我们在做年度薪酬数据分析的时候需要对一年内每个月的薪酬数据进行分析，在进行数据分析的前提工作我们需要对每个月的薪酬数据进行汇总，我们每个月的薪酬数据表格可能是这样的 ?...我们一年内有12个月的薪酬数据表格，我们在做分析之前我们需要完成对这些表格的汇总，很多人会说，这个简单的，我只需要复制粘贴，这样一个一个就可以完成，当然如果你有时间你可以这么做，但是问题来了，如果你对于其中表格里的一个数据进行了更改...，那你还要去汇总的表格里对数据进行更新，所以这个很麻烦，所以今天我们来说说如何快捷的来进行这波操作。...首先需要选择1月这个表格，然后对这个数据进行引用，调取1月的数据 数据-现有链接-浏览更多-找到图表的路径，点击确定 ? ? 2....4.这个时候会出现一个文本命令，你需要做的是来输入函数，调用另外几个月的数据。 ?
1）2D-2D：RANSAC的基本矩阵检验。 2）3D-2D：RANSAC的PNP检验。 当内点超过一定阈值时，我们将该候选帧视为正确的循环检测并执行重定位。 C....其中： VISUALIZATION_SHIFT_X、VISUALIZATION_SHIFT_Y为可视化界面中图像x轴y轴的偏移量，一般设置为0； SKIP_CNT为之后运行process()内循环的间隔...4、休眠5ms 可以看到，process()的最重要的内容在于如何构建keyframe对象，以及将其通过addKeyFrame添加到posegraph对象中，而这部分分别在KeyFrame和pose_graph...pose_graph.cpp/.h 该文件主要构建了位姿图类：class PoseGraph，以及其他功能性函数，比如： YawPitchRollToRotationMatrix将欧拉角转换为旋转矩阵；...1、查询字典数据库，得到与每一帧的相似度评分ret 2、添加当前关键帧到字典数据库中 3、通过相似度评分判断是否存在回环候选帧 4、如果在先前检测到回环候选帧再判断：当前帧的索引值是否大于50，即系统开始的前
展示高层控制流结构如何基于这五个基础操作符被编译进数据流图。 解释这些数据流图如何由 TensorFlow runtime 执行，包括在一组混合设备（如CPU、GPU和TPU）上的分布式执行方式。...我们接下来看看条件表达式和 while 循环如何在 Tensorflow 内部实现。 3.1 条件表达式 下面是构建条件表达式 cond(pred, fn1, fn2) 数据流图的高级伪代码。...我们省略了在 while 循环中如何处理常量的方法。如果你想了解其细节，请看具体代码。 cond 和 while_loop 的这种转换方法可以支持条件表达式和循环的任意嵌套。...例如，用户可以定义一个带有损失函数的神经网络，而 TensorFlow 将自动推导并构建反向传播数据流图。...(参见链接 [1]，这是一篇关于反向传播的优秀文章）。 反向传播算法以反向顺序遍历前向图中的操作，并通过调用操作注册的梯度函数逐步构建梯度图。一个操作的梯度函数定义了计算该操作梯度的子图。
通过 mergeProfiles 函数将多个 Profile 对象合并成一个。将合并后的 Profile 对象写入输出文件中。其中，mergeProfiles 函数实现了测试覆盖率数据的合并逻辑。...main.go: 提供了一个命令行工具，可以通过命令行参数指定输入文件和输出文件，并调用 cover 包中的函数生成测试覆盖率报告。...doc.go: 提供了该包的文档和使用说明。 main.go: 提供了一个命令行工具，可以通过命令行参数指定输入和输出文件，并调用 covdata 包中的函数进行覆盖率数据的转换。...emitdata_test.go 文件中的测试用例可以检查这些函数是否正常工作并生成正确的数据。这些测试用例会在编译器构建 Go 语言标准库时自动运行。...具体来说，它提供了一系列函数和数据结构，用于加载和解析代码包的元数据（如导入路径、版本信息、依赖关系、编译选项等），并将其转换成 Package 数据结构，以便进行编译、构建、运行等操作。
实际上其中有一个核心接口就是 row_search_mvcc，它大概包含了如下功能： 通过预取缓存获取数据 打开事务 定位索引位置（包含使用 AHI 快速定位） 是否开启 readview 通过持久化游标不断访问下一条数据...初次访问定位的时候还会构建一个模板（mysql_row_templ_t）（Innodb 层） 本模板主要用于当 Innodb 层数据到 MySQL 层做转换的时候使用，其中记录了使用的字段数量、字段的字符集...但是需要注意的是，这里构建模板就会通过我们上面说的 read_set 去判断到底有多少字段需要构建到模板中，然后才会调用 build_template_field 函数。...中为 '1' 的位数越多 建立的模板不同，字段越多模板数量越多 每行数据转换为 MySQL 格式的时候不同，字段越多模板越多，那么循环转换每个字段的循环次数也就越多，并且这是每行都要处理的。...五、备用栈帧（下列图片需要点击放大查看） 栈帧1 read_set 构建 ? 栈帧2 构建模板 ? 栈帧3 全表扫描初次定位栈帧 ? 栈帧4 MySQL 格式的转换 ?
MMU是如何实现虚拟内存和实际物理内存的切换的答：内存管理单元。MMU的主要作用：虚拟地址到物理地址的转换。具体的过于复杂。...（OSTCBStkCur）上恢复：把任务堆栈指针中保存的值加载CPU堆栈寄存器SP，和保存现场顺序一致，把堆栈SP值依次出栈并放入R0~R12/R14;完成恢复现场33.说一下你用过的单片机外设 答：ADC...37.说一下IIC协议 答：内部集成电路总线，一种常见的串行半双工通信协议，主要有四根线组成，其中SCL时钟线，SDA数据线38.说一下你怎么用的uart协议 答：DMA循环双缓冲+空闲中断将DMA...设为循环模式，缓冲区长度设为两倍帧长，通过串口空闲中断（也可以通过DMA传输过半中断判断，只不过依然会出现上面的问题）触发一帧数据处理。...在接收到完整一帧后触发串口空闲中断，此时再通过确认接收到的数据长度是否为一帧长度即可及时发现错误，同时两倍缓冲区长度使得在内核处理一帧时，即使第二帧马上发送仍然能够无丢失地接收，因此可以处理突发数据接收
首帧的解码和显示。...不得不说，Glide整个框架的极其复杂的，特别是在对资源的转换和解码过程中，涉及了许多的嵌套循环，同时也使用了大量的工厂模式用于生产转换模块，编码模块，解码模块等，笔者在阅读过程中，多次迷失在茫茫的代码流中...构建Glide，配置数据转换器/解码器/转码器/编码器 回到Glide中，看看Glide的构造函数，这是一个长得变态的构造函数（有200行），但是不必被它吓倒（好吧，其实第一次看到这里，我是被吓倒了，直接略过去了...，同时RquestManager构建时，将会通过addListener注入生命周期回调（具体可以查看RequestManger构造函数）。...总结一下整个流程： 通过AndroidManifest和@GlideModule注解获取用户自定义配置GlideModule，并调用其对应的方法 通过GlideBuilder构建Glide： 1.新建线程池
通过不同的版本和相关的照明条件预设，您可以根据用例的具体情况调整 TNR 算法。这可以通过所谓的强度系数进一步定制。它是一个范围从 0 到 1 的浮点参数，其中较大的值对应于增加的降噪强度。...通过不同的版本和相关的照明条件预设，您可以根据用例的具体情况调整 TNR 算法。这可以通过所谓的强度系数进一步定制。它是一个范围从 0 到 1 的浮点参数，其中较大的值对应于增加的降噪强度。...这在 TNR 示例中通过以下实用函数进行了演示，该函数将使用 OpenCV 捕获的输入视频帧包装到 VPI 图像对象中。...在 TNR 样本上，循环迭代视频文件中的每个单独帧，并执行必要的顺序步骤以实现所需的结果。 当从视频中收集帧时，第一步是VPIImage使用前面描述的效用函数将其包装成一个对象。...最重要的是，任务被设置为在 GPU 上执行。输入帧的图像缓冲区以及刚刚从cv::Mat对象中包装的数据用于此目的。 当格式转换完成后，可以将输入缓冲区传递给 TNR 算法进行处理。
为此，我们可以选择摄网络摄像头提供的第一帧，保存并使用该图像选择停车位。下面的代码是这样的： 1. 打开image变量中的视频流；suc确定流是否成功打开。 2....返回到selectROIs函数，这将返回一个列表（类型：numpy.ndarray），其中包含我们组装图像所需的数字及其边界ROI。...为此，我们需要将r变量转换为python列表，可以使用rlist = r.tolist()命令实现。 拥有适当的数据后，我们将其保存到.csv文件中，以备将来使用。...class spots: loc = 0 现在我们已经准备就绪，只需要从.csv文件中获取数据，将其所有数据转换为整数，然后在无限循环中应用构建的函数即可。...if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() 拓展 在我们的循环中实际上只是调用的构建函数要复杂一点
这样就可以使用单个绘制命令来告诉GPU使用相同的材质绘制一个网格的许多实例，从而提供一系列转换矩阵以及其他可选的实例数据。在这种情况下，我们必须针对每种材质启用它。...层次结构在单个可排序列表中显示相同的数据。通过此视图，可以更轻松地查看花费时间最长的时间以及发生内存分配的位置。 ? 1.7 分析一次构建 分析器很明显地看出来，编辑器自身为应用程序增加了很多开销。...在播放模式下使用profiler，然后搜索我们在其中更新文本的帧。事实证明，这并不需要很多时间，但是它确实分配了内存。通过层次结构视图按GC Alloc列排序最容易检测到。 ?...（函数循环） 现在，我们可以通过对build进行概要分析来依次查看所有功能的性能。 ? （对循环函数进行Profile） 在我的例子中，所有函数的帧速率都是一样的，因为它从不低于60FPS。...我们有代码，这符合我们的期望。 3.2 随机函数 让我们通过添加一个在函数之间随机切换而不是循环固定序列的选项来使我们的图更有趣。
译者 | VK 来源 | Analytics Vidhya 概述 了解如何使用计算机视觉和深度学习技术处理视频数据 我们将在Python中构建自己的视频分类模型 这是一个非常实用的视频分类教程，所以准备好...它们的动态特性与图像的静态特性相反，这可能使数据科学家构建这些模型变得复杂。 但不要担心，它与处理图像数据没有什么不同。在本文中，我们将使用Python构建我们自己的视频分类模型。...我们将在本视频分类教程中介绍的内容 视频分类概述 构建视频分类模型的步骤 探索视频分类数据集 训练视频分类模型 评估视频分类模型 视频分类概述 你会如何定义视频?...让我总结一下我们将构建视频分类模型的步骤： 浏览数据集并创建训练和验证集。...让我们编写这些步骤并生成预测： # 创建两个列表来存储预测的和实际的标签 predict = [] actual = [] # for循环从每个测试视频中提取帧 for i in tqdm(range
在之前的分享中，我们介绍了 torch jit 是如何通过 trace 转换模型，使用 subgraph rewriter 优化计算图，以及如何使用 aliasDB 来避免别名造成的优化错误。...当我完成分享并通过回退按钮返回浏览器时，调用栈的变化是： 每次返回都会弹出一个帧，弹出后的栈顶的帧就是之前执行的APP，帧中有APP 执行状态，可以恢复成之前执行的状态。...这个函数会把 Python 传入的 Tensor 参数转换成 C++ 使用的 IValue 对象，并且推入数据栈中。...虚拟机的主循环从当前栈顶的帧中提取指令，并根据指令类型不同采取不同的行动。...; 当发生函数调用时，一个新的帧会被推入调用栈中，InterpreterState 的主循环会从这个新的帧中提取指令并执行；函数返回时，这个帧会被推出，重新执行之前的帧。
首先，计算图将变为动态的方式，分支选择以及循环控制流只有在真实运行的时候，才能够依据其依赖的数据输入来判断走哪个分支、是否结束循环。其次，控制流引入的另一个难点在于循环控制流的实现。...动态图中，通过复用宿主语言的控制流构建动态图，即复用 Python 等高级语言本身的控制流的执行方式。...TensorFlow 计算图中支持控制流的方案，主要分为 3 层。暴露给开发者用于构建计算图的前端 API，这些 API 会被转换成更低等级的控制流原语，再由计算图优化器进一步进行改写。...可以将执行帧类比为程序语言中的域（Scope），其中通过 key-value 表保存着执行算子所需的上下文信息，如输入输出变量存储位置等。...只要执行帧之间没有数据依赖关系，则来自不同执行帧的操作可以并行运行。
这意味着我们不能将它们传递给不支持原地操作的函数。 warpAffine函数将称为转换矩阵的矩阵作为其第三个参数。 该变换矩阵包含描述仿射变换应如何完成的数据。...然后，就像本节开始时给出的示例一样，我们使用相机索引创建VideoCapture类的实例，并创建Mat的实例以保存捕获的帧。 之后是无限循环。 在循环中，我们捕获一帧并检查它是否为空。...必须在tmp_frame通过非空检查之后以及该帧的颜色顺序从 BGR 转换为 RGB 之前放置这段代码，以确保它是具有正确颜色顺序的正确帧，然后可以将其传递给 imwrite函数。...尽管有预构建的包，但出于教学目的，我们将从 Linux 系统上的源代码构建它，以查看其中包含哪些组件以及如何使用其命令行工具。...在此转换中执行许多操作，例如从中心调整大小和裁剪图像，减去平均值，通过比例因子缩放值以及交换 R 和 B 通道。 在对blobFromImage函数的调用中，我们有很多参数。
由于侏罗纪公园 （1993）是我最喜欢的电影，我们将对电影中的人物样本进行面部识别。这个数据集是在构建自定义人脸识别数据集的三种训练方法教程中构建的。...)) # initialize the list of known encodings and known names knownEncodings= [] knownNames= [] 第三行使用的路径使用输入数据集目录的路径来构建其中包含的所有...稍后在实际的人脸识别步骤中我们需要这些数据。 然后，在第6行和第7行，我们加载并将输入图像转换为rgb颜色通道排序。 然后我们继续检测输入图像中的所有人脸并计算其128维编码 在 第14-16行。...该函数返回True / False值的列表 ，每个值对应数据集中的每个图像。对于我们数据集中有218个图像，因此返回的列表将具有218个布尔值。...上述代码块中剩余的第8-18行几乎与前一脚本中的行相同，只是这是一个视频帧而不是静态图像。也就是说，我们读取帧 ，预处理，然后检测面部边界框并计算每个边界框的编码。
这三个算子的数据依赖关系由一张用户定义的DAG图维护，控制框架将待处理的视频帧数据逐帧送入DAG图的起点算子，并逐帧从终点算子处取出处理结果。...数据IO优化：数据IO方面，控制框架已经解决了前后置处理中涉及的数据传输问题，只需解决在RTC场景下，如何优雅而高效地获取逐帧数据并送入推理框架，最终逐帧组装输出MediaStream。...技术：其中WASM用于构建计算启动参数和调用设备启动的主机代码，WebGPU则用于构建设备的实际执行代码。...最后回到人像分割这一任务，本文使用的模型是逐帧独立预测，没有考虑帧间信息，最近开源的如RVM模型[2]基于循环神经网络构建，加入了对于帧间信息的考察，同时团队也给出了一个经过INT8量化的轻量模型。...，持续支持国内90%的音视频客户实现云上创新，独家具备 RT-ONE™ 全球网络，在此基础上，构建了业界最完整的 PaaS 产品家族，并通过腾讯云视立方 RT-Cube™ 提供All in One 的终端
上篇 计算机视觉（Computer Vision）是研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，是使用摄像机机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等的机器视觉，并通过电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像...二、目标检测 目标检测任务的目标是给定一张图像或是一个视频帧，让计算机找出其中所有目标的位置，并给出每个目标的具体类别。 对于人类来说，目标检测是一个非常简单的任务。...在目标检测任务中，我们主要介绍如何基于PASCAL VOC、MS COCO数据训练通用物体检测模型，包括SSD模型、PyramidBox模型、R-CNN模型。...• CRNN-CTC模型，采取CNN+RNN+CTC架构，卷积层使用CNN，从输入图像中提取特征序列、循环层使用RNN，预测从卷积层获取的特征序列的标签（真实值）分布、转录层使用CTC，把从循环层获取的标签分布通过去重整合等操作转换成最终的识别结果...以往，针对不同的任务，需要选择合适的特征并手动构建距离函数，而度量学习可根据不同的任务来自主学习出针对特定任务的度量距离函数。
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