最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...语法 要创建一个空的数据帧并向其追加行和列，您需要遵循以下语法 - # syntax for creating an empty dataframe df = pd.DataFrame() # syntax...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...然后，通过将列名 ['Name'， 'Age'] 传递给 DataFrame 构造函数的 columns 参数，我们在数据帧中创建 2 列。
如果能预测大熊猫交配的成功率，就能为繁育工作提供很大帮助。近日，四川大学、成都大熊猫繁育研究基地和四川省大熊猫科学研究院的研究者公布了一项基于神经网络预测大熊猫交配成功率的新方法。...他们在自己的研究中以人工方式定义了 5 种不同的大熊猫叫声，并基于人工设计的声学特征使用聚类方法对叫声数据进行了分组。...作者也对预测准确度进行了定量分析，结果表明基于音频自动预测大熊猫的交配成功率是可行的。这项研究有望更加智能地帮助繁殖大熊猫。...他们并未直接将提取出的声学特征用于预测，而是先使用一个深度网络来学习更具判别能力的发声特征，然后再基于每一帧上的这种特征来预测交配成功或失败的概率。...对于输入的音频序列，最终的预测结果是通过求和所有帧上的概率而得到的，如果整体的成功概率更大，那么就将这个交配结果分类为成功。 预处理 首先，基于人工标注的起止点从输入音频序列中提取出大熊猫的叫声。
此次冠亚军方案，将与白天行人检测结合，打造适用于不同天气条件的全天候行人检测系统，并有望在熊猫智能公交上进行应用，为其安全行驶保驾护航。...这两个任务的数据集由 279000 张全注释的图片组成，这些图片来源于欧洲多个城市黎明和夜间的 40 个视频，并涵盖了不同的天气条件。...不同的数据分布 该比赛的数据集涵盖了不同的城市和天气，之前常用的行人检测数据集一般未同时满足这两个条件。该数据具有多样性，且与常用数据集的数据分布存在较大差异。...该比赛数据集与常用于训练预训练模型的数据集（如 COCO 数据集、OBJ365）的数据分布存在很大的不同，因此对基于常用数据集预训练的模型进行 fine-tune 的效果不如预期。...未来工作 该团队虽然获得了不错的成绩，但也基于已有的经验提出了一些未来工作方向： 1. 由于数据的特殊性，该团队尝试使用一些增强方式来提高图片质量、亮度等属性，使图片中的行人更易于检测。
先来看下合成效果，例如，将视频中的人物转换成「希腊雕塑」的形态： 将吃竹子的大熊猫转换成「国画」的形式，再把大熊猫换成考拉： 跳跳绳的场景可以丝滑切换，人物也可以换成蝙蝠侠： 方法简介 一些研究采用流来导出像素对应关系...研究者基于 inflated 空间控制 I2I 模型构建了一个视频扩散模型。他们利用空间条件（如深度图）和时间条件（流变形视频）对模型进行训练，以预测输入视频。...他们还根据 FateZero ，融合了在对输入视频中的相应关键帧进行 DDIM 反转时获得的自注意力特征。 研究者从公开的 DAVIS 数据集中选取了 25 个以物体为中心的视频，涵盖人类、动物等。...最后，研究者增加了第一帧条件，以提供更好的纹理引导，这在遮挡掩码较大而原始像素剩余较少时尤为有用。 研究者在 FlowVid 中研究了两种类型的空间条件：canny 边缘和深度图。...在图 7（a）所示的输入帧中，从熊猫的眼睛和嘴巴可以看出，canny 边缘比深度图保留了更多细节。空间控制的强度反过来会影响视频编辑。
我们将使用 Plotly 创建一个人口金字塔，该金字塔显示人口的年龄和性别分布。我们将首先将数据加载到熊猫数据帧中，然后使用 Plotly 创建人口金字塔。...plotly.express 和用于将数据加载到数据帧中的 pandas。...接下来，我们使用 read_csv（） 函数将人口数据从 CSV 文件加载到 pandas 数据帧中。...然后，我们创建 px.bar（） 函数，该函数将数据帧作为第一个参数，并采用其他几个参数来指定绘图布局和样式。 x 参数指定要用于条形长度的变量，条形长度是每个年龄组中的人数。...数据使用 pd.read_csv 方法加载到熊猫数据帧中。 使用 go 为男性和女性群体创建两个条形图轨迹。条形方法，分别具有计数和年龄组的 x 和 y 值。
一只大熊猫在水底游泳 如果说前面还算合理，看到最后泰迪熊变身大熊猫，实在绷不住了。 这反转放短视频平台上不得几百万点赞，豆瓣评分都得9.9，扣0.1分怕你骄傲。 再来一个例子，依然能完美还原剧本。...理想情况下，视频生成模型必须能够生成任意长度的视频，同时有能力将某一时刻的生成帧以当前时刻的文本提示作为条件，这些文本提示会随时间步变化。...在此之前，基于故事的有条件视频生成（story based conditional video generation）是一块从未被探索过的领域，这就是第一篇朝该目标迈出的论文。...想要用传统的深度学习方法，即直接从数据中学习视频生成是不可能的，因为没有基于故事的数据集可以学习。...在视频推理过程中，文本条件可以是相同的，也可以是不同的，这也使得该模型能够在之前和当前文本条件的视觉内容之间动态地创建视觉过渡，有效地生成一个由输入文本描述的视觉故事。
第一个原因是户外主播手机性能及网络问题导致上行数据掉帧频发；第二个原因是音频和视频的掉帧时间长度存在差异；第三个原因是播放端音视频实际播放时长不一致导致音画不同步。 上图为问题示意图。...这是我们一个具体的数据传输方式。首先是向缓存中填充数据，再通过消息通道通知下一个模块获取数据；之后会给出获取数据的长度，否则下一块模块无法确定获取数据量；接下来收到这些消息后下一模块从缓存中提取数据。...由于现在的框架包括大部分的模块和浏览器是不相关的，而唯一和浏览器相关的是部分Loader与基于浏览器的MSE。...基于保证沉浸且连续的用户体验与业务方的需求，我们不会默认在直播中向用户弹出推荐合适码流的提示框。 Q1.4：一般码流切换时播放器会缓存多长时间？...我们只会给I帧缓存并且直接开始播放以实现秒开的效果，此时用户会看到直播画面闪一下。 当然在这个过程中需要切换码率， MOOV的Header需要改变，所以必须要清空之前MSE上所有的数据。
我们将使用熊猫图书馆。熊猫是一个用于数据分析的开源库;它是调查数据和见解的最流行的 Python 库之一。它包括对数据集执行操作的几个功能。它可以与NumPy等其他库结合使用，以对数据执行特定功能。...最后，我们使用 to_csv（） 将更新的数据帧写回 CSV 文件，设置 index=False 以避免将行索引写入文件。...最后，我们使用 to_csv（） 将更新的数据帧写回 CSV 文件，而不设置 index=False，因为行标签现在是 CSV 文件的一部分。...为此，我们首先使用布尔索引来选择满足条件的行。最后，我们使用 to_csv（） 将更新的数据帧写回 CSV 文件，再次设置 index=False。...它提供高性能的数据结构。我们说明了从 csv 文件中删除行的 drop 方法。根据需要，我们可以按索引、标签或条件指定要删除的行。此方法允许从csv文件中删除一行或多行。
基于图像和文本的更强条件生成视频。 为模型提供起始图像和文本的方法，就让视频生成变得更容易了，因为模型需要做的，只是预测图像未来将如何演变。...第四行是使用HQ数据微调第二行的模型，来增加生成视频中的运动。 另外，通过小的架构修改，研究者还在T帧上调节了模型，并且进行了扩展。...他们训练了Emu Video的变体，生成了以「过去」的16帧为条件的未来16帧。 对于两个不同的未来提示，模型会生成合理的扩展模型，既尊重原始视频，也尊重未来文本。...不同风格的熊猫 Emu Edit：高精度图像编辑 基于指令进行图像编辑的模型，已经屡见不鲜。...如下，是所有数据样本的分布，由任务组成主要分为三大类：基于区域的编辑、自由格式的编辑、视觉任务，细分为16个任务。
团队基于对U-ViT架构的深入理解以及长期积累的工程与数据经验，在短短两个月进一步突破长视频表示与处理关键技术，研发推出Vidu视频大模型，显著提升视频的连贯性与动态性。...此外，Vidu采用的是“一步到位”的生成方式，与Sora一样，文本到视频的转换是直接且连续的，在底层算法实现上是基于单一模型完全端到端生成，不涉及中间的插帧和其他多步骤的处理。...画面时间长、稳定性强，意味着Vidu在训练阶段获取了更多的“有用”数据，即模型能从数据中提取到更符合现实的特征；并且Vidu所用模型的注意力机制性能更佳，能够正确地联系起上下帧之间的内容。...Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，广泛用于处理序列数据，如文本、语音和图像。它能够捕获序列数据中的长距离依赖关系，适用于各种任务，包括自然语言处理、计算机视觉等。...基于对U-ViT架构的深入理解以及长期积累的工程与数据经验，自今年2月Sora发布之后，团队在短短两个月里进一步突破了长视频表示与处理的多项关键技术，研发了Vidu视频大模型，显著提升视频的连贯性和动态性
在此基础上，谷歌推出了 Imagen Video，它是一个基于级联视频扩散模型的文本条件视频生成系统。...让我们再来欣赏一些 Imagen Video 生成的视频，比如开车的熊猫： 遨游太空的木船： 更多生成视频请参阅：https://imagen.research.google/video/ 方法与实验...整体而言，谷歌的视频生成框架是七个子视频扩散模型的级联，它们相应执行文本条件视频生成、空间超分辨率和时间超分辨率。...谷歌等机构的研究人员表示，「据我们所知，基于故事的条件视频生成之前从未被探索过，这是第一篇朝着该目标迈进的早期论文。」...pub-bede3007802c4858abc6f742f405d4ef.r2.dev/paper.pdf 项目链接：https://phenaki.github.io/#interactive 由于没有基于故事的数据集可以拿来学习
创建了一个典型地下停车场数据的大规模高分辨率数据集，包括四个环绕摄像机的图像、一个合成的鸟瞰图、四个车轮编码器的测量数据和一个IMU的测量数据。...为了解决这个问题，我们提出了一种基于U-Net架构的光晕去除模型，结合了感知[28]和L1损失以提高性能。我们通过使用镜面高光检测算法[29]生成了用于模型训练的去光晕数据，以创建高光掩码（图4b）。...如果不满足这些条件，我们将从deqBevCam中移除第一帧，并继续评估下一个语义帧的时间t1。当满足指定条件时，系统初始化成功。...然后，当前子地图被合并到全局地图中，下一个子地图取而代之，开始创建新的后续子地图。 图5：青色子地图和灰色全局地图。全局地图由子地图组成，子地图由关键帧组成。...在不同条件下使用数据，跟踪和地图构建都是稳定的，这证实了我们算法的稳健性和可靠性。 图7：从VIWFusion模块的姿态构建的语义地图 精度：首先基于基准数据集进行了一项比较实验。
在一个公共雷达数据集和几个自采集的雷达序列上进行了广泛的实验，证明了在各种不利天气条件下，如黑夜、浓雾和大雪，具有先进的可靠性和定位精度。...Ck，则可以通过以下公式计算Ct 利用笛卡尔雷达图像关键点的几何特征计算Ttk，使用特征提取算法，例如SURF，分别从当前帧t和关键帧k提取两组关键点特征，然后，使用特征描述子匹配这两组关键点，与基于视觉的方法不同...中用于关键帧生成的类似标准，即考虑关键点匹配的最小数量、当前帧和关键帧之间的平移和旋转的条件。...B、 局部建图 局部建图的目标是通过联合优化姿态和估计的局部地图来优化姿态估计和局部地图一致性，它与位姿跟踪线程并行运行，创建新关键帧后，其关键点将成为图优化点。...该优化通过使用Levenberg-Marquardt方法进行求解，为了限制所需的计算，如果上一个关键帧创建的图优化点不能被两个以上的关键帧观察到，则会对其进行剔除。
每一个工具包的创建必是解决痛点。 WHAT：三者是什么？ NumPy 和 Pandas 是数据结构 SciPy 是基于 NumPy 添加的功能。 HOW：怎么去学三者？...对于数据结构，无非从“创建-存载-获取-操作”这条主干线去学习，当然面向具体的 NumPy 数组和 Pandas 数据帧时，主干线上会加东西。...DataFrame 数据帧可以看成是 数据帧 = 二维数组 + 行索引 + 列索引 在 Pandas 里出戏的就是行索引和列索引，它们 可基于位置 (at, loc)，可基于标签 (iat..., iloc) 可互换 (stack, unstack) 可重设 (pivot, melt) ---- HOW 了解完数据帧本质之后，我们可从 Pandas 功能角度来学习它： 数据创建 (不会创建那还学什么...---- HOW WELL 比如在讲拆分-应用-结合 (split-apply-combine) 时，我会先从数据帧上的 sum() 或 mean() 函数引出无条件聚合，但通常希望有条件地在某些标签或索引上进行聚合
二、了解直播 热门直播产品 映客，斗鱼，熊猫，虎牙，花椒等等 直播效果图 直播效果.jpeg 1.一个完整直播app功能(来自落影loyinglin分享) 1、聊天 私聊、聊天室、点亮、推送、黑名单等...内购、礼物动态更新、提现等； 3、直播列表 关注、热门、最新、分类直播用户列表等； 4、自己直播 录制、推流、解码、播放、美颜、心跳、后台切换、主播对管理员操作、管理员对用户等； 5、房间逻辑 创建房间...四、直播基础知识介绍： 1.采集视频、音频 ***** 1.1 采集视频、音频编码框架 ***** AVFoundation:AVFoundation是用来播放和创建实时的视听媒体数据的框架，同时提供Objective-C...（P帧没有完整画面数据，只有与前一帧的画面差别的数据） B帧:(双向差别帧)保留的是本帧与前后帧的差别，解码B帧，不仅要取得之前的缓存画面，还要解码之后的画面，通过前后画面的与本帧数据的叠加取得最终的画面...可实现流媒体的直播和点播，主要应用在iOS系统 HLS是以点播的技术方式来实现直播 HLS是自适应码率流播，客户端会根据网络状况自动选择不同码率的视频流，条件允许的情况下使用高码率，网络繁忙的时候使用低码率
，一直从事前端的播放器，后来有幸去了字节跳动，最近在参与和熊猫直播的创业项目。...1 架构 这张图是我们现在的MediaTrack整个的架构，整个命名方式延续了熊猫的命名方式，所有的项目都采用英雄联盟的英雄为项目名称。...这张图展示了Ahri的架构，Ahri对外的服务就是Ahri网关，并没有自己实际的操作，它所有的操作都是向内部的微服务创建任务并汇总这些任务，但转码还是采用云厂商的转码。 2 工作流 ?...根据图中所展示的处理，目的是加速起播时间，其次是尽量保留展现数据。 ?...这部分介绍我们系统的扩展性，图中是Ahri整个架构图，首先Ahri会创建workflow并下发任务，这些任务可能会在Ahri自己的服务上进行，也可能在云厂商服务上进行。
其次，为了处理纯旋转问题，我们检测运动类型，并在数据关联过程中采用适应性延迟三角化技术，将纯旋转帧转换为特殊的子帧，在解决视觉惯性捆绑调整时，它们为纯旋转运动提供了额外的约束。...接着介绍了如何使用视觉惯性PnP来获得新帧状态的初始估计。最后，说明了系统如何将新帧条件性地标记为关键帧，并在滑动窗口中进行优化或清除，以应对低位移问题。 B....移动异常值检测和去除策略：在必要的3D-2D阶段，当前帧基于光流跟踪与上一帧获得2D观测和3D点的初始匹配。经过IMU-PARSAC算法后，大多数异常值被滤除。...基于角度的纯旋转检测的几何示意图，当两条观测射线和平移向量 t 形成等腰三角形时，最大的 θ 角被实现。 如果一个帧被标记为“纯旋转帧”，则说明它缺乏对新地标的深度观察。...实验结果表明，RD-VIO在纯旋转条件和动态场景下表现出优越性。 图12.
地图点云和关键帧的创建条件较为宽松，但是之后则会通过一个非常严格苛刻的删选机制进行挑选，该机制会检测出冗余的关键帧和匹配错误的或不可跟踪的云点进行删除。...视觉词汇（Visual words）是一个离散化的特征描述子空间，被称为视觉词典。这部视觉词典是通过从大量图像中提取ORB描述子离线创建的。...4.当前帧跟踪少于参考关键帧K_ref云点的90%。 与PTAM中用关键帧之间的距离作为判断标准不同，我们加入一个最小的视图变换，如条件4。条件1 确保一个好的重定位，条件3保证好的跟踪。...一个云点必须满足如下条件： 1.跟踪线程必须在超过25%的图像中找到该特征点。 2.如果创建地图云点经过了多个关键帧，那么它必须至少是能够被其他3个关键帧观测到。...我们提出的新的生成和删除关键帧策略，允许每个几帧就创建一个关键帧，然后当关键帧冗余时则删除。这样的构图方式很灵活，在外界条件很差的情况下可以保证系统正常运行，比如相机作纯旋转运动或快速移动时。
wearing headphones 提示：一尊戴着耳机的希腊雕塑 原始视频 Prompt：a Chinese ink painting of a panda eating bamboo 提示：一幅熊猫吃竹子的中国水墨画...具体来说，就是利用光流来确定视频帧之间像素点的对应关系，从而实现两帧之间像素级别的映射。随后，再用来生成遮挡物的掩码，以便进行图像修复，或者创建一个基准帧。...我们训练该模型使用空间条件(如深度图)和时间条件（流扭曲视频）来预测输入视频。 在生成过程中，研究人员采用了编辑-传播过程： - 使用流行的I2I模型编辑第一帧。...研究人员使用空间条件c和光流信息f训练视频扩散模型。 （b）生成：用现有的I2I模型编辑第一帧，并利用输入视频中的光流得到光流扭曲编辑后的视频。这里，光流条件和空间条件共同指导输出视频的合成。...消融实验 此外，研究人员还进行了颜色校准和条件类型的消融实验。 当评估过程自第一组数据逐步进行到第七组时，未经颜色校准的结果呈现灰色（图中）。
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