动画包括两个部分:描述动画的样式规则和用于指定动画开始、结束以及中间点样式的关键帧。...让浏览器控制动画序列，允许浏览器优化性能和效果，如降低位于隐藏选项卡中的动画更新频率。...通过使用@keyframes建立两个或两个以上关键帧来实现。每一个关键帧都描述了动画元素在给定的时间点上应该如何渲染。...因为这两个时间点十分重要，所以还有特殊的别名：from和to。这两个都是可选的，若from/0%或to/100%未指定，则浏览器使用计算值开始或结束动画。...也可包含额外可选的关键帧，描述动画开始和结束之间的状态。
条形图 条形图提供了一个简单的绘图，其中每个条形图表示数据帧中的一列。条形图的高度表示该列的完整程度，即存在多少个非空值。...其他列（如WELL、DEPTH_MD和GR）是完整的，并且具有最大的值数。 矩阵图 如果使用深度相关数据或时间序列数据，矩阵图是一个很好的工具。它为每一列提供颜色填充。...有数据时，绘图以灰色（或您选择的颜色）显示，没有数据时，绘图以白色显示。...当一行的每列中都有一个值时，该行将位于最右边的位置。当该行中缺少的值开始增加时，该行将向左移动。 热图 热图用于确定不同列之间的零度相关性。换言之，它可以用来标识每一列之间是否存在空值关系。...接近0的值表示一列中的空值与另一列中的空值之间几乎没有关系。 有许多值显示为<-1。这表明相关性非常接近100%负。
和 Chrome的关系 Chromium架构简析 何为网页内容 何为像素Pixels Chrome渲染过程是反复进行的 页面数据解析 HTML 解析为 DOM CSS 解析为 CSSOM 布局阶段生成...伪元素选择器 有连续两个冒号(::)的选择器 ::before : 选择器在被选元素的内容前面插入内容 ::after : 选择器在被选元素的内容后面插入内容 关系选择器 （空格>~+）4个 「根据与其他元素的关系...这个对象可以被认为是一个巨大的「映射」，其中样式属性（如颜色、字体大小、边距等）与其对应的值关联起来。通过查询 ComputedStyle 对象，可以快速获取每个元素的最终样式属性值。...❞ 显示合成器接收传入的帧，并理解嵌入表面surfaces之间的依赖关系（"surface aggregation"） Viz 显示四边形 Viz还会发出GL调用来显示合成帧Compositor Frame...假如是 Back buffer准备完成一帧数据以后就进行，那么如果此时屏幕还没有完整显示上一帧内容的话，肯定是会出问题的。看来只能是等到屏幕处理完一帧数据后，才可以执行这一操作了。
对于数据帧，许多方法几乎是等效的。 操作步骤 读完电影数据集后，让我们选择两个具有不同数据类型的序列。...或者，您可以使用dtypes属性来获取每一列的确切数据类型。select_dtypes方法在其include参数中获取数据类型的列表，并返回仅包含那些给定数据类型的列的数据帧。...这种与偶数技术的联系通常不是学校正式教的。 它不会始终将数字偏向更高端。 这里有必要四舍五入，以使两个数据帧值相等。equals方法确定两个数据帧之间的所有元素和索引是否完全相同，并返回一个布尔值。...同时选择数据帧的行和列 直接使用索引运算符是从数据帧中选择一列或多列的正确方法。 但是，它不允许您同时选择行和列。...当两个传递的数据帧相等时，此方法返回None；否则，将引发错误。 更多 让我们比较掩盖和删除丢失的行与布尔索引之间的速度差异。
请注意，由于视频内的视觉相似性，一些字幕在帧之间可能是重复的；因此作者推测，这种子集选择不会导致信息的大量丢失。，作者使用视觉编码器在个视频帧上计算视觉嵌入（）。...另一方面，标题质量之间的差异开始增加。作者经验发现，选择两个最佳标题构成了一个好的折中方案，总体上带来了有希望的性能。然而，前1、2或3名（最后三行）之间的差异并不显著。 （三）组合标题生成器。...如主论文第4.6节所述，作者探讨了使用文本摘要模型来组合给定视频中的多个字幕，作者的尝试导致了不一致的结果，如表5所示。...超过44%的情况下，两个字幕生成器有一个共同的帧。最后，最常见的情况是，从10个可能的帧中选择了4个不同的帧：每个字幕生成器各选了2个。 重复性字幕。...过滤字幕的另一个好处是，作者得到了一组重复性较低的字幕。参见图A.3，在使用10个字幕和前2个字幕时唯一字幕的百分比。作者还验证了在任何三个数据集中，两个字幕生成器之间重叠的字幕少于1%。
训练一个片段品质模型 在给定训练数据的品质得分的情况下，谷歌下一步就是训练一个神经网络模型，并使用这个模型来评价 Clips 拍摄的照片品质。...谷歌先基本假设模型知道照片里有什么（如人物、狗、树等），这将帮助模型来定义何为「有趣」。...这个过程允许谷歌训练一个结合 Google 图片识别技术和人类评估员智慧的模型，其中人类评估员的智慧由 5000 万个关于「何为有趣内容」的观点代表！...如果某一帧的画面品质达到了 Clips 的临界值（依据 Clips 最近拍到的最好照片品质而设定），Clips 就会进入每秒拍摄 15 帧画面的高性能模式。...在保证平衡的前提下，谷歌从不同性别和肤色中对取样 subject，打造了一个可控数据集，同时保持如内容类型、时长、环境条件恒定的多样性。
需要注意的是，管道中使用的函数需要将数据帧作为参数并返回数据帧。...return df 调用 Pandas 内置的 drop duplicates 函数，它可以消除给定列中的重复值。...： 需要一个数据帧和一列列表 对于列表中的每一列，它计算平均值和标准偏差 计算标准差，并使用下限平均值 删除下限和上限定义的范围之外的值 与前面的函数一样，你可以选择自己的检测异常值的方法。...这里需要提到的一点是，管道中的一些函数修改了原始数据帧。因此，使用上述管道也将更新df。 解决此问题的一个方法是在管道中使用原始数据帧的副本。...如果你不关心保持原始数据帧的原样，那么可以在管道中使用它。
图2：总体框架，在给定原始距离测量数据的情况下，RoLM可以从地图中的一组位置中找到相应的位置索引，并计算要添加到位姿图优化中的位姿偏差。...然而，我们无法使用这一帧信息来消除幽灵反射，而且白噪声的峰值部分也将被视为微小物体，影响最终结果。我们选择直接提取每个雷达图像帧的关键点，并融合多个帧的特征点，以避免遮挡和幽灵反射。...用于RoLM的扫描帧投影描述子 受文章[25]启发，我们用每个区块的点密度的标准化值替换了每个箱的值，首先在XY平面上栅格化单个点云帧的空间，然后计算所有格子中的点数。...给定初始测量集R，滑动窗口SK中的特征点被拼接成一个关键帧图，分别使用极坐标和笛卡尔投影描述子从候选列表中选择最相似的激光雷达帧，然后计算旋转角和平移，在此基础上，使用ICP完成对齐得到主要的边缘约束...将提出的系统与两个公共数据集以及来自浙江大学的数据进行了比较。这些竞争性方法包括RO 、带有回环检测的RO 和Rall，还通过消融实验验证了所提出的描述符的有效性。结果在表I中呈现出来。
然而，标定的实际目标是估计误差，即解与真实标签（未知的）之间的距离。理查森等人[10]提出最大ERE作为与估计误差相关的替代度量，也有相似的值范围（像素）。然而，它需要采样和重新投影当前的解决方案。...这允许成功地完成初始化，即使没有检测到所有的标记，如第4.3节中所讨论的那样。 03 姿势选择 我们的方法的核心思想是明确地指定使用Zhang[16]的方法进行标定的单个关键帧。...在这种情况下，两者之间有两个不确定的参数: 焦距 和 到相机的距离 平面内平移： 和主点 图片 图2 失真图，显示了每个像素的∆(p)的大小。...算法计算如下：给定一组训练图像（校准序列）： 无条件地添加如第3.4节中所述的初始化帧； 现在将剩余的每个帧单独添加到关键帧集中，并计算校准。 对于每个校准，使用测试帧计算估计误差。...使值最小化的帧被合并到关键帧集中。在步骤2中继续。 如果不能进一步减少或所有帧都已被使用，则终止。 在保持相同估计误差的情况下，贪婪最优解需要75%的帧，同时（见表1）。
现在我们已经解决了 ACT 数据帧之间行数不一致的问题，然而 SAT 和 ACT 数据帧之间仍然存在行数不一致的问题( ACT 52 行，SAT 51 行)。...为了比较州与州之间 SAT 和 ACT 数据，我们需要确保每个州在每个数据帧中都被平等地表示。这是一次创新的机会来考虑如何在数据帧之间检索 “State” 列值、比较这些值并显示结果。...我的方法如下图展示: ? 函数 compare_values() 从两个不同的数据帧中获取一列，临时存储这些值，并显示仅出现在其中一个数据集中的任何值。...我们需要从四个数据集中确定能代表华盛顿特区/哥伦比亚特区的一贯值。你所做的选择在这两个选项中都不重要，但是最好选择在数据集中出现率最高的名称。...各个州的值现在在每个数据集是一致的。现在，我们可以解决 ACT 数据集中各个列不一致的问题。让我们使用 .columns 属性比较每个数据帧之间的列名： ?
ORB-SLAM2是该领域的一种基准方法，但是ORB-SLAM2中描述子的计算非常耗时，并且必须选择图像作为关键帧，否则描述子无法重用。...描述子只在选择一帧作为关键帧时才计算，而ORB-SLAM2则为每一帧计算描述子。...从这个数字，我们的系统可以一直跟踪足够多的关键点。值得注意的是，如果inlier数足够，我们不需要提取关键点，例如，我们只检测第一列和最后一列中的关键点。...值得注意的是，仅当帧被选为关键帧时才提取描述子，由粗到精细匹配的方法分为两个阶段： 第一阶段是鲁棒的关键点匹配： 首先，通过一个有效的运动模型来预测关键点的对应关系，这给算法一个很好的匹配的初始值，并且潜在地减少了搜索匹配的计算量...最后一行给出了APE和RPE的误差比较。从这个图中，我们的方法比ORB-SLAM2在两个数据集中产生了比ORB-SLAM2更好的精度，包括一个低纹理区域。 ?
使用场景距离 每一列表示每一帧数据每一个类别的数量。...为了平衡不同场景的描述符，对其进行了归一化处理。最终给定两个场景 来度量不同场景描述符之间的不同。为了平衡不同场景的描述符，对其进行了归一化处理。...图4不同数据集类别之间的比较 2).Semantic3D: Semantic3D在训练集中包含15个场景。每一帧都是使用地面激光扫描仪从固定位置测量的单个帧。...动态对象的数目是描述动态场景的复杂度的索引，在图5中通过计算每帧实例数目来分析该索引。可以发现SemanticKITTI具有良好的车辆分布多样性，例如，每帧平均车辆实例分布在0到33之间。...顶点通常表示一个点或者一组点，边表示顶点之间的邻接关系。图构造和图卷积是这些方法的两个关键操作。 如图10©所示，超点图(SPG)是一个具有代表性的工作。
视觉SLAM算法利用传感器(如单目、立体和RGB-D相机)收集的数据来估计先前未知环境中相机的姿态，并逐步构建周围场景的地图。...图1展示了我们自制数据集中用作输入的三帧和最终重建的场景。可以注意到，动态物体被成功删除，大多数分割部分修复良好。 3.2 基于掩码的关键帧选择 对于跟踪的输入帧，我们选择一组关键帧，表示为K。...这种方法确保整合更多可靠的信息，增强相机跟踪的准确性和稳定性。同时，关键帧之间的重叠更小可以使关键帧集包含更多场景信息。在静态场景中，此策略默认为基于重叠比的选择。...从K中选择关键帧以优化场景表示时，我们在基于覆盖的和基于重叠的策略之间交替，旨在在优化效率和质量之间取得平衡。基于覆盖的策略倾向于覆盖最大场景区域的帧，确保场景边缘区域的全面优化。...几何损失和光度损失分别应用为颜色和深度的预测值与真实值之间的 L_1 损失，如下所示： 我们联合优化特征 \theta 和所选关键帧集K中相机外在参数 \{R_i，t_i\} ： 其中 \lambda_p
【科普】神经网络与卷积神经网络 神经网络：何为神经网络呢？ 最开始接触这个名词的时候，很长一段时间都将它看做一个高深莫测的神奇工具。竟然和大脑神经都有关系的算法，肯定很厉害！...例如，给定一堆的输入数据和已知他们的输出数据，将他们输入到神经网络进行训练优化，可以使得神经网路具有拟合输入输出之间关系的能力，然后给定一个未知输出的输入数据，可以推算出在这种规律下的输出数据。 ?...这个大家应该都知道，这是因为计算复杂度的关系，因为神经网络的全连接特性限制了它的发展，具体来说，如上图中所示， 首先，我们观察一下隐藏层的神经元的值的计算，我们可以发现每一个神经元的值都是由输入层的所有数据的一个加权和...先看一下卷积操作的原理吧： ? 如图所示，第一列的三个矩阵为输入数据，中间列即为2个3*3的卷积核的参数，最后一列为输出层的数据。 每一个输出层的数据均由卷积核与输入层的部分数据的加权和决定。...这样大大减小了网络的参数。 最早提出卷积神经网络的是Yann LeCun大神提出的LeNet-5网络，这是由三个卷积层和两个全连接层构成的网络，最初用于数字识别。
在时间t给定输入值x（t），该模型预测为Y（t），但在稍后的时间相同的输入可以与不同的预测相关联。为了解决这个问题，该模型包括从过去到现在更多的数据或者必须具有的过去的输入的存储器。...从未标签数据学习特征的优点是大量未标签的数据可以被利用，但比手工设定的特征可能有更好的特征可以学到。这两个优点减少了需要数据的专门知识。...一个著名的拓展是使用特制的长短期记忆细胞，其能更好地发现长期相关性。 ? 图4 递推神经网络（RNN）。输入x被变换到输出表示y，其通过隐单位h。隐单元连接当前时间帧的输入值和隐单元从先前时间帧。...在这种情况下，时间相干性应超过一些组，如位置和姿势的目标，而不是单一的标量。这例子可以用结构稀疏性惩罚来实现。 小结一下 表1给出了简要介绍模型的总结。第一列表示模型是否能够捕捉时序关系。...在视频中通过重点学习时间特征，在静态图像上的性能可以提高，从而激发了需要继续发展深度学习的算法，去捕捉时间关系。早期的尝试在延伸深度学习算法，视频数据通过模拟两帧之间的转换完成的。
那么，我们如何为所有这些不同的任务建立模型呢？ 作者在这里向你展示如何通过深度学习完成计算机视觉中的所有工作！ ? 分类 计算机视觉中最出名的就是分类。图像分类网络从一个固定大小的输入开始。...最后一层的输出与数据集中的类一样多。 ? ? 目标检测 目标检测器分为两种：一级和二级。他们两个都以锚框开始。这些是默认的边界框。我们的检测器将预测这些框与地面真相之间的差异，而不是直接预测这些框。...给定这些特征，就可以训练一个子网络来预测一组2D热图。每个热图都与一个特定的关键点相关联，并包含每个图像像素关于是否可能存在关键点的置信值。...单帧+光流（左） 视频+光流（右） 我们还可以在一个流中传递单个图像帧（数据的空间信息），并从视频中传递其相应的光流表示形式（数据的时间信息）。...这两个数据流都具有可用的空间和时间信息。鉴于我们正在对视频的两种不同表示（均包含我们的所有信息）进行特定处理，因此这是最慢的选择，但也可能是最准确的选择。 所有这些网络都输出视频的动作分类。
根据给定的文本，语义最相似的帧会有所不同，因此可能会有多个与特定视频匹配的同等有效的文本。因此，本文的时间聚合函数应该直接在给定文本和视频帧之间进行推理。...在这里，作者直接选择与给定文本具有最高余弦相似性的帧作为语义相似性的代理。只有与给定文本在语义上最相似的top-k帧被合并，而较低相似性的帧被完全忽略。...模型能够根据与给定文本的相关性选择性地选择帧，其动机与前面描述的top-k方法相同。然而，与top-k方法不同，本文提出的模型学习文本-视频对的最佳信息量，从而消除了手动指定k值的需要。...上图（b）展示了k值的分析结果，我们观察到，在文本-视频对之间，k的最佳选择差异很大，这使得一般来说k很难选择。...作者展示了X-Pool如何学习关注与给定文本最相关的帧，这也使模型对视频内容多样性（如场景变换形式）更具鲁棒性。
如何归一化数组，使值的范围在 0 和 1 之间？ 难度：L2 问题：创建 iris sepallength 的归一化格式，使其值在 0 到 1 之间。...如何在 NumPy 数组中删除包含缺失值的行？ 难度：L3 问题：选择 iris_2d 中不包含 nan 值的行。...如何找出 NumPy 数组中两列之间的关联性？ 难度：L2 问题：找出 iris_2d 中 SepalLength（第一列）和 PetalLength（第三列）之间的关联性。...如何找到第一个大于给定值的数的位置？ 难度：L2 问题：在 iris 数据集的 petalwidth（第四列）中找到第一个值大于 1.0 的数的位置。...如何计算两个数组之间的欧几里得距离？ 难度：L3 问题：计算两个数组 a 和 b 之间的欧几里得距离。
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