根据id上的排名旋转熊猫数据帧_YFinance上的熊猫数据帧_根据排名替换数据帧中的值 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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mongoose根据id获取上、下相邻数据详情

废话不多说，这个就是为了实现文章的上一篇和下一篇的接口直接上代码： router.post("/bookInfo", async (ctx) => { let bookId = ctx.request.body.ID...; const book = mongoose.model("book"); // 获取上一篇和下一篇的文章 // select是指定返回的字段 let prevBook = await... book .findOne({ ID: { $lt: bookId }, visible: true }) .sort({ ID: -1 }) .select({ ID: 1,...：在find的条件中不匹配某个结果 let boardMsgLength = await messageBoard.find({ from: "留言板" }).count(); //匹配留言板的数量...let booksMsgLength = await messageBoard // 匹配非留言板的数量且根据ID查询 .find({ from: { $ne: "留言板" }, ID:

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Mysql 删除重复的数据，根据id索引（排除最小的数据）

阅读量: 111 注意：删除重复数据前，记得备份表！！！...废话不说，直接上代码 table_name 表格名称 field 字段名称（删除删除的重复数据） DELETE FROM table_name WHERE id in ( #找出重复的数据，并且这个数据的...id索引不是最小的 select b.number from (SELECT bbb.id as number FROM table_name as bbb...GROUP BY field HAVING count(field) > 1 ) AND bbb.id...not IN ( SELECT min(id) FROM table_name GROUP BY field

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

你被追尾了

物体运动速度过快时，可能会在相邻两动画帧之间快速穿越，导致忽略了本应碰撞的事件发生。...圆形与旋转矩形（以矩形中心为旋转轴）算法和上面圆和无旋转矩形碰撞的思想完全类似，即本质依旧是求出矩形上离圆心的最近点看似有点小困难，但其实你把矩形旋转视作是圆绕着矩形中心反方向旋转的话，就很好理解了...上图中，效仿外接图形判别法，我们将熊猫和竹子皆视为矩形，则注意，两个矩形有相交并不能说明熊猫和竹子有交，因为熊猫和竹子都并非标准的矩形（因为熊猫和竹子的像素点未必填满整个其所在的矩形），但是矩形相交是熊猫和竹子相交的必要条件...注意，熊猫和竹子所在的矩形已经相交了，但是熊猫和竹子其实并没有相交. ? 熊猫和竹子这才真正的相交了. 而且，熊猫(竹子)离屏渲染和实际显示的canvas 中熊猫(竹子)的位置是完全一致的....其实上面将熊猫（竹子）离屏数据渲染出来只是为了效果直观一些，实际运用过程中，肯定不会将这些离屏数据在屏幕上渲染出来，而是在内存中使用，因为内存中操作这些数据肯定远比在屏幕上渲染出这些数据快的多.

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疑车无据：大熊猫何时交配才能怀上宝宝？四川学者用音频AI给出预测

这种方法能够根据大熊猫的叫声快速给出预测结果。 ? 我们都知道，大熊猫是地球上最濒危的物种之一，但我们并不清楚它为什么会濒危。...他们在自己的研究中以人工方式定义了 5 种不同的大熊猫叫声，并基于人工设计的声学特征使用聚类方法对叫声数据进行了分组。...对于输入的音频序列，最终的预测结果是通过求和所有帧上的概率而得到的，如果整体的成功概率更大，那么就将这个交配结果分类为成功。预处理首先，基于人工标注的起止点从输入音频序列中提取出大熊猫的叫声。...最后，在经过归一化的音频段（2 秒）的 86 帧中的每一帧上提取其梅尔频率倒谱系数（MFCC），并将其用作深度网络的输入。...然后按如下方式对帧上的这些概率值求和： ? 如果 P_s > P_f，则预测发出输入音频段的叫声的大熊猫能成功交配，反之则预测结果为交配失败。实验 ?

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【车道检测】开源 | TuSimple数据集上可以达到115帧的车道线检测算法，SOTA！

PS：腾讯最近更改公众号推送规则，文章推送不在按照时间排序，而是通过智能推荐算法有选择的推送文章，为了避免收不到文章，看完文章您可以点击一下右下角的"在看"，以后发文章就会第一时间推送到你面前。...对于更安全的自动驾驶汽车来说，目前尚未完全解决的问题之一是车道检测。车道检测任务的方法必须是实时的(+30帧/秒)，有效的且高效的。...本文提出了一种新的车道检测方法，它使用一个安装在车上的向前看的摄像头的图像作为输入，并通过深度多项式回归输出多项式来表示图像中的每个车道标记。...在TuSimple数据集上该方法在保持效率(115帧/秒)的前提下，与现有的SOTA方法相比具有相当的竞争力。主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ?...点个“在看”，让我知道你的爱

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视频分割大结局！浙大最新发布SAM-Track：通用智能视频分割一键直达

比如，给定类别文本「熊猫」，便可一键实例级分割追踪所有属于「熊猫」这一类别的目标。也可进一步给出更详细的描述，比如输入文字「最左边的熊猫」，SAM-Track可以定位至特定目标进行分割追踪。...根据输入的类别或目标对象的详细描述，Grounding-DINO可以检测到目标并返回位置框。...如果想要实现语言引导的视频物体分割，SAM-Track则会调用Grounding-DINO根据输入的文本，先得到目标物体的位置框，并在此基础上通过SAM得到感兴趣物体的分割结果。...最后DeAOT将交互分割结果作为参考帧，对选中的目标进行追踪。在追踪的过程中，DeAOT会将过去帧中的视觉嵌入和高维ID嵌入分层传播到当前帧中，实现逐帧追踪分割多个目标对象。...对于新出现的物体的ID分配问题，SAM-Track采用了比较掩码模块（CMR）来确定新的对象的ID。融合模式则是把交互跟踪模式和自动跟踪模式相结合。

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直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...记住：Pivot——是在数据处理领域之外——围绕某种对象的转向。在体育运动中，人们可以绕着脚“旋转”旋转：大熊猫的旋转类似于。...原始DataFrame的状态围绕DataFrame的中心元素旋转到一个新元素。有些元素实际上是在旋转或变换的（例如，列“ bar ”），因此很重要。...结果是ID列的值（a，b，c）和值列（B，C）及其对应值的每种组合，以列表格式组织。可以像在DataFrame df上一样执行Mels操作： ?...记住：合并数据帧就像在水平行驶时合并车道一样。想象一下，每一列都是高速公路上的一条车道。为了合并，它们必须水平合并。

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熊猫TV直播H5播放器架构探索

本文来自熊猫TV音视频技术专家姜雨晴在LiveVideoStackCon 2017上的分享，并有LiveVideoStack整理成文。...对熊猫来说，高清直播是一座里程碑，也是我们产品的一个卖点。我们不可能用3000kbps的冒充蓝光线路，所以在这种大型活动熊猫基本上都维持在一个6000到8000kbps推流码率下的高清直播。...当然在这个过程中需要切换码率， MOOV的Header需要改变，所以必须要清空之前MSE上所有的数据。 Q2：这些视频插件在Chrome、Safari、IE等平台上如何实现适配？...我们会监测实际播放时长和理论播放时长的差值，根据差值找最新的GOP里的I帧。如果有就不用重新拉流，如果没有则需要重新拉流。 Q4.1：可能缓存一个GOP？...根据视频帧的位置计算音频帧的位置，如果这帧出现缺失我们就补帧。 Q6.1：补前一帧与后一帧的区别？ A：根据不同场景选择最优化的方案，从代码修改简便的角度我们会优先选择补前一帧。

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如何使用 Python 只删除 csv 中的一行？

在本教程中，我们将学习使用 python 只删除 csv 中的一行。我们将使用熊猫图书馆。熊猫是一个用于数据分析的开源库;它是调查数据和见解的最流行的 Python 库之一。...最后，我们使用 to_csv（）将更新的数据帧写回 CSV 文件，设置 index=False 以避免将行索引写入文件。...然后，我们使用索引参数指定要删除的标签。最后，我们使用 to_csv（）将更新的数据帧写回 CSV 文件，而不设置 index=False，因为行标签现在是 CSV 文件的一部分。...为此，我们首先使用布尔索引来选择满足条件的行。最后，我们使用 to_csv（）将更新的数据帧写回 CSV 文件，再次设置 index=False。...它提供高性能的数据结构。我们说明了从 csv 文件中删除行的 drop 方法。根据需要，我们可以按索引、标签或条件指定要删除的行。此方法允许从csv文件中删除一行或多行。

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大数据预测世界杯八种方法谁靠谱

这届世界杯在大数据火爆之后，不管是民间还是官方，都把大数据的概念运用到了世界杯预测上，但这些预测真的准吗？下面选取国内外主要的八种世界杯预测，对他们的预测方法进行简要的分析，看看谁的更准一些。...（2）德银推算最胡闹德银根据各个球队的FIFA排名、历史战绩、球员构成和赌场赔率等因素，建立了量化分析模型，并根据复杂计算得到一份夺冠概率表格，从夺冠概率表格中挑选出了前10强，依据“轮流转周期”，由此排除了...（3）高盛模型最神秘高盛对世界杯决赛周32支国家队的胜算，有它自己的一套评估方法（命名Elo），在所有因素中分量最重。Elo是高盛自设的动态系统，不断根据球队近绩更新评分和排名。...（5）科隆体育最繁琐德国科隆体育学院根据复杂的计算机模拟测算得出的本届世界杯预测结果：科隆体育学院的格罗尔教授领导研究小组以自己设计的计算机模拟算式一共进行了10万次测算，综合考虑各队的世界排名、足彩赔率...（8）雅虎相信网络流言雅虎用轻博客网站Tumblr的数据来估计每支国家队的优势，最终计算出最可能获胜的是巴西。雅虎研究小组分析的前提是，Tumblr上所有有关世界杯的讨论都具有一定价值。

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java 实现 A的list集合，B的list集合，里面存储的是实体类，根据id比较，得到B中在A里面没有的数据

目录 1 需求 2 代码实现 1 需求现在有两个list集合，A 集合 B集合；两个集合里面都存储user对象，现在要将B集合里面，不在A集合的数据过滤出来之后，得到；就是取差集； 2 代码实现...System.out.println(item.getName()); } @Data public class UserInfo { private int id...= o.getClass()) return false; UserInfo userInfo = (UserInfo) o; return id == userInfo.id...; } @Override public int hashCode() { return Objects.hash(id, name); } }

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生成组合仿射变换矩阵，裁剪+缩放+平移+斜切+旋转

前言在翻以前oschina上写的博客的时候，看到这篇觉得还挺有趣的，就重新修改并添加一些新的内容发到再公号上。...本文通过结合一个实际的例子（根据 bounding box 从图片中裁剪出特定的区域，然后做旋转、斜切和缩放等操作）来讲解如何通过一个简单的方法生成组合操作的仿射变换矩阵。...实际例子下面来看下一个实际的例子，比如下图，根据给定的标注框从原图中裁剪出熊猫宝宝，并且对其做旋转、斜切和缩放等操作。...像上面的例子，把图中的熊猫宝宝裁剪出来的，加上缩放、斜切和旋转等的组合变换，其实可以分解为6个变换（这个6个矩阵的顺序是我实验的结果，可能还有其他更好的方式）：裁剪、缩放、平移、旋转、斜切、平移 1、...2、缩放矩阵第二个矩阵是根据输出大小作缩放，假设裁剪出来之后需要把图片大小缩放为 [outW,outH]，则缩放矩阵为： 3、平移矩阵第三个矩阵是为了第四个旋转做准备的，首先把图中心点平移到左上角的原点

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看这个天才老爸如何用Jetson NANO做一个带娃机器人

2.视觉存在 -以虚拟狗的形式出现，它将与宝宝进行交互。它由显示在显示器上的虚拟木偶系统驱动。...视频录制是使用GStreamer完成的，宝爸将记录帧速率设置为120 FPS，并稍后使用视频编辑工具对其进行降采样。...花费了几个小时的时间，宝爸才找到了一个名为arcade的出色Python框架，它支持游戏动画循环，并能够通过旋转和缩放来渲染/显示Sprite（具有透明度的PNG图像）。...如果熊猫玩具仍然保持可见状态两秒钟，Qrio将切换到PlayingVideo状态下，会说“让我为您播放有关熊猫的视频”，并调用视频搜索和播放模块来搜索并播放熊猫视频。...但是，如果最近播放了一个有关熊猫的视频，它会说：“嘿，我们以前玩过熊猫。为什么不给我带来其他东西？视频将只在全屏播放45秒，而视线和烦躁的动画系统将暂停以将CPU资源集中在播放流畅的视频上。

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视频生产环境下的音视频解决方案

，一直从事前端的播放器，后来有幸去了字节跳动，最近在参与和熊猫直播的创业项目。...其次，视频标注和截图也会在一致性上产生差异。 1 架构这张图是我们现在的MediaTrack整个的架构，整个命名方式延续了熊猫的命名方式，所有的项目都采用英雄联盟的英雄为项目名称。...时间一致性，传统上，现在可以看到的视频片段如图所示，首先是格式上的时间零点，然后是音频首帧时间点、视频首帧时间点，最后是标注点。 ?...所以在取视频的时间点时要保证是第一个片段塞进MSR Buffer。 ? 根据图中所展示的处理，目的是加速起播时间，其次是尽量保留展现数据。 ?...因为小程序播放器是小程序的底层，它的起始时间点是视频的首帧，这是利用用户打好时间戳的视频，根据视频的转码流和源流PTS对出来的，小程序的基准时间点为0。 ? 小程序以视频为基准播放，无需特殊处理。

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ALOAM:激光雷达的运动畸变补偿代码解析

激光雷达的一帧数据是过去一周期内形成的所有数据,数据仅有一时间戳,而非某个时刻的数据,因此在这一帧时间内的激光雷达或者其载体通常会发生运动,因此,这一帧的原点不一致,会导致一些问题,这个问题就是运动畸变...TransformToStart(&(cornerPointsSharp->points[i]), &pointSel); //interpolation ratio double s; //由于kitti数据集上的...; //s = 1 说明全部补偿到点云结束的时刻 s代表要转换的点在根据时间在这一帧里占的比率 SCAN_PERIOD是一帧的时间,10hz的lidar,那么周期就是0.1s。...在前面的点的预处理时将 intensity 附了别的值实数部分存的是 scan上点的 id 虚数部分存的这一点相对这一帧起始点的时间差。...PointType const *const pi, PointType *const po) { //interpolation ratio double s; //由于kitti数据集上的

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CVPR 2020 夜间目标检测挑战赛冠军方案解读

此次冠亚军方案，将与白天行人检测结合，打造适用于不同天气条件的全天候行人检测系统，并有望在熊猫智能公交上进行应用，为其安全行驶保驾护航。...官方 baseline 在 Caltech（著名行人检测数据集）上的 Miss Rate（越小越好）可以达到 7.36%，但在夜间行人数据集上却只能达到 63.99%。...Track 1: Pedestrian detection from a single frame 该任务只要求检测行人（对应 Ground truth 中 category_id = 1 的行人类别...实验结果下图展示了该团队使用的方法在本地验证集上的结果：该团队将今年的成绩与去年 ICCV 2019 同赛道冠军算法进行对比，发现在不使用额外数据集的情况下，去年单模型在 9 个尺度的融合下达到...由于收集这个数据集的摄像头一直在移动，该团队之前在类似的数据集上使用过一些 SOTA 的方法，却没有取得好的效果。他们认为之后可以在如何利用时序帧信息方面进行深入的探索。 3.

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CVPR2020 夜间目标检测挑战赛冠军方案解读

此次冠亚军方案，将与白天行人检测结合，打造适用于不同天气条件的全天候行人检测系统，并有望在熊猫智能公交上进行应用，为其安全行驶保驾护航。...官方 baseline 在 Caltech（著名行人检测数据集）上的 Miss Rate（越小越好）可以达到 7.36%，但在夜间行人数据集上却只能达到 63.99%。...夜间行人数据集示例 Track 1: Pedestrian detection from a single frame 该任务只要求检测行人（对应 Ground truth 中 category_id...数据增强； 6. 多尺度训练 + Testing tricks。实验结果下图展示了该团队使用的方法在本地验证集上的结果： ?...由于收集这个数据集的摄像头一直在移动，该团队之前在类似的数据集上使用过一些 SOTA 的方法，却没有取得好的效果。他们认为之后可以在如何利用时序帧信息方面进行深入的探索。 3.

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仿射变换实现组合操作抠图+缩放+旋转

实验代码（提供C++、Scala和Python三种语言的实现）：码云地址 Github地址正文根据给定的标注框从原图中裁剪出物体并且对裁剪出的图片做各种随机旋转和缩放变换，如果这几个步骤能合成一个仿射变换来做...首先贴上原图：现在需要实现把图中的熊猫宝宝裁剪出来，标注框信息:[175,30,250,270]，这四个数字从左到右的意思是，标注框左上角x坐标, 标注框左上角y坐标, 框的宽...那么把图中的熊猫宝宝裁剪出来的，加上缩放和旋转等的组合变换，其实可以分解为以下四个变换（这个是我实验的结果，可能还有其他更好的方式）：第一个变换矩阵(crop_mat) 是根据标注框以及裁剪出的大小生成裁剪与缩放组合矩阵...，假设标注框信息是 [x, y, bboxW, bboxW]，裁剪出的框大小 [outW, outH]，这个大小表达的意思是相当于根据标注框裁剪出物体后，再把该物体缩放的大小。...(rotate_map) 是旋转矩阵，给定旋转的角度 a，变换矩阵定义如下：需要注意的是，用于计算公式中的cos和sin是弧度，所以要先把角度转为弧度，就是先除以180再乘以pi。

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Google发布首个「讲故事」的视频生成模型

id=vOEXS39nOF 比如输入文本： A photorealistic teddy bear is swimming in the ocean at San Francisco....一只大熊猫在水底游泳如果说前面还算合理，看到最后泰迪熊变身大熊猫，实在绷不住了。这反转放短视频平台上不得几百万点赞，豆瓣评分都得9.9，扣0.1分怕你骄傲。再来一个例子，依然能完美还原剧本。...最重要的是，ViViT编码器需要一个固定长度的视频输入，因为它在时间上采用的是all-to-all注意力。将其替换为因果注意力之后，C-ViViT编码器就会变成自回归，并允许输入帧的数量可变。...首先从0到1中随机选择一个掩码比率，并根据视频长度随机地用特殊标记[MASK]替换一部分token 然后根据给定的文本向量和未掩码的视频tokens，通过最小化掩码token的交叉熵损失来学习模型参数。...一旦生成了第一个视频，就可以通过使用C-ViViT对最后一个视频中的最后K个生成的帧进行编码，自动递归地推理出其他帧。

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iOS开发-OpenGL ES入门教程2

、颜色等信息，线段上的点会由插值生成。...3、简单图形变换几何变换有比例、旋转、平移、对称、错切，这里我们介绍简单的旋转变换。先给出结论：对于一个图形进行旋转变换，相当于对每个顶点乘以一个旋转变换矩阵。矩阵如下： ?...glUniformMatrix4fv(rotate, 1, GL_FALSE, (GLfloat *)&zRotation[0]); 细心的开发者会发现，这里的z轴旋转矩阵和上面给出来的旋转矩阵并不一致...把矩阵赋值给glsl对应的变量，然后就可以在glsl里面计算出旋转后的矩阵。思考题 1、为什么熊猫的反的？要如何解决？ 2、在这个样例中，顶点着色器调用次数和片元着色器调用次数哪个多？...3、一个一致变量在一个图元的绘制过程中是不会改变的，所以其值不能在glBegin/glEnd中设置。一致变量适合描述在一个图元中、一帧中甚至一个场景中都不变的值。

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