前面给大家介绍过☞R中的替换函数gsub，还给大家举了一个临床样本分类的具体例子。今天我们接着来分享一下如何根据已有的映射关系来对数据框中的数据进行替换。...例如将数据框中的转录本ID转换成基因名字。我们直接结合这个具体的例子来进行分享。...接下来我们要做的就是将第四列中的注释信息，从转录本ID替换成相应的基因名字。我们给大家分享三种不同的方法。..._.*","\\1",bed$V4) #获取转录本号对应的基因名字 symbol=mapping[NM,1] 方法一、使用最原始的gsub函数 #先将bed文件中的内容存放在result1中 result1...参考资料： ☞R中的替换函数gsub ☞正则表达式 ☞使用R获取DNA的反向互补序列
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。...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。...然后，我们在数据帧后附加了 2 列 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”列的列值作为系列传递。“平均值”列的列值作为列表传递。列表的索引是列表的默认索引。
计算平均激活：通过计算每个任务的平均中间激活，研究者们使用REINFORCE算法来搜索能够指导模型执行特定任务的任务向量子集。...方法提出：为了解决这些问题，论文提出了一个在线处理视频帧并使用长期记忆库来存储过去视频信息的方法。这种方法允许模型在不超出LLMs的上下文长度和GPU内存限制的情况下，进行长期视频分析。...具体来说，它关注以下几个方面的挑战和问题： 长期视频理解：现有的基于大型语言模型（LLMs）的多模态模型在处理视频时，通常只能处理有限数量的帧，这对于理解长期视频内容（如电影和电视节目）是不足够的。...，MA-LMM提出按顺序在线处理视频帧，并将过去的视频信息存储在记忆库（Memory Bank）中，这样模型就可以在不超过LLMs的上下文长度约束或GPU内存限制的情况下引用历史视频内容进行长期分析。...数据增强和模型训练： 使用DynamicEarthNet数据集和一个U-Net模型进行评估。 在训练过程中，结合标准的图像增强技术（如翻转和旋转）和剪切粘贴增强技术。
本文在最新的多人视频姿态估计数据集PoseTrack上进行了大量的对比实验，来验证模型中的多种设计选择。...理想的跟踪器必须根据对整个时间段外观和姿态改变的推理来对所有人的姿态进行预测。因此，实现一个姿态跟踪器不仅需要追求最好的姿态估计效果，并且需要很好地将特定个体层面上的时序信息融合进来。...图3 训练和测试数据中轨迹的数量和长度归一化后的直方图，注意由于训练数据的只有中间的30帧才有标签，训练数据中标注过的轨迹长度的最大值为30。...表4，在测试集上的最终表现。本文将提出的方法和现存的方法在这个数据集上的一个子集上进行比较。注意[22]给出了在PCKh0.34的结果；一个可比较的结果PCKh0.5结果通过私人方式得到。...可视化两阶段模型在PoseTrack 验证集上的预测结果。作者展示了每段视频中的5帧，每帧都标记有检测框和关键点。根据预测后的 track id对检测框进行彩色编码。
大多数方法使用双线性插值来获得LR图像，如[17，18]所示，但对于真实世界的低分辨率图像，它们不能产生良好的结果。...DS-GAN是一种生成对抗性网络，它学习将HR目标正确地降级为SLR目标，以增加目标检测的训练集。 在这个下采样问题中，目的是根据具有下采样因子r的输入HR目标来估计SLR目标。...LR目标在当前帧中的所有位置都是有效的候选位置。此外，只要与当前帧中的目标不重叠，前一帧和后一帧中的LR目标位置就可以放置SLR目标——这不适用于图像数据集。...算法显示了每个视频的位置选择器方法： •输入：该算法将时间 的每个帧f内的数据集（GT）中的目标的集合（包括LR和HR子集）、DS-GAN生成器G从HR目标中获得的SLR目标的集合以及搜索范围τ作为输入...其中274438个被考虑是在小个子集内（76.01%）。 考虑到UAVDT中的摄像机运动会略微改变连续帧的外观，在本节中，仅选择10%的视频帧进行训练，以避免过度拟合。
apply函数集来转换R中的数据 介绍 数据操作是机器学习生命周期中最关键的步骤之一。...因此，在Python和R中都有大量的函数和工具可以帮助我们完成这项任务，这一点也不奇怪。 今天，我们将使用R并学习在R中转换数据时使用最广泛的一组“apply”函数。...让我们首先从最初定义的矩阵创建一个数据帧： df <- as.data.frame(data) ?...因此，在处理数据帧时，mapply是一个非常方便的函数。 现在，让我们看看如何在实际数据集上使用这些函数。...尾注 到目前为止，我们学习了R中apply()函数族中的各种函数。这些函数集提供了在一瞬间对数据应用各种操作的极其有效的方法。本文介绍了这些函数的基础知识，目的是让你了解这些函数是如何工作的。
任何结果为一个向量的表达式都可以通过追加索引向量(index vector)来选择其中的子集。...数据帧按照矩阵的方式显示，选取的行或列也按照矩阵的方式来索引。...数据帧和列表的限制 1 组件必须是向量（数值型，字符形，逻辑型），因子，数值矩阵，列表，或其他数据帧； 2 矩阵，列表，数据帧向新数据帧提供的变量数分别等于它们的列数，元素数和变量数； 3 数值向量，...挂接和卸载数据帧 当觉得使用'$'引用数据帧元素(如't$home')麻烦时，可以进行数据帧挂接 > attach(t) 这样可以直接引用数据帧内的元素，而无需'$'，前提是数据帧外没有同名的变量...如：ls(), ls(2), ls(t) R可以在搜索路径中包含至多20个项目,列表和数据帧只能在位置2或更靠后的位置上挂接。
在一个制作冰淇淋的视频中，从cream到ice cream在视频中的时间间隔为35 秒，因此预测这种变化的模型需要提前35秒来预判。...模型从叙事视频中的一个样本帧开始，学习如何在所有叙事文本中找到相关的语言表述。...结合视觉和文本这两种模式，该模型能够用到整个视频来学习到如何预测潜在未来的事件，并估计该帧的相应语言描述，并以类似的方式学习预测过去帧的函数。...首先是数据，研究人员在无约束的真实世界视频数据上训练模型。使用HowTo100M数据集的子集，其中包含大约123万个视频及其自动提取的音频脚本。...对于MMCC，为了确定整个视频中有意义的随时间推移的事件变化，研究人员根据模型的预测，为视频中的每个帧对（pair）定义了一个可能的过渡分数，预测的帧越接近实际帧，则分数越高。
该方法使用基于排序的损失进行监督，并使用计算得到的压缩表示来调制基本 VSR 模型。 在时空信息融合过程中充分挖掘压缩视频自带的元数据，增强基于 RNN 的双向 VSR 模型的功能。...压缩编码器 为了使 VSR 模型适应各种压缩，设计了一个压缩编码器来隐式地模拟视频帧中的压缩级别，同时考虑帧类的型和压缩感知质量（CRF）。在本工作中，压缩表示学习被视为学习排序任务。...具体来说，视频帧对在压缩方面有两种准备方式。一个子集由具有相同 CRF 但帧类型不同的帧对组成，另一个子集由具有相同帧类型但 CRF 不同的帧对组成。...，ξ 取 0.5，根据帧对所在的子集选择 Qf 或 Qc。...元数据辅助传播 由于 B 帧中的内容被严重压缩，为该帧计算的隐藏状态可能比其他帧包含更少的信息，因此随着时间的推移，在传播过程中导致性能下降。
在线视觉跟踪(online visual tracking)是一个具有挑战性的问题：跟踪器通常需要根据最少的监督信息，如视频的初始帧，学习一个appearance model，然后模型要能泛化于各种各样的条件...为了保证跟踪实时性，我们针对在线优化中梯度下降不足的问题提供解决方法：采用Conjugate-Gradient-based策略，并展示了如何在深度学习中实现它。 ATOM整体架构....如图可以看到分类网络和估计网络被整合到了一个网络框架中，两个任务使用了同样的主干网络，即ResNet-18，这部分是在ImageNet上预训练好的，然后在跟踪中第一帧上fine-tune。...目标估计使用离线训练的IoU预测模块，在大量的数据集上训练，这一块有四个输入，分别是参考帧的bounding box及主干网络提出的特征和测试帧的候选bounding box及特征，它会输出候选框对应的...与半监督视频目标分割（SVOS）的算法不同，UVOS没有第一帧的信息，因此UVOS不仅要处理SVOS中常见的目标遮挡，形变，漂移等问题，还要根据帧之间的相关信息，从而确定出前景目标。
在R中我们可以使用rbind，它代表行绑定，只要两个数据帧具有彼此相同的列。...我们刚刚做的最好的部分是如何在R中处理因子。在幕后，因子基本上存储为整数，但是用它们的文本名称掩盖以供我们查看。如果在单独的测试和训练集上创建上述因子，则无法保证两组中都存在两个组。...因为我们在单个数据帧上构建了因子，然后在构建它们之后将它们拆分，R将为所有新数据帧提供所有因子级别，即使该因子不存在于一个数据帧中也是如此。它仍然具有因子水平，但在集合中没有实际观察。整洁的把戏对吗？...我向您保证，手动更新因子水平是一件痛苦的事。 因此，让我们将它们分开并对我们新的花哨工程变量做一些预测： 这里我们介绍R中的另一种子集方法; 有很多取决于您希望如何切割数据。...我们已根据原始列车和测试集的大小隔离了组合数据集的某些行范围。之后的逗号后面没有数字表示我们想要使用此子集获取所有列并将其存储到指定的数据帧。
点表示法 还有另一种方法可以根据从数据帧中选择的数据子集来创建新序列。 此方法称为点表示法。...我们还将学习 Pandas 的filter方法以及如何在实际数据集中使用它，以及基于将根据数据创建的布尔序列保护数据的方法。 我们还将学习如何将条件直接传递给数据帧进行数据过滤。...我们还学习了根据从数据创建的布尔序列过滤数据的方法，并且学习了如何将过滤数据的条件直接传递给数据帧。 我们学习了 Pandas 数据选择的各种技术，以及如何选择数据子集。...我们还看到了如何代替删除，也可以用0或剩余值的平均值来填写缺失的记录。 在下一节中，我们将学习如何在 Pandas 数据帧中进行数据集索引。...在本节中，我们探讨了如何设置索引并将其用于 Pandas 中的数据分析。 我们还学习了在读取数据后如何在数据帧上设置索引。 我们还看到了如何在从 CSV 文件读取数据时设置索引。
根据参数组，然后生成如第3节中所述的姿态。 为了确定收敛性，我们使用参数方差 的比率检验。如果减少的 低于给出的阈值，我们假设该参数是收敛的，并排除了它的进一步细化。...在这里，我们只考虑来自同一组的参数，因为在互补组中通常只有很少的减少。一旦所有参数C都收敛了，标定就会终止。 根据初始化方法选择前两个姿态。姿势2-10和11-20是通过互补的策略来选择的。...为了防止由于运动模糊和滚动快门伪影而导致的不准确的测量，图案应该是静止的。为了确保这一点，我们要求在连续的帧中重新检测到所有的点，并且这些点的平均运动要小于1.5px（根据经验确定）。...此外，如图5b所示，IOD的减少适用于平衡校准质量和所需的校准帧的数量。 5.2 真实数据 图片 图片 我们使用了第2.2节中描述的模式，该模式为OpenCV和我们的方法提供了每帧40个测量值。...然而，目前还不清楚该解决方案是使用最小的帧量，还是有可能在达到相同的校准错误的同时使用帧的子集。 因此，我们进一步测试了我们的校准结果的紧致性。
下面是一组动图，展示的是AI如何根据一段视频，脑补出未来64帧的画面。 观看说明：当视频外框为绿色时，为真实视频；当外框变红时，为AI生成的“假”视频。...为了避免递归像素级预测中的固有复合误差，作者建议首先估计输入帧中的高层级结构，然后预测未来结构演变的方式，最后通过观察过去的单帧和预测的高层级结构，来构建未来的帧，而不必观察任何像素级预测。...通过循环观察预测帧，很难进行长期视频预测。因为随着预测进一步深入，像素空间中的小误差指数地放大。而新的方法通过消除观察预测帧的需要来防止像素级错误传播。...在实验中，这个模型在Human 3.6M和Penn Action数据集上，对人类动作的长期像素级视频预测任务进行了评估，并显示出比现有技术更好的结果。 结构概览 这是像素级视频预测的总体层次化方法。...这个算法首先观察过去的帧，并估计每个帧中的高层级结构(人类姿态xy坐标)。然后使用估计的结构来预测未来的结构序列方式。 ? 最后，这个算法基于最后一个观测帧，按照所估计结构和预测结构序列，生成未来帧。
涉及预测用户的视口（用户可见视频的部分）并根据预测调整传输。这些方法可以以更高的质量传输整个视口或其子集，而以较低的质量传输视口之外的区域，或者根本不传输。...在决定如何在主要流中安排 tile 获取时，现有方法如 Flare 和 Pano 不能直接应用，因为它们旨在获取所有 tile 同时最小化停滞。..._{} 可以根据任何质量度量（例如，PSNR、SSIM 或 PSPNR）设置。 tile 效用： Dragonfly 使用累积位置分数和质量差异来计算 tile 效用。...随着时间的推移，客户端会定期改进其预测，因此它会刷新 tile 列表。当接收到新请求时，服务器会丢弃先前较旧的请求，并根据较新的请求传输 tile 。...数据集 使用 Afshin Taghavi Nasrabadi 等人的公开数据集"A taxonomy and dataset for 360° videos"中的视频子集。
其中Y是明度分量，Y根据根据RGB的权重计算出来： Y = kr R + kgG + kbB k*是颜色分量的权重因子 颜色信息则可以利用色差（Chrominance/Chroma）分量表示...预测模型利用邻近的视频帧/图像采样之间的相似性，来降低信息冗余。典型的做法是构造当前帧/视频数据块的预测（Prediction）。...对于H.264来说，预测可以是： 帧内预测（Intra Prediction）：通过根据当前帧内的邻近的图像采样进行空间推断（Spatial Extrapolation），构造出预测 帧间预测（Inter...列表元素的排序细节很重要，因为要引用列表中前面的项需要的比特数更少。...接收方可以根据载荷的首字节来识别载荷结构。这个直接也作为RTP载荷头，某些情况下还作为载荷的组成部分（第一字节）。 此首字节的格式和NALU头格式一致。
MAC地址MAC协议工作在数据链路层（OSI模型中的第二层），它负责将数据封装成帧（frame），并根据目标MAC地址进行寻址和传输。...当一个主机要发送数据给另一个主机时，它需要知道目标主机的MAC地址，并将其写入帧头部。然后根据物理媒介（如电缆、光纤等）的特性，将帧发送出去。...封装数据帧，并将其转发给R1（此时数据帧源IP为主机A，目的IP为服务器S，源MAC为主机A，目的MAC为R1）6）R1收到数据帧，根据目的IP查路由表，发现需要R2转发，查ARP表，无对应条目。...将数据帧的源MAC修改为自身，目的MAC修改为R2，并将数据帧转发给R2（此时数据帧源IP为主机A，目的IP为服务器S，源MAC为R1，目的MAC为R2）11）R2收到数据帧，根据目的IP查路由表，发现目标主机与自己在同一网段...将数据帧的源MAC修改为自身，目的MAC修改为服务器S，并将数据帧转发给服务器S（此时数据帧源IP为主机A，目的IP为服务器S，源MAC为R2，IP地址和MAC地址区别尽管IP地址和MAC地址都是用来标识网络中的设备
而各大视频网站如YouTube和Netflix也已经支持MPEG-DASH，并且发展出了多种MPEG-DASH播放器。 下面我们来对DASH协议及其工作流程进行分析。...minimumUpdatePeriod（MPD最低限度更新时间）：告诉播放器MPD内容更新间隔，播放器会根据此值来控制MPD轮询更新时间，其值过大会导致内容更新不及时导致卡顿。...（播放器会根据@minBufferTime * @Representation.bandwidth计算出起播的最小缓冲数据，当缓冲的数据大于@minBufferTime * @Representation.bandwidth...因此在实践中，主要也是在这两方面上进行优化与创新。 - QoS优化 - 在质量优化中，根据客户需求，我们优化点主要是集中在首帧耗时和内容质量上。...如DASH多码率分别是原画+1500码率转码流、码率顺序从低到高、拉流才启动转码、2分片起播等等； 在实际播放体验中，30帧转25帧经过帧间隔平滑后，1500码率档位播放效果也有较好的流畅度体验。
最早，SLAM 主要用在机器人领域，是为了在没有任何先验知识的情况下，根据传感器数据实时构建周围环境地图，同时根据这个地图推测自身的定位。因此本文以简单清晰的文字为大家介绍了视觉 V-SLAM。...从E矩阵分解得到R和t 根据视图方向与摄像头中心到3-D点的方向之间夹角可以发现，四个可能中只有情况（a）是合理的解； 确定两个视角的姿态之后，匹配的特征点 x，x’可以重建其 3-D 坐标 X，即三角化...RANSAC的目的是在包含异常点（outlier）的数据集上鲁棒地拟合一个模型，如图 2-12 所示： 1. 随机选择（最小）数据点子集并实例化（instantiate）模型; 2....“关键帧”子集，状态向量是所有关键帧的 3D 地标和对应摄像头姿势，BA 可以在与跟踪模块并列的线程中调整状态估计； （注意：关键帧的选择策略是算法性能很重要的一个因素） SLAM 中的闭环（loop...re-localization），当关键帧子集较大的时候，需要对特征匹配进行压缩和加速，比如词包（bag of words）法和K维-树（KD-tree）数据结构等等； SLAM 中的传感器可以是单目
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
