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【计算机网络】数据链路层 : 封装数据帧 ( 附加信息 | 帧长度 | 透明传输 | 字符计数法 | 字符填充法 | 零比特填充法 | 违规编码法 )

文章目录 一、 封装数据帧 二、 "数据帧" 附加信息 三、 "数据帧" 帧同步 四、 "数据帧" 长度 五、 "数据帧" 组装方法 六、 透明传输 七、 字符计数法 八、 字符填充法 ( 加转义字符..., 那么后续所有的数据帧都会出错 ; 八、 字符填充法 ( 加转义字符 数据帧透明传输需求 : ① 数据帧封装 : 数据帧 添加 帧首部 , 和 帧尾部 ; 帧首部 和 帧尾部 之间的部分就是实际的数据..., 如 图像 , 音频 , 视频 等 , 此时 文件中的数据可能是任意值 , 就有可能与 帧尾部 或 帧首部 相同 , 此时就需要 采用 字符填充法实现 透明传输 ; 字符填充法 : ① 数据的随机性...: 原始数据中 , 存在 与 帧首部 , 帧尾部 相同的数据 ; ② 发送端填充转义字符 : 在这些 数据中的 帧首部 / 帧尾部 相同的数据前 , 填充一个转义字符 , 告诉接收端 , 转义字符后的后续数据作为帧数据.../ 尾部 时 ( 没有转义字符 ) , 才将其当做数据帧的首部 / 尾部 ; 九、 零比特填充法 ( 5 “1” 1 “0” ) ---- 零比特填充法 : ① “数据帧” 首部尾部设定 : 数据帧首部尾部

1.7K00

R语言基础-向量、矩阵、数据框、列表相关操作

三个a分别对应了k1，12个随机数中的前三个值，那条线是三个值的中位数（不是平均值哦）3.向量、数据框、矩阵、列表#先简单介绍下这些名字吧。# 1.向量是组成数据框以及矩阵的基本单位。...gene1 up 5## 2 gene2 up 3## 3 gene3 down -2## 4 gene4 down -4#很明显df1可以看作是由三个向量组成的数据框...#数据框可以由不同数据类型的向量组成，但矩阵不行。...## [1] 5 3 -2 -4mean(df1$score) ## [1] 0.5#其中score就是那列数值型向量的名字，由于其存在于数据框df1当中，所以名字就变成了df1$score。...3.3.1 列表新建和取子集#简单了解下吧x = list(m1 = matrix(1:9,norw = 3), m2 = matrix(2:9,nrow = 2))## Error in

30220
您找到你想要的搜索结果了吗？
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【黄啊码】如何用GPT和向量数据库做问答型AI

知识库服务依赖该数据库，Embedding 形式个性化训练 ChatGPT，必不可少的就是向量数据库 因为 qdrant 向量数据库只支持 Docker 部署，所以需要先安装好 Docker 服务。...向量数据库 但向量化数据存储到哪里呢？存到MySQL吗?答案显然是不现实的，存到MySQL你怎么做相似性查询，MySQL显然不太擅长做这件事情，想想都难。...数据库建好后，我们就可以在这个库里添加向量数据了，但向量数据从哪里来呢?前面说了，我们可以通过openai的API来拿到文档片段的向量数据。...3、把向量数据存入向量库‍ 继续回到Qdrant的API，下面这个API就负责添加数据，叫add points。‍‍...vector：向量数据。这里就是上面你拿到的向量数组。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍ payload：存储一些附加信息。这里我存了文档片段。‍‍ ​

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如何用GPT和向量数据库做出一款定制化机器人

拿到向量数据我们就可以做比对，做相似性的比较，相近的就是可能的答案。 向量数据库 但向量化数据存储到哪里呢？存到MySQL吗?...前面说MySQL不擅长处理向量数据，有人就开始琢磨开放向量数据库了，Qdrant就是其中一款，向量数据库就是专门用来做向量检索的。至于什么是向量？我相信你是知道的，总之万物兼可向量化。...你可以认为就是MySQL的数据库，在Qdrant里叫collection。 points。在collection里有一行行向量数据，points就是向量数据。 ‍ 好，现在开始实操。‍‍...数据库建好后，我们就可以在这个库里添加向量数据了，但向量数据从哪里来呢?前面说了，我们可以通过openai的API来拿到文档片段的向量数据。...3、把向量数据存入向量库‍ 继续回到Qdrant的API，下面这个API就负责添加数据，叫add points。‍‍

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基本操作包的移动向量矩阵数组数据框列表因子NA字符串

和2 x[1]<-3#把向量x中的第1个数改为3 四.矩阵（矩阵的四则运算需要行列一致） 4.1创建矩阵 m <- matrix(1:20,4,5) # 4行5列，按列填充，遵循循环补齐原则 m <-...七.列表 7.1创建列表 a <- 1:20 b <- matrix(1:24,4,6) c=mtcars d <- "This is a test list" mlist <- list(ni=a,...hao=b,ya=c,la=d) 7.2 列表索引 mlist[1]#输出的为列表的子集，结果仍是列表 mlist[[1]]#输出的为元素本身的数据类型 mlist[c(1,4)] mlist["ni"...levels = c("Mon","Tue","Wed","Thu","Fri","Sat","Sun"))#添加order = TRUE表示有序型变量b 九.NA(未知值) NaN(不存在的值，如0.../0) Inf(无穷大或无穷小，不可能的值，如1/0) a <- c(NA,1:49) is.na(a)#测试向量a里面含元素NA吗 sum(a,na.rm = TRUE) mean(a,na.rm

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LangChain 联合创始人下场揭秘：如何用 LangChain 和向量数据库搞定语义搜索？

那么，如何利用检索技术、向量数据库（如：Milvus）、AI 代理（如：LangChain）搭建一个接入外部知识库的 LLM 应用？...但是，如果用户提出的问题是特定领域的专业问题，那么这个问题会被转化为向量并被发送到如 Milvus 之类的向量数据库。而向量数据库中已经预先存储了一些专业文档片段的 embedding 向量。...当用户专业问题向量被发送到向量数据库后，会在数据库中进行相似性搜索，以找到 “top-k” 个最相关的结果。...许多向量存储器都允许在查询前先通过元数据过滤器筛选数据。如果大家选择的向量存储器不支持在查询前进行元数据过滤，那么在语义搜索之后再过滤数据也是一个可行的方案。...问题 4: Cohere 发布了维基百科的向量数据集，另外还有一个项目发布了 arXiv 摘要的向量数据集。您此有什么看法吗？你是否有推荐的用于开源向量内容的最佳模型？

81530

R语言函数的含义与用法，实现过程解读

shot=incomef) 强制转换：如果一个列表的组件与数据帧的限制一致，这个列表就可以通过函数as.data.frame()强制转化为一个数据帧。...数据帧和列表的限制 1 组件必须是向量（数值型，字符形，逻辑型），因子，数值矩阵，列表，或其他数据帧； 2 矩阵，列表，数据帧向新数据帧提供的变量数分别等于它们的列数，元素数和变量数； 3 数值向量，...挂接和卸载数据帧 当觉得使用'$'引用数据帧元素(如't$home')麻烦时，可以进行数据帧挂接 > attach(t)      这样可以直接引用数据帧内的元素，而无需'$'，前提是数据帧外没有同名的变量...如：ls(), ls(2), ls(t) R可以在搜索路径中包含至多20个项目,列表和数据帧只能在位置2或更靠后的位置上挂接。...如：list("",0,0) 指定读入到列表中，列表有三项，且列表第一项是字符型，第二三项是数值型。若为0，则指定读入到一个数值向量中，若为“”则指定读入到字符向量中。

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R语言函数的含义与用法，实现过程解读

shot=incomef) 强制转换：如果一个列表的组件与数据帧的限制一致，这个列表就可以通过函数as.data.frame()强制转化为一个数据帧。...数据帧和列表的限制 1 组件必须是向量（数值型，字符形，逻辑型），因子，数值矩阵，列表，或其他数据帧； 2 矩阵，列表，数据帧向新数据帧提供的变量数分别等于它们的列数，元素数和变量数； 3 数值向量，...挂接和卸载数据帧 当觉得使用'$'引用数据帧元素(如't$home')麻烦时，可以进行数据帧挂接 > attach(t)      这样可以直接引用数据帧内的元素，而无需'$'，前提是数据帧外没有同名的变量...如：ls(), ls(2), ls(t) R可以在搜索路径中包含至多20个项目,列表和数据帧只能在位置2或更靠后的位置上挂接。...如：list("",0,0) 指定读入到列表中，列表有三项，且列表第一项是字符型，第二三项是数值型。若为0，则指定读入到一个数值向量中，若为“”则指定读入到字符向量中。

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【深度学习 | CNN】“深入解析卷积神经网络与反卷积：从生活案例到原理的全面指南” （从一维、二维、三维讲解） | 技术创作特训营第一期

图片卷积过程如上图所示，输入向量的大小为20，卷积核大小为5，步长（每一步移动距离）为1，不考虑填充，那么输出向量的大小为(20 - 5) / 1 + 1 = 16；如果考虑填充，那么输出向量大小为20...更一般的，假设输入向量大小为F，卷积核大小为K， 步长为S，填充方式为“VALID”（也就是不考虑填充），那么输出向量大小N= (F - K / S) + 1；如果填充方式为“SAME”（不考虑步长，使输入矩阵和输出矩阵大小一样...kernel_size: 整数或由一个整数构成的元组/列表，卷积核的空间或时间维度大小。strides: 整数或由一个整数构成的元组/列表，卷积核的步长。默认为 1。...为了对视频进行行为识别，我们需要使用三维卷积核来处理视频数据。这个卷积核在空间维度上滑动，同时在时间维度上遍历视频的帧，执行元素乘法和相加操作，以获取特定位置和时间的输出值。...图片三维卷积对数据集应用三维过滤器，过滤器向3个方向（x，y，z）移动，计算低层特征表示。输出形状是一个三维体积空间，如立方体或长方体。有助于视频、三维医学图像等的目标物检测。

70830

Matplotlib Animations 数据可视化进阶

以下几行代码将产生输入数据： 我们想要一个 50x50 大小的面板。 填充变量使计算相邻单元格变得更容易，通过用总是空的额外单元格填充边缘，我们使它不需要编写额外的逻辑来处理板的边缘。...使用 numpy 向量 my_board 代表我们的面板，我们初始化52x52结构的向量，值都是0（由于边缘填充所以比50x50大一些），然后调用函数 init_board() 使用 pos_list...辅助函数 animate() 的输入是帧数，指明当前是第几帧。在 FuncAnimation() 中，每过一帧，就会调用一次 animate() 并且把帧数作为参数输入。...frames 是动画最大帧数的限制，这里我们设置成 200 帧，也就是说 200 帧后动画会自动结束。 interval 是每两帧的间隔时间，单位为毫秒。这里我们用 50 毫秒。...遍历时间序列数据，以便描述模型或数据在新观测数据到达时的反应。 突出显示你的算法识别的集群如何随着输入(如集群数量)的改变而改变。

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Matplotlib Animations 数据可视化进阶

以下几行代码将产生输入数据： 我们想要一个 50x50 大小的面板。 填充变量使计算相邻单元格变得更容易，通过用总是空的额外单元格填充边缘，我们使它不需要编写额外的逻辑来处理板的边缘。...使用 numpy 向量 my_board 代表我们的面板，我们初始化52x52结构的向量，值都是0（由于边缘填充所以比50x50大一些），然后调用函数 init_board() 使用 pos_list...辅助函数 animate() 的输入是帧数，指明当前是第几帧。在 FuncAnimation() 中，每过一帧，就会调用一次 animate() 并且把帧数作为参数输入。...frames 是动画最大帧数的限制，这里我们设置成 200 帧，也就是说 200 帧后动画会自动结束。 interval 是每两帧的间隔时间，单位为毫秒。这里我们用 50 毫秒。...遍历时间序列数据，以便描述模型或数据在新观测数据到达时的反应。 突出显示你的算法识别的集群如何随着输入(如集群数量)的改变而改变。

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R语言系列第一期（番外篇 ）：R的6种对象—向量、矩阵、数组、因子、列表、数据框

前文我们讲到R处理数据面对的6种对象：向量，矩阵，数组，因子，列表，数据框。 A. 那我们就得好好给大家介绍一下这位能者的6个对象都长什么样子了。...· 5.列表 · 列表是一个大杂烩，她可以把很多不同类型的向量复合在一起。并且，可以允许每个向量的长度不同，比较适合隶属于同一单位的多个属性的结合。...，类型不同的向量拼接在一起，甚至可以嵌套列表。...许多R的内置函数计算结果不仅仅是一个向量，因此以列表的形式返回结果。可以理解为二维不规则数据。...，可以直接使用变量名如： > d$age [1] 42 38 26 #Tips：数据框的感觉就像每一行代表一个单位，每一列代表一项属性，因此每列内部数据类型一致，而列间数据类型可能不同。

2.2K30

NumPy 和 Pandas 数据分析实用指南：1~6 全

我有一个列表，在此列表中，我有两个数据帧。 我有df，并且我有新的数据帧包含要添加的列。...数据帧的算术 数据帧之间的算术与序列或 NumPy 数组算术具有某些相似之处。 如您所料，两个数据帧或一个数据帧与一个缩放器之间的算术工作； 但是数据帧和序列之间的算术运算需要谨慎。...如果有序列或数据帧的元素找不到匹配项，则会生成新列，对应于不匹配的元素或列，并填充 Nan。 数据帧和向量化 向量化可以应用于数据帧。...dict的值可以对应于数据帧的列；例如， 可以将其视为告诉如何填充每一列中的缺失信息。 如果使用序列来填充序列中的缺失信息，那么过去的序列将告诉您如何用缺失的数据填充序列中的特定条目。...类似地，当使用数据帧填充数据帧中的丢失信息时，也是如此。 如果使用序列来填充数据帧中的缺失信息，则序列索引应对应于数据帧的列，并且它提供用于填充该数据帧中特定列的值。

5.3K30

YOLOPoint开源 | 新年YOLO依然坚挺，通过结合YOLOv5&SuperPoint，成就多任务SOTA

2 Related Work 经典关键点描述子使用的是手工设计的算法，旨在克服如尺度变化和光照变化等挑战，并且已经被彻底评估。尽管它们的主要用途是关键点描述，但它们也已被结合支持向量机用于目标检测。...描述符分支的输出是一个规范化的描述符向量，线性放大到 H\times W\times 256 。这两个输出组合成一个关键点列表及其对应的描述符向量，利用它们可以从一帧到另一帧匹配关键点。...模型随后预测“点性” Heatmap 、描述符向量和目标边界框。在可变图像大小的数据集（例如，MS COCO）上进行训练时，必须将图像适配到固定大小，以便作为批量处理。...一个常见的解决方案是在图像的两侧填充，使得 W=H ，这也被称为信箱式处理。然而，作者发现这会导致在填充区域附近预测出假阳性关键点，这是由于黑色填充与图像之间的强烈对比，这对训练产生了负面影响。...因此，在COCO上进行预训练时，作者使用马赛克增强方法，将四张图像并排拼接，以填充整个图像画布，从而无需图像填充。

30310

一键制作自适应等比缩放的雪碧图帧动画

为了适应不同的设备分辨率，一般会做几套不同大小的图去适配，那如何用一套图来自适应缩放呢？ 本文对等比缩放的雪碧图动画的原理进行分步讲解，并使用 gka 进行一键生成。...同理，雪碧图的高放大5倍后，那么元素的展示就被一张图片填充满了。 ?...图片保持正常的长宽比 由于背景图片根据元素的宽高及进行填充展示，所以为了保持背景图片的正常宽高比，需要让元素的宽高比保持一致。...如单张图片的宽高比为 1: 2 时，只需要这样设置 .gka-base { width: 100%; height: 0; padding-bottom: 200%; }...和 padding-bottom 计算每一帧对应的 background-position 计算每个一帧对应的百分比 写代码( keyframes 等等) gka 一键制作自适应等比缩放的雪碧图动画

2.2K30

针对 QUIC协议的客户端请求伪造攻击

目前相关脚本已开源：https://github.com/yurigbur/QUICforge 本研究分析了三种请求伪造攻击模式，并了解它们如何用于协议假冒攻击和流量放大攻击。...为确保路径挑战成功，服务器可能会突然发送多个 PATH_CHALLENGE 帧。如果没有收到路径响应，服务器可能会重新发送路径挑战。如果所有这些数据包都被填充，放大问题就会增加。...第一个数据包将在没有填充的情况下验证路径，而第二个数据包将仅通过包含一个 PADDING 帧来确保 PMTUD 限制。...关于握手中未验证的路径，如 SIRF 中所利用的那样，规范提到重试机制是一种有效的保护措施，可防止在服务器上不必要地计算（昂贵的）密钥交换信息。...第一个值描述了仅包含单个 ACK 帧的欺骗数据包的放大。对于第二次测量，来自客户端的所有未决帧也与欺骗地址一起传输。

1.4K40

独家 | 教你用Pytorch建立你的第一个文本分类模型！

数据预处理： 现在我们来看，如何用field（域）来做文本的预处理。这里有两种域对象——Field和LabelField。...然后，创建元组构成的列表，每个元组都包含一个列名，第二个值是field对象。另外，按照csv文件中列的顺序，来排列元组，当我们忽略一列的时候，用(None,None)表示。...我们建立起vocabulary，用预训练好的词嵌入来初始化单词成向量。如果你想随机初始化词嵌入，可以忽略向量的参数。 接下来，准备训练模型的batch。...嵌入层可以把表示文本的整数序列转化为稠密向量矩阵。嵌入层的两个重要的参数： num_embeddings：查询表中，单词的的个数； embedding_dim：表示一个单词的向量维度。...小结 我们已经看到了如何在PyTorch中构建自己的文本分类模型，并了解了压缩填充的重要性。您可以随意使用长短期模型的超参数，如隐藏节点数、隐藏层数等，以进一步提高性能。

1.4K20

【实战项目】网络编程：在Linux环境下基于opencv和socket的人脸识别系统--C++实现

视频过大，难以进行网络传输 摄像头视频流中的一帧图片为480 * 640 * 3 = 921600 Bytes，一秒需要传输30帧画面，即需要网络带宽 26 MB/S，如果不对图片进行二进制编码是无法进行网络传输的...视频流中的数据异常，导致客户端/服务器卡死： 对大多数显式异常进行补救处理，即尽量使得服务器运行不被异常打断，如服务器当前接收到的图片格式有误，则直接跳过本次运行，直接接收下个图片数据等一系列异常处理操作...如果图像为空或者图像数据为空，则跳过当前循环，继续下一次循环。 使用 imencode() 函数将图像编码为JPEG格式，并将编码后的图像数据存储到 data_encode 向量中。...循环接收客户端发送的图像数据，并处理每一帧图像。 清空相关数据，准备接收下一张图像的数据。 读取客户端发送的下一张图像大小信息。 循环读取图像数据，直到接收完整一张图像。...如果累计100帧没有接收到图像数据，则中断该进程。 将接收到的图像数据存入向量，并解码为彩色图像。 进行人脸检测，检测图像中的人脸矩形区域。

24210

带宽节省利器——帧率上采样

但，这不是全部 有另一个处女之地如珠穆朗玛峰一样美丽又遥远：帧率上采样，也称之为倍帧。 帧率上采样：即利用视频帧间的相关性，对视频进行插帧，可以理解为在两帧之间产生一帧或多帧。 这个有多厉害你造吗？...前沿 考虑到帧率上采样在各方的应用： 视频技术朝着更高分辨率，更高帧率方向发展，对高帧率视频需求越来越大； 激增的适配数据的存储和传输，对基础设施带来巨大挑战，直接前端隔帧丢弃一帧，末端插值回来这一帧...将这两幅插值帧加全合并得到最终的插值帧，这样就可以弥补单项搜索中遮挡引起的运动估计错误问题。 ? 运动向量修正 由于复杂的模板纹理或相似的内容(如文字)都会导致搜索表面内有多个谷点。...固定网格插值是从计算出的运动向量的二分之一处采样，再插值带当前块对应的位置中。固定网格插值法插出的插值帧每一个像素都有且唯一的数据填充，不存在空洞和重叠问题。...扩展后插值重叠面积增加，两个块之间小于16像素宽度的空洞都会被填充。 ? 扩展部分只用于采样和插值，运动估计部分还是使用原始的块大小，采样和插值方法保持不变。

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