如何将数据帧压缩为R中"Yes“或"No”值的矩阵？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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一种在终端设备上用量化和张量压缩的紧凑而精确的视频理解

以具有挑战性的视频数据集MOMENTS和UCF11为基准，结果表明，所提出的DEEPEYE实现了3.994×模型压缩率，仅降低了0.47%的mAP；参数减少15.047倍，加速2.87倍，精度提高16.58%...02 背景此外，YOLO最初是为从图像中检测物体而设计的。目前还不知道如何将其扩展到视频数据分析中，如目标检测和动作识别。递归神经网络（RNN）将其应用于视频数据的序列间建模，取得了巨大的成就。...然而，视频数据的高维输入使得从输入到隐藏层的权重矩阵映射非常大，阻碍了RNN的应用。最近的工作利用CNN来预处理所有视频帧，由于没有进行端到端训练，这些视频帧可能会受到次优权重参数的影响。...03 详解 Tensorized RNN 以前对RNN的神经网络压缩是通过精度比特截断或低秩近似来执行的，这不能在网络压缩和网络精度之间保持良好的平衡。我们将讨论在训练过程中基于张量化的RNN。...这将是更高的压缩和更高效的，因为与传统全连接层的一般矩阵向量乘法相比，秩r非常小。 DEEPEYE不是以单独的方式优化视频检测和分类，而是第一种利用目标检测和动作识别以及显著优化的方法。

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在终端设备上部署量化和张量压缩的紧凑而精确的算法

以具有挑战性的视频数据集MOMENTS和UCF11为基准，结果表明，所提出的DEEPEYE实现了3.994×模型压缩率，仅降低了0.47%的mAP；参数减少15.047倍，加速2.87倍，精度提高16.58%...02 背景此外，YOLO最初是为从图像中检测物体而设计的。目前还不知道如何将其扩展到视频数据分析中，如目标检测和动作识别。递归神经网络（RNN）将其应用于视频数据的序列间建模，取得了巨大的成就。...然而，视频数据的高维输入使得从输入到隐藏层的权重矩阵映射非常大，阻碍了RNN的应用。最近的工作利用CNN来预处理所有视频帧，由于没有进行端到端训练，这些视频帧可能会受到次优权重参数的影响。...03 详解 Tensorized RNN 以前对RNN的神经网络压缩是通过精度比特截断或低秩近似来执行的，这不能在网络压缩和网络精度之间保持良好的平衡。我们将讨论在训练过程中基于张量化的RNN。...这将是更高的压缩和更高效的，因为与传统全连接层的一般矩阵向量乘法相比，秩r非常小。 DEEPEYE不是以单独的方式优化视频检测和分类，而是第一种利用目标检测和动作识别以及显著优化的方法。

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入门 | 简易指南带你启动 R 语言学习之旅

type(a) [1] "double" R 语言的数据类型 numeric（实数或十进制数）：十进制值在 R 语言中被称为 numeric，是默认的计算数据类型。...和原子向量不同，列表中的变量不局限于单一的数据类型，可以包含任意的数据类型的混合。一个列表可以包含其它列表。 R 语言中的列表可以用 list() 函数创建。...（data frame）数据帧是 R 语言里最常用的数据结构之一。...数据是由带有行和列的数据表格表示的。我们通常在数据帧里读取一个 csv 文件，使用 read.csv() 或 read.table() 函数，然后把 csv 文件的名字作为参数输入函数里来实现的。...语言里的 for 循环可以在任何列表或矢量中执行。

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结构方程模型 SEM 多元回归和模型诊断分析学生测试成绩数据与可视化

p=24694 本文首先展示了如何将数据导入 R。然后，生成相关矩阵，然后进行两个预测变量回归分析。最后，展示了如何将矩阵输出为外部文件并将其用于回归。数据输入和清理首先，我们将加载所需的包。...NA 是 R 实现的默认缺失数据标签。创建和导出相关矩阵现在，我们将创建一个相关矩阵，并向您展示如何将相关矩阵导出到外部文件。...我们还将检查一些模型假设，包括是否存在异常值以及检验之间是否存在多重共线性（方差膨胀因子或 VIF）。其中一些代码可帮助您将残差、预测值和其他案例诊断保存到数据帧中以供以后检查。...) vcov(ol) #保存系数的方差协方差矩阵 cov(gdest) #保存原始数据的协方差矩阵模型结果及其含义：多重 R 平方告诉您在给定模型中自变量的线性组合的情况下预测或解释的因变量的方差比例...如果你想对提供相关和/或协方差矩阵的现有论文做额外的分析，但你无法获得这些论文的原始数据，那么这就非常有用。 #从你电脑上的文件中调入相关矩阵。

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一文搞懂数字视频技术

为了回答这个问题，我们将介绍从 RGB 到 YCbCr 的转换。我们将使用 ITU-R 小组*建议的标准 BT.601 中的系数。...这是一张运动预测与实际值相叠加的图片。但我们能看到当我们使用运动预测时，编码的数据量少于使用简单的残差帧技术。...我们的预测会出错，所以我们需要先利用这项技术（帧内预测），然后减去实际值，算出残差，得出的矩阵比原始数据更容易压缩。自己动手：查看帧内预测你可以使用 ffmpeg 生成包含宏块及预测的视频。...第五步 - 熵编码在我们量化数据（图像块／切片／帧）之后，我们仍然可以以无损的方式来压缩它。有许多方法（算法）可用来压缩数据。...a e r t 概率 0.3 0.3 0.2 0.2 二进制码 0 10 110 1110 让我们压缩 eat 流，假设我们为每个字符花费 8 bit，在没有做任何压缩时我们将花费 24 bit。

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RD-VIO: 动态环境下移动增强现实的稳健视觉惯性里程计

最后，说明了系统如何将新帧条件性地标记为关键帧，并在滑动窗口中进行优化或清除，以应对低位移问题。 B....R-型子帧窗口的压缩：如果R-帧的数量太多，将会导致求解速度变慢。因此，当R-帧的总数超过一定阈值时，会对子帧窗口进行压缩。此时，选择部分R-帧进行压缩，并使用它们之间的预积分来提高求解速度。...除了停止期，我们还可以看到许多速度局部最小值被成功检测为R帧。MH序列中出现的场景很大，V1_01_easy和V2_01_easy中的整体运动速度较慢。...因此，我们可以在许多局部最小点中看到稀疏标记的R帧。为了进一步检查我们的纯旋转检测方法的速度范围，我们在图8中为每个序列绘制了R帧和N帧的热图。...表4显示了3种算法的绝对位置误差（APE）（以毫米为单位）及其相应的鲁棒性值，较小的值表示性能更好。与ARKit和ARCore相比，在典型的相机运动静态场景中，我们的系统有稍大的APE。

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Direct3D 11 Tutorial 5: 3D Transformation_Direct3D 11 教程5：3D转型

需要对矩阵变换有基本的了解。我们将简要介绍下面的一些示例。平移平移是指在空间中移动或移位一定距离。在3D中，用于翻译的矩阵具有形式。...这是通过调用以下代码中显示的XMMatrixRotationY函数来完成的。立方体每帧旋转一定量。由于立方体被假设为连续旋转，因此旋转矩阵所基于的值随每帧递增。...由于立方体被假设为连续旋转，因此旋转矩阵所基于的值随每帧递增。...如果正在渲染的像素的深度小于或等于深度缓冲器中已经存在的值，则绘制像素并且将深度缓冲器中的值更新为新绘制的像素的深度。...这可确保先前帧的深度值不会错误地丢弃当前帧中的像素。在下面的代码中，教程实际上是将深度缓冲区设置为最大量（1.0）。

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音视频编解码常用知识点

一些常见的像素采样率有： 13.5 MHz – CCIR 601、D1 video 采样位数即采样值或取样值。它是用来衡量声音波动变化的一个参数。...在压缩的过程中要丢失一些人眼和人耳所不敏感的图像或音频信息，而且丢失的信息不可恢复。几乎所有高压缩的算法都采用有损压缩，这样才能达到低数据率的目标。...帧内一般采用有损压缩算法，由于帧内压缩时各个帧之间没有相互关系，所以压缩后的视频数据仍可以以帧为单位进行编辑。帧内压缩一般达不到很高的压缩。　　...当得到一帧完整的图像信息后，可以利用与后一帧图像的差异值推算得到后一帧图像，这样就实现了数据量的压缩。时间域编码依赖于连续图像帧间的相似性，尽可能利用已接收处理的图像信息来“预测”生成当前图像。...因此在I帧图像处可以切换频道，而不会导致图像丢失或无法解码。I帧图像用于阻止误差的累积和扩散。在闭合式GOP中，每个GOP的第一个帧一定是I帧，且当前GOP的数据不会参考前后GOP的数据。

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YYImage框架瞧一瞧

2、 CGBitmapContextCreate 中的参数谈谈 iOS 中图片的解压缩 data ：如果不为 NULL ，那么它应该指向一块大小至少为 bytesPerRow * height 字节的内存...a、animatedImageMemorySize 如果所有帧图像都被加载到内存中，那么总内存使用(以字节为单位)。如果图像不是从多帧图像数据创建的，则该值为0。...可以用来播放多帧动画以及普通动画，可以控制、暂停动画当设备有足够的空闲内存时，这个视图及时请求帧数据。这个视图可以在内部缓冲区中缓存一些或所有未来的帧，以降低CPU成本。...这个 copy 操作可能会涉及以下部分或全部步骤： a.分配缓冲区来管理文件IO和解压缩操作。 b.文件数据从磁盘读取到内存。...c.将压缩的图片数据解码成未压缩的位图形式，这是一个非常耗时的 CPU 操作； d.最后 Core Animation 使用未压缩的位图数据渲染 UIImageView 的图层图层树：（个人理解

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掌握量化技术是视频压缩的关键

量化是一个不可逆的过程，因为它引入了数据损失。这就是有损压缩的意义所在：为几个值选择一个代表。...在 MPEG 视频标准中，这是通过缩放矩阵进行管理的，这些矩阵可选地在序列和图片参数集（SPS 和 PPS）中传输，并在图片级别参考使用（或不使用）。...通常，块 QP 值可以针对信号的局部特征，或预测方案中的块相关性优化量化级别，以提供更好的视觉质量。使用 RDO 使局部 QP 适应局部特征是最大化压缩效率的一种选择。...AQP 算法通常旨在为每个块先验地确定最佳 QP，以提供最佳全局主观或客观质量，同时满足速率约束。这些算法可以设计为仅考虑空间信息（即帧内或块内的统计信息）来估计帧的 QP。...在本文中，我们证明(后验的)利用失真或速率的本地QP优化可以在不损害任何(先验)全局R-D优化的情况下带来额外的压缩效率。

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音视频知识小结

在图像空间中以长度(距离)为自变量直接对像元值进行处理称为空间域处理。...频率域（spatial frequency domain），以空间频率为自变量描述图像的特征，可以将一幅图像像元值在空间上的变化分解为具有不同振幅、空间频率和相位的简振函数的线性叠加，图像中各种空间频率成分的组成和分布称为空间频谱...这种对图像的空间频率特征进行分解、处理和分析称为频率域处理或波数域处理。图像处理中的空间域就是像素域，在空间域的处理就是在像素级的处理，如在像素级的图像叠加。通过傅立叶变换后，得到的是图像的频谱。...先介绍一些基本的概念 I帧是关键帧，解码时只需要本帧数据； P帧是参考帧，表示这一帧与前一个关键帧（或P帧）的差别； B帧是双向参考帧，表示本帧与前后帧的差别；（B帧压缩率高，解码复杂，直播中较少用）...同时记录判定条件不完全满足时候的位置。编码找到的为指针，亦为IDR帧,GOP形成。根据2步中得到的判定条件不完全满足的位置，将对应帧按时间顺序用I编码。

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SVD分解及其应用

特征值和奇异值分别表示对角化解耦后对应的基底的长度，从线性变换的角度上是对不同的基的延伸程度，从方差的角度上来说是方差的大小信息的多少。特征值或奇异值如果等于0，说明矩阵存在某一个维度上的信息缺失。...因此可以得到如果矩阵AmnA_{mn}的秩为rr，那么它肯定有rr个不等于0的特征值和奇异值。...如果基底是标准正交基，那么从特征值或者奇异值的绝对值上可以找到哪个维度上的方差最大，利用这个思路可以实现数据压缩。那么，具体如何将一个矩阵分解成对角矩阵和标准正交矩阵的乘积？...\sigma_1 {\mathrm{v}_r}^T \end{split} 上面的分解计算了奇异值σ\sigma不为0的情况，中间的分解考虑了奇异值σ\sigma为0的情况，最后的分解拆成了rr个列向量与行向量的乘积...然后分别以这两组正交且单位化的V,UV,U为基，SS中包含了他们的比例系数，构建了对角化的矩阵SS，实现了对角化解耦的线性变换。

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iframe属性参数「建议收藏」

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 iframe属性参数当点击一个子页面的链接时，如何将另一个子页面嵌入到当前iframe中只要给这个iframe命名就可以了。...> 　　指定iframe调用的文件或图片(html,htm,gif,jpeg,jpg,png,txt,*.*) iframe元素的功能是在一个html内嵌一个文档，创建一个浮动的帧...iframe可以嵌在网页中的任意部分 name：内嵌帧名称　　width：内嵌帧宽度(可用像素值或百分比) 　　height：内嵌帧高度(可用像素值或百分比) 　　frameborder：内嵌帧边框...　　marginwidth：帧内文本的左右页边距　　marginheight：帧内文本的上下页边距　　scrolling：是否出现滚动条(“auto”为自动，“yes”为显示，“no”为不显示...2.在 iframe 内容源文档，background- color 或 body 元素的 bgColor 标签属性必须设置为 transparent。具体步骤： 1.

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ICCV 2023 | 基于模型的深度视频压缩

它们使用同一帧或相邻帧中的相邻像素作为参考来导出帧内或帧间预测值。由于视频序列是以高帧率（例如30fps或60fps）捕获的，因此同一场景可能出现在时域中高度相关的数百个帧中。...然而，现有的压缩策略并不能很好地去除块级或帧级预测中的场景冗余。...为了克服视频压缩中的性能瓶颈，本文提出了一种创新的视频编码范式，旨在为同一场景的视频序列找到一个紧凑的子空间，而不是通过块级或帧级预测方法来减少时空冗余。...从图2中可以看到，在训练之前，会通过网络 \psi 对每一个视频帧提取一个空间特征 F_e \in \mathbb{R}^{3\times9\times16} ，然后将空间特征 F_e 和维度拓展后的空间坐标...因为每个权重张量的值范围都不相同，所以需要对每个权重张量采用不同的量化策略来实现均匀量化。经验表明，7或8比特的量化能保证最好的率失真性能。最后，使用量化后的网络参数和空间特征进行解码。

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ACM MM2022｜腾讯基于自适应区域选择和通道参考的视频盲水印，高效对抗各类攻击

纹理因子的计算公式为：通常，复杂纹理区域的 Rf 和 Ef 的值大于其他区域，在不同程度的压缩量化之后能保留更多信息。...直接选取特征值大的宏块，会导致可选宏块聚集在一个很小的区域，当遭遇到裁剪或马赛克等攻击时，水印信息可能损失过多无法检出，所以有必要尽量分散地选取满足要求的 ORB 特征点。...直接计算 ORB 特征点本文提出特征点局部聚类方法对特征点进行筛选，以每个特征点为中心，作 R 为半径的圆，只有该区域特征值最大的特征点被保留，其他特征点全部被丢弃（对于 8x8 的宏块，半径 R 设定为...6）根据差值 delta 和嵌入比特信息确定修改的修改值； 7）计算每个中频系数的修改量，并修改对应系数； 8）对修改后的系数矩阵进行进行 IDCT 和 IDWT 变换得到嵌水印图像块。...DWT 和 DCT 得到系数矩阵 f_B 和 f_G，对嵌入时对应的中频系数求和得到和； 4）根据系数和与的关系确定水印信息为 1 或 - 1； 5）重复步骤 3 和 4，直至所有选取的

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数据科学中必须知道的5个关于奇异值分解（SVD）的应用

秩越高，信息越多矩阵的特征向量是数据的最大扩展或方差的方向在大多数应用中，我们希望将高秩矩阵缩减为低秩矩阵，同时保留重要信息。 1. SVD用于图像压缩我们有多少次遇到过这个问题？...图片压缩利用了在SVD之后仅获得的一些奇异值很大的原理。你可以根据前几个奇异值修剪三个矩阵，并获得原始图像的压缩近似值，人眼无法区分一些压缩图像。...让我把这个方法分解为五个步骤：收集面部训练集通过找到最大方差的方向-特征向量或特征脸来找到最重要的特征选择对应于最高特征值的M个特征脸。...我们在此步骤中使用SVD 我们可以通过简单地从矩阵M中减去背景矩阵来获得前景矩阵这是视频一个删除背景后的帧：到目前为止，我们已经讨论了SVD的五个非常有用的应用。...如果向量r不能表示为r1和r2的线性组合，则称向量r与向量r1和r2线性无关。考虑下面的三个矩阵：在矩阵A中，行向量r2是r1的倍数，r2 = 2 r1，因此它只有一个无关的行向量。

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15.计算机科学导论之数据压缩学习笔记

敲黑板：压缩数据通过部分消除数据中内在的冗余来减少发送或存储的数据量。当我们产生数据的同时，冗余也就产生了。通过数据压缩，提高了数据传输和存储的效率，同时保护了数据的完整性。...WeiyiGeek.数据压缩方法 Q: 无损压缩和有损压缩有何区别? 无损压缩方法中: 接收的数据是发送数据的完全复制。有损压缩方法中: 接收的数据并不需要是所发送数据的完全复制。...，f[x][y]是原矩阵，N是矩阵的大小，u,v是矩阵的行和列号。...话说，每个P-帧都从前面帧变化而来，不过变化不能覆盖大的部分。例如，对于一个快速移动的目标，新变化也许没有记录在P-帧中，P-帧可以通过先前I-帧的或P-帧产生。...帧发送顺序为:I，P，B，B，P，B，B，I。 WeiyiGeek.MPEG帧 MPEG 编码过程分为三个主要步骤：图像或视频的量化、分块和编码。

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AI模型的效率优化

量化的优势体现在以下几个方面：减少存储空间：量化后，模型的每个参数和激活值所占用的存储空间减少，尤其在移动设备或嵌入式设备中尤为重要。...量化的类型权重量化：仅对模型的权重进行量化，而保留计算过程中的其他部分（如激活值）使用高精度数据类型。...激活量化：对模型的激活值（即经过神经网络每层处理后的输出）进行量化，进一步减少计算复杂度。例子：在视频处理任务中，激活量化可以有效减少每一帧图像的计算量，提升处理速度。...模型压缩主要有以下几种常见技术：剪枝（Pruning）：剪枝是一种通过移除神经网络中不重要的权重、神经元或连接来减少模型复杂度的方法。...案例二：智能汽车中的自动驾驶系统自动驾驶系统需要实时处理来自摄像头、雷达和传感器的大量数据。为了在车载计算平台上高效运行，许多自动驾驶公司采用了模型压缩技术，如剪枝和知识蒸馏。

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语音识别中的CTC算法的基本原理解释

这两种结果都是属于正确的计算结果，可以想象，长度为200的数据，最后可以对应上nihao这个发音顺序的结果是非常多的。CTC就是用在这种序列有多种可能性的情况下，计算和最后真实序列值的损失值的方法。...,x_T)表示一个长度为T帧的数据，每一帧的数据是一个维度为m的向量，即每个x_i \in R^m。 x_i可以理解为对于一段语音，每25ms作为一帧，其中第i帧的数据经过MFCC计算后得到的结果。...200个左右)，矩阵里的每一列之和为1。...定义B变换，表示简单的压缩，例如： B(a,a,a,b,b,b,c,c,d) = (a,b,c,d) 以上6条路径为例： B(\pi^1) = (j,i,n,y,e,w,u,r,e,n,r,u,s,h,...下面以“你好”为例，介绍该值的计算方法。首先，根据前面的例子，找到所有可能被压缩为z=[n,i,h,a,o]的路径，记为\lbrace \pi|B(\pi) = z \rbrace。

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一文读懂视频编解码原理

这在编码中的标准术语叫空间冗余，相应的方法叫帧内压缩。...这在编码中的术语叫时间冗余，强调的是在一定时间段内如何对连续多幅图像的冗余部分进行压缩，术语叫帧间压缩。...我们看下图的三个像素值矩阵：是不是感觉到了差值矩阵的数据存储的绝对值比较小？数值小，理论术语上是为了使包含的信息能量变低；是为了到编码阶段，使编码压缩的数据量更小，从而压缩效率更高。...基于一幅关键I帧图像加上一系列相应的预测图像如B帧、P帧构成的一组图像叫GOP。现在该明白别人常说的I帧、B帧、P帧是什么意思了吧？I帧是图像信息的关键；B帧或P帧才是主要被压缩的地方。...如下图：量化前左上角的值为236，步长为8，则量化后它值为236/8 = 30；量化前第二行首元素的值为-22，则量化后为-22/ 8 = -3。

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