由于对视频序列中单帧的图像进行补全会导致时间伪影和抖动，难以保证时间的一致性并且需要一个很大的模型来绘制整个视频序列，内存消耗很大，且大多数现有的视频补全算法沿用传统的图像补全流程：主要是将空洞补全问题视为一个基于图像中像素块的优化任务...另外，还给出本文算法与原始ORB-SLAM2相比的提升率，表中的提升率计算如式（６），其中 表示提升的效率，o表示ORB-SLAM2的值，i 表示本文算法的值。...从表１中可以看出，本文算法在对室内高动态场景下位姿估计精度对比经典的ORB-SLAM2的位姿估计精度有了一个数量级的提升，其中绝对轨迹误差方面的平均提升率可以达74%左右。...从表４中可以看出，本文算法与STDyn-SLAM以及DynaSLAM同类算法相比，数据提升的并不是很明显，这是由于只有动态物体对相机估计的精度有较大的影响，补全后与补全前的结果在地图上都是没有动态物体的...它们三维重建的结果如图11和图12所示，其中左图为原始序列三维重建的效果地图，红色箭头指的是场景中的汽车，可以看到随着汽车的移动，重建效果出现一系列重影；中间图为采用经典方法后三维重建的局部图，其中蓝色箭头指的是动态物体剔除后的白色空洞
作者的方法基于空洞卷积神经网络（dilated convolutional neural network）并进行了改善，来对时间序列进行预测。...利用这种技术，在 n 个示例批次中不断迭代，能够快速和准确地对大量时间序列数据进行处理。...可选方案 下面的这些架构基于神经网络，但在这个比赛中，最终结果不如作者最后使用的 WaveNet 模型，但他们相信这种架构可以提供一种完全不同的方法来解决问题，产生出一些有趣的洞见，甚至在其他比赛中超越...该模型有很好的捕获时间序列数据规律的能力，因此很多特性都没有被使用。其中一些是单位产品销售额和促销信息。 总结 企业面临一个明显的问题——市场是不可预测的。...他们描述了一种使用 CNN WaveNet 的方法，这是一个 sequence to sequence 架构，在销售预测方面，它是解决时间序列预测问题的有效方法（如下图）。 ?
没有空洞的数组往往表现得更好 在大多数编程语言中，数组是连续的值序列。在 JavaScript 中，Array 是一个将索引映射到元素的字典。...一旦出现了空洞，内部表示就必须改变。我们有两种选择： 字典。查找时会消耗更多时间，而且存储开销更大。 连续的数据结构，对空洞进行标记。然后检查对应的值是否是一个空洞，这也需要额外的时间。...不管是哪种情况，如果引擎遇到一个空洞，它不能只返回 undefined，它必须遍历原型链并搜索一个名称为“空洞索引”的属性，这需要花费更多时间。...在某些引擎中，例如V8，如果切换到性能较低的数据结构，这种改变将会是永久性的。即使所有空洞都被填补，它们也不会再切换回来了。...关于 V8 是如何表示数组的，请参阅Mathias Bynens的文章“V8中的元素类型”【https://v8.dev/blog/elements-kinds】。
Vue 被一个健康的插件和包的生态系统所加强，使开发变得可靠、快速和简单。由于Vue 是一个国际开发者社区所选择的框架，所以有一个不断增长的插件和包库，你可以在项目中使用。...Vuex Vuex 是一个专为 Vue.js 应用程序开发的状态管理模式。它采用集中式存储管理应用的所有组件的状态，并以相应的规则保证状态以一种可预测的方式发生变化。...Vue ChartJS 链接地址：https://www.npmjs.com/package/vue-chartjs 想在你的 Vue 应用程序中添加图表？可以看看 Chart.js。...它提供了一种快速简便的方法来指导用户使用您的应用程序。...它还通过自动处置几何体、材料、纹理、渲染器等来简化对象的处置，这在原始库中是不存在的。
你是否曾纠结于如何让应用在视觉上看起来更吸引人?Vuetify是一个基于Material Design的UI库，支持谷歌和Android的设计语言。...vue-meta有以下特点： 在组件内设置 metaInfo，便可轻松实现头部标签的管理 metaInfo 的数据都是响应的，如果数据变化，头部信息会自动更新 支持 SSR Vue ChartJS...想在你的Vue应用程序中添加图表？可以看看 Chart.js。它是一个为设计师和开发者提供的简单而灵活的 JS 图表库。它有许多漂亮的图表类型可供选择。...Vue Tour是轻巧、简单且可自定义的新手指引插件，可与Vue.js一起使用。它提供了一种快速简便的方法来指导用户使用您的应用程序。...---- 代码部署后可能存在的BUG没法实时知道，事后为了解决这些BUG，花了大量的时间进行log 调试，这边顺便给大家推荐一个好用的BUG监控工具 Fundebug。
：应用于Vuejs2的Twitter的Bootstrap 4组件 vue-swipe：VueJS触摸滑块 vue-amap：基于Vue 2和高德地图的地图组件 vue-chartjs：vue中的Chartjs...Vuejs文件上传组件 vue-datetime-picker：日期时间选择控件 vue-scroller：Vonic UI的功能性组件 vue2-calendar：支持lunar和日期事件的日期选择器...vue中的Chartjs的封装 vue-charts – 轻松渲染一个图表 vue-chart – 强大的高速的vue图表解析 vue-highcharts – HighCharts组件 chartjs...日历和日期选择组件 vue-datetime-picker – 日期时间选择控件 vue2-calendar – 支持lunar和日期事件的日期选择器 vue-fullcalendar – 基于...vue.js的全日历组件 vue-datepicker – 漂亮的Vue日期选择器组件 datepicker – 基于flatpickr的时间选择组件 vue2-timepicker – 下拉时间选择器
在传统机器学习方法中，序列建模常用的方法有隐马尔可夫模型和条件随机场等，但近来 RNN 等深度方法凭借强大的表征能力在序列建模问题上有非常突出的表现。...最后一种架构会先读取整个序列，然后再产生单个输出，循环连接存在于隐藏单元之间。这种架构常用于阅读理解等序列模型。 ?...原论文展示了实践中的两种残差块，下图左边是一种采用堆叠两个 3×3 的卷积运算方法，它在深层网络中表现并不是很好。...瓶颈残差网络有更高的计算效率，因此在非常深的网络中能大量减小计算量。 ? 由于 TCN 的感受野取决于网络深度 n、卷积核大小 k 和空洞卷积中的扩张系数 d，因此更深的 TCN 有更强的稳定性要求。...定义输入后，按时间步来读取输入序列中的中的词向量，并将前一时间步的隐藏状态同时传入 LSTM 单元，以得到当前时间步的预测和隐藏状态。
数组中的空洞 更详细地解释了空洞。 请注意，大多数 JavaScript 引擎会在内部优化没有空洞的数组，并将它们连续存储。 数组也可以有属性 数组仍然是对象，可以有对象属性。...test()方法检查正则表达式regex是否匹配字符串str： regex.test(str) test()的操作方式取决于标志/g是否设置。 如果标志/g未设置，则该方法检查str中是否有匹配。...用于将日期对象转换为 JSON 字符串。 ## 日期时间格式 本节描述了以字符串形式表示时间点的格式。有许多方法可以这样做：仅指示日期，包括一天中的时间，省略时区，指定时区等。...最长的日期时间格式是： ```js YYYY-MM-DDTHH:mm:ss.sssZ 每个部分代表日期时间数据的几个十进制数字。例如，YYYY表示格式以四位数年份开头。...在日期时间格式中，您可以使用日期或日期和时间（或在某些引擎中仅使用时间）。
这个方向吸引了很多研究者进行探寻，有不少著名的研究工作，如：Time2Vec。最近，来自北京大学和微软的几位研究者提出了新的 TS2Vec 模型，支持任意场景下时间序列特征的静态表示。...该论文的研究者们旨在研究一种通用的时序表示方法，通过分层和时间维度两个方向，并对上下文一致性进行对齐，实现了时序特征的自动表示。...Dilated Convolution 空洞卷积层有10个残差（residual）block，每个block包含2个 1-D 卷积层，用于提取每个timestamp的上下文表示。...时间戳 t 处第 i 个时间序列的时间对比损失可以表示为： 实例对比损失 实例对比用 (i; t) 索引的损失可以表示为: 这两种损失是相辅相成的。...如下图所示： 为了克服这个问题，TS2Vec提出了一种新的策略，即上下文一致性（contextual consistency），它将两个“增强上下文”（augmented contexts）中相同时间戳的表示视为正对
除了上述的模型结构外，一些在NLP中常用的如LSTM+Attention的模型结构也可以用于时间序列预测任务中，由于NLP和时间序列都是序列类型的数据，很多经典模型结构可以复用，这里不再赘述NLP中的经典...for Sequence Modeling（2019）采用空洞卷积结合因果卷积的网络结构，该结构也称为基于CNN的时间序列预估模型的基础结构。...空洞卷积跳跃的对历史序列进行卷积，例如当空洞卷积尺寸为2时，t时刻会根据t、t-2、t-4等时刻的输入进行卷积。...在时间序列预测中的应用。...如果觉得我的文章对你有帮助 请关注我吧～
在 TCN 之前，我们经常将 LSTM 和 GRU 等 RNN 关联到新的序列建模任务中。然而，论文表明 TCN（时间卷积网络）可以有效地处理序列建模任务，甚至优于其他模型。...给定一个输入序列： ，我们希望每次预测相应的输出： 所以，论文中的一个序列建模网络是一个函数 f，它将一个 T+1 个元素的向量映射到另一个 T+1 个元素的向量： 有一个约束（因果约束）：当预测时间...这里我是用我最常用称谓：空洞卷积。 如果我们回顾连续的时间步长，我们只能回顾网络中的层数。 为了克服这个问题，他们采用了空洞卷积，从距离 t 的每 d 步处获取输入： 其中 k 是内核大小。...TCN 论文的作者说可以随着网络的深度呈指数增长： 其中 i 表示网络的第 i 级（我从 0 开始）。 为方便起见，下图是上面两张的同一张图。...直到最近，在引入空洞卷积和残差连接等架构元素之前，卷积架构确实更弱。但我们的结果表明，有了这些元素简单的卷积架构在不同的时间序列建模任务中比 LSTM 等递归架构更有效。
点关注，不迷路，定期更新干货算法笔记~ 表示学习是机器学习中的一个重要研究方向，在NLP、CV领域有很多经典的表示学习工作。...深度学习模型采用的是空洞卷积的基本结构，具体结构细节介绍可以参考之前的文章12篇顶会论文，深度学习时间序列预测经典方案汇总。输入序列会经过一个全连接层，将每个时间步映射成一个向量。...接下来会对各个时刻的向量进行随机mask，生成一个增强的上下文视图。接下来利用空洞卷积在被随机mask的序列上进行表示抽取，得到每个时刻的表示向量。...第一种是Timestamp Masking，在经过全连接后，随机mask一些时间步的向量表示，再通过CNN提取每个时间步的表示。...等多个SOTA时间序列预测模型： 对于异常检测任务，目标是预测时间序列最后一个点是否异常，文中对于时间序列的最后一个点进行mask前后的表示计算距离，距离超过一定阈值即判定为异常。
论文简要 在这项工作中，视频中的3D姿态可以通过全卷积模型来估计，具体是在二维关键点上通过空洞时间卷积的模型得到3D姿态。我们还介绍了一种不带标签（反向投影）的半监督式训练方法。...最近，有人提出了LSTM序列到序列学习模型，该模型将视频中的二维姿态序列编码为固定大小的向量，然后解码为三维姿态序列。然而，输入和输出序列具有相同的长度，2D姿态的确定性转换是更自然的选择。...本文方法 4.1 时序空洞卷积模型 image-20201126112311029 我们的模型是一个具有残差结构的完全卷积的架构，它将一个2D姿态序列作为输入，并通过时间卷积对其进行转换。...卷积模型允许在批处理维度和时间维度上并行化，而RNNs不能在时间维度上并行化。在卷积模型中，无论序列长度如何，输出和输入之间的梯度路径都是固定长度的，这可以缓解影响RNN的消失和爆炸梯度。...（上图表示带有2D关键点的243帧图像，经过网络推理得到3D关节点） 4.2 半监督训练方法 image-20201126113555405 本文引入了一种半监督训练方法，以提高真实的标记数据不足的情况下的模型的准确性
在 TCN 之前，我们经常将 LSTM 和 GRU 等 RNN 关联到新的序列建模任务中。 然而，论文表明 TCN（时间卷积网络）可以有效地处理序列建模任务，甚至优于其他模型。...给定一个输入序列： ，我们希望每次预测相应的输出： 所以，论文中的一个序列建模网络是一个函数 f，它将一个 T+1 个元素的向量映射到另一个 T+1 个元素的向量： 有一个约束（因果约束）：当预测时间...这里我是用我最常用称谓：空洞卷积。 如果我们回顾连续的时间步长，我们只能回顾网络中的层数。 为了克服这个问题，他们采用了空洞卷积，从距离 t 的每 d 步处获取输入： 其中 k 是内核大小。...TCN 论文的作者说可以随着网络的深度呈指数增长： 其中 i 表示网络的第 i 级（我从 0 开始）。 为方便起见，下图是上面两张的同一张图。...直到最近，在引入空洞卷积和残差连接等架构元素之前，卷积架构确实更弱。 但我们的结果表明，有了这些元素简单的卷积架构在不同的时间序列建模任务中比 LSTM 等递归架构更有效。
你可以很简单的创建可复用的图表组件. 介绍 vue-chartjs 让你在 Vue 中能更好的使用 Chart.js ....要实现这一点, 你需要创建你自己的 Chart Component 并通过 vue-chartjs 提供的组件来扩展它. 这样，Chart组件中的方法和逻辑就可以合并到您自己的图表组件中....大多数时间你将会使用reactiveProp. 它扩展了图表组件的逻辑, 并自动创建名为 chartData 的props参数, 并为这个参数添加vue watch....使用API获取数据是一种常见模式....这里有许多例子, 来教你如何扩展和修改默认的图表, 或者创建自己的图表类型. 在 vue-chartjs, 你可以使用同样的方式来做到这一点 // 1.
6DoF视频有多视点视频、多视点+深度视频、光场视频、焦栈图像和点云序列等多种数据表示方式（Wien等，2019）。用户可以通过体感、视线、手势、触控和按键等交互方式来选取任意方向和位置的观看视角。...Liu等人（2017）利用对齐彩色图像特征来引导深度图像修复，通过彩色信息引导权重并结合双边插值方法来进行深度图空洞修复。...02 6DoF视频压缩与传输 6DoF视频有多视点视频、多视点+深度视频、光场图像、焦栈图像和点云序列等多种数据表示方式，本节根据各种数据表示方式的特点，对6DoF视频压缩与传输的研究进展展开介绍。...Lie等人（2018）提出一种建立背景子画面模型填充空洞的方法，通过将视频的空间和时间信息逐步整合到统一的背景子模型中，从而利用真实的背景信息来恢复空洞，但其需要每一帧模型的更新维护和额外的过程，会导致时间复杂度增加...Wang等人（2021c）提出了一种双向阴影渲染方法来实时渲染全景视频中真实和虚拟对象之间的阴影。
作者开发了一种新的深度学习方法DeepDTAF，来预测蛋白质与配体的结合亲和力。DeepDTAF是结合局部和全局上下文特征构建的。...在本文中，作者开发了一种新的基于深度学习的方法，名为DeepDTAF，通过整合局部和全局特征来预测蛋白质与配体的结合亲和力。...DeepDTAF架构图 2.1 输入表示 基于文本的输入信息包括三部分：配体表示、蛋白质表示和口袋表示，在之前的大部分工作中，蛋白质序列和配体SMILES的输入表示被证明是预测蛋白质与配体结合亲和力的有效方法...配体表示：将配体smiles中每个字符都用一个整数编码，如‘H’: 12, ‘N’: 14, ‘C’: 42, ‘O’: 48, ‘(’: 1。 蛋白质表示：（1）序列表示。...与传统卷积相比，空洞卷积的优势在于它可以捕捉长序列蛋白质中氨基酸残基之间的多尺度长程相互作用。在本文中，在蛋白质和配体模块中使用了空洞卷积来进行更精确的预测。
采用Python进行时间序列预测的主要原因是因为它是一种通用编程语言，可以用于研发和生产。 在这篇文章中，您将了解到Python环境下的时间序列预测。...有三个高级SciPy库，它们为Python中的时间序列预测提供了关键特性。 他们分别是pandas，statsmodels和用于数据处理的 scikit-learn ，时间序列建模和机器学习。...与pandas时间序列预测相关的主要功能包括： 用于表示单变量时间序列的_Series_对象。 显式处理数据和日期时间范围内的日期时间索引。 变换，如移位、滞后和填充。...用您的平台的包管理手动安装。 确认已安装环境。 如果您已经有一个正常运行的Python环境，请跳到确认步骤以检查您的软件库是否是最新的。...您可以在这里开始使用Anaconda Python： Anaconda 安装 2.手动安装 有多种方法来安装特定于您的平台的Python环境。
在这篇文章中，您将了解到Python环境下的时间序列预测。 阅读这篇文章后，您会掌握： 三个对时间序列预测至关重要的标准Python库。 如何安装和设置开发的Python和SciPy环境。...有三个高级SciPy库，它们为Python中的时间序列预测提供了关键特性。 他们分别是pandas，statsmodels和用于数据处理的 scikit-learn ，时间序列建模和机器学习。...与pandas时间序列预测相关的主要功能包括： 用于表示单变量时间序列的_Series_对象。 显式处理数据和日期时间范围内的日期时间索引。 变换，如移位、滞后和填充。...用您的平台的包管理手动安装。 确认已安装环境。 如果您已经有一个正常运行的Python环境，请跳到确认步骤以检查您的软件库是否是最新的。...您可以在这里开始使用Anaconda Python： Anaconda 安装 2.手动安装 有多种方法来安装特定于您的平台的Python环境。
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