如何合并两个数据帧，但一个数据帧有多个满足条件的单元格？_R:根据满足的两个连接条件合并两个数据帧_Python:如何合并多个有条件的数据帧？ - 腾讯云开发者社区

Q：在工作表中有一些数据，如下图1所示，我想要获取“参数3”等于“A”、”参数4“等于”C1“对应的”参数5”中的最大值，能够使用公式解决吗？ ? 图1 A：这种情况用公式很容易解决。...首先，我们将单元格区域B2:B12命名为“参数1”，C2:C12命名为“参数2”，D2:D12命名为“参数3”，E2:E12命名为“参数4”，F2:F12命名为“参数5”。...在单元格F13中输入数组公式： =MAX(IF((参数3=D13)*(参数4=E13),参数5,0)) 记得按Ctrl+Shift+Enter组合键完成输入。...C2";"C1";"C2";"C2";"C1"}=”C1” 得到： {TRUE;FALSE;TRUE;TRUE;TRUE;FALSE;FALSE;TRUE;FALSE;FALSE;TRUE} 将上面生成的两个中间数组相乘...D和列E中包含“A”和“C1”对应的列F中的值和0组成的数组，取其最大值就是想要的结果： 0.545 本例可以扩展到更多的条件。

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如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列？

Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...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。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。...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。...Python 中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。

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新手学习FFmpeg - 调用API完成两个视频的任意合并

本次尝试在视频A中的任意位置插入视频B. 在上一篇中，我们通过调整PTS可以实现视频的加减速。这只是对同一个视频的调转，本次我们尝试对多个视频进行合并处理。...Concat如何运行 ffmpeg提供了一个concat滤镜来合并多个视频，例如：要合并视频Video A和Video B，通过调用 ffmpeg -i va.mp4 -i vb.mp4 -filter_complex...当Video B所有的帧都处理完毕之后，在从截断处开始重新处理Video A的帧。从上面两个图来看，问题好像不是很难解决。只要达到截断的条件，就去处理另外一个视频，等待视频处理完毕之后。...如何从断点处重新读取Frame 这是最后一个待解决的问题了，当视频B的数据都处理完之后，就需要从视频A的断点处重新读取数据帧。...而ff_inlink_acknowledge_status有两个作用，一方面获取下一帧，另一方面是确认当前帧处理结束。

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BAD SLAM | 直接法实时BA+RGBD基准数据集（CVPR2019）

实验表明现有数据集如TUM RGB-D有一定缺陷，如卷帘快门、异步采集的RGB图像和深度图像、深度失真等等。本文从硬件层面解决这些问题，建立一个更精确的基准数据集。系统与算法介绍 ?...将上述两个三维坐标作差投影至当前k帧下法向量方向，就得到下面公式的几何约束代价： ?...将关键帧划分为4×4像素单元。如果单元格中没有像素对应于现有的surfel，则在单元格中随机选择一个深度以创建新的surfel。...surfel合并：在BA方案的第一个迭代中优化位置后，将具有相似属性的surfel合并，以减少不必要的surfel。...为了快速找到合并候选者，将surfel投影到所有关键帧中，并考虑将投影到同一单元格的surfel进行合并。关键帧位姿优化：根据几何约束和光度约束，使用高斯牛顿法优化关键帧的位姿。

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一文详解ORB-SLAM3中的地图管理

·Essential Graph: 根据共视关系得到的共视图是一个连接关系非常稠密的图，即节点之间有较多的边，而这过于稠密而不利于实时的优化。...具体来说，先从所有关键帧中选择与当前帧有相同特征点的关键帧集合，之后提取中每一个关键帧的共视帧的集合，之后利用两个集合的关键帧的信息进行相机位姿的跟踪 ·回环检测回环检测共包含四个部分：选择候选帧、计算变换...如果某个关键帧与当前帧的匹配分数达到了阈值，还需要判断共视的3个关键帧是否也满足回环的条件。只有都满足时才会判定发生了回环。...”，即管理着一系列的子地图（sub-map），这些子地图共用同一个DBoW数据库，使得能够实现重定位回环等操作。...地图点合并：将被吞并地图的关键点变换到当前关键帧位姿下，融合重复的地图点。之后将两个地图的关键帧融合，重新生成spanning tree和共视图。 4.

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最全总结 | 聊聊 Python 办公自动化之 PPT（中）

table = insert_table(slide, 3, 3, 3, 5, 13.6, 5) 2-1 如何重新设置表的行高、列宽？...首先，通过行索引、列索引获取对应的单元格对象 # 获取某一个单元格对象 # 注意：索引从0开始 # 比如：获取第一行、第一列的单元格对象 cell = table.cell(0,0) 接着，指定单元格对象的...text 属性值为指定的内容即可 # 设置单元格的值 cell.text = "单元格显示的内容" 这样，我们定义一组数据，就可以按照插入到表格中了 # 4.设置表格数据 datas = [...set_widget_bg(cell, [204, 217, 225]) 2-5 合并单元格 语法如下： # 合并单元格 开始单元格.merge(结束单元格) 以合并单元格并居中显示为例 from...4-2 获取视频帧视频封面图，我们可以从视频中筛选中一帧，保存到本地 def get_video_frame(clip, frame_index): """ 获取视频的某一帧图片

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BAD SLAM | 直接法实时BA+RGBD基准数据集（CVPR2019）

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一文详解ORB-SLAM3中的地图管理

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python数据分析——数据的选择和运算

关键技术：假设我们有一个长度为7的字符串数组，然后对这个字符串数组进行逻辑运算,进而把元素的结果(布尔数组)作为索引的条件传递给目标数组。具体程序代码如下所示: 【例】二维数组的布尔索引。...True表示按连结主键(on 对应的列名）进行升序排列。【例】创建两个不同的数据帧,并使用merge()对其执行合并操作。关键技术：merge()函数首先创建两个DataFrame对象。...billy','brian','bran','bryce','betty'], 'subject_id':['sub2','sub4','sub3','sub6','sub5']}) left （1）使用一个键合并两个数据帧...关键技术:使用’ id’键合并两个数据帧，并使用merge()对其执行合并操作。...代码和输出结果如下所示: (2）使用多个键合并两个数据帧：关键技术:使用’ id’键及’subject_id’键合并两个数据帧,并使用merge()对其执行合并操作。

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Python探索性数据分析，这样才容易掌握

当基于多个数据集之间比较数据时，标准做法是使用（.shape）属性检查每个数据帧中的行数和列数。如图所示: ? 注意：左边是行数，右边是列数;(行、列)。...请注意：“Maine” 在 2018 年 ACT 数据中出现了两次。下一步是确定这些值是重复的还是数据输入不正确引起的。我们将使用一种脱敏技术来实现这一点，它允许我们检查满足指定条件的数据帧中的行。...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。...这是有问题的，因为在研究数据时要观察许多有用的可视化，需要数字类型变量才能发挥作用，比如热力图、箱形图和直方图。同样的问题也出现在两个 ACT 数据集的 ‘Composite’ 列中。...最后，我们可以合并数据。我没有一次合并所有四个数据帧，而是按年一次合并两个数据帧，并确认每次合并都没有出现错误。下面是每次合并的代码: ? 2017 SAT 与 ACT 合并的数据集 ?

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Object Detection in Foggy Conditions by Fusion of Saliency Map and YOLO

YOLO在预测边界框方面有一些限制，因为每个矩阵元素只能预测两个框，并且可以有一个类，这样就限制了附近可以预测的对象的数量。...有时，在有雾的情况下——肉眼看不清障碍物，但显著性地图以独特的方式显示障碍物。利用预先训练好的模型实现YOLO目标检测算法。数据集包括在道路上，特别是在驾驶车辆时遇到的障碍物。...物体中心所在的单元格将导致对该物体的检测。网格中的每个元素估计边界框的数量和与每个框关联的置信值。置信值显示假设如何确定边界框包含该项。...这些特定类的概率显示在方框中，并描述了如何很好地预测考虑中的目标的方框位置。该神经网络有9个卷积层。在这些层之后，添加3个完全连接的层，使其更快。...因此, = 0.90不是一个合适的阈值。结论将YOLO算法生成的边界框与显著性映射在期望的阈值处进行合并。最后的输出检测一个模糊图像帧中的所有目标。

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CVPR2020 夜间目标检测挑战赛冠军方案解读

”和“多帧行人检测”两个赛道的冠军，以及“检测单帧中所有物体”赛道的亚军。...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。...这次比赛的主要难点包含以下几个方面：运动模糊和图像噪点与常规检测数据集不同，该竞赛考虑到实际驾驶情况，所用数据是在车辆行进过程中采集的，所以当车速较快或者有相对运动的时候会产生持续的运动模糊图像。...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。...他们认为之后可以在如何利用时序帧信息方面进行深入的探索。 3. 该领域存在大量白天行人检测的数据集，因此该团队认为之后可以尝试 Domain Adaption 方向的方法，以充分利用行人数据集。

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CVPR 2020 夜间目标检测挑战赛冠军方案解读

”两个赛道的冠军，以及“检测单帧中所有物体”赛道的亚军。...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。...赛题难点这次比赛的主要难点包含以下几个方面：运动模糊和图像噪点与常规检测数据集不同，该竞赛考虑到实际驾驶情况，所用数据是在车辆行进过程中采集的，所以当车速较快或者有相对运动的时候会产生持续的运动模糊图像...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。...他们认为之后可以在如何利用时序帧信息方面进行深入的探索。 3. 该领域存在大量白天行人检测的数据集，因此该团队认为之后可以尝试 Domain Adaption 方向的方法，以充分利用行人数据集。

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连AI都在看《英雄联盟》游戏直播

由于包含高度和宽度两个参数，所以对象可以跨越多个单元格。这种方法的缺点是，YOLO网络得想办法解决一个网格内的多个对象。...我们在一个小程序中运行图像匹配h器时，能以每秒60次的频率提取输入视频的帧，然后标记出角色和位置。这样，就能很快生成大量的训练数据。...比方下面这帧画面中，应该有两个英雄：牛头酋长（Ali）和盖伦（garen），但AI只能正确认出一个。 ? 还有一个问题。当两个英雄重叠时，AI有可能会把他们认成一个完全不同的英雄。...这显然是一个不好的结果。比方下面这帧画面中，虽然只是一秒钟，但AI既没有认出Ali，也没有认出garen，却认为画面中是特兰德尔（trundle）。 ? 当两个英雄分开，识别又正常了。 ?...现在速度虽然不慢了，但想要达到每秒60帧的标准，必须使用多个GPU交错输出。接下来，还想尝试不同的网络，不同类型的游戏。关键的是，想找到一个真实世界的案例，可以围绕直播视频用AI搭建一个产品。

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NVIDIA Deesptream笔记（三）：Deesptream里那些超实用的插件

我们还有一个批处理插件，允许您批量处理来自多个流的数据，因此您可以在GPU上有效地处理它。在上图左侧，您可以看到有多个摄像机需要解码，虽然在图里我们只有三个摄像头，但可能有很多摄像头。...合并器对于连接到它的每个数据源，都有一个内部的队列。在本例中，只有3个队列。每个数据来源链接到为它自己（单独）准备的队列上。这发生在 DeepStream中的上游数据的单独线程中。...当收集到的批量缓冲区装满了帧后，就会将里面的帧交给下一步处理，或者是没有装满，但用户自己定义的，能在提交一个批处理前所等待的最多的一定的超时阈值到了。...既然合并器只能按照一种固定的分辨率输出，那么如果这些所有帧的分辨率是一样的，则一切都挺好。你可以可选的将所有的帧都缩放到一个用户自定义的分辨率。...它是两个Plugins的集合。这对Plugin首先允许用户完成应用程序的图像数据感知阶段--也就是你程序的理解，和从视频的图像帧和像素中，创建和提取元数据的阶段。

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Pixel 3的超分辨变焦技术

拜耳色彩滤镜马赛克阵列示意图：每一个 2x2 的像素组通过一个特定的色彩滤镜记录光线的颜色，两个绿色像素 (因为人的眼睛对绿色的光线更敏感), 一个红色像素, 一个蓝色像素....其基本概念被称为 "drizzle", 对从略微不同的位置拍摄的多个图像进行融合, 在 2x 低放大率下或 3x 而照明条件良好的情况下, 可以产生相当于光学变焦的分辨率。...在上面的例子中, 我们拍摄了 4 帧, 其中三帧正好移动了一个像素, 分别是水平方向, 垂直方向, 水平和垂直两个方向。...但在像现代智能手机这样广泛使用的成像设备上, 在需要放大的场合 (如移动相机数码变焦) 实际使用超分辨率算法, 仍然大部分情况下都无法实现。部分原因是, 为了使算法正常工作, 需要满足某些条件。...以下是我们对其中一些困难是如何克服的： 1. 为了有效地合并连拍中的帧, 并为每个像素生成红绿蓝像素值值, 从而不需要去马赛克, 我们开发了一种在帧之间融合信息的方法。

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4 个有效提升 Jupyter Notebooks 效果的非凡技巧

当您从外部库中搜索命令时，这是最值得注意的，如下面的示例所示。超级方便！ ? （3）拆分单元格 拆分单元格允许您并排查看两个单元格。...当你有两个相关的单元格时，这是非常方便的，比如一个描述和它所指的可视化。 ?...4）使用Qgrid探索数据帧我们的最后一站是Qgrid-一个允许您在没有任何复杂Pandas代码的情况下浏览和编辑数据帧的工具。...Qgrid以交互方式呈现Jupyter笔记本中的pandas数据帧。通过这种呈现，您可以获得诸如滚动、排序和过滤之类的直观控件，还可以通过双击所需的单元格编辑数据帧。...qgrid_widget 这样做将显示带有许多交互选项的数据帧：添加和删除行筛选行编辑单元格 还可以通过向show_grid函数传递更多参数来启用多个交互选项。

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目标检测（Object Detection）

什么是关键帧 2. 如何提取关键帧四、目标检测数据集 1. PASCAL VOC 2. MS COCO 3. Google Open Image 4....前向差别帧（P-Frame）当前帧与前一个I-Frame或前一个P-Frame之间的差别，可以理解为与前一帧的数据偏移值 P-Frame没有完整数据画面，只有与前一帧的差别信息，解码时需要从前一帧获取数据...双向差别帧（B-Frame）记录本帧与前一帧、后一帧的差别解码时需要获取前一帧、后一帧的数据压缩后的视频体积小，但编解码计算较慢 2....如何提取关键帧可以使用FFMPEG工具提取视频中的关键帧。也可以使用FFMPEG工具进行视频截取。四、目标检测数据集 1....ImageNet数据集有1400多万幅图片，涵盖2万多个类别；其中有超过百万的图片有明确的类别标注和图像中物体位置的标注。五、常用图像标注工具 1.

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谷歌发布PhotoScan:拍摄无炫光的图片

左：检测到的特征在参考帧和每个其他帧（左）之间匹配根据估计的同形异义（右）匹配。虽然这种技术可能听起来很直接，但是有一种捕捉----同态性只能对齐平面图像。...具体来说，我们将每个图像划分成平铺的，不重叠的单元格，以形成网格，并将单元格中的像素的流程表示为包含单元格的四个角的流的双线性组合。网格光流网格设置。...p表示为封装它的单元格的四个角点的双线性插值。左：在其中一个框架上计算的流场的图示。右：流色彩编码：分别由色相和饱和度表示的取向和幅度。...叠加在（清洁）参考系上的单色注册的帧和流动精化的扭曲帧（使用上述流场）之间的翻转示出了所计算的流场如何将图像部分“捕捉”到参考帧中的相应部分优化注册。...该算法可以支持各种扫描条件 - 无光泽和光泽打印，照片内部或外部相册，杂志封面。

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高性能Web动画和渲染原理系列（2）——渲染管线和CPU渲染

Paint阶段就是生成像素数据的过程，它会将元素的背景、边框、阴影等等可见的部分绘制出来，它们可能会被绘制在多个层上。...、线和三角形的绘制，所以一个矩形就至少需要2个三角形来表示（当然也可是多个），直观感觉上就是一种“杀鸡用牛刀”的体验，GPU的算力虽然很牛逼，但通常内存空间非常有限，所以最好只在必要时有节制地使用GPU...本节我们先忘掉GPU的加速能力，来看看软件中需要如何处理页面渲染。下面以WebKit内核为例来说明一下渲染的基本处理过程以及创建合成层的条件。...层的合并显示器上最终呈现的是一幅位图画面，所以即使在上面的示例中使用了5个分布在不同层次的canvas标签，实际上计算机在处理时仍然会对各层的像素数据按层进行合并计算。...，很多东西你觉得不理解，并不一定是因为它本身有多复杂，只是因为你无法知道它是为了解决什么问题而存在的，实际上当你面对同样的问题时，可能也会采取类似甚至更好的处理策略，但当我们只看别人描述解决方案时，通常都会感觉到一个东西

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