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R语言指定列取交集然后合并多个数据集的简便方法

我的思路是 先把5份数据的基因名取交集 用基因名给每份数据做行名 根据取交集的结果来提取数据 最后合并数据集 那期内容有人留言了简便方法，很短的代码就实现了这个目的。...我将代码记录在这篇推文里 因为5份数据集以csv格式存储，首先就是获得存储路径下所有的csv格式文件的文件名，用到的命令是 files<-dir(path = "example_data/merge_data...) df<-map(files,read.csv) class(df) df是一个列表，5份<em>数据</em>分别以<em>数据</em>框的格式存储在其中 最后是<em>合并</em><em>数据</em> 直接一行命令搞定 df1<-reduce(df,inner_join...) df1就是我们想要的结果 达成这个目的<em>最终</em>总共才用到了4行代码，太方便了。...之前和一位同学讨论的时候他也提到了tidyverse整理<em>数据</em>，但是自己平时用到的<em>数据</em>格式还算整齐，基本<em>上</em>用<em>数据</em>框的一些基本操作就可以达到目的了。

6.9K11

ClickHouse的MergeTree引擎在大规模数据集上的性能优化，遇到数据丢失或损坏的解决方法

图片ClickHouse的MergeTree引擎在大规模数据集上具有出色的性能。...数据本地化：MergeTree引擎可以在存储节点上执行查询，避免了数据传输的开销，加快了查询速度。...总之，ClickHouse的MergeTree引擎在大规模数据集上的性能优化主要体现在索引结构、数据分区、数据压缩、数据预聚合、数据合并和数据本地化等方面，从而提高查询效率，实现快速的数据分析和查询。...在使用ClickHouse的MergeTree引擎时，如果遇到数据丢失或损坏的问题，可以采取以下解决方法：1. 检查数据源：首先，需要确保数据源（例如文件、数据库等）没有发生意外的数据丢失或损坏。...可以使用相关工具或方法，如检查文件哈希值、验证数据库备份等，来确认数据源的完整性。2.

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三维场景零样本分割新突破：SAMPro3D技术解读

这些3D提示被投影到2D帧上，确保了跨帧一致的像素提示和相应的掩膜。这种方法确保了同一3D物体在不同视角下的分割掩膜的一致性。...为了解决部分物体分割的问题，该框架合并了重叠的3D提示，整合信息以实现更全面的分割。SAMPro3D累积跨帧的预测结果，以得出最终的3D分割。...SAM能接受像素坐标、边界框或掩膜等多种输入，并预测与每个提示相关的分割区域。在我们的框架中，我们将所有计算出的像素坐标用于提示SAM，并在所有帧上获取2D分割掩膜。...这些实验结果表明，本文提出的方法在3D室内场景分割任务上具有强大的性能，尤其是在采用2D引导的提示过滤和提示合并策略，以及进一步增强SAM模型时。...首先，尽管实验结果表明该方法在多个指标上表现出色，但它依赖于SAM模型，这可能限制了其在没有大规模预训练数据时的适用性。

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多会话、面向定位的轻量级激光雷达（LiDAR）建图方法

• 设计了一个全局地图合并方法，该方法基于线和平面在Grassmann流形上，确保位姿图优化的全局一致性。...B.全局地图合并 构建语义图：为了合并不同位置的子地图，必须全局解决地点识别和相对位姿估计这两个关键挑战，而无需初始猜测。传统方法通常使用完整的激光扫描数据构建手工制作或基于学习的全局描述符。...姿势图优化为关键帧和地标提供了更高精度的全局位姿。但是，可能存在在多个子地图中多次包括的地标。为了减小地图的大小和后续优化的维度，这些地标的实例将根据图匹配结果或质心距离进行合并。...为了减小地图的大小和后续优化的维度，这些地标在多个子图中的实例将根据图匹配结果或质心距离而合并。...为此在KITTI数据集上进行了实验，并将我们的轻量级地图的存储需求与具有不同下采样分辨率r的密集点云地图进行了比较。

32330

性能工具之Taurus使用（入门篇）

该仪表板具有 ASCII 图，可显示有关测试的关键统计数据和各种指标。 ? 测试后摘要报告如下所示： ?...包含 Taurus 的全部输出，对于故障排除非常有用； effective.json：最终的 Taurus JSON 格式的配置文件。...它包含合并的，用户提供的配置文件（YAML或JSON），但未应用默认值或替代值； merged.yml：与上述相同，但采用 YAML 格式; modified_requests：与 requests.jmx...如前所述，就 JMeter 而言，Taurus 提供以下报告： 运行时的摘要控制台 测试结束时的统计数据； 2个.jtl 结果文件： CSV-适用于成功的采样器； XML-包含请求/响应的完整详细信息的失败采样器...整体上大概有下面几个步骤： 根据提供的 example.yml 准备 JMeter.jmx 脚本； 开始实际的 JMeter 压测； 在文本控制台中显示实时统计信息和基本的 ASCII 图； 测试完成后将摘要打印到控制台

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【计算机网络】数据链路层 : 总结 ( 封装成帧 | 流量控制与可靠传输 | 差错控制 | 介质访问控制 | 局域网 | 广域网 | 数据链路层设备 ) ★★★

; 10110 异或 10011 计算得到 101 , 然后下 2 位落下来 , 得到 10100 ; 10100 异或 10011 计算得到 1110 最终计算出来的..., 或部分出错 , 发送失败 ; ② 接收方处理 : 接收方没有收到数据 , 或 收到错误数据 , 那么向发送方 发送 错误信息 , 或者 干脆 不回送 确认信息 ; ③ 发送方处理 : 如果 发送方在..., 先检测总线上是否有其它 站点 在发送数据 ; ③ MA : 多点接入 , 多个 主机 连接在同一条 总线 上 ; ALOHA 协议 与 CSMA 协议 对比 : ALOHA 协议 , 不听就说..., 和 发送数据过程中 , 先检测总线上是否有其它 站点 在发送数据 ; ③ MA : Multiple Access , 多点接入 , 多个 主机 连接在同一条 总线 上 ; 该协议 应用于 总线型网络..., 和 发送数据过程中 , 先检测总线上是否有其它 站点 在发送数据 ; ③ MA : Multiple Access , 多点接入 , 多个 主机 连接在同一条 总线 上 ; 该协议 应用于 总线型网络

2.8K10

CVPR 2020 夜间目标检测挑战赛冠军方案解读

官方 baseline 在 Caltech（著名行人检测数据集）上的 Miss Rate（越小越好）可以达到 7.36%，但在夜间行人数据集上却只能达到 63.99%。...在平衡速度和准确率的情况下，该团队最终选择了 3 个残差 2 个 Non-local 共 5 个模块。 2. CBNet [10] 合并功能更强大的 backbone 可提高目标检测器的性能。...而图像增强方式 Retinex，从视觉上看带来了图像增强，但是该方法可能破坏了原有图片的结构信息，导致最终结果没有提升。...实验结果 下图展示了该团队使用的方法在本地验证集上的结果： 该团队将今年的成绩与去年 ICCV 2019 同赛道冠军算法进行对比，发现在不使用额外数据集的情况下，去年单模型在 9 个尺度的融合下达到...在允许使用之前帧信息的赛道二中，该团队仅使用了一些简单的 IoU 信息。由于收集这个数据集的摄像头一直在移动，该团队之前在类似的数据集上使用过一些 SOTA 的方法，却没有取得好的效果。

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CVPR2020 夜间目标检测挑战赛冠军方案解读

官方 baseline 在 Caltech（著名行人检测数据集）上的 Miss Rate（越小越好）可以达到 7.36%，但在夜间行人数据集上却只能达到 63.99%。...在平衡速度和准确率的情况下，该团队最终选择了 3 个残差 2 个 Non-local 共 5 个模块。 2. CBNet [10] ? 合并功能更强大的 backbone 可提高目标检测器的性能。...而图像增强方式 Retinex，从视觉上看带来了图像增强，但是该方法可能破坏了原有图片的结构信息，导致最终结果没有提升。...数据增强； 6. 多尺度训练 + Testing tricks。 实验结果 下图展示了该团队使用的方法在本地验证集上的结果： ?...在允许使用之前帧信息的赛道二中，该团队仅使用了一些简单的 IoU 信息。由于收集这个数据集的摄像头一直在移动，该团队之前在类似的数据集上使用过一些 SOTA 的方法，却没有取得好的效果。

2K10

目标检测（Object Detection）

，在速度上应用了新的网络模型DarkNet19，在分类任务上采用联合训练方法，结合wordtree等方法，使YOLOv2的检测种类扩充到了上千种，作者在论文中称可以检测超过9000个目标类别，所以也称YOLO9000...注意这两步都是在ImageNet数据集上操作。最后再在检测的数据集上fine-tuning，也就是detection的时候用448*448的图像作为输入就可以顺利过渡了。...接下来，从前面的2个层中取得特征图，并将其上采样2倍。 YOLOv3还从网络中的较前的层中获取特征图，并使用按元素相加的方式将其与上采样特征图进行合并。...什么是关键帧 关键帧（I-Frame）： 关键帧是包含该段视频中主要信息的帧 关键帧在压缩成AVI, MP4, MOV等格式时，该帧会完全保留 视频解码时只需要本帧数据，不需要从前一帧、后一帧获取数据...前向差别帧（P-Frame） 当前帧与前一个I-Frame或前一个P-Frame之间的差别，可以理解为与前一帧的数据偏移值 P-Frame没有完整数据画面，只有与前一帧的差别信息，解码时需要从前一帧获取数据

1.6K10

问询ChatGPT，学习Go源码

具体而言，cmd/covdata 命令可以将多个测试覆盖率数据文件合并成一个文件，用于生成更全面的测试覆盖率报告。...通过 mergeProfiles 函数将多个 Profile 对象合并成一个。将合并后的 Profile 对象写入输出文件中。其中，mergeProfiles 函数实现了测试覆盖率数据的合并逻辑。...最终，mergeProfiles 函数返回合并后的 Profile 对象。...该指令将 VS32 作为第一个操作数，将存储地址 (R0)(R3) 或 (R31)(R3) 作为第二个操作数，并使用两个向量索引器将向量中的值复制到两个存储地址中。...STXVD2X 命令 STXVD2X 是一条 PowerPC 指令，用于将一个向量寄存器中的一个或多个元素存储到内存中的一个或多个地址上。

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【文本检测与识别白皮书-3.2】第三节：常用的文本识别模型

图片 3.CTC（即转录层或翻译层） 转录是将RNN对每帧的预测转换为标签序列的过程。在数学上，转录是指在每帧预测的条件下找到具有最高概率的标签序列。...因此，CRNN的结果在所有测试数据集上都具有竞争力。在无约束词典的情况下，CRNN的方法在SVT上取得了最好的性能，但仍然落后于IC03和IC13上的一些方法。...其主要贡献有三个方面：（1）提出了一种灵活的任意形状场景文本的通用表示方法；（2） 在此基础上，提出了一种有效的场景文本检测方法；（3） 提出的文本检测算法在多个基准上实现了最先进的性能，包括不同形式（...除了水平和面向多个方向的文本实例之外，该数据集还特别具有曲线文本，这在其他基准数据集中很少出现，但实际上在实际环境中非常常见。该数据集分为训练集和测试集，分别包含1255张和300张图像。...在最后一个合并阶段之后，一个conv3×3层生成合并分支的最终特征图，并将其提供给输出层。 每个卷积的输出通道数如图3所示。

1.7K30

【开源方案共享】ORB-SLAM3开源啦！

，就会重新启动一个新的地图，当相机故地重游的时候，系统能够无缝的合并多个地图。...第三个创新点是与一般的视觉里程计只能利用最后相邻几帧图像数据相比，ORB-SLAM3是第一个能够在算法阶段重用所有历史信息的系统，其中包含了共视帧之间的捆集调整（BA），即使共视帧在时间上相差甚远，甚至来自不同的地图...在这项工作是建立在ORB-SLAM[2]、[3]和ORBSLAM视觉惯性[4]的基础上，这是第一个能够充分利用短期、中期和长期数据关联的视觉和视觉惯性系统，在地图中能够达到零漂移。...•局部地图线程将关键帧和特征点添加到活动地图中，移除多余的关键帧，并使用视觉或视觉惯性捆集调整来优化地图，在最接近当前帧的关键帧的局部窗口中执行。...各个数据集上的表现 ? ? ? 在[2]-[4]的基础上，我们推出了ORB-SLAM3，这是一个最完整的可视化、视觉惯性和多地图的SLAM开源库，配备了单目、立体、RGB-D、针孔和鱼眼摄像头。

1.2K10

VIP视频编辑软件都在收智商税，这个开源工具好用高效，还免费！

学习时间 我们假设你已经在电脑上安装了FFmpeg，开箱即用。让我们看看一些常用的场景。...2 - 转换视频格式 可以轻松地将一种视频格式转换为另一种视频格式： ffmpeg -i inputVideo.h264 -c:v libx264 outputVideo.mp4 3 - 合并多个视频文件...15 outputImage.gif “scale”过滤器指定GIF的宽度，“-t”指定持续时间(以秒为单位)，“-r”指定帧速率。...如果要提取所有图像帧，请执行以下操作： ffmpeg -i inputVideo.mp4 -r 5 image_%05d.png 这里，‘-r’指定帧速率。...上述命令每秒保存5帧，并存储为 image_00003.png 等一系列图片。 7 - 合并视频和音频文件 ffmpeg 可以合并不同的视频和音频，只需确保它们对齐。

1.9K20

【深度学习】目标检测

如下图所示： ④ 效果 R-CNN在VOC 2007测试集上mAP达到58.5%，打败当时所有的目标检测算法。...，在速度上应用了新的网络模型DarkNet19，在分类任务上采用联合训练方法，结合wordtree等方法，使YOLOv2的检测种类扩充到了上千种，作者在论文中称可以检测超过9000个目标类别，所以也称YOLO9000...Dropblock是一种针对卷积层的正则化方法，实验在ImageNet分类任务上，使用Resnet-50结构，能够将分类精度提高1.6%，在COCO检测任务上，精度提升1.6%。...什么是关键帧 关键帧（I-Frame）： 关键帧是包含该段视频中主要信息的帧 关键帧在压缩成AVI, MP4, MOV等格式时，该帧会完全保留 视频解码时只需要本帧数据，不需要从前一帧、后一帧获取数据...前向差别帧（P-Frame） 当前帧与前一个I-Frame或前一个P-Frame之间的差别，可以理解为与前一帧的数据偏移值 P-Frame没有完整数据画面，只有与前一帧的差别信息，解码时需要从前一帧获取数据

2K10

TT-SLAM：用于平面环境的密集单目SLAM（IEEE 2021）

与 RANSAC 方法相比（例如[ 1]），使用模板跟踪器连续提取单应性有以下优点：1）很好地解决了场景中存在多个平面时的数据关联问题；2）它提供了对跟踪结果的连续观察，因此系统在处理关键帧选择问题时具有更大的灵活性...它支持：1）一种以密集方式同时跟踪相机位姿和建图多个平面环境的新方法；2) 一种为 vSLAM 应用生成、聚类和利用模板跟踪器的方法，该方法支持超像素图像；3) 一种在模板跟踪器上应用基于单应性的非线性优化的方法...这个变换实际上是由一个旋转矩阵组成的2R1∈ S O ( 3 ), 一个平移向量2吨1∈R3和第一帧中的法向量我1：n1= ( a , b , c)⊤∈R3（等式 1）。...当前图像上的非线性细化器 鉴于在图像平面上执行的聚类，然后我们设计了一个细化过程以更好地利用来自多个跟踪器的信息并改进对相机姿态的估计q∈ s e ( 3 ) ∈R6（变换 { R , t } 的最小表示...单个的 （fr_nstr_str_loop) 和多个 (fr_str_far) 平面场景使用 TUM RGB-D 数据集[32]进行测试，该数据集也被许多平面或密集 SLAM 方法[20]、[33]、[

42940

HTTP 请求之合并与拆分技术详解

实验准备 理论：合并与拆分都是 HTTP 请求优化的常用方法，合并主要为了减少请求数，可以减少多次建立 TCP 连接耗时，不过相对的，缓存命中率会受到影响；拆分主要为了利用并发能力，浏览器可以并发多个...HTTP/2 多路复用和头部压缩的原理 多路复用 ：在一个 TCP 链接中可以并行处理多个 HTTP 请求，主要是通过流和帧实现，一个流代表一个 HTTP 请求，每个 HTTP 资源拆分成一个个的帧按顺序进行传输...，不同流的帧可以穿插传输，最终依然能根据流 ID 组合成完整资源，以此实现多路复用。...理论上 HTTP/2 的场景下，带宽固定，总大小相同的话，拆分的多个请求最好的情况应该是接近合并的总耗时的才对吧。...HTTP/2 中合并请求耗时依然会比拆分的请求总耗时低一些，但是相对来说效果没有 HTTP/1.1 那么明显，可以多结合其他因素，例如拆分的必要性、缓存命中率需求等，综合决策是否合并或拆分。

2.3K30

深度学习应用篇-计算机视觉-视频分类8：时间偏移模块（TSM）、TimeSformer无卷积视频分类方法、注意力机制

一种简单的TSM使用方法是将其直接插入到每个卷基层或残差模块前，如 图3 a 所示，这种方法被称为 in-place shift，但是它会损失主干模型的空间特征学习能力，尤其当我们移动大量通道时，存储在通道中的当前帧信息会随着通道移动而丢失...所示，作者在不同的数据集上分别测试了TSN的精度和TSM的精度。...与ECO相比，TSM在较小的FLOP上获得了更好的性能。 第三部分包含当前的最新方法： Non-local I3D + GCN，可实现所有级别的时间融合。...但由于GCN需要使用一个在MSCOCO对象检测数据集上训练的地区提议网络来生成边界框，这引入了额外的数据和训练成本，因此不能公平的进行比较。...可以看到，分离的时空自注意力在两个数据集上都达到了很好的效果。

53400

jquery中的$()是什么_js简单特效

根据1/24秒这个数据我们可以推断出，当连续变化的影像为每秒24次的速度就能给人流畅的感觉。...所以电影的帧频为24帧，而电视一般采用的是25帧和30帧两种制式 2、帧：动画中最小单位的单幅影像画面,在讲多少帧的时候指的就是每秒钟画面切换的次数 二、JavaScript中的动画简介 在JavaScript...③Layout（布局）：计算每个DOM元素最终在屏幕上的大小和位置。...④Paint（绘制）：在多个层上绘制DOM元素的文字、颜色、图像、边框和阴影等。 ⑤Composite（Render Layer合并）：按照合理的顺序合并图层并显示到屏幕上。...浏览器在实际渲染页面的时候需要经过一系列的映射，由HTML页面构建出来的DOM树到最终的图层。

9.3K20

面向VMAF的HEVC感知率失真优化

实验结果表明，所提出的方法在HEVC软件HM16.20上可以实现平均-2.80%的基于VMAF的BD-Rate。...它使用机器学习中的支持向量机（SVM）网络将多个基本指标或特征融合为最终的VMAF质量评分，这样最终分数就可以保留每个基本指标的优势，并借此得到更精确的评价分数。...这是一种衡量相邻帧之间时域偏差的有效措施。 基于前述基础指标，Netflix通过构建主观测试数据集用于训练和测试VMAF。目前，VMAF已表明比已有的评价方法具有更高的精度，并被业界广泛认可与采纳。...为求解微分方程，需要 V 对 r 的导数，相当于需要基于 VMAF 的 R-D 模型或 R-V 模型，这里进行第二次简化：R-D模型等价，使用帧级RD模型统一求解 λp， 通过实验测试发现，HEVC R-V...在线训练在 Tensorflow-CPU 版本上运行。

71810

PCS2018：下一代视频编码标准——Versatile Video Coding （VVC）【附PPT全文】

视频编码标准发展历史 探索压缩性能进一步提高的视频压缩编码方法一直是研究的热点。视频毫无疑问是“最大的大数据”（~75%的互联网流量），并且还在持续增长。...早期这两个组织或独立或联合开发了多个视频编码标准，后来的视频编码标准都是两个组织联合开发的：2003年由JVT联合工作组发布的H.264/AVC，2013年由JCT-VC联合工作组发布的H.265/HEVC...Cfp提供了包含SDR、HDR、360视频三种视频类别的多个测试序列，分辨率从HD到UHD(4K), 6K/8K(360视频)。每个视频类别都规定了由低到高四个不同的码率点（R1-R4）。...因此，下一代视频编码标准在同等质量的情况下节省50%的码率的目标是可能实现的。 编码工具简介 对于探索用的测试软件，JEM在HM的基础上改进或者增加了多个编码工具。...AF合并模式。

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