如何将序列转换为数据帧并对其进行透视 - 腾讯云开发者社区

今天我们来学习一个简单的功能，就是一行转多行，本文将介绍如何通过Excel实现，下一篇将介绍Hive中的实现方法。 1、数据先来看看我们的数据，主要有2列，分别是班级和姓名。 ?...本文主要想实现的功能即将上图左侧的数据格式转换为右侧的数据格式。即实现一行转多行的功能。先看第一个需求，想必熟悉Excel的同学也清楚如何将字符串按照指定的分隔符进行拆分： ?...首先选中我们的数据区域，点击数据-》获取与转换-》从表格： ? 随后即可进入power query的页面，接下来需要做两步，第一是对姓名一列进行分列，第二步是进行逆透视。...首先是分列，选中学生一列之后点击上方拆分列，并选择按分隔符分列即可： ? 分列后结果如下： ? 然后选中学生对应的三列，点击上面转换选项卡里面的逆透视列： ? 结果如下： ?...最后咱们简单介绍下什么是逆透视。想必大家对于数据透视表都比较熟悉了，那么逆透视就是透视的逆过程，如下图，从右边到左边可以称作透视过程，而从左边到右边则是逆透视的过程： ?

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时间序列数据处理，不再使用pandas

DarTS GluonTS Pandas DataFrame是许多数据科学家的基础。学习的简单方法是将其转换为其他数据格式，然后再转换回来。本文还将介绍长格式和宽格式数据，并讨论库之间的转换。...继续学习如何将宽表格式数据框转换为darts数据结构。...数据帧中的每一列都是带有时间索引的 Pandas 序列，并且每个 Pandas 序列将被转换为 Pandas 字典格式。字典将包含两个键：字段名.START 和字段名.TARGET。...要将其转换为Python数据框架，首先需使Gluonts字典数据可迭代。然后，枚举数据集中的键，并使用for循环进行输出。...它集成了Prophet的优势，包括自动季节性检测和假日效应处理，并专注于单变量时间序列预测。以下是一个使用Pandas数据帧来训练NeuralProphet模型的示例。

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219个opencv常用函数汇总

； 65、cvNormalize：将数组中元素进行归一化； 66、cvOr：对两个数组进行按位或操作； 67、cvOrs：在数组与标量之间进行按位或操作； 68、cvReduce：通过给定的操作符将二维数组简为向量...cvConvertScale的一个宏，可以用来重新调整数组的内容，并且可以将参数从一种数据类型转换为另一种； 91、cvT：是函数cvTranspose的缩写； 92、cvLine：画直线； 93、cvRectangle...：用来调整窗口的大小； 131、cvSaveImage：保存图像； 132、cvMoveWindow：将窗口移动到其左上角为x,y的位置； 133、cvDestroyAllWindow：用来关闭所有窗口并释放窗口相关的内存空间...； 186、cvSeqInvert：将序列进行逆序操作； 187、cvCvtSeqToArray：复制序列的全部或部分到一个连续内存数组中； 188、cvFindContours：从二值图像中寻找轮廓；...； 195、cvInitLineIterator：对任意直线上的像素进行采样； 196、cvSampleLine：对直线采样； 197、cvAbsDiff：帧差； 198、cvWatershed：分水岭算法

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Ground-VIO：在线标定相机-地面参数的单目视觉惯性里程计

进行了模拟测试和实际实验，验证了系统的不同方面，包括C-G参数的估计、里程计的准确性和IPM的校准性能。开源了地面特征处理模块和测试数据序列。...1）IMU预积分因子：帧之间的IMU数据被预积分并用于构建IMU预积分因子，其残差可以表示为： 2）视觉重投影因子：滑动窗口中维护的视觉特征，包括地面特征，用于构建视觉重投影因子，其残差可以表示为：...实验车辆的外观在这部分中，我们评估了在完全不知道C-G参数的情况下提出的系统性能，在这种情况下，C-G参数将在数据时段中在线初始化并持续估计。使用四个持续时间为180秒的数据序列（Seq....这两个数据序列对VIO来说极具挑战性，动力学有限，环境特征不足且车速较高。这些条件可能会导致特征跟踪困难和VIO系统的可观测性不足，对于Ground-VIO，预校准的C-G参数是在线估计结果获得的。...具体而言，我们将估计得到的C-G参数应用于图像序列的IPM处理，通过IPM，图像将被转换为具有颜色信息的度量尺度点云，根据Ground-VIO获取的相机位姿，可以在参考坐标系中将这些点云进行合并。

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OpenCv结构和内容

； 65、cvNormalize：将数组中元素进行归一化； 66、cvOr：对两个数组进行按位或操作； 67、cvOrs：在数组与标量之间进行按位或操作； 68、cvReduce：通过给定的操作符将二维数组简为向量...； 87、cvNorm：计算数组的绝对范数，绝对差分范数或者相对差分范数； 88、cvAnd：对两个数组进行按位与操作； 89、cvAndS：在数组和标量之间进行按位与操作； 90、cvScale...：用来调整窗口的大小； 131、cvSaveImage：保存图像； 132、cvMoveWindow：将窗口移动到其左上角为x,y的位置； 133、cvDestroyAllWindow：用来关闭所有窗口并释放窗口相关的内存空间...； 186、cvSeqInvert：将序列进行逆序操作； 187、cvCvtSeqToArray：复制序列的全部或部分到一个连续内存数组中； 188、cvFindContours：从二值图像中寻找轮廓；...； 195、cvInitLineIterator：对任意直线上的像素进行采样； 196、cvSampleLine：对直线采样； 197、cvAbsDiff：帧差； 198、cvWatershed：分水岭算法

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综述：用于自动驾驶的全景鱼眼相机的理论模型和感知介绍

对于鱼眼相机，更好的模型是球面投影面，在鱼眼图像中，Hughes等人描述了如何将这些平行线近似并拟合为圆或二次曲线，以便鱼眼摄像机确定消失点或水平线。这些平行线对应于球面的大圆。...C、实时任务虽然深度和运动等几何任务可以使用多帧进行训练和推理，但输出仅在一帧上定义，我们将时间任务定义为其输出在多个帧上定义的任务。它通常需要多帧顺序注释。...WEPDTOF是最近发布的一个数据集，用于在头顶监控设置中使用鱼眼摄像机进行行人检测和跟踪，虽然它不是一个汽车数据集，但它捕获了在鱼眼摄像机上开发跟踪系统所需的挑，轨迹预测与跟踪密切相关，其中必须为下一组帧预测感兴趣对象的位置...Tripathi等人探索了使用ORB SLAM方案的环视图鱼眼相机的重新定位问题，目标是对私人区域进行地图绘制，并根据该地图重新定位，以帮助自动泊车。...对原始鱼眼图像进行特征检测，并分析了原始鱼眼相机上不同特征对应算法的比较。

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【笔记】《游戏编程算法与技巧》1-6

, 另一个线程负责渲染图形多线程合作的时候渲染线程需要等待主线程的数据, 因此为了提高利用率最好借用流水线的思路, 让渲染线程比主线程慢一帧多线程可能导致更高的输入延迟如下图: 第一帧进行了计算,...其背景的实现方法一般是按照屏幕大小进行背景切割, 然后以片段为单位组成链表放在游戏世界中, 摄像机始终追随玩家只要范围不要超过第一张和最后一张背景即可...., 序列按键则是很多格斗游戏中有的按键表操作....这种处理一般可以用状态机来实现图形游戏一般都禁止系统的标准输入, 直接对输入设备进行设备级别的查询, 并维护一个数组跟踪设备对应所有按键的当前状态和上一帧状态等信息, 再利用这些信息进行状态的转换例如摇杆设备带来的模拟输入经常会有设备误差..., 减少事件轮询的开销一般这个输入管理器对象是全局可见的, 对象内部在每一帧对所有输入操作进行基础的处理, 而其他需要被输入调用的对象将自己的函数指针传入管理器的链表/映射表中(这种操作称为注册或绑定

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基于立体R-CNN的3D对象检测

在具有挑战性的KITTI数据集上进行的实验表明，该方法在3D检测和3D定位任务上的性能要比最先进的基于立体的方法好30％左右。...特征提取后，利用3×3卷积层减少通道，然后是两个同级完全连接的图层，用于对每个输入位置的对象性和回归框偏移进行分类，并使用预定义的多尺度框进行锚定。对于客观性分类，真值框定义为左右图像的联合GT框。...通过NMS之后，保留左，右眼仍然存在的提案关联对，进行前2000个培训，并使用前300个进行测试。立体R-CNN 在立体声RPN之后，将ROI对齐操作应用于左右特征图。...为了简化计算，它们将高度通道求和并将6×28×28转换为6×28，其中前4个通道代表将4个关键点投影到相应的u坐标的概率，后两个通道代表概率左右边界上的关键点的集合。...3D包围盒的状态被定义为x ＝ {x，y，z，θ}，其分别表示3D中心的点坐标和水平方向上的偏转角。给定左右2D边界框，透视关键点和回归尺寸，可以通过最小化二维反投影的误差来获得3D边界框。

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从「生态光学」取经，伯克利曹颖提出解决物体遮挡问题方案，登PNAS

分割和不变目标跟踪的计算方法给定某个场景的视频帧的序列，其中观测者和物体都在移动，我们需要根据表面连续性分割每一帧，为不同帧中统一物体的表面组件赋予同样的标签。...将纹理边缘与物体边缘区分开后，就可以识别出物体边缘的所有者，并计算出连续帧的每个邻域上的微分同胚性。这样一来，我们就可以进行物体分割和跟踪了。...实验结果为了测试本文提出的系统，作者生成了一个包含 160 帧动态场景和四个物体的视频序列。...图 6：在包含多个对象的合成数据集中分割并跟踪物体，尽管由于物体变形、视角变化和动态遮挡造成了严重的外观变化。...（2）尝试直接使用光流作为输入来进行视频分割。（3）端到端训练的深度网络，将视频作为输入并逐帧输出对象检测结果。

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个人永久性免费-Excel催化剂功能第16波-N多使用场景的多维表转一维表

Excel表的多维表数据结构转换为一维表的数据结构，以供更进一步对数据进行加工整理，生成另外格式的汇总表，这是Excel数据处理的一大刚需，几乎每个Excel表哥、表姐都会遇到这样的使用场景。...很可惜，一般主流Excel插件都仅限于将二维表转换为一维表的功能实现，另外多种多维转一维的需求都未见有实现的功能。此次Excel催化剂将多维表转换一维表的功能发挥得淋漓尽致。...目前未发现有插件关注过此需求对其开发。...类型二：一行表头，多次重复相同的数据列（相同列因有多个不同类型的数据列按间隔式排列）此类型和类型一类似，只是相同类型的列间隔排列了，也未见有相关插件对其开发。...类型三：一行表头，标准的二维表（一般是经过透视后的数据结构）此类数据类型，主流的Excel二维表转一维表的功能，以下截图故意把透视保留列分开存放，可能部分Excel插件未对其有通用性考虑致使没法使用。

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拥挤场景中的稳健帧间旋转估计

此外，由于公共数据集仅包含静态场景或具有轻微动态物体（大部分帧包含静态环境），我们收集了一个新的具有17个序列的具有挑战性的数据集。...文章还提到了一些微分方法的局限性和对偏差的处理方法。离散方法不对帧间位移进行假设，主要使用视差约束。已校准和未校准的两种情况下，都专注于导出RANSAC的最小解算器。...实验我们引入了BUsy Street Scenes（BUSS），这是一个具有挑战性的数据集，包含从手持移动电话（OPPO A5 2020智能手机，后置摄像头）拍摄的视频序列，位于拥挤的城市街道上，并配有同步的惯性测量单元...除了匿名化的视频帧外，我们还提供了使用RAFT计算的所有序列的光流。所有序列展示了高度动态的场景（见图4）。图4....BUSS数据集，来自我们BUSS数据集的示例帧，这些序列在不同的场景中录制，并具有多样化的相机运动。 BUSS数据集上的结果：在BUSS数据集上，我们方法的优势清晰可见。

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GPU渲染之OpenGL的GPU管线

接着，顶点着色器首先对图元的每个顶点设置模型视图变换及投影变换（即右乘MVP矩阵），然后将变换后的顶点按照摄像机视椎体定义（即透视投影，或正投影）进行裁剪，将不在视野内的顶点去掉并剔除某些三角面片。...到光栅化阶段，这一阶段主要目的是将每个图元转换为多个片段，并生成多个片段的位置，由片段着色器负责计算每个片段的颜色值。同时，在这阶段片段着色器通常会要求输入纹理，从而对每个片段进行着色贴图。...二，图元装配在顶点着色器程序输出顶点坐标之后，各个顶点按照绘制命令（DrawArrays或DrawElements）中的图元类型参数和顶点索引数组被组装成一个个图元，并对其进行如下图的图元操作： ?...注意一点，透视裁剪是比较影响性能的过程，因为每个图元都需要和6个裁剪面进行相交计算并产生新图元。...这样设计的好处是能减少一些不必要的绘制，并减少对GPU的浪费。回到正题，片段着色器同上述的顶点着色器，只是它作用的对象是每一片段，对其进行着色贴图。

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解析 OpenAI 2024 年 5 月上线的 4o 模型架构与实现原理

例如，视频不仅包含图像帧，还包括音频数据、字幕等多层次的信息，如何将这些信息进行融合和协同处理，是多模态 AI 面临的巨大挑战。...GPT 模型基于的是 Transformer 架构，擅长处理文本序列，但其局限性在于无法直接处理视觉或音频数据。而 4o 模型通过对原有架构的扩展，成功实现了对多种模态的综合处理。1....Transformer 的扩展尽管 4o 模型的核心架构是基于 Transformer，但其有所扩展，以适应多模态数据。Transformer 本身是一种基于自注意力机制的架构，能够有效处理序列数据。...而在 4o 模型中，所有的数据都会进入同一个网络进行处理。视频输入的多模态表示：视频首先会被拆分为图像帧和音频轨道。...这些数据集不仅包含文本和图像，还包括音频、视频等多种模态的联合标注数据。在训练过程中，模型需要学习如何将不同模态的信息进行有效融合，并生成合理的输出。

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【SLAM】开源 | VO基于几何的方法和深入学习的单目视觉里程计算法，性能SOTA

在这项工作中，我们回顾了VO的基础知识，并探索了如何将深度学习与极线几何和透视投影（PnP）方法相结合。具体地说，我们训练了两个卷积神经网络（CNNs）来估计单目深度和并且输出双目视觉中的光流特征。...在深度预测的基础上，我们设计了一种简单而稳健的帧到帧VO算法（DF-VO），其性能优于纯深度学习和基于几何的方法。更重要的是，我们的尺度一致的单视角深度CNN系统不受尺度漂移问题的影响。...在KITTI数据集上的大量实验表明了系统的鲁棒性，详细的研究表明了系统中不同因素的影响。下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ?...，而GBDT对异常值比较敏感 e随机森林是减少模型的方差，而GBDT是减少模型的偏差 f 随机森林不需要进行特征归一化。...而GBDT则需要进行特征归一化声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请联系删除。

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干货！直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力，但许多人可能无法利用所有这些能力。...操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。初始DataFrame中将成为索引的列，并且这些列显示为唯一值，而这两列的组合将显示为值。...Melt Melt可以被认为是“不可透视的”，因为它将基于矩阵的数据（具有二维）转换为基于列表的数据（列表示值，行表示唯一的数据点），而枢轴则相反。...Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠，将指定级别的索引转换为具有相应值的新DataFrame的列。在表上调用堆栈后再调用堆栈不会更改该堆栈（原因是存在“ 0 ”）。

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Power Query 真经 - 第 7 章 - 常用数据转换

关于此的讨论已经超出本书的范畴，但这里给出以便读者可以对 “表” 这一概念有深度的思考，并对其不同结构，形成系统的认识。）...一些用户认为对数据进行简单的转置就可以，但这仅仅只是改变了数据的外观，而并没有真正将数据转换成标准的表格结构，如图 7-2 所示。...此时，判断透视表有一个精准的判别条件，就是：若某表转置后，含义完全不变，则为透视表；而若转置后，无法正确解读其语义，则该表不是透视表。...图 7-11 的表将 “Measure” 进行了透视，得到了两列，其好处是后续可以单独对任何一列进行计算，这是合理的。...（译者注：在 Power Query 中进行数据转换，其方案不是唯一的，正如还原一个打乱的魔方，还原方法和所用的步骤也可以完全不同，通常只要能转换为目标形态就可以接受，作为教学目的，去体会其中不同方法的差别有助于理解每种方式的特点

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CVPR 2021 | 用于文本识别的序列到序列对比学习

文本识别是将一个词视作字符序列,通过将整张图像划分为相连的切片进行建模。作者对已存在的对比学习方法在序列预测任务文本识别上进行了延伸。...为了确保用于对比学习实例有效表示作者设计了一个增强过程并确保序列级别的对齐。作者通过在手写文本和场景文本数据集上进行对比验证了提出方法的有效性。...如图1所示,作者提出的框架由以下五个部分组成,随机的数据增强模块将一张图像随机的变换为两种增强的图像,基本的编码器f提取一对增强图像的序列表示,可选的投影头使用一个小的辅助网络对表示进行进一步的变换,实例映射函数从投影帧产生实例...图2说明了不同的增强类型包括垂直裁剪、模糊、随机噪声和不同的透视变换。基本的编码器从增强的图像提取序列表示一次提取了视觉特征和上下文特征图。...另一方面，SeqCLR对每个半监督场景和每个手写数据集都具有更好的性能。特别地，窗口到实例的映射对注意解码器的性能最好，而帧到实例的解码器则比在使用CTC解码器时更优越。

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Up主已经开始鬼畜，腾讯开源「AniPortrait」让照片唱歌说话

在获得了网格和姿势序列之后，再使用透视投影将它们转换为 2D 的人脸 Landmark 序列。这些 Landmark 是下一阶段的输入信号。...这个动画过程是将动作与 Landmark 序列对齐，同时维持与参考图像一致的外观。该团队采取的思路是将人像动画表示成一个人像帧构成的序列。...其中的骨干网络是 SD1.5，其整合了一个时间运动模块，能有效地将多帧噪声输入转换成一个视频帧序列。...此外，用户还可以编辑其中间的 3D 表征，从而对最终输出进行修改。...举个例子，用户可从某个源提取 Landmark 并修改其 ID 信息，从而实现面部重现效果，如下视频所示：https://mpvideo.qpic.cn/0bc3tmaamaaa3ialbvqljftfbg6da2nqabqa.f10002

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MiVOS：用户交互型视频实例分割解耦框架(CVPR 2021)

然后，校正后的掩码将使用传播模块通过视频序列进行双向传播。为了整合前几轮的信息，差异感知融合模块用于融合以前的和当前的掩码。...，对有问题的帧再次进行修正），非交互帧就会有多轮的mask传播结果。...在视频序列中选择三个随机帧，帧之间的最大距离逐渐从5增加到25，并在训练结束时退火到5。...在 DAVIS 2020 竞赛中，机器人对其中的八个帧进行了交互，为了证明提出的解耦方法的有效性，需要较少的时间密集相互作用，MiVOS仅与三个帧进行交互。...尽管baseline很高，但通过top-k过滤，BL30K数据集中的预训练以及差异感知融合模块可以进一步提高其性能。

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Python面试十问2

Pandas提供了一系列内置函数，如sum()、mean()、max()、min()等，用于对数据进行聚合计算。此外，还可以使用apply()方法将自定义函数应用于DataFrame或Series。...可以使用sort_values()方法对DataFrame或Series进行排序，根据指定的列或行进行升序或降序排列。...如果想要对每个分组应用多个函数，可以使用agg()方法，并传入一个包含多个函数名的列表，例如group_1.agg(['sum', 'mean'])。...十、数据透视表应用透视表是⼀种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式，在pandas中它被称作pivot_table。...透视表是一种强大的数据分析工具，它可以快速地对大量数据进行汇总、分析和呈现。

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数据分析EPHS(9)-Excel实现一行转多行

时间序列数据处理，不再使用pandas

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