的统计分析。...数据可视化 数据可视化是科学计算中不可或缺的一部分。我们可以使用Matplotlib库将数据以图表的形式展示出来。...，我们展示了如何使用Python构建一个集成数据处理、数值计算和可视化功能的科学计算工具。
为了进行候选帧检验，我们通常利用几何验证。利用极线约束来检验最好的匹配候选帧。而且利用直接索引的方式更快的计算对应点。...SIFT和SUFT的描述子是由浮点数组成的，经常需要计算欧式距离。 图像数据库 为了检测闭环，我们利用分层的单词和直接及反向索引组成图像数据库。...直接索引只计算属于一个word或者在第l层有共同根节点的对应点的特征来加速之间的几何验证。当一个新的图像添加到数据库直接索引更新,当获得了候选的匹配而且进行了几何验证，则可以存取直接索引。...每个图像的复杂度都是n^2 第二种技术是通过在k维(k-d)树中排列描述符向量来计算近似最近邻[7] 我们可以利用词袋加速特征匹配。因此，在向数据库添加图像时，我们在直接索引中存储节点和特征的列表。...下载2 在「计算机视觉工坊」公众号后台回复：计算机视觉，即可下载计算机视觉相关17本pdf书籍，包含计算机视觉算法、Python视觉实战、Opencv3.0学习等。
Bij为第i行第j列，v为块Bij的运动向量，s属于块Bij内所有点的集合， b为块边长（单位像素）。 我们根据MAD值来确定宏块之间的匹配度。...2）邻块参考 因为宏块相对于画面中的运动物体来说一般比较小，一个物体包含多个宏块的几率很大，所以宏块周围的邻块的运动向量有相当大的参考价值。同一帧内块与块之间的相关性比帧与帧之间的相关性大。...这样计算出的运动向量实际上是以插值帧为基准，能保证插值帧中每个16×16宏块中都能分配到唯一的插值块从而避免出空洞和重叠的块。...固定网格插值是从计算出的运动向量的二分之一处采样，再插值带当前块对应的位置中。固定网格插值法插出的插值帧每一个像素都有且唯一的数据填充，不存在空洞和重叠问题。...亚像素插值 使用单向双边运动估计计算出的结果是全运动向量是从当前帧到前一帧的距离（或者反过来），中间插值时需要使用半运动向量来移动，即 ，当运动向量为奇数时，半运动向量则出现小数部分。
引言 让我们回顾一下使用 H.265/HEVC 系统编码时处理视频帧的主要步骤（图 1）。第一步通常称为 "块划分"，将帧划分为称为 CU（编码单元）的块。...第二步是使用空间预测（Intra）或时间预测（Inter）对每个块内的图像进行预测。在进行时间预测时，CU 块可被划分为称为 PU（预测单元）的子块，每个子块都有自己的运动矢量。...图 1.H.265/HEVC 系统中视频帧编码的主要阶段 然后对残差信号的频谱傅里叶系数进行逐级量化。最后，将四个阶段中每个阶段所执行的所有操作的数据发送到熵编码器的输入端。...这些数据稍后可用于还原编码图像。熵编码器使用上下文自适应二进制算术编码 (CABAC) 算法对输入数据进行额外的无损压缩。 本文旨在解释视频图像在第三步压缩时的情况。为什么要使用离散（余弦）变换？...和 像素值的直方图 卡尔胡宁-洛埃夫变换将向量转化为向量坐标为 图 5 所示向量的散点图（摘自本书）显示向量的坐标之间没有相关性。
，是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。...光流的研究是利用图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“运动”。研究光流场的目的就是为了从图片序列中近似得到不能直接得到的运动场。...同时也是判断使用光流法的使用条件，光流法主要分为两种，计算部分像素运动的：稀疏光流，以Lucas-Kanade为代表，计算所有像素运动的：稠密光流。下面将结合代码具体理解。...，这个向量可以是用来作为光流算法的输入特征点，也是光流算法在当前帧找到特征点的新位置（浮点数） status 标志：在当前帧当中发现的特征点标志status==1，否则为0 err ：向量中的每个特征对应的错误率...下面附上代码： 读取视频第一帧，检测角点，然后使用K-L算法来迭代跟踪每个角点在每一帧的位置信息，最后画出运动轨迹。
你使用的大多数数据集将是所谓的数据帧（DataFrame）。你可能已经熟悉这个术语，它也用于其他语言，但是如果没有，数据帧通常就像电子表格一样，拥有列和行，这就是它了！...这两者之间的主要区别仅仅是索引的延续，但是它们共享同一列。 现在他们已经成为单个数据帧。 然而我们这里，我们对添加列而不是行感到好奇。...在这种情况下，我们将使用.join，因为 Quandl 模块将数据返回给我们，实际索引为Date。 通常情况下，你可能不会得到这个，它只是索引为常规数字的数据帧。...我们可以使用 Pandas 很容易地收集相关性和协方差信息。相关性和协方差是两个非常相似的话题，经常被混淆。相关不是因果关系，相关性几乎总是包含在协方差计算中用于归一化。...通常，充满NaN数据的行来自你在数据集上执行的计算，并且数据没有真的丢失，只是你的公式不可用。在大多数情况下，你至少需要删除所有完全是NaN的行，并且在很多情况下，你只希望删除任何具有NaN数据的行。
使用 NumPy 时，对行和列索引的控制不多； 但是对于一个序列，该序列中的每个元素都必须具有唯一的索引，名称，键，但是您需要考虑一下。...也就是说，如果要基于索引选择行，而要基于整数位置选择列，请首先使用loc方法选择行，然后使用iloc方法选择列。 执行此操作时，如何选择数据帧的元素没有任何歧义。 如果您只想选择一列怎么办？...必须牢记的是，涉及数据帧的算法首先应用于数据帧的列，然后再应用于数据帧的行。 因此，数据帧中的列将与单个标量，具有与该列同名的索引的序列元素或其他涉及的数据帧中的列匹配。...如果有序列或数据帧的元素找不到匹配项，则会生成新列，对应于不匹配的元素或列，并填充 Nan。 数据帧和向量化 向量化可以应用于数据帧。...我们可以使用sort_index方法重新排列数据帧的行，以使行索引按顺序排列。 我们还可以通过将sort_index的访问参数设置为1来对列进行排序。
数值和科学计算 – NumPy 和 SciPy NumPy 是使用 Python 进行科学计算的基础工具箱，并且包含在大多数现代 Python 发行版中 。...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。...一个数据帧代表一个或多个按索引标签对齐的Series对象。 每个序列将是数据帧中的一列，并且每个列都可以具有关联的名称。...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。...通过扩展来添加和替换行 也可以使用.loc属性将行添加到DataFrame。 .loc的参数指定要放置行的索引标签。 如果标签不存在，则使用给定的索引标签将值附加到数据帧。
用户交互指标等等，这样可以记录视频的哪些部分是最相关的，以及它们保持相关性的时间。所有这些步骤都有助于创建视频内容的可搜索索引。...我们搜索引擎的架构将包括 3 个独立的索引： 视频场景索引：哪些场景属于特定视频 场景嵌入索引：保存特定的场景数据 视频元数据索引：保存视频的元数据。...我们将首先将视频中所有计算出的元数据以及视频的唯一标识符，插入到元数据索引中，这一步都是现成的，非常简单。...通过这个搜索引擎使用户可以轻松地找到相关的视频，最主要的是我们并不需要大量的预处理或特征工程。 那么我们还能有什么改进呢？ 使用场景的时间戳来确定最佳场景。 修改预测让他在计算集群上运行。...使用向量搜索引擎，例如Milvus 替代LevelDB 在索引的基础上建立推荐系统 等等 最后： 可以在这里找到本文的代码:https://github.com/GuyARoss/CLIP-video-search
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 NumPy是Python中用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理。...数组的切片操作 我们可以像python列表操作那样对NumPy数组进行索引和切片，如下图所示： 聚合函数 NumPy为我们带来的便利还有聚合函数，聚合函数可以将数据进行压缩，统计数组中的一些特征值：...可以将此操作图解为如下所示： 矩阵的切片和聚合 索引和切片功能在操作矩阵时变得更加有用。可以在不同维度上使用索引操作来对数据进行切片。...我们可以像聚合向量一样聚合矩阵： 不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用axis参数指定行和列的聚合： 矩阵的转置和重构 处理矩阵时经常需要对矩阵进行转置操作，常见的情况如计算两个矩阵的点积。...电子表格中的每个工作表都可以是自己的变量。python中类似的结构是pandas数据帧（dataframe），它实际上使用NumPy来构建的。 音频和时间序列 音频文件是一维样本数组。
在使用Mantel Test分析环境因子与微生物群落结构之间的相关性时，通常对微生物群落OTU数据矩阵使用Bray-Curtis相异度（Bray-Curtis dissimilarity）来计算微生物群落结构之间的差异性...Mantel Test的分析过程主要包括：分别使用各自的距离公式计算两个数据矩阵的距离矩阵，然后将两个距离矩阵进行压缩得到两个压缩距离列，然后计算这两列的相关性（一般都采用皮尔逊pearson相关性指数...算法讲解 Mantel Test算法的讲解使用Python语言实现，编程语言只是工具，与算法概念无关，选择Python只是因为这门语言我比较顺手~ 数据准备 正如上面的讲解所说，Mantel Test是对两个数据矩阵之间的相关性进行分析...举个栗子，我想要对一个微生物数据矩阵、一个环境因子数据矩阵进行分析： 微生物OTU矩阵 环境因子矩阵 注意看，上方就是两个进行检验的矩阵，需要注意的是，两个数据矩阵的行索引应该是相互对应的。...在得到两个距离向量之后，就可以使用Pearson相关系数来反应两个距离向量之间的相关性。 而且我本人经过检验（R、Python），确实是这么一回事儿。
，通常在每个时间采样间隔中，两个场（分别由奇数行、偶数行构成）都进行采样。...选择转换算法取决于一系列准则： 转换域中的数据应该是： 去相关的，也就是说，这些数据应该分离到最小相关性的分量中 紧凑的，大部分的Energy应该集中到数据的一小部分数值中 转换必须是可逆的 转换对计算资源的需求必须是可容忍的...prediction 帧内预测模式，或者引用索引+移动向量 Sub-MB prediction 引用索引+移动向量 Residual data RB CAVLCRB CABAC 包含一系列残余块，具体内容取决于...dataPCM头、宏块头、 预测、转换系数MB prediction 帧内预测模式，或者引用索引+移动向量Sub-MB prediction 引用索引+移动向量Residual data RB CAVLC...数据分区切片 该特性将切片分为三个区：NAL头 A分区：包含切片头、每个宏块的头 B分区：包含帧内预测的残余数据、SI切片宏块 C分区：包含帧间预测的残余数据、SP切片宏块 每个分区都是独立的NAL
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