将数据导出到Excel文件通常是任何用户阅读和解释一组数据的最优先和最方便的方式。...通过使用Pandas库，可以用Python代码将你的网络搜刮或其他收集的数据导出到Excel文件中，而且步骤非常简单。...将Pandas DataFrame转换为Excel的步骤 按照下面的步骤来学习如何将Pandas数据框架写入Excel文件。...创建一个你希望输出的数据的数据框架，并用行和列的值来初始化数据框架。 Python代码。...(在我们的例子中，我们将输出的excel文件命名为 "转换为excel.xlsx") # creating excel writer object writer = pd.ExcelWriter('converted-to-excel.xlsx
select * from A order by cast(name as unsigned);
墨墨导读：本文来自墨天轮用户投稿，文章详述安装一套RAC环境，并把单实例数据库通过通过rman还原到这个环境（通常如果是生产环境，我们会搭建从RAC到单实例数据库的ADG，以减少停机时间）。...单实例数据库转换为RAC数据库，Oracle 11.2.0.4 首先，安装一套RAC环境，并把单实例数据库通过通过rman还原到这个环境（通常如果是生产环境，我们会搭建从RAC到单实例数据库的ADG，以减少停机时间...然后生成一个源库（单实例数据库）spfile： startup pfile=/home/oracle/orcld/spfile.orclddb.tmp 08:07:25 sys@orclddb>show...initorclddb1.ora SPFILE='+datadg/orclddb/PARAMETERFILE/spfile.3296.878718931' [oracle@dm01db01 dbs]$ 检查数据库...然后启动数据库，检查2个数据库实例是否都正常了 SYS@orclddb2>startup ORACLE instance started.
// 这是存放jpg图片数据的数组，通常是从网络或其他外部环境获取的数据，用完后要记得置null否则存在内存泄漏风险 let data = Unit8Array(); let blob = new Blob
当我们把通过模型或者 AI 应用处理好的数据喂给它之后（“一堆特征向量”），它会根据一些固定的套路，例如像传统数据库进行查询优化加速那样，为这些数据建立索引。...、日期等数据看起来不大一样，但这些场景将能够帮助我们在不同的数据规模、业务场景下，带来出乎意料的高性能数据检索能力。...在准备好环境之后，我们就能够正式进入神奇的向量数据世界啦。 构建向量数据 前文提到了，适合 faiss 施展拳脚的地方是向量数据的世界，所以，需要先进行向量数据的构建准备。...为了方便后文中，我们更具象地了解向量数据库的资源占用，我们顺手查看下整理好的文本文件占磁盘空间是多少： du -hs ready.txt 5.5M ready.txt 使用模型将文本转换为向量...为了将文本转换为向量数据，我们需要使用能够处理文本嵌入的模型。
在这个例子中，我们将数据移动到一个块存储设备上/mnt/volume-nyc1-01。您可以在DigitalOcean指南的“ 如何使用数据块存储”中了解如何设置。...无论您使用何种底层存储，本指南都可以帮助您将数据目录移到新的位置。...第1步 - 移动MySQL数据目录 为了准备移动MySQL的数据目录，让我们通过使用管理凭证启动交互式MySQL会话来验证当前位置。...当有斜线时，rsync会将目录的内容转储到挂载点，而不是将其转移到包含的mysql目录中： sudo rsync -av /var/lib/mysql /mnt/volume-nyc1-01 一旦...一旦您验证了任何现有数据的完整性，您可以使用删除备份数据目录sudo rm -Rf /var/lib/mysql.bak。
.): 将图像转换为dtype，如果需要，缩放其值。 crop_and_resize(...): 对输入图像做剪裁并通过插值方法调整尺寸。...decode_gif(...): 将GIF编码图像的第一帧解码为 uint8 tensor。...grayscale_to_rgb(...): 单个或多个图像灰度转RGB。 hsv_to_rgb(...): 单个或多个图像HSV转RGB。...random_brightness(...): 通过随机因子调整图像的亮度。 random_contrast(...): 通过随机因子调整图像的对比度。...random_hue(...): 通过随机因子调整RGB图像的色调。 random_saturation(...):通过随机因子调整RGB图像的饱和度。
在文本转图像上卷了大半年之后，Meta、谷歌等科技巨头又将目光投向了一个新的战场：文本转视频。...论文地址：https://imagen.research.google/video/paper.pdf 在论文中，谷歌详细描述了如何将该系统扩展为一个高清文本转视频模型，包括某些分辨率下选择全卷积时空超分辨率模型以及选择扩散模型的...，研究人员没有办法简单地依靠传统深度学习方法（简单地从数据中学习）完成这些任务。...这个新的文本转视频模型名叫 Phenaki，它使用了「文本转视频」和「文本转图像」数据联合训练。...PHENAKI 模型架构 受之前自回归文本转图像、文本转视频研究的启发，Phenaki 的设计主要包含两大部分（见下图 2）：一个将视频压缩为离散嵌入（即 token）的编码器 - 解码器模型和一个将文本嵌入转换为视频
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。...利用这些信息，我们将目标帧转换为查询帧的坐标系，并继续进行匹配过程。之后，为了加快匹配速度，我们使用体素栅格滤波器对当前法线云 和子地图 进行下采样。...每个对的残差成本函数计算为点到平面距离，目标帧相对于查询帧的相对位姿可以通过解决以下优化问题来计算： 得到相对位姿然后转换为相对位姿因子添加到因子图中。...当与前一个关键帧匹配时，我们使用这种基于分布的测量协方差在退化情况下插入因子。然而，在循环关闭等高概率错误匹配的情况下，如果检测到退化，我们避免插入循环因子以确保稳定性。...3.7 姿态图SLAM框架 姿态图由以下部分组成：对初始姿态的先验因子、通过普通点云配准获得的相对姿态因子、来自闭环检测的闭环因子，以及来自IMU预积分的IMU因子和恒定偏差因子。
步骤1 计算邻近 点的质心： 步骤2 计算协方差矩阵 ，即质心 到邻近点云中所有点 的向量与其转置的内积： 步骤3 对协方差矩阵进行奇异值分解(SVD)，求特征值： 式中： 为矩阵 对应的特征值...，最后20维数据为当前帧点云 全部点的尺度分量 。...图4 边角特征和平面特征点云配准 1.4 因子图优化 通过位姿变换方法可以获得当前关键帧与历史相似帧之间的相对位姿变换，以此建立新的回环约束，构建因子图如图5所示。...每条实线为1次前后帧之间的位姿累积测量事件，每条虚线为1次检测到的回环约束测量事件，将因子图表达转换为线性化的约束的线性矩阵 的形式，每一个新的测量值都会致使信息矩阵发生更新。...，其目标函数为测量约束的集合，目标函数公式如下： 因子图优化的方法将图映射为信息矩阵的表达方式进行求解，利用图的稀疏性特点，在求解过程中保持较低的计算量和错误的数据关联，优于一般的滤波方法[17]。
之前的文章中我们介绍了如何将HL7转换为XML，本文介绍另一个方向的转换，即如何将XML转换为HL7。...常见的EDI报文标准包括X12、EDIDACT和VDA等，本文主要介绍HL7报文标准，实现如何将XML转换为HL7。HL7包括构建和交换医疗保健信息的标准，以及系统集成和互操作性的其他标准。...本文主要介绍如何将XML转换为HL7。 添加HL7 进行报文转换前，首先需要下载知行EDI系统。...如上图所示，在知行之桥EDI系统工作流页面左侧的端口下的EDI（电子数据交换）中找到HL7端口，并拖拽至页面右侧工作区中，由于当前操作需要实现XML转换为HL7，因此可将HL7端口命名为XML_To_HL7...以便区分，至此完成HL7转换端口在工作流中的添加。
在连接层，信息以帧(frame)为单位传输。帧像信封一样将数据(payload)包裹起来，并注明收信地址和送信地址。连接层实现了“本地社区”的通信。我们先来看看以太网的帧。...(就像在收听广播之前，调整转钮，直到声音清晰。网卡会在接收序言的过程中不断微调自己的接收频率，直到自己“听到”是...1010...)...n位CRC算法取一个n bit的因子，比如下面的1011。数据序列结尾增加n-1个0。因子与数据序列的不断进行XOR运算，直到得到n-1位的余数，也就是100。...11010011101100 000 <--- 数据序列末尾增加3位0 1011 <--- 因子 01100011101100 000 <--- XOR结果 1011...在Ethernet中使用的因子为32位的，以达到更好的检测效果。 集线器(Hub) vs. 交换器(Switch) 以太网使用集线器或者交换器将帧从发出地传送到目的地。
首先通过基于 IMU 动力学的运动预测将点转换为 IMU 帧来纠正由传感器运动引起的点云失真。然后我们使用预先计算的相邻点计算每个点的协方差。在点的偏移矫正完成之后，按照下图构建因子图。...使用以下策略删除冗余关键帧： A、删除与最新关键帧重叠小于某个阈值的关键帧 B、如果已经存在20个关键帧，删除下式分数最小的关键帧 除了关键帧之外，还在最新帧和最后几帧（例如，最后三帧）之间创建匹配成本因子...，以使里程计估计对快速传感器运动具有鲁棒性，另外在连续帧之间还需要创建一个 IMU 预积分因子，以在无特征环境中保持稳健性 6、局部建图 一旦从里程计边缘化一个帧，它就会作为传感器状态的初始估计被送到局部建图模块...然后评估该帧与子图中最新帧之间的重叠率，如果重叠率小于阈值（例如，90%），则将该帧插入子图因子图中 如下图所示，子图中的每对帧都会创建出一个匹配残差因子，另外因子图中还包括相邻帧的IMU预积分因子和每一帧的速度和偏差的先验因子...一旦子图中的帧数达到阈值或第一帧和最后一帧之间的重叠小于阈值，使用LM优化器执行因子图优化并根据优化结果将帧合并为一个子图 7、全局建图 全局建图模块对位姿进行校正以获得全局一致的建图结果。
为了拯救军队中的地图盲，一位弗吉尼亚州的科学家为美国陆军设计了一款可将无人机拍摄视频转换为2D和3D地图的软件。...据上周四美国陆军公布的一份专利申请表明，美军地理空间研究实验室的Massaro博士设计了一个算法，可将小型无人机拍摄的动态视频转换为图片文件，并进行元数据提取，实现实时生成准确的2D和3D地图的功能。...专利申请书中表明，帧提取本身是一项耗费时间的过程，目前还需通过技术员手动执行来实现。 该系统包含多个虚拟处理进程——元数据提取进程、数据插值进程和滤波进程，用于对从其他虚拟进程中获取的数据进行解析。...TechLink作为美国国防部的科技转让中间商，正在帮助私人企业评估这一转换系统，并商榷互惠互利的商业协议，例如商业评估许可或专利许可。...“无论这一技术的用户是士兵还是农民，都可以提供有用的地形数据和情报数据，并且我很乐于帮助公司学习如何将Massaro博士的技术应用到他们的产品或实践中。”
数据流 数据流（Data）主要分为逻辑屏幕标识符、全局调色板、图象标识符、局部调色板、基于调色板的图象数据、图形控制扩展等。...基于调色板的图象数据 图象数据是基于LZW编码方式对数据进行压缩。该部分数据首先包含一个LZW编码的位数，然后是LZW编码后的数据索引数，再是每个像素在调色板中的索引经过LZW编码后的值。...若当前帧图象的图象标识符中使用了局部调色板，则写入该部分内容。写入方式和全局调色板相同。 写入LZW编码后的图象数据。...通过设置采样因子（Sampling Factor）可以改变采样的效率。采样因子的范围在1到10之间，因子越大，采样越快，但是量化误差越大。...使用FFMPEG Android中也可以通过使用FFMPEG来实现视频转GIF的功能。
介绍了几种新的机制，包括整合图像级和特征级信息以提高中间帧的质量、推广pixelshuffle layer以增加上采样因子的自由度、生成规模感知特征以使网络更具适应性。...然后使用尺度感知卷积将特征F转换为尺度相关特征。最后，将上、下两个分支的结果进行融合，得到尺度自适应特征。...总损失如下： λ为平衡因子，实验得出 λ=0.04时效果最佳。 数据集 Adobe-240数据集由133个手持录制视频组成，每个视频的帧速率为240fps，空间分辨率为720×1280。...从这个集合中，随机选取103个视频来构建训练数据集。该集合是通过连续地将每9个连续帧分组，并将它们调整为360×640以形成训练序列。 由此，总共获得了10895个序列。...LR帧是从HR帧通过双三次下采样生成的。从LR帧中随机裁剪大小为56×56的图像块进行训练。水平/垂直翻转以及时间顺序反转用于数据扩充。 训练策略 在训练阶段，随机选择t和s构建每个训练批。
首先要明确的是，视频是由一帧一帧图像组成的，它利用了人眼的视觉暂留效应，一秒内播放足够帧数的图片才会感觉到是连续的。...下面会针对视频的一帧图像内容进行处理，如何将一帧的图像内容替换了。 直接效果 效果如下： ? Sketch 设计图 代码实现的效果，左上方的内容被右上方内容替换了，最后成了右下角的图片。 ?...1precision mediump float; 2varying vec2 vTextureCoord; //接收从顶点着色器过来的参数 3uniform sampler2D sTexture;//纹理内容数据...在 OpenGL 中使用颜色混合要设置合理的混合因子。...glBlendFunc(GL_SRC_ALPHA, GL_ONE_MINUS_SRC_ALPHA) 3 // 绘制 4 glDisable(GL_BLEND) 混合因子的设置使得如果遮罩图是透明的
DLA 支持卷积和转置卷积。...低效调度造成的干扰也是一个原因：特别是在小批次大小和输入帧以固定速率一个接一个到达的情况下，DLA 任务没有得到快速调度或没有将完成信号注册回GPU不够快。...如何将网络量化为 INT8 以进行 DLA？ 要为 DLA 量化网络，您需要知道中间张量的动态范围，以帮助将 FP32/FP16（宽表示）映射到 INT8（wide representation）。...TensorRT PTQ 工作流程在模型训练后使用具有代表性的校准数据集。这为要在 int8 中运行的层的输出和输入张量提供了比例因子。如果您没有比例因子，这些层将以 fp16 运行。...将模型转换为 int8 是否总是需要校准文件？ 您可以使用 TensorRT 校准文件或使用ITensor TensorRT API来设置网络张量的缩放因子。
今天这篇介绍数据类型中因子变量的运用在R语言和Python中的实现。 因子变量是数据结构中用于描述分类事物的一类重要变量。其在现实生活中对应着大量具有实际意义的分类事物。...之所以给其单独列出一个篇幅进行讲解，除了其在数据结构中的特殊地位之外，在数据可视化和数据分析与建模过程中，因子变量往往也承担中描述某一事物重要维度特征的作用，其意义非同寻常，无论是在数据处理过程中还是后期的分析与建模...因而原则上来讲，数值型变量可以转换为因子变量，因子变量可以转换为文本型变量，但是以上顺序却是不可逆的（信息含量多的变量可以放弃信息量，转换为信息含量较少的变量类型，但是信息含量较少的变量却无法增加信息含量...以下将分别讲解在R语言和Python中如何生成因子变量、如何将数值型变量转换为因子变量、以及如何对因子变量进行重编码。...如果你有一个度量指标，需要将其转换为分段的因子变量，则可以通过cut函数来实现这种转换。
在链路层，信息以帧(frame)为单位传输。帧像信封一样将数据(payload)包裹起来，并注明收信地址和送信地址。链路层实现了“本地社区”的通信。我们先来看看以太网的帧。...以太网的帧格式 帧本身是一段有限的0/1序列。它可以分为头部、数据(Payload)和尾部三部分: ? 帧按照上面的顺序从头到尾依次被发送/接收。我们下面进一步解释各个区域。...(就像在收听广播之前，调整转钮，直到声音清晰。网卡会在接收序言的过程中不断微调自己的接收频率，直到自己“听到”是...1010...)...n位CRC算法取一个n bit的因子，比如下面的1011。数据序列结尾增加n-1个0。因子与数据序列的不断进行XOR运算，直到得到n-1位的余数，也就是100。...在Ethernet中使用的因子为32位的，以达到更好的检测效果。 集线器（Hub）vs 交换器（Switch） 以太网使用集线器或者交换器将帧从发出地传送到目的地。
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