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mysql将数据表插入到另一个数据库的表

在MySQL中，如果你想要将一个数据库中的数据表插入到另一个数据库的表中，可以使用`INSERT INTO ... SELECT`语句；或者复制粘贴的方案。...SELECT`语句**：此语句允许你从一个或多个表中选取数据，并将其插入到另一个表中。 1.2 经典例子 假设你有两个数据库，`source_db`和`target_db`。...两个表有相同的结构。...- 如果目标表中已经存在数据，并且你需要避免重复插入，你可能需要添加一些逻辑来处理这个问题，例如使用`ON DUPLICATE KEY UPDATE`语句或者在`SELECT`语句中添加一些条件来过滤已经存在的记录...- 如果两个表的结构不完全相同，你将需要调整`SELECT`语句中的字段列表和`INSERT INTO`语句中的字段列表，以确保数据正确地映射到目标表的列。 请根据你的具体需求调整上述示例代码。

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问与答61： 如何将一个文本文件中满足指定条件的内容筛选到另一个文本文件中？

图1 现在，我要将以60至69开头的行放置到另一个名为“OutputFile.csv”的文件中。...图1中只是给出了少量的示例数据，我的数据有几千行，如何快速对这些数据进行查找并将满足条件的行复制到新文件中？...ReadLine变量 Line Input #1, ReadLine '将ReadLine中的字符串拆分成数组 buf =Split(ReadLine,...5.Split函数将字符串使用指定的空格分隔符拆分成下标以0为起始值的一维数组。 6.Print语句将ReadLine变量中的字符串写入文件号#2的文件。 7.Close语句关闭指定的文件。...代码的图片版如下： ? 运行代码后，将在工作簿所在的文件夹中生成一个如下图2所示的名为“OutputFile.csv”的文件。 ? 图2

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    整理了10个经典的Pandas数据查询案例

    而括号符号[]可以灵活地基于条件过滤数据帧，但是如果条件很多的话编写代码是繁琐且容易出错的。...使用单一条件进行过滤 在单个条件下进行过滤时，在Query（）函数中表达式仅包含一个条件。返回的输出将包含该表达式评估为真的所有行。...在多个条件过滤 一个或多个条件下过滤，query()的语法都保持不变 但是需要指定两个或多个条件进行过滤的方式 and：回在满足两个条件的所有记录 or：返回满足任意条件的所有记录 示例2 查询数量为95...那么如何在另一个字符串中写一个字符串？将文本值包装在单个引号“”中，就可以了。...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件，并且可以是数值和非数值列上条件的组合。 除此以外， Pandas中的query()方法还可以在查询表达式中使用数学计算。

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    整理了10个经典的Pandas数据查询案例

    而括号符号[]可以灵活地基于条件过滤数据帧，但是如果条件很多的话编写代码是繁琐且容易出错的。...使用单一条件进行过滤 在单个条件下进行过滤时，在Query（）函数中表达式仅包含一个条件。返回的输出将包含该表达式评估为真的所有行。...在多个条件过滤 一个或多个条件下过滤，query()的语法都保持不变 但是需要指定两个或多个条件进行过滤的方式 and：回在满足两个条件的所有记录 or：返回满足任意条件的所有记录 示例2 查询数量为95...那么如何在另一个字符串中写一个字符串？将文本值包装在单个引号“”中，就可以了。...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件，并且可以是数值和非数值列上条件的组合。 除此以外， Pandas中的query()方法还可以在查询表达式中使用数学计算。

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    10个快速入门Query函数使用的Pandas的查询示例

    而括号符号[]可以灵活地基于条件过滤数据帧，但是如果条件很多的话编写代码是繁琐且容易出错的。...在多个条件过滤 一个或多个条件下过滤，query（）的语法都保持不变 但是需要指定两个或多个条件进行过滤的方式 and：回在满足两个条件的所有记录 or：返回满足任意条件的所有记录 示例2 查询数量为95...： df.query("Quantity == 95 or UnitPrice == 182") 它返回满足两个条件中的任意一个条件的所有列。...那么如何在另一个字符串中写一个字符串？将文本值包装在单个引号“”中，就可以了。...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件，并且可以是数值和非数值列上条件的组合。 除此以外， Pandas Query（）还可以在查询表达式中使用数学计算。

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    VRT : 视频恢复变压器

    与现有的视频恢复框架相比，VRT 具有以下优点： 如图 1（c） 所示，在长视频序列上并行训练和测试 VRT。 VRT 能够模拟长时间的依赖关系，在每一帧的重建过程中利用来自多个相邻帧的信息。...设 X 表示两个帧，这两个帧可以分为 X1 和 X2。在 X1 和 X2 上使用多头互注意 (MMA) 两次:将 X1 向 X2 扭曲，将 X2 向 X1 扭曲。...将扭曲的特征组合起来，然后与多头自注意 (MSA) 的结果进行连接，然后使用多层感知器 (MLP) 进行降维。之后，添加另一个 MLP 进行进一步的特征转换。...其中，当 VRT 在较长的序列上训练时，表现出良好的时间建模潜力，PSNR 进一步提高了 0.52dB。循环模型在短序列上往往会出现显著的性能下降。相比之下，VRT 在短序列和长序列上都表现良好。...表 3 视频去噪：在 DAVIS 数据集上训练了一个噪声水平 σ∈[0,50] 的非盲模型，并在不同的噪声水平上对其进行了测试。上表显示了 VRT 在两个基准数据集上相对于现有方法的优越性。

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    LIR-LIVO：一种轻量级、鲁棒的激光雷达视觉惯性里程计，具备对光照变化具有适应性的深度特征

    主要内容 整体架构 图 2 展示了我们系统的整体架构，该系统由两个主要模块组成： 基于直接法的激光雷达模块，支持与相机帧的时间同步。 轻量级视觉模块，以深度学习前端为核心。...NTU-VIRAL 数据集：LIR-LIVO 在“eee_01”序列上的误差仅为 0.139m，显著低于 FAST-LIO2 和 FAST-LIVO。...Hilti’22 数据集：LIR-LIVO 在“Exp06”序列上的误差为 0.038m，优于 SR-LIVO 和 FAST-LIVO。...Hilti’22 数据集的部分序列（Exp14、Exp16 和 Exp18）在光照条件较差的室内环境中采集，增加了视觉前端和位姿估计的难度，导致 FAST-LIVO 和 SR-LIVO 在这些挑战性序列上表现不佳甚至失败...基准数据集的全面评估表明，LIR-LIVO 在 LiDAR 退化环境下表现优越。未来工作将探索 集成更多传感器模态 并 优化资源受限平台的实时性能。

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    AirVO：一种抗光照干扰的点线视觉里程计

    总体而言，本文的贡献如下： 本文的关键贡献是提出了一种新颖的混合VO系统，可以有效处理不同的光照条件，该系统将传统优化技术的高效性与基于学习的方法的鲁棒性结合起来。...，点特征的提取和与最后一帧的匹配放在GPU上进行，而与此同时，另一个子线程用于在CPU上提取线特征。...关键帧选择 观察到我们系统中使用的基于学习的数据关联方法能够追踪具有大基线的两个帧，因此与其他VO或视觉SLAM系统中使用的逐帧跟踪策略不同，仅将当前帧与最近的关键帧进行匹配，这可以减少跟踪误差。...实验在两个数据集上进行：OIVIO数据集和UMA视觉惯性数据集。...图5 展示了我们的方法与选定基线方法在OIVIO MN_050_GV_01序列上的比较结果。 UMA-VI数据集是在具有挑战性的照明情况下使用手持定制传感器收集的视觉惯性数据集。

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    国防科技大学提出ROSEFusion，实现快速相机移动下的高精度在线RGB-D重建

    机器之心专栏 国防科技大学徐凯教授团队 近日，国防科技大学徐凯教授团队提出了基于随机优化求解快速移动下的在线 RGB-D 重建方法 ROSEFusion，在无额外硬件辅助的条件下，仅依靠深度信息，实现了最高...该数据集分为合成和真实两个部分：合成数据集 FastCaMo-Synth 基于 Facebook 开源的 Replica 室内场景数据集构建，作者合成了快速移动的相机轨迹，并渲染了 RGB 和深度图，同时对...可以看出，ROSEFusion 的轨迹精度、重建质量（包括完整性和准确性）都显著高于其它两个方法。...公开数据集 ETH3D[7]包含了三个快速相机移动的 RGB-D 序列（camera_shake），图 9 给出了在这三个序列上的不同方法的对比，ROSEFusion 在全部序列上取得了最佳相机跟踪效果...图 11：在 ICL-NUIM 数据集的普通速度序列上的相机轨迹精度（ATE）对比（蓝色为最佳，绿色次之）。

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    【计算机网络】数据链路层 : 信道划分 介质访问控制 ( 数据链路 | 介质访问控制分类 | 频分多路复用 FDM | 时分多路复用 TDM | 波分复用 WDM | 码分多路复用 CDM 计算 )★

    , 提高信道利用率 ; 将 广播信道 , 从哪个逻辑上划分成 若干条 两个节点之间通信的 互不干扰的 信道 ; 本质是 将 广播信道 转换为 点对点信道 ; 四、 频分多路复用 FDM ---- 频分多路复用...: 将 时间 划分为 若干 等长 的 时分复用帧 ( TDM 帧 ) ; ② TDM 帧 : 是在 物理层 传送的 比特流 所划分的帧 , 标志一个周期 ; ③ 固定时隙 : 每个 时分复用 用户 ,...STDM 帧 个数 : 每个 STDM 帧 时隙个数 小于 集中器上的用户数 ; ③ 输入缓存 : 用户需要 发送数据 时 , 将数据发送到 集中器的输入缓存 中 ; ④ 输入缓存 -> STDM 帧...: 集中器 按照 顺序 扫描 输入缓存 , 将 输入缓存 中的数据 , 输入到 STDM 帧中 ; ⑤ 发送时机 : STDM 帧 放满数据 , 就发送 ; ⑥ STDM 帧 分配时隙 机制 : STDM..., 然后除以 芯片序列 总的位数 8 ; 规格化内积 计算过程 : 对应位相乘 , 然后将 8 个相乘结果相加 , 最后除以 8 ; 主机 A 芯片序列是 ( +1 , -1 , -

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    Direct3D 11 Tutorial 5: 3D Transformation_Direct3D 11 教程5：3D转型

    在本教程中，我们将扩展转换的概念并演示可以通过这些转换实现的简单动画。 本教程的结果将是围绕另一个轨道运行的对象。 展示转换以及如何将它们组合以实现期望的效果将是有用的。...它还用于将它们在一个空间中转换为另一个空间。 通过与矩阵相乘来执行变换。...创建轨道 在本教程中，我们将转换两个多维数据集。 第一个将旋转到位，而第二个将围绕第一个旋转，同时在其自己的轴上旋转。...这两个立方体将具有与其关联的自己的世界变换矩阵，并且该矩阵将在渲染的每个帧中重新应用于该矩阵。 XNA Math中有一些函数可以帮助创建旋转，平移和缩放矩阵。...如果需要沿任意轴缩放，则可以将缩放矩阵与适当的旋转矩阵相乘以实现该效果。 第一个立方体将旋转到位，并作为轨道的中心。 立方体沿Y轴旋转，应用于相关的世界矩阵。

    1.8K40

    CVPR2020——D3VO论文阅读

    首先我们提出了一个在双目视频上训练得到的自监督单目深度估计网络。特别的，它利用预测亮度变换参数，将训练图像对对齐到相似的亮度条件上。...受最近深度神经网络关于随机不确定性的研究的启发，该网络将光度不确定性估计为以输入图像为条件的预测方差。因此，由可能违反亮度恒定假设的像素产生的误差被向下加权。...在我们的设置中 是左图像，而 包含了两个相邻的时间帧和它所对应的右帧。也就是说 。每像素最小损失是在Monodepth2中被提出来，用来处理不同源图像之间的遮挡问题的。...19.png 注意，这里我们只显示了Seq.09和10上的结果，因为大多数端到端方法只提供了这两个序列上的结果。我们参考[28,78,83]比较方法的结果。D3VO实现了比所有端到端方法更好的性能。...之后，将预测的深度、不确定性和位姿引入直接VO管道的前端跟踪和后端非线性优化。我们系统地评估了两个数据集上D3VO的VO性能。

    2K81

    基于RNN网络的Deepfake检测

    使得Deepfakes生效，关键是将两个潜在的人脸编码到相同的特征上 我们通过共享一个自编码器权重，而去分别训练两个自解码器。...当我们去替换人脸的时候，先对输入图像编码，再用目标人脸解码器去解码 但是自编解码器在不同摄像角度，不同光照等复杂条件下，很难去生成人脸。...种种条件变化导致人脸替换部分与背景在视觉上不一致，这种帧级别的场景不一致性将是我们方法利用的第一个特性 第二个特性来自于替换人脸需要用到人脸检测器，而自编解码器只关注人脸部分，很少去关注余下的背景信息，...整体架构 至此我们确定了基础架构，由CNN提取帧特征，由LSTM进行时间序列上的分析，我们的网络还包含2个全连接层加Dropout以防模型过拟合 ?...总结 网络上流传的Deepfakes往往是以视频格式，很少是单单以图片的格式 该工作观察到帧与帧之间的融合不自然的问题，很巧妙的将CNN与LSTM结合起来，用于视频序列检测 而最后结果也是十分不错的

    1K10

    专栏 | 极限元CTO温正棋谈语音质检方案：从关键词检索到情感识别

    但是在 RNN 训练过程中会存在梯度消失和梯度膨胀的问题，梯度膨胀可以在训练过程中加一些约束条件解决，当梯度超过一定值以后设定一个固定值；针对梯度消失问题，比较有效的解决方法是将里面的 RNN 单元变成长短时记忆模型...CTC 是一个训练准则，在传统的基于深度学习的声学模型输出中，每个 phone 可能包含十几桢甚至更多桢，因为它并不是一个尖峰，但是通过 CTC 训练会把它变成一个尖峰；CTC 可以将每一帧变成一个 blank...减少解码帧有两种方法，一种是通过跳帧的方法，另一种在解码过程中动态调整 beam 值，特别是遇到空白桢的时候把并 beam 值减少。...因此，计算量更小，执行效率更高，更适用于语音质检这种海量数据检索的应用场景。...而特征构建是通过最大值点之间的距离来建模，例如两个最大值点的距离、位置信息作为一个固定的特征来完成音频特征信息的构建。

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    炒菜、雕刻、绘画、汽车人变形！MakeAnything用扩散Transformer解锁多任务过程生成

    ，对于前后帧外观变化大、具有复杂逻辑性的过程生成表现不佳。...而 MakeAnything 采用扩散 Transformer（DiT）作为基础模型，通过拼图将所有帧排版在一张图上，利用空间注意力机制捕捉步骤间依赖关系。...具体来说，MakeAnything 提出蛇形序列布局，将多步骤帧排列为蛇形排列的网格，确保时间相邻的步骤在空间上也相邻（见下图），强化模型对步骤顺序的感知。 2....通过复用预训练的 Flux 模型结构，对于单一任务，仅需在 50 + 序列上微调 LoRA 即可实现图像条件生成。...前者在 50 张肖像绘画序列上训练， 后者在 300 张卡通角色草图序列上训练。我们对比了基础模型的结果、标准 LoRA 的结果，以及采用对不对称 LoRA 的结果。

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    yhd-VBA从一个工作簿的某工作表中查找符合条件的数据插入到另一个工作簿的某工作表中

    今天把学习的源文件共享了出来，供大家学习使用 上次想到要学习这个 结合网友也提出意见，做一个，如果有用，请下载或复制代码使用 【问题】我们在工作中有时要在某个文件（工作簿）中查找一些数据，提取出来...常用的方法是打开文件，来查找，再复制保存起来。如果数据少还是手工可以的，如果数据多了可能就。。。。 所以才有这个想法。...想要做好了以后同样的工作就方便了 【想法】 在一个程序主控文件中 设定：数据源文件（要在那里查找的工作簿） 设定：目标文件（要保存起来的那个文件） 输入你要查找的数据：如：含有：杨过，郭靖的数据。...要复制整行出来 主控文件设定如图 数据源文件有两个工作表 查找到"郭靖"的数据保存到目标文件的【射雕英雄传】工作表 查找到"杨过"的数据保存到目标文件的【第一个】工作表 【代码】 Sub...从一个工作簿的某工作表中查找符合条件的数据插入到另一个工作簿的某工作表中() Dim outFile As String, inFile As String Dim outWb As

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    干货 | PRCV2018 美图短视频实时分类挑战赛第一名解决方案介绍

    不同于以往只关注分类精度的比赛，本竞赛综合考察「算法准确率」和「实时分类」两个方面，将运行时间作为重要指标参与评估，将促进视频分类算法在工业界的应用。...图片 1 数据样例 由于这些数据的主要来源为手机拍摄的日常视频，视频的大小，形状以及拍摄条件（例如光照，景深）等都不统一，造成了很大的类间差异与类内差异。...其中一支使用 2D 卷积网络来对稀疏采样的图片帧进行分类，另一支会提取采样点周围帧的光流场信息，然后使用一个光流网络来对其进行分类。两支网络的结果会进行融合从而得到最终的类标。...模型量化 由于比赛提供的 GPU 是支持 int8 计算的，所以我们考虑将原来的基于 float32 数据类型训练的模型转换为 int8 的数据形式进行推断，也就是量化操作。...图片 8 线性量化 假设每个张量的数据符合均匀分布，那么其中的每一个元素就可以表示为一个 int8 数和一个 float32 的比例因子相乘的结果。比例因子是对于整个数组共享的。

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    干货 | PRCV2018 美图短视频实时分类挑战赛第一名解决方案介绍

    不同于以往只关注分类精度的比赛，本竞赛综合考察「算法准确率」和「实时分类」两个方面，将运行时间作为重要指标参与评估，将促进视频分类算法在工业界的应用。...图片 1 数据样例 由于这些数据的主要来源为手机拍摄的日常视频，视频的大小，形状以及拍摄条件（例如光照，景深）等都不统一，造成了很大的类间差异与类内差异。...其中一支使用 2D 卷积网络来对稀疏采样的图片帧进行分类，另一支会提取采样点周围帧的光流场信息，然后使用一个光流网络来对其进行分类。两支网络的结果会进行融合从而得到最终的类标。...模型量化 由于比赛提供的 GPU 是支持 int8 计算的，所以我们考虑将原来的基于 float32 数据类型训练的模型转换为 int8 的数据形式进行推断，也就是量化操作。...图片 8 线性量化 假设每个张量的数据符合均匀分布，那么其中的每一个元素就可以表示为一个 int8 数和一个 float32 的比例因子相乘的结果。比例因子是对于整个数组共享的。

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    基于 CNN 模型选择的 VVC 质量增强

    另一种失真来源是量化损失，在低码率下使用粗糙量化和较大的量化步长时，残差信号的变换系数就产生了量化损失，这会引入振铃效应、平滑边缘或者模糊的失真。...Intra 模型 Inter 模型 为了解决这一问题，讲者提出了 4 个 CNN 模型，其中两个 Intra 模型，两个 Inter 模型，以不同的信息训练，并且以模型选择处理。...在编码端，将视频帧分块，对每个块选择 MSE 最优的增强模型，并传输该模型的序号。在解码端通过序号选择不同的增强模型。 训练的四个模型 模型选择框架 下图展示了所使用的网络模型。...结果 结果如下所示，右表第一列是未使用预测信息的模型，第二列是使用预测信息的模型，第三列是提出的模型选择方法，在 A1、A2、B、C、D 类序列上分别获得了 5.79%，7.16% 和 7.62 的平均增益...测试序列上的性能提升 与现有其他方法相比也获得了性能提升。

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