在网络通信的世界中，TCP/IP模型以其高效和可靠性而著称。这个模型是现代互联网通信的基石，它定义了数据在网络中如何被传输和接收。其中，一个核心的概念是数据单元的层级，特别是“帧”在这个模型中的位置。...这个模型将网络通信分为四层：应用层、传输层、互联网层和网络接口层。每一层都有其独特的功能和操作，确保数据可以在不同的网络设备间顺利传输。在这四层中，帧主要在网络接口层发挥作用。...在网络接口层，帧的处理涉及到各种协议和标准。例如，以太网协议定义了在局域网中帧的结构和传输方式。这些协议确保了不同厂商生产的网络设备可以相互协作，数据可以在各种网络环境中顺利传输。...但是，对帧在TCP/IP模型中的作用有基本的理解，可以帮助开发者更好地理解数据包是如何在网络中传输的，以及可能出现的各种网络问题。...客户端则连接到这个服务器，并接收来自服务器的消息。虽然这个例子中的数据交换看似简单，但在底层，TCP/IP模型中的网络接口层正通过帧来传输这些数据。
文章目录 一、音频帧概念 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 Oboe GitHub 主页 : GitHub/Oboe ① 简单使用 : Getting Started...; 在 【Android 高性能音频】Oboe 开发流程 ( Oboe 完整代码示例 ) 中展示了一个 完整的 Oboe 播放器案例 ; 一、音频帧概念 ---- 帧 代表一个 声音单元 , 该单元中的...类型 ; 上述 1 个音频帧的字节大小是 2\times 2 = 4 字节 ; 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 ---- 在 Oboe 播放器回调类 oboe::...AudioStreamCallback 中 , 实现的 onAudioReady 方法 , 其中的 int32_t numFrames 就是本次需要采样的帧数 , 注意单位是音频帧 , 这里的音频帧就是上面所说的...numFrames 乘以 8 字节的音频采样 ; 在 onAudioReady 方法中 , 需要 采集 8 \times numFrames 字节 的音频数据样本 , 并将数据拷贝到 void
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...然后，通过将列名 ['Name'， 'Age'] 传递给 DataFrame 构造函数的 columns 参数，我们在数据帧中创建 2 列。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据帧的索引。 然后，我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。...然后，通过将列名称 ['Batsman'， 'Runs'， 'Balls'， '5s'， '4s'] 传递给 DataFrame 构造函数的 columns 参数，我们在数据帧中创建了 6 列。
seaborn提供了一个快速展示数据库中列元素分布和相互关系的函数，即pairplot函数，该函数会自动选取数据框中值为数字的列元素，通过方阵的形式展现其分布和关系，其中对角线用于展示各个列元素的分布情况...，剩余的空间则展示每两个列元素之间的关系，基本用法如下 >>> df = pd.read_csv("penguins.csv") >>> sns.pairplot(df) >>> plt.show()...函数自动选了数据框中的3列元素进行可视化，对角线上，以直方图的形式展示每列元素的分布，而关于对角线堆成的上，下半角则用于可视化两列之间的关系，默认的可视化形式是散点图，该函数常用的参数有以下几个 ###...#### 3、 x_vars和y_vars 默认情况下，程序会对数据框中所有的数值列进行可视化，通过x_vars和y_vars可以用列名称来指定我们需要可视化的列，用法如下 >>> sns.pairplot...通过pairpplot函数，可以同时展示数据框中的多个数值型列元素的关系，在快速探究一组数据的分布时，非常的好用。
在这篇文章中，我将介绍以下主题： 可变形卷积 使用可变形卷积增强关键点估计的性能 使用可变形卷积增强实例分割的性能 可变形卷积 可变形卷积是一个卷积层加上偏移量学习。...由于这些像素级别的标注会需要昂贵成本，是否可以使用未标记的相邻帧来提高泛化的准确性？具体地说，通过一种使未标记帧的特征图变形为其相邻标记帧的方法，以补偿标记帧α中的丢失信息。...学习稀疏标记视频的时间姿态估计 这项研究是对上面讨论的一个很好的解决方案。由于标注成本很昂贵，因此视频中仅标记了少量帧。然而，标记帧图像中的固有问题（如遮挡，模糊等）阻碍了模型训练的准确性和效率。...为了解决这个问题，作者使用可变形卷积将未标记帧的特征图变形为其相邻标记帧的特征图，以修补上述固有问题。偏移量就是带标记的帧和未带标记的相邻帧之间优化后的特征差。...具有遮罩传播的视频实例分割 作者还通过在现有的Mask-RCNN模型中附加一个掩码传播头来提出用于实例分割的掩码传播，其中可以将时间t的预测实例分割传播到其相邻帧t +δ。
static INLINE void aom_subtract_block_32xn_avx2(int rows, int16_t *diff_ptr, ptr...
，我整理了个表格，方便大家对比优化后的效果： 如果你觉得看数据表还是很费劲的话，可以直接看晓衡这个结论： 开启合批优化后，所有平台都能跑到 60 帧，ScrollView列表滑动流畅 除减少 DrawCall...其次是在 iPhone 上，小游戏上的优化比浏览器要好，未合批前不到 30 帧，开启合批后满帧 60，列表滑动也更顺滑。...尽可能一次性将更多的渲染数据提交给 GPU，减少 CPU 的工作时间，从而提升游戏性能。...简单来说，组织更多渲染数据提交给 GPU 的过程，称之为“批量渲染”简称“合批” 但要实现合批的前提是：渲染数据必须一致 更多关于 DrawCall 优化的理解，可以阅读陈皮皮的这篇文章：Cocos Creator...有经验的你问题又来了，我们的逻辑代码通常是以单个 item 为单位建立的对象，如果将类型节点点合并到一起，上层逻辑代码岂不是要乱成一锅粥？ 优化的方法是知道了，但代价太大，不知道如何下手！
在本文中，我们将重点讨论一个将「多个预处理操作」组织成「单个操作」的特定函数：pipe。 在本文中，我将通过示例方式来展示如何使用它，让我们从数据创建数据帧开始吧。...只要它将数据帧作为参数并返回数据帧，它就可以在管道中工作。...： 需要一个数据帧和一列列表 对于列表中的每一列，它计算平均值和标准偏差 计算标准差，并使用下限平均值 删除下限和上限定义的范围之外的值 与前面的函数一样，你可以选择自己的检测异常值的方法。...我们可以将参数和函数名一起传递给管道。 这里需要提到的一点是，管道中的一些函数修改了原始数据帧。因此，使用上述管道也将更新df。 解决此问题的一个方法是在管道中使用原始数据帧的副本。...但是，管道函数提供了一种结构化和有组织的方式，可以将多个功能组合到单个操作中。 根据原始数据和任务，预处理可能包括更多步骤。可以根据需要在管道函数中添加任意数量的步骤。
KMM.m function [laKMM, laMM, BiGraph, A, OBJ, Ah, laKMMh] = KMM_mmconv(X, c, m,...
比如FBX模型导入时，"Read/Write Enable"是默认开启的，mesh数据会保留一份在unity reserved中，关闭可以减少该模型在unity reserved中占用内存一半的大小。...6）VBO Total： 渲染过程中上传到图形卡的网格的数量。 ? 这是合批页签中的概述，表示在标识区域中开启动态合批后平均节省下3.24个drawcall。 ?...资源重复是指内存中同一时刻，存在两份或以上相同的纹理、网格、动画、音频等资源。一般是相同的一份资源被打包到多个AB包中，如果这些AB都被加载进内存，内存中就会存在多份相同的资源。...左边是抓取到的当前帧的所有绘制指令，鼠标在listview中从上到下点击，可以还原当前帧的绘制过程。 ? 这个是纹理浏览器，是捕获帧加载进来的纹理资源。...从上面的截图可以看出来这个图集（将许多单个的纹理合并到一个较大的纹理上）填充的不饱和，可以拆分成1024*512的图集。 也可以发现有一模一样的纹理且重复多个： ? ?
/前言/ 前几天群里有个小伙伴问了一个问题，关于Python读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值，大家讨论的甚为激烈，在此总结了两个方法，希望后面有遇到该问题的小伙伴可以少走弯路...通常我们通过Python来处理数据，用的比较多的两个库就是numpy和pandas，在本篇文章中，将分别利用两个库来进行操作。...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取的结果如下图所示。 ?...通过该方法，便可以快速的取到文件夹下所有文件的第一列的最大值和最小值。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ?.../小结/ 本文基于Python，使用numpy库和pandas库实现了读取文件夹下多个CSV文件，并求取文件中第一列数据的最大值和最小值，当然除了这两种方法之外，肯定还有其他的方法也可以做得到的，欢迎大家积极探讨
对于从中继中的任何链路到目标主机的帧，BIG-IP 系统将这些帧视为来自参考链路。 最后，BIG-IP 系统使用单个成员链路的 MAC 地址作为任何 LACP 控制帧的源地址。...为了优化带宽利用率，如果可能，F5 Networks 建议干线中的链路数量为 2 的幂（例如，2、4 或 8）。这是由于系统用于将数据流映射到链路的帧平衡算法。...创建中继后，您可以使用通常用于将单个接口分配给 VLAN 的同一 VLAN 屏幕将中继分配给一个或多个 VLAN。...此外，您应该将中继中的链路连接到相关网络上的供应商交换机。 在处理出口数据包时，包括 vCMP ®来宾的数据包，BIG-IP 系统尽可能使用本地刀片上的中继成员接口。...BIG-IP ®系统通过基于帧中携带的源地址和目标地址（或仅目标地址）计算散列值并将散列值与链接相关联来分发帧。所有具有特定哈希值的帧都在同一链路上传输，从而保持帧顺序。
准备 在此秘籍中，我们检查航班数据集，并执行最简单的可能的汇总，仅涉及单个分组列，单个汇总列和单个汇总函数。 我们将找到每家航空公司的平均到达延误时间。...它默认为均值，在此示例中，我们将其更改为计算总和。 此外，AIRLINE和ORG_AIR的某些唯一组合不存在。 这些缺失的组合将默认为结果数据帧中的缺失值。...在内部，pandas 将序列列表转换为单个数据帧，然后进行追加。 将多个数据帧连接在一起 通用的concat函数可将两个或多个数据帧（或序列）垂直和水平连接在一起。...步骤 16 显示了一个常见的 Pandas 习惯用法，用于在将它们与concat函数组合在一起之前，将多个类似索引的数据帧收集到一个列表中。 连接到单个数据帧后，我们应该目视检查它以确保其准确性。...在数据帧的当前结构中，它无法基于单个列中的值绘制不同的组。 但是，第 23 步显示了如何设置数据帧，以便 Pandas 可以直接绘制每个总统的数据，而不会像这样循环。
系列文章《C语言经典100例》持续创作中，欢迎大家的关注和支持。...喜欢的同学记得点赞、转发、收藏哦～ 后续C语言经典100例将会以pdf和代码的形式发放到公众号 欢迎关注：计算广告生态 即时查收 1 题目 编写函数fun() 函数功能：将M行N列的二维数组中的字符数据...，按列的顺序依次放到一个字符串中 例如： 二维数组中的数据为： W W W W S S S S H H H H 则字符串中的内容是：WSHWSHWSH [image.png] 2 思路 第一层循环按照列数进行...M 3 #define N 4 /** 编写函数fun() 函数功能：将M行N列的二维数组中的字符数据，按列的顺序依次放到一个字符串中 例如： 二维数组中的数据为： W W W W S S S.../demo 二维数组中元素： M M M M S S S S H H H H 按列的顺序依次: MSHMSHMSHMSH -- END -- 喜欢本文的同学记得点赞、转发、收藏~ 更多内容，欢迎大家关注我们的公众号
比如FBX模型导入时，"Read/Write Enable"是默认开启的，mesh数据会保留一份在unity reserved中，关闭可以减少该模型在unity reserved中占用内存一半的大小。...[image033.png] 这是合批页签中的概述，表示在标识区域中开启动态合批后平均节省下3.24个drawcall。...一般是相同的一份资源被打包到多个AB包中，如果这些AB都被加载进内存，内存中就会存在多份相同的资源。这个比率是按重复资源的大小除以总资源的大小来算的。...，鼠标在listview中从上到下点击，可以还原当前帧的绘制过程。...[image071.png] 这个是纹理浏览器，是捕获帧加载进来的纹理资源。从上面的截图可以看出来这个图集（将许多单个的纹理合并到一个较大的纹理上）填充的不饱和，可以拆分成1024*512的图集。
如果我们想要将相同的函数应用于Pandas数据帧中整个列的值，我们可以简单地使用 .apply()。Pandas数据帧和Pandas系列（数据帧中的一列）都可以与 .apply() 一起使用。...将函数应用于单个列 例如，这是我们的示例数据集。...因此，要点是，在简单地使用 .apply() 函数处理所有内容之前，首先尝试为您的任务找到相应的 NumPy 函数。 将函数应用于多列 有时我们需要使用数据中的多列作为函数的输入。...这比对整个数据帧使用的 .apply() 函数快26倍！！ 总结 如果你尝试对Pandas数据帧中的单个列使用 .apply()，请尝试找到更简单的执行方式，例如 df['radius']*2。...或者尝试找到适用于任务的现有NumPy函数。 如果你想要对Pandas数据帧中的多个列使用 .apply()，请尽量避免使用 .apply(,axis=1) 格式。
（开启了动态合批的URP统计数据） 在我的例子中，SRP批处理程序和动态批处理具有相当好的性能，因为立方体网格是动态批处理的理想（网格小）对象。...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。...我们最终也得到了22个批处理，而不是12个批处理，这表明URP材质比标准DRP依赖更多的网格顶点数据，因此单个批处理中的点较少。...延迟渲染的想法是对象被绘制一次，然后将其可见表面属性存储在GPU缓冲区中。此后，一个或多个灯光Pass，仅将照明应用于可见的区域。...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。
正如CAN的高层协议J1939标准所规定，传输协议功能是数据链路层的一部分，主要完成消息的拆装和重组以及连接管理，稍微了解一点CAN通信的童鞋应该知道，长度大于8字节的消息无法使用单个CAN数据帧来传输...，因此必须被拆为很多个小的数据包，然后根据标准使用单个的数据帧对这个长消息进行多帧传输，这就要求接收方必须能够接收这些单个的数据帧，然后在重组成原始的消息，说白了就是拆包和打包。...标准定义数据域的第一个字节作为多包消息的编号，例如，1，2，3......最大的数据长度为255 * 7 = 1785字节，也就是说J1939的多帧最多可以传送1785个字节。...必须注意数据包编号从1开始，最大到255.其实在实际应用中，很少有一次传输这么多字节的。...还有一点就是在多帧消息中，例如你有24个字节需要通过多帧传送，那么被拆分为4个包，而最后一个包未使用的字节需要填充0xff。
（prototype）学习框架，实时的学习视频中的正常模式，来辅助视频帧的预测，然后通过视频帧的预测误差和原型与输入特征的距离来检测异常。...算法在多个无监督异常检测的数据集上均达到了SOTA performance。 1. 简介 近来，基于自编码器的视频帧重建（或未来帧预测）方法成为视频异常检测的一个潮流算法。...这些仅仅使用包含正常模式的数据训练的模型，在遇到没有见过的异常模式的数据时，往往会产生比较大的重构误差。...在这份工作中，我们设计了一个动态原型学习的组件，来动态实时地建模和压缩视频中的正常模式为原型（prototype），以促进模型对正常视频帧的重建（或预测）和抑制对异常视频帧的重建（或预测）。...我们展示了原型学习过程中产生的自注意力图（第一列是未来帧，第二列是检测得到的异常图，第三列是多组自注意力图之和，后面三列均是单个注意力图）： 我们还展示了算法模型在一些测试视频上的预测结果： 我们还分析了多个
下面的代码显示了必要的 import 语句: ? 使用 Pandas 库，你可以将数据文件加载到容器对象(称为数据帧, dataframe)中。...当基于多个数据集之间比较数据时，标准做法是使用（.shape）属性检查每个数据帧中的行数和列数。如图所示: ? 注意：左边是行数，右边是列数;(行、列)。...坏消息是存在数据类型的错误，特别是每个数据帧中的“参与”列都是对象类型，这意味着它被认为是一个字符串。...这种类型转换的第一步是从每个 ’Participation’ 列中删除 “%” 字符，以便将它们转换为浮点数。下一步将把除每个数据帧中的 “State” 列之外的所有数据转换为浮点数。...现在再试着运行这段代码，所有的数据都是正确的类型: ? 在开始可视化数据之前的最后一步是将数据合并到单个数据中。为了实现这一点，我们需要重命名每个数据中的列，以描述它们各自代表的内容。
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