我喜欢 Pandas — 我还为它做了一个名为“为什么 Pandas 是新时代的 Excel”的播客。 我仍然认为 Pandas 是数据科学家武器库中的一个很棒的库。...Spark 非常适合大型数据集❤️ 这篇博文会以问答形式涵盖你可能会遇到的一些问题，和我一开始遇到的一些疑问。 问题一：Spark 是什么？ Spark 是一个处理海量数据集的框架。...你只能对数据子集进行可视化。最近情况发生了变化，因为 Databricks 宣布他们将对 Spark 中的可视化提供原生支持（我还在等着看他们的成果）。...有时，在 SQL 中编写某些逻辑比在 Pandas/PySpark 中记住确切的 API 更容易，并且你可以交替使用两种办法。 Spark 数据帧是不可变的。不允许切片、覆盖数据等。...因此，如果你想对流数据进行变换或想用大型数据集进行机器学习，Spark 会很好用的。 问题八：有没有使用 Spark 的数据管道架构的示例？
视频为什么可以被压缩？ 因为存在冗余。 首先，视频是由一帧帧图像组成的，利用人眼视觉暂留的原理，使人眼产生了运动的感觉。...如压缩 GOP 图像组中的 B 帧与 P 帧。 帧间压缩的主要过程先进行宏块查找，寻找出残差值，进行运动矢量计算，最后通过残差值和运动矢量推算出下一帧的数据。...宏块查找：查找帧之间有差别的部分，算法有：三步搜索，二维对数搜索，四步搜索，钻石搜索等； 残差值：是指帧之间有差别的部分； 运动矢量：当前编码块与其参考图像中的最佳匹配块之间的相对位移，也就是变化部分下一帧与上一帧的位移...； 运动估计：针对当前块从上一帧中搜索最相似的块； 运动补偿：通过残差值和运动矢量推断出下一帧的数据。...视频编码中的CBR、VBR、CRF...是什么？ 在视频编码中，有一个模块是码率控制，即通过选择一系列编码参数，使得视频编码后的比特率满足所需要的速率限制，并且使编码失真尽可能小。
在本章中，您将学习如何从数据帧中选择一个数据列，该数据列将作为序列返回。 使用此一维对象可以轻松显示不同的方法和运算符如何工作。 许多序列方法返回另一个序列作为输出。...您可能想知道这里到底发生了什么。 技术上，用逗号分隔的四个字符串名称是一个元组对象。...，而是使用equals方法： >>> college_ugds_.equals(college_ugds_) True 工作原理 步骤 1 将一个数据帧与一个标量值进行比较，而步骤 2 将一个数据帧与另一个数据帧进行比较...步骤 3 通过链接另一个sort_values可以复制nsmallest，并且只需取前五个即可完成查询。head方法显示行。 查看步骤 1 中第一个数据帧的输出，并将其与步骤 3 中的输出进行比较。...发生了什么？
在下一章中，我们将开始学习另一个有影响力的包，称为 Pandas 。 四、Pandas 很有趣！ 什么是 Pandas？ 在之前的章节中，我们已经讨论过 NumPy。...现在让我们继续学习 pandas，这是一个经过精心设计的包，用于在 Python 中存储，管理和处理数据。 我们将从讨论什么是 Pandas 以及人们为什么使用 Pandas 开始本章。...接下来，我们将讨论 Pandas 提供的两个最重要的对象：序列和数据帧。 然后，我们将介绍如何子集您的数据。 在本章中，我们将简要概述什么是 Pandas 以及其受欢迎的原因。...Pandas 做什么？ pandas 向 Python 引入了两个关键对象，序列和数据帧，后者可能是最有用的，但是 pandas 数据帧可以认为是绑定在一起的序列。...在本节中，我们将看到如何获取和处理我们存储在 Pandas 序列或数据帧中的数据。 自然，这是一个重要的话题。 这些对象否则将毫无用处。 您不应该惊讶于如何对数据帧进行子集化有很多变体。
例如，我使用import cudf 作为 pd而不是import pandas as pd。 猜猜发生了什么！它不起作用……但它几乎起作用了。...另一个应用自定义功能。我将讨论我如何在脚本中处理这些，但请注意，我们只需要稍微更改 100 多行代码中的 3 行。...在发布时，我无法验证此功能，但是 21.12 之后的构建应该只需要对数据类型进行一次微小的更改，即可利用该项目的 CML 中的 GPU 性能。...这是该函数以及如何将其应用于Pandas 中的数据帧 ( taxi_df )，从而生成一个新列 ( hav_distance )： def haversine_distance(x_1, y_1, x_...接下来让我们检查运行时间较长的任务的运行时间（以秒为单位）。我们谈论的是，你猜对了，我们知道的用户定义函数传统上对 Pandas 数据帧的性能很差。请注意 CPU 和 GPU 之间的性能差异。
这个站点的好处在于数据通常是标准化的，全部在一个地方，提取数据的方法是一样的。如果你使用的是 Python，并且通过它们的简单模块访问 Quandl 数据，那么数据将自动以数据帧返回。...我倾向于将数据库数据直接倒入 Pandas 数据帧中，执行我想要执行的操作，然后将数据显示在图表中，或者以某种方式提供数据。 最后，如果我们想重新命名其中一列，该怎么办？...一个是列表索引，它返回一个数据帧。 另一个是数据帧中的一列。 接下来，我们注意到第零列中的第一项是abbreviation，我们不想要它。...在我们到达那里之前，让我们在下一个教程中讨论平滑数据以及重采样的概念。 九、重采样 欢迎阅读另一个 Python 和 Pandas 数据分析教程。在本教程中，我们将讨论通过消除噪音来平滑数据。...现在，你可能想知道，为什么我们为重采样创建了一个新的数据帧，而不是将其添加到现有的数据帧中。原因是它会创建大量的NaN数据。
使用is运算符对此进行了验证。 在熊猫中，视图不是新对象，而只是对另一个对象的引用，通常是数据帧的某些子集。 此共享对象可能导致许多问题。...步骤 4 使用sort_index方法按种族对序列进行排序。 第 5 步将这些不同的序列加在一起以产生一些结果。 仅检查头部，仍不清楚产生了什么。...步骤 4 使用any方法在每一行中进行扫描，以搜索至少一个True值。 具有至少一个True值的任何行都包含一列的最大值。 我们在步骤 5 中对所得的布尔序列求和，以确定多少行包含最大值。...为每个人输出第一个月的数据。 Pandas 将新数据作为序列返回。 该序列本身并没有什么用处，并且更有意义地作为新列附加到原始数据帧中。 我们在步骤 5 中完成此操作。...Pandas 绘图的基础知识 可视化航班数据集 堆叠面积图以发现新兴趋势 了解 Pandas 与 Pandas 的区别 使用 Seaborn 网格进行多元分析 在 Seaborn 钻石数据集中发现辛普森悖论
再往下就是Data，也就是真实的数据包，比如IP数据等等。后面是一个CRC检验码，目的是为了检查这个包有没有出错。如果出错，就会丢弃这个包。...一般在交换机之间会采用这种帧格式，有兴趣的话其实可以了解一下。 Ethernet II有个最小长度和最大长度，其实任何一个帧格式都会定义最小长度和最大长度的，原因是为什么呢？...因为网络是共享的，所有的主机端在发送自己的数据前第一件事是检测下线路上是不是空闲的，就是说路有没有被占用，路上有没有车。如果有车还开车上去，那么必然就出事故了。...网卡检测到线路上有数据，这个时候不能发车怎么办呢，这里设计者们采用了一个最原始却最有效的办法——等一会儿再发，回头再看看这个技术的名词，是不是有些理解了？...这也是为什么必须有个最小帧长的限制。 那么最小限制怎么算出来的呢，这是因为在标准中，10Mbps的以太网采用中继器进行连接的时候，最大长度是2500米，最多就只能经过4个中继器。
2）载波监听 发送前监听，就是在发送数据前监听总线中是否有数据在传播，如果有就不发送。就是用电子技术检测总线上有没有其他计算机发送的数据信号。 ... 碰撞然后到达目的地的这段时间，而前面发生碰撞的时间，都市在浪费信道，每发送一帧需要的平均时间就是在信道中发生碰撞浪费的时间+上数据传输成功所用的占用期。...就是只能够转发数据，来了就往接了集线器的PC机上发数据，其他什么差错校验呀，什么东西全都不做， 集线器的用法首先是下面这样 ? 然后想办法，改进成这样了 ? ...2）最初，网桥的缓存中是没有任何MAC 地址的，所以一开始它也不知道哪台主机在哪个物理网段上，收到的所有帧都直接以泛洪方式（也是复制原数据帧）转发到另一个端口上， 同时会把数据帧中的源MAC...相反，如果两个MAC 地址不在同一物理网段，则网桥会把从一个物理网段发来的帧转发到连接 另一个物理网段上，然后再通过所连接的集线器进行复制方式的广播。
安装 可以通过PyPi安装 或者通过Git 为什么你需要这个库？ 问：我是一个Python迷，并且对迷宫的生成和迷宫解决的办法非常感兴趣。我很羡慕别人能够做出生成迷宫的动画。...每个GIF通常都包含上千帧，但是GIF大小确只有几百KB。 3、你可以绘制各种各样的迷宫动画，和解迷宫动画。 4、代码都有很好的注释，文档有很好的范例，而且文档很完整。...然后我们设置这个动画的控制参数 这些参数的意思是“每20步渲染一帧，帧之间间隙0.05s，调色板中第四个颜色作为通明度通道”。...我们有了绘制动画的“桌面”，和绘制动画需要的参数，接下来就是实际地画一个迷宫了。 这个语句在图片中央绘制了一个迷宫，然后在四边留了8像素的空白，迷宫中每一格在图片中占据5像素*5像素的大小。...下面的动画展示了随机深度优先搜索算法和A*搜索算法。（这个图片只有120K） 这个库的原理是什么？ 这个库实际上是一个GIF的编码库，算法运行过程中，动画帧被编码为BytesIO文件。
背景与问题 中小公司维护一个 App 的成本好高呀，有没有办法可以降低成本的可能性，但是又不想让代码缺少维护？ 有没有方案可以实现一份代码可以运行在多个平台，减少沟通成本呢？ 2....【Andriod 操作系统中，编写的原生控件中实际上也是依赖于 Skia 进行绘制，所以 Flutter 在某些 Andriod 操作系统上甚至还要高于原生-因为原生 Andriod 中的 Skia 必须随着操作系统进行更新...从上往下开始覆盖第 n - 1 帧的数据，当屏幕开始刷新第 n - 1 帧的时候，Buffer 中的数据上半部分是第 n 帧数据，下半部分是第 n - 1 帧的数据。...工作流程： 在某个时间点，一个屏幕刷新周期完成，VSync 信号产生，先完成复制操作，然后通知 CPU/GPU 绘制下一帧图像。...CPU 生成蓝色 B 的数据，由 GPU 进行 B 的绘制，但是这个过长由于过长，那么第二个A就产生了 Jank。
二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？...with a tolerance of 0.2, it should return True: np.allclose(array1,array2,0.2) True clip() Clip() 使得一个数组中的数值保持在一个区间内...事实上，数据根本不需要标记就可以放入 Pandas 结构中。...用于将一个 Series 中的每个值替换为另一个值，该值可能来自一个函数、也可能来自于一个 dict 或 Series。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。
二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？...事实上，数据根本不需要标记就可以放入Pandas结构中。...Pandas 擅长处理的类型如下所示： 容易处理浮点数据和非浮点数据中的 缺失数据（用 NaN 表示）； 大小可调整性: 可以从DataFrame或者更高维度的对象中插入或者是删除列； 显式数据可自动对齐...用于将一个Series中的每个值替换为另一个值，该值可能来自一个函数、也可能来自于一个dict或Series。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用copy ()函数。
人们为什么仍然使用GPU？ 一般来说，GPU之所以快，是因为它们具有高带宽的内存和以比传统CPU更高的速率执行浮点运算的硬件[1]。GPU的主要任务是执行渲染3D计算机图形所需的计算。...但是在2007年，NVIDIA创建了CUDA。CUDA是一个并行计算平台，为开发人员提供API，使能够构建可以利用GPU进行通用处理的工具。...cuDF：数据帧操作 cuDF提供了类似Pandas的API，用于数据帧操作，因此，如果知道如何使用Pandas，那么已经知道如何使用cuDF。..., 0.2, None, 0.3]}) gdf = cudf.DataFrame.from_pandas(df) 也可以做相反的事情，将cuDF数据帧转换为pandas数据帧： import cudf...拥有一台可以改善这一点的PC和工具确实可以加快工作，并帮助更快地在数据中发现有趣的模式。想象得到一个40 GB的csv文件，然后只需将其加载到内存中即可查看其内容。
它能够在确保实时表现的情况下，对大量追踪样本进行准确检测并保存良好的记忆。然后我们提出了一种新的使用时间约束的集群办法，它能从之前的画面中发现清晰可靠的记忆，这能帮助我们的追踪器减少偏移误差。...这种方式获得的数据流固有相关性，并保证在积分图像的仔细设计以较快的速度收敛。据我们所知，我们提出的时间限制簇办法在视觉流数据分析中相当新颖，它的收敛速度与良好表现体现了其在在线视频问题上的巨大潜力。...特别是它能够在之前追踪过的样本中中发现数据簇（即可靠的记忆），还让我们的追踪器能够减少偏移误差。实现结果表明我们的追踪器在处理偏移误差上相当优秀，并且在目前的基准数据集上实现了目前最佳的表现。...3.1大量样本的循环追踪器 给定在帧p的正样本xp，我们想建立一个适应模型{xp，Ap}用图像z快速检测接下来p+1帧的样本： ? ?...3.3 追踪框架的工作流程 在我们的框架中，我们已采用了两个特征库，其中一个是跨越框架收集积极的实例，另一个是（曾由U提及）用于收集学习记忆。每一个内存u∈U,并且包括一定数量的实例 ?
但对于计算机来说，无论是多快的速率，帧与帧之间总会丢失某些运动信息。 ? 那么，有没有办法让机器连续地“看”到运动场景或事件呢？...当眼睛中的视觉细胞感测到场景变化——即发生了某个事件时，它就会将相关信息通过视神经传到大脑皮层。 而收集到的数据也是持续的，是以事件为基础的。...因此，普诺飞思的研究者们以人眼为启发，提出了基于事件的视觉感知技术。 和传统图像传感器不同，在基于这种技术的传感器中，每个像素都是异步且独立的。...只有场景中发生某个事件，产生了变化时，传感器才会产生输出： ? 如果是以帧为单位来获取这种图像信息的变化，那得一张一张固定频率发送，然后一个像素一个像素的比较。...如果在按下快门的几毫秒内被拍对象恰好发生了移动，那么图像的一个点就会变成一条线。 这也就是我们在拍摄很多动态物体时常常产生模糊的原因。
在本章中我们将展示两个独立的例子，一个用于人脸检测，另一个用于动态检测，以及如何快速地将这些功能添加到应用程序中。 面部检测 人脸检测，是人脸识别的第一部分。...与其他算法相比，该算法更倾向于对数据进行过拟合，所以AdaBoost对噪声数据和异常值很敏感。因此我们在准备数据的时候，需要格外注意这一点。 现在，让我们来看看示例中的程序到底是如何工作的。...接下来我们需要提供: 我们的面部级联对象 搜索对象时使用的最小窗口大小 我们的搜索模式，假设我们只搜索一个对象 在搜索期间重新缩放搜索窗口时要使用的重新缩放因子 HaarCascade...\ 在我们已经有了一个视频源和一个视频，让我们看看每当我们被通知有一个新的视频帧可用时发生了什么。...现在我们使用另一个选项，网格运动突出显示。它会使得检测到的运动区域基于定义的网格在红色方块中突出显示，如下图所示。
我什么时候应该调用 .persist() 将 DataFrame 保存在内存中？ 这个调用在 Dask 的分布式数据帧中是不是有效的？ 我什么时候应该重新分割数据帧？...这个调用返回的是 Dask 数据帧还是 Pandas 数据帧？ 使用 Pandas 的数据科学家不一定非得是分布式计算专家，才能对数据进行高效分析。Dask 要求用户不断了解为计算而构建的动态任务图。...我们要速度，也要扩展性 Dask 默认是以多线程的模式运行的，这意味着一个 Dask 数据帧的所有分割部分都在一个单独的 Python 进程中。...尽管多线程模式让一些计算变得更快，但是一个单独的 Python 进程并不能利用机器的多个核心。 或者，Dask 数据帧可以以多进程模式运行，这种模式能够生成多个 Python 进程。...然而，如果一个 Python 进程需要将一个小的 Pandas 数据帧发送到另一个进程，则该数据帧必须通过 Pickle 进行串行化处理，然后在另一个进程中进行去串行化处理，因为这两个进程没有共享内存。
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