添加额外列 一旦我们将COCO转换成pandas数据帧，我们就可以很容易地添加额外的列，从现有的列中计算出来。 我认为最好将所有的关键点坐标提取到单独的列中，此外，我们可以添加一个具有比例因子的列。...最后，我们创建一个新的数据帧（第58-63行） 鼻子在哪里？ 我们通过检查图像中头部位置的分布来找到鼻子的坐标，然后在标准化的二维图表中画一个点。 ?...随后，我们执行转换（第46-47行）并创建一个新的数据帧，其中包含新的列normalized_nose_x和normalized_nose_y（第51-55行） 最后一行绘制二维图表。...我们不能只为训练集和验证集选取随机数据，因为在这些数据子集中，一个组可能会被低估。，我们必须从57%的男性和43%的女性中按比例选择。...接下来，我们用训练集和验证集中每个规模组的基数创建一个新的数据帧，此外，我们添加了一个列，其中包含两个数据集之间差异的百分比。 结果如下： ?
它在过滤 Vaex 数据帧时，不会生成数据的副本，相反，它只创建对原始对象的引用，并在其上应用二进制掩码。掩码选择显示哪些行并用于将来的计算。这为我们节省了 100GB 的 RAM。...多年来的黄色出租车公司 我们今天使用的数据集跨越了 7 年。我们可以看到，随着时间的推移，一些收益的数量是如何演变的。使用 Vaex，我们可以快速执行核心分组和聚合操作。...对于一个超过 10 亿个样本的 Vaex 数据帧，在笔记本电脑上使用四核处理器进行 8 个聚合的分组操作只需不到 2 分钟 在上面的单元块中，我们执行一个分组操作，然后是 8 个聚合，其中 2 个在虚拟列上...现在，我们可以按每年的数据分组，看看纽约人在出租车租赁支付方面的习惯是如何改变的： ? ? 每年付款方式 我们看到，随着时间的推移，信用卡支付慢慢变得比现金支付更频繁。我们真的生活在一个数字时代！...有了 Vaex，你只需几秒钟就可以通过自己的笔记本电脑浏览超过十亿行数据，计算出各种统计数据、聚合数据，并生成信息丰富的图表。它不仅免费而且开源，我希望你会给它一个机会！
（时间轴快速指南） 由于这是针对动画初学者和对After Effects知之甚少的人，下面是您应该在时间轴上看到的内容： 左侧的眼睛图标显示/隐藏每个图层 右侧的三角形，这是你如何访问所有的图层属性，并最终使它们动起来...4.关键帧和变换(Keyframes and Transforms) 现在，我们将使我们的视频的每个元素在屏幕上渐隐。我们将为每个层创建一个关键帧，影响不透明度并将其从0％转换到100％。...当我们在它，按command+option+F（或ctrl + alt + F）调整您的动画到新的合适大小。预览时 它应该与以前一样，只是缩小。 使用关键帧来缩放大小和位置。...现在，您可以在时间轴窗格中复制并粘贴图层，并将每个图层缩小到新的位置，以显示多个窗口。（专业提示：使用键盘上的J和K在图层上的关键帧之间向前和向后跳过。）...导入logo.psd，你早就学会了如何做，并把它放到我们的composition。将其拖出屏幕，并在其他元素离开屏幕后在时间轴中的某处创建位置关键帧。
看看在那段时间里，人们对某些东西的兴趣是如何演变的，这可能会很有趣。使用Vaex，我们可以快速执行核心分组和聚合操作。让我们来探讨7年来票价和行程是如何演变的： ?...对于一个超过10亿个样本的Vaex数据帧，在笔记本电脑上使用四核处理器进行8个聚合的分组操作只需不到2分钟。 在上面的单元格块中，我们执行分组操作，然后执行8个聚合，其中2个位于虚拟列上。...现在，我们可以按每年的数据分组，看看纽约人在出租车租赁支付方面的习惯是如何改变的： ? 每年付款方式 我们看到，随着时间的推移，信用卡支付慢慢变得比现金支付更频繁。我们真的生活在一个数字时代！...如果您对本文中使用的数据集感兴趣，可以直接从S3使用Vaex。请参阅完整的Jupyter notebook，以了解如何做到这一点。...有了Vaex，你可以在短短几秒钟内浏览超过10亿行数据，计算各种统计数据、聚合信息，并生成信息图表，而这一切都是在你自己的笔记本电脑上完成的。它是免费和开源的，我希望你会给它一个机会!
用控制字符进行帧定界2）透明传输透明传输：用户不用关心如何传输，只关心传输什么发送端的数据链路层在数据中出现控制字符“SOH〞或“EOT”的前面插入一个转义字符“ESC"(其十六进制编码是 1B)。...7、PPP协议的工作状态当用户拨号接入ISP 时，路由器的调制解调器对拨号做出确认，并建立一条物理连接。PC向路由器发送一系列的LCP分组（封装成多个PPP帧）。...家用网络控制由LCP管理这些分组及其响应选择一些PPP参数，进行网络层配置（NCP的配置），NCP给新接入的 PC 机分配一个临时的IP地址，使PC机成为因特网上的一个主机。...2）CSMA/CD过程适配器获取数据报，创建帧发送前：侦听信道CS闲：开始传送帧忙：一直等到闲再发送发送过程中：冲突检测CD没有冲突：成功检测到冲突：放弃，之后尝试重发发送方适配器检测到冲突，放弃、发送一个人为干扰信号...向BS发送一个小的RTS分组 --> RTS可能会冲突（但是由于比较短，浪费信道较少）BS广播 clear-to-send CTS，作为RTS的响应CTS能够被所有涉及到的节点听到发送方发送数据帧其它节点抑制发送采用小的预约分组
个人简介：Java领域新星创作者；阿里云技术博主、星级博主、专家博主；正在Java学习的路上摸爬滚打，记录学习的过程~ 计算机网络及其计算 期末考点 数据通信系统 计算机网络 物理层 数据链路层...脉冲宽度调制 PDM ：将PAM信号的振幅变化按比例地变换成脉冲宽度的变化。...帧定界的作用就在于接收端能够从收到的比特流中准确地确定帧的边界位置，即一帧的开始和结束。 (3)透明传输 所谓透明传输是指不管链路上传输的是何种形式的比特组合，都不会影响数据传输的正常进行。...通常采用在被发送的比特流后面附加差错检测码，接收端根据接收到的比特流重新计算差错检测码，然后与收到的差错检测码相比较，指出差错的存在与否 帧定界： 帧定界 (framing)就是确定帧的边界，从传送的比特流中正确地分离出来...②B 收到 A 发来的分组，只按序接收没有差错的分组，并给出相应的确认应答，或者只对按序到达的无差错的最后一个分组发送确认应答。对于检测出差错的分组则丢弃。
从定义上来看，QoE和QoS的概念较为抽象，具体到网络服务质量层面来说，QoS可以狭义地理解为基于底层分组数据传输的关键性能指标（Key Performance Indicators, KPI），而QoE...Mode1 需要从一段观看时间(比如10分钟)内的视频数据分组，通过对比特流中的帧级关键信息的提取，衡量视频压缩对于视频源质量的损伤情况。...主要衡量的指标包含帧类型及帧大小、编码量化参数、运动矢量信息以及帧内编码单元跳过比例。因此，Mode1 的计算复杂度相对变大，模型准确度更高, 适合计算精度要求较高的场景。...下边具体介绍性能指标如何影响人眼对于画面的视觉感受，以及如何计算。 模糊度（Blurriness） 模糊度是指对图像模糊程度的衡量。...之后，采用上述加权标准差构建高斯滤波器，并对选择出来的分块进行滤波，并对滤波前后的分块求差值，整体差值图的标准差即为一帧图像的噪点度指标，即采用如下公式计算： ?
我建议你仔细检查一下，因为在同一个任务上比较不同的工具和框架会帮助你学得更好。 让我们首先创建一个用于示例的示例数据帧。...因此，我们可以看到变量是如何随时间变化的，例如股票价格，每日温度。 下面是如何用Altair创建一个简单的折线图。...它将取值范围划分为离散的数据元，并统计每个数据元中的数据点个数。 让我们创建“val3”列的直方图。...例如，我们可以使用条形图来可视化按week分组的“val3”列。我们先用pandas库计算。...第一行从date列中提取周。第二行将“val3”列按周分组并计算总和。 我们现在可以创建条形图。
在编写的阶段，开发者只需要编写main函数里具体的逻辑，就可以使用其通用的方法，例如计算比例、计算位置、计算取色、计算进度等，在生成代码的阶段，把这部分代码和后面开发者编写的渲染部分的代码进行合并，调试完成之后点击右上角的导出就可以新生成剪辑器所需要...FFmpeg在接收到预加载的事件后，会预取视频帧放到共享内存。当渲染引擎的某一帧需要某个视频帧的时候，就会通过handle从共享内存里面取出这部分的buffer进行渲染。...我们同时会对轨道数据逐帧去分析，只有真正需要渲染的内容才会走进渲染的逻辑，否则会送去编码或者是转码。在完成所有的分片任务之后，会进行总分片的转封装，完成视频合成的流程。 上述流程做完之后就可以上线。...也是从86版本开始，渲染总会有一些莫名其妙的bug。大概92版本才修复好并稳定下来。WebCodecs意在在浏览器提供高效的音视频编解码API。...---- LiveVideoStackCon 2023上海讲师招募中 LiveVideoStackCon是每个人的舞台，如果你在团队、公司中独当一面，在某一领域或技术拥有多年实践，并热衷于技术交流，欢迎申请成为
帧：数据链路层上传送的就是帧 二、数据链路层的三个问题 封装成帧、透明传输、差错控制 讲解如何封装帧，封装完后帧的传输问题、传输到达目的地，如何检验该段帧是否完整 2.1、封装成帧 数据链路层就是在...为了检测传送的帧中ip数据包是否完整，是否没有被损坏，所以需要差错检测 解决：循环冗余检测CRC，截个图，把概念性的文字截下来，看到这个人都晕了，其实很简单。 ...最大传送单位：PPP协议帧有最大的传送单元，发送的分组不能超过这个最大长度 网络层地址协商：使通信的两个网络层实体能够通过协商知道或能够配置彼此的网络层地址，通俗的讲，就是在分配IP地址时，就现需要这个协商才能解决...3）PPP协议帧格式 4）PPP协议帧传输时透明输出问题 4.1）字节填充： 使用的是字节传输，也就是异步，所有的PPP帧的长度都是整数字节，所以会出现IP数据包中有字节跟开始结束标志字节相同的问题...：用户拨号接通ISP拨号服务器后，就创建了PC机到ISP服务器的物理连接，这里面的细节就归咎于物理层的功劳了， 创建了一条怎么样的信道，通过什么传送数据，都是物理层需要做的事情。
，MA-LMM提出按顺序在线处理视频帧，并将过去的视频信息存储在记忆库（Memory Bank）中，这样模型就可以在不超过LLMs的上下文长度约束或GPU内存限制的情况下引用历史视频内容进行长期分析。...记忆库压缩方法：为了提高效率，提出了一种记忆库压缩方法，通过选择和平均最相似的相邻帧特征来保持记忆库的长度与输入视频长度成比例，同时显著减少长期视频中的时间冗余。...记忆库压缩： 为了解决长期视频中的时间冗余问题，提出了一种记忆库压缩方法，通过计算相邻帧之间的余弦相似性并选择最相似的特征进行平均，从而减少记忆库的长度。...技术实施： 实例提取：使用连通组件分析从语义分割标签中提取独立的实例掩码。 实例粘贴：在训练过程中随机选择并粘贴提取的实例，允许实例重叠以创建多样化的训练样本。...结论： 论文证实了剪切和粘贴数据增强技术在提高卫星图像语义分割模型性能方面的潜力。 提供了一种无需额外手动标注即可生成新卫星图像语义分割数据的简单有效方法。
AI科技评论按：在计算机视觉研究中，识别视频中人的动作是一个基础研究问题。个人视频搜索和发现、运动分析和手势交流等应用中，都会用到这项至关重要的技术。...为了进一步研究识别人类动作的技术，AI科技评论了解到，谷歌发布了AVA (Atomic Visual Actions)数据库，意思是“原子视觉动作”，这一新数据集为扩展视频序列中的每个人打上了多个动作标签...图2. 3秒视频片段中间帧中的红色边框标注(为清晰起见，每个示例仅显示一个边界框) 为了创建AVA，谷歌首先从YouTube收集了大量多样化的视频内容，内容集中在是电影和电视这两个类别，视频里有不同国籍的专业演员...每个视频分析其中15分钟的剪辑片段，并这个片段均匀分割成300个不重叠小片段，每一段3秒钟，这种采样策略保留了动作序列的时间顺序。 接下来，在每个3秒片段的中间帧，手动标记边框里的人。...AVA中统计得出共现频率分值最高的动作对 为了评估AVA数据集在人类行为识别系统中的有效性，谷歌设计了一个现有的基线深度学习模型，该模型在较小的JHMDB数据集上获得了很好的绩效。
也完全可以将数据帧一起添加。 将数据帧加在一起将在计算之前对齐索引和列，并产生不匹配索引的缺失值。 首先，从 2014 年棒球数据集中选择一些列。...但是，像往常一样，每当一个数据帧从另一个数据帧或序列添加一个新列时，索引都将在创建新列之前首先对齐。 准备 此秘籍使用employee数据集添加一个新列，其中包含该员工部门的最高薪水。...操作步骤 读取大学数据集，按州分组，并显示分组总数。...要跟踪减肥，我们将数据按月和人分组，然后调用transform方法以查找从月初起每周每周的减肥百分比。 操作步骤 读取原始weight_loss数据集，并检查两个人Amy和Bob的第一个月数据。...NumPy 并不容易进行分组操作，因此让我们使用数据帧构造器创建一个新的数据帧并检查它是否等于步骤 3 中的flights_sorted数据帧： >>> flights_sort2 = pd.DataFrame
预分析（Pre-analysis） 在确定编码帧的质量之前，质量衡量组件对源编码帧和初始编码帧执行一些预分析，用以提取质量衡量计算中需要的一些数据，同时收集用于配置质量衡量的信息。...对于皮肤检测，我们使用了AdaBoost分类器，该分类器在我们创建的标记数据集上进行了训练。AdaBoost分类器使用YUV像素值和4×4亮度方差值输入。...这是质量衡量的唯一组成部分，它也需要利用先前的目标帧和参考帧。在此组件中，我们测量两种变化：目标帧中缺少在参考帧中引入的“新”信息，以及目标帧中参考帧中没有“新”信息的“新”信息。...在这种情况下，“新”信息是指当前帧中存在但前一帧中不存在的信息。我们计算参考帧中的每个并置8×8块与前一参考帧之间的绝对差之和（SAD），以及目标帧中的每个并置8×8块与前一目标帧之间的SAD 。...一旦所有边缘像素的值都已累加，最终值将按比例缩放以提供ELF切片分数分量，范围为[0,1]，其中1表示完美的边缘保留。
3.1 数据链路层概述 3.1.1 定义 链路层的作用：接受网络层的数据单元并封装成帧，并交付给物理层。接受物理层传来的帧并去掉帧头帧尾发送给网络层，实现链路之间数据帧的无差错接受与传送。...对于SW协议，由于每发送一个数据分组就停止等待，所以只要保证每发送一个新的数据分组，其发送序号与上次发送的数据分组的序号不同就可以了，因此用一个比特来编号就够了，即用0和1表示相邻的两个分组。...接收方接收窗口内的数据分组并给发送方发送一个针对此分组的确认分组，然后将确认窗口向下移动一格。 发送方接受传来的确认分组，每接受一个确认分组，窗口就向下滑动一格，这样就有新的序号落入发送窗口。...4号和5号数据分组到达接受方，接收方接受分组并返回确认分组，但是接受窗口不会移动，因为不是按序到达的。...同时，接受方发出2号确认分组。 发送方接收2号确认分组，发送窗口向右移动4个位置，有新的6701落入发送窗口，于是发送方发送6701数据分组。
Length tag key，因此前面加了一个 stream to Tagged stream 下面举例介绍： CRC32 之后的数据图如下所示，CRC 已经被添加到每个分组的末尾，并且分组长度标签已经从...d_scramble_mask[i] ^= shift_reg.next_bit() << k; } } } } ④、Protocol Formatter 使用报头格式对象从标记的流数据包创建报头...这里没有丢失任何信息；k（每个输入的字节位数）和 l（每个输出的字节位数）的任何值（[1, 8] 内）都是允许的。在每个新输入字节上，它开始读取 LSB，并开始复制到 LSB。...**频率误差校正被馈送到频率调制器，以产生与同步块的频率误差成比例的信号。然后将其与接收到的数据混合以校正错误并输入到解复用器。...它将复数数据符号作为标记流输出，并丢弃导频符号 8）Constellation Decoder Constellation Decoder： 星座解码器，根据对象的映射将星座点从复数空间解码为（解包
-- dash：字典、列表或字符串格式，用于设置轨迹风格 字典：{column:value} 按数据帧中的列标签设置风格 列表：[value] 对每条轨迹按顺序的设置风格 字符串：具体风格的名称，适用于所有轨迹...字典：{column:color} 按数据帧中的列标签设置颜色 列表：[color] 对每条轨迹按顺序的设置颜色 ---- categories：字符串格式，数据帧中用于区分类别的列标签 x：字符串格式...按季度用 rsample('Q') 来分组；计算累计收益用 apply() 将 np.prod(1+x)-1 应用到每组中所有的数据。...如何 resample 计算累计收益率前面已经讲了就不重复了，关键是先用 pd.melt() 将宽表变成长表，使其用三列 date, code 和 value，然后分别设为气泡的 x 轴数据、y 轴数据...分四步： 将具体的子图一个个按顺序放入 cf.figures() 里 创建布局，用 cf.tools.get_base_layout() 设定每个子图占布局的位置，用 cf.subplots() 并设置
然后是去计算当前屏幕数据，也就是测量、布局、绘制三大流程。...流程上差不多已经梳理出来了，不过我个人对于内部是如何根据拿到的 0-1 区间的进度值转换成我们指定区间的数值的工作挺感兴趣的，那么我们就稍微再深入去分析一下好了。...0.5，那按比例转换就是 (100 - 0) * 0.5 = 50。...看上面的代码， i 表示的是第几帧，numKeyframes 表示的是关键帧的总数量，所以 i/(numKeyframes - 1) 也就是表示这一系列关键帧是按等比例来分配的。...onInt() 的规则是所有关键帧按等比例来分配权重，比如有三个关键帧，第一帧是 0，那么第二帧就是 0.5， 最后一帧 1。
教机器理解视频中的人类动作是计算机视觉领域中的一个基础研究问题，对个人视频搜索和发现、运动分析和手势交流等应用十分必要。...为了推进人类动作识别方面的研究，谷歌发布了新的数据集 AVA（atomic visual actions），提供扩展视频序列中每个人的多个动作标签。...为创建 AVA，我们首先从 YouTube 上收集了大量多样化的数据，主要集中在「电影」和「电视」类别，选择来自不同国家的专业演员。...接下来，我们为每个 3 秒片段中间帧的人物手动标注边界框。对标注框中的每个人，标注者从预制的原子动作词汇表（80 个类别）中选择适当数量的标签来描述人物动作。...AVA 的独特设计使我们能够获取其他现有数据集中所没有的一些有趣数据。例如，给出大量至少带有两个标签的人物，我们可以判断动作标签的共现模式（co-occurrence pattern）。
举例：跟踪器从当前帧知道了目标区域80%是红色，20%是绿色，在下一帧中搜索算法回去找最符合这个颜色比例的区域。...下面简要介绍了两个权威的目标跟踪方向的数据库。 OTB可以说是做单目标跟踪必跑的数据库了，2013年的OTB50包含50个人工标注的视频序列。...在跟踪时，保留并固定特征提取网络，针对跟踪序列构建一个新的分支检测部分，用第一帧样本在线训练检测部分之后再利用跟踪结果生成正负样本来微调检测分支。...作者利用可靠性来分配预测目标的权重，采用的更新策略是每10帧删除最前的节点，同时创建一个新的CNN节点，选择能够使新节点的可靠性最高的节点作为其父节点。...其中轨迹动态规划算法(TDPA)主要思想是通过重新检测前一帧中所有的目标候选框，并将这些候选框随时间分组到短目标轨迹中，同时跟踪所有潜在的目标，包括干扰目标。
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