一、简介 在实际工作中，遇到数据中带有缺失值是非常常见的现象，简单粗暴的做法如直接删除包含缺失值的记录、删除缺失值比例过大的变量、用0填充缺失值等，但这些做法会很大程度上影响原始数据的分布或者浪费来之不易的数据信息...，因此怎样妥当地处理缺失值是一个持续活跃的领域，贡献出众多巧妙的方法，在不浪费信息和不破坏原始数据分布上试图寻得一个平衡点，在R中用于处理缺失值的包有很多，本文将对最为广泛被使用的mice和VIM包中常用的功能进行介绍...，以展现处理缺失值时的主要路径； 二、相关函数介绍 2.1 缺失值预览部分 在进行缺失值处理之前，首先应该对手头数据进行一个基础的预览： 1、matrixplot 效果类似matplotlib...如上图所示，通过marginplot传入二维数据框，这里选择airquality中包含缺失值的前两列变量，其中左侧对应变量Solar.R的红色箱线图代表与Ozone缺失值对应的Solar.R未缺失数据的分布情况...m: 生成插补矩阵的个数，mice最开始基于gibbs采样从原始数据出发为每个缺失值生成初始值以供之后迭代使用，而m则控制具体要生成的完整初始数据框个数，在整个插补过程最后需要利用这m个矩阵融合出最终的插补结果
于是，我们研发了行业领先的 4D 标注工具，将数据处理效率提升了百倍以上。这正是我们落地组织文化的一个体现。 在实践这种组织文化时，创始人需要具备强大的学习能力。...像 reasoning 能力的推出，对数据集的构造提出了新的要求，创始人需要了解如何构建适合的多模态和代码生成数据集，以提升模型能力。...杨超：对于普通人来说，最简单的方法就是先从使用 DeepSeek 这类工具开始。因为在使用过程中，你会自然地发现它能为你带来许多以前难以想象的便利。比如，我经常用它来写文章，这只是一个很简单的应用。...同样，如果你多使用这些工具，就会形成一种条件反射，让你在未来的生活、学习和工作中，更自然地考虑用这种方式来提高效率、提升生活质量，同时节省时间，把更多精力投入到更有意义的事情上。...吴昊潜：我认为在公司内卷中获胜的根本性策略是离开内卷环境，去创业公司。我建议大家多使用一些 AI 工具。AI 工具确实能大幅提升生产力。
使用单尺度 VAE 的现有方法必须设计复杂的网络来进行潜在空间中的条件概率估计，而忽略了视频帧的多尺度特征。...本文的主要贡献如下： 提出了一种用于视频编码的分层概率预测模型，采用了一系列多尺度潜在变量表示视频帧从粗到细的特性。...给定输入帧 x_t ，自下而上的路径通过尺度逐渐降采样和信息聚合/嵌入（使用残差块）生成一组特征 R_t = \left\{r^1_t, ..., r^L_t \right\} ，分别为原始输入的...然后将这些残差特征 R_t 发送到自上而下的路径进行分层概率建模，自上而下的路径从两个可学习的常数偏置开始，然后在潜在块中编码一系列潜在变量 Z_t = \left\{z^1_t, ..., z^...此外，使用五帧进行长期微调，即 Baseline + TP + DF + LT ，使 R-D 曲线得到进一步改善，构成了作者方法的完整性能，这表明通过与多帧联合训练，可以有效地平衡帧之间的速率失真关系。
1 视频“擦除”，这个AI就够了 在视频后期处理中，经常会遇到一项难搞的需求：如何把一个人/物从视频中完美剔除？虽然Ps技术已经很普及，但也很难处理视频问题。...另外，它也能处理更复杂的场景和物体，比如还有漂浮在海上的帆船，正在跨越栏杆的赛马选手。 如此完美的视频处理效果，也让网友惊呼：现实版《真相捕捉》，视频可能再也不是可靠的证据。...（图1C） 无缝融合（Seamless blending）：通过在梯度域中执行融合操作避免结果中的可见接缝（图1d）。...图1：算法模型概览 （1）光流补全（Flow completion） 计算相邻帧之间的正向和反向流以及一组非相邻帧，并补全这些流场中的缺失区域。...这一过程在梯度域内进行，以避免可见的彩色接缝（图2d）。 如果在此过程之后仍有缺失的像素，且无法通过时间传播来填充，将采用一个关键帧，使用单个图像完成技术来填充它。
现实生活中我们经常会遇到这样的情景，在进行某个活动前需要等待人全部都齐了才开始。例如吃饭时要等全家人都上座了才动筷子，旅游时要等全部人都到齐了才出发，比赛时要等运动员都上场后才开始。...在 JUC 包中为我们提供了一个同步工具类能够很好的模拟这类场景，它就是 CyclicBarrier 类。...，可以看到 CyclicBarrier 内部是通过条件队列 trip 来对线程进行阻塞的，并且其内部维护了两个 int 型的变量 parties 和 count，parties 表示每次拦截的线程数，该值在构造时进行赋值...count = parties; //唤醒所有线程 trip.signalAll(); } 上面我们已经通过源码将 CyclicBarrier 的原理基本都讲清楚了，下面我们就通过一个赛马的例子来深入掌握它的使用...一般来说用 CyclicBarrier 可以实现 CountDownLatch 的功能，而反之则不能，例如上面的赛马程序就只能使用 CyclicBarrier 来实现。
不过，我一直没具体把这个思路实现出来，直到最近刷到力扣第 870 题「优势洗牌」，一眼就发现这是田忌赛马问题的加强版： 给你输入两个长度相等的数组nums1和nums2，请你重新组织nums1中元素的位置...如果nums1[i] > nums2[i]，就是说nums1在索引i上对nums2[i]有「优势」。优势最大化也就是说让你重新组织nums1，尽可能多的让nums[i] > nums2[i]。...这就像田忌赛马的情景，nums1就是田忌的马，nums2就是齐王的马，数组中的元素就是马的战斗力，你就是孙膑，展示你真正的技术吧。 仔细想想，这个题的解法还是有点扑朔迷离的。...} } 根据这个思路，我们需要对两个数组排序，但是nums2中元素的顺序不能改变，因为计算结果的顺序依赖nums2的顺序，所以不能直接对nums2进行排序，而是利用其他数据结构来辅助。...同时，最终的解法还用到前文 双指针技巧汇总 总结的双指针算法模板，用以处理「送人头」的情况： int[] advantageCount(int[] nums1, int[] nums2) { int
在R的安装程序中只包含了8个基础模块，其他外在模块可以通过CRAN获得。 R的特点 (1) 有效的数据处理和保存机制。 (2) 拥有一整套数组和矩阵的操作运算符。...数据帧使用惯例 1 将每个独立的，适当定义的问题所包含的所有变量收入同一个数据帧中，并赋予合适的、易理解、易辨识的名称； 2 处理问题时，当相应的数据帧挂接于位置2，同时在第1层工作目录下存放操作的数值和临时变量...这样我们可以很简单的在同一个目录下处理多个问题，而且对每个问题都可以使用x,y,z这样的变量名。 七 从文件中读取数据 7.1 函数read.table() 该函数可以直接将文件中完整的数据帧读入。...使用> methods(class="data.frame")可以查看数据帧的通用函数。 使用> methods(plot)可以查看plot函数能处理的类别。 十一 R的统计模型 待阅。...mfg=c(2, 2, 3, 2) 当前图在多图环境下的位置。前两个数字是当前图的行、列数；后两个是其在多图阵列中的行列数。这个参数用来在多图阵列中跳转。
这是可能的，因为 RevoScaleR 使用外部内存算法，允许它一次处理一个数据块（即行的一个子集，可能还有数据集中的变量），更新结果，并继续处理所有可用的数据。...您可以通过导入数据文件或从 R 数据帧创建 .xdf 文件，并将行或变量添加到现有 .xdf 文件（当前仅在本地计算上下文中支持附加行）。...一旦您的数据采用这种文件格式，您就可以直接将其与 RevoScaleR 提供的分析函数一起使用，或者快速提取子样本并将其读入内存中的数据帧以用于其他 R 函数。...在 RevoScaleR 的数据步进功能中，您可以指定 R 表达式来转换特定变量，并在从 .xdf 文件中读取数据时将它们自动应用于单个数据框或每个数据块。...特别是，您可以放宽以前需要的假设。例如，您可以将自变量分解为许多类别，以提供完全灵活的函数形式，而不是在模型中假设线性或多项式函数形式。大数据集提供的多自由度，结合 RevoScaleR 的效率，
电磁场 麦克斯韦方程 麦克斯韦方程 电磁场 悬链线 悬链线方程 悬链线方程 船舶抛锚问题，力学问题 四元数 空间物体姿态问题 各类预测模型 预测模型名称 适用范围 优点 缺点 灰色预测模型 该模型使用的不是原始数据的序列...核心体系是Grey Model.即对原始数据作累加生成（或其他处理生成）得到近似的指数规律再进行建模的方法。...在处理较少的特征值数据，不需要数据的样本空间足够大，就能解决历史数据少、序列的完整性以及可靠性低的问题，能将无规律的原始数据进行生成得到规律较强的生成序列。...神经元网络 数学建模中常用的是BP神经网络和径向基函数神经网络的原理，及其在预测中的应用。BP神经网络拓扑结构及其训练模式。RBF神经网络结构及其学习算法。...可决系数R 表示一个随机变量与多个随机变量关系的数字特征，用来反映回归模式说明因变量变化可靠程度的一个统计指标，一般用符号“R”表示，可定 义为已被模式中全部自变量说明的自变量的变差对自变量总变差的比值
翻译过来： 该模块是一个模式生成器，用于在硬件中测试Aurora设计。它生成数据并将其通过Aurora通道。如果连接到成帧接口，它将生成大小和间隔不同的帧。...是一个计数器变量，使用计数器确定要发送的一帧数据的大小； 同理，bytes_sent_r 使用第二个计数器来确定已经发送了多少个帧字节； 最难理解的属于ifg了？...RX_SOF_N_SLACK); 表示如果数据是单周期帧或已启动多周期帧，则数据在该帧中。 它把帧的第一个周期也纳进去了。 怎么理解呢？ 它等于data_in_frame_r与 !...无论是单字帧（单周期帧）还是多周期帧，这个data_valid_c有效，数据一定是帧内有效数据。...，换做你的工程，肯定按照自己的方式处理接收的数据。
虽然视频可以实现更佳直观的信息共享，但在此应用场景下任何滞后与延迟都会造成人员的额外伤亡与灾情的进一步扩大。 当然在如赛马会等场景中时，世界各地的赌客都通过移动设备与计算机参与赛马活动。...CMAF不是协议，而是DASH和HLS都可以引用的格式。 在加入CMAF之前，任何希望在Apple与Microsoft设备上访问用户数据的内容分发商都必须对这些数据进行两次编码与存储。...为了符合“低延迟”的要求，CMAF中包含两项必不可少的关键技术： 分块编码 分块传输 上述过程是将视频以固定的时间连续分成若干小分块以便于其在后续分块仍在进行编码处理时立即传输与发布。...无论规模大小，理想状态下基于分块编码与分块传输的CMAF可实现低于3秒的延迟。 低延迟CMAF的工作原理 在传统的基于HTTP的流式传输工作流中，编码器在将数据发送到CDN之前需要等待创建完整的段。...我们可以发现底部图形中的每个块都包含一个电影片段框（moof），并附有媒体数据框（mdat）。通过每个块内进行的完整配对，播放器能够在不需要整个分段的情况下将每个编码的块直接添加到其缓冲区。
Globalstar-tracking-collar-horses.jpg Globalstar卫星物联网设备正在跟踪和保护整个中亚地区的30,000多匹自由漫游马匹，包括高价值赛马 SmartOne...目前，蒙古有3,000个启用IoT的物联网项圈为30,000多匹马提供了保障，其部署广泛扩展到哈萨克斯坦，吉尔吉斯斯坦和塔吉克斯坦，而在邻国的试验正在进行中。...为了响应市场需求，成立了Spotter，目的是设计一个使用Globalstar技术的跟踪解决方案。...GPS跟踪器在测试中显示的覆盖范围不足，并且与地球静止轨道（GEO）的GSM移动技术和卫星系统相比，Globalstar被认为更适合满足用户的需求。...能够保护我的赛马，知道无论它们在多远的地方我都能找到我的农场马，这有助于我保护我的投资，给我无价的心灵安宁。”
R语言第二章数据处理③删除重复数据 ================================================ 这篇主要介绍如何在R中识别和删除重复数据。...主要用的到R base和dplyr函数： duplicated（）：用于识别重复的元素和 unique（）：用于提取唯一元素， distinct（）[dplyr package]删除数据框中的重复行...dplyr包删除数据框中的重复行 函数distinct（）[dplyr package]可用于仅保留数据帧中的唯一行。...= TRUE) 根据多列删除重复值 my_data %>% distinct(Sepal.Length, Petal.Width, .keep_all = TRUE) 选项.kep_all用于保留数据中的所有变量...总结 根据一个或多个列值删除重复行：my_data％>％dplyr :: distinct（Sepal.Length） R base函数从向量和数据帧中提取唯一元素：unique(my_data) R基函数确定重复元素
第12章 广播和多播 12.1 引言 在第1章中我们提到有三种 I P地址：单播地址、广播地址和多播地址。本章将更详细地介绍广播和多播。...如果网卡收到一个帧，这个帧将被传送给设备驱动程序（如果帧检验和错，网卡将丢弃该帧）。设备驱动程序将进行另外的帧过滤。首先，帧类型中必须指定要使用的协议（ I P、A R P等等）。...使用广播的问题在于它增加了对广播数据不感兴趣主机的处理负荷。拿一个使用 U D P广播应用作为例子。...如果网内有 5 0个主机，但仅有 2 0个参与该应用，每次这 2 0个主机中的一个发送U D P广播数据时，其余 3 0个主机不得不处理这些广播数据报。...一直到 U D P层，收到的U D P广播数据报才会被丢弃。这 3 0个主机丢弃U D P广播数据报是因为这些主机没有使用这个目的端口。 多播的出现减少了对应用不感兴趣主机的处理负荷。
IP数据报的首部明确地标志了这两个主机的IP地址。我们需要知道，真正进行通信的实体是在主机中的进程，是这个主机中的一个进程和另一个主机中的进程在交换数据（即通信）。...在收到确认后再发送下一个分组 只有收到序号正确的确认帧 ACKn 后，才更新发送状态变量 V(S)一次，并发送新的数据帧。...接收端接收到数据帧时，就要将发送序号 N(S) 与本地的接收状态变量 V(R) 相比较。若二者相等就表明是新的数据帧，就收下，并发送确认。否则为重复帧，就必须丢弃。...但这时仍须向发送端发送确认帧 ACKn，而接收状态变量 V(R) 和确认序号 n 都不变。连续出现相同发送序号的数据帧，表明发送端进行了超时重传。连续出现相同序号的确认帧，表明接收端收到了重复帧。...发送端在发送完数据帧时，必须在其发送缓存中暂时保留这个数据帧的副本。这样才能在出差错时进行重传。只有确认对方已经收到这个数据帧时，才可以清除这个副本。
对于6DoF跟踪的每个关键帧，本文使用多视图半全局匹配（SGM）的方法进行的单眼深度估计，然后进行深度细化处理。...一、背景与贡献 本文提出了以中多视图关键帧深度估计方法，该方法即使在具有一定姿态误差的无纹理区域中也可以鲁棒地估计密集深度，消除由姿势误差或无纹理区域引起的不可靠深度，并通过深度神经网络进一步优化了噪声深度...二、算法流程 图1—系统简图 整个系统的处理图如图1所示，当用户使用手机上的单眼相机导航到他的环境时，本文提供的管道会使用基于关键帧的视觉惯性SLAM系统跟踪手机的6DoF姿势，该系统跟踪前端的6DoF...实时的网格更新是将渐进式移动的立方体块在单个CPU线程上集成，每一个关键帧只更新一部分立方体块。除此之外，本文为每一个体素定义了一个状态变量，用来判断更新，添加，通用和删除。...三、主要结果 我们的单眼深度估计是根据序列“室内楼梯”和“沙发”的两个代表性关键帧得出的： 原关键帧图像及其两个选定的参考关键帧图像；“室内楼梯”参考帧中的两个代表性像素及其极线绘制出从前端的6DoF跟踪来证明某些相机姿态误差的数据
具体来说，在处理视频时，它们会跟踪两个状态变量：每帧低分辨率的视差图，以及相机姿态。这些变量在训练和推理阶段通过可微分的BA层进行迭代更新，该层基于由具有重叠视野的帧动态构建的图像对集进行操作。...为了使模型能够处理动态场景，作者可以直接使用带有相应GT监督的动态场景视频来训练模型的预测结果，希望在训练过程中，两幅图像之间的不确定性能够自动包含目标的运动信息。...这个运动图特别用于根据多帧信息预测动态内容对应的像素。在每次BA迭代过程中，作者将成对的光流置信度与物体运动图结合，形成最终权重，如公式2所示：。...当前工作的MonST3R [76] 扩展了Dust3R [66]，以便处理动态场景，并从输入帧对预测的全局3D点云中估计相机参数。...值得注意的是，即使MonST3R [76] 使用了更近期的全局3D点云表示来处理动态场景，作者的方法在稳健性和准确性方面仍优于MonST3R。
本文还构建了一个大规模的视频抠图数据集，该数据集涵盖了大量独特的抠图案例，填补了当前和未来深度视频抠图研究中的数据空白。...我们已经在我们提出的测试集和真实世界的高分辨率视频上进行了大量的实验，以验证我们的方法处理复杂场景的有效性 基本概念和遇到的问题 近年来，自媒体行业大火，有一大批人涌入，特别是视频领域，催生了更复杂的视频抠图的需求...抠图问题可以用下面的公式来定义： αα 公式中各个参数的具体含义： 图片 是前景 和背景 的加权和，其中权重也被称为透明度或Alpha，是抠图问题中的待求解变量。...给定参照帧和目标帧，文中做法如下： 使用两个分享权重的编码器，来分别提取参照帧(F_r)和目标帧(F_t)的语义特征。 使用跨越注意力网络来计算目标帧与参照帧的像素间相似度关系。...为了利用视频里的时序信息，作者同时将目标帧以及其邻近帧送到编码器中得到对应的多帧多尺度空间特征，并通过时空特征融合模块（ST-FAM）将多帧特征融合，从而将时序信息编码到特征里。
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