单纯从数据的角度很难发现其中的趋势和联系，而将数据点绘制成图表后趋势和联系就会变的清晰起来。对于有明显时间维度的数据，我们选择使用折线图。...经过以上这些对比，我们可以说广告曝光量和费用成本之间有一些相关关系，但这种方法在整个分析过程和解释上过于复杂，如果换成复杂一点的数据或者相关度较低的数据就会出现很多问题。 比折线图更直观的是散点图。...在实际工作中不需要按下面的方法来计算，可以通过Excel中COVAR()函数直接获得两组数据的协方差值。 协方差只能对两组数据进行相关性分析，当有两组以上数据时就需要使用协方差矩阵。...下面是三组数据x，y，z，的协方差矩阵计算公式。 协方差通过数字衡量变量间的相关性，正值表示正相关，负值表示负相关。但无法对相关的密切程度进行度量。...当我们面对多个变量时，无法通过协方差来说明那两组数据的相关性最高。要衡量和对比相关性的密切程度，就需要使用下一个方法：相关系数。, 3，相关系数 第三个相关分析方法是相关系数。
读写实例 读写方式有两种，一种是用ASSIC 方式，另外一直是十六进制 1....读写D7000 寄存器为例子 7000 的十六进制表示方式为 001B58，分配了三个字节，需要倒叙转换581B00 如下指令为读取D7000指令 发送：50 00 00 FF FF 03 00...：0C00 请求数据长度计算为之后的所有数据 时钟 ：0100 表示等待PLC响应的timeout时间 高低位互换，实际为0001 即最大等待时间250ms*1=0.25秒 指令：0104 实际为0401...即为批量读取 （后面单独列出指令） 子指令：0000 值是0表示按字读取(1个字=16位),如果值是1就按位读取 首地址：58 1B 00 实际为001B58 十进制为7000 软元件：表示读取PLC寄存器的类型...网络编号：00 PLC编号：FF IO编号：FF03 模块站号：00 应答数据长度：0400 实际为0004 即为4 异常代码：0000 如果正常的话，就是0000 应答数据：0C00 实际为000C
对于CAN总线来说，当数据帧大于标准的8字节时，可以借助高层协议实现数据分段和传输。 CAN协议规定标准帧和扩展帧中数据段的长度为最大8字节。...这一限制是由于CAN协议的设计初衷是用于实时性要求较高的系统，如汽车电子、工业控制等，数据帧短小有助于降低总线负载，提高传输效率。...针对这一限制，工业界开发了一些高层协议来支持长数据帧的分段传输和重组。...关键点：数据通过多个帧分段传输，每帧包含索引和子索引信息。 块传输（Block Transfer）：更高效的方式，允许批量传输多个数据帧。 使用场景：适合设备配置、参数设置等需要传输大数据的场景。...那么如何选择适合的协议？我认为主要有几点区分： 实时性要求高： ISO-TP由于有流控机制，效率稍低，适合诊断或非实时场景。如果需要高实时性，可以设计自定义的轻量级协议。
程序大部分的执行过程都是在处理个别极端的情况。只有小部分在进行实际有效的操作。这就是软件工程中所谓的“8比2”关系。...由于有可能要同接收多个数据帧，而根据CAN总线遥通信协议，高优先级的报文将抢占总线，则有可能在接收一个低优先级且被分为 好几段发送的数据帧时，被一个优先级高的数据帧打断。...这样会出现同时接收到多个数据帧中的数据包，因而需要有个接收队列对同时接收的数据帧进行管理。...当有新的数据包到来时，应根据addr(通讯地址)，mode（通讯方式），index（数据包的序号）来判断是否是新的数据帧。...如果是，则开辟新的 frame_node；否则如果已有相应的帧节点存地，则将数据附加到该帧的末尾；在插入数据的同时，应该检查接收包的序号是否正确，如不正确将丢弃这包 数据。
前言 线性表 是一种应用广泛和最为基础的数据结构 线性表的特征：对非空表，a(0)是表头，无前驱；a(n-1)是表尾，无后继；其它的每个元素a(i)有且仅有一个直接前驱a(i-1)和一个直接后继a(i+...1) 线性表在计算机存储器中的表示一般有两种形式，一种是 顺序映象，一种是 链式映象 有一个网站 VisuAlgo 能将数据结构进行可视化展示 这里分享一下我在学习线性表过程中的一些笔记，前面一篇用C语言实现了一个简单的单链表...p->next=r->next; p->prev=r; if(r->next)r->next->prev=p; //对于链尾情况的特殊照顾 r->next=p; //挂接新节点，这个过程的关键就是前置结点的...\n"); return 0; } else return -1; } int delNode(DP const head,int pos) //在列表中指定的位置删除一个节点 {...)return res; //操作前进行一下检查，判断此表是否为空 for(r=head->next;r;r=r->next) //遍历表中所有节点 { if(r->score >
这也是培养对数据的兴趣并建立一些初步问题以尝试回答的好方法。 幸运的是，Python有一些库，这些库为我们提供了快速有效地查看相关性所需的工具。...使用Python查找相关性 让我们看一个更大的数据集，看看使用Python查找相关性有多容易。...这个数据集包含哪些电影是什么流媒体平台的数据。它还包括关于每部电影的一些不同的描述，例如名称、时长、IMDB 分数等。 导入和清理 我们将首先导入数据集并使用pandas将其转换为数据帧。...使用core方法 使用Pandas 的core方法，我们可以看到数据帧中所有数值列的相关性。因为这是一个方法，我们所要做的就是在DataFrame上调用它。返回值将是一个显示相关性的新数据帧。...如果我们打算使用这些数据来建立一个模型，那么最好在将其分解为测试和训练数据之前对其进行随机化。 看起来Netflix有更新的电影。这可能是一个有待探索的假设。
>x*scale,r->y*scale), cvPoint((r->x+r->width)*scale,(r->y+r->height)*scale), colors[i%8]); }...>x + r->width*0.5)*scale); center.y = cvRound((r->y + r->height*0.5)*scale); radius =...QVideoFrame)), Qt::QueuedConnection); } /*配置摄像头捕 QCamera *camera; QVideoProbe *m_pProbe;获模式为帧捕获模式...RGB格式 函数参数: unsigned char *yuv_buffer: YUV源数据 unsigned char *rgb_buffer: 转换之后的RGB数据 int iWidth,int iHeight...on_pushButton_update_clicked() { UpdateVideoAudiodDevice(ui->comboBox_video_0,ui->plainTextEdit_log_0); } /*刷新本机可以的音频设备列表
我们在公共数据集上测试了所提出的系统，并将其与许多最新的VIO系统进行了比较。实验结果表明，我们提出的系统不仅能够产生准确的跟踪结果，而且能够以更为稳健的方式实现。...这样，只有在最后一个子帧窗口中观察到的新地标以及这些子帧的状态会被优化。 包含R-帧的最后一个子帧窗口的处理：如果最后一个子帧窗口中填满了R-帧，则会处理一系列预积分，以更好地估计IMU偏差。...R-型子帧窗口的压缩：如果R-帧的数量太多，将会导致求解速度变慢。因此，当R-帧的总数超过一定阈值时，会对子帧窗口进行压缩。此时，选择部分R-帧进行压缩，并使用它们之间的预积分来提高求解速度。...我们的手工场景包括静态背景和前景的移动物体，有些物体偶尔会遮挡视野的大部分区域，以测试IMU-PARSAC的能力。...表4显示了3种算法的绝对位置误差（APE）（以毫米为单位）及其相应的鲁棒性值，较小的值表示性能更好。与ARKit和ARCore相比，在典型的相机运动静态场景中，我们的系统有稍大的APE。
，常见的有 16 位 channel 通道数，该参数为 1 表示单声道，2 表示立体声，大于 2 表示多声道 rate 采样率，每秒钟采样次数，该次数是针对帧而言。...frame 帧，记录了一个声音单元，其长度为样本长度与通道数的乘积。 period size 每次硬件中断处理音频数据的帧数。...period count 处理完一个 buffer 数据所需的硬件中断次数。...交错模式 一种音频数据记录模式，数据以连续帧形式存放 (帧 1_L, 帧 1_R, 帧 2_L, 帧 2_R, —)。...非交错模式 一种音频数据记录模式，数据是以连续通道形式存放 (L-帧 1, L-帧 2, —, R-帧 2, R-帧 2, —)。
在 Hadoop 中，ACL（访问控制列表）机制用于控制用户对文件和目录的访问权限。...Hadoop 的 ACL 机制通过扩展传统的 Unix 文件权限模型，提供了更细粒度的访问控制，从而增强了数据的安全性。以下是 Hadoop 中 ACL 机制的实现和对数据安全性的保障：1....ACL 对数据安全性的保障细粒度访问控制：ACL 允许为特定用户或组设置独立的权限，从而实现更细粒度的访问控制。这有助于防止未经授权的用户访问敏感数据。...权限继承：目录的 ACL 条目可以继承给其子目录和文件，确保整个目录树的权限一致性。权限覆盖：ACL 条目可以覆盖默认的文件和目录权限，提供更灵活的访问控制策略。...审计和监控：通过日志记录和监控工具，可以跟踪和审计 ACL 的变更历史，确保数据访问的透明性和可追溯性。4.
>next = p; r = r->next;//r=p; } system("pause"); system("cls"); return h; } 2.写第二个子函数output()完成逐个显示学生表中所有学生的相关信息操作...五、测试结果 1、输入n个数，输入学生姓名，学号，成绩；2、输出单链表；3、对单链表数据进行查找；4、对单链表按位置查找；5、插入指定位置学生信息；6、删除指定位置的学生记录；7、统计表中学生个数。...数据测试如下截图： （1）输入n个数，输入学生姓名，学号，成绩 （2）输出单链表 （3）对单链表数据进行查找 （4）对单链表按位置查找 （5）插入指定位置学生信息...>next = p; r = r->next;//r=p; } system("pause"); system("cls"); return h; } //2、输出函数——遍历这个链表，从前向后逐个输出每个结点的数据域的内容...，大二不需要了发出来分享一下，有需要的自取哈O(∩_∩)O
数据准备 我们的第一步是加载作为LDA输出的主题矩阵。LDA有两个输出：字主题矩阵和文档主题矩阵。...LDA不同，我运行了一个“以作者为中心”的LDA，其中所有作者的摘要被合并并被视为每个作者的一个文档。...cor_threshold <- .2 接下来，我们使用相关矩阵来创建igraph数据结构，删除所有具有小于20％最小阈值相关性的边。...为此，我们将igraph结构转换为visNetwork数据结构，然后将列表分成两个数据帧：节点和边缘。...第一个下拉列表允许您按名称查找任何主题（按单词概率排名前五个单词）。 第二个下拉列表突出显示了我们算法中检测到的社区。
背景与挑战 当前的文本到视频检索（T2VR）方法通常是在面向视频描述生成任务的数据集（如MSVD、MSR-VTT和VATEX）上训练和测试的。...这些数据集存在共同的特性，即其包含的视频通常是以较短的持续时间进行预剪辑得到，同时提供的对应文本能充分描述视频内容的要点。因此，在此类数据集中所给出的文本-视频对呈完全相关的关系。...在测试阶段，作者同时使用片段尺度相似度和帧尺度相似度以不同权重共同度量文本和视频间的最终相似度： 3....3.2 分组性能对比实验 由于在上述的性能对比实验中仅反映了模型检索数据集中所有文本-视频对的整体性能，为了在更加细粒度的方面探索各模型对不同相关性的文本-视频对的检索性能，作者定义了片段时长/视频时长比...根据M/V的大小，作者将TVR数据集上的10895个测试查询文本分为六组，并报告了在不同分组上的性能。 作者所提出的模型在所有分组中始终表现最好。
以下是NGINX MP4模块的优势： 快速启动时间：通过预读取视频文件的元数据，NGINX MP4模块实现了快速的启动时间。用户请求播放视频时，只需加载视频的元数据，无需等待整个视频文件加载完毕。...NGX_HTTP_LOC_CONF_OFFSET, offsetof(ngx_http_mp4_conf_t, start_key_frame), NULL }, 这个指令设置是否将视频起始帧对齐到最近的关键帧开始发送数据...# 对应当前的http request对象 ngx_array_t trak; # mp4包含的track列表,引用traks，最多2个 ngx_http_mp4..._trak_t traks[2]; # mp4包含的track列表 size_t ftyp_size; # ftyp atom...本篇到此结束，关于moov元素的分析、stbl视频帧索引的调整部分的内容将在下篇进行分析介绍。
主要有两种相关性被捕获以构建动态图。 ? 图 1：搜索空间示意图。这里Ⓧ表示矩阵乘法。⊕是逐元素求和。有八个用于生成图形的功能模块。每个模块的贡献都作为结构参数被考虑。...因此，作者引入两个时间卷积来提取每个节点的时间信息，然后再用等式（7）计算节点相关性。这样，当计算节点连接时，就会涉及到相邻帧之间的节点交互。...注意，此处的时间表示相关性与时间注意力机制不同，后者将较高的权重赋予相对重要的帧。相反，这里捕获时间信息以更好地生成空间图。为此，我们还引入了高斯函数，如等式（7）中所示，以计算节点相关性。...实 验 为了评估模型的性能，作者在两个大型骨架数据集 NTU RGB+D 和 Kenitics-Skeleton 行为识别任务的测试。...对于少于 300 帧的样本，作者采用重复采样的方式直到其达到 300 帧。学习率设置为 0.1，并在第 30、45 和 60 次迭代时除以 10。培训过程在第 70 次迭代时结束。
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。...作者进一步设计了用于时间相关性建模的SFCM和TCL。 在不同的数据库上进行了广泛的实验，并对设计的模块进行了详细的分析。实验结果表明，提出的方法可以优于H.266（VTM12.0）。...因此，作者考虑对当前帧和先前重建帧之间的长期时间相关性进行建模，主要采用对比学习的方式来实现。...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。...而MVC在所有测试数据集上都达到了最优。 表1 不同视频序列下不同模型和H.266对比的BDBR表现 表2展示了作者进行的不同消融实验。可以看到，所提出的全部模块都能提高网络性能。
帧间预测压缩（运动估计与补偿），解决的是时域数据冗徐问题。 视频之所能被压缩,也是因为有冗余信息....冗余信息具体分为: 空间冗余：图像相邻像素之间有较强的相关性 时间冗余：视频序列的相邻图像之间内容相似 编码冗余：不同像素值出现的概率不同 视觉冗余：人的视觉系统对某些细节不敏感 知识冗余：规律性的结构可由先验知识和背景知识得到...时间冗余 视频一般由时间轴区间内一组连续画面组成，其中的相邻帧往往包含相同的背景和移动物体，只不过移动物体所在的空间位置略有不同，所以后一帧的数据与前一帧的数据有许多共同的地方，这就称为时间冗余 如下图...视觉冗余 利用人的视觉系统对某些细节不敏感。压缩视觉冗余度就是去掉那些相对人眼而言是看不到的或可有可无的图象数据 知识冗余 有许多图像的理解与某些基础知识有相当大的相关性。...根据已有知识，对某些图像中所包含的物体，可以构造其基本模型，并创建对应各种特征的图像库，进而图像的存储只需要保存一些特征参数，从而可以大大减少数据量。
前言 线性表是一种应用广泛和最为基础的数据结构 线性表的特征：对非空表，a(0)是表头，无前驱；a(n-1)是表尾，无后继；其它的每个元素a(i)有且仅有一个直接前驱a(i-1)和一个直接后继a(i+1...) 线性表在计算机存储器中的表示一般有两种形式，一种是顺序映象，一种是链式映象 有一个网站 VisuAlgo 能将数据结构进行可视化展示 这里分享一下我在学习线性表过程中的一些笔记，前面一篇用C语言实现了一个简单的顺序表...，分为 单向链表 和 双向链表 Tips: 单双循环链表是它们的变种 线性表的顺序存储结构有存储密度高和能随机存取的优点，但有以下不足： 插入删除操作比较耗时，因为相应的后续元素要在存储器中成片移动 要求系统提供较大的连续存储空间...，节点关系是通过在数据节点中存储下一节点的位置信息来实现的，但这种开销换来了足够的灵活度和增删效率 ---- 代码示例 #include #include typedef...,int score) //搜索列表中指定分数的节点 { STUP r=NULL; int res=-1; if(0 !
由于我的QT软件在安装时没有安装64位的编译器，又不想重新安装64位编译器，就选择了2.X的版本完成开发测试，3.X的版本在添加库的时候非常方便，就一个库。...三、程序思路说明 程序功能: 在子线程里打开摄像头，获取摄像头的数据，通过信号与槽的方式，将摄像头数据传递给主UI界面实时显示，在采用定时器每100ms取一次标签上的数据进行人脸检测处理，将处理的数据再显示到另一个标签上...>x + r->width*0.5)*scale); center.y = cvRound((r->y + r->height*0.5)*scale); radius =...RGB格式 函数参数: unsigned char *yuv_buffer: YUV源数据 unsigned char *rgb_buffer: 转换之后的RGB数据 int iWidth,int iHeight...on_pushButton_update_clicked() { UpdateVideoAudiodDevice(ui->comboBox_video_0,ui->plainTextEdit_log_0); } /*刷新本机可以的音频设备列表
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