但是2017年，Web技术迅速演变，从而使用户期望也进一步发展。现在是我们重新思考整个开发者流程的时候了，这也为我们重新思考我们的技术栈提供了一个机会。...这些封装的组件管理自己的状态，因为组件逻辑是用 JavaScript 而不是模板编写的，你可以轻松地通过应用程序传递丰富的数据，而不用担心 DOM 中的状态。...使用 React，你应该永远记住，它实际上并不是一个 JS 框架，而是一个用于渲染视图的库。...是什么使得 React 与众不同 React 本身不是一个框架。如前所述，它应该被认为是视图渲染引擎或组件模型。 React 提供可重复使用的可配置组件，让您快速入门。...例如，React 使用单向数据绑定，其中数据流仅以单一方式进行。因此，你将需要始终关注数据发生变化的地方，使其在大型应用程序中更容易进行调试。
但是2017年，Web技术迅速演变，从而使用户期望也进一步发展。现在是我们重新思考整个开发者流程的时候了，这也为我们重新思考我们的技术栈提供了一个机会。...这些封装的组件管理自己的状态，因为组件逻辑是用 JavaScript 而不是模板编写的，你可以轻松地通过应用程序传递丰富的数据，而不用担心 DOM 中的状态。...使用 React，你应该永远记住，它实际上并不是一个 JS 框架，而是一个用于渲染视图的库。...是什么使得 React 与众不同 React 本身不是一个框架。如前所述，它应该被认为是视图渲染引擎或组件模型。 React 提供可重复使用的可配置组件，让您快速入门。...结论 当你考虑转向使用 React 或基于 React 构建时，了解你的数据以及你希望将如何发展是你在迈步前进之前必须弄清楚的。例如，React 使用单向数据绑定，其中数据流仅以单一方式进行。
在进一步分析为什么MySQL数据库索引选择使用B+树之前，我相信很多小伙伴对数据结构中的树还是有些许模糊的，因此我们由浅入深一步步探讨树的演进过程，在一步步引出B树以及为什么MySQL数据库索引选择使用...（2）局限性 由于维护这种高度平衡所付出的代价比从中获得的效率收益还大，故而实际的应用不多，更多的地方是用追求局部而不是非常严格整体平衡的红黑树。...B+树 （1）简介 B+树是应文件系统所需而产生的一种B树的变形树（文件的目录一级一级索引，只有最底层的叶子节点（文件）保存数据）非叶子节点只保存索引，不保存实际的数据，数据都保存在叶子节点中，这不就是文件系统文件的查找吗...因为查找操作CPU的时间在B-树上是O(mlogtn)=O(lgn(m/lgt))，而m/lgt>1；所以m较大时O(mlogtn)比平衡二叉树的操作时间大得多。因此在内存中使用B树必须取较小的m。...2、B+树的查询效率更加稳定：由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。
小编使用的dialog是如下： var d = top.dialog({ title: '【哈哈】查询结果', url:'${base}/commonDig/appl?
versicolor 20.48101 virginica 20.79102 virginica 15.662.select()按列筛选按列号筛选select(test,1)意为筛选出，test数据框中的第一列...1.4 versicolor4 6.4 3.2 4.5 1.5 versicolor4.arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序...arrange()#默认从小到大排序所以arrange(test, Sepal.Length)，意为在test数据框中，将Sepal.Length一列从小到大排序> arrange(test, Sepal.Length...1.管道（cmd+shift+M）%>% 上述summarise(group_by(test, Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))可使用%>%...102 2 203 3 304 4 40> test2 x y1 5 502 6 60> test3 z1 1002 2003 3004 400bind_rows()函数需要两个表格列数相同，而bind_cols
上面操作不难发现，这两个向量值相同，并共享内存地址，说明它们指向相同的数据，而赋值操作并没有自动复制数据。 但当我们对其中一个变量进行修改之后，其立刻制作了副本。...数据框的每一列实际绑定到一个对象上。如果y <- x， 则修改y的某一列会对y进行浅拷贝， 然后仅该列被制作了副本并被修改， 其它未修改的列仍与x共用值对象。...但是如果修改数据框y的一行， 因为这涉及到所有列， 所以整个数据框的所有列都会制作副本。 环境 环境是一组名称组成的对象。对于R 来说，环境作为一个数据结构与有名的列表相似。...我们使用new.env()函数创建一个新环境： e1 <- new.env() e2 <- rlang::env( a = 3, b = TRUE, c = 5 ) 或者用rlang::...小小的总结 个人觉得，大部分生信相关的工作，或者说是数据科学从业者的工作，应该都使用不到这些更深入的编程思想。
问题描述 1、使用虚拟机安装linux系统时，为什么要先选择稍后安装操作系统，而不是选择RHEL 7系统镜像光盘？...问题解答 1、答：直接选用RHEL 7 系统镜像，虚拟机VMware Workstation会使用内置的安装向导自动进行安装，安装出来的系统和进行实验系统环境有所不同。
标签：机器学习 作者前言 我使用Iris数据集训练了一系列机器学习模型，从数据中的极端值合成了新数据点，并测试了许多机器学习模型来绘制出决策边界，这些模型可根据这些边界在2D空间中进行预测，这对于阐明目的和了解不同机器学习模型如何进行预测会很有帮助...我使用的iris数据集包含有关英国统计员Ronald Fisher在1936年收集的3种不同植物变量的信息。...该数据集包含4种植物物种的不同特征，这些特征可区分33种不同物种（Setosa，Virginica和Versicolor）。但是，我的问题需要一个二元分类问题，而不是一个多分类问题。...我首先采用ggplot来绘制数据，以下储存的ggplot对象中，每个图仅更改x和y变量选择。...看起来Random Forest模型会过拟合一些数据，而XGBoost和LightGBM模型能够得到更好且更通用的决策边界。Keras神经网络的性能较差，因为还没有训练到位。
在R中，library函数的表现有点特殊，传给它的参数变量不是类似于常规R表达式的即时执行，而是像是被‘冻结’了一样。...在rlang包中，expr函数类似于expression函数（expr函数暂停后的代码对象是call，基本上和expression是一个意思就行，以下统一使用expression），而eval_tidy...只不过此时它依然是冻结状态，使用eval或者eval_tidy即可执行它，然后ggplot2包就被导入了。 而!!!...等操作符是rlang定义的操作符，list函数并不支持。为了解决这个问题，可以使用rlang定义的list2函数，它类似于list函数，只不过宽容度更高。 eval(expr(list(!!...是没有引号包括的，不是一个字符串。
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。...二、数据帧基本操作 在本章中，我们将介绍以下主题： 选择数据帧的多个列 用方法选择列 明智地排序列名称 处理整个数据帧 将数据帧方法链接在一起 将运算符与数据帧一起使用 比较缺失值 转换数据帧操作的方向...如果将列表传递给索引运算符，它将以指定顺序返回列表中所有列的数据帧。 步骤 2 显示了如何选择单个列作为数据帧而不是序列。 最常见的是，使用字符串选择单个列，从而得到一个序列。...此秘籍将与整个数据帧相同。 第 2 步显示了如何按单个列对数据帧进行排序，这并不是我们想要的。 步骤 3 同时对多个列进行排序。...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。
该客户源站吐流前面几秒钟都是音频数据，并且header信息里面也没有视频帧，当达到阈值退出时。...可能只分析到了音频帧，以至于后面即使来了是视频帧，ffmpeg也会将其丢弃，最后导致推到目的站的流是纯音频的。 到此也可以猜到了，我们的改动主要在第二处break处了了。...在实际项目中，在确定了有两条流的情况下，我们将音频帧的分析帧数设置为10，视频帧设置为2. 当然这个值的选择参考意义可能不是特别大。用户可以根据不同的需求，自己设置，然后进行测试。...优化前的数据 image.png 图6是优化前的转拉耗时，总共有记录590条，此处只截图了其中50条记录。图中总共有4列数据时间，单位都是ms。...优化后的数据 image.png 同样我们也贴上优化后的50次转拉耗时，第一列是流id，可以不管。后面的4列和优化前的4列一一对应。
总之，GOP 不是越大越好，也不是越小越好，需要根据实际的场景来选择。...# H264 码流结构 # 码流格式 Annexb 格式 使用起始码来表示一个编码数据的开始，其本身不是图像编码的内容，只是用来分隔用的 起始码有两种，一种是 4 字节的“00 00 00 01”，一种是...Slice NALU 由 NALU Header 和 NALU Data 组成，其中 NALU Data 里面就是 Slice 数据，而 Slice 数据又是由 Slice Header 和 Slice...宏块，也就是说当前 Slice 就是一帧的第一个 Slice 如果 first_mb_in_slice 的值不等于 0，就代表了当前 Slice 不是一帧的第一个 Slice 使用同样的方式一直往下找...# 帧间模式选择 编码块帧间模式的选择其实就是参考帧的选择、运动矢量的确定，以及块大小（也就是块划分的方式）的选择，如果 SKIP 单独拿出来算的话就再加上一个判断是不是 SKIP 模式。
索引数据框中的某一列 df$A可以索引数据框df中列名为A的列的所有值。那么假如列名是一个R对象怎么做？...library(ggplot2) ggplot(data=df, aes(x=A, y=B)) + geom_point() 如下：就需要使用sym和!!了，都来源于rlang包。...的使用 # ggplot_points <- function(data, xvariable, yvariable){ xvariable_en <- sym(xvariable) yvariable_en...df) ## ## Coefficients: ## (Intercept) B ## 1.192e-15 5.000e-01 当然下面这个“神奇”的写法也可以，整个表达式构建一个字符串
当然，这个附加的数不是随意的，它要使所生成的新帧能与发送端和接收端共同选定的某个特定数值整除（注意，这里不是直接采用二进制除法，而是采用 “模2除法”）。...因为在发送端发送数据帧之前就已通过附加一个数，做了“去余”处理（也就已经能整除了），所以结果应该是没有余数。如果有余数，则表明该帧在传输过程中出现了差错。...具体来说，CRC校验原理就是以下几个步骤： 先选择（可以随机选择，也可按标准选择，具体在后面介绍）一个用于在接收端进行校验时，对接收的帧进行“模2除法”运算的除数（是二进制比较特串，通常是以多项方式表示...再把这个校验码附加在原数据帧（就是m位的帧，注意不是在后面形成的m+k-1位的帧）后面，构建一个新帧发送到接收端，最后在接收端再把这个新帧以“模2除法”方式除以前面选择的除数，如果没有余数，则表明该帧在传输过程中没出错...前者可以随机选择，也可按国际上通行的标准选择，但最高位和最低位必须均为“1”，如在IBM的SDLC（同步数据链路控制）规程中使用的CRC-16（也就是这个除数一共是17位，这样的话，得到的余数的位数就是
强大的差错检测码 将数据比特 D, 看成是二进制的数据 生成多项式G：双方协商r+1位模式（r次方） 生成和检查所使用的位模式 目标: 选择r位 CRC附加位R，使得 正好被...(no CD) 如果侦测到信道忙碌，那么 选择一个随机 回退值，并在信道空闲时递减该值；如果 信道忙碌，回退值不会变化 到数到0时（只生在信道闲时）发送整个帧 如果没有收到ACK, 增加回退值，重复...：放弃当前的发送，避免了信道的浪费于无用冲突帧的发送 代价不昂贵 WLAN : CA 无法CD，一旦发送就必须发完，如冲突信道浪费严重，代价高昂 思想：****尽量事先避免冲突，而不是在发生冲突时放弃然后重发...• A,B选择了随机回退值 • 一个节点如A胜利了，发送 • 而B节点收不到，顺利count down到0 发送 • A,B的发送在C附近形成了干扰 选择了非常靠近的随机回退值： • A,B选择的值非常近...• A到0后发送 • 但是这个信号还没到达B时 • B也到0了，发送 • 冲突 冲突避免 思想: 允许发送方“预约”信道，而不是随机访问该信道: 避免长数据帧的冲突（可选项） 发送方首先使用
ROM；而SLICEM除6bit读地址输入和1bit数据输出外，还有6bit的写地址输入（图1.2中W6:W1）和1bit的写数据使能（图1.2中WEN），2bit的写数据输入（DI1和DI2），这也是...，Virtex-5一列CLB中，CLB数量是20），这也是为什么要使用RMW（read-modify-write）的思想，也就是想配置1个LUT，需要先把这个LUT对应的4个帧读出来，修改该LUT对应的内容后...图1.8 Virtex-5配置帧格式 细心的读者可以发现，图1.8中一个配置帧包含41个word，而一列SLICE包含20个SLICE，2个word可以配置一个SLICE的4个LUT，怎么多出了一个word...，地址是相同的，另外，CLB、BRAM、DSP等列是统一编址的，列地址可以利用Viavdo软件，通过TCL命令提取出来；bit6-bit0是选择具体某一帧的地址，由图1.8可知，配置1个CLB（或者说配置一列...2.7系列FPGA配置帧格式与寻址格式 7系列FPGA配置帧格式与图1.8基本类似，但是由于7系列FPGA一列CLB由50个CLB组成（而Virtex-5为20个），因此一个7系列FPGA配置帧包含101
数据丢失的原因很多，包括传感器故障、数据过时、数据管理不当，甚至人为错误。丢失的数据可能以单个值、一个要素中的多个值或整个要素丢失的形式出现。...如果丢失的数据是由数据帧中的非NaN表示的，那么应该使用np.NaN将其转换为NaN，如下所示。...在下面的示例中，我们可以看到数据帧中的每个特性都有不同的计数。这提供了并非所有值都存在的初始指示。 我们可以进一步使用.info（）方法。这将返回数据帧的摘要以及非空值的计数。...条形图 条形图提供了一个简单的绘图，其中每个条形图表示数据帧中的一列。条形图的高度表示该列的完整程度，即存在多少个非空值。...矩阵图 如果使用深度相关数据或时间序列数据，矩阵图是一个很好的工具。它为每一列提供颜色填充。有数据时，绘图以灰色（或您选择的颜色）显示，没有数据时，绘图以白色显示。
当前，全网范围内主要精品视频主要来自于 MCN 机构，一些公司为了更快更好地去覆盖全网内容，会选择和内容代理合作，而代理手上会有很多重复的版权内容，导致重复内容出现。另外，搬运类视频也会产生重复内容。...从压测数据可以看出，单实例只能支持几百万的向量检索，也就是几十万的视频样本。虽然这种单机部署也会有它的一些优势，比如说部署起来非常简单，使用方便等等。但是对于全局去重的业务不合适的。...我们选择使用 Mishards 插件来搭建分布式集群，通过不断地加入 Milvus 实例，来分担每个实例的查询数量，提升整个集群的吞吐量。...通过这样主备切换，我们解决了索引构建期间无法正常写数据的问题。 整个集群的样本数据量越来越大，集群的吞吐量会随着时间的迁移而变小。为了控制整个集群的吞吐量，我们选择通过业务上的一些规则进行了分支。...在召回的时候，选择该视频所在分区相近的几个分区进行查询。通过这样一种方式，我们对整个比对的数量进行了严格控制，从而保证了检索效率。以上就是我们基于 Milvus 数据库所做的系统设计和性能优化。
这种数据结构，就是索引。 索引的存储分类 索引是在MYSQL的存储引擎层中实现的，而不是在服务层实现的。所以每种存储引擎的索引都不一定完全相同，也不是所有的存储引擎都支持所有的索引类型。...可以考虑使用索引的主要有 两种类型的列：在where子句中出现的列，在join子句中出现的列，而不是在SELECT关键字后选择列表的列 索引列的基数越大，索引的效果越好。...这样就增加了找到行而不用读取索引中较多快的可能性。 利用最左前缀 三 索引选择注意事项 既然索引可以加快查询速度，那么是不是只要是查询语句需要，就建上索引？答案是否定的。...匹配最左前缀 上表中的索引可用于查找所有姓为 Allen 的人，即只使用索引的第一列。 匹配列前缀 只匹配某一列的值的开头部分。例如上表的索引可用于查找所有以 J 开头的姓的人。...这里也只使用了索引的第一列。 匹配范围值 例如上表中的索引可用于查找姓在 Allen 和 Barrymore 之间的人。这里也只使用了索引的第一列。
然而，大多数大规模的预训练模型都是为静态图像量身定制的，而不是动态视频。 VideoBERT是第一个应用BERT来学习视频文本对的联合嵌入的方法。...现有的预训练模型都是在YouCook2和MSR-VTT数据集上进行的评估。YouCook2只关注烹饪视频，而MSR-VTT中的标题非常简单。...单词Mask是通过用特殊的[MASK] token 来替换一个单词，通过将帧特征向量替换为零向量来实现帧Mask。 作者每次只mask一种模态，同时保持另一种模态的完整。...版本，而不是直接回归mask视觉特征的真实值。...作者随机选择15%的帧进行打乱，目标是重建它们的原始时间顺序，记为，其中。作者将FOM表示为一个分类问题，其中t是重排序帧的ground-truth标签。
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