本篇文章主要描述如何使用OpenGL ES来渲染i420(YUV420P)和nv21(YUV420SP) 首先准备yuv数据文件，使用ffmpeg对图片进行格式转换 原图大小为800x480： ?...的数据，所以使用OpenGL来渲染YUV数据的关键还是将YUV数据传递给着色器，并在着色器中将YUV转化为RGB 在我们创建一个2D纹理并使用glTexImage2D来填充数据的时候可以指定internalformat...等 通常使用的GL_RGBA这种internalformat，它会单独保存R，G，B，A四个数据，而在渲染YUV数据的时候，我们使用GL_LUMINANCE和GL_LUMINANCE_ALPHA 使用...nv21 在使用GL渲染nv21格式的YUV数据时，只需要使用两个2D纹理，Y分量纹理的颜色组件采用GL_LUMINANCE，UV分量纹理的颜色组件采用GL_LUMINANCE_ALPHA private...，创建纹理和buffer，填充数据到buffer的流程和渲染i420的步骤是类似的，此处就不再赘述了 和渲染i420的片元着色器中唯一不同的就是获取U分量是从a通道获取 // We had put the
最近，我发现学徒在学习GEO数据挖掘的过程中，遇到了第一个也是至关重要的一个难题就是对下载后的数据集进行合适的分组，因为只有对样本进行合适的分组，才有可能得到我们想要的信息。...但是不同的GSE数据集有不同的临床信息，那么我们应该挑选合适的临床信息来进行分组呢？...会发现有些信息是冗余的，有些是有效信息可以用来分组，但是表型记录太多，看起来会混淆，所以需要去除那些冗余信息，就是在所有样本里面表型记录都一致的列。如何去冗余,见原文对表型数据框进行去冗余。..., GSE31056 and GSE78060三个数据集 这里主要说一下GSE31056这一个数据集，需要一定的背景知识与细心才能正常分组，原文里 ?...，在不同的情况下选取最合适当下的方法，方便自己去做后续的数据分析。
这两天接到一个需求，需要批量生成wrod合同，合同中需要填充不同的信息，姓名，身份证号码，家庭住址，如果信息量比较少，手动填充比较快，但是合同有几百份，上面的信息不同，所以我们需要开发一个批量工具。...经过筛选最终决定使用docxtemplater这个库，这个库如何使用呢，看代码： // 引入相关的库 var PizZip = require('pizzip'); var Docxtemplater...last_name: 'Doe', phone: '0652455478', description: 'New Website' }); //渲染数据生成文档 doc.render...(path.resolve(__dirname, 'output.docx'), buf); 阅读源码，发现使用docxtemplater需要如下几个步骤： 1、引入相关的库 2、以二进制的形式读取word...文档 3、将二进制信息进行压缩 4、调用Docxtemplater函数传入压缩数据生成模板文档doc 5、调用文档的setData函数填充数据 6、文档调用render函数生成word 7、调用doc文档的相关函数生成
我们生信技能树有个学徒在过来中山进行学习的时候，学到了单细胞部分，然后他做了两个同样组织样本的数据，问：我这两个不同的数据集中，怎么样比较A数据集中的比如上皮细胞亚群与B数据集中的上皮细胞亚群是不是同一种上皮细胞亚群呢...首先，来问问你的私人顾问人工智能大模型kimi kimi（https://kimi.moonshot.cn/）：两个不同数据集的单细胞降维聚类分群结果如何对应？...在单细胞转录组学研究中，将两个不同数据集的降维聚类分群结果进行对应是一个常见的问题，尤其是在跨样本、跨物种或跨实验条件的研究中。以下是几种常用的方法来实现这种对应关系： 1....操作步骤： 分别降维和聚类：对两个数据集分别进行降维和聚类。 标记基因分析：使用FindMarkers或FindAllMarkers函数找到每个聚类的标记基因。...基于相似性度量的对应（Similarity Metrics） 如果两个数据集的细胞类型较为复杂，可以使用相似性度量（如Jaccard指数）来量化聚类之间的相似性。
utm_source=10006 在使用国产接口测试和接口文档生成工具Apipost的时候，在使用预/后执行脚本的时候，会发现有接口的预/后执行脚本、全局脚本和目录脚本。...今天给大家介绍如何使用预/后执行脚本、全局脚本和目录脚本。 apipost接口中的预/后执行脚本主要针对的是此接口进行脚本的使用。例如：在接口的预执行脚本中发送一个请求获取一个请求的值。...这个值是token，然后本接口需要使用这个返回的token....在预执行脚本中发送请求，然后在使用环境变量或许请求返回的token值 然后我们在引用token 这是单接口需要引用token值怎么使用脚本的方法， 多接口或一整个目录的接口需要使用一个变量的时候，我们可以直接在目录中的脚本进行编写和使用获取的变量...目录中编辑脚本，发送一个请求别获取响应中的token值 token值获取到之后，我们在目录中的body中调用token 只要在这个目录下的接口都会在发送的时候，携带token这个参数 全局脚本和全局参数也是一样的设置
., 2014)，所有扫描都是在同一天采集的。 c.此外，相似的任务(即工作记忆任务)在不同的数据集上可能有很大的不同。...c.一些开放样本包含多个贡献站点(例如，ARLIVE I/II，ABCD，UK-Biobank);确定站点是否以系统的方式不同而影响分析(见“故障排除”等，当数据中出现混淆时该如何处理)。...xii.例如，应包括提供成像采集参数、预处理管道和行为测量的总结，以及如何使用和分析数据的描述。 预期结果 我们有详细的步骤，如何在数据生命周期的所有阶段使用开源数据集。...然而，需要执行的具体步骤可能会根据访问数据的位置而有所不同(例如，使用来自OpenNeuro的数据集的步骤可能与使用来自NDAR的数据集的步骤略有不同)。...潜在解决方案： 随着可用数据集的数量增加，研究人员可能会倾向于对许多不同的数据集进行许多不同的分析，直到“有些东西起作用了”，然后将结果写下来发表。
案例模拟文件下载 http://gofile.me/4KHV7/SUo5ywXxC 我们来分享下不同思路的处理方式。 先展示一下网友蜗牛给的答案。 (一) 通过分组后逆透视后再用透视还原来完成。...通过转换得到错误的值并用错误值替换的方式来命名日期列的标题。...到这一步，分组内的计算完成。 3. 展开，重命名，调整数据类型 ? 4....最后通过透视得到最终的结果 Table.Pivot(更改的类型, List.Distinct(更改的类型[属性]), "属性", "值" ? 再来看下简化的操作。...展开数据，筛选并调整后即可得到最终结果。 ? 如果觉得有帮助，那麻烦您进行转发，让更多的人能够提高自身的工作效率。
“哈哈，我们在训练我们的模型并且希望得到更加准确的结果，但基于实际的情况（比如算力、时间），往往会按照一定策略来选择。...本文介绍了几种常见的数据集划分与交叉验证的方法策略以及它们的优缺点，主要包括了Train-test-split、k-fold cross-validation、Leave One Out Cross-validation...等，包括了代码层的实现与效果的比较，比较适合综合阅读一次。
大多数情况下，FineReport直接在设计器里使用“数据集查询”，直接写SQL就能满足报表要求，但对于一些复杂的报表，有时候SQL处理并不方便，这时可以把查询结果在应用层做一些预处理后，再传递给报表，...即所谓的“程序数据集”，FineReport的帮助文档上给了一个示例： 1 package com.fr.data; 2 3 import java.sql.Connection...15 private String[] columnNames = null; 16 // 定义程序数据集的列数量 17 private int columnNum...，通常是利用spring在xml里配置datasource bean，运行时动态注入 2、将查询出的结果，填充到数据集时，采用的是数字索引(见82行)，代码虽然简洁，但是可读性比较差 折腾一番后，于是便有了下面的改进版本...，换成了LinkedHashSet>，这样db查询结果填充到"数据集"时，处理代码的可读性就多好了(见queryData方法)，但也要注意到LinkedHashSet
选自TowardsDataScience 作者：Francesco Zuppichini 机器之心编译 处理并使用数据集是深度学习任务非常重要的组成部分。...概述 使用 Dataset 需要遵循三个步骤： 载入数据：为数据创建一个数据集实例。 创建一个迭代器：通过使用创建的数据集构建一个迭代器来对数据集进行迭代。...使用数据：通过使用创建的迭代器，我们可以找到可传输给模型的数据集元素。 载入数据 我们首先需要一些可以放入数据集的数据。...创建迭代器 我们已经学会创建数据集了，但如何从中获取数据呢？我们必须使用迭代器（Iterator），它会帮助我们遍历数据集中的内容并找到真值。有四种类型的迭代器。...但并不是将新数据馈送到相同的数据集，而是在数据集之间转换。如前，我们需要一个训练集和一个测试集。
前言 从 ECharts4 支持数据集开始，更推荐使用数据集来管理数据。...https://echarts.apache.org/handbook/zh/concepts/dataset 数据集最大的特点就是数据和数据展示配置的分离。...以前我们都是在系列（series）中设置数据。...}, { type: 'bar', name: '2017', data: [97.7, 83.1, 92.5, 78.1] } ] }; 使用数据集后...，序列中只需要设置x,y展示的列即可。
使用率数据，这将是我们图形界面程序的数据来源。...我们的CPU使用率数据将会通过图形界面中间的画布部件显示出来。...三、在PyQtGraph中实时显示CPU数据 创建好了基础的图形界面之后，我们就可以实时获取电脑CPU的使用率然后将其绘制在图形界面上了。...，然后定义了一个数据列表data_list，获取到的cpu使用率都将添加到这个列表中，然后作为图形数据传递给pyqtgraph。...运行上述代码，我们可以得到如下动图所示的实时更新图形界面，每一秒获取到的CPU使用率数据都实时绘制为了线条： ?
一.整体思路 我们在用纹理增加细节那篇文章中提到过，要将图片渲染在屏幕上，首先要拿到图片的像素数组数据，然后将像素数组数据通过纹理单元传递到片段着色器中，最后通过纹理采样函数将纹理中对应坐标的颜色值采样出来...现在换成了yuv视频，我们应该如何处理呢？因为最终的片段颜色值是RGBA格式的，而我们的视频是YUV格式的，所以我们需要做一个转化：即将YUV转化为RGBA。 ...从上面的公式看，代入的u和v都是减去默认值128的，也就是说转化公式中所使用的是u，v和默认值128的偏移值。所以，我们要使用这个公式，也要求出这个偏移值。...这样以来，我们可以开辟两处内存分别用于存储正方体数据和长方体数据，然后，我们再使用两个vao对象，分别指向两个内存块的首地址，这样以来，gpu就知道去哪里取数据了。...当然，如果只有一份数据，不使用vao也行。
它们使用名为 Scanner 的类来设置数据流或对象，这样就会包含你选择的文件内容。你可以通过标记（字节、行、整数等）扫描文件。...因此，将数据写入文件的过程与从文件中读取数据基本相同，只是使用了不同的函数。...std::cout << buffer << std::endl; Java 在 Java 中，你可以使用 FileWriter 类来创建一个可以写入数据的对象。...FileWriter，但使用了稍微 “groovy” 的语法。...但是，你一旦了解了编程的基本结构，你可以随意尝试其他语言，而不必担心不知道如何完成基本任务。通常情况下，实现目标的途径是相似的，所以只要你牢记基本概念，它们就很容易学习。
主要包含以下几种类型的数据集： 小型玩具（样本）数据集 数据生成器生成数据集 API 在线下载网络数据集 2玩具（样本）数据集 sklearn 内置有一些小型标准数据集，不需要从某个外部网站下载任何文件...分类 load_wine([return_X_y]) 葡萄酒数据 分类 load_digits([n_class, return_X_y]) 手写数字数据集 分类 2.1波士顿房价数据集 用于回归任务的数据集...以下是一些常用的数据集： 4.120个新闻组文本数据集 20个新闻组文本数据集包含有关20个主题的大约18000个新闻组，被分为两个子集：一个用于训练(或者开发)，另一个用于测试(或者用于性能评估)。...fetch_20newsgroups 返回一个能够被文本特征提取器接受的原始文本列表，fetch_20newsgroups_vectorized 返回将文本使用tfidf处理后的特征矩阵。...数据原地址： http://qwone.com/~jason/20Newsgroups 4.2森林覆盖类型数据集 森林覆盖数据集对应美国的 30×30m 的 patches of forest(森林区域
; var PizZip = require('pizzip'); var Docxtemplater = require('docxtemplater'); var fs = require('fs...; i++) { const element = distdata[i]; // var doc = new Docxtemplater(zip); // 设置填充数据...element.bankname, bank: element.bank, banknum: element.banknum, } ); //渲染数据生成文档...doc.render() // 将文档转换文nodejs能使用的buf var buf = doc.getZip().generate({ type: 'nodebuffer'...，然后将信息填充到word中，这里需要注意的是word文档的模板生成是在for循环的外面，之后每次填充数据只需要调用setData即可。
不支持的数据类型：blob、long、longraw、byta。 执行跨平台比较时数据类型布尔值的限制。...暂存表中的数组大小和行数batch-progress-report-size = 1000000 # 定义 mod 中用于报告进度的行数loader-threads = 2 # 设置将数据加载到临时表中的线程数...设置为 0 可禁用加载器线程message-queue-size = 100 # 加载线程使用的消息队列的大小（nbr 个消息）。...read committed';TIPS：如果使用默认的RR隔离级别，在执行后续的 java -jar pgcompare.jar --batch=0 会报如下的错误[2024-06-28 09:32:...其它：如果在执行完pgcompare后，数据库里面又增加或者减少了表，则需要重新执行 下面的操作：0、清空pgcompare下面的各个表（清掉后便于查看最新数据，不清的话则需要根据compare_dt时间戳来判断是哪一次执行的比对操作
那么，神经 Scaling law 对训练用的 token 序列数据集的哪些性质敏感呢？换句话说，如果我们想要准确预测如何以最佳方式为训练过程分配计算量，我们该观测数据的哪些属性？...实验中，通过调整 PCFG 的句法性质，他生成了 6 个具有不同复杂度的数据集。...对于每个数据集，他又训练了 6 个不同大小的语言模型（参数量从 4.4M 到 1.4B），并记录了这些语言模型在 6 种不同训练步数（100K 到 100M token）下的结果。...然后，收集所有为全部非端点生成的生成规则，并使用基于 NLTK 构建的 PCFG 软件包实例化一个语法。 再使用该语法（在给定约束下随机创建的）来概率式地采样句子，以构建 token 序列数据集。...用 gzip 可压缩率度量句法复杂度 为了估计生成数据集以及真实数据集的复杂度，Rohan Pandey 选择使用一种压缩算法 gzip。
数据集多样性提升模型鲁棒性 单一的数据集容易导致模型生成内容的单一化。多样化的数据可以让AIGC模型更加灵活，适应不同场景需求。 二、构建AIGC训练集的关键步骤 1....数据源的选择 不同类型的AIGC模型需要的训练数据来源不同，以下是常见的数据来源： 开放数据集：如ImageNet、COCO（图像），Common Crawl（文本）。...四、提升数据集质量的技术手段 1. 数据去噪与异常检测 使用机器学习模型或统计方法自动检测并剔除异常数据。...数据集的重要性：如何构建AIGC训练集 在人工智能生成内容（AIGC）的领域，数据集是模型性能的基石。无论是图像生成、文本生成，还是多模态生成，数据集的质量直接决定了生成结果的表现力和应用价值。...数据增强：提升数据集的多样性和覆盖面。 数据分析与验证：评估数据的质量和分布情况，确保无偏差。 二、数据采集：如何获取原始数据？
GLASS数据一般有三种分辨率，其一基于MODIS数据生产的1km分辨率的GLASS产品，第二种是通过1km聚合而成的0.05度的GLASS产品，还有一种就是通过AVHRR数据生产的0.05度的GLASS...上图就是以GLASS LAI产品为例，显示的三种GLASS数据。 介绍完GLASS数据以后，我们就要说一下如何下载使用它了。...国内可提供下载的网站是，国家地球系统科学数据中心，网址为：http://www.geodata.cn。 但是我们今天不推荐使用它进行下载GLASS数据，因为还要申请账号，挺麻烦的。...如果进行数据处理可以使用python中的pyHDF库，用起来还是蛮方便的。 需要注意的是，GLASS数据会把数据存储为整数，所以一般需要乘以一个尺度因子。这些信息也都存贮在HDF文件中。...我们可以通过hdfexp软件查看GLASS的元数据。
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