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【论文复现】DETR3D:3D目标检测

与现有的直接从单目图像中估计3D边界框或者使用深度预测网络从2D信息中生成3D目标检测的输入相比,DETR3D直接在3D空间中进行预测。...使用一个新的集合预测模块来解决这些问题,该模块通过在2D和3D计算之间交替来连接2D特征提取和3D边界框预测。...我们的模型包括三个关键部分: 首先,遵循2D视觉中的常见做法,它使用共享ResNet主干从相机图像中提取特征。...这些特征可以选择性的由特征金字塔网络增强 一个检测头,以集合感知的方式将计算出的2D特征连接到一组3D边界框预测中。检测头的每一层都是从一组稀疏的对象查询开始,这些查询是从数据中学习的。...该层重复多次,在特征采样和对象查询细化之间交替。

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左手用R右手Python系列5——数据切片与索引

----- R语言: ------------------ library(ggplot2) 我使用ggplot2内置的mpg数据集来进行案例演示,数据框可以通过方括号传入行列下标的方式筛选各种符合条件的取值范围...以上索引是在没有借助任何外部函数的基础上,通过数据框自身的规则完成的,很不优雅,因为写了很多重复的名称。 一种更优雅的方式是使用subset函数进行行列筛选。...-------------- Python: -------------- 为了保持与R语言的案例数据演示一致,我把刚才在R语言中使用的数据复制一份导入Python中。...Python中提取列的规则与R语言中极其相似: 提取单行的两种等价方式: mydata.model #在R语言中应该写mydata$model mydata["model"] #在R语言中应该写...) R语言和Python索引都用方括号,且都是使用逗号进行行规则和列规则的位置间隔 R语言与Python在索引多行多列时传入数据类型不同,R语言传入向量,Python传入列表。

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    一文介绍Pandas中的9种数据访问方式

    导读 Pandas之于日常数据分析工作的重要地位不言而喻,而灵活的数据访问则是其中的一个重要环节。本文旨在讲清Pandas中的9种数据访问方式,包括范围读取和条件查询等。 ?...以下面经典的titanic数据集为例,可以从两个方面特性来认识DataFrame: ? DataFrame是一个行列均由多个Series组成的二维数据表框,其中Series可看做是一个一维向量。...认识了这两点,那么就很容易理解DataFrame中数据访问的若干方法,比如: 1. [ ],这是一种最常用的数据访问方式,某种意义上沿袭了Python中的语法糖特色。...通常情况下,[]常用于在DataFrame中获取单列、多列或多行信息。具体而言: 当在[]中提供单值或多值(多个列名组成的列表)访问时按列进行查询,单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ....4. isin,条件范围查询,一般是对某一列判断其取值是否在某个可迭代的集合中。即根据特定列值是否存在于指定列表返回相应的结果。 5. where,妥妥的Pandas仿照SQL中实现的算子命名。

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    【DETR3D】3D目标检测

    与现有的直接从单目图像中估计3D边界框或者使用深度预测网络从2D信息中生成3D目标检测的输入相比,DETR3D直接在3D空间中进行预测。...使用一个新的集合预测模块来解决这些问题,该模块通过在2D和3D计算之间交替来连接2D特征提取和3D边界框预测。...我们的模型包括三个关键部分: 首先,遵循2D视觉中的常见做法,它使用共享ResNet主干从相机图像中提取特征。...这些特征可以选择性的由特征金字塔网络增强 一个检测头,以集合感知的方式将计算出的2D特征连接到一组3D边界框预测中。检测头的每一层都是从一组稀疏的对象查询开始,这些查询是从数据中学习的。...该层重复多次,在特征采样和对象查询细化之间交替。

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    Day5:R语言课程(数据框、矩阵、列表取子集)

    1.数据框 数据框(和矩阵)有2个维度(行和列),要想从中提取部分特定的数据,就需要指定“坐标”。和向量一样,使用方括号,但是需要两个索引。在方括号内,首先是行号,然后是列号(二者用逗号分隔)。...打印出samplegroup组件中存储的值。 从metadata列表的组件中提取celltype列。从celltype值中仅选择最后5个值。...---- 为列表中的组件命名有助于识别每个列表组件包含的内容,也更容易从列表组件中提取值。 列表的组件命名数据框的列命名使用的函数都是names()。...从random列表中提取向量 age的第三个元素。 从random列表中的数据框 metadata中提取基因型信息。 ---- 3.导出文件 到目前为止只修改了R中的数据; 文件保持不变。...注意:有时在将具有行名称的数据框写入文件时,列名称将从行名称列开始对齐。为避免这种情况,可以在导出文件时设置参数col.names = NA,以确保所有列名称都与正确的列值对齐。

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    最全攻略:数据分析师必备Python编程基础知识

    在Python中可以输入type(对象)查看数据类型。 1....05 pandas 读取结构化数据 Numpy中的多维数组、矩阵等对象具备极高的执行效率,但是在商业数据分析中,我们不仅需要一堆数据,还需要了解各行、列的意义,同时会有针对结构化数据的相关计算,这些是Numpy...DataFrame即是我们常见的二维数据表,包含多个变量(列)和样本(行),通常称为数据框;Series是一个一维结构的序列,会包含指定的索引信息,可以视作是DataFrame中的一列或一行,操作方法与...、html等文件生成DataFrame,也可以从列表、元组、字典等数据结构创建DataFrame, 1.2 读取指定行和指定列 使用参数usecol和nrows读取指定的列和前n行,这样可以加快数据读取速度...写出数据 pandas的数据框对象有很多方法,其中方法“to_csv”可以将数据框对象以csv格式写入到本地中。

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    【性能工具】Jmeter之参数化详解

    1、用户自定义变量 选中需要添加变量控件的父节点,右键——>添加——>配置元件——>用户自定义的变量,截图如下: 在用户定义的变量列表中分别填入:名称,对应的值,在其他地方就可以以“${变量名}”的方式引用了...3)__CSVRead( , ),获取值的方式:${__CSVRead(param1,param2)},param1是文件名,param2是文件中的列(列数从0开始)。...,,,2)},user1文件读取2次] 【说明】关于Jmeter的函数使用,可以用Jmeter的函数助手对话框:点击Jmeter的“选项”,选择“函数助手对话框”(或者使用快捷键“Ctrl+F”),在“...用函数助手生成函数__Random字符串的截图如下: 3、从csv文件中读取 先说一下csv文件的数据格式: 1、文件后缀为.csv 2、每一个参数占一列,列与列直接用英文逗号(通常情况下是用英文逗号作分割符...4、从数据库中获取 用jdbc Request从数据库中提取数据,然后再在JDBC请求中添加“后置处理器”à“正在表达式提取器”,提取查询所得数据 参考资料: 1、Jmeter参数化的4种方法:http

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    手把手教你使用openpyxl库从Excel文件中提取指定的数据并生成新的文件(附源码)

    前言 前几天有个叫【Lcc】的粉丝在Python交流群里问了一道关于从Excel文件中提取指定的数据并生成新的文件的问题,初步一看确实有点难,不过还是有思路的。...她的目标就是想提取文件中A列单元格中数据为10的所有行,看到A列的表头是时间,10就代表着上午的10小时,也就是说她需要提取每一天中的上午10点钟的数据。...A列的数据是从B列取的,是引用,所有等到访问的时候,其实是获取不到的,所有导致我们去读取的时候,查找的cell为空,自然我们就无法提取到数据。...针对这样的情况,这里给出两个方案,其一是将A列,复制粘贴,粘贴类型为"值",然后重新保存excel进行读取就可以搞定了;其二是以B列作为索引,进行时间取值,然后创建新的一列,之后再做提取,实现难度稍微大一些...三、总结 我是Python进阶者。本文基于粉丝提问如何从Excel文件中提取指定的数据并生成新的文件的问题,给出了两种解决方案。

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    12 个 Python 程序员面试必备问题与答案

    反之从存储的字符串文件中提取原始Python对象的过程,叫做unpickling。 2. 什么是Python的命名空间?...在Python中,所有的名字都存在于一个空间中,它们在该空间中存在和被操作——这就是命名空间。它就好像一个盒子,每一个变量名字都对应装着一个对象。当查询变量的时候,会从该盒子里面寻找相应的对象。...Python是如何进行内存管理的? Python的内存管理是由私有heap空间管理的。所有的Python对象和数据结构都在一个私有heap中。...7. mysql数据库如何分区、分表? 分表可以通过三种方式:mysql集群、自定义规则和merge存储引擎。 分区有四类: RANGE 分区:基于属于一个给定连续区间的列值,把多行分配给分区。...而epoll其实也需要调用epoll_wait不断轮询就绪链表,期间也可能多次睡眠和唤醒交替,但是它是设备就绪时,调用回调函数,把就绪fd放入就绪链表中,并唤醒在epoll_wait中进入睡眠的进程。

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    GitHub微软_推荐者:推荐系统的最佳实践

    这些例子详细介绍了对五项关键任务的学习: 准备数据:为每个推荐算法准备和加载数据 模型:使用各种经典和深度学习推荐算法构建模型,例如交替最小二乘法(ALS)或极限深度分解机器(xDeepFM)。...评估:使用离线指标评估算法 模型选择和优化:为推荐器模型调整和优化超参数 操作化:在Azure上的生产环境中操作模型 reco_utils中提供了几个实用程序来支持常见任务,例如以不同算法预期的格式加载数据集...要在本地计算机上进行设置: 1.使用Python> = 3.6安装Anaconda。Miniconda是一个快速入门的方式。...确保将内核更改为“Python(重新)”。 注 - 交替最小二乘(ALS)笔记本需要运行PySpark环境。请按照设置指南中的步骤在PySpark环境中运行这些笔记本。...初步比较 提供了一个基准笔记本,以说明如何评估和比较不同的算法。在这个笔记本中,MovieLens数据集使用分层分割以75/25的比例分成训练/测试集。使用下面的每个协作过滤算法训练推荐模型。

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    Python的GUI编程和tkinter,Wxpython

    当然这两个库在本质上都属于PythonGul。...Canvas 画布控件;显示图形元素如线条或文本 Checkbutton 多选框控件;用于在程序中提供多项选择框 Entry 输入控件;用于显示简单的文本内容 Frame 框架控件;在屏幕上显示一个矩形区域...Tkinter 复选框(Checkbutton) # 定义方法 w = tkinter.Checkbutton( master, option=value, ... ) # 在python3中,复选框的定义方式发生了略微改变...: Pack()方法: 是一种简单的布局方法,如果不加参数的默认方式,将按布局语句的先后,以最小占用空间的方式自上而下地排列控件实例,并且保持控件本身的最小尺寸。...relx,rely:控件实例在根窗体中水平和垂直方向上起始布局的相对位置。即相对于根窗体宽和高的比例位置,取值在0.0~1.0之间。

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    Python与Excel协同应用初学者指南

    现在可以通过各种方式收集数据,可以使用网络抓取、客户端的私有数据集,也可以使用从GitHub、universities、kaggle、quandl等来源下载公共数据集。...检查pip或pip3命令是否以符号方式链接到Python3,使用计划在本文中使用的当前版本的Python(>=3.4)。...此外,通过在终端中键入Python来检查它显示的版本是>=2.7还是>=3.4,如果是2.7,则通过键入Python3来检查,如果这有效,则意味着系统上安装了两个不同的Python版本。...只需创建一个虚拟example.xlsx文件,并在行和列中填写一些任意值,然后将其以.xlsx格式保存。 图3 如果没有安装Anaconda,可能会出现nomodule错误。...这种从单元格中提取值的方法在本质上与通过索引位置从NumPy数组和Pandas数据框架中选择和提取值非常相似。

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    Python常用函数合集1—clip函数、range函数等

    这不是广告,这是实锤 Python在提升工作效率方面大放异彩,比如之前写过的【干货】用Python每天定时发送监控邮件、用Python爬取京东评论做个参考等。...本文和你一起探索Python常用函数合集,让你以最短的时间明白这些函数的原理。 也可以利用碎片化的时间巩固这些函数,让你在处理工作过程中更高效。...step:步长,可省略,默认值为1,即数组中前后两个数的差值。...random.randint函数的作用是返回一个随机整型数或整型数组或整型数据框。 范围从low(含)到high(不含),即[low, high)。...第一个数指数据的行数,第二个数指数据的列数。例3生成一个3行6列的数据框。 五、clip函数的定义 clip函数是numpy库中的,通常需要先加载numpy库,再调用该函数。

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    Python & R 数据结构排序方法大全!建议收藏!

    Hi~今天给大家带来Python和R两种语言中各种数据结构的排序方法。这两种语言都是一手一个的必备工具,虽然AI如此发达,但基本功还是要有,掌握它们的排序技巧可以让我们的数据处理更加得心应手!...省略了,就是指所有元素 当 step 为正数时,从左往右取值 当 step 为负数时,从右往左取值 [::-1] 表示从后往前取所有元素,即反转数组 3....Series排序 series是数据框里的一列,再输出结果里有两列是因为它和数据框一样有索引(行名) sort_values()方法 降序参数是ascending import pandas as pd...## [1] 9 8 5 3 2 1 2.数据框排序 # 创建一个学生成绩数据框 df <- data.frame( name = c("Tom", "Amy", "Jack", "Lisa"...不论是数据框里的一列,还是矩阵里的一行、一列都是向量,没有那么多多余的数据结构呀。 R语言的列表就没什么必要排序了,如果非要排,那完全可以转换成向量再排了。

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    (数据科学学习手札06)Python在数据框操作上的总结(初级篇)

    数据框(Dataframe)作为一种十分标准的数据结构,是数据分析中最常用的数据结构,在Python和R中各有对数据框的不同定义和操作。...Python 本文涉及Python数据框,为了更好的视觉效果,使用jupyter notebook作为演示的编辑器;Python中的数据框相关功能集成在数据分析相关包pandas中,下面对一些常用的关于数据框的知识进行说明...2.数据框内容的索引 方式1: 直接通过列的名称调取数据框的中列 data['c'][2] ?...;'outer'表示以两个数据框联结键列的并作为新数据框的行数依据,缺失则填充缺省值  lsuffix:对左侧数据框重复列重命名的后缀名 rsuffix:对右侧数据框重复列重命名的后缀名 sort:表示是否以联结键所在列为排序依据对合并后的数据框进行排序...12.缺失值的处理 常用的处理数据框中缺失值的方法如下: df.dropna():删去含有缺失值的行 df.fillna():以自定义的方式填充数据框中的缺失位置,参数value控制往空缺位置填充的值,

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    Druid源码阅读(二):Druid Segment存储格式

    以一个例子说明,假设某一份数据有10行,在某一列的取值分别为["A", "A", "B", "C", "B", "C", "D", "C", "D", "D"],其对应的存储情况如下: 1....下面每一行均有4个字段,分别为列名、该列数据所在的.smoosh文件ID、该列数据在.smoosh文件中起始字节数、该列数据在.smoosh文件中终止字节数。...在持久化的Segment中数据都保存在00000.smoosh文件中,但在逻辑上,不同列的数据存储是分开的。...其中红色框中的数据为该列的取值字典(GenericIndex结构),可以看到该列有26(0x1a)个取值分别为["199", "206", "220"......]...该列使用Table format存储:红色框中的GenericIndex是取值列表,可以看出该列共有7个取值,分别为[2, 14, 4, 16, 6, 8, 18];绿色框中的GenericIndex表示每行对应的

    3.5K1611

    pandas合并和连接多个数据框

    当需要对多个数据集合并处理时,我们就需要对多个数据框进行连接操作,在pandas中,提供了以下多种实现方式 1. concat concat函数可以在行和列两个水平上灵活的合并多个数据框,基本用法如下...,对于子数据框中没有的列,以NaN进行填充。...在SQL数据库中,每个数据表有一个主键,称之为key, 通过比较主键的内容,将两个数据表进行连接,基本用法如下 >>> a = pd.DataFrame({'name':['Rose', 'Andy',...overlap的标签名时,用on参数指定key就不行了,此时可以用left_on和right_on分别指定两个数据框中的key列,用法如下 >>> a = pd.DataFrame({'student_name...0.212621 1.204541 1.036439 -1.267921 -0.665270 2 NaN NaN -1.061909 -0.135067 -0.710007 4. append append将两个数据框以行的方式进行合并

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    小白都能看懂!手把手教你使用混淆矩阵分析目标检测

    它的行代表真实的类别,列代表预测的类别。以第一行为例,真正的类别标签是 0,从列方向的预测标签来看,有 8 个实例被预测为了 0,有 2 个实例被预测为了 1。...检测类型的判别 让我们来重温一下目标检测中的最基本概念:如何判断一个检测结果是否正确。目前最常用的方式就是去计算检测框与真实框的IOU,然后根据 IOU 去判别两个框是否匹配。...以上图第一张为例,红色为模型预测的结果,绿色为真实标注,这两个框的 IOU 大于了阈值,因此被判定为匹配,同时这两个框对应的类别也相同,因此是正确的检测结果(TP)。...通过这些数据,就能够很清晰的看出所测试的模型在检测猫这个目标时的性能了。 3....以 cat 这一行的结果为例:由于行方向代表真是标签,列方向代表预测的类别,因此就能够从这一行的数值中得到猫的正确检测率有 75%,而被误检为狗的概率有 12%。

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    Tkinter教程(每天半小时,3天彻底掌握Tkinter)day2

    grid() 函数的常用参数如下所示: 属性 说明 column 控件位于表格中的第几列,窗体最左边的为起始列,默认为第 0 列 columnsapn 控件实例所跨的列数,默认为 1 列,通过该参数可以合并一行中多个领近单元格...控件类型 下表列出了 Tkinter 中常用的 13 个控件: 控件类型 控件名称 控件作用 Button 按钮 点击按钮时触发/执行一些事件(函数) Checkbutton 复选框 多项选择按钮,用于在程序中提供多项选择框...上述表格中提及了 StringVar() 方法,和其同类的方法还有 BooleanVar()、DoubleVar()、IntVar() 方法,不难看出他们分别代表一种数据类型,即字符串、布尔值、浮点型...在界面编程的过程中,有时我们需要“动态跟踪”一些变量值的变化,从而保证值的变换及时的反映到显示界面上,但是 Python 内置的数据类型是无法这一目的的,因此使用了 Tcl 内置的对象,我们把这些方法创建的数据类型称为...注意:在 Entry 控件中,我们可以通过以下方式来指定字符的所在位置: 数字索引:表示从 0 开始的索引数字; "ANCHOE":在存在字符的情况下,它对应第一个被选中的字符; "END":对应已存在文本中的最后一个位置

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