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。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。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。...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。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据帧的索引。 然后，我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。
在上一篇博客中，我们介绍了Pandas的基本操作，包括数据的读取、修改、添加、删除、排序和保存。今天，我们将深入探讨一些高级技巧，以帮助您更有效地处理Excel数据。...', inplace=True) 数据聚合 聚合函数 对数据进行聚合操作，如求和、平均值等，是数据分析中的重要步骤： # 聚合函数 df.groupby('age').mean() 透视表 创建透视表以分析数据的不同维度...) 数据合并 合并数据 将两个DataFrame基于某些键合并，是处理来自不同来源数据的常用方法： # 合并数据 result = pd.merge(df1, df2, on='name', how='...将堆叠的索引解堆叠为多层索引，有助于恢复原始的数据结构： # 解堆叠 df.unstack() 数据探索 描述性统计 获取数据的描述性统计信息，有助于我们快速了解数据的基本情况： # 描述性统计 df.describe...() 相关性分析 计算DataFrame列之间的相关系数，可以帮助我们发现数据之间的潜在关系： # 相关性分析 df.corr() 数据导出 导出到CSV 将DataFrame导出到CSV文件，是数据共享和数据备份的常用方法
算法：本文网络结构和LSRCN中描述的编码器－解码器架构几乎相同，但有以下两点不同：不是将特征从3D CNN传递到LSTM，而是将剪辑的3D CNN 特征映射与用于同一组帧的堆叠2D特征映射连接；不是所有帧的...通过直接计算深度特征映射的逐像素时空梯度，OFF可以嵌入任何现有的基于CNN的视频行为识别框架中，仅需要少量额外成本。它使CNN能够同时提取时空信息，尤其是帧与帧之间的时间信息。...此外为了利用预训练的2D模型，作者在3D网络第三维中重复２D预训练的权重。空间流的输入包含按时间维度堆叠的帧，而不是base two stream架构中的单个帧。...然后通过标准的Softmax分类器分类到相应的行为类别 2.5.3 基于骨架方法三 本文提出了一种用于基于骨架的视频中的行为识别的深度渐进强化学习（DPRL）方法，其旨在提取最具信息性的帧并丢弃序列中的模糊帧以识别行为...上图是逐步选择基于骨架的视频中的关键帧的过程，下图是调整基于骨架的视频中关键帧的FDnet架构。
操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...Melt Melt可以被认为是“不可透视的”，因为它将基于矩阵的数据（具有二维）转换为基于列表的数据（列表示值，行表示唯一的数据点），而枢轴则相反。...记住：合并数据帧就像在水平行驶时合并车道一样。想象一下，每一列都是高速公路上的一条车道。为了合并，它们必须水平合并。...“inner”：仅包含元件的键是存在于两个数据帧键（交集）。默认合并。 记住：如果您使用过SQL，则单词“ join”应立即与按列添加相联系。...串联是将附加元素附加到现有主体上，而不是添加新信息（就像逐列联接一样）。由于每个索引/行都是一个单独的项目，因此串联将其他项目添加到DataFrame中，这可以看作是行的列表。
反转堆叠数据 数据帧具有两种相似的方法stack和melt，用于将水平列名称转换为垂直列值。...同时选择数据帧的行和列”秘籍 Pandas unstack和pivot方法的官方文档 在groupby聚合后解除堆叠 按单个列对数据进行分组并在单个列上执行聚合将返回简单易用的结果，并且易于使用。...，关联表以及主键和外键 有关wide_to_long函数的更多信息，请参阅本章中的“同时堆叠多组变量”秘籍 九、组合 Pandas 对象 在本章中，我们将介绍以下主题： 将新行追加到数据帧 将多个数据帧连接在一起...默认情况下，所有这些对象将垂直堆叠在另一个之上。 在此秘籍中，仅连接了两个数据帧，但是任何数量的 Pandas 对象都可以工作。 当我们垂直连接时，数据帧通过其列名称对齐。...在数据帧的当前结构中，它无法基于单个列中的值绘制不同的组。 但是，第 23 步显示了如何设置数据帧，以便 Pandas 可以直接绘制每个总统的数据，而不会像这样循环。
汇聚层1000Base-T交换机同时存在机箱式和固定端口式两种设计，可以提供多个1000Base-T端口，一般也可以提供1000Base-X等其他形式的端口。...基于MAC地址工作的二层交换机是应用较为广泛，用于接入层和汇聚层。三层交换机基于IP地址和协议工作，普遍应用于核心层，也少量用于汇聚层。四层及以上层交换机更多用于互联网数据中心。...可堆叠交换机是一种功能齐全的网络交换机，可以独立工作，但也可以配置为与一个或多个其他网络交换机一起工作。 交换机的特点 交换机的主要功能包括物理寻址、网络拓扑、错误检查、帧序列和流量控制。...# 转发/过滤 当一个数据帧的目的地址在MAC地址表中有映射时，它被转发到与目的节点相邻的端口而不是所有端口（如果数据帧是广播帧/组播帧则转发至所有端口）。...通过这种方式，网络的关键服务器和主要用户可以获得更快的访问速度，并支持更大的信息流。 如想了解有关网络交换机厂商的信息，可阅读《盘点：2022年顶级网络交换机厂商》一文。
因此在这篇文章中，将解释该模型的工作原理，并展示如何在实际应用程序中使用它。 将介绍两件事：第一，概述了名为“具有池化或跨越层的CNN的快速密集特征提取”的方法。...其次，如何在现有训练有素的补丁网络上使用此方法来加快推理时间。 什么是基于补丁的方法？有什么问题？ 基于补丁的CNN通常应用于图像的单个补丁，其中每个补丁被单独分类。...当尝试在图像中相邻的重叠补丁上多次执行相同的CNN时，通常会使用此方法。这包括基于任务的特征提取，如相机校准，补丁匹配，光流估计和立体匹配。...此外基于补丁的应用程序不被视为特征提取，如滑动窗口对象检测或识别。 在所有这种基于补丁的任务中，在相邻CNN的计算之间可能存在大量冗余。例如下图： 在左侧，可以看到简单的1维CNN。...脚本输出以下内容： base_net Cp输出和slim_net输出CI之间的聚合差异- 如上所述，两个输出之间应该存在任何主要差异。 对于Cp，每个补丁的平均评估 对于CI，每帧的总评估。
为了利用时间信息，类似于物体检测领域的现有作品，作者将来自多帧的对齐点云简单地串联起来，并添加一个通道来指示时间步长。...对于摄像头数据，Look Module使用多尺度变形注意力来聚合信息；对于激光雷达数据，Look Module直接检索目标轨迹周围的点云，并通过MLP网络来获得特征表示。...该表格包括各种列，如Modality、Extra Supervision、Expert、Seg and Depth和Box。...结果表明，显式使用深度和分割预测来自图像特征到BEV特征的投影过程（Model3）和使用两帧作为输入而不是一帧（Model4）的模型表现出了比其他模型更好的性能。...作者在两个竞争性的闭环自动驾驶基准测试上实现了最先进的性能。本研究为社区中的这一研究领域提供了有用的信息。
同时，进行堆叠过后的端口容量是所有进行堆叠的交换机端口总和。此外，堆叠端口可以是以太网交换机中的某个上行链路端口，也可以是专用于堆叠的端口。 ...通常，接入端口只能属于一个VLAN（也就是说接入端口只能是这个特定VLAN的成员），且只为该VLAN传输数据帧，所有未分类为该VLAN的数据帧都将会被丢弃。...其中，接口端口只会以本机格式发送和接收的数据帧，并不会进行VLAN标记，也就是说数据帧不会带有任何的VLAN标记。...中继端口是连接到其他交换机端口的VLAN聚合端口，而接入端口是交换机连接到VLAN中主机的端口。 混合端口是指用于连接网络设备和用户设备的连接端口，用于连接混合链路的端口。...虽然混合端口与中继端口在很多方面存在相似之处，但是混合端口拥有更多的端口配置功能。 下图展示了接入端口、中继端口以及混合端口如何在同一网络系统中应用。
到目前为止，我们主要关注一维和二维数据，分别存储在 Pandas Series和DataFrame对象中。通常，超出此范围并存储更高维度的数据（即由多于一个或两个键索引的数据）是有用的。...在人口字典上调用它将产生一个带有state和year列的DataFrame，包含以前在索引中的信息。...多重索引上的数据聚合 我们以前看到，Pandas 有内置的数据聚合方法，比如mean()``，sum()和max()。...对于分层索引数据，可以传递level``参数，该参数控制聚合在上面计算的数据子集。...这个语法实际上是GroupBy函数的简写，我们将在“聚合和分组”中讨论。虽然这是一个玩具示例，但许多真实世界的数据集具有相似的层次结构。
需要注意的一件重要的事情是，除了基于编程数据的处理功能之外，Spark还有两个显著的特性。一种是，Spark附带了SQL作为定义查询的替代方式，另一种是用于机器学习的Spark MLlib。...3.complex type 如果只是在Spark数据帧中使用简单的数据类型，一切都工作得很好，甚至如果激活了Arrow，一切都会非常快，但如何涉及复杂的数据类型，如MAP，ARRAY和STRUCT。...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON，返回Pandas数据帧，并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现 将实现分为三种不同的功能: 1)...数据帧转换为一个新的数据帧，其中所有具有复杂类型的列都被JSON字符串替换。...除了转换后的数据帧外，它还返回一个带有列名及其转换后的原始数据类型的字典。 complex_dtypes_from_json使用该信息将这些列精确地转换回它们的原始类型。
此过程包括通过客户信息对贷款表进行分组，计算聚合，然后将结果数据合并到客户数据中。以下是我们如何使用Pandas库在Python中执行此操作。...Featuretools基于一种称为“深度特征合成”的方法，这个名字听起来比实际的用途更令人印象深刻 深度特征合成实现了多重转换和聚合操作（在featuretools的词汇中称为特征基元），通过分布在许多表中的数据来创建特征...一个例子是通过client_id对贷款loan表进行分组，并找到每个客户的最大贷款额。 转换：在单个表上对一列或多列执行的操作。一个例子是在一个表中取两个列之间的差异或取一列的绝对值。...深度为2的特征是LAST（贷款（MEAN（payments.payment_amount））这是通过堆叠两个聚合来实现的：最后一个（最近的）在MEAN之上。这表示每个客户最近贷款的平均支付额。...聚合就是将深度特征合成依次将特征基元堆叠 ，利用了跨表之间的一对多关系，而转换是应用于单个表中的一个或多个列的函数，从多个表构建新特征。
广播帧泛洪对交换机的CPU影响巨大，会导致不能从本地或远程登录交换机，唯一的选择就是重启或拔线。然而，通常大型的网络中定位和发现网络环路的位置又是相当困难的事情。...生成树协议的运行比较复杂，简单来说，生成树算法(STA)会首先创建一个拓扑库，找出并关闭网络中的冗余链路。运行STP后，数据帧就只能在STP选定的最优链路上传输。...交换机堆叠的优势和弊端交换机堆叠技术可以将不同物理交换机的端口进行链路聚合，使得下行链路具备更高的带宽和弹性，因为参与堆叠的交换机在逻辑上已经虚拟成一台交换机，所以也不需要为避免产生环路而去人为阻塞线路...图片但是，MC-LAG下的peerlink互联同样会占用端口资源，并且相对于堆叠，MC-LAG下两台设备逻辑上仍然是两台，运维复杂度更高。...一个可行的思路便是压缩二层域，将云数据中心全三层的IP路由组网技术平移到园区网络。
为了分析网络故障或检测网络中的流量，交换机会将收到的数据帧复制一份并转发到网络分析设备或流量监控设备中。 ...MAC 地址过滤 为了网络安全，只让指定的设备接入网络。二层交换机提供了以数据帧的头部信息进行过滤的功能。...三层交换机或路由器可以根据 IP 头部信息完成 IP 通信过滤的功能。 基于端口的认证 在交换机中，只有通过认证的客户端才能使用有线端口。...根据发送方的 MAC 地址信息进行客户端识别，通过用户名、口令或证书等认证信息进行用户认证。对于没有认证的客户端发来的数据帧，交换机只接收包含认证信息的数据帧，其余的全部丢弃。...对于认证失败的客户端发来的数据帧，交换机就直接丢弃不会进行转发。 要使用基于端口的认证功能，客户端的电脑和交换机都要支持 802.1X 认证功能，缺一不可。
Eth-Trunk的建立是基于LACP协议的，LACP为交换数据的设备提供一种标准的协商方式，以供系统根据自身配置自动形成聚合链路并启动聚合链路收发数据。聚合链路形成以后，负责维护链路状态。...堆叠设备：是指在堆叠场景下，成员接口分部在堆叠的各个成员设备上。 跨设备：是指E-Trunk基于LACP（单台设备链路聚合的标准）进行了扩展，能够实现多台设备间的链路聚合。...这种模式提供了更高的链路可靠性，并且可以在M条链路中实现不同方式的负载均衡。 LACP模式实现原理： 基于IEEE802.3ad标准的LACP是一种实现链路动态聚合与解聚合的协议。...逐包的负载分担 在使用Eth-Trunk转发数据时，由于聚合组两端设备之间有多条物理链路，就会产生同一数据流的第一个数据帧在一条物理链路上传输，而第二个数据帧在另外一条物理链路上传输的情况。...Eth-Trunk模块根据HASH-KEY值在转发表中查找对应的接口，把数据帧从该接口发送出去。
3D方法使用完整的体积输入，执行更好的分割，但需要更高的计算资源，如时间和内存。然而，受标注限制，这两种类型的方法目前预测目标为表面视图或B扫描投影。...SAM由图像编码器、灵活的提示编码器及快速的 Mask 解码器组成，以支持提示条件输入。SAM 2在SAM中引入了记忆库和记忆注意力两个模块，以整合多帧信息。...Fine-tuning of SAM 2 图像编码器使用堆叠 Transformer 层从输入帧中提取语义信息，这非常适合光学相干断层扫描（OCTA）图像。...记忆注意力模块通过堆叠 Transformer 块将当前帧的特征与内存库中存储的过去特征融合。...然而，这两种任务上的FoV对目标类型的影响正好相反。层扫描更方便地将RV分成多个部分，导致分割性能降低。分割破坏了分割细节，如边界和连接性。随着输入提示信息增加，包括提示帧和提示点，分割性能通常提高。
不同于传统的基于人体 3 维骨架的 GCN 方法，PoseC3D 仅使用 2 维人体骨架热图堆叠作为输入，就能达到更好的识别效果。这项工作已被开源在 MMAction2 中。...由于模型基于 3D-CNN，PoseC3D 所提取的人体骨骼特征可以更自由地与其他模态（如 RGB）的特征进行融合，从而得到更好的识别效果。...在实践中，我们使用了两种方法来尽可能减少 3D 热图堆叠中的冗余，使其更紧凑。首先我们根据视频中人的位置，寻找一个最紧的框以包含所有帧中的所有人。...基于 RGB 模态的方法，通常只在一个较短的时间窗内采帧构成 3D-CNN 的输入（如 SlowFast 在一个长仅为 64 帧的时间窗内采帧）。...在实验中，Pose-SlowOnly 在多个数据集上的精度超越了当前基于 GCN 的 SOTA。
数据框由不同的行和列构成，不同的列可以是不同类型（数值型、字符型、逻辑型等）的数据，比如可以其中一列是数值型，另一列是逻辑型，另一列是字符型，等。但是同一列中必须是相同的类型。...（如字符型、数值型或逻辑型）。...tran_df 行列拼接 拼接列：把列拼起来，也就是对多个数据框水平堆叠，也就是在一个数据框的右侧添加另一个数据框，要求行数相同。...拼接行：把行拼起来，也就是对多个数据框垂直堆叠，也就是在一个数据框的下方添加另一个数据框，要求列数相同。...具有共同信息的两个数据框可以合并到一个数据框中。
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