将一个以小时为列、天为行的矩阵转换为连续的行序列,形成时间序列。如何重新排列 Python pandas DataFrame?
定制工作时间的方法 详见 Business hour和 Custom business hour、
FFmpeg在很多地方都运用了缓存机制,比如《FFmpeg开发实战:从零基础到短视频上线》一书的“3.3.2 对视频流重新编码”介绍了编解码的数据缓存,不单是视频编码过程和视频解码过程有缓存,甚至连音频重采样都用到了缓存。
参考上图,几何图形是连续的坐标连接实现的,实际屏幕上的像素是离散化的点,分辨率越低的屏幕离散越剧烈,在图形的边缘必然会产生锯齿。
多重采样抗锯齿(MSAA,Multisample Anti-Aliasing)是一种用于减少图形渲染中锯齿效应的技术。
在前面的连载系列中,我们分别用FFmpeg的软解和硬解两种方式解码了本地mp4文件的视频流并使用OpenGL渲染上屏
重采样是时间序列分析中处理时序数据的一项基本技术。它是关于将时间序列数据从一个频率转换到另一个频率,它可以更改数据的时间间隔,通过上采样增加粒度,或通过下采样减少粒度。在本文中,我们将深入研究Pandas中重新采样的关键问题。
想入门 Pandas,那么首先需要了解Pandas中的数据结构。因为Pandas中数据操作依赖于数据结构对象。Pandas中最常用的数据结构是 Series 和 DataFrame。这里可以将 Series和 DataFrame分别看作一维数组和二维数组。
① FFMPEG 初始化 : 参考博客 【Android FFMPEG 开发】FFMPEG 初始化 ( 网络初始化 | 打开音视频 | 查找音视频流 )
所谓的重采样,就是改变⾳频的采样率、sample format、声道数等参数,使之按照我们期望的参数输出。
本文介绍基于Python中ArcPy模块,对大量栅格遥感影像文件进行批量掩膜与批量重采样的操作。
本次介绍pandas时间统计分析的一个高级用法--重采样。以下是内容展示,完整数据、代码和500页图文可戳👉《pandas进阶宝典V1.1.6》进行了解。
机器学习流程 source: https://mlr3book.mlr-org.com/images/ml_abstraction.svg
学过opengl基础的人都知道,打开混合功能并调用glEnable(GL_POINT_SMOOTH)/glEnable(GL_LINE_SMOOTH)可以实现模型点/线的反走样功能,非常简单且效果不错。
在从事音视频的音频开发中,难免会遇到一些问题,比如声音异常,回音等问题,这时候有比较牢固的概念基础会对分析这些问题很有帮助。本篇就介绍下音频相关的概念
本案例数据集来自Balochistan的6000名学生。其基本情况:一共13个字段,其中RESULT为结果标签;
如果特定情况下需要,我也可以上matlab,python,delphi,c#,c++等等。
上篇文章介绍了VideoEditor开发中需要用到的三方库,本文我们继续回到相机录制的主题上。相机录制的过程除了采集画面,还有采集音频数据的过程,我们今天就主要介绍一下声音采集的过程以及采集的声音是怎么处理的。
FFmpeg解码得到的音频帧的格式未必能被SDL支持,在这种情况下,需要进行音频重采样,即将音频帧格式转换为SDL支持的音频格式,否则是无法正常播放的。 音频重采样涉及两个步骤: 1) 打开音频设备时进行的准备工作:确定SDL支持的音频格式,作为后期音频重采样的目标格式 2) 音频播放线程中,取出音频帧后,若有需要(音频帧格式与SDL支持音频格式不匹配)则进行重采样,否则直接输出
本文介绍在ArcMap软件中,实现栅格图像重采样的具体操作,以及不同重采样方法的选择依据。
调整模型的第一步是选择一组要评估的参数。例如,如果拟合偏最小二乘 (PLS) 模型,则必须指定要评估的 PLS 组件的数量。
在《不平衡问题: 深度神经网络训练之殇》一文中,笔者已对缓解不平衡问题的方法进行梳理。限于篇幅原因,介绍比较笼统。事实上,针对重采样方法有很多研究,包括类别平衡重采样和Scheme-oriented sampling。
通俗的讲,重采样就是改变音频的采样率、sample format(采样格式)、声道数(channel)等参数,使之按照我们期望的参数输出。
克里金插值是我们常用的插值方法,在GEE中为kriging,类似的还有反距离权重插值(inverseDistance)
对长尾数据集的tricks进行了分析和探索,并结合一种新的数据增强方法和两阶段的训练策略,取得了非常好的效果。
下图引用自“雷霄骅,视音频编解码技术零基础学习方法”,因原图太小,看不太清楚,故重新制作了一张图片。
2、Gmapping基于RBpf粒子滤波算法,即将定位和建图过程分离,先进行定位再进行建图。
在音频重采样时,用到的核心结构是SwrContext,我们可以通过swr_alloc()获取swr_ctx实例,然后通过av_opt_set_int()函数和av_opt_set_sample_fmt()函数来设置音频重采样的参数,最后通过swr_init()函数初始化SwrContext实例即可。下面给出代码:
机器之心专栏 作者:字节跳动-火山引擎多媒体实验室 字节跳动 - 火山引擎多媒体实验室针对图像重采样模型面向图像压缩的鲁棒性,设计了一种非对称的可逆重采样框架,提出新型图像重采样模型 SAIN。 图像重采样 (Image Rescaling,LR) 任务联合优化图像下采样和上采样操作,通过对图像分辨率的下降和还原,可以用于节省存储空间或传输带宽。在实际应用中,例如图集服务的多档位分发,下采样得到的低分辨率图像往往会进行有损压缩,而有损压缩往往导致现有算法的性能大幅下降。 近期,字节跳动 - 火山引擎多媒
CV - 计算机视觉 | ML - 机器学习 | RL - 强化学习 | NLP 自然语言处理
上一篇我们了解了FFmpeg解码流程、关键函数和结构体,实现了视频解码器。这篇我们来实现下音频的解码器。解码流程和视频的基本一致。FFmpeg解码的音频裸数据是PCM格式,android上播放PCM音频数据可以通过AudioTrack和OpenSL ES来实现。
现在抖音快手各种短视频也算是深入人心了,短视频剪辑中有一个非常重要的功能,就是音视频合成,选择一段视频和一段音频,然后将它们合成一个新的视频,新生成的视频中会有两个音频的混音。 下面我们来拆分一下音视频合成的做法:
2023-04-30:用go语言重写ffmpeg的resampling_audio.c示例,它实现了音频重采样的功能。
GLKit框架提供了View和ViewController类,它们消除了OpenGL ES内容绘制和动画制作所需的设置和代码维护。 GLKView类管理OpenGL ES基础结构并为绘图代码提供位置,而GLKViewController类则为GLKit视图中的OpenGL ES内容的平滑动画提供渲染循环。 这些类扩展了用于绘制视图内容和管理视图表示的标准UIKit设计模式。 因此,您可以将精力主要放在您的OpenGL ES渲染代码上,并让您的应用程序快速启动并运行。 GLKit框架还提供了其他功能来简化OpenGL ES 2.0和3.0的开发。
在现实世界中时间序列数据并不总是完全干净的。有些时间点可能会因缺失值产生数据的空白间隙。机器学习模型是不可能处理这些缺失数据的,所以在我们要在数据分析和清理过程中进行缺失值的填充。本文介绍了如何使用pandas的重采样函数来识别和填补这些空白。
如果DataFrame结构的索引是日期时间数据,或者包含日期时间数据列,可以使用resample()方法进行重采样,实现按时间段查看员工业绩的功能。DataFrame结构的resample()方法语法为:
信号处理在采样图像中使用的最为广泛。 比如图像的模糊就是将图像和低通滤波器进行卷积,比如盒子滤波器,高斯滤波器等,效果如下:
本文作者用python代码示例解释了3种处理不平衡数据集的可选方法,包括数据层面上的2种重采样数据集方法和算法层面上的1个集成分类器方法。
我们希望为模型准备或分析的数据是完美的。但是数据可能有缺失的值、异常值和复杂的数据类型。我们需要做一些预处理来解决这些问题。但是有时我们在分类任务中会遇到不平衡的数据。因为在我们的生活中,数据不可能是平衡的,这种不平衡的情况非常常见而且需要进行修正。
粒子滤波是一种基于蒙特卡洛模拟的非线性滤波方法,其核心思想是用随机采样的粒子表达概率密度分布。
resample有一个类似于groupby的API,调用resample可以分组数据,然后会调用一个聚合函数:
AudioContext 属于 Web Audio 中的一个 API,创建音频你可以使用
在实际应用中需要对路径或者曲线进行重采样,重采样的过程就是"曲线拟合->重采样曲线点"的过程。
本文介绍在ArcMap软件中,依据焦点统计、滤波器、重采样等工具,对栅格图层进行平滑、滤波处理的多种不同方法。
Geotrellis系列文章链接地址http://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/5619419.html 目录 前言 问题探索 采样说明 实现方案 总结 一、前言 上一篇文章讲了通过Geotrellis导出自定义的Tiff文件(见geotrellis使用(十四)导出定制的GeoTiff),但是实际中有时会有BUG,就是数据值发生非常明显的变化,理论上只进行了切割、重投影操作,数据值不应该会发生特别大的变化。今天认认真真查找了下问题,发现是因为采样方式造成的。 二
考虑将重采样为 groupby() ,在此我们可以基于任何列进行分组,然后应用聚合函数来检查结果。而在“时间序列”索引中,我们可以基于任何规则重新采样,在该 规则 中,我们指定要基于“年”还是“月”还是“天”还是其他。
样本不均的问题大家已经很常见了,我们总是能看到某一个类目的数量远高于其他类目,举个例子,曝光转化数远低于曝光未转化数。样本不均严重影响了模型的效果,甚至影响到我们对模型好坏的判断,因为模型对占比比较高的类目准确率非常高,对占比很低的类目预估的偏差特别大,但是由于占比较高的类目对loss/metric影响较大,我们会认为得到了一个较优的模型。比如像是异常检测问题,我们直接返回没有异常,也能得到一个很高的准确率。
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