（详细可阅读原文） 尺度优化：算法能够连续地估计关键帧的尺度，并通过对多帧估计联合优化得到全局一致的尺度。 3. 关键结果 ?...数据采集设备搭载一颗Raytrix相机以及两个工业相机 算法在其自采的光场数据集进行测试，结果如下： ? 累积尺度误差比较 ? 算法生成的点云图 ?...关键结果 以下结果是通过仿真数据集进行的验证。 ? 初始特征图 ? 预测轨迹与真值轨迹对比 4....核心算法是光场虚拟视角技术，在这个过程中需要对来自 个相机的图像进行语义分割(本文使用了Mask R-CNN)以及进行深度估计。然后通过下面的两个公式合成虚拟视角图像。...但传输及处理多相机数据本身将付出极大的算力/时间成本，违背了实时定位建图的初衷，不过对实时性要求不高的三维重建任务，光场似乎有用武之地。总之，光场只是一种建模手段，而非为了用而用，否则得不偿失。
攻击者可获取Wi-Fi网络中的数据信息，如信用卡、邮件、账号、照片等，危害巨大。...WPA安全协议提出于2002年，是为了缓解来自产业和用户的安全压力，而提出的针对WEP协议的软件升级方案，可通过对原有WEP设备软件升级实现，但仍存在大量安全漏洞，主要有：安全架构漏洞（基站缺乏独立身份...四步握手协议是Wi-Fi安全机制中最重要和最基础的组件，它不仅完成客户端和AP之间的认证，确保双方具有一致的成对主密钥PMK（来自于PSK或者IEEE 802.1x认证的结果），而且完成会话密钥的协商和分发...正确的流程中Msg1和Msg2中使用Key Replay Counter的值为r；Msg3和Msg4中使用Key Replay Counter为r+1。...此时AP 会接受旧的未加密的Msg4，就是重传计数器为r+1的那条消息。总之，AP会装载 PTK等，打开 802.1x 端口，开始发送加密的数据帧给 Client。
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。...只要执行帧之间没有数据依赖关系，则来自不同执行帧的操作可以并行运行。 Switch：Switch 运算符会根据输入控制张量 p 的布尔值，将输入张量 d 转发到两个输入中的一个。...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。...与 cond 类似，while 循环的上下文被用来跟踪 pred 和 body lambdas 中使用的外部张量。...TensorFlow 基于设备的具体放置来自动将数据流图分割成一组子图，每个设备一个子图。当一条边被分区切分时，我们会自动插入一对发送和接收节点，用于在设备间传输张量。
通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。...数据读取 这里使用的数据集是来自 Kaggle 竞赛中的 Lending Club Loan Data 数据集, 该数据集包含2007-2015期间所有贷款人完整的贷款数据，即当前贷款状态 (当前，延迟...注意：这里用颜色来指代数据的类型，其中红色表示字符串，绿色表示整型，而蓝色代表浮点型。...在 datatable 中，所有这些操作的主要工具是方括号，其灵感来自传统的矩阵索引，但它包含更多的功能。...诸如矩阵索引，C/C++，R，Pandas，Numpy 中都使用相同的 DT[i，j] 的数学表示法。下面来看看如何使用 datatable 来进行一些常见的数据处理工作。 ?
这种增长一方面来自视频本身信息量的提升，如分辨率从HD到UHD，帧率从30fps到60fps甚至100fps，颜色格式从SDR到HDR，3D、多视角以及360视频的兴起。...另一方面来自终端设备的增多，如越来越多的电视、手机甚至监控设备已经可以支持UHD视频。数据的增长速度超过了带宽增长，因此开发比HEVC性能更好的下一代视频编码技术是非常必要的。...视频编码压缩性能的提升主要来自以下几个方面：一、更先进的运动估计、运动补偿以及帧间预测技术，预测模式、预测精度、参考帧数量等都在不断提高。二、更先进的帧内预测技术，预测方向、预测块大小等在不断细化。...在帧内预测模式下，经过初次变换后变换系数间的相关性依然比较强，所以JEM中使用了模式依赖的不可分二次变换（MDNSST，Mode-Dependent Non-separable Secondary Transforms...JEM的运动补偿中使用了仿射运动矢量推导（Affine Motion Vector Derivation），即在CU的运动矢量场中，在1/16像素处为每一个4 x 4块推导可用的MV，分为AF帧间模式和
这让我们对自动驾驶汽车的安全性提出了很大的质疑。 容易受攻击的不止是神经网络 用对抗样本「欺骗」自动驾驶汽车的确不是什么新鲜事，如机器之心之前报道过的用「物理攻击」方式欺骗特斯拉的自动驾驶系统。...实验 在实验过程中，研究者实现了「隐藏样本」的目标，并通过基于进化的黑盒算法揭露了激光雷达检测系统存在的漏洞。然后，他们展示了白盒设置下 LiDAR-Adv 方法的定性和定量结果。...此外，实验结果表明，LiDAR-Adv 方法还可以实现「改变标签」等其他一些对抗目标。 由于点云在现实场景下是连续捕获的，所以单个静态帧中的攻击可能在现实场景中的影响不大。...所以在实验中，针对包含不同方向和位置的 victim 数据集，研究者生成了一个鲁棒的通用对抗样本。...如下图 5（b）所示，系统在 18 个帧中的 12 个检测到了正方体盒子。由于车速不同，总帧数也有不同。 ? 图 5：物理攻击结果。
，主要总结当时深度学习如何在多目标跟踪应用的工作。...下图是通用的多目标跟踪系统框架。 而应用深度学习在目标跟踪中的方法可总结为四种途径（如上图）： 1) 特征学习（表观模型部分）. 如经典的CNN 2) 数据相关部分....MOT算法采用的标准方法是通过检测进行跟踪：通常从视频帧中提取出一组检测结果（即，标识图像中目标的边框），并用于引导跟踪过程，即将相同ID分配给包含相同目标的边界框。...实际上，许多MOT数据集提供了一组标准的检测方法，算法可以使用这些检测方法，以便专门比较在关联算法质量上的性能，因为检测器的性能会严重影响跟踪结果。如图是MOT算法的展示。...在尝试确定特定帧的目标个体时，允许批处理跟踪算法使用将来的信息（即来自将来的帧）。它们经常利用全局信息提高跟踪质量。相反，在线跟踪算法只能使用当前和过去的信息来预测当前帧。
所以指针g_interface_sdio会被来自下列地址的数据所覆盖。...这个DMA buffer用于存储无线芯片接收到的802.11数据帧。所以这个DMA buffer可以用来堆喷伪造的指针。...为了堆喷伪造的指针，我们可以发送许多正常的802.11数据帧给芯片，其中填满了伪造的指针。DMA buffer非常大，因此shellcode也可以直接放在数据帧中。...同时，指针0x41954可被作为正常的指令执行。 用这种方法有25%的成功率获得代码执行。 攻击主机系统 内核驱动中的漏洞可通过由芯片发送命令数据包给主机系统来触发。...然而，一个被攻陷的芯片在返回某个命令的结果时可以更改命令ID。因此漏洞可以在许多命令的处理过程中被触发。这时，根据pdata_buf指向的位置，漏洞即可以是堆溢出也可以是栈溢出。
在本篇文章中，你会了解到数据科学家或数据工程师必须知道的几种常规格式。我会先向你介绍数据行业里常用的几种不同的文件格式。随后，我会向大家介绍如何在 Python 里读取这些文件格式。...下面是一个用 Notepad 打开的 CSV 文件。 ? 在 Python 中从 CSV 文件里读取数据 现在让我们看看如何在 Python 中读取一个 CSV 文件。...你可以用 Python 中的“pandas”库来加载数据。...从 XLSX 文件读取数据 让我们一起来加载一下来自 XLSX 文件的数据并且定义一下相关工作表的名称。此时，你可以用 Python 中的“pandas”库来加载这些数据。...其中，每个帧又可以进一步分为帧头和数据块。我们称帧的排列顺序为码流。 mp3 的帧头通常标志一个有效帧的开端，数据块则包含频率和振幅这类（压缩过的）音频信息。
每个模块中采用的方法，是为了接收来自其它模块的消息，或者，也可能是把缓存发送到下一模块中，如下图使用某个功能表从另一个任务接收数据帧： 如果我们不能定位这些模块中采用的具体方法，也就无法弄清固件中的数据流形式...C则根据协商规定进行数据帧传输。...数据帧利用面向比特的高级数据链路控制协议（HDLC），通过电话线来进行传输，如下图所示： 挖掘攻击向量 发送TIFFs 存在一种误解，也就是传真只是一种简单地TIFF报文发送手段。...在解码文件的数据帧时，DHT标记(Difine Huffman Table) 定义了一个特定的霍夫曼表来使用。...，用已知的NSA漏洞exploit深入向企业内网渗透。
在这项工作中，我们提出了ShapeShifter，这是一种解决更具挑战性的问题的攻击，即利用物理上的对抗扰动来愚弄基于图像的目标检测器，如Faster 的R-CNN。...如第2.2节所述，Faster R-CNN采用两阶段方法。第一阶段的区域建议网络输出多个区域建议，第二阶段的分类器对每个区域建议进行分类。...我们提取了所有的视频帧，对于每一帧，我们从Faster R-CNN目标检测模型中得到检测结果。因为我们的低信心攻击在室内表现出相对较小的健壮性，所以我们只包括我们的高信心攻击的结果。...在图4中，我们展示了视频帧示例(矩形图像)，以便读者了解符号相对于整个视频帧的大小;我们还显示放大的视图(正方形图像)，更清楚地显示Faster R-CNN检测结果。...尽管我们的攻击风格是否可以应用于利用对象探测器的安全或安全关键系统还有待证明，但是我们的攻击提供了测试这类新漏洞的方法。
中的SVG元素允许包含外部 XML 命名空间，该命名空间的图形内容由不同的 user agent 绘制。...来自 mdn 的一个简单例子展示了如何在 SVG 文件中使用 XHTML 命名空间。...org/1999/xhtml'> 注：如...php 可以使用以下代码： header("Location: data:image/svg+xml,<circle r=...这会为网页带来许多不同的漏洞，包括允许包含来自外部/第三方网站的图像。
，以指示其已选择该协议 Sec-WebSocket-Protocol: chat Origin字段用于防止在Web浏览器中使用WebSocket API的脚本未经授权跨源使用WebSocketServer...如果要发送的数据很大或者端点开始发送数据时数据不完整，则端点可以交替地将数据封装在一系列帧中 包含数据的第一帧的操作码(帧操作码)必须设置为适当值，以便接收方将数据解释为文本或二进制数据 包含数据的最后一帧的...接收WebSocket数据时端点需要侦听基础网络连接，传入数据必须被解析为WebSocket帧，如果接收到控制帧，则必须按照定义来处理该帧，在接收到数据帧后，端点必须注意操作码(帧操作码)定义的数据的.../type/，如果该帧包括未分段消息，则称已接收到具有/type/和/data/的WebSocket消息，如果该帧是分段消息的一部分，则将后续数据帧的应用程序数据连接起来形成/data/，当如FIN位(...，至于数据帧的每个字段直接对照上面的"数据帧"部分的介绍进行理解即可，这里不再去赘述~ 关闭握手 简易流程 关闭握手比开启握手要简单许多，只需要任何一个对等方发送包含指定控制序列数据的控制帧来结束握手即可
文本到视频检索的方法最近才开始训练端到端的神经网络模型，这得益于(i)来自ViT[16]的强大初始化和(ii)大规模视频数据集：带有来自语音的ASR基文本监督的噪声HowTol00M数据[45]，或者更近期的手动标注的更干净的...得到的组合训练集在视频片段数量方面来自每个数据集的分布如下：约79%来自ActivityNet，约19%来自MSR-VTT，约2%来自MSVD。...结果要低得多，例如，对于MSR-VTT，R@1的得分为35.7，即低于（i）他们的集成结果43.3和（ii）作者使用仅双编码器的最佳模型39.2。...如主论文第4.6节所述，作者探讨了使用文本摘要模型来组合给定视频中的多个字幕，作者的尝试导致了不一致的结果，如表5所示。...结果并没有在两个指标上带来一致的改进（R@1更好，R@5更差），可能是因为与BLIP相比，OFA单独的表现效果不佳。
最后的得分是在支持向量机（SVM）回归器中结合这些基本特征所得的结果。 在VMAF中使用的权重校准和训练是通过收集实际观察者的主观数据来进行的，而观察者提供的是VMAF当时适合的基础真实数据。...每个shot使用不同的编码参数进行多次编码，如分辨率和质量（QP等） 每个编码都使用VMAF进行评估，并与其比特率一起生成（R，D）点。...图5：使用一组参数如分辨率和QP对一个shot进行编码，并获得一个单独的(R,D)点。 计算每个shot的（R，D）点的凸包。 在以下示例图中，失真是（VMAF + 1）的倒数。...测试方法-结果 使用VP9-libvpx视频编解码器并编码了来自Netflix目录的10个代表性主题。...VP9编码方法 在VP9-libvpx中使用的编码参数取自以前的研究; 其研究结果发布于2016年10月举行的Netflix的“免版税编解码器开放日”。
我在这里对照他的帖子，向您展示如何在Pandas中使用管道（也称方法链，method chaining）。 什么是管道？...不使用管道的R语言示例（请参阅[2]） 下面的代码是一个典型示例。我们将函数调用的结果保存在变量中，如foo_foo_1，这样做的唯一目的就是将其传递到下一个函数调用中，如scoop()。...q=pipe#pipes Python中的无缝管道（即方法链） 我将对照SonerYıldırım的文章，让您对比学习如何在R和Python中使用管道/方法链。...图片来自作者 接下来的示例，我们将使用多个条件进行筛选并计算其他特征。请注意，可以使用内置函数agg（用于数据聚合）。就我个人而言，我通常会将assign与lambda结合使用。代码和运行结果如下。...图片来自作者 结语 在本文中，我鼓励大家在Python代码中使用类似R语言中的管道和方法链，以提高代码可读性和效率。我重点介绍了管道的一些优点，然后我们将这一概念应用于住房数据。
作者在RWF-2000和RLVS数据集上的结果创造了新的最先进水平，超过了最近发布的方法。...作为一个预处理步骤，首先识别出有人存在的帧，基于这样的前提：暴力行为只会在有人在场时发生。然后，3D-CNN从过滤后的帧中提取时空特征，并通过softmax层对结果进行分类。...这些视频包含许多在不同的环境和条件下真实的街头打斗情境，平均长度为5秒，来自不同的来源，如监控摄像头、电影、视频录像等。与RWF-2000类似，这个数据集也创建了一个80%-20%的训练-测试分割。...为了初始化Local UniBlocks中的全局MHRA单元，作者使用了来自CLIP-ViT模型的预训练嵌入，如[16]所述，这在其架构中由于视觉-语言对比学习的良好表示而产生了最佳结果。...表中的其余行探讨了在局部单一块中使用MEAA。 结果显示，算法性能变得随机，如表3所示。在这种设置中，局部单一块没有用预训练的ViT嵌入进行初始化，因此表现不佳。
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