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来自自身的信息——“灵魂暗夜”

格雷格·布雷登（Gregg Branden）在《无量之网》中谈到了“灵魂暗夜”这一概念，这位被认为“在古老智慧和现代科技、疗愈与和平之间架设桥梁的权威人士”在其作品中将“反映灵魂暗夜”诠释为“来自自身的信息...Gregg Branden指出，“灵魂暗夜”的诱因往往是一个人对于生命中一直向往的东西，只有在对生活的掌控已经到达某种程度时，出于内心无法抗拒的念想才会迫切地呼唤我们做出遵从内心深处渴望的行动。...生活中可能存在这样一种场景，当你对目前的这个工作已经达到游刃有余的程度时，可能会出于内心对某种新的工作有着强烈的渴望而做出跳槽的决定，如果当前这是一份不错的工作，通常你周边的人会劝导你不要浮躁，但最终你选择了遵循自己内心的追求...可是当你到了一个新的环境时，当初对于新工作许多美好的设想可能并不是你在其中时所真正感受到的。这时的你开始怀疑自己是否做出了一个糟糕的选择，于是你不知不觉地进入了“灵魂暗夜”。...进入灵魂暗夜的你可能会懊悔、徘徊，但其实正是你对于之前状态的掌控已经到达一定程度时才会做出这样的一个决定，而周围的人对你的劝导，很可能是他们根本还没有到达你所处的高度，这就像在二维平面的蜥蜴很难理解三维平面的蜥蜴所看到的一切

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【音视频原理】视频帧的 I P B 帧概念 ① ( 码率 帧率 分辨率 视频信息 | I 帧 - 内部编码帧 | I 帧 - 关键帧压缩法 | P 帧 - 前向预测帧 )

一、 视频帧分析 1、MediaInfo 显示视频信息 使用 MediaInfo 软件 打开一个 mp4 文件 , 查看其属性 ; 2、码率 / 帧率 / 分辨率 视频信息 该视频的属性如下 : 码率...: 212kb/s , 这是 视频文件 的 视频信息 在 单位时间内的 数据流量 , 码率越大 , 单位时间内采样率越大 , 数据流精度越高 , 视频质量越高 ; 视频帧率 : 5fps , 1 秒中有..., 不能参考 B 帧 ; 只记录 不同点 , 这样可以 充分去除 图像序列 中 前面已编码帧 的 时间冗余信息 来压缩传输数据量的编码图像 P 帧 又被称为 " 预测帧 " ; P 帧 中的 图像数据并不是完整的..., 而是相对于前面的参考帧的差异数据 ; 在解码时 , 需要将 参考帧的数据 I 帧 与 P 帧 的差异数据进行合并 , 才能还原出完整的图像 ; 2、P 帧解码案例 P 帧 解码 , 需要 依赖于...将 I 帧 与 P 帧 合并 , 才能得到完整的 P 帧 ; 3、P 帧顺序不能颠倒 P 帧 的 压缩效率较高 , 因为它 只 包含了 与参考帧 I 帧 的差异数据 , 而不是完整的 画面帧数据 ; 由于

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数据帧的学习整理

在了解数据帧之前，我们得先知道OSI参考模型 咱们从下往上数，数据帧在第二层数据链路层处理。我们知道，用户发送的数据从应用层开始，从上往下逐层封装，到达数据链路层就被封装成数据帧。...用来标识上一层（网络层）的协议。字段值为0x0800表示上层协议为IP协议，字段值为0x0806表示上层协议是ARP协议。该字段长2字节。 Data：该字段是来自网络层的数据，在整理数据包时会提到。...字段值不同代表不同帧类型 　　②Control　　控制字段，定义LLC帧的类型：信息帧（I帧）、监控帧（S帧）和无编号帧（U帧） SNAP：Sub-network Access Protocol...其中的Org Code字段设置为0，Type字段即封装上层网络协议，同Ethernet_II帧。 数据帧在网络中传输主要依据其帧头的目的mac地址。...当数据帧封装完成后从本机物理端口发出，同一冲突域中的所有PC机都会收到该帧，PC机在接受到帧后会对该帧做处理，查看目的MAC字段，如果不是自己的地址则对该帧做丢弃处理。

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GEO芯片数据提取表达矩阵和临床信息

', getGPL = F) #网速太慢，下不下来怎么办 #1.从网页上下载/发链接让别人帮忙下，放在工作目录里 #2.试试geoChina,只能下载2019年前的表达芯片数据 #library(AnnoProbe...geoChina("GSE7305") #选择性代替第8行 #研究一下这个eSet class(eSet) length(eSet) eSet = eSet[[1]] class(eSet) #(1)提取表达矩阵...exp exp <- exprs(eSet) dim(exp) range(exp)#看数据范围决定是否需要log，是否有负值，异常值 exp = log2(exp+1) #需要log才log boxplot...(exp,las = 2) #看是否有异常样本 #(2)提取临床信息 pd <- pData(eSet) #(3)让exp列名与pd的行名顺序完全一致 p = identical(rownames(...后面要根据它来找探针注释 gpl_number <- eSet@annotation;gpl_number save(pd,exp,gpl_number,file = "step1output.Rdata") # 原始数据处理的代码

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CAN通信的数据帧和远程帧「建议收藏」

设有设备A，B，且假设A发送信息的ID为A_ID=1，B发送信息时是用的ID为B_ID=2。 A是收取温度信息的设备，B是采集温度信息的设备。 某一时刻，A需要请求B发送温度信息帧。...那么A可有2种方法发送请求： 1）A发送一帧数据，ID号为B的ID号(B_ID),数据域内容为【请求温度信息】。 B的过滤器设置为接收B_ID帧。...则A发送后被B接收到，B再以B_ID发送温度信息帧。被A接收到。 这看似完美的过程，其实存在可能的总线冲突：如果A发送帧的同时，B也正要往总线上发送温度帧，则造成总线冲突。...2）使用远程帧来做信息请求:由于A直接发送B_ID号的数据帧，可能造成总线冲突，但若是A发送远程帧：远程帧的ID号自然是B发送帧使用的ID号（B_ID )。...当B（前提是以对过滤器设置接受B_ID类型的帧)接受到远程帧后，在软件（注意，是在软件的控制下，而不是硬件自动回应远程帧）控制下，往CAN总线上发送一温度信息帧，即使用B_ID作帧ID号往CAN总线上发送温度信息帧

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Pandas的数据结构Pandas的数据结构

Pandas的数据结构 import pandas as pd Pandas有两个最主要也是最重要的数据结构： Series 和 DataFrame Series Series是一种类似于一维数组的...对象，由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一组与之对应的索引（数据标签）组成。...类似一维数组的对象 由数据和索引组成 索引(index)在左，数据(values)在右 索引是自动创建的 [图片上传失败...(image-3ff688-1523173952026)] 1....DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做是由Series组成的字典（共用同一个索引），数据是以二维结构存放的。...类似多维数组/表格数据 (如，excel, R中的data.frame) 每列数据可以是不同的类型 索引包括列索引和行索引 [图片上传失败...

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【Pandas】pandas的主要数据结构

1. pandas入门篇 pandas是数据分析领域的常用库，它被专门设计来处理表格和混杂数据，这样的设计让它在数据清洗和分析工作上更有优势。...1. pandas数据结构 pandas的数据结构主要为: Series和DataFrame 1.1 Series Series类似一维数组，它由一组数据和一组与之相关的数据标签组成。...Series的表现形式为索引在左值在右。没有制定索引时，自动创建一个0到N-1（N：数据长度）的整数型索引。...pandas的isnull和notnull可用于检测缺失数据。...DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame中的数据是以一个或多 个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。

1.4K20

如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列？

Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。...Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们的语法以及它们接受的参数。这种学习对于那些开始使用 Python 中的 Pandas 库对数据帧进行操作的人来说非常有帮助。

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scipy.sparse、pandas.sparse、sklearn稀疏矩阵的使用

文章目录 1 scipy.sparse 1.1 SciPy 几种稀疏矩阵类型 1.2 lil_matrix 1.3 矩阵的通用属性 1.4 稀疏矩阵存取 2 pandas.sparse 2.1 SparseArray...2.2 新建SparseDataFrame 2.3 格式转化 2.4 稀疏矩阵的属性 2.5 scipy.sparse与pandas.sparse 3 sklearn 1 scipy.sparse 参考...： SciPy 稀疏矩阵笔记 Sparse稀疏矩阵主要存储格式总结 Python数据分析----scipy稀疏矩阵 1.1 SciPy 几种稀疏矩阵类型 SciPy 中有 7 种存储稀疏矩阵的数据结构...矩阵属性 from scipy.sparse import csr_matrix ### 共有属性 mat.shape # 矩阵形状 mat.dtype # 数据类型 mat.ndim # 矩阵维度...t) ### 检查矩阵格式 issparse、isspmatrix_lil、isspmatrix_csc、isspmatrix_csr sp.issparse(mat) ### 获取矩阵数据 mat.getcol

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53帧变900帧！AI让你不用昂贵的高速摄像机也能制作慢镜头，来自华为｜CVPR 2021

很多网友看完效果都按耐不住了：“非常想要一个深入的教程”、“能不能出一个应用程序？”…… 而这项酷毙的研究成果也成功入选CVPR 2021，研究人员来自华为苏黎世研究中心和苏黎世大学。...△ 问号部分即为我们要的插帧 这俩相机同步拍摄到的内容合起来就是这样的： 拍好以后，就可以使用机器学习来最大化地利用这两种相机的信息进行插帧了。...研究人员在这里提出的AI模型叫做Time Lens ，一共分为四块。 首先，将俩相机拍到的帧信息和事件信息发送到前两个模块：基于变形（warp）的插值模块和合成插值模块。...也就是提取同一事件的两个生成帧中最有价值的信息，进行变形优化——再次使用U-net网络生成事件的第三个帧版本。 最后，这三个候选帧被输入到一个基于注意力的平均模块。...另外，虽然不建议，用该模型输入的视频即使只有5帧，也可以生成慢动作。 和其他模型的对比实验数据，大家感兴趣的可以查看论文。

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深度：数据科学，来自业界的诱惑

课程参与者们组成团队来开发数据驱动的Web应用程序，并与来自技术公司的数据科学家会面。这些课程还是免费的：成本由科技公司负担，包括支付雇员工资。...经过一周半的课程学习，学生们分成小组与来自当地公司的导师一起针对公司提供的数据构建实用性工具。...这些大学的数据科学中心同时还获得了来自加利福尼亚帕洛阿尔托的戈登贝蒂摩尔基金会（Gordon and Betty Moore Foundation）【译者注：该基金会由“摩尔定律”提出者戈登·摩尔创立】...和来自纽约的斯隆基金会（Alfred P....来自UCB新设立的数据科学伯克利研究院的助理研究员卡西克·拉姆（Karthik Ram）是第一个受资助者。

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Pandas中的数据分类

公众号：尤而小屋 作者：Peter 编辑：Pete 大家好，我是Peter~ 本文中介绍的是Categorical类型，主要实现的数据分类问题，用于承载基于整数的类别展示或编码的数据，帮助使用者获得更好的性能和内存使用...--MORE--> 背景：统计重复值 在一个Series数据中经常会出现重复值，我们需要提取这些不同的值并且分别计算它们的频数： import numpy as np import pandas as...pandas.core.series.Series Categorical类型创建 生成一个Categorical实例对象 通过例子来讲解Categorical类型的使用 subjects = ["语文...Categorical对象 通过pandas.Categorical来生成 通过构造函数from_codes，前提是你必须先获得分类编码数据 # 方式1 df2["subject"] = df2[...).reset\_index() results [008i3skNgy1gu1at3y12oj60ng09sdgh02.jpg] results["quartile"] # quartile列保持的原始分类信息

8.6K20

媲美Pandas？一文入门Python的Datatable操作

数据读取 这里使用的数据集是来自 Kaggle 竞赛中的 Lending Club Loan Data 数据集, 该数据集包含2007-2015期间所有贷款人完整的贷款数据，即当前贷款状态 (当前，延迟...() pandas_df = datatable_df.to_pandas() ‍下面，将 datatable 读取的数据帧转换为 Pandas dataframe 形式，并比较所需的时间，如下所示：...统计总结 在 Pandas 中，总结并计算数据的统计信息是一个非常消耗内存的过程，但这个过程在 datatable 包中是很方便的。...在 datatable 中，所有这些操作的主要工具是方括号，其灵感来自传统的矩阵索引，但它包含更多的功能。...诸如矩阵索引，C/C++，R，Pandas，Numpy 中都使用相同的 DT[i，j] 的数学表示法。下面来看看如何使用 datatable 来进行一些常见的数据处理工作。 ?

7.5K50

【教程】通过Excel宏Pandas两种方法来自动添加渐变数据条

这种数据真的很难看懂：         一般会对其画折线图或者数据条，相比起来就非常直观：         但是每一列都要手动这样设置就非常累了，所以这里就用到了VBA宏(或者Pandas...VBA宏方法         从这里进入宏：         随便写一个宏名后点创建：         这里可以写宏代码：         最终的效果如图：                 参考代码：...", vbInformation Exit Sub End If ' 检查是否有保存的历史状态 If IsEmpty(History(HistoryIndex)....ShowValue = True End With End With Next col End Sub Sub 数据处理工具箱...End If End Sub Private Sub Button_Undo_Click() Undo ActiveSheet End Sub         最后，导出模块，以便共享： Pandas

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R语言 | GEO数据库的下载 以及表达矩阵和临床信息的提取

("GEOquery")#用于提取GEO数据中所含信息的包 BiocManager::install("limma")#用于差异分析的包 install.packages("tidyverse") 1....载入R包 然后载入我们需要用到的包 library(AnnoProbe)#用于下载GEO数据的包 library(GEOquery)#从GEO数据集中提取表达矩阵或临床信息的包 library(tidyverse...，它是”list“数据类型 3.提取表达矩阵和临床信息 exprset <- data.frame(exprs(gset[[1]]))#exprs用于提取表达矩阵信息 expMatrix <- gset...[[1]] pdata<-pData(exp)#pData用于提取临床信息 gset[[1]] 的意思是，从gset这个对象中提取第一列数据。...cbind(expMatrix1, expMatrix2)#两个表达矩阵合并为一个总矩阵 pdata1 <- pData(gset[[2]])#提取第一个平台的临床数据 pdata2 <- pData(

4.3K53

媲美Pandas？Python的Datatable包怎么用？

数据读取 这里使用的数据集是来自 Kaggle 竞赛中的 Lending Club Loan Data 数据集, 该数据集包含2007-2015期间所有贷款人完整的贷款数据，即当前贷款状态 (当前，延迟...() pandas_df = datatable_df.to_pandas() 下面，将 datatable 读取的数据帧转换为 Pandas dataframe 形式，并比较所需的时间，如下所示： %...统计总结 在 Pandas 中，总结并计算数据的统计信息是一个非常消耗内存的过程，但这个过程在 datatable 包中是很方便的。...在 datatable 中，所有这些操作的主要工具是方括号，其灵感来自传统的矩阵索引，但它包含更多的功能。...诸如矩阵索引，C/C++，R，Pandas，Numpy 中都使用相同的 DT[i，j] 的数学表示法。下面来看看如何使用 datatable 来进行一些常见的数据处理工作。 ?

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媲美Pandas？Python的Datatable包怎么用？

数据读取 这里使用的数据集是来自 Kaggle 竞赛中的 Lending Club Loan Data 数据集, 该数据集包含2007-2015期间所有贷款人完整的贷款数据，即当前贷款状态 (当前，延迟...() pandas_df = datatable_df.to_pandas() 下面，将 datatable 读取的数据帧转换为 Pandas dataframe 形式，并比较所需的时间，如下所示： %...统计总结 在 Pandas 中，总结并计算数据的统计信息是一个非常消耗内存的过程，但这个过程在 datatable 包中是很方便的。...在 datatable 中，所有这些操作的主要工具是方括号，其灵感来自传统的矩阵索引，但它包含更多的功能。...诸如矩阵索引，C/C++，R，Pandas，Numpy 中都使用相同的 DT[i，j] 的数学表示法。下面来看看如何使用 datatable 来进行一些常见的数据处理工作。 ?

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图解Pandas的数据分类

图解Pandas中的数据分类 本文中介绍的是Categorical类型，主要实现的数据分类问题，用于承载基于整数的类别展示或编码的数据，帮助使用者获得更好的性能和内存使用。...背景：统计重复值 在一个Series数据中经常会出现重复值，我们需要提取这些不同的值并且分别计算它们的频数： import numpy as np import pandas as pd data =...pandas.core.series.Series Categorical类型创建 生成一个Categorical实例对象 通过例子来讲解Categorical类型的使用 subjects = ["语文...Categorical对象 通过pandas.Categorical来生成 通过构造函数from_codes，前提是你必须先获得分类编码数据 # 方式1 df2["subject"] = df2["subject...).groupby(bins_2).agg(["count","min","max"]).reset_index() results results["quartile"] # quartile列保持的原始分类信息

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