2 数据帧与遥控帧 在CAN协议中，数据帧和遥控帧有着诸多相同之处，所以，在这里，我们将数据帧和遥控帧放在一起来讲。...顾名思义，所谓数据帧，就是包含了我们要传输的数据的帧，其作用当然也就是承载发送节点要传递给接收节点的数据。 而遥控帧的作用可以描述为：请求其它节点发出与本遥控帧具有相同ID号的数据帧。...还有一种叫做线与机制：指的是在总线上，显性位能够覆盖隐性位。...Tips: 通过上面仲裁过程的分析，我们可以解释CAN总线通信的三个特点： 1）多主控制方式：只要总线空闲，总线上的任意节点都可以向总线上发送数据，直到节点在仲裁中一个个失败，最后只留下一个节点获得总线的发送权...2）非破坏性仲裁机制：仲裁段逐位总裁，依靠回读机制、线与机制得以实现。 3）半双工通信：所谓半双工通信，指的是节点不能在自己发送报文的时候，同时接收其他节点发送来的报文。
完整的画面帧 , 每个画面帧都是 ARGB 像素格式的画面 ; 音频数据需要解码成 PCM 数据 , 才能被扬声器播放出来 ; 注意 : 解码后的 音视频 比 压缩状态下 的 音视频 大 10 ~ 100...倍不等 ; 4、音视频解码 - 将压缩数据 AVPacket 解码为 AVFrame 音频帧和视频帧 解复用操作后会得到 音频包队列 和 视频包队列 , 都是 AVPacket 队列 , 其中的 压缩数据...和 int avcodec_receive_frame(AVCodecContext *avctx, AVFrame *frame); 两个函数 , avcodec_send_packet 函数 用于将一个编码的...帧数据 ; 5、音视频播放 - 播放 AVFrame 数据 解码器将 AVPacket 数据进行解码后得到 AVFrame 数据 , 其中 音频包队列 解码后得到 采样帧队列 视频包队列 解码后得到...图像帧队列 采样帧队列 和 图像帧队列 中的元素都是 AVFrame 结构体对象 ; 将 采样帧队列 和 图像帧队列 进行音视频同步校准操作 , 然后 采样帧送入 扬声器 , 图像帧送入 显示器 , 就可以完成音视频数据的播放操作
文章目录 一、HDLC 协议 二、HDLC 站 三、HDLC 帧格式 四、HDLC 帧类型 五、PPP 协议 与 HDLC 协议 对比 一、HDLC 协议 ---- HDLC 协议 : ① 全称 : High-Level..., 可靠性高 ; 二、HDLC 站 ---- HDLC 站 : ① 主站 : 发送命令帧 , 数据帧 , 接收响应帧 , 负责对 整个 链路 控制系统 的 初启 , 流程控制 , 差错检测 , 恢复...等工作 ; ② 从站 : 接收 主站 发送的命令 , 向 主站 发送响应帧 , 配合 主站 参与 差错检测 , 流程控制 , 恢复 等工作 ; ③ 复合站 : 既能发送数据 , 又能接收 命令帧 和 响应帧...0 ; 5 \ "1" \ 1 \ "0" ; 四、HDLC 帧类型 ---- HDLC 中帧类型 : ① 信息帧 ( I ) : 第 1 位 是 0 , 用来传输数据信息 ; ② 监督帧...( S ) : 10 , 用于流量控制 , 差错控制 ; ③ 无编号帧 ( U ) : 11 , 用于 建立链路 , 拆除链路 , 等控制功能 ; 五、PPP 协议 与 HDLC 协议 对比
最近参加京东的猪脸识别比赛，训练集是30个视频，需要将视频的每一帧提取出来存储为图片，存入对应的文件夹（分类标签）。 本例是直接调用了cv2 模块中的 VideoCapture。...视频每一帧提取存储为图片代码 #!...-name '*_2952.jpg' -size 0 -print0 |xargs -0 rm 参考 python tools：将视频的每一帧提取并保存 http://blog.csdn.net/...u010167269/article/details/53268686 Linux find 与 rm 联动删除符合条件的文件 https://maoxian.de/2015/12/1362.html
static INLINE void aom_subtract_block_32xn_avx2(int rows, int16_t *diff_ptr, ptr...
MAC帧 = 6字节源mac地址 + 6字节目标mac地址 + 2字节类型 + 4字节帧检验序列FCS + 数据长度（46~1500字节） MAC帧长度是需要在64~1518字节之间的，太长或者太短都是无效的帧...如果不同，接收方就相信帧肯定发生了错误，并丢弃这个帧。 IP数据包首部分析 抓包得到的头部对应关系如下所示（1~31表示的bit，8bit=1byte）： ? IP数据包头部 ?...，将分片的包重新组装为一个完整数据包 ?...校验过程 源地址和目标地址无需多说了 可选字段，填充：ipv6已经将这个可选的去掉了，因为可变就要可控，就要增大处理时间，这里是为了增大IP数据包的功能，但是实际上很少用到。...网络里面时时刻刻有那么多的包，设计者们秉着绝不浪费一个 bit 的精神，每一个标志的设计都是精心设计的，这个时候包的首部就要绝对的精简了。
data.index # RangeIndex(start=0, stop=4, step=1) 与 NumPy 数组一样，可以通过熟悉的 Python 方括号表示法，按照相关索引访问数据： data...本质区别在于索引的存在：虽然 Numpy 数组拥有隐式定义的整数索引，用于访问值，Pandas Series拥有显式定义的索引，与值关联。 这个显式索引的定义，为Series对象提供了额外的功能。...Pandas 数据帧对象 Pandas 的下一个基本结构是DataFrame。...作为特化字典的DataFrame 同样，我们也可以将DataFrame视为字典的特化。 字典将键映射到值，DataFrame将列名称映射到列数据的Series。...我们在这里看到，Series和DataFrame对象都包含显式的索引，它允许你引用和修改数据。
与BERT直接连接所有文本token和视觉帧作为输入的编码器相比，本文的模型有效地利用字幕句子和视频帧之间的时间对齐，以更细粒度的方式进行多模态融合。...具体来说，作者应用一个FC层将输出帧表示转换为与输入视觉特征相同维度的向量。...NCE损失鼓励模型在给定上下文的情况下，识别正确的帧。与MFFR类似，作者将mask帧的输出输入到一个FC层，将它们投影到一个向量中。...作者希望模型学习： 1) 局部对齐 ——开始和结束索引，表示与查询对齐的视觉帧的span； 2) 全局对齐 ——匹配采样查询的整个视频。...▊ 作者简介 研究领域：FightingCV公众号运营者，研究方向为多模态内容理解，专注于解决视觉模态和语言模态相结合的任务，促进Vision-Language模型的实地应用。
磁头可沿盘片的半径方向动作，（实际是斜切向运动），每个磁头同一时刻也必须是同轴的，即从正上方向下看，所有磁头任何时候都是重叠的（不过目前已经有多磁头独立技术，可不受此限制）。...访盘请求完成过程： 确定磁盘地址（柱面号，磁头号，扇区号），内存地址（源/目）：当需要从磁盘读取数据时，系统会将数据逻辑地址传给磁盘，磁盘的控制电路按照寻址逻辑将逻辑地址翻译成物理地址，即确定要读的数据在哪个磁道...如果是读数据，控制器计算此数据的ECC码，然 后，把ECC码与已记录的ECC码相比较。如果是写数据，控制器计算出此数据的ECC码，与数据一起存储。...主键的作用，在于索引 无特殊需求下Innodb建议使用与业务无关的自增ID作为主键。 InnoDB引擎使用聚集索引，数据记录本身被存于主索引（一颗B+Tree）的叶子节点上。...2、如果使用非自增主键（如果身份证号或学号等），由于每次插入主键的值近似于随机，因此每次新纪录都要被插到现有索引页得中间某个位置： 此时MySQL不得不为了将新记录插到合适位置而移动数据，甚至目标页面可能已经被回写到磁盘上而从缓存中清掉
write_frame(AVFormatContext *fmt_ctx, const AVRational *time_base, AVStream *st, AVPacket *pkt) { /*将输出数据包时间戳值从编解码器重新调整为流时基...av_packet_rescale_ts(pkt, *time_base, st->time_base); pkt->stream_index = st->index; /*将压缩的帧写入媒体文件...sample_rate, AV_ROUND_UP); av_assert0(dst_nb_samples == frame->nb_samples); /*当我们将帧传递给编码器时...next_pts, c->time_base,STREAM_DURATION, (AVRational){ 1, 1 }) >= 0) return nullptr; /*当我们将帧传递给编码器时...AVCodecContext *c; AVFrame *frame; int got_packet = 0; AVPacket pkt = {0}; c=ost->enc; //获取一帧数据
将革命性的视频编辑与强大的媒体整理和难以置信的性能相结合，可让您极速创作。 安装软件：https://www.macz.com/mac/126.html?...使用带有自定界面并支持双 GPU 的第三方 FxPlug 插件 Final Cut Pro Mac版软件功能 经过彻底的重新设计，Final Cut Pro将革命性的视频编辑与强大的媒体整理和难以置信的性能相结合...1、创新的视频编辑 相对于传统轨道，Magnetic Timeline 2 使用高级元数据以进行更加快速便捷的编辑 增强型“时间线索引”可让您拖放音频角色以重新排列时间线的布局 使用“片段连接”功能将...B-roll、声音效果和音乐附加到时间线 通过将片段分组到复合片段来减少混乱 通过“试演”功能在时间线中的一个位置循环显示不同镜头、图形或效果 基于音频波形，通过自动同步编辑多机位项目，支持多达 64...“内容自动分析”采集摄像机元数据并在后台分析镜头 随着在您选择片段范围的过程创建并应用自定关键词或个人收藏
： import pandas as pd 二、Series Series是一种类似于一维数组的对象，由一组数据和一组与之相关的数据标签(索引)组成 2.1创建方法 第一种： pd.Series(...[4,5,6,7,8]) 执行结果： 0 4 1 5 2 6 3 7 4 8 dtype: int64 # 将数组索引以及数组的值打印出来，索引在左，值在右，由于没有为数据指定索引...，所以最终的运行会发现b索引对应的值无法运算，就返回了NaN,一个缺失值 将两个Series对象相加时将缺失值设为0： sr1 = pd.Series([12,23,34], index=['c','a...字典或Series，给出待分组轴上的值与分组名之间的对应关系 函数，用于处理轴索引或者索引中的各个标签吗 后三种只是快捷方式，最终仍然是为了产生一组用于拆分对象的值。...dtype='int64'), '塞拉库斯民族队': Int64Index([9], dtype='int64'), '多伦多猛龙队': Int64Index([73], dtype='int64
简介 ACEPOL_MetNav_AircraftInSitu_Data是ACEPOL期间在ER-2上收集的现场气象和导航测量数据。...就遥感仪器而言，通过将强度和偏振的被动多角度、多光谱测量与高光谱分辨率激光雷达进行的主动测量相结合，可以获得最广泛的气溶胶属性集合。...ACEPOL 还侧重于开发和评估气溶胶检索算法，将主动（激光雷达）和被动（偏振计）仪器的数据结合起来。...ACEPOL 数据适用于算法开发和测试、仪器相互比较以及主动和被动仪器数据融合研究，这使其成为遥感界准备下一代星载 MAP 和激光雷达任务的宝贵资源。...数据属性 Resource Type Dataset Metadata Created Date November 12, 2020 Metadata Updated Date December 6,
将 数据报 组成 数据帧 ④ 流量控制 , 主要是 限制 发送方的数据率 ; ⑤ 差错控制 , 帧错误处理 ( 重发 ) , 位错误处理 ( 纠正 ) ; 参考博客 : 【计算机网络】数据链路层 : 概述...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 , 不当做 帧首部 / 帧尾部 使用 ; ③ 接收端接收数据 : 接收端 接收到的数据中有 转义字符 + 帧首部 / 尾部 样式的信息时 , 将转义字符后的数据当做帧数据...与 生成多项式 10011 相除 , 如果余数为 0 说明该数据帧没有差错 ; ② 结果判定 : 如果余数不为 0 , 说明数据帧错误 , 而且不知道哪里出现错误 , 丢弃该数据帧 ,...帧类型 | PPP 协议 与 HDLC 协议 对比 ) 八、数据链路层设备 ---- 冲突域 : 同一个 冲突域 中 , 每个节点都能收到被发送的 数据帧 ; 同一时间 只能有一台设备 发送信息 的范围
任何groupby操作都会涉及到下面的三个操作之一： Splitting：分割数据 Applying：应用一个函数 Combining:合并结果 在许多情况下，我们将数据分成几组，并在每个子集上应用一些功能...在应用中，我们可以执行以下操作： Aggregation ：计算一些摘要统计 Transformation ：执行一些特定组的操作 Filtration：根据某些条件下丢弃数据 1 加载数据 import...='int64')} 2.2 根绝多列进行分组 df.groupby(['Team','Year']).groups {('Devils', 2014): Int64Index([2], dtype='...，该对象的索引大小与正在分组的对象的大小相同。...因此，转换返回与组块大小相同的结果。
经过彻底的重新设计，Final Cut Pro将革命性的视频编辑与强大的媒体整理和难以置信的性能相结合，可让您极速创作。...Final Cut Pro Mac中文版图片FCPX10.6.X安装教程安装包下载完成后打开，拖动左侧的Final Cut Pro到右侧应用程序中即可图片功能特色经过彻底的重新设计，Final Cut Pro将革命性的视频编辑与强大的媒体整理和难以置信的性能相结合...1、创新的视频编辑相对于传统轨道，Magnetic Timeline 2 使用高级元数据以进行更加快速便捷的编辑增强型“时间线索引”可让您拖放音频角色以重新排列时间线的布局使用“片段连接”功能将 B-roll...、声音效果和音乐附加到时间线通过将片段分组到复合片段来减少混乱通过“试演”功能在时间线中的一个位置循环显示不同镜头、图形或效果基于音频波形，通过自动同步编辑多机位项目，支持多达 64 个机位角度导入和编辑各种格式和帧大小的...360° 等距柱状投影视频在 Final Cut Pro 中创建、编辑和交付隐藏式字幕2、强大的媒体整理在资源库中整理您的作业，以有效地进行媒体管理和协作“内容自动分析”采集摄像机元数据并在后台分析镜头随着在您选择片段范围的过程创建并应用自定关键词或个人收藏
； （4）在合成和真实的数据上，达到了最先进的跟踪和重建结果。...（b） CVA MVSNet构建级联成本量并分层估计深度图，视图聚合模块通过预测自适应权重，有效地聚合多视图图像的特征 实验 图3 DeepFactors、Atlas和未知序列上的TANDEM深度比较...，然而，将Win与视图聚合（VA）相结合会以增加推理运行时间和内存为代价产生更准确的结果 三维重建的实验对比 总结 我们介绍了TANDEM，一种实时稠密的单目SLAM系统，该系统采用了一种新颖的设计...，将直接光度视觉里程计与深度多视角立体视觉相结合，特别是提出了CVA MVSNet，它有效地利用了整个关键帧窗口并预测高质量的深度贴图，此外，提出的密集跟踪方案通过跟踪TSDF融合生成的全局3D模型，将摄像机姿态估计和密集...3D重建联系起来，定量和定性实验表明，在合成数据和真实数据的三维重建和视觉里程测量方面，TANDEM方法比其他最先进的方法取得了更好的结果。
Final Cut Pro X for Mac中文版图片Final Cut Pro Mac软件功能经过彻底的重新设计，Final Cut Pro将革命性的视频编辑与强大的媒体整理和难以置信的性能相结合，...1、创新的视频编辑相对于传统轨道，Magnetic Timeline 2 使用高级元数据以进行更加快速便捷的编辑增强型“时间线索引”可让您拖放音频角色以重新排列时间线的布局使用“片段连接”功能将 B-roll...、声音效果和音乐附加到时间线通过将片段分组到复合片段来减少混乱通过“试演”功能在时间线中的一个位置循环显示不同镜头、图形或效果基于音频波形，通过自动同步编辑多机位项目，支持多达 64 个机位角度导入和编辑各种格式和帧大小的...360° 等距柱状投影视频在 Final Cut Pro 中创建、编辑和交付隐藏式字幕2、强大的媒体整理在资源库中整理您的作业，以有效地进行媒体管理和协作“内容自动分析”采集摄像机元数据并在后台分析镜头随着在您选择片段范围的过程创建并应用自定关键词或个人收藏
Milvus 适用于多种场景，与深度学习相融合的架构如下图所示： 采用 Milvus 的数据处理流程包括以下几个步骤： 与深度学习模型相结合，将非结构化数据转化为特征向量。...将特征向量存储到 Milvus 并建立索引。 返回向量相似性搜索结果。 ...在本项目中，利用 Milvus 搜索 TopK 的相似视频需要进行如下步骤： 将图片特征向量及对应的视频 ID 存储在 Milvus 数据库中。...视频处理任务被触发时，对视频进行预处理、抽帧，将图片转化为特征向量后导入 Milvus 库中。 上传待查重视频或视频 ID，将视频转化为多个特征向量。...在当前这个文本、图像、音频等非结构化数据爆炸式增长的时代，通过 embedding 技术将非结构化数据映射成多维向量后再进行检索已成为趋势。
这些协议产生 2D 超声帧序列，当超声探头沿着妊娠腹部的特定轨迹时捕获这些帧序列。与传统的临床超声检查不同，经验丰富的超声检查人员寻找标准平面来进行生物测量，盲扫数据带来了一系列独特的挑战。...这些模型将根据盲扫数据得出的专家估计进行评估。这一挑战代表了资源匮乏环境中森林遗传资源检测的第一步。其主要目的是根据新手操作员获得的盲扫数据准确估计AC。...他们的经验长达两年多，其中一名读者总共花费了 120 小时，其他人则花费了 300 小时来分析此类数据。每个读者独立注释案例，每个案例大约分布 50%。...豪斯多夫距离 (HD)：该指标测量算法的预测边界与实际真实边界之间的最大距离，提供分割边界预测中最大潜在误差的感觉。...如果有最佳帧图像位置索引就对该索引图像进行腹部Mask分割，并计算椭圆周长输出结果，如果没有最佳帧图像位置索引，有次优帧图像位置索引就对该索引图像进行腹部Mask分割，并计算椭圆周长输出结果，如果最佳帧索引和次优帧索引都没有的
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