p10：使用 reactive 表达式模块化 Shiny 回顾上一部分的学习中，当多处使用同一随机数据时，不同地方的数据将变得不一致。...p11：使用 isolate() 隔离响应表达式 如何在不更新图的情况下更新标题呢？这就需要使用 isolate() 了。 isolate() 创建一个非响应对象（看作 R 常规值）。...p12：使用 observeEvent 进行事件触发 有时候我们需要做一些按按钮才进行分析或者绘图的触发操作，在前端我们可以使用 actionButton，在服务端我们需要使用 observeEvent...p15：分离技巧 即如何减少重复代码，模块化。 ?...tabPanel: 带有独立的页面仪表板，一般与其他的 panel 组合使用，如 tabsetPanel。 tabsetPanel: 将多个标签组合为单个的仪表板。
引入按钮的响应图 这个 Shiny 初看实现了我们的目标，点击按钮就可以重新生成模拟数据。然而，当其他输入变化时，结果也马上变化了！响应图也显示了这一点。...但有时候我们需要在应用的外部做一些工作，如保存文件到一个共享网盘、发送数据到一个 Web API、更新数据库或向控制台打印调试信息。...创建 observer 的方式有多种，这里我们看一下如何使用 observeEvent()，它是初学者一个重要的调试工具。 observeEvent() 与 eventReactive() 非常相似。...}) } observeEvent() 和 eventReactive() 有两点重要的区别： 我们不能将 observeEvent() 的结果赋值给一个变量 我们不能从其他响应表达式中指向它 观察器和输出非常相关...接下来的文章将通过创建一个大型的数据分析 Shiny 进行实战。
在此基础上，作者自然地以个体-局部-全局 的方式构建层次表示，其中个体层面 关注帧和单词之间的对齐，局部层面 关注视频片段和文本上下文之间的对齐，全局层面 关注整个视频和文本之间的对齐。...这项任务具有挑战性，因为视频和文本是两种不同的模态，如何在共享空间中编码和匹配它们是关键。 目前，通常的做法是将视频和文本编码成紧凑的表示，并使用度量学习在联合潜在公共空间中度量它们的相似性。...作者通过概念（concept ）建立了视频帧（或片段）与关键字（如名词和动词）之间的跨模态关联。...3.2.2 Local-level Representation 为了进一步探索帧之间的上下文信息，作者提出了一个选择和合并(SeMe)模块来生成局部级表示。...在本节中，将介绍如何在三个不同的层次上分层对齐表示。
它将网络通信分为七个不同的层次，每个层次负责不同的任务，使得网络通信的设计、开发和管理更加模块化和可维护。...2、数据链路层（Data Link Layer）： 功能：负责将原始比特流分割成帧并添加地址信息，以便在直接连接的设备之间传输数据。 示例设备：交换机、网卡、网桥等。...物理层的主要任务是处理物理传输介质上的原始比特流，确保数据能够以适当的方式传输到连接的设备之间。它关注的是如何在传输媒体上发送和接收比特流，而不关心数据的含义或格式。...1、比特编码：物理层负责将数字数据转换为模拟信号或数字信号，以便在传输媒体上传输。这包括将数字0和1映射到物理信号（如电压、光信号等）上，以便设备之间能够正确地解释数据。...7、局域网拓扑：数据链路层定义了局域网的拓扑结构，如总线拓扑、星型拓扑和环型拓扑等，以及如何在这些拓扑结构中进行数据传输。
然而要想让它大显神威，海量数据必不可少。在自动驾驶领域，通过量产车大规模采集数据来支持自动驾驶系统的想法尚停留在建设阶段，各家车厂间的竞争也使得数据集的开源共享变得不切实际。...OpenDriveLab 提出的 DriveAGI 总体框架 不过今天，机器之心先带大家一起来看看这个融合语言信息的自动驾驶数据集是如何在大语言模型和自动驾驶系统之间搭建起桥梁，让大语言模型帮助自动驾驶系统获得更强大的...全栈数据覆盖 DriveLM 的标注覆盖了自动驾驶系统中的感知（perception）、预测（prediction）、规划（planning）等模块，为整个自动驾驶系统提供了全栈式的语言标注数据。...DriveLM | 数据与标注 DriveLM 标注中不同类别问题的分布情况 DriveLM 是一个基于 nuScenes 自动驾驶数据集构建的、以关键帧描述 + 问答对（Description+Q&...整个数据集分为训练集和验证集两部分，训练集共包含 697 个场景，验证集包含 150 个场景。每个场景包含大约 40 帧（采样频率约为 2 赫兹），标注员会在其中选择 4-8 个关键帧进行标注。
但挑战在于，CTR预测中的用户和项目交互很稀疏，那么在考虑多模态的时候，如item的视觉、声学和文本特征时，数据集的稀疏性会增加三倍。...超图作为一种特殊的Graph，它可以连接两个以上的节点，通过该模型可以缓解各模态下用户与项之间的稀疏性问题。...如上图的示意图，展示了modality-originated hypergraph的构建，即用户1和用户2都与多个短视频进行过交互如1和2，因此在每个模态的超边上都可以连接多个item节点，如帧、声学、...然后为了更好地捕获用户的偏好，该超图由对项目共享相同兴趣的多个用户组和时间推移组成（ group-aware and time-aware ）。 group-aware。...对于User主要是看那些模态是这个用户感兴趣的，但是缺少标注数据咯，因此通过自监督对比学习框架设计了一个损失函数，以最大化不同模态之间的互信息来决定。然后对于item来说，构建一个同构的超图就好。
我们以前介绍过的HUB集线器就是一种共享设备，HUB本身不能识别目的地址，当同一局域网内的A主机给B主机传输数据时，数据包在以HUB为架构的网络上是以广播方式传输的，由每一台终端通过验证数据包头的地址信息来确定是否接收...也就是说，在这种工作方式下，同一时刻网络上只能传输一组数据帧的通讯，如果发生碰撞还得重试。这种方式就是共享网络带宽。 交换机工作原理 工作在数据链路层。...交换机在同一时刻可进行多个端口对之间的数据传输。每一端口都可视为独立的网段，连接在其上的网络设备独自享有全部的带宽，无须同其他设备竞争使用。...交换机可以“学习”MAC地址，并把其存放在内部地址表中，通过在数据帧的始发者和目标接收者之间建立临时的交换路径，使数据帧直接由源地址到达目的地址。...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，它被转发到连接目的节点的端口而不是所有端口（如该数据帧为广播/组播帧则转发至所有端口）。
每个块代表一帧检测器的过程，F0-F5一共包含五帧，其长度表示运行时间。虚线块表示接收到下一帧数据的时间。...作者采用共享权重CSPDarknet-53来提取前一帧和当前帧的FPN特征，使用本文所提出的双流感知模块(DFP)来聚合特征图，并将它们传输到检测头。接着直接利用下一帧的GT进行监督。...双流感知模块(DFP)： 作者设计了一个双流感知(DFP)模块，用动态流和静态流来编码预期的特征，如上图。动态流融合了两个相邻帧的FPN特征来学习运动信息。...计算了 和 两帧GT之间的IoU矩阵，然后对 帧的维度进行求最大值运算，得到两帧之间检测对象的匹配IoU。这个匹配的IoU值小意味着物体移动速度快，反之亦然。...input size为600×960，不使用任何数据增强(如马赛克，Mixup，水平翻转等) 。在推理上，作者将输入大小保持在600×960 ，并Tesla V100GPU上测试。
图6 必需内容头分配格式 网络平台内容（Network platform context）: 提供了网络节点共享的与网络平台相关的一些元数据信息，如入端口信息、封装类型。...网络共享内容（Network Shared Context）：和任何网络节点相关的元数据，如应用信息、租户信息。...服务共享内容（Service Shared Context）：提供与服务节点相关的及服务节点间共享的一些元数据，如应用分类相关的一些信息如应用的类型。 可选变长内容头：携带元数据，此部分为变长。...、将帧发往Switch Core） 3)outP模块（帧离开pSwitch时进行处理，因为服务节点是未经修改的，所以在此处要对帧进行解封装成普通以太网帧，然后将帧发送出去） 4)FailDetect模块...RevTable由OutP模块构建，提供了缺省的相反方向的用于InP模块查找的表项，如OutP在该端口上收到一个帧：(IPA :PortA ->IPB : PortB)，其中IPA为防火墙的IP，IPB
主要贡献 目前的先进SLAM方法如ORB-SLAM2，依赖于词袋描述子来寻找相似图像，以及基于外观的局部特征，如ORB或SIFT，用于在查询图像中的关键点和地图中的地标之间寻找匹配点。...这些模块使用了椭圆/椭球建模框架，并遵循与特征点相同的策略，即物体在帧之间进行跟踪，进行3D估计，插入地图，然后不断进行优化。...例如，图10中的水槽和办公桌场景展示了我们的系统如何在日常环境中使用通用的物体检测器。更具体的物体，尤其是没有纹理的雕像，也经过了测试。这很好地展示了我们的系统如何在博物馆等场景中用于增强现实应用。...图6：在fr2/desk上通过重新定位模块（逐帧）估计的相机位置，左上角的图像提供了用于构建地图的帧的概览。...图7：重定位模块在具有大视角变化的自定义场景上（逐帧）估计的相机位置。上图：用于制构建地图的帧的概览以及估计的相机轨迹的地图（用橙色表示）。下图：在3个测试序列上获得的重新定位结果。
由上图可知，TSN主要工作在OSI模型的第二层，即数据链路层。数据链路层的基本任务：物理介质访问：数据链路层负责控制如何在物理介质（如以太网电缆或Wi-Fi信道）上访问和传输数据。...数据帧的封装：它将网络层的数据包封装为数据帧，以便在物理介质上传输。地址识别：数据链路层通过MAC地址来唯一标识和寻址设备，以确保数据帧被正确交付到目标设备。...PTP协议常用于要求高精度时钟同步的应用，如工业自动化和音视频传输。...IEEE 802.1CB：流冗余协议，通过序列编号和复制数据帧，以确保只有一份数据帧被接收，从而提高数据传输的可靠性。...此外，TSN还可以用于车辆之间的通信，例如车辆之间的协同行驶和信息共享，以提高交通系统的效率和安全性。音视频传输音视频传输领域也受益于TSN技术。
测试和模块化处理很难。 缺少了与版本控制系统的集成，尽管有一些有趣的进展，如nbdime，使笔记本的扩散和合并变得更容易。...在下面的动画中，您将看到如何在JupyterLab中连接多个Python文件和笔记本。 ? 在JupyterLab中创建两个Python文件和一个Jupyter笔记本。...查看csv文件并将其加载到内核中的dataframe中，该内核在打开的文件之间共享。dataframe在变量检查器中是可见的。首先，给定的x和y向量用蓝色表示。...近似器完全覆盖了最后给定的数据输入。因此，只能看到一条橙色的线。 这种方法有效地解耦了提取、建模和可视化，而不必读写共享数据帧的文件。...JupyterLab-伊恩·罗斯(加州大学伯克利分校)，克里斯·科尔伯特在14:30展示了如何在JupyterLab内打开一个终端 使用JupyterLab打开数据文件也非常简单。
"Survey on Leveraging Deep Neural Networks for Object Tracking" Daimler公司研发组2017年写的一篇综述，主要总结当时深度学习如何在多目标跟踪应用的工作...如经典的CNN 2) 数据相关部分. 比如Siamese 网络加 Hungarian算法/LSTM 3) 端到端学习法（比较具有挑战性）. 如RNN/LSTM 4) 状态预测（运动/轨迹）....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。...尽管方法种类繁多，大多数MOT算法共享以下部分或全部的步骤（如图所示）： 检测阶段：目标检测算法使用边框分析每个输入帧，识别属于某种类别的目标，在MOT称为“检测”； 特征提取/运动预测阶段：一种或多种特征提取算法分析检测和...通常仅通过一个网络很难获得多目标跟踪结果，因为MOT跟踪存在一些相互交织的子模块。一些工作试图通过一些假设（例如马尔可夫性，固定分布等）来实现此目标。
其次，transformers的核心机制，自注意力模块(Self-attention) ，可以基于两两之间的相似度来进行特征的学习和更新，使得将像素特征之间相似度以及实例特征之间相似度统一在一个框架内实现成为可能...输入前面的多帧特征序列，transformer的encoder模块利用self-attention模块，通过点和点之间相似度的学习，进行序列中所有特征的融合和更新。...Instance Sequence Matching过程的计算公式如式1所示：由于matching阶段只是用于寻找监督，而计算mask之间的距离运算比较密集，因此在此阶段我们只考虑box和预测的类别c两个因素...我们想探究属于同一帧或者同一个实例的query之间是否存在一定的关联，即是否可以共享。...instance的query信息不可共享。
业务层(APP层)的录像模块（包括循环录像、事件录像等）从mp4数据包缓存队列中读取数据进行存储，实时预览模块从RTP数据包缓存队列中读取数据发送给客户端，平台接入模块从PS数据包缓存队列中读取数据发送给平台...比如，对接一个新的客户端，视频流是TS流，需要修改以下几点： DSP层增加一个H264转TS的视频封装模块 增加一个TS流的共享缓存队列 APP层增加TS业务处理流程 多个缓存队列，对内存资源是个挑战...二、优化方案 下图是优化后的流程图，变更点如下（绿色方框中的为主要变更内容）： MP4、RTP、PS等码流封装模块从DSP层上移到APP层 DSP和APP之间只有一个共享的H264数据缓存队列 抽象出一个帧读取器对象...，APP层的录像、预览、平台接入等模块不再直接操作缓存队列，而是通过帧读取器获取帧数据。...TS业务处理流程 DSP和APP之间只有一个共享缓存队列，节省了内存资源 帧读取器对象封装了缓存队列的操作流程，如果缓存队列的实现机制变更，只需修改帧读取器对象即可。
在本文中，我们将探讨如何在Python中启动后台进程，并介绍一些内置模块和第三方库来实现这一目标。图片同步 vs. 异步在开始之前，我们需要了解同步和异步编程的区别。...，有时需要进行进程间通信和数据共享。...队列队列是一种常见的进程间通信机制，用于在进程之间传递数据。Python的multiprocessing模块提供了Queue类来实现进程间的安全数据传输。...producer, args=(queue,)) p2 = Process(target=consumer, args=(queue,)) p1.start() p2.start()共享内存共享内存是一种用于在进程之间共享数据的机制...我们还介绍了进程间通信和数据共享的机制，如队列和共享内存。在案例研究中，我们探讨了几个实际应用场景，展示了如何使用后台进程来处理定时任务、并发处理和长时间运行的任务。
在嵌入式设计中，UART用于主机与辅助设备通信，如汽车音响与外接AP之间的通信，与PC机通信包括与监控调试器和其它器件，如EEPROM通信。 ...结构组成 USART收发模块一般分为三大部分：时钟发生器、数据发送器和接收器。控制寄存器为所有的模块共享。 时钟发生器由同步逻辑电路（在同步从模式下由外部时钟输入驱动）和波特率发生器组成。...使用写入缓冲器，实现了连续发送多帧数据无延时的通信。 接收器是USART模块最复杂的部分，最主要的是时钟和数据接收单元。数据接收单元用作异步数据的接收。...接收器支持与发送器相同的帧结构，同时支持帧错误、数据溢出和校验错误的检测。...如STM32的USART可以提供时钟支持ISO7816的智能卡接口。
《计算机网络（自顶向下方法 第7版，James F.Kurose，Keith W.Ross）》 第六章：链路层 网络层解决了分组如何从一个网络到达另一个网络的路由问题（以子网为单位），但是分组如何在子网内部的相邻节点之间传输...）） frame（帧） 链路层的数据单元（PDU） 链路层负责从一个节点通过链路将（帧中的）数据报发送到相邻的物理节点。...不同的链路协议提供不同的服务 链路层提供的服务 成帧，链路接入： 将数据报封装在帧中，加上帧头、帧尾部 如果采用的是共享性介质，信道接入获得信道访问权 在帧头部使用“MAC”（物理）地址来标示源和目的...借助于物理层，把每个bit发送出去 加上差错控制编码，实现rdt（也可能不实现）和流量控制功能等 接收方 把物理信号还原为数字信号，还原帧头、帧尾 检查有无出错，执行rdt和流量控制功能等 解封装数据报...检测单个bit级错误（容易理解） 二维奇偶校验 检测和纠正单个bit错误 不仅可以检测出错误，还可以检测出错误的位置 无法检测出对偶错误 Checksum（校验和） 目标: 检测在传输报文段时的错误（如位翻转
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