展示高层控制流结构如何基于这五个基础操作符被编译进数据流图。 解释这些数据流图如何由 TensorFlow runtime 执行，包括在一组混合设备（如CPU、GPU和TPU）上的分布式执行方式。...我们接下来看看条件表达式和 while 循环如何在 Tensorflow 内部实现。 3.1 条件表达式 下面是构建条件表达式 cond(pred, fn1, fn2) 数据流图的高级伪代码。...在加入 Switch 操作后，我们使用 Switch 的 true 分支输出来构建 while 循环主体的子图。...本节解释了 TensorFlow 如何在有 cond 和 while_loop 的情况下自动构建反向传播图。我们假设读者对自动反向传播的工作方式有一定的了解。...图 14 计算逻辑 为了在反向传播循环中重用前向传播计算出来的数值，我们在构建反向传播 while 循环的过程中，自动检测反向传播中需要的前向值。
我们将首先将数据加载到熊猫数据帧中，然后使用 Plotly 创建人口金字塔。 使用情节表达 Plotly Express 是 Plotly 的高级 API，可以轻松创建多种类型的绘图，包括人口金字塔。...plotly.express 和用于将数据加载到数据帧中的 pandas。...接下来，我们使用 read_csv（） 函数将人口数据从 CSV 文件加载到 pandas 数据帧中。...数据使用 pd.read_csv 方法加载到熊猫数据帧中。 使用 go 为男性和女性群体创建两个条形图轨迹。条形方法，分别具有计数和年龄组的 x 和 y 值。...输出 结论 在本文中，我们学习了如何在 Python 中使用 Plotly 创建人口金字塔。我们探索了两种不同的方法来实现这一目标，一种使用熊猫数据透视表，另一种使用 Plotly 图形对象。
，从而产生两帧之间的像素级映射，这种对应关系随后用于获取遮挡掩码或构建规范图像。...研究者基于 inflated 空间控制 I2I 模型构建了一个视频扩散模型。他们利用空间条件（如深度图）和时间条件（流变形视频）对模型进行训练，以预测输入视频。...他们还根据 FateZero ，融合了在对输入视频中的相应关键帧进行 DDIM 反转时获得的自注意力特征。 研究者从公开的 DAVIS 数据集中选取了 25 个以物体为中心的视频，涵盖人类、动物等。...在图 7（a）所示的输入帧中，从熊猫的眼睛和嘴巴可以看出，canny 边缘比深度图保留了更多细节。空间控制的强度反过来会影响视频编辑。...在评估过程中，研究者发现，当希望尽可能保持输入视频的结构（如风格化）时，canny 边缘效果更好。如果场景变化较大，如物体交换，需要更大的编辑灵活性时，深度图的效果会更好。
4、VINS保留所有用于特征检索的BRIEF描述子，丢弃原始图像以减少内存消耗 5、由于单目VIO可以观测到滚动和俯仰角，VINS并不需要依赖旋转不变性，如ORB SLAM中使用的ORB特性。 B....紧耦合重定位 1、重定位过程使单目VIO维持的当前滑动窗口与过去的位姿图对齐。 2、将所有回环帧的位姿作为常量，利用所有IMU测量值、局部视觉测量和从回环中提取特征对应值，共同优化滑动窗口。...流程图 ? 代码实现 pose_graph文件夹 keyframe.cpp/.h 构建关键帧类、描述子计算、匹配关键帧与回环帧。...1、查询字典数据库，得到与每一帧的相似度评分ret 2、添加当前关键帧到字典数据库中 3、通过相似度评分判断是否存在回环候选帧 4、如果在先前检测到回环候选帧再判断：当前帧的索引值是否大于50，即系统开始的前...，构建Brief产生器，用于通过Brief模板文件对图像特征点计算Brief描述子， 2、class KeyFrame，构建关键帧，通过BRIEF描述子匹配关键帧和回环候选帧。
他们在自己的研究中以人工方式定义了 5 种不同的大熊猫叫声，并基于人工设计的声学特征使用聚类方法对叫声数据进行了分组。...他们没有使用人工定义的特征和发声类型，而是使用了深度网络来学习不同的发声特征，自动预测交配成功率。 ? 图 1：基于大熊猫发声行为的自动交配成功率预测能更好地协助大熊猫繁殖。...然后按如下方式对帧上的这些概率值求和： ? 如果 P_s > P_f，则预测发出输入音频段的叫声的大熊猫能成功交配，反之则预测结果为交配失败。 实验 ?...图 3：由注意模块为交配成功（带圆圈的紫色线）和失败（带三角形的红色线）而计算得到的 86 个采样帧上的平均权重 ?...图 4：由（a）原始 MFCC 特征和（b）新提出的 CGANet 学习到的特征所定义的特征空间的可视化 基于预测结果，大熊猫繁育者可以在第一时间采取合适的后续步骤，从而助力实现更智能化的大熊猫繁育。
Plotly Express 库创建散点图，其中包含来自熊猫数据帧 'df' 的 x 和 y 数据。...例 在此示例中，我们通过定义包含三个键的数据字典来创建自己的数据帧：“考试 1 分数”、“考试 2 分数”和“性别”。随机整数和字符串值使用 NumPy 分配给这些键。然后我们使用了 pd。...DataFrame（） 方法，用于从数据字典创建数据帧。 然后使用 px.scatter（） 方法创建散点图。数据帧中的“考试 1 分数”和“考试 2 分数”列分别用作 x 轴和 y 轴。...Pandas 数据帧中。...要创建散点图，使用了 Plotly Express 中的 px.scatter（） 函数，并将数据集中的“total_bill”和“tip”列指定为图的 x 轴和 y 轴。
给模型一句 prompt（坐在咖啡桌旁吃东西）+ 熊猫图片，之后一只活灵活现的大熊猫就动了起来： 此外，CoDi 还能输入单个或多个 prompt，包括视频，图像，文本或音频，以生成多个对齐输出。...对于推理，扩散模型对从简单分布（如高斯分布）中采样的数据点进行去噪。潜在扩散（LDM）学习对应于 x 的潜在变量 z 的分布。通过降低数据维数来显著降低计算成本。...不过研究者认为伪时间注意力只能将像素（高度和宽度维数）展平为批维数来使视频帧在全局范围内彼此关注，从而导致局部像素之间跨帧交互的缺失。 接着是音频扩散模型。...这通过向 UNet ϵ_θ 添加跨模态注意力子层来实现，详见图 2 (b)(2)。...此外在图 2 (b)(3) 中，研究者在训练联合生成时也遵循了与「桥接对齐」类似的设计，即（1）首先训练图像和文本扩散器中的交叉注意力权重以及它们在文本图像配对数据上的环境编码器 V。
给模型一句 prompt（坐在咖啡桌旁吃东西）+ 熊猫图片，之后一只活灵活现的大熊猫就动了起来： 此外，CoDi 还能输入单个或多个 prompt，包括视频，图像，文本或音频，以生成多个对齐输出。...对于推理，扩散模型对从简单分布（如高斯分布）中采样的数据点进行去噪。潜在扩散（LDM）学习对应于 x 的潜在变量 z 的分布。通过降低数据维数来显著降低计算成本。...不过研究者认为伪时间注意力只能将像素（高度和宽度维数）展平为批维数来使视频帧在全局范围内彼此关注，从而导致局部像素之间跨帧交互的缺失。 接着是音频扩散模型。...这通过向 UNet ϵ_θ 添加跨模态注意力子层来实现，详见图 2 (b)(2)。...此外在图 2 (b)(3) 中，研究者在训练联合生成时也遵循了与「桥接对齐」类似的设计，即（1）首先训练图像和文本扩散器中的交叉注意力权重以及它们在文本图像配对数据上的环境编码器 V。
承载LOTComposition的内容，绘制图层和添加动画 JSON字段解读 一级属性 JSON最外一层的数据，包括一个动画的基础数据：动画帧率、起始/结束关键帧，动画的宽高等，还有子图层的信息和关联的资源信息...= [[childGroup.layers reverseObjectEnumerator] allObjects]; // 获取到子图层的数据模型 for (LOTLayer *layer in...因为矢量图要比位图加载更快，并且也会大大减少对设备内存的使用。这里的buildContents方法实现了对矢量图进行描边、填充颜色等操作。...每个RunLoop周期中会自动开始一次新的事务，即使你不显式的使用[CATranscation begin]开始一次事务，任何在一次RunLoop运行时循环中属性的改变都会被集中起来，执行默认0.25秒的动画...下面是display调用的方法，它会根据当前帧是否在该子图层的显示帧范围内，如果不在，则隐藏，否则赋予图层新的动画属性。
基于这些数据，软件就可以识别大熊猫的性别，并精确地辨认出这个脚印已收录到数据库中还是首次出现。...研究团队使用设置在外部的相机拍摄机器人的动作，并把信息反馈给机器人。相机每秒钟拍摄600帧画面，能够精确掌握机器人的状态和姿势。 控制系统让机器人“机器学习”人类行走时的脚部行动轨迹。...AutoML自动生成人工智能程序软件 来源：科技部 据《纽约时报》报道，谷歌公司通过“AutoML”人工智能研究项目使计算机算法可以通过分析数据来学会执行特定任务，如开发其它机器学习算法。...在另一个难度更大的在图像中标记多个对象位置的任务中，自动生成的系统达到43%的正确率，而人类构建的最优的系统正确率只有39%。...当给定一组已经标记好的数据时，该系统会逐层地构建一个神经网络，并测试添加到设计中的每个参数，以确保它能提高性能。
众所周知，熊猫智能公交车是深兰科技自动驾驶核心产品，自2019年获得了广州、长沙、上海、武汉的自动驾驶测试牌照后，今年5月又成功摘得深圳智能网联汽车道路测试牌照。...此次冠亚军方案，将与白天行人检测结合，打造适用于不同天气条件的全天候行人检测系统，并有望在熊猫智能公交上进行应用，为其安全行驶保驾护航。...该比赛数据集与常用于训练预训练模型的数据集（如 COCO 数据集、OBJ365）的数据分布存在很大的不同，因此对基于常用数据集预训练的模型进行 fine-tune 的效果不如预期。...用这种方式他们构建出了一个更强大的 backbone，称为「复合骨干网络」(Composite Backbone Network)。...由于收集这个数据集的摄像头一直在移动，该团队之前在类似的数据集上使用过一些 SOTA 的方法，却没有取得好的效果。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.
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。...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。...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。
额外的多传感器运动学约束，如相邻关键帧之间IMU和Wheel的预集成值，加快了全局优化的收敛速度并提高了地图的准确性。...子地图和全局地图 为了增强帧与地图之间语义特征的ICP匹配效率，我们采用了关键帧-子地图-全局地图结构来构建语义地图（见图5）。...在复杂环境中，如具有重复结构的地下车库，不是所有关键帧和子地图都适用于回环检测。...全局优化 采用了一种位姿图方法进行全局优化。如图6所示，位姿图的节点包括关键帧和子地图，而边代表了涉及关键帧到关键帧和关键帧到子地图的约束。...在不同条件下使用数据，跟踪和地图构建都是稳定的，这证实了我们算法的稳健性和可靠性。 图7：从VIWFusion模块的姿态构建的语义地图 精度：首先基于基准数据集进行了一项比较实验。
第一个原因是户外主播手机性能及网络问题导致上行数据掉帧频发；第二个原因是音频和视频的掉帧时间长度存在差异；第三个原因是播放端音视频实际播放时长不一致导致音画不同步。 上图为问题示意图。...上图是我自己直播间的一个界面，左半图右侧是老版内核的，左侧是新版内核，右半图是我在新版内核网站刷新出的的一个状态，最左边的和最右边我都是已经放置了一段比较长的时间。...3) 底层 底层的数据结构分为Loader Buffer、Tracks与Remuxed Buffer，分别用来放置原始的流数据、Demuxer后的数据与Demuxer前的数据，并提供给MICE。...这是我们一个具体的数据传输方式。首先是向缓存中填充数据，再通过消息通道通知下一个模块获取数据；之后会给出获取数据的长度，否则下一块模块无法确定获取数据量；接下来收到这些消息后下一模块从缓存中提取数据。...我们在P2PLoader层先写了一些如刚才提到的Loade还有URLsource这样的标准接口，再写了这一套代码；之后把P2P完整接入到我们的HTML5播放器。
画面时间长、稳定性强，意味着Vidu在训练阶段获取了更多的“有用”数据，即模型能从数据中提取到更符合现实的特征；并且Vidu所用模型的注意力机制性能更佳，能够正确地联系起上下帧之间的内容。...图10 Vidu宣传片中连续三张截图图像同时，Vidu生成的“真实”风格画面也远超其他国产视频大模型。...其他国产视频大模型生成的画面“动画感”较强，以动物类模型，用“一个培养皿，里面长着一片竹林，里面有小熊猫在跑来跑去”作为关键词生成视频[4]，可以看到字节和腾讯的大模型生成的视频中，小熊猫和环境的动画风格强烈...图11 字节艺映AI和腾讯VideoCrafter2生成的动物类视频内容而Vidu生成的动物类视频，从环境到主体的大熊猫都具备更强的真实感，熊猫弹吉他的行为除外。...但是其生成视频类内容的连续性、稳定性较弱，不具备连续内容关联能力。Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，广泛用于处理序列数据，如文本、语音和图像。
选自pyimagesearch 作者：Adrian Rosebrock 机器之心编译 参与：Geek AI、路 本文介绍了构建自定义人脸识别数据集的三种方法：使用 OpenCV 和 webcam 工具收集人脸图像数据...在第 18 行中，我们加载了 OpenCV 的哈尔级联 detector。这个 detector 会在接下来的逐帧循环中完成繁重的任务。 我们在第 24 行初始化并开始我们的视频流。...在第 44、45 行中，我们在 rects 上进行循环，并且在帧上画出矩形边框，以方便展示。 最后一步，我们将在循环中进行两个工作：（1）在屏幕上展示视频帧；（2）处理按键响应。具体代码如下： ?...图 2：另一种构建人脸识别数据集的方法（如果此人是公众人物，或者在网络上出现过），是通过一个脚本在谷歌上进行图像搜索，或者使用一个利用了 Bing 图像搜索 API 的 Python 脚本。...图 5：在 PyImageSearch Gurus 课程（https://www.pyimagesearch.com/pyimagesearch-gurus/）中，你将学会构建人脸识别安防系统。
为了确保准确的闭环，在扫描与子图之间的匹配过程中采用了可见性分析，防止了不同房间或楼层之间的错误对应。...为了应对这个问题，我们采用了与LIO-SAM类似的扫描到子地图匹配方法。子地图是通过在前一个关键帧坐标系中累积前一个关键帧的法线云来生成的。...对于最后一个关键帧 ，增强前 个关键帧的子地图 如下所示： 其中 表示将关键帧 中的法向量云转换为关键帧 的坐标系，∪表示法向量云的增强。...使用每个关键帧的位置构建kd树，然后选择当前帧最近的帧。在此过程中，前于当前帧的关键帧将被立即排除在kd树之外。一旦识别出循环关闭候选关键帧，就将候选关键帧的法线云变换到当前帧的激光位姿中。...该姿态图是使用iSAM2框架[17]构建并优化的。 实验 在球面图像投影中使用的像素数量被设置为通道数乘以1024。
刘歧还在短短几十分钟内，针对网友的问题在FFmpeg社区提了一个patch。 如果大家还有问题，可以在文末留言。当然，未来会采用更自动化的方式来Q&A。 Q：想知道熊猫直播H5什么时候开源？...Q：在前车预测上面，是如何做的？ 潘争：使用faster RCNN，SSD这些物体检测方法都可以做到. 当然, 要首先收集一个车辆检测的数据集。...Q：随着Chrome对Flash的逐步封杀，如何在pc-web端实现低延时直播，延迟控制在1秒以内？...林正显：要控制端到端延时在1秒以内的话，需要在这几个方面都要做到很低： 1）音视频编解码延时 2）网络传输延时 3）音视频抖动缓冲引入的延时 第一点取决于编解码器的选择（如H.264/H.265/VP8...如想减轻自己开发的工作量和难度，可以采用商用的实时交互音视频云服务，或参考WebRTC。
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