有没有办法从两个向量创建一个数据帧，以找到这两个向量之间的所有可能的组合？(在r中)_R:有没有办法从旧的数据帧中创建一个包含所有可能的2列值对的数据帧？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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Vision Transformers 大有可为！

为了建立这种机制，我们使用 linear layers，从输入向量开始，通过矩阵乘法生成键、查询和值。键和查询的组合将允许在这两个集合之间获得最正确的匹配，其结果将与值组合以获得最相关的组合。 ?...我们使用所谓的多头注意力，其结构类似，其结果在最后简单地组合，以返回所有计算出的注意力的单一汇总向量。 ?...所有这些信息都被传递到一个多头注意机制中，其结果被标准化并传递给一个前馈。编码可以进行N次以获得更有意义的信息。...TnT的作者接着问自己，有没有可能找到一种更好的方法让向量提交给Transformer？...事实上，在这种情况下，当我们去计算注意力时，我们不能把这些帧看作孤立的图像，但我们应该找到某种形式的注意力，考虑到连续帧之间发生的变化，因为它是视频评估的中心。

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R语言使用特征工程泰坦尼克号数据分析应用案例

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。...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。...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？...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！

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基于典型相关分析的词向量

它的处理方式简单粗暴，一般就是统计词库包含的所有V个词，然后将这V个词固定好顺序，然后每个词就可以用一个V维的稀疏向量来表示，向量中只有在该词出现的位置的元素才为1，其它元素全为0。...另外这么多维只以顺序信息并且只用1和0来表示单词，很浪费空间。再一个是这种方式的任意两个词都是孤立的，没法看出两个词之间的相似性。于是看看有没有改进的方法。...这样一来就克服了在深度学习中可能的维度灾难，而且充分利用了空间，如果使用适当的训练方法训练出来的词向量还可以直接根据两个词之间的距离来计算相似性。...以此类推找出其他线性组合。该方法的思想与主成分分析的思想相似，而其本质就是从两组变量中选取若干个有代表性的变量线性组合，用这些线性组合的相关性来表示原来两组变量的相关性。...现在我们要做的就是找出两个分别能最好代表左边窗口的矩阵 L 和右边窗口矩阵 R 的方向Φl和ΦrΦr，这两个方向应该使得这两个矩阵分别在对应方向上的投影的协方差最大，投影可以看成是在这两个方向保留了两个窗口矩阵的最具代表性的信息

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·d-vector解读(Deep Neural Networks for Small Footprint Text-Dependent Speaker Verification)

在注册期间，扬声器模型计算为从最后一个DNN导出的激活的平均值隐藏层，我们称之为深向量或“d向量”。在里面评估阶段，我们使用之间的距离做出决定目标d-向量和测试d-向量，类似于i-向量SV系统。...(为什么进行l2-norm，对于两个向量的l2-norm进行点积，就可以得到这两个向量的余弦相似性。) 在评估阶段，我们首先从测试话语中提取归一化的d-向量。...尽管可以在特征级别设计更复杂的组合，但是我们在图3中的初步结果是使用称为求和融合的简单组合获得的，其对每个试验的每个单独系统提供的分数求和。在两个系统中应用先前的t-标准阶段以促进分数的组合。...结果表明，组合系统在基本上所有可能的操作点和噪声条件下都优于任一组件系统。在EER性能方面，i / d矢量系统分别在i-vector系统中击败相对，非常和嘈杂条件14％和25％。 5....在干净和嘈杂的条件下，组合系统的EER分别比我们的经典i-vector系统好14％和25％。此外，d-向量系统对注册和评估数据中的加性噪声更加鲁棒。在低假拒绝操作点处，d向量系统优于i向量系统。

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即将开源STD：用于3D位置识别的稳定三角形描述子

（a）显示了从查询点云提取的稳定三角形描述子（STD），（b）显示从历史点云提取的STD。在（c）中，点云的这两个帧之间的STD匹配示例。...pb1、pb2、pb3）自然匹配，然后，通过此点对应关系，我们可以通过奇异值分解（SVD）轻松计算这两个关键帧之间的相对变换T=（R，T）：为了提高鲁棒性，我们使用RANSAC来找到最大化正确匹配描述子数量的变换帧...基于该变换，我们计算当前帧和候选帧之间的平面重叠，以进行几何验证。设中心点g和法向量u表示体素中的平面π。...所有数据都是在城市环境中使用具有不同扫描线的机械旋转激光雷达收集的。我们将我们的方法与其他两个全局描述符进行比较：Scan Context 和M2DP。我们每10帧将这些数据集累加为一个关键帧。...所示，这两个案例都来自NCLT数据集。

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Unsupervised Learning of Latent Physical Properties Using

PPN由以下两个部分组成：所述感知网络作为输入上的对象的运动的帧的序列在短观察窗。它为场景中的每个对象输出属性向量，该对象编码该对象的相关潜在物理属性。...我们将未中心属性向量的最终集合表示为 Z u 。在许多物理系统中，以绝对标度测量物体的潜在特性可能是不可能或不合需要的。...每个数据集的帧以 120 fps 进行采样。在我们的弹跳球数据集的创建中，我们使用拒绝采样来过滤掉模拟，其中一些物体潜在的属性不能从观察帧推断出来。...表1显示了所有三个域中学习属性向量的前4个主成分中的每一个的解释方差比（EVR），以及当每个成分用于预测地面实况对象属性时的 R 2 4。...我们通过使用线性最小二乘来计算每个对象的基本真实潜在属性与所有其他对象的属性向量的串联之间的样本内 R 2 来测试该假设。对于三个域中的每一个及其相关的潜在性质，该 R 2 小于5％。

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问询ChatGPT，学习Go源码

如果某个变量的可能值集合中只包含一个常量值，则可以将该变量在这个基本块中的所有使用点都替换为该常量值。...在经过若干轮迭代之后，如果变量在所有基本块中的可能值集合都只包含一个常量值，则该变量可以在整个函数中被替换为该常量值，从而进行常量传播和死代码消除等优化。...它首先创建一个空的 Profile 对象作为结果，然后遍历所有输入的 Profile 对象，对于每个输入对象中的每个模式（文件名和函数名），将其对应的计数值加到结果对象中对应模式的计数值上。...metrics.go 实现了一些用于与这些度量库交互的功能，例如注册度量指标、记录度量数据和创建 HTTP 处理程序以向外部暴露度量数据。...该指令将 VS32 作为第一个操作数，将存储地址 (R0)(R3) 或 (R31)(R3) 作为第二个操作数，并使用两个向量索引器将向量中的值复制到两个存储地址中。

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R语言函数的含义与用法，实现过程解读

而当前存储的所有对象的组合被称为workspace；清除对象可以使用rm命令： > rm(x, y, z, ink, junk, temp, foo, bar) 所有在一个R任务中被创建的对象都可以在文件中被永久保存...基本数据对象向量(vector), 见下节矩阵(matrix)：更一般的说数组是向量在多维情况下的一般形式。事实上它们是可以被两个或更多的指标索引的向量，并且以特定的方式被打印出来。...外部文件：创建数据帧最简单的方法应当是使用read.table()函数从外部文件中读取整个数据帧。...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。

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R语言函数的含义与用法，实现过程解读

而当前存储的所有对象的组合被称为workspace；清除对象可以使用rm命令： > rm(x, y, z, ink, junk, temp, foo, bar) 所有在一个R任务中被创建的对象都可以在文件中被永久保存...基本数据对象向量(vector), 见下节矩阵(matrix)：更一般的说数组是向量在多维情况下的一般形式。事实上它们是可以被两个或更多的指标索引的向量，并且以特定的方式被打印出来。...外部文件：创建数据帧最简单的方法应当是使用read.table()函数从外部文件中读取整个数据帧。...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。

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Progressive Relation Learning for Group Activity Recognition

猜一下，之前的群体联系信息都是不显式的包含在神经网络中，要想细粒度的提取特征，并以此特征，找到关键帧，至少要做几件事情：怎么提取细粒度特征？...整体流程图：图片个人特征提取首先通过神经网络提取个人的一些视觉特征，即对于个人i的特征；之后这个数据在被送入LSTM中提取个人时间动态特征；最后链接所有人的这两个向量得到基本的时空特征...以及，继续链接这两个向量得到。...之后，用dx以及dy表示两个人之间的水平、垂直距离，那么就可以得到空间向量{ }以及方向向量{ },这两个向量链接得到最初的互动特征语义联系图定义一个无向图（不包含自己指向自己的边），其中...感兴趣实验数据和结果有哪些？有没有问题或者可以借鉴的地方？

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BAD SLAM | 直接法实时BA+RGBD基准数据集（CVPR2019）

为了实现高效的优化，本文方法在优化3D地图和相机位姿之间交替进行，以最大程度地减少每次考虑的参数数量。在下文中，将先描述我们的数据表示形式，然后再详细说明优化的代价函数和优化过程本身。...将关键帧划分为4×4像素单元。如果单元格中没有像素对应于现有的surfel，则在单元格中随机选择一个深度以创建新的surfel。...从创建的像素p计算surfel属性：中心点三维坐标ps根据像素和深度计算出相机系三维坐标再根据相机位姿转换到世界坐标系下；法向量是通过深度图像上居中的有限差分来计算的；r半径定义为ps与p的4个邻域像素的...3D点之间的最小距离；ds初始化为上文中光度约束方程式r_photo中的第一项。...surfel合并：在BA方案的第一个迭代中优化位置后，将具有相似属性的surfel合并，以减少不必要的surfel。

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文本处理，第2部分：OH，倒排索引

之后，我们将文档插入发布列表（如果存在，否则创建一个新的发布列表）为每个条款（所有n元），这将创建倒序列表结构，如上图所示。有一个推动因素可以设置为文档或字段。...对于那些非常见术语（出现在S1或S2中的一个中，但不是两者中的术语），将发布列表写出到新的分段S3。在我们找到一个通用术语T之前，我们合并这两个部分中的相应发布列表。...文档检索问题可以定义为查找与查询匹配的top-k最相似的文档，其中相似性定义为文档向量与查询向量之间的点积或余弦距离。tf-idf是一个归一化频率。...有没有办法让我们不必遍历整个列表，仍然能够找到大概的顶级K文件？我们可以考虑一些策略。...TopR列表：对于每个发布列表，我们创建一个额外发布列表，其中包含原始列表中具有最高TF（词频）的前R个文档。当我们执行搜索时，我们在此topR列表中执行搜索，而不是原始发布列表。

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BAD SLAM | 直接法实时BA+RGBD基准数据集（CVPR2019）

将关键帧划分为4×4像素单元。如果单元格中没有像素对应于现有的surfel，则在单元格中随机选择一个深度以创建新的surfel。...从创建的像素p计算surfel属性：中心点三维坐标ps根据像素和深度计算出相机系三维坐标再根据相机位姿转换到世界坐标系下；法向量是通过深度图像上居中的有限差分来计算的；r半径定义为ps与p的4个邻域像素的...3D点之间的最小距离；ds初始化为上文中光度约束方程式r_photo中的第一项。...surfel合并：在BA方案的第一个迭代中优化位置后，将具有相似属性的surfel合并，以减少不必要的surfel。...为了快速找到合并候选者，将surfel投影到所有关键帧中，并考虑将投影到同一单元格的surfel进行合并。关键帧位姿优化：根据几何约束和光度约束，使用高斯牛顿法优化关键帧的位姿。

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AGI之概率溯因推理超越人类水平

在VSA中，从原子到复合结构的所有表现都是相同的固定维度的高维全息向量。...因此，它为单个原子矢量提供了一个象征意义。为了描述具有这两个属性的对象，可以通过绑定两个向量来计算乘积向量w，从每个码本中提取一个向量(见图1b)。...有效的VSA操作导致计算每个可能规则的规则概率，从中可以选择和执行最可能的规则。后端的这两个主要步骤，以及前端和后端的端到端培训将在下面的小节中描述。...我们确定这三个星座中低精度的根本原因是通过应用限制以获得更快的执行而在穷举搜索中进行的近似。我们从PrAE中删除这些搜索限制，并创建一个无限制的PrAE。...通过绑定其属性向量，多属性含义在结构上被分配给每个对象向量，这些属性向量可以被进一步捆绑以创建表示多个对象的复合向量——所有这些都在显著低于组合属性的固定维度中。

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PLC-LiSLAM：线-面-圆柱体-激光SLAM（RAL 2022）

d.观测在观测中，平面线和圆柱体统一用m表示，假设是第j个地标，并且是在位姿处观测到，那么在处观测到的所有可以形成一个大小的点集，将这些所有点按照齐次坐标存储，可以得到一个...可以发现，在LM迭代过程中，仅有和需要迭代给出，在后续的章节中，可以证明这两个迭代量在PLCA的过程中是具有特殊结构的，从而可以极大的加速运算。...前端检测平面、直线和圆柱体，并建立局部到全局的数据关联以进行实时位姿估计，并且确定创建新关键帧的时机。...对于 P m ij 中的每个点，在 Si+1 中找到 n 个最近邻（在我们的实验中 n = 2）。对于平面或圆柱体，只需将这些点组合起来。对于线，只保留 c 最大的一条。假设这会产生一个集合 Q 。...5.PLCA a.全局PLCA 全局 PLCA 的形式为(第一个位姿在优化期间是固定的)：表示残差向量，表示对应的雅可比，在LM中，实际用到的是和，这两项是具有特殊结构的。

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AGI之概率溯因推理的高效DL实现

在VSA中，从原子到复合结构的所有表现都是相同的固定维度的高维全息向量。...因此，它为单个原子矢量提供了一个象征意义。为了描述具有这两个属性的对象，可以通过绑定两个向量来计算乘积向量w，从每个码本中提取一个向量(见图1b)。...有效的VSA操作导致计算每个可能规则的规则概率，从中可以选择和执行最可能的规则。后端的这两个主要步骤，以及前端和后端的端到端培训将在下面的小节中描述。...我们确定这三个星座中低精度的根本原因是通过应用限制以获得更快的执行而在穷举搜索中进行的近似。我们从PrAE中删除这些搜索限制，并创建一个无限制的PrAE。...通过绑定其属性向量，多属性含义在结构上被分配给每个对象向量，这些属性向量可以被进一步捆绑以创建表示多个对象的复合向量——所有这些都在显著低于组合属性的固定维度中。

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带宽节省利器——帧率上采样

由于单个像素值信息在时域上的相关性不高，几乎不可能找到每一个像素在相邻帧的运动矢量。通常的做法是将画面分隔成宏块，假设宏块内每个像素的运动方向都一致，以一个运动矢量代表整个宏块的运动方向和距离。...由于双向搜索没有固定的搜索模板，只要在参考块移动的距离与搜索块移动的距离方向相反、大小相同的前提下找到两个一样的块就完成任务。所以双向搜索在搜索过程中很有可能搜到MAD值非常低但完全错误的运动向量。...但只能解决大部分情况，不能保证所有块的运动向量最终都能搜索到全局最优点。另外，以基于灰度值的模板匹配方法求出的MAD值有时也不能准确表示两个块的相似度。所以需要对计算出的运动向量进行修正。...固定网格插值是从计算出的运动向量的二分之一处采样，再插值带当前块对应的位置中。固定网格插值法插出的插值帧每一个像素都有且唯一的数据填充，不存在空洞和重叠问题。...取IIMR没有,IIM_R有的值填入IIM中，再取IIMR没有，IIM有的值填入IIMR中。帧内填补是从空洞的边缘像素开始,计算每个空像素周围8个相邻非零像素的均值，然后填入空像素中。

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【V课堂】R语言十八讲(十七)—主成分分析

理解主成分分析这个模型前,可能需要一定的线性代数的知识,当然若没有基本也能看下去,只是可能比较困弄清楚,但这篇短文会尽可能给你的写得浅显易懂,不涉及太多公式推导,先让我们关注一下我们可能面对的问题,若在数据收集过程中有许多的字段...如果两两去看,那得有几百个相关关系了,另外我们还会遇到这样的问题: 1、比如拿到一个汽车的样本，里面既有以“千米/每小时”度量的最大速度特征，也有“英里/小时”的最大速度特征，显然这两个特征有一个多余...4、这个与第二个有点类似，假设在IR中我们建立的文档-词项矩阵中，有两个词项为“learn”和“study”，在传统的向量空间模型中，认为两者独立。...,这两个特征是不是有很大的相关性啊.其中的每一个点代表一个人.如果我们按照X轴也就是身高来区分这几个人,其实可以区分,但是当数据量比较集中时也就是方差较小时,根本没办法区分,大家身高都差不多吗,体重也是...,当然原理我只介绍了一个,下篇我将会介绍另一个,并在R中实现主成分分析.欢迎继续阅读. 未完待续

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人工智能 - 语音识别的技术原理是什么

图中，每帧的长度为25毫秒，每两帧之间有25-10=15毫秒的交叠。我们称为以帧长25ms、帧移10ms分帧。分帧后，语音就变成了很多小段。但波形在时域上几乎没有描述能力，因此必须将波形作变换。...有个容易想到的办法，看某帧对应哪个状态的概率最大，那这帧就属于哪个状态。比如下面的示意图，这帧在状态S3上的条件概率最大，因此就猜这帧属于状态S3。 ? 那这些用到的概率从哪里读取呢？...这样就把结果限制在预先设定的网络中，避免了刚才说到的问题，当然也带来一个局限，比如你设定的网络里只包含了“今天晴天”和“今天下雨”两个句子的状态路径，那么不管说些什么，识别出的结果必然是这两个句子中的一句...另外在实际的分帧过程中，还有很多常用技巧，比如相邻两帧之间有所重叠，或引入与临近帧之间的差分作为额外特征，乃至直接堆叠许多语音帧等等，这些都可以让前述的两个假设更可靠。...但这样的选择方式通常会对训练模型的语音数据提出过高的要求，带来『数据稀疏』的问题，即数据中很难包含汉语中的所有词组，同时每个词组也很难具有充足的训练样本以保证统计声学模型的可靠性。

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译：支持向量机（SVM）及其参数调整的简单教程（Python和R）

它遵循一种用核函数技巧来转换数据的技术，并且基于这些转换，它找到可能输出之间的最佳边界。简单来说，它做一些非常复杂的数据转换，以找出如何根据标签或输出定义的数据分离。...1、多重超平面有多个超平面，但其中哪一个是分离超平面？可以很容易地看出，线B是最好地分离这两个类的线。 2、多分离超平面数据集可以有多个分离，我们如何找到最佳的分离超平面？...当意味着具有特征向量的样本属于类1，并且如果意味着样本属于类-1。在分类问题中，我们尝试找出一个函数。从训练数据集中学习，然后应用其知识来分类未知数据。...因此，我们将仅选择满足以下约束的超平面：对于每个向量有： 1、，属于类1； 2、，属于类-1。组合约束上述两个约束可以组合成一个约束。...约束2：属于类1，结合上述两个方程，我们得到：，对所有的这得到了唯一的约束，而不是在数学上等价的两个约束。组合的新约束也具有相同的效果，即两个超平面之间没有点。

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