如何将两个数据帧叠加在另一个数据帧上，并保持所有不同的值？_如何匹配两个数据帧，并将数据帧上的值添加到另一个数据帧中？_匹配来自两个不同数据帧的列值并配对观察值 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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Google Super Res Zoom算法解读

通过核回归估计每一帧对结果的局部贡献（contribution），然后分颜色通道将这些贡献叠加起来。为了是算法更有鲁棒性，借助于图像局部特征对核形状进行调整，并利用鲁棒性模型对采样的贡献值进行加权。...Hand-held Super-resolution 文章提到多帧超分需要有两个条件被满足：输入帧需要包含图像混叠（image aliased），即其包含采样后显示为虚假低频的高频信息（如莫尔条纹）...输入的多帧混叠图像是在不同的亚像素位置被采样的，这将表现为输入帧中虚假低频的不同相位。...获取了多帧有位移和混叠的低分辨率图像就可以同时去除低频中的混叠效应并重建高频信息。第一个条件意味着图像传感器上的像素间距离要大于镜头的光斑大小。这个条件被默认满足。...文章计算偏移向量值的局部跨度的长度来表示局部运动变化，将值比较大的区域视为不正确的运动区域排除掉 ? Results 合成数据比较 ? 真实数据比较 2. 与视频超分辨技术比较 ? 3.

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前端性能优化思想模型，在自动驾驶领域的实践

Musa 2023 背景上一篇文章《当前端遇到自动驾驶》有详细介绍过自动驾驶点云标注的背景，就不再赘述了，这里只稍微再补充一点领域知识：常见的点云标注任务有动态帧（连续帧），静态帧（叠帧...不同的任务场景有不同的技术难点，我们今天针对动&静态帧标注这两个场景下的点云渲染和加载性能优化来展开。...静态帧：将N个PCD数据叠加在同一个场景（scene）下进行处理，主要用于标注一些建筑物和路标等静止物体。...上面我们已经介绍了三种最常用的思想模型，接下来我们看看如何在遇到的两个挑战里进行实操。挑战1 挑战1（数据量大）明显是个规模问题，既然是规模问题，就可以用分治思想解决。...单帧PCD渲染图，约30万个点叠20帧PCD渲染图，约600万个点最终我们决定采取分片流式加载的方式，渐进式的加载PCD，并增量绘制到场景（scene）里，效果如下：分片流式加载（模糊是因为我压缩了

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函数栈帧的创建和销毁

---- 1.什么是函数栈帧函数栈帧（ stack frame ）就是函数调用过程中在程序的调用栈（ call stack ）所开辟的空间，这些空间是用来存放：函数参数和函数返回值...临时变量（包括函数的非静态的局部变量以及编译器自动生产的其他临时变量）保存上下文信息（包括在函数调用前后需要保持不变的寄存器）。...3.函数栈帧的创建和销毁解析 3.1栈栈（ stack ）是现代计算机程序里最为重要的概念之一，几乎每一个程序都使用了栈，没有栈就没有函数，没有局部变量，也就没有我们如今看到的所有的计算机语言。...就像叠成一叠的术，先叠上去的书在最下面，因此要最后才能取出。在计算机系统中，栈则是一个具有以上属性的动态内存区域。程序可以将数据压入栈中，也可以将数据从栈顶弹出。...2.这块空间的维护是使用了两个寄存器:esp ebp,ebp记录的是栈底的地址，esp记录的是栈顶的地址。 3.函数栈帧的创建和销毁过程，在不同的编译器上实现的方法大同小异。

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第5章-着色基础-5.4-锯齿和抗锯齿

5.4 锯齿和抗锯齿想象一个大的黑色三角形在白色背景上缓慢移动。当一个屏幕网格单元被三角形覆盖时，代表这个单元的像素值应该在强度上线性(“平滑”两个字打不出来)下降。...然后对屏幕上的这个位置进行采样，即检索该精确点的颜色。选择采样方案并配置渲染管道以计算特定子像素位置的样本，通常基于每帧（或每应用程序）设置。抗锯齿中的另一个变量是，即每个样本的权重。...在现代GPU上，像素或计算着色器可以访问MSAA样本并使用所需的任何重建过滤器，包括从周围像素样本中采样的过滤器。更宽的过滤器可以减少混叠，但会丢失锐利的细节。...每帧在每个轴上从前一帧偏移半个像素，偏移方向在帧之间交替。前一帧提供像素角样本，双线性插值用于快速计算每个像素的贡献。结果是当前帧的平均值。每帧的权重相等意味着静态视图没有闪光伪影。...生成的样本模式称为 FLIPQUAD，每个像素需要两个样本。与Quincunx一样，双样本FLIPQUAD模式也可以与时间抗锯齿一起使用并分布在两个帧上。

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Pixel 3的超分辨变焦技术

这样的话, (利用这些移动了的图像上的像素值) 所有缺失的颜色都会得到补充, 根本不需要任何去马赛克的过程!...这种特性通常带来我们不喜欢的图像瑕疵，也就是数码相机中的混叠现象。图像混叠当相机传感器无法忠实地记录场景中存在的所有图案和细节时, 会产生混叠效应。...你可以在以下连拍序列中观察到这一点, 其中, 连拍序列期间相机的轻微运动会产生时变混叠效果: 左图: 高分辨率单图, 桌子的边缘与高频模式的背景。右图: 连拍序列中的不同帧。...不同帧之间, 混叠效应和摩尔纹现象很明显, 像素看起来在跳动, 产生了不同的彩色条纹。然而, 这种现象对我们来说是一种幸运。...超分辨率的关键是一个复杂的插值问题, 而算法的目标是在整个像素网格的所有部分都中生成更高分辨率的图像, 数据的不规则散布使得这项任务变得更具有挑战性。

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A full data augmentation pipeline for small object detection based on GAN

该模型由两个网络组成，这两个网络在对抗性过程中训练，其中一个网络（生成器）迭代生成假图像，另一个网络在真图像和假图像之间进行区分。因此，对抗性损失迫使生成的图像原则上与真实图像无法区分。 ...我们已经生成了不同的SLR集合，一个用于每个调整大小函数，另一个用于DS-GAN。所有学习的模型都是用LR测试子集和不同的背景进行评估的。精度越高，综合生成的目标的质量就越好。 ...因此，我们将训练DS-GAN学习如何将HR目标减少到该范围。我们在UAVDT数据集上用汽车类别验证了我们的小物体检测方法的数据扩充。...从数量上讲，UAVDT包括23829帧训练数据和16580帧测试数据，分别属于30个和20个≈1024×540分辨率的视频。这些视频是用无人机平台在不同的城市地区录制的。...DS-GAN中的物体看起来更接近真实的LR物体，因为它们包含伪影，并被低分辨率小物体特征污染。图10显示了不同UAVDT场景下完整管道的结果。我们还在iSAID数据集上测试了数据扩充流程。

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【视频编码】 Content Aware ABR技术（二）

首先选出7966个4K视频切片作为数据集，利用SSIM作为失真衡量指标，基于VP9 Codec得到所有视频切片不同分辨率下的交叉码率点。...混叠程度取决于视频内容的复杂度，因为较高空间复杂度的视频有更多频率分量，更易于受混叠的影响。所以这是第一个考虑的特征。视频失真的另一个重要来源是量化。编码的视频流中包含了运动矢量和预测残差。...现在就得到了9 x 4 = 36组视频，每组视频包含2K和4K两个版本。然后将2K视频使用bi-cubic插值算法插成4K，进行最后的DSCQS主观测试。...每个上传的视频文件需要用不同的编解码器转成不同视频格式以支持目前绝大多数的播放设备。目前唯一的能赶上上传速度并快速完成转码的方法是对视频进行切片化（chunks），然后并行处理这些视频切片。...可以看到这两个值之间有一个明显的指数关系。如果知道这个切片对应的该曲线的参数，那么就知道编出5Mbps的码流其CRF值应取20。 ?

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【计算机网络】计算机网络（谢希仁-第八版）课后习题-第三章习题答案

A和B在CSMA/CD算法中选择不同的r值退避。假定A和B选择的随机数分别是rA = 0和rB = 1。试问A和B各在什么时间开始重传其数据帧？A重传的数据帧在什么时间到达B？...所以需要减少最大电缆长度或增大帧的最小长度，使参数a保持为较小的值，才能有效地检测冲突。...假定所有的链路的速率都是100Mbit/s，并且图中的9台主机的任何一个都可以和任何一个服务器或者主机通信。试计算这9台主机和两个服务器产生的总的吞吐量的最大值。为什么？...试计算这9台主机和两个服务器产生的总的吞吐量的最大值。为什么？因为集线器的100Mbit/s是所有端口共享的，所以9台主机和两个服务器产生的总的吞吐量的最大值只有500M。...32 假定3-30中所有的链路的速率仍然为100Mbit/s，但所有的以太网交换机都换成为100Mbit/s的集线器。试计算这9台主机和两个服务器产生的总的吞吐量的最大值。

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塔秘 | DeepMind到底是如何教AI玩游戏的？

此外，该神经网络的架构和用于训练的所有超参数在所有游戏中都保持不变。截至目前（2013年），这个神经网络已经在7款游戏中的6款上完胜此前所有的RL算法，并且在3款游戏中超越了人类游戏专家的水平。...而且，在感知上，许多仿真器状态在感官上都是混叠的，也就是说，不可能仅根据当前画面就完全了解当前的情况。因此，我们还要考虑动作、观察序列并学习基于这些序列的游戏策略。...因此，我们可以将完整的序列作为t时刻的状态表示，在马尔科夫决策过程中使用标准的强化学习方法。感知混叠：指的是两种不同的状态或位置在感知上被视为相同。...你得到一个奖励R1，游戏进入到另一个不同的状态S2。在S2中，（例如）选择表中的A2，就会获得最大未来奖励。...状态S经过预处理后包含4个不同的帧，然后通过预处理将它们转换为灰度，调整尺寸并裁剪为84x84的方形图像。

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CVPR 2024 | AVID: 基于扩散模型的任意长视频修复

模型细节 AVID在文字指导的图片inpainting框架基础上开发。结合了运动模块来保证编辑区域的时序一致性。结构指导模块使模型适应不同的结构保真度。...图1 文字指导的视频补全针对精确编辑任务，给定第一帧的mask，本文首先将这个mask扩展到视频的每一帧得到一个mask序列。对uncropping任务则为所有frame提供相同的mask。...受MultiDiffusion的启发设计了Temporal MultiDiffusion。首先将长视频拆分成有混叠的切片，每一帧最后的结果是每个包含该帧切片得到的去噪结果的平均值。...此外Unet的编码器被用作控制模块，使用相同数据集训练。使用HED在合成区域作为控制模块的指导信息，控制模块的所有参数都参与优化。...实验结果表明，AVID能够在不改变周围内容的情况下，准确地修改指定区域，并保持生成内容在视频帧中的身份（如颜色、结构等）一致性。

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通过一篇文章让你了解什么是函数栈帧

就像叠成一叠的术，先叠上去的书在最下面，因此要最后才能取出。在计算机系统中，栈则是一个具有以上属性的动态内存区域。程序可以将数据压入栈中，也可以将数据从栈顶弹出。...在函数调用过程中，函数的局部变量和参数会被保存在栈上。ebp寄存器的值被用作参考点，用于定位栈上的局部变量和参数。 ebp一般被用来指向当前函数的栈帧的底部。...通过在函数开始时将ebp寄存器的值保存到另一个寄存器中，然后将ebp指向当前栈帧的底部，可以保持对上一级函数栈帧的访问。在函数返回前，将ebp恢复为之前保存的值，可以返回到上一级函数。...总之，ebp寄存器在函数调用过程中用于定位栈上的局部变量和参数，并保持对上一级函数栈帧的访问。...如图所示：函数栈帧的创建和销毁过程，在不同的编译器上实现的方法大同小异，本次演示以VS2019为例。

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光流法原理概述「建议收藏」

光流法的前提假设：（1）相邻帧之间的亮度恒定；（2）相邻视频帧的取帧时间连续，或者，相邻帧之间物体的运动比较“微小”；（3）保持空间一致性；即，同一子图像的像素点具有相同的运动...（可以随机产生，也可以利用角点来做特征点）；（4）对之后的任意两个相邻视频帧而言，寻找上一帧中出现的关键特征点在当前帧中的最佳位置，从而得到前景目标在当前帧中的位置坐标；（5）如此迭代进行，便可实现目标的跟踪...根据视觉感知原理，客观物体在空间上一般是相对连续运动的，在运动过程中，投射到传感器平面上的图像实际上也是连续变化的。为此可以假设:瞬时灰度值不变，即灰度不变性原理。...、图像采集过程中的频谱混叠现象都将严重影响该类方法的计算精度。...目标像素在不同帧间运动时外观上是保持不变的，对于灰度图像，假设在整个被跟踪期间，像素亮度不变。 (2) 时间连续或者运动是“小运动”。

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用于浏览器中视频渲染的时间管理 API

目录实现方案方案1 方案2 测试播放和暂停的有效性同步问题应用和总结应用总结对于用户可以在浏览器中进行视频剪辑的软件来说，为了实现这个功能需要在项目渲染成 MP4 文件时，以一种一致的方式来同步画布上的所有不同元素...实现方案实现方案总共需要两个关键状态，一个是一个布尔值，表示项目是否在播放，另一个是时间状态，表示项目是何时开始播放。...由于 API 的设置问题，任何使用此链接的组件都会接受当前时间值。但是当前时间值每帧都会更改，这样导致几乎画布上的所有组件每一帧都会被重新渲染。...因此，为了解决这一问题，我们设想与其让所有这些不同的循环分散在代码库中，不如设计一个计算当前时间的中心循环，使得组件能够有效地响应，而不是每一帧都重新渲染。...所以，基本上，视频元素由于时间系统而开始播放，并且时不时地回调按照实际来更新实时时间，并保持时间系统与视频元素的同步。Web Timing 将是一个保持同步非常有用的 API。

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数据链路层

甚至还可以更简单地设想好像是沿着两个数据链路层之间的水平方向把帧直接发送到对方。 ?...当一个站检测到的信号电压摆动值超过一定的门限值时，就认为总线上至少有两个站同时在发送数据，表明产生了碰撞。所谓“碰撞”就是发生了冲突。...集线器是使用电子器件来模拟实际电缆线的工作，因此整个系统仍然像一个传统的以太网那样运行。使用集线器的以太网在逻辑上仍是一个总线网，各工作站使用的还是 CSMA/CD 协议，并共享逻辑上的总线。...如果不同的碰撞域使用不同的数据率，那么就不能用集线器将它们互连起来。扩展以太网更常用的方法是在数据链路层进行。...交换机特点：以太网交换机实质上就是一个多接口的网桥。通常都有十几个或更多的接口。每个接口都直接与一个单台主机或另一个以太网交换机相连，并且一般都工作在全双工方式。以太网交换机具有并行性。

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TMOS系统之Trunks

树干的目的有两个： 1.在不升级硬件的情况下增加带宽 2.在成员链路不可用时提供链路故障转移您可以使用trunk将流量从 BIG-IP 系统传输到另一个供应商交换机。...此图显示了一个典型的中继配置示例，其中两个对等体和每个对等体上的三个成员链路：中继功能的主要目标是确保对等系统之间交换的帧永远不会乱序发送或在接收端重复。...BIG-IP ® 系统能够通过使用每个帧中的源地址和目标地址计算一个哈希值，然后在同一成员链路上传输具有该哈希值的所有帧来维护帧顺序。 BIG-IP 系统自动为中继分配一个唯一的 MAC 地址。...如果将两个系统都设置为被动模式，则 LACP 不会发送控制数据包。链路选择策略为了让 BIG-IP ®系统聚合链路，每个链路的媒体速度和双工模式在两个对等系统上必须相同。...BIG-IP ®系统通过基于帧中携带的源地址和目标地址（或仅目标地址）计算散列值并将散列值与链接相关联来分发帧。所有具有特定哈希值的帧都在同一链路上传输，从而保持帧顺序。

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密集单目 SLAM 的概率体积融合

相关工作我们回顾了两个不同工作领域的文献：密集 SLAM 和深度融合。...这些对应于无纹理和混叠区域。两个最接近的红色圆圈对应于与图 3 中描绘的区域相同的区域。...我们现在描述数据集和用于评估的不同方法 4.1.数据集和评估方法为了评估我们的重建算法，我们使用了 EuRoC 数据集，该数据集由在室内空间飞行的无人机记录的图像组成。...请注意，流权重位于帧 i 在帧 j 中可见的位置。深度的不确定性来自多个光流测量的融合，而不是单个光流测量。对于左列，低值显示为黄色，高值显示为蓝色。对于右列，低值显示为蓝色，高值显示为黄色。...实际上，对于具有强混叠或无纹理区域的区域，光流权重（图 3 中的右栏）接近于 0。这种新出现的行为是一个有趣的结果，可用于检测混叠几何，或指导孔填充重建方法。图 4.

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DeepMind到底是如何教AI玩游戏的？这篇在Medium上获得1700个赞的文章，把里面的原理讲清楚了

此外，该神经网络的架构和用于训练的所有超参数在所有游戏中都保持不变。截至目前（2013年），这个神经网络已经在7款游戏中的6款上完胜此前所有的RL算法，并且在3款游戏中超越了人类游戏专家的水平。...而且，在感知上，许多仿真器状态在感官上都是混叠的，也就是说，不可能仅根据当前画面就完全了解当前的情况。因此，我们还要考虑动作、观察序列并学习基于这些序列的游戏策略。...因此，我们可以将完整的序列作为t时刻的状态表示，在马尔科夫决策过程中使用标准的强化学习方法。感知混叠：指的是两种不同的状态或位置在感知上被视为相同。...你得到一个奖励R1，游戏进入到另一个不同的状态S2。在S2中，（例如）选择表中的A2，就会获得最大未来奖励。...状态S经过预处理后包含4个不同的帧，然后通过预处理将它们转换为灰度，调整尺寸并裁剪为84x84的方形图像。

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一文看懂Modbus协议

基于串口的Modbus-ASCII 所有数据都是ASCII格式，一个字节的原始数据需要两个字符来表示，效率低，采用LRC校验算法。...ModbusRTU帧内字符间隔 Modbus-RTU采用循环冗余校验 (CRC - Cyclical Redundancy Checking) 算法对报文帧全部数据进行计算，得到的校验值附加在报文帧末尾...，06功能码表示写单个保持寄存器，0105表示寄存器地址，0190表示写入寄存器的数值，99CB为CRC校验值。...地址为0x0405，数据为0x1234，LRC校验值为0xAA。实际进行校验的数据不包含帧头和帧尾。 0xAA = LRC(01, 06, 04, 05, 12, 34)。 ?...单播模式广播模式在广播模式下，主机向所有的从机发出请求数据帧，所有的从机都会处理这条命令，对于广播请求，所有的从机无需做出应答操作。一般地址0表示广播地址。 ?

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谷歌发布PhotoScan:拍摄无炫光的图片

左：捕获的输入图像（共5个）右：如果我们稳定照片上的图像，我们可以看到只有眩光移动，覆盖照片的不同部分。注意：没有一个图像是无眩光的。...在每个附加帧中，我们检测稀疏特征点)（我们计算哈里斯角上的ORB特征），并使用它们来建立将每个帧映射到参考帧的同位处。...叠加在（清洁）参考系上的单色注册的帧和流动精化的扭曲帧（使用上述流场）之间的翻转示出了所计算的流场如何将图像部分“捕捉”到参考帧中的相应部分优化注册。...最后，为了组合无眩光输出，对于注册帧中的任何给定位置，我们检查像素值，并使用求最小值算法来获得最暗的观察值。...更具体地说，我们计算最小亮度超过注册帧的期望值，将较少的权重分配给靠近（翘曲）图像边界的像素。我们使用这种方法，而不是直接在两帧之间计算最小值，因为每帧的相应像素可能具有略微不同的亮度。

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TMM 2022 | 基于深度特征融合和概率估计的高效 VVC 帧内预测

为了解决这个问题，本文提出了一个两阶段的框架。提出的算法 VVC 的帧内预测包含两个步骤。首先，将 CTU 迭代分解为多个编码深度不同的 CU。...在压缩过程中，收集所有 CU 的深度值，并将其重组为预测深度和相应参考深度图对。这些数据对构成了一个大数据集，以 4:1 的比例分为训练集和测试集。...，对属于 R 的划分模式根据其概率进行降序排序，并将其他不在 R 中的划分模式加在最后。...这些序列具有不同的空间信息 (SI) 和时间信息 (TI) 值。...实验结果所有方法都增加了可以忽略不计的 BDBR 值，这证明了它们在降低计算复杂性的同时保持压缩视觉质量方面的高效率。

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