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变速“时间插选择

一、定义 插 是指在两个已知之间填充未知数据过程 时间插 是时间 二、分类比较 三、tip 光流法虽然很好,但是限制也很大,必须要 对比非常大 画面,才能够实现最佳光流效果,否则就会出现畸变现象...通常在加速之后突然实现短暂光流升格,可以实现非常炫酷画面。 光流能够算帧,但是实际上拍摄时候还是 要尽可能拍最高帧率 ,这样的话,光流能够有足够帧来进行分析,来实现更加好效果。...帧混合更多用在快放上面。可实现类似于动态模糊感觉,视觉上也会比帧采样要很多。 ---- [参考] 【剪辑那些关于变速技巧!】...https://zhuanlan.zhihu.com/p/40174821 【视频变速时间插方式核心原理,你懂吗?】...https://zhuanlan.zhihu.com/p/67327108 【更改剪辑持续时间和速度】https://helpx.adobe.com/cn/premiere-pro/using/duration-speed.html

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问与答98:如何根据单元格动态隐藏指定

excelperfect Q:我有一个工作表,在单元格B1输入有数值,我想根据这个数值动态隐藏2至行100。...具体地说,就是在工作表中放置一个命令按钮,如果单元格B1数值是10时,当我单击这个命令按钮时,会显示前10,即第2至第11;再次单击该按钮后,隐藏全部,即第2至第100;再单击该按钮,...则又会显示第2至第11,又单击该按钮,隐藏第2至第100……也就是说,通过单击该按钮,重复显示第2至第11隐藏第2至第100操作。...图1 如何实现? 注:这是在chandoo.org论坛上看到一个贴子,有点意思。...A:使用VBA代码如下: Public b As Boolean Sub HideUnhide() If b =False Then Rows("2:100").Hidden

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Fortran如何实现矩阵向量乘法运算

矩阵是二维数组,而向量是一维数组,内置函数matmul不能实现矩阵向量乘法运算。在这一点Fortran不如matlab灵活。 Fortran如何实现矩阵向量乘法运算,现有以下三种方法供参考。...数组c第一列就是需要计算结果。 spread(B,2,2)就是按列扩展,成为二维数组 ? 三)利用dot_product函数。...dot_product函数是向量点积运算函数,可将二维数组每一抽取出来,和一维数组作dot_product运算。 ? 程序员为什么会重复造轮子?...现在软件发展趋势,越来越多基础服务能够“开箱即用”、“拿来用就好”,越来越多新软件可以通过组合已有类库、服务以搭积木方式完成。...对程序员来讲,在一开始学习成长阶段,造轮子则具有特殊学习意义,学习别人怎么造,了解内部机理,自己造造看,这是非常好锻炼。每次学习新技术都可以用这种方式来练习。

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机器视觉如何选择工业相机合适相机镜头

相机和镜头是计算机视觉重要组成部分,合适相机和镜头决定了系统好坏。但是大部分计算机视觉工程师对如何选择工业用相机和合适镜头上犯了难。本文主要介绍如何选择相机对应镜头。 ?...相机选择 相机选择主要包括两个方面:线阵相机选择和面阵相机选择。首先,不管是线阵相机,还是面阵相机,都需要事先指导和相机有关一些参数。...物体到透镜光心距离; 8、光学放大倍率:一般情况下是固定,一般就是0.35倍-2.25倍或者是0.75倍-4.5倍; 9、工作距离:也就是物距; 10、曝光时间:为了将光投射到照相感光材料感光面上...面阵相机选择 面阵相机选择要稍微复杂一点,适合低速运动物体。一般建议40km/h。...镜头选择 有了相机,没有镜头是不行

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线性代数精华——矩阵特征特征向量

今天和大家聊一个非常重要,在机器学习领域也广泛使用一个概念——矩阵特征特征向量。...我们令这个长度发生变化当做是系数λ,那么对于这样向量就称为是矩阵A特征向量,λ就是这个特征向量对应特殊。 求解过程 我们对原式来进行一个很简单变形: ?...通过使用numpy当中库函数,我们可以非常轻松,一代码,完成特征和特征向量双重计算。...第一个返回是矩阵特征,第二个返回是矩阵特征向量,我们看下结果: ?...总结 关于矩阵特征和特征向量介绍到这里就结束了,对于算法工程师而言,相比于具体怎么计算特征向量以及特征

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.NET类型引用类型

.NET类型引用类型 这是一个常见面试题,类型(Value Type)和引用类型(Reference Type)有什么区别?他们性能方面有什么区别?...因为没有同步块索引,导致: 类型不能参与线程同步(lock) 类型不需要进行垃圾回收(GC) 类型哈希计算过程引用类型不同(HashCode) 因为没有方法表指针,导致: 类型不能继承 类型性能...其中指针基本可以引用类型进行类比: ✔指针和引用类型引用,都指向真实对象内存位置 ❌动态分配内存需要手动删除,引用类型会自动GC回收 ❌指针指向内存位置不会变,引用类型指向内存位置会随着GC...C#类型支持 引用类型是如此好,以至于平时完全不需要创建类型,就能完成任务了。但为什么类型仍然还是这么重要呢?...view=aspnetcore-2.2#transport-configuration 最后的话 开发经常拿C#同样开发Web应用其它语言作比较,但由于缺乏对类型支持,这些语言没办法C#相比

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Java传递引用传递

引言 在Java编程,我们常常听到关于传递和引用传递讨论。这两个概念涉及到数据在方法之间如何传递问题。理解这些概念对于正确编写Java程序至关重要。...在本文中,我们将深入探讨什么是传递和引用传递,以及为什么Java只有传递这一问题。 什么是传递? 传递是一种数据传递方式,它是将数据副本传递给方法或函数。...但是,在main方法,我们可以看到,x仍然是10。这是因为在modifyValue方法内部,对value修改不会影响到x。这就是传递特点。 什么是引用传递?...在一些编程语言中,如C++,可以实现引用传递,但在Java,不存在真正引用传递。 为什么Java只有传递? 在Java,虽然我们常常听到关于引用传递说法,但实际上,Java只支持传递。...在使用方法时,我们需要清楚地知道方法参数是如何传递,以避免不必要混淆和错误。 我正在参与2023腾讯技术创作特训营第二期有奖征文,瓜分万元奖池和键盘手表

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如何删除 JavaScript 数组

falsy 有时写作 falsey 在 JavaScript 中有很多方法可以从数组删除元素,但是从数组删除所有虚最简单方法是什么?...为了回答这个问题,我们将仔细研究 truthy falsy 和类型强制转换。 ---- 算法说明 从数组删除所有虚。...JavaScript 是 false、 null、 0、 ""、 undefined 和 NaN。 提示:尝试将每个转换为布尔。...freeCodeCamp 上好心人告诉我们,JavaScript 是 false、 null、 0、 ""、 undefined 和 NaN。 他们也给了我们一个重要提示!...知道如果我们将输入数组每个都转换为布尔,就可以删除所有为 false 元素,这就满足了此挑战要求。 算法: 确定 arr 哪些是虚。 删除所有虚

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如何在字典存储路径

在Python,你可以使用嵌套字典(或其他可嵌套数据结构,如嵌套列表)来存储路径。例如,如果你想要存储像这样路径和:1、问题背景在 Python ,我们可以轻松地使用字典来存储数据。...但是,如果我们需要存储 city 路径呢?我们不能直接使用一个变量 city_field 来存储这个路径,因为 city 是一个嵌套字典。...2、解决方案有几种方法可以存储字典中值路径。第一种方法是使用循环。我们可以使用一个循环来遍历路径每个键,然后使用这些键来获取值。...例如,我们可以使用以下代码来获取 city :print reduce(lambda x, y: x[y], city_field, person)这种方法比第一种方法更简洁,但是它有一个缺点:它只适用于路径键都是字符串情况...person, ('name',)) # Prints 'Jeff Atwood'pget(person, ('nope',)) # Raises KeyError这种方法第二种方法非常相似

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在iOS如何正确实现行间距

面向 Google 以及 Stack Overflow 编程了一会后发现,能查到资料大部分是介绍如何实现 lineSpacing 属性,而不是 lineHeight。...关于行间距 lineSpacing 先贴出一张 iOS UILabel 默认排版样式: ? 大家也都能看出来,默认排版样式,文本行间距很小,显得文本十分挤。...在 debug 模式下确认了下文本高度的确正确,但是为什么文字都显示在了底呢? 修正行高增加后文字位置 修正文字在行展示位置,我们可以用 baselineOffset 属性来搞定。...经过调试,发现最合适是 (lineHeight - label.font.lineHeight) / 4(尚未搞清楚为什么是除以 4 而不是除以 2,希望知道老司机指点一二)。...好在我们通常是高和行间距针对不同需求分别独立使用,它们在分开使用时不会触发这个问题。所以在 VirtualView-iOS 库,我暂且将高度计算逻辑保持和系统一致了。

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综述:机器学习模型评价、模型选择算法选择

本论文回顾了用于解决模型评估、模型选择和算法选择三项任务不同技术,并参考理论和实证研究讨论了每一项技术主要优势和劣势。进而,给出建议以促进机器学习研究应用方面的最佳实践。...论文链接:https://sebastianraschka.com/pdf/manuscripts/model-eval.pdf 摘要:模型评估、模型选择和算法选择技术正确使用在学术性机器学习研究和诸多产业环境异常关键...本文回顾了用于解决以上三项任务任何一个不同技术,并参考理论和实证研究讨论了每一项技术主要优势和劣势。进而,给出建议以促进机器学习研究应用方面的最佳实践。...用模型拟合训练数据是一回事,但我们如何了解模型泛化能力?我们如何确定模型是否只是简单地记忆训练数据,无法对未见过样本做出好预测?还有,我们如何选择模型呢?...本文将概述这类技术和选择方法,并介绍如何将其应用到更大工程,即典型机器学习工作流。 1.1 性能评估:泛化性能 vs. 模型选择 让我们考虑这个问题:「如何评估机器学习模型性能?」

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向量HashTrick在文本挖掘预处理体现

词袋模型 在讲向量Hash Trick之前,我们先说说词袋模型(Bag of Words,简称BoW)。词袋模型假设我们不考虑文本中词词之间上下文关系,仅仅只考虑所有词权重。...词袋模型首先会进行分词,在分词之后,通过统计每个词在文本中出现次数,我们就可以得到该文本基于词特征,如果将各个文本样本这些词对应词频放在一起,就是我们常说向量化。...词袋模型三部曲: 分词(tokenizing); 统计修订词特征(counting); 标准化(normalizing); 词袋模型非常类似的一个模型是词集模型(Set of Words,简称SoW...而每一维向量依次对应了下面的19个词。另外由于词"I"在英文中是停用词,不参加词频统计。 由于大部分文本都只会使用词汇表很少一部分词,因此我们向量中会有大量0。...也就是说词向量是稀疏。在实际应用中一般使用稀疏矩阵来存储。将文本做了词频统计后,我们一般会通过TF-IDF进行词特征修订。

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向量HashTrick在文本挖掘预处理体现

前言 在(文本挖掘分词原理),我们讲到了文本挖掘预处理关键一步:“分词”,而在做了分词后,如果我们是做文本分类聚类,则后面关键特征预处理步骤有向量化或向量特例Hash Trick,本文我们就对向量化和特例...词袋模型 在讲向量Hash Trick之前,我们先说说词袋模型(Bag of Words,简称BoW)。词袋模型假设我们不考虑文本中词词之间上下文关系,仅仅只考虑所有词权重。...词袋模型三部曲: 分词(tokenizing); 统计修订词特征(counting); 标准化(normalizing); 词袋模型非常类似的一个模型是词集模型(Set of Words,简称SoW...而每一维向量依次对应了下面的19个词。另外由于词"I"在英文中是停用词,不参加词频统计。 由于大部分文本都只会使用词汇表很少一部分词,因此我们向量中会有大量0。...也就是说词向量是稀疏。在实际应用中一般使用稀疏矩阵来存储。将文本做了词频统计后,我们一般会通过TF-IDF进行词特征修订。

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用过Excel,就会获取pandas数据框架和列

标签:pythonExcel,pandas 至此,我们已经学习了使用Python pandas来输入/输出(即读取和保存文件)数据,现在,我们转向更深入部分。...在Excel,我们可以看到、列和单元格,可以使用“=”号或在公式引用这些。...获取1 图7 获取多行 我们必须使用索引/切片来获取多行。在pandas,这类似于如何索引/切片Python列表。...要获取前三,可以执行以下操作: 图8 使用pandas获取单元格 要获取单个单元格,我们需要使用和列交集。...想想如何在Excel引用单元格,例如单元格“C10”或单元格区域“C10:E20”。以下两种方法都遵循这种和列思想。 方括号表示法 使用方括号表示法,语法如下:df[列名][索引]。

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综述 | 机器学习模型评价、模型选择算法选择

进而,给出建议以促进机器学习研究应用方面的最佳实践。...论文链接:https://sebastianraschka.com/pdf/manuscripts/model-eval.pdf 摘要:模型评估、模型选择和算法选择技术正确使用在学术性机器学习研究和诸多产业环境异常关键...本文回顾了用于解决以上三项任务任何一个不同技术,并参考理论和实证研究讨论了每一项技术主要优势和劣势。进而,给出建议以促进机器学习研究应用方面的最佳实践。...用模型拟合训练数据是一回事,但我们如何了解模型泛化能力?我们如何确定模型是否只是简单地记忆训练数据,无法对未见过样本做出好预测?还有,我们如何选择模型呢?...本文将概述这类技术和选择方法,并介绍如何将其应用到更大工程,即典型机器学习工作流。 1.1 性能评估:泛化性能 vs. 模型选择 让我们考虑这个问题:「如何评估机器学习模型性能?」

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