在R中我们可以使用rbind，它代表行绑定，只要两个数据帧具有彼此相同的列。...所有这些字符串拆分的结果都被组合成一个向量作为sapply函数的输出，然后我们将其存储到原始数据帧中的一个新列，称为Title。 最后，我们可能希望从标题的开头剥离这些空格。...famIDs <- famIDs[famIDs$Freq <= 2,] 然后，我们需要在数据集中覆盖未正确识别的组中的任何族ID，并最终将其转换为因子： 我们现在准备将测试和训练集分解回原始状态，用它们带来我们新奇的工程变量...我们刚刚做的最好的部分是如何在R中处理因子。在幕后，因子基本上存储为整数，但是用它们的文本名称掩盖以供我们查看。如果在单独的测试和训练集上创建上述因子，则无法保证两组中都存在两个组。...因为我们在单个数据帧上构建了因子，然后在构建它们之后将它们拆分，R将为所有新数据帧提供所有因子级别，即使该因子不存在于一个数据帧中也是如此。它仍然具有因子水平，但在集合中没有实际观察。整洁的把戏对吗？
非矫正双目SLAM 几乎所有的SLAM系统都假设双目图像是已经被矫正的，这里的矫正是指，使用相同的焦距将两个图像转换为针孔投影，且像平面共面，同时与水平对极线对齐，从而可以通过查看图像中的同一行进行特征匹配...为了保证优化过程中尺度因子保持正数，尺度因子的更新形式为如下形式： Inertial-only MAP Estimation完成之后，帧位姿/速度以及3D点根据估计的尺度进行调整，同时将 轴对齐重力向...首先，在由 和 的邻域定义的welding window（焊接窗口）中执行融合，随后在第二阶段，通过位姿图优化将校正传播到融合图的其余部分。...为了要删除重复的点， 关键帧主动搜索匹配 中的点。对于每个匹配点，都会删除 中的点，并保留 中的点，同时更新共视图以及本质图。...实验结果 实验主要分为如下部分： EuRoC单一会话（地图）：11个场景中的每个序列产生一个地图；传感器配置：单目，单目+IMU，双目以及双目+IMU； TUM-VI数据：比较单目/双目鱼眼VI配置下的表现
（混合因子） 2.2 屏幕空间坐标 在透明几何的时候，可以使用混合因子淡出，但是对于不透明几何则不可能。我们可以做的是根据混合因子裁剪片段的一部分，就像CutOut渲染一样。...那不会产生高质量的动画，但足以满足我们的目的。 如果速度为正，则填充16个ST向量的数组，这将产生足够的唯一帧。 我们将通过每隔两帧水平翻转图案和每两帧垂直翻转图案来创建唯一的帧。...同样，我们不在乎动画的定时精确性，只是在不同的图案帧以大致固定的频率出现。如果一帧花费的时间很长，那么我们只需要转到下一个模式，就无需跳过任何帧来使动画与时间保持同步。...但是，当在编辑器中而不是在播放模式下工作时，仅当发生更改时才渲染新帧。这意味着当我们什么都不做时，抖动模式保持不变，但是当我们执行一项使人分心的动作时突然改变。...着色器编译器数据列表中的每个条目都代表一个变体，因此我们必须在OnProcessShader的所有调用中对它们进行求和。 ?
在时间上，该网络模型引入了时间路径来捕获视频中的长期时间信息，将所有相同空间位置帧的像素进行连接，并合并为一个块。同时，每个块都会经过全连接层处理得到一个新的块。...此外，MorphFCt 可以自适应地捕获对帧的时序远程依赖。研究者们将所有帧中每个空间位置的特征连接到一个时间块中，通过这种方式，全连接层可以有效地处理每个时间块，并对长期时间依赖进行建模。...以水平方向处理为例（如下图 3 中蓝色块部分），给定某一帧，首先沿水平方向拆分该帧形成块，并将每个块沿通道维度分成多个组，以降低计算成本。...接下来，将每个组展平为一维向量，并应用全连接层来进行特征转换。特征转换完成后，重塑所有组回到该帧原来的维度，垂直方向处理方式相同（如图 3 中绿色块部分）。...除了沿水平和垂直方向拆分，还应用了一个全连接层来单独处理每个空间位置，以保证组与组之间能够沿着通道维度进行通信。 最后，再将水平、垂直和通道特征相加。
垂直拆表是对数据表进行垂直拆分的一种方式，常见的是把一个多字段的大表按常用字段和非常用字段进行拆分，每个表里面的数据记录数一般情况下是相同的，只是字段不一样，使用主键关联，如下图： ?...2、水平拆分 水平拆分是把单表按某个规则把数据分散到多个表的拆分方式，比如：把单表 1 亿数据按某个规则拆分，分别存储到 10 个相同结果的表，每个表的数据是 1 千万，拆分出来的表，可以分别放至到不同数据库中...水平拆分可以降低单表数据量，让每个单表的数据量保持在一定范围内，从而提升单表读写性能。但水平拆分后，同一业务数据分布在不同的表或库中，可能需要把单表事务改成跨表事务，需要转变数据统计方式等。...3、垂直水平拆分 垂直水平拆分，是综合了垂直和水平拆分方式的一种混合方式，垂直拆分把不同类型的数据存储到不同库中，再结合水平拆分，使单表数据量保持在合理范围内，提升总 TPS，提升性能，如下图： ?...订单分表是首先考虑的，分表的目标是保证每个数据表的数量保持在 1000~5000 万左右，在这个量级下，数据表的大小与性能是最理想的。
在这个概念中，视频的每一帧都被分割成块，然后按顺序依次去处理所有块。 在解码器端，解码器会在一次循环中处理每一个块，循环从码流的熵解码开始。然后对解码后的变换系数进行反量化和反变换运算。...它可以使用单一的垂直或水平拆分将其分成两半。或者，它可以被垂直或水平分割成三个部分(三元拆分)。对于第一个树，这个也是递归的，每个子块可以再次使用相同的四个选项进行分割。...编码器必须考虑所有可能的分割选择，这需要更多的计算时间。(JVET-Q2002) 区块预测 帧内预测 在帧内预测中，它是根据当前图像中已经解码的部分来预测当前块。...所有这些分割操作都只是将矩形块分割成更小的矩形块。不幸的是，自然视频内容通常包含更多的弯曲边缘，这些弯曲的边缘只能用矩形块来近似。在这种情况下，几何分区允许将一个块非水平分割为两个部分。...然后按4×4块进行常规运动补偿。 转化和量化 转码阶段也经历了一些重大的重构。现在，通过对每个方向分别执行变换，可以在变换阶段支持由三元拆分引入的矩形块。最大变换块大小也增加到64×64像素。
您可以对“拆分并向右移动”或“拆分并向下移”操作执行相同的操作。 可以垂直或水平拖动选项卡以拆分编辑器，然后将选项卡向后拖动以取消拆分屏幕。 可以在编辑器中的右侧拆分中打开文件。...在编辑器中右键单击所需的文件选项卡，然后从上下文菜单中选择移至对立组或在对立组中打开。 到会合并屏幕，从上下文菜单中，选择不分开的或不分开全部到会合并所有的拆分帧。...3、从选项列表中，选择以下选项之一： 将编辑器拉伸到顶部 向左拉伸编辑器 将编辑器拉伸到底部 将编辑器向右拉伸 您可以为每个选项分配一个快捷方式，并使用键盘来拉伸分割框。...带有相应通知的链接将显示在“字体”页面上。 在编辑器中更改字体大小 在“设置/首选项”对话框中⌘，转到“编辑器” | “首选项”。常规（“鼠标控制”部分）。...选择“允许在选项卡内放置插入号”选项，以帮助您在文件内将插入号上移或下移，同时将其保持在相同位置。 配置保存时尾随空格的行为 在“设置/首选项”对话框中⌘，转到“编辑器” | “首选项”。通用。
工作原理 按租户以固定、可配置时间间隔进行数据块压缩。垂直压缩将接收器在同一时间范围（默认情况下为 2 小时内）上传的租户的所有块合并到单个块中。...然后，分发服务器将数据分为多个批次，并将其并行发送给多个接收程序，在接收程序之间切分序列，并通过配置的复制因子复制每个序列。默认情况下，配置的复制因子为 3。...分发服务器在其对接收程序的请求中不包含无效数据。如果请求包含无效数据，分发服务器将返回 400 HTTP 状态代码，详细信息将显示在响应正文中。...接受速率 每个租户在 Grafana Mimir 集群中每秒可接收的最大样本数。如果超过其中任何一个速率，分发服务器将丢弃请求并返回 HTTP 429 响应代码。...工作原理 ruler 规则是一个可选组件，用于评估记录和警报规则中定义的 PromQL 表达式。每个租户都有一组记录和警报规则，可以将这些规则分组到名称空间中。
当上游服务进行查询时，同时查询四台机器，并对返回结果做合并。 在使用水平拆分的方案时，需要重点考虑以下问题： 索引服务 如前几篇文章所述，任何大数据量系统中，在启动之前都需要加载索引数据。...因为服务进行了拆分，每一台机器只需要加载一部分数据，因此需要为每个分组的机器单独计算索引数据，这样减少了系统启动时处理的数据量，加快启动速度。...例如上文的例子，存储商品数据的服务器分了四个组，因此可以将传输商品更新数据的 Topic 划分为四个 Partition，每个分组的机器只需要订阅其需要的 Partition 即可。...即每个服务都注册在 ZooKeeper 中，当上游服务需要访问下游服务时，去 ZooKeeper 中查询可用的下游服务列表，并同时考虑负载均衡等因素，选择最合适的一个下游服务实例。...因此，在垂直拆分的过程中，一定要尽可能将服务的功能做良好的划分，避免一种数据被多个服务使用的情况。
在这个概念中，视频的每一帧都被分割成块，然后按顺序依次去处理所有块。 在解码器端，解码器会在一次循环中处理每一个块，循环从码流的熵解码开始。然后对解码后的变换系数进行反量化和反变换运算。...它可以使用单一的垂直或水平拆分将其分成两半。或者，它可以被垂直或水平分割成三个部分(三元拆分)。对于第一个树，这个也是递归的，每个子块可以再次使用相同的四个选项进行分割。...编码器必须考虑所有可能的分割选择，这需要更多的计算时间。(JVET-Q2002) 区块预测 帧内预测 在帧内预测中，它是根据当前图像中已经解码的部分来预测当前块。...在交叉分量预测中，利用重构像素与两个参数(一个因子和一个偏移量)的线性组合，直接从重构的luma块中预测色度分量。如有必要，还可以执行块的缩放。...所有这些分割操作都只是将矩形块分割成更小的矩形块。不幸的是，自然视频内容通常包含更多的弯曲边缘，这些弯曲的边缘只能用矩形块来近似。在这种情况下，几何分区允许将一个块非水平分割为两个部分。
预分析（Pre-analysis） 在确定编码帧的质量之前，质量衡量组件对源编码帧和初始编码帧执行一些预分析，用以提取质量衡量计算中需要的一些数据，同时收集用于配置质量衡量的信息。...这些计算将生成一个AAE得分图，其中包含每个水平和垂直块边界点在[0，1]范围内的值。...这是质量衡量的唯一组成部分，它也需要利用先前的目标帧和参考帧。在此组件中，我们测量两种变化：目标帧中缺少在参考帧中引入的“新”信息，以及目标帧中参考帧中没有“新”信息的“新”信息。...该组件使用在预分析的第一部分中生成的输入图像边缘图。在预分析的第二部分中，计算参考帧中每个边缘点的边缘强度，作为边缘像素值与其8个最邻近像素之间的最大绝对差。...一旦所有边缘像素的值都已累加，最终值将按比例缩放以提供ELF切片分数分量，范围为[0,1]，其中1表示完美的边缘保留。
视觉SLAM前端接收摄像机图像，提取每个帧中的关键点，并跟踪它们以匹配帧之间的关键点。帧间一致的关键点称为地标。请注意在选择地标时可能存在其他限制。...LEGO-LOAM是我们测试的另一种激光雷达里程计，它与LOAM非常相似，但通过将点云拆分为边缘和平面特征来实现效率增益。...传感器运动会在来自激光雷达的累积点云中引入点云失真，并在图像中引入运动模糊，视觉SLAM前端中较慢的特征检测器可能会失去对地标的跟踪。该数据集是在与先前地形变化数据集的较短部分相同的位置收集的。...该数据集旨在观察在一个恒定回环中定位的可能漂移，该循环在正方形的每个角落具有平移直角转弯，这可能会对特征跟踪模块的能力产生潜在影响。...基于激光雷达的算法中从起始点的漂移最小，并且它们优于除Kimera之外的所有基于视觉的算法。姿势图节点尚未在HDL graph SLAM中初始化，因为尚未超过所需的最小距离，将估计值保持为零。
如此这般，数据库的扩展难题似乎已经顺利解决了 然而，在 Replication 方案下，每个数据库都持有一份完整数据，基于全量数据提供增删改查服务，单库的性能瓶颈仍然存在，并将成为限制系统扩展性的关键因素...（摘自Partition (database)） 就像微服务架构中把单体应用（Monolithic application）拆分成一组小型服务一样，我们通过分区把单库拆分成一组（数据规模）更小的库，各自处理一部分数据...，有 3 种拆分策略： 水平分区（Horizontal partitioning，也叫 Sharding）：按行拆分，把不同的行放入不同的表中 垂直分区（Vertical partitioning）：按列拆分...，将一些列（字段）拆分到其它表中： 多用于减少 I/O、降低性能成本，比如，按使用频率把常用字段和不常用的字段分开 比起水平分区，垂直分区的关键优势在于把信息拆的更细，进而允许一些针对性的优化，比如把不经常变化的数据拆分出来...，至于水平分区，可以在应用层维护一张映射表，加快分区定位 不支持事务操作：将事务操作交由应用层来处理 负载不匀导致分区效果大打折扣：考虑增加监控，并根据分析预测定期调整 诚然，其中有些问题没有非常漂亮的解决方案
5.5 矩阵的运算 构建分区矩阵：cbind()和rbind()，cbind()按照水平方向，或者说按列的方式将矩阵连接到一起。rbind()按照垂直的方向，或者说按行的方式将矩阵连接到一起。...逻辑值和因子在数据帧中保持不变，字符向量将被强制转化为因子，其水平是字符向量中所出现的值； 4 数据帧中作为变量的向量结构必须具有相同的长度，而矩阵结构应当具有相同的行大小。...数据帧使用惯例 1 将每个独立的，适当定义的问题所包含的所有变量收入同一个数据帧中，并赋予合适的、易理解、易辨识的名称； 2 处理问题时，当相应的数据帧挂接于位置2，同时在第1层工作目录下存放操作的数值和临时变量...这样我们可以很简单的在同一个目录下处理多个问题，而且对每个问题都可以使用x,y,z这样的变量名。 七 从文件中读取数据 7.1 函数read.table() 该函数可以直接将文件中完整的数据帧读入。...当c是一个因子时，这个命令也就是对c的每个水平生成a对b的散点图。
i 和 j 之间的相对变化进行积分，以获得相对位姿运动约束： IMU预积分因子使系统能够在几何特征不足且 LiDAR 因子可能不足的环境中保持因子图的良好约束。...首先通过基于 IMU 动力学的运动预测将点转换为 IMU 帧来纠正由传感器运动引起的点云失真。然后我们使用预先计算的相邻点计算每个点的协方差。在点的偏移矫正完成之后，按照下图构建因子图。...关键帧是一组经过选择的帧，它们在空间上分布良好，同时与最新帧有足够的重叠 为了管理关键帧，我们将两个帧 Pi 和 Pj 之间的重叠率定义为 Pi 中落在 Pj 体素内的点的分数。...，以使里程计估计对快速传感器运动具有鲁棒性，另外在连续帧之间还需要创建一个 IMU 预积分因子，以在无特征环境中保持稳健性 6、局部建图 一旦从里程计边缘化一个帧，它就会作为传感器状态的初始估计被送到局部建图模块...在每个重叠率超过一个小阈值的子图对之间创建一个匹配成本因子。因此会有一个非常密集的因子图。每个子图不仅与图上的相邻子图对齐，而且与每个重新访问的子图对齐，这会产生隐式闭环。
slice: slice 是 FFmpeg 中使用的一个内部结构，在 codec、filter 中常有涉及，通常指图像中一片连续的行，表示将一帧图像分成多个片段。...)，水平子采样因子指在水平方向上每多少个像素采样出一个色度样本(亮度样本不进行下采样，所以采样因子总是 1)。...有 1280 个 Y 样本，占用 1280 个字节，stride 值是 1280；在 U plane 的一行数据中，有 640 个 U 样本，占用 640 个字节，stride 值是 640；在 V plane...的一行数据中，有 640 个样本，占用 640 个字节，stride 值是 640。...在使用 scale 滤镜时，可以将 nb_slices 选项参数设置为大于 1，以观察将一帧图像划分为多个 slice 情况。
当我们将一个主题的数据拆分为多个流时，我们将所有这些较小的流称为该主题的“分区”。 此图描述了分区的概念，其中单个主题有 4 个分区，并且所有分区都包含一组不同的数据。...由于消息总是发送到同一个分区，我们将保持消息的顺序。 如果同一个分区在同一个组中有多个消费者，这将是不可能的。...如果您在不同组中的不同消费者中读取相同的分区，那么对于每个消费者组，消息最终也会按顺序排列。 所以对于 3 个分区，你最多可以有 3 个消费者，如果你有 4 个消费者，一个消费者将闲置。...在集群中，分区根据主题的复制因子被复制到多个broker上以具有故障转移能力。 我的意思是，对于一个复制因子为 3 的主题，该主题的每个分区将存在于 3 个不同的broker上。...可以配置分区分配策略 Range：Consumer获取连续的partitions 循环法：循环往分区写数据 Sticky：重新平衡保持大部分分配不变同时创建最小影响 Cooperative sticky
因子处理方式、调仓周期的改变会对测试结果造成一定影响 在本文测试的技术因子中，大部分选股效果较好的因子在做行业及市值中性处理时IC_IR值较高，说明剔除了行业、市值这两个最重要的风险因素后因子效果得到了普遍提升...之后的第三至第六篇报告中均沿用第二篇报告的测试方法。在第七篇报告中，由于资金流向因子适于更短持仓周期，我们将月调仓改为10日调仓，其余测试细节保持不动。...单因子测试方法简介 回归法 回归法是一种最常用的测试因子有效性的方法，具体做法是将第 T+1 期的因子暴露度向量与期的股票收益向量进行线性回归，所得到的回归系数即为因子在期的因子收益率，同时还能得到该因子收益率在本期回归中的显著度水平...我们将所有个股按截面因子值排序，选前j只股票等权配置构建投资组合，交易成本、调仓周期等设置均与分层测试相仿，在T=20时对每个可能的j取值均能生成20个不同的回测轨道，我们取这20个回测轨道中的年化收益率最大值...我们将所有个股按截面因子值排序，选前j只股票等权配置构建投资组合，交易成本、调仓周期等设置均与分层测试相仿，在T=20时对每个可能的j取值均能生成20个不同的回测轨道，我们取这20个回测轨道中的年化收益率最大值
Pandas 的数据结构在每个维度上都有可读性强的标签，比起 NumPy 的数据结构涵盖了更多信息。...---- HOW WELL 比如在讲拆分-应用-结合 (split-apply-combine) 时，我会先从数据帧上的 sum() 或 mean() 函数引出无条件聚合，但通常希望有条件地在某些标签或索引上进行聚合...这时数据会根据某些规则分组 (split)，然后应用 (apply) 同样的函数在每个组，最后结合 (combine) 成整体。...这波操作称被 Hadley Wickham 称之为拆分-应用-结合，具体而言，该过程有三步： 在 split 步骤：将数据帧按照指定的“键”分组 在 apply 步骤：在各组上平行执行四类操作： 整合型...agg() 函数 转换型 transform() 函数 筛选型 filter() 函数 通用型 apply() 函数 在 combine 步骤：操作之后的每个数据帧自动合并成一个总体数据帧 一图胜千言
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