“虚拟局域网”。LAN可以是由少数几台家用计算机构成的网络，也可以是数以百计的计算机构成的企业网络。VLAN所指的LAN特指使用路由器分割的网络——也就是广播域。广播域，指的是广播帧(目标MAC地址全部为1)所能传递到的范围，亦即能够直接通信的范围。严格地说，并不仅仅是广播帧，多播帧(Multicast Frame)和目标不明的单播帧(Unknown Unicast Frame)也能在同一个广播域中畅行无阻。
上图中流A和B没有依赖关系，权重分别为12和4，则A和B获取资源的比例为3/4、1/4；C依赖于D，则D需要等待C后分配资源。
Pandas是一个建立在NumPy之上的开源Python库。Pandas可能是Python中最流行的数据分析库。它允许你做快速分析，数据清洗和准备。Pandas的一个惊人之处是，它可以很好地处理来自各种来源的数据，比如:Excel表格、CSV文件、SQL文件，甚至是网页。
Kaggle 是全球首屈一指的数据科学网，Kaggle 现在每月提供表格竞赛，为像我这样的新手提供提高该领域技能的机会。因为 Kaggle 提供了一个很好的机会来提高我的数据科学技能，所以我总是期待着这些每月的比赛，并在时间允许的情况下参加。虽然有些人为了获胜而参加每月的比赛，但不幸的是我没有时间投入到一场比赛中，所以我通过这些比赛来编写整洁的代码并提高我的编程技能。
VLAN（Virtual LAN），翻译成中文是“虚拟局域网”。LAN可以是由少数几台家用计算机构成的网络，也可以是数以百计的计算机构成的企业网络。VLAN所指的LAN特指使用路由器分割的网络——也就是广播域。
使用 GNU Radio Companion 驱动 USRP N320 实现 OFDM 自收自发测试。（Ubuntu20.04LTS + GNURadio 3.8 + UHD 3.15）
R的源起 R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。 R is free R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的
R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。
转自：https://blog.csdn.net/phunxm/article/details/9498829
每个网卡或三层网口都有一个 MAC 地址， MAC 地址是烧录到硬件上，因此也称为硬件地址。MAC 地址作为数据链路设备的地址标识符，需要保证网络中的每个 MAC 地址都是唯一的，才能正确识别到数据链路上的设备。
在开发自动驾驶汽车的激烈竞争中，激光雷达（LiDAR），这种类似雷达的激光系统，已经成为最关键的硬件组件之一。激光雷达系统生成精确且对计算机友好的点云数据作为3D 世界地图，以改进自动驾驶汽车的感知和安全性。然而，激光雷达点云的语义分割这个重要任务仍然是AI研究人员的重大挑战。标注3D点云数据的缺乏阻碍了深层神经网络在语义分割任务上的进一步性能提高。尽管一些自动驾驶公司已经发布了一些数据集，但是激光雷达传感器的不同配置和其他领域的差异不可避免地导致了在一个数据集上训练的深度网络不能在其它数据集上表现良好的问题。为了弥补激光雷达传感器中3D点云采样的差异所造成的域差异，谷歌的一个研究小组最近提出了一种新颖的“完全标记”域适应方法。
1、什么是总体？什么是样本？ 总体是一个研究的所有研究对象的个体的集合。样本是被选择出来的参与研究的特定的个体集合。样本被期望能够代表总体。
假如在此刻，您已经将数据全部加载到panda的数据框架中，准备好进行一些探索性分析，但首先，您需要创建一些附加功能。自然地，您将转向apply函数。Apply很好，因为它使在数据的所有行上使用函数变得很容易，你设置好一切，运行你的代码，然后…
在数据分析中，数据的选择和运算是非常重要的步骤。数据选择和运算是数据分析中的基础工作，正确和高效的选择和运算方法对于数据分析结果的准确性和速度至关重要。
Tor作为匿名网络的代表，被誉为“暗网之王”，而TOR这个网络具有双面性。Tor通过保护通信双方的身份信息,能有效防止用户个人信息的泄露,成为一种新的网络访问方式。但同时，攻击者也看到了匿名网络所带来的匿名性,可以利用匿名网络发动网络攻击,逃避司法取证人员的追踪调查,因此匿名网络中的攻击溯源问题也近几年追踪溯源的热点。
CMR 成像质量易受呼吸运动伪影的影响。挑战赛目标是评估呼吸运动对 CMR 成像质量的影响，并检查自动分割模型在不同呼吸运动水平下的鲁棒性。心脏磁共振 (CMR) 成像是目前评估心脏结构和功能的金标准模式。基于机器学习的方法在以前的 CMR 挑战（例如 ACDC、M&Ms）中取得了显着的性能。然而，在临床实践中，模型性能受到不一致的成像环境（例如，供应商和协议）、人口变化（正常与病理病例）和意外的人类行为（例如，身体运动）的挑战。通过将训练有素的机器学习模型暴露于“压力测试”中的极端情况来调查潜在的故障模式很有用。迄今为止，模型通用性方面的现有挑战大都集中在供应商可变性和解剖结构变化上，而对人类行为的影响的探索较少。对于 CMR 采集，呼吸运动是主要问题之一。有急性症状的患者不能遵守屏气指令，导致图像质量下降和分析不准确。
eBPF 相当于在内核中有一个运行特定字节码的虚拟机，可以动态将 eBPF 字节码注入进内核。eBPF 程序会 attach 到指定的内核代码路径中，当执行到该代码路径时，会执行对应的 eBPF 程序
ggplot2可以用来创建优雅的图形，由于它的灵活，简洁和一致的接口，可以提供美丽、可直接用来发表的图形，吸引了许多用户，特别是科研领域的用户。ggplot2使用grid包来提供一系列的高水平的函数，并将其延伸为图形语法，即独立指定绘图组件，并将它们组合起来，以构建我们想要的任何图形显示。图形语法包含6个主要成分：data, transformations, element, scales, guide和 coordinate system。图层图形语法源于多层数据构建图形的想法。它定义了下表中的图形组分：data, aesthetic mappings, statistical transformations, geometric objects, position adjustment, scales, coordinate system 和 faceting（数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整、比例、坐标和面）。数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整形成一个图层，一个图可以有多个图层。
机器学习是一门以构建模型对未知数据进行预测的学术体系；而统计学是分析数据对产生这一数据的背景进行描述的学术体系。
随着时代的发展，越来越需要计算机之间互相通信，共享软件和数据，即以多个计算机协同工作来完成 业务，就有了网络互连。 网络互连：将多台计算机连接在一起，完成数据共享。 数据共享本质是网络数据传输，即计算机之间通过网络来传输数据，也称为网络通信。 根据网络互连的规模不同，可以划分为局域网和广域网。
我们急需三维激光数据的语义分割吗？ 今天给大家分享一篇论文，论文名称: Are We Hungry for 3D LiDAR Data for Semantic Segmentation? 作者:
首先渲染的前提是生成渲染树，所以 HTML 和 CSS 肯定会阻塞渲染。如果你想渲染的越快，你越应该降低一开始需要渲染的文件大小，并且扁平层级，优化选择器。然后当浏览器在解析到 script 标签时，会暂停构建 DOM，完成后才会从暂停的地方重新开始。也就是说，如果你想首屏渲染的越快，就越不应该在首屏就加载 JS 文件，这也是都建议将 script 标签放在 body 标签底部的原因。
本文来自THEO的行业研讨会，演讲者是THEO的CTO和创始人Pieter-Jan Speelmans。本文的主题是苹果最新推出的LL-HLS。
随着不断提升的以太网带宽对总线吞吐率要求的提升，需要在芯片内部采用更高的主频、更大的总线位宽，但受制程及功耗影响，总线频率不能持续提升，这就需要在总线数据位宽方面加大提升力度。下图为Achronix公司在介绍400G以太网FPGA实现时给出的结论，对于400G以太网的数据处理，意味着数据总线位宽超过1024bit，时钟频率超过724MHz，传统的FPGA在实现时很难做到时序收敛。
文章：Annotation Tool and Urban Dataset for 3D Point Cloud Semantic Segmentation
VLAN（Virtual Local Area Network）即虚拟局域网，是将一个物理的LAN在逻辑上划分成多个广播域的通信技术。VLAN内的主机间可以直接通信，而VLAN间不能直接通信，从而将广播报文限制在一个VLAN内。
除了数据清洗和数据探索的主题外，许多有效的NLP(自然语言处理)分析都是依赖于对文本数据的预处理。因此，我决定手把手展现一个对来自苹果App Store简述的文本数据预处理的过程，并且对这些数据使用K均值聚类算法。
当我们训练姿势估计模型，比较常用的数据集包括像COCO、MPII和CrowdPose这样的公共数据集，但如果我们将其与不同计算机视觉任务（如对象检测或分类）的公共可用数据集的数量进行比较，就会发现可用的数据集并不多。
1 . x264 编码操作 : 调用 x264 库的 x264_encoder_encode 方法 , 将图像数据编码成 H.264 数据帧后 ;
本文是 Python 系列的 Cufflinks 补充篇。整套 Python 盘一盘系列目录如下：
Pandas 是 Python 中最广泛使用的数据分析和操作库。它提供了许多功能和方法，可以加快 「数据分析」 和 「预处理」 步骤。
本章的目的是通过彻底检查序列和数据帧数据结构来介绍 Pandas 的基础。 对于 Pandas 用户来说，了解序列和数据帧的每个组件，并了解 Pandas 中的每一列数据正好具有一种数据类型，这一点至关重要。
简单介绍一下如何调整绘图区域及边距区域，如何将多个图形绘制在一张图中，并根据图形的大小及特性调整一下图形分布。
代码：https://github.com/kayoyin/tiny-inst-segmentation
作者：李慕清 https://zhuanlan.zhihu.com/p/106005484 本文已由原作者授权，不得擅自二次转载
计算机视觉世界三大顶会之一的CVPR 2021论文接收结果出炉！本次大会收到来自全球共7015篇有效投稿，最终有1663篇突出重围被录取，录用率约为23.7%。本次，腾讯优图实验室共有20篇论文被收录，其中Oral论文4篇，涵盖人脸识别、对抗攻击、时序动作定位、视频动作分割、无监督人脸质量评估等前沿领域。
综述论文翻译：A Review on Deep Learning Techniques Applied to Semantic Segmentation
顾名思义，这是将图像分割为多个部分的过程。在这个过程中，图像中的每个像素都与一个对象类型相关联。图像分割主要有两种类型：语义分割和实例分割。
要在一条通信线路上传送数据，除了必须建立一条物理线路（物理层的功能）之外，还必须有一些规程或协议来控制这些数据的传输，以保证被传输数据的正确性。实现这些规程或协议的硬件和软件加上物理线路就构成了“数据链路层”。
面试中关于HTTP 2.0的面试题并不多，但基于HTTP 2.0的应用已经很多了，比如谷歌的gRPC框架就是基于HTTP 2.0来提升效率的。同时，HTTP 1.0中的存在的很多缺陷也都在HTTP 2.0中得到了解决。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 量子位 授权 都说Transformer适合处理多模态任务。 这不，在视频目标分割领域，就有人用它同时处理文本和视帧，提出了一个结构更简单、处理速度更快（每秒76帧）的视频实例分割框架。 这个框架只需一串文本描述，就可以轻松将视频中的动态目标“抠”出来： 可以实现端到端训练的它，在基准测试中的多个指标上表现全部优于现有模型。 目前，相关论文已被CVPR 2022接收，研究人员来自以色列理工学院。 主要思路 根据文本描述进行视频目标分割这一多模态任务（R
UA-DETRAC是一个具有挑战性的现实世界多目标检测和多目标跟踪基准。数据集由 Cannon EOS 550D摄像头在中国北京和天津24个不同地点拍摄的10个小时的视频组成。视频以每秒25帧的速度录制，分辨率为960540像素。在UA-DETRAC数据集中，有超过14万帧和8250辆车被人工标注，总共标记了121万物体的边界盒。我们还对目标检测和多目标跟踪方面的最新方法进行基准测试，以及本网站中详细介绍的评估指标。
在面向帧的自动重传请求系统中，当待确认帧的数量增加时，有可能超出缓冲存储空间而造成过载。
当以某种方式组合多个序列或数据帧时，在进行任何计算之前，数据的每个维度会首先自动在每个轴上对齐。 轴的这种无声且自动的对齐会给初学者造成极大的困惑，但它为超级用户提供了极大的灵活性。 本章将深入探讨索引对象，然后展示利用其自动对齐功能的各种秘籍。
Pytorch实现了我们的高分辨率（例如2048x1024）逼真的视频到视频转换方法。
欢迎来到《Pandas 学习手册》！ 在本书中，我们将进行一次探索我们学习 Pandas 的旅程，这是一种用于 Python 编程语言的开源数据分析库。 pandas 库提供了使用 Python 构建的高性能且易于使用的数据结构和分析工具。 pandas 从统计编程语言 R 中带给 Python 许多好处，特别是数据帧对象和 R 包（例如plyr和reshape2），并将它们放置在一个可在内部使用的 Python 库中。
我核心的想法是预测房价。然而，我不打算使用任何arima模型；相反，我将使用数据的特性逐年拟合回归。
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