True表示按连结主键(on 对应的列名）进行升序排列。 【例】创建两个不同的数据帧,并使用merge()对其执行合并操作。 关键技术：merge()函数 首先创建两个DataFrame对象。...关键技术:使用’ id’键合并两个数据帧，并使用merge()对其执行合并操作。...代码和输出结果如下所示: (2）使用多个键合并两个数据帧： 关键技术:使用’ id’键及’subject_id’键合并两个数据帧,并使用merge()对其执行合并操作。...代码如下: 2.使用join()方法合并数据集 join()是最常用的函数之一, join()方法用于将序列中的元素以指定的字符连接生成一个新的字符串。...【例】对于存储在本地的销售数据集"sales.csv" ,使用Python将两个数据表切片数据进行合并 关键技术:注意未选择数据的属性用NaN填充。
“该论文的共同作者写道。“虽然这种极其节省劳动力的能力仍然超出目前最先进的水平，但计算机视觉和机器学习技术的进步正在使这个目标的实现越来越接近。”...图1：视频生成模型示意图 图像解码器将来自目标视频的帧映射到潜在空间，潜在表示生成器学习对包含在输入帧中的信息进行合并。最后，视频生成器将潜在表示解码为视频中的帧。...图2：模型生成的视频帧序列图，对于每个数据集上方的图表示模型生成的序列，下方为原视频，其中首帧和尾帧用于生成模型的采样。...每个样本总共包含16帧，其中的14帧由AI系统负责生成。 研究人员为每对视频帧运行100次模型，并对每个模型变量和数据集重复10次，在英伟达Tesla V100显卡平台上的训练时间约为5天。...结果如下表所示： 表1：我们报告了完整模型和两个基线的平均FVD，对每个模型和数据集重复10次，每次运行100个epoch，表中FVD值越低，表示对应生成视频的质量越高。
② 选择搜索流程 step0：生成区域集R step1：计算区域集R里每个相邻区域的相似度S={s1, s2,…} step2：找出相似度最高的两个区域，将其合并为新集，添加进R step3：从S中移除所有与...step2中有关的子集 step4：计算新集与所有子集的相似度 step5：跳至step2，直至S为空 ③ 选择搜索优点 计算效率优于滑窗法 由于采用子区域合并策略，所以可以包含各种大小的疑似物体框 合并区域相似的指标多样性...前向差别帧（P-Frame） 当前帧与前一个I-Frame或前一个P-Frame之间的差别，可以理解为与前一帧的数据偏移值 P-Frame没有完整数据画面，只有与前一帧的差别信息，解码时需要从前一帧获取数据...双向差别帧（B-Frame） 记录本帧与前一帧、后一帧的差别 解码时需要获取前一帧、后一帧的数据 压缩后的视频体积小，但编解码计算较慢 2....PASCAL VOC VOC数据集是目标检测经常用的一个数据集，自2005年起每年举办一次比赛，最开始只有4类，到2007年扩充为20个类，共有两个常用的版本：2007和2012。
我们首先创建一个空的数据帧，其索引跨越四个日历年（我们使用pd.date_range）。...然后，我们创建一个新的 DataFrame，在其中存储生成的时间序列。此数据帧将用于比较使用不同特征工程方法的模型性能。...我们的模拟数据包含四年的观察结果。我们将使用生成的前 3 年的数据作为训练集，并将在第4年进行评估。我们将使用平均绝对误差 （MAE） 作为评估指标。...想象一下，我们正在处理购买者的数据。当我们纳入观察到的购买者消费月份的信息时，如果连续两个月之间存在更强的联系，是有道理的。按照这个逻辑，12月和1月之间以及1月和2月之间的联系很强。...用于为 径向基函数（RBF）编制索引的列。我们这里采用的列是，该观测值来自一年中的哪一天。 输入范围 – 我们这里，范围是从1到365。 如何处理数据帧的其余列，我们将使用这些数据帧来拟合估计器。"
为了提取这些标题以创建新变量，我们需要在训练集和测试集上执行相同的操作，以便这些功能可用于增长我们的决策树，并对看不见的测试数据进行预测。在两个数据集上同时执行相同过程的简单方法是合并它们。...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。...我们已根据原始列车和测试集的大小隔离了组合数据集的某些行范围。之后的逗号后面没有数字表示我们想要使用此子集获取所有列并将其存储到指定的数据帧。...上次默认的复杂性非常好，所以让我们用香草控件生成一棵树，看看它能做什么： ? 有趣的是，我们的新变量基本上管理着我们的树。这是我上次没有提到的决策树的另一个缺点：它们偏向于支持多层次的因素。...但除此之外，您应该知道如何从决策树创建提交，所以让我们看看它是如何执行的！ ? 通过从我们已经拥有的东西中榨取更多的价值。这只是您可以在此数据集中找到的示例。 继续尝试创建更多工程变量！
比赛分为初赛和复赛两个阶段： 初赛阶段提供百万量级的无标注数据和十万量级的有标注数据用于训练；- 复赛阶段训练数据和初赛相同，主要区别是初赛阶段只提供视频抽帧特征，而复赛阶段提供视频抽帧原始图像。...数据 比赛分为初赛和复赛两个阶段：初赛阶段提供百万量级的无标注数据和十万量级的有标注数据用于训练；复赛阶段训练数据和初赛相同，主要区别是初赛阶段只提供视频抽帧特征，而复赛阶段提供视频抽帧原始图像...视频的OCR识别 该字段为一个列表，记录了不同时刻的OCR识别结果。相邻帧的重复识别已被去除。最多提供前32秒的OCR结果。可能存在空值。...csv文件的行数应与测试集的样本数量相同。视频 id 顺序可以不同。 官方baseline代码中 inference.py 有生成提交文件的样例。...剩下的就是调学习率和epoch了。 思考：这是目前比较直接的一个方案，也没做其他框架的尝试。不过文本只是简单的暴力拼接，我相信应该还有更好的模型框架来处理不同的文本。
它将分为以下几点: 1、在Pandas数据流中生成数据。 2、数据帧内的数据检索/操作。...请注意，所有内容都以字符串/文本的形式返回。第一个参数是条目数，第二个参数是为其生成假数据的字段/属性。...2 数据帧操作 在本节中，我将展示一些关于Pandas数据帧的常见问题的提示。 注意：有些方法不直接修改数据帧，而是返回所需的数据帧。...填充列缺少的值： 与大多数数据集一样，必须期望大量的空值，这有时会令人恼火。...我想将“MCQ”用于任何空的“tags”值，将“N”用于任何空的“difficulty”值。
以类似的方式，VideoCC [48] 利用图像-文本数据集为音频视觉检索的视频自动分配字幕，但受到有限图像字幕数据集来源的限制。...给定一个由帧组成的 未标注 训练视频，作者从视频中选取帧（），并使用个图像字幕生成器提取字幕，形成一个初始标签集，其中。然后作者为每帧获得个文本描述，每个视频总共得到个标签。...这两个编码器都是基于Transformer的[69]，操作嵌入维数为 d=512 。 作者将帧大小调整为224×224分辨率后输入到模型中。...额外的优势是获得单一模型，而不是多个特定于数据集的模型。如果提供足够的计算资源，未来的工作可以尝试包含更大规模的数据集。...为了尝试融合时序信息，作者初步分析了使用文本摘要技术对字幕序列进行处理，但并没有得到一致的改进（见附录B）。作者实验的另一个局限性是在目标数据集的训练集中对视频进行训练。
图形表示的df：- 导入库并检索程序中使用的文件后，我将这三个文件用 Pandas 读入程序，并将它们命名为train、test和submit：- 然后我分析了目标，发现我正在处理一个回归问题...然后我从训练数据中将其删除：- 此时，train和test大小相同，所以我添加了test到train，并把他们合并成一个df: 然后我从combi中删除了id列，因为它不需要执行预测： 现在我通过将每个数据点转换为...y变量由之前定义的目标组成。X变量由combi数据帧到数据帧的长度train组成。...这样做的原因是，在100列数据上进行训练在计算上是很费力的，因为系统中存在潜在的噪声，以及可以删除的大量冗余数据 一旦数据集的特性被裁剪为10个最好的列，sklearn的train_test_split...函数将数据集分割为训练集和验证集:- 现在是选择模型的时候了，在这个例子中，我决定使用sklearn的线性回归进行第一个尝试，训练和拟合数据到这个模型:- 然后在验证集上预测:- 一旦对验证集进行了预测
通过构造良好的可视化和描述性统计来研究数据，是了解你正在处理的数据并根据你的观察制定假设的绝佳方法。...数据驱动方法的好处 标准化测试程序多年来一直是一个有争议的话题, 已经为众人所知。通过初步研究，我很快发现了 SAT 和 ACT 考试中一些明显的问题。...我将以 2018 年 ACT 数据为例: ? 在预览了其他数据的前五行之后，我们推断可能存在一个问题，即各个州的数据集是如何存入的。...我的方法如下图展示: ? 函数 compare_values() 从两个不同的数据帧中获取一列，临时存储这些值，并显示仅出现在其中一个数据集中的任何值。...最后，我们可以合并数据。我没有一次合并所有四个数据帧，而是按年一次合并两个数据帧，并确认每次合并都没有出现错误。下面是每次合并的代码: ? 2017 SAT 与 ACT 合并的数据集 ?
一方面，利用时间（temporal）生成网络，预估视频序列中每个帧的SMPL人体模型参数。...将生成器生成的样本，和取自AMASS的样本作为鉴别器的输入，训练其辨别真实动作和“伪”动作。 AMASS是一个大型开源3D运动捕捉数据集，包含40个小时的运动数据，344个主题，超过11000个动作。...△表1：在3DPW、MPI-INF-3DHP、H36M三个数据集上，各个最先进方法的结果比较 研究人员在这个三个数据集上，将VIBE和其他最先进的，基于帧和时间的模型做了性能比较。...可以不难看出，VIBE在3DPW和MPI-INF-3DHP这两个数据集上的表现是比较好的，性能上超越了其他模型。 在H36M数据集上，也得到相对接近于目前最优值的结果。...△表2：运动鉴别器DM的消融实验 还尝试了几种自注意力的配置，将VIBE方法与静态合并方法进行了比较，结果如表3所示。 ?
对于含有多个不同 Shader 和 Material 的物体，渲染的过程比较耗时，因为会产生多个 Batches。每次对物体的材质或者贴图进行修改，都会影响 Batches 里数据集的构成。...例如红米手机 CPU 为 1.5Hz, 假设分出 20% 资源供渲染，希望游戏跑到 30 帧 。那么能抗多少 DrawCall ? 25k * 1.5 * 0.2 / 30 = 250。...总体上讲所以希望批次渲染的元素要有相同的材质。通常两个材质如果只有贴图不同，可以将贴图合并到一张大图中，这就是所谓的和图。...---- ---- Static Batches 场景中不能移动的物件可以使用静态合并，它不受顶点数的限制，可以大幅较少 DrawCall。 但为了将元素合并到一个大模型中，这项技术需要额外的内存。...之前说过，对一个物体进行渲染，会生成相应的 Draw call,处理一个 Draw Call 的时间是由它上边的 Tris 和 Certs 数目决定。尽可能得合并物体，会很大程度的提高性能。
② 选择搜索流程 step0：生成区域集R step1：计算区域集R里每个相邻区域的相似度S={s1, s2,…} step2：找出相似度最高的两个区域，将其合并为新集，添加进R step3：从S中移除所有与...step2中有关的子集 step4：计算新集与所有子集的相似度 step5：跳至step2，直至S为空 ③ 选择搜索优点 计算效率优于滑窗法 由于采用子区域合并策略，所以可以包含各种大小的疑似物体框...前向差别帧（P-Frame） 当前帧与前一个I-Frame或前一个P-Frame之间的差别，可以理解为与前一帧的数据偏移值 P-Frame没有完整数据画面，只有与前一帧的差别信息，解码时需要从前一帧获取数据...双向差别帧（B-Frame） 记录本帧与前一帧、后一帧的差别 解码时需要获取前一帧、后一帧的数据 压缩后的视频体积小，但编解码计算较慢 2....PASCAL VOC VOC数据集是目标检测经常用的一个数据集，自2005年起每年举办一次比赛，最开始只有4类，到2007年扩充为20个类，共有两个常用的版本：2007和2012。
实际上，直播背后是这样一种挑战——让AI实时理解视频中正在发生什么，以及预测未来会发生什么。 而游戏是最好的训练场之一。因为在游戏环境中，可以生成大量的训练数据，既容易又便宜。...但还有一个要注意的小问题，不同画面上的血槽可能看起来不太一样，他可能是空的，也可能是满的，还有一些其他的视觉差异，比如说上面出现的数字。 ?...我们在一个小程序中运行图像匹配h器时，能以每秒60次的频率提取输入视频的帧，然后标记出角色和位置。这样，就能很快生成大量的训练数据。...我先尝试了用Inception v3模型进行迁移学习，来训练YOLO网络。网络在亚马逊AWS云p2.xlarge机器上，用每一类英雄1000张图的训练数据集训练48小时。...现在速度虽然不慢了，但想要达到每秒60帧的标准，必须使用多个GPU交错输出。 接下来，还想尝试不同的网络，不同类型的游戏。关键的是，想找到一个真实世界的案例，可以围绕直播视频用AI搭建一个产品。
我哪吒是靠颜值收获的这么一大波粉丝吗 除了颠覆的人物设置，全新的故事设定，为观众带来惊喜之外，精致的视觉效果，更是《哪吒》如此炸裂的关键。...整个过程分为两个阶段，第一阶段将草图渲染为粗略的彩色图画。为完善画面，第二阶段会识别其错误并进行细化，以获得最终结果。...GitHub 上的操作指南 解放动画师：神经网络自动补帧 动画电影的制作中，有关键帧和中间帧之分，中间帧是串在两个关键帧之间的画面，起到衔接和让画面流畅的作用，但其制作却是动画中耗时严重的过程。...通过将图像解码，除了将输入视频信息解码，还将目标视频的信息映射到潜在空间。而潜在表示生成器将两种信息合并，最后由视频生成器解码达到预测的中间帧。...使用 Kinetics 数据集从静态图像创建出的视频 在他们的研究中，一些视频的生产效果喜人，但也有一些复杂的视频，出现了奇怪的画面，仍待改进。
加载到 Pandas 数据帧之前，数据可能有多种形式，但通常需要是以行和列组成的数据集。...因此，当你没有定义索引时，Pandas 会像这样为你生成一个。 现在看数据集，你能看到连接其他列的列吗？ Day列适合这个东西！...由于我们将在这里生成 50 个数据帧，我们宁愿把它们全部合并成一个。 为此，我们可以使用前面教程中学到的.join。...那么，当两个通常高度相关的州开始出现不一致的时候，我们可以考虑出售正在上升的州的房地产，并购买正在下降的州的房地产作为一种市场中性策略，其中我们仅仅从差距中获益，而不是做一些预测未来的尝试。...我认为我们最好坚持使用月度数据，但重新采样绝对值得在任何 Pandas 教程中涵盖。现在，你可能想知道，为什么我们为重采样创建了一个新的数据帧，而不是将其添加到现有的数据帧中。
软件编码器（例如ffmpeg的Android端口）提供了多种受支持的编解码器和容器，并具有执行编辑操作（合并/拆分视频，合并/解复用轨道，修改帧等）的功能。但是，它们可能会消耗大量电池和CPU。...使用硬件编码器将提供实时帧速率并降低电池消耗，这是移动设备用户体验的两个重要考虑因素。在格式兼容性方面，我们认为存在一定的风险，但风险很低。...创建编解码器实例后，必须为其配置一组参数，例如分辨率，比特率，帧速率等。如果不支持所需的参数（例如，如果我们尝试解码4K视频，则配置可能会失败）在不支持4K分辨率的硬件上）。...例如，视频解码器将采用H.264编码的视频帧并将其解码为像素，而音频解码器会将压缩的AAC音频帧解码为未压缩的PCM帧。然后，编码器使用已解码的帧，以生成所需目标格式的编码帧。...这种情况的一个很好的例子是在不修改帧内容的情况下改变了压缩比特率（例如，在不将立体声通道合并为单声道的情况下重新压缩音频）。
我在上面做了一些总结，但你可以详细研究它。它从整体角度描述了推荐系统，特别是从谷歌的角度。 架构概述 推荐系统常见的架构包括以下三个基本组件： 1....下面是由电影 ID、用户 ID 和电影评分组成的数据帧。 ? 电影评分数据帧 因为我们只有自己打出的评分，可能不够公正，所以我们可以使用协同过滤来搭建推荐系统。 1....这个矩阵通常可用一个 scipy 稀疏矩阵来表示，因为一些特定的电影没有评分，所有许多单元格都是空的。如果数据稀疏，协同过滤就没什么用，所以我们需要计算矩阵的稀疏度。 ?...以下是相关步骤： 将用户-物品矩阵分解为两个潜在因子矩阵——用户因子矩阵和物品因子矩阵。 用户评分是由人生成的电影特征。我们认为这些可以直接观察到的特征很重要。...在传统的机器学习中，我们通过分割原始数据集来创建一个训练集和一个验证集。然而，这对于推荐系统模型不起作用，因为如果我们在一个用户群上训练所有数据然后在另一个用户群上验证它，模型不会起作用。
然而，我发现所有整合SHAP值到Python代码的指南都存在两个主要缺陷。...机器学习中的不同评估程序。 另一个缺点是：我遇到的所有指南都没有使用多次交叉验证来推导其SHAP值 虽然交叉验证比简单的训练/测试拆分有很大的改进，但最好每次都使用不同的数据拆分来重复多次。...然后，我们只需在循环外添加一个空列表来跟踪每个样本的 SHAP 值，然后在循环结束时将其添加到列表中。我使用 #-#-# 来表示这些新添加的内容。...这是通过循环遍历数据集中的所有样本并在我们的空字典中为它们创建一个键来实现的，然后在每个样本中创建另一个键来表示交叉验证重复。...嵌套交叉验证 所有这些都很好，但有一件事情缺失了：我们的随机森林是默认模式。虽然它在这个数据集上表现得很好，但在其他情况下可能不是这样。此外，为什么我们不应该尝试最大化我们的结果呢？
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