本文将介绍如何使用Java来构建PivotTable以及实现数据透视分析，并将其导出为PDF。...创建数据透视表并导出为PDF 创建步骤： 创建工作簿(workbook)，工作表(worksheet)。 设置数据：在指定位置设置数据区域。...设置PivotTable选项：设置PivotTable的样式、格式、数据计算方式等选项。 生成PivotTable报表：使用API接口，将创建好的PivotTable导出为PDF文件。...workbook.save("CreatePivotTable.pdf", SaveFileFormat.Pdf); 总结 数据透视分析的优势： 快速洞察数据：PivotTable利用数据透视分析的功能...可以根据实际需求选择不同的字段、排序方式、统计方法等，以满足特定的数据分析要求。 可视化和易于理解：通过将数据以交互式和可视化的方式展示在PivotTable中，我们可以更直观地理解数据的含义和关系。
文章目录 循环冗余码CRC 多帧滑动窗口 连续ARQ协议 后退N帧协议GBN 选择重传协议SR CSMA/CA---针对无线局域网 处理隐蔽站问题RTS，CTS 循环冗余码CRC /**...总线传播时延x数据传输速率x2 避免碰撞 802.11标准定义了无线网的CSMA/CA协议。...局域网不使用碰撞检测，一旦开始发送就会完整发送，但是碰撞存在的时候，仍然发送整个数据帧，会严重降低网络的效率，因此要采用碰撞避免技术降低碰撞的可能性。...站点每通过无线网络发送完一帧，就要等待确认帧后再发下一帧。 发送之前，完成侦听要有一个时间间隔，IFS帧间间隔。 InterFrame Space 任何站要发送数据帧，都要经过一个间隔。...源站在发送数据帧之前要广播一个很短的请求发送控制帧（RTS）该帧包含有本次通信所需维持的时间，能够被其范围内包括AP在内的站点听到。
Oracle提供了删除数据库的指令：drop database。...需要数据库处于mount状态，然后alter system enable restricted session;，网上有帖子说还需要exclusive，由于我是VM装的，用户只有我一个，所以不用可以。...water mark = 2 Fri Jul 25 19:09:26 2014 Instance shutdown complete 到oradata路径下看已经没有任何文件了，那么认为这个数据库已经被删除...但再次执行dbca，企图创建相同实例的库时报错： ? 虽然和bisal实例关联的数据文件、日志文件等已经物理删除了，但和这实例相关的配置文件没有删除，因此不能再次创建相同实例的库。...再次执行dbca，就可以创建相同实例名称的数据库了。
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。...语法 要创建一个空的数据帧并向其追加行和列，您需要遵循以下语法 - # syntax for creating an empty dataframe df = pd.DataFrame() # syntax...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...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。
/2203.17276.pdf 标题：Bringing Old Films Back to Life 先看效果： 摘要： 本文提出了一个基于学习的框架，即循环transformer网络 (RTN)，...此外，对比当前帧的表示和隐藏的知识，可以以无监督的方式推断划痕位置，并且这种缺陷定位很好地推广到了现实世界的退化。...对合成数据集和真实世界老电影的实验证明了所提出的 RTN 相对于现有解决方案的显着优势。此外，相同的框架可以有效地将颜色从关键帧传播到整个视频，最终产生引人注目的修复电影。...具体来说，提出了一个双向循环网络（图 2），它聚合了相邻帧之间的场景知识，有效地减少了电影闪烁。循环模块的隐藏状态嵌入了场景内容的表示。...其次，隐藏知识的显式维护确保了帧的恢复在很长一段时间内是时间一致的。更重要的是，结构化缺陷可以以无监督的方式定位，因为这些区域在当前帧的表示和隐藏状态之间显示出更大的差异。
论文地址： http://arxiv.org/pdf/1807.08271v1.pdf 代码： https://github.com/dangut/rgbid-slam 来源： 萨拉戈萨大学 论文名称：...本文提出的方法是一种稠密直接SLAM方法，其主要特点是在稠密对准或关键帧融合的例程中，对深度地图进行逆深度参数化处理。该系统由并行工作的2个CPU线程组成，共享GPU稠密对准和关键帧融合例程的使用。...第一个线程是一个以帧速率运行的前端，它处理从RGB-D传感器传入的每一帧，计算增量里程计，并将其集成到一个关键帧中，关键帧按照covisibility-based策略定期更改。...第二个线程是后端，它从前端接收关键帧。根据关键帧的结构对它们进行分段，使用词集对它们进行描述，试图找到前面关键帧的潜在循环闭包，在这种情况下执行位置图优化来纠正轨迹。...因此，在本文中，还提出了一个详细的校准方法，以计算特定RGB-D摄像机的定制校准。将本文方法在TUM RGB-D基准数据集上进行试验，结果显示性能SOTA！ 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ?
本文将局部窗口方法与循环方法相结合，在REDS4数据集上超越了BasicVSR++实现了SOTA，代码已开源！....pdf 项目链接：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN 01 看点 VSR任务的关键是充分利用帧间的互补信息来进行重构。...，以充分利用前一阶段的特征信息 02 方法 Overview PP-MSVSR结构如下图所示，该网络结合了滑动窗口VSR和循环VSR的思想，并使用多阶段策略执行恢复任务。...局部融合模块 受滑动窗口思想的启发，本文在一阶段设计了一个局部融合模块LFM以加强特征传播中的跨帧特征融合。...先前的掩模和偏移量用于预对齐特征： 其中表示变形卷积，然后对预对齐特征与参考帧特征叠加进行卷积输出掩膜和偏移量： 然后将上述对应的参数相加进行对齐： 然后合并对齐的特征以重建恢复的图像。
由于图像模糊、遮挡或不寻常的目标姿态，使用视频数据进行目标识别比使用静止图像更具挑战性。因为目标的外观可能在某些帧中恶化，通常使用其他帧的特征或检测来增强预测效果。...解决这一问题的方法有很多: 如动态规划、跟踪、循环神经网络、有/无光流的特征聚合以跨帧传播高层特征。有些方法采用稀疏方式进行检测或特征聚合，从而大大提高推理速度。...该模型将快速的单图像目标检测和卷积 LSTM 层结合起来，创建了一个交织的循环卷积结构。.../1903.10172.pdf 该模型包含两个不同速度和识别能力的特征提取器，分别运行在不同的帧上。...DFF 只在稀疏关键帧上运行昂贵的卷积子网，并通过流场将其深度特征图传播到其他帧。pipeline 函数是 n 帧的循环。第一帧叫做关键帧。这是使用目标检测器检测的帧。
在创建设备对象之前，OpenNI::initialize()函数必须已经被调用，使得API能够获得系统中的设备驱动。 VideoStream 视频流是来自特定数据源的帧的顺序流。...VideoStream 对象封装了设备上的一个单独的视频流，VideoStream 对象创建之后，可以用来启动设备上的数据流和从设备上读取数据帧。...VideoStream类是OpenNI中获取数据的核心, VideoStream类提供了手动以循环方式读取数据的能力以及提供了以事件驱动方式获取数据的事件类及监听器类的定义。...创建流时，我们需要 一个指向合法的已初始化设备（该设备需支持待创建的流类型）的指针作为参数。同一个传感器上可以创建多个视频流，这对当一个应用的多个模块都需要单独读取帧数据时很有用。...输出的数据中包含单个帧（Color、IR或者Depth）以及对应的元数据。 一个VideoFrameRef类的对象并不是真正持有帧中的数据，而只是帧的引用。
光流方法以两个连续帧和作为输入，其中一个是目标帧，另一个是相邻帧。然后，该方法通过以下公式计算从帧到的光流： 其中和分别代表水平和垂直分量，ME(·)为计算光流的函数，θ为所需参数。...RBPN 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1903.10128.pdf 受反投影算法的启发，提出了循环反投影网络（RBPN），其结构如下图所示。 ?...投影是重复使用的，直到处理完所有相邻帧，这是“循环反投影网络”一词的原因。 ? RBPN采用DBPN作为单图超分网络，ResNet和反卷积作为多图超分网络。...EDVR使用NTIRE19挑战中提出的真实动态场景（REDS）数据集作为训练集。数据集由300个分辨率为720×1280的视频序列组成，每个视频有100帧。...循环卷积神经网络 RCNN在自然语言、视频、音频等序列数据处理的建模中具有很强的时间依赖性。因此可以使用在视频超分领域中。但是本文没有介绍性能很好的RSDN、RRN等网络，故此处不再做阐述。
/2006.11161.pdf 代码：https://github.com/amanchadha/iSeeBetter 看点 CNN在大尺度上的超分往往缺乏精细的细节纹理，生成性对抗网络能够缓解这个问题...为此，本文提出了一种基于GAN的时空视频超分方法——iSeeBetter，亮点如下：结合了SR中的SOTA技术： 使用循环反投影网络(RBPN)的作为其生成器，从当前帧和相邻帧中提取时空信息。...在每个投影中，RBPN观察LR中丢失的细节，并从相邻帧中提取残差特征来恢复细节。RBPN利用循环编解码机制来融合从SISR和MISR中提取的细节，并通过反投影将它们合并到SR帧中。...一旦合成了SR帧，它就被到鉴别器中以验证其“真实性”，鉴别器采用SRGAN的鉴别器，结构如下图所示。 ? 损失 生成的SR图像的感知质量取决于损失函数的选择。...鉴别器的总损失如下： 实验 数据集 为了使iSebetter更加健壮，并使其能够处理真实世界的视频，作者从YouTube收集了额外的数据，将数据集扩充到大约170000个片段，训练/验证/测试分别为其中的
该研究首次提出了一种对抗和循环训练方法，以监督空间高频细节和时间关系。在没有真值动态的情况下，时空对抗损失和循环结构可使该模型生成照片级真实度的细节，同时使帧与帧之间的生成结构保持连贯。...该研究的核心贡献包括： 提出首个时空判别器，以获得逼真和连贯的视频超分辨率； 提出新型 Ping-Pong 损失，以解决循环伪影； 从空间细节和时间连贯度方面进行详细的评估； 提出新型评估指标，基于动态估计和感知距离来量化时间连贯度...论文链接：https://arxiv.org/pdf/1811.09393.pdf 摘要：对抗训练在单图像超分辨率任务中非常成功，因为它可以获得逼真、高度细致的输出结果。...模型方法 该研究提出的 VSR 架构包含三个组件：循环生成器、流估计网络和时空判别器。生成器 G 基于低分辨率输入循环地生成高分辨率视频帧。...流估计网络 F 学习帧与帧之间的动态补偿，以帮助生成器和时空判别器 D_s,t。 训练过程中，生成器和流估计器一起训练，以欺骗时空判别器 D_s,t。
论文：https://arxiv.org/pdf/2103.15683.pdf 单位：武汉大学、哈尔滨工业大学、武汉工程大学 译者言： 本文可以看做是PFNL（同一作者）的续作。...虽然模型在Vid4上最高可以达到28.41dB，但是训练数据集与大众不同，虽然作者最后也在Vimeo-90K中进行了实验，但是并没有给出在Vid4等测试集上的测试结果，具体数据还得等代码开源后进行额外测试...看点 滑动窗口方法(a)只能通过增加窗口大小来获得更多的相邻LR帧，而忽略了先前估计的SR输出。循环(b)和混合(c)框架只利用了以前的隐藏状态，不能利用后续帧来帮助恢复。 ?...在网络的末端，来自这3个通道的特征被卷积层处理以获得隐藏状态。最后将放大到，和来自的SR帧相加以重构最终的SR输出。 其中，上采样模块由2个卷积层组成，每个卷积层后跟一个sub-pixel卷积操作。...量化评估 作者在MM522数据集上重新实现这些VSR方法，在Vid4上的量化评估： ? 使用Vimeo-90K数据集进行训练，然后在Vimeo-90K-T上的测试量化评估，低于BasicVSR： ?
提出了一种新的残差循环网络（RRN），利用残差稳定RNN的训练，同时提高超分辨率性能，在三个基准测试集上均达到了SOTA。 ?...模型以2T+1个连续帧为输入，首先先在通道维度串联，然后通过一批残差块，输出shape大小为H×W×Cr^2^的残差特征图，通过depth-to-space上采样四倍得到残差图像R~t~^↑^，和双三次上采样的中心帧相加...为了解决这一问题，本文提出了一种新的循环网络（RRN），它的内部采用残差块（一个卷积层、一个ReLU层和另一个卷积层组成）。...使用Vimeo-90k作为训练集，对数据集进行BD降质以及crop为64×64的预处理。 量化评估与消融实验作者考虑了两个网络深度不同的模型进行建模。S代表5个堆叠的模块，L则代表10个。...论文：https://arxiv.org/pdf/2008.05765.pdf 代码：https://github.com/junpan19/RRN END
作者单位：快手、大连理工、港理工、北大、鹏城实验室 论文：https://arxiv.org/pdf/2204.07114.pdf 笔者言： 之前的循环VSR方法大多将相邻帧参考帧以及前一时刻的SR输出作为输入...不同时间步的差异被存储，以便将来自更远时间的信息传播到当前帧进行细化。 ▊ 方法 Overview 显式时间差分建模（ETDM）以单向循环的方式进行。...对二值化的时间差分图应用3×3大小的中值滤波器，并通过一组形态学操作对结果进行进一步处理，以获得LV区域的差分掩模，HV区域的差分掩膜被计算为，相邻帧的LV与HV区域被计算为： 由于自然图像的平滑度...LR空间中的时间建模这里以t时刻的LV区域分支为例。LV区域分支的输入为掩膜帧和前一步长的隐藏状态，叠加起来由一个卷积层和几个残差块进一步处理。...通过这种方式，循环单元能够从随时间变化和运动较小的区域中收集补充信息。HV区域的分支以类似的方式设计，但所有卷积层都配备了参数为2的扩张率，以处理具有更大感受野的大运动。
不仅可以避免在CPU和GPU之间传输数据以节省时间，如果使用JAX原语来编写环境程序，还可以使用JAX强大的vmap函数来立即创建环境的矢量化版本。...比如说，通过元学习获得Cartpole-v1上 PPO智能体的价值损失函数；在外部循环中，采样这个神经网络的参数(元参数) ，在内部循环中，从头开始训练强化学习智能体，并使用这些元参数对值损失函数进行训练...然而，试图以最小先验结构发现强化学习算法的黑盒方法迄今为止还没有优于现有的手工算法。...论文链接：https://arxiv.org/pdf/2205.01447.pdf 为了解决这些问题，研究人员提出了无模型对手形成算法(M-FOS)。...Adversarial Cheap Talk 强化学习中的对抗性攻击(RL)通常假定受害者对参数、环境或数据的访问具有高权限。
具体而言，研究者首先使用 T2I 模块创建一个 1024×1024 的图像，封装所描述的场景。...现有的多模态大模型在处理视频内容时，通常将视频帧转化为一系列的视觉 token，并与语言 token 结合以生成文本。...MagicAnimate 将整个视频分解为重叠的片段，并简单地对重叠帧的预测进行平均。最后，研究者还引入图像 - 视频联合训练策略，以进一步增强参考图像保留能力和单帧保真度。....pdf 这篇论文的核心创新是在预训练的扩散模型中引入可学习的嵌入（元提示）以提取感知特征，不依赖额外的多模态模型来生成图像标题，也不使用数据集中的类别标签。...此外，研究者还设计了一种循环细化训练策略，充分利用扩散模型的特性，从而获得更强的视觉特征。 「中文版 Sora」诞生之前 还有多远的路要走？
单位：苏黎世联邦理工、鲁汶大学、维尔兹堡大学 论文：https://arxiv.org/pdf/2202.01731v1.pdf 编者言：不同于现阶段VSR的两大热点研究方向：真实世界/盲VSR、...这存在两个挑战：未来帧的信息不可用、设计高效且有效的帧对齐和融合模块。本文提出了一种基于可变形注意金字塔（DAP）的循环VSR结构。 DAP将来自循环状态的信息对齐并整合到当前帧预测中。...本文的递归算法重点强调快速运行时结合隐藏状态下信息的更新与提取来处理帧之间的对齐。...多级编码器 视频中的存在快速运动，本文设计了一个多级编码器以获得多分辨率的特征。由于不同分辨率帧上有不同的空间视图，这可以捕捉不同范围的运动。...在偏移量预测网络中使用7×7的内核，以确保在大感受野下进行密集计算，计算如下： 隐藏状态融合 最终，顶层偏移量用于在t时刻融合显著的隐藏状态特征，另一个可变性注意块计算出，如下所示： 此外在运行时的所有阶段对内部张量进行分组采样
4、CVPR 2018 论文概述：有损压缩视频的多帧质量增强方法 CVPR 2018论文《Multi Frame Quality Enhancement for Compressed Video》提出针对有损压缩视频的多帧质量增强方法...7、独立循环神经网络（IndRNN）：打造更长更深的RNN 电子科技大学和澳大利亚伍伦贡大学的研究者合作发表论文，介绍了他们创造的独立循环神经网络（IndRNN），这种新型RNN能有效解决网络收敛时的梯度爆炸和消失问题...论文链接 https://arxiv.org/pdf/1711.08565.pdf 代码链接 https://github.com/JoinWei-PKU/PTGAN 数据集链接 http://www.pkuvmc.com...from Static Images for Action Recognition CVPR 2018 Oral,用 u-net 训练一个模型：输入是一个静态的帧，输出的预测的五帧光流信息，模型在...，这里设计的模型以 semantic layout 输入，输出真实的相片般的图片。
/2210.08229.pdf 本工作是由上海交通大学宋利教授带领的 Medialab 实验室与华为诺亚实验室合作产出，并被 ECCV2022 录用。...然后根据运动矢量扭曲参考帧以获得预测的当前帧。预测的当前帧与真实当前帧之间的差异计算为残差。运动矢量和残差是编码在视频流中，运动矢量提供视频帧的运动线索，残差表示帧之间的运动补偿差异。...在本文中，我们用运动矢量扭曲上一帧的高分辨率信息来与当前帧对齐。与 H.264 中使用的插值滤波器不同，如果运动矢量不是整数，本文利用双线性插值滤波器以提高效率。...实验结果 论文采用 REDS 数据集进行训练，在 REDS4 和 Vid 数据集上进行测试。所有帧首先由标准差为 1.5 的高斯核平滑并下采样为原来的 1/4。...在实验中，我们将 CRF 值设置为 18、23 和 28，并使用 FFmpeg 编码器对数据集进行编码。
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