使用Pandas进行时间重采样 考虑将重采样为 groupby（） ，在此我们可以基于任何列进行分组，然后应用聚合函数来检查结果。...我们可以通过在调用重采样做这个 规则=“AS” 的年度开始，然后调用聚合函数 平均值 就可以了。 我们可以看到它的 head 如下。 ? ?...在这里，我们基于每年的开始（请记住“ AS”的功能）对索引进行了重新采样，然后在其中应用了 均值 函数，现在我们有了每年年初的均值。 我们甚至可以在resample中使用我们自己的自定义函数 。...我们可以 在使用规则“ AS”重新采样后通过调用.plot来完成此操作， 因为“ AS”是年初的规则。 ? ? 我们还可以通过 在.plot顶部调用.bar来绘制每年开始的平均值 的 条形图。 ?...希望您现在已经了解 在Pandas中正确加载时间序列数据集 时间序列数据索引 使用Pandas进行时间重采样 滚动时间序列 使用Pandas绘制时间序列数据
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。...注意，输入的音频序列是双轨式的，也就是说有两个声道，每个声道的采样频率是 44 100 Hz。在计算 MFCC 时，傅立叶变换的窗口大小是 2048。...reshape 层能够将特征的形状调整至特定的维度，以便后续的 GRU 模块学习。形状调整后的特征表示为 F_conv，维度为 86×2560。...注意力模块 目前得到的叫声特征 F_GRU 由在 86 个采样的帧上学习到的特征构成。但是，对交配成功率预测任务而言，不同帧的重要性可能也不一样。...图 4：由（a）原始 MFCC 特征和（b）新提出的 CGANet 学习到的特征所定义的特征空间的可视化 基于预测结果，大熊猫繁育者可以在第一时间采取合适的后续步骤，从而助力实现更智能化的大熊猫繁育。
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。...音频开源代码中重采样算法的评估与选择 在音频软件实现中经常会遇到两个模块采样率不一致的情况，比如语音通话时采集到的PCM信号是16k Hz的，但编码时codec是AMR-NB（AMR-NB是8k Hz采样...本文介绍如何评估开源代码里的重采样实现以及选择最适合的实现。...图像 腾讯优图CVPR 2018论文：图片去模糊及快速肖像处理等多项技术解读 在慢速曝光或快速运动拍摄照片时，图像模糊常常困扰着照片拍摄者。腾讯优图实验室的新算法，可以处理非特定场景中的图片模糊。...我们将使用 MATLAB Coder™ 通过算法生成C代码，然后使用在硬件上运行的实用程序在 Raspberry Pi 板卡上进行算法原型验证。
由于样本数量过多和维度限制会导致过拟合，所以本研究采用二维降低方法，在平滑和重采样后使用体素级GMV提高信号噪比，还使用了一个图集来总结来自不同大脑区域（parcels）的数据。...然后，根据测试MAE从32个工作流中选择10个，并使用OASIS-3和 CoRR数据集评估测试重测信度和纵向一致性。在考虑了所有的评价标准后，选择了表现最佳的工作流。...最后，对32个工作流程中的前10个工作流程的重测信度和纵向一致性进行了评估。在考虑了所有的评价标准后，选择了表现最佳的工作流程，应用于ADNI数据，并与大脑年龄比较。...性能良好的工作流主要由体素级平滑和重采样的特征空间组成，有和没有PCA，S4_R4 （使用4 mm FWHM核平滑，重采样到4 mm空间分辨率） 通常表现更好。...4.2 重测的信度和纵向一致性增量在一个短时间的扫描延迟上是可靠的。
二、如何得到随机采样数组，数组有无重复数据 假设我希望数组长度是100，而且我希望数组的大小也是在[0,100)内，那么如何得到100个随机的整数呢？可以用random库。...，得到的数组存在重复数据，那如果不希望存在重复数据，而是希望进行无重复采样，怎么办？...希尔排序是把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序；随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，当增量减至1时，整个文件恰被分成一组，算法便终止。...基础的插入法排序是两重循环，希尔排序是三重循环，最外面一重循环，控制增量gap，并逐步减少gap的值。二重循环从下标为gap的元素开始比较，依次逐个跨组处理。最后一重循环是对组内的元素进行插入法排序。...所以考虑自己生成图片，在每次修改数组后，只将图片中改动的那两列进行修改即可！这样就比用matplotlib每次重新绘制图片效率高得多！
，得到的数组存在重复数据，那如果不希望存在重复数据，而是希望进行无重复采样，怎么办？...希尔排序是把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序；随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，当增量减至1时，整个文件恰被分成一组，算法便终止。...基础的插入法排序是两重循环，希尔排序是三重循环，最外面一重循环，控制增量gap，并逐步减少gap的值。二重循环从下标为gap的元素开始比较，依次逐个跨组处理。...最后一重循环是对组内的元素进行插入法排序。 这样进行排序的优点在于每次循环，整个序列的元素都将小元素的值逐步向前移动，数值比较大的值向后移动。...所以考虑自己生成图片，在每次修改数组后，只将图片中改动的那两列进行修改即可！这样就比用matplotlib每次重新绘制图片效率高得多！
时间间隔（interval）和时间段：引用特定开始和结束点之间的时间长度；例如，2015 年。...时间增量或间隔（duration）：引用确切的时间长度（例如，间隔为 22.56 秒）。 在本节中，我们将介绍如何在 Pandas 中使用这些类型的日期/时间数据。...重采样，平移和窗口化 使用日期和时间作为索引，来直观地组织和访问数据的能力，是 Pandas 时间序列工具的重要组成部分。...matplotlib.pyplot as plt import seaborn; seaborn.set() goog.plot(); 重采样和转换频率 时间序列数据的一个常见需求，是以更高或更低的频率重采样...我们可以通过将数据重采样到更粗糙的网格，来获得更多见解。
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。...实作 有了一个坚实的计划，宝爸开始履行自己的使命。 建立AI模型 首先，需要开发和训练对象检测组件以识别特定的人脸和玩具。...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。...建立视频搜索和播放 如前所述，Qrio必须能够在YouTube上搜索并播放特定视频。最好的方法是使用自动化测试套件，该套件可以控制Web浏览器在YouTube中执行搜索并播放来自搜索结果的视频。...在播放飞机视频后看到飞机玩具应该让Qrio说：“嘿，我们以前玩过飞机。你为什么不带我看 的东西呢？
使用label参数来指定重新采样后的标签使用哪个时间戳，可选的值包括 'right'、'left'、'both'、'neither'，默认是 'right'。...可以使用loffset参数来调整重新采样后的时间标签的偏移量。 最后，你可以使用聚合函数的特定参数，例如'sum'函数的min_count参数来指定非NA值的最小数量。...这允许您选择一个特定的列进行重新采样，即使它不是索引。...2、指定开始和结束的时间间隔 closed参数允许重采样期间控制打开和关闭间隔。...重采样是时间序列数据处理中的一个关键操作，通过进行重采样可以更好地理解数据的趋势和模式。 在Python中，可以使用Pandas库的resample()方法来执行时间序列的重采样。 作者：JI
在进行时间相关的数据分析时，时间序列的处理是自然而然的事情，从创建、格式转换到筛选、重采样和聚合统计，pandas都提供了全套方法支持，用的熟练简直是异常丝滑。 ?...当然，虽然同样是执行的模糊匹配，但对于时间序列和字符串序列的匹配策略还是略有不同：时间序列执行的模糊匹配是"截断式"，即只要当前匹配，则进行筛选保留；而字符串序列执行的模糊匹配是"比较式"，也就是说在执行范围查询时实际上是将各索引逐一与查询范围进行比较字符串大小...04 重采样 重采样是pandas时间序列中的一个特色操作，在有些连续时间记录需要按某一指定周期进行聚合统计时尤为有效，实现这一功能的函数主要是resample。...仍然以前述的时间索引记录为例，首先将其按4小时为周期进行采样，此时在每个4小时周期内的所有记录汇聚为一条结果，所以自然涉及到聚合函数的问题，包括计数、求均值、累和等等。 ?...关于pandas时间序列的重采样，再补充两点：1.重采样函数可以和groupby分组聚合函数组合使用，可实现更为精细的功能，具体可参考Pandas中groupby的这些用法你都知道吗一文；2.重采样过程中
一、性能统计信息的几个术语 增量值(delta) 性能统计信息依赖于delta值的累计，即增量值。增量值反映了在某个特定时段某个特定事件的趋势，或者说波动的幅度。...通过对比在开始期间统计的累计值和结尾处的累计值之间的差异，才能够更清晰的了解该项值在系统不同负载时间段所需要的资源开销以及用于定位性能瓶颈。 ...因此基线就是某个特定时段业务高峰期数据库整体性能的一个基准报告，一旦当后续数据库出现性能问题或运行不佳的时候，通过使用基线，与性能问题期间的性能统计数据进行比对，得出两者的差异报告，有助于问题的定位于解决...由于DB时间是由所有非空闲用户会话的时间组合来计算的，所以DB时间可能超过实例开始后所经过的实际时间。例如，已经运行了30分钟的实例可能有四个活动用户会话，其累积DB Time大约为120分钟。...AWR采用的策略是：每小时对v$active_session_history进行采样一次，并将信息保存到磁盘中，并且保留8天(11g缺省值)，8天后旧的记录才会被覆盖。
通过使用 JProfiler 工具分析，我们发现负载平衡算法中使用的蓄水池采样算法的实现存在性能问题。...通过 Druid 内部自带 metric 指标，分析发现 segment 单位时间内的增量远远小于总量 500w 的记录数。...综上分析，我们的优化思路是：实现一种增量的元数据管理方式，只从元数据 DB 中拉取最近一段时间新增加的 segment 元数据，并与当前的元数据快照合并得到新的元数据快照，进行元数据管理。...同时，为了保证数据的最终一致性，完成优先级相对低一些的数据清理，每隔较长一段时间会进行一次全量拉取元数据。...定制化需求开发 3.1 基于位图的精确去重算子 3.1.1 问题背景 不少关键的业务需要统计精确的订单量和 UV，而 Druid 自带几种去重算子都是基于近似算法实现，在实际应用中存在误差。
其功能框图如下： 根据上图我们考虑在某个特定的时刻t，此时输入量为rin(t)，输出量为rout(t)，于是偏差就可计算为err(t)=rin(t)-rout(t)。...于是PID的基本控制规律就可以表示为如下公式： 其中Kp为比例带，TI为积分时间，TD为微分时间。PID控制的基本原理就是如此。...在实现离散化之前，我们需要对比例、积分、微分的特性做一个简单的说明。 比例就是用来对系统的偏差进行反应，所以只要存在偏差，比例就会起作用。...在实现离散前，我们假设系统采样周期为T。假设我们检查第K个采样周期，很显然系统进行第K次采样。...3、PID控制器的基本实现 完成了离散化后，我们就可以来实现它了。已经用离散化的数据公式表示出来后，再进型计算机编程已经不是问题了。接下来我们就使用C语言分别针对位置型公式和增量型公式来具体实现。
类别平衡重采样 论文[5]对长尾识别中表示学习的各种采样策略进行了实证研究，采样策略包括实例平衡采样、类别平衡采样、平方根采样和渐进平衡采样。...具体来说，实例平衡采样是每个样本被采样的概率相等，而类别平衡采样是每个类别被采样的概率相等；平方根采样是实例平衡采样的一种变体，其中每个类别的采样概率与相应类别中样本大小的平方根有关；渐进平衡采样在实例平衡采样和类别平衡采样之间进行渐进插值...类别级重加权 最直觉的方法是直接使用训练样本的标签频率对损失进行重新加权，即加权softmax损失。...因此，LDAM进一步引入了deferred re-balancing optimization schedule，在学习LDAM损失一段时间后，通过类别平衡的方式重加权LDAM损失来重新平衡类别。...特定域迁移学习 (DSTL)首先使用所有的不平衡样本对模型进行预训练，然后在更平衡的训练子集上微调模型。通过这种方式，DSTL将学习到的特征慢慢地迁移到尾部类，从而在所有类别之间获得更平衡的性能。
对于每100次测试操作，在工作空间中采样2000个新点，并将其插入（逐点）到k-d树中。我们将ikd树与PCL中使用的静态k-d树进行比较，在每个测试操作中，k-d树都是完全重建的。...这些实验是在一台装有Intel i7-10700 CPU、2.90GHz、仅运行2个线程的PC上进行的。表II总结了增量k-d树的参数，其中未使用下采样进行公平比较。...该实验是在真实的室外场景中进行的，使用的是Livox Avia LiDAR3，视场为70°，帧速率高达100 Hz，在快速LIO中融合新激光雷达扫描的时间如图6（a）所示，时间是最近100次扫描的平均时间...使用ikd树和静态k-d树进行最近搜索的平均时间是相同的。 图6：图（a）显示了使用ikd树和静态k-d树在快速LIO中融合一个新激光雷达扫描的平均运行时间。...图（b）显示了最近搜索、增量更新和融合一个激光雷达扫描的总时间。图（c）显示了在主线程中重建后的平衡特性。
我们仅确定性地更新residue增量超过阈值的节点（如下图所示的节点 、 ），同时仅从剩余节点中采样部分节点进行residue的更新（即采样部分节点进行图传播，如下图中的节点 ）。...因此，即使residue增量小于阈值，我们仍需要额外进行采样操作，以避免类似情况出现。...第 组）内的节点，我们使用该组最大的采样概率 对该组所有节点进行采样。...这里APPNP和GDC指将图特征传播和预测解耦后，在图传播过程分别借助PPR、HKPR进行特征传播的方法，与原始论文所述方法不尽相同。...从下图实验结果中可以看到，借助AGP算法加速后的GNN模型，可以在更短的时间内与达到相同的accuracy。
研究人员尝试利用同时进行的激光雷达和相机测量来追求在地图结果中实现精确的尺度和颜色细节。然而这些结果受外参校准和时间同步精度的影响。...由于噪声，Colmap将单个3D点的特征轨迹视为一组测量，可以进行配对。使用直接线性变换（DLT）方法计算配对测量的3D点，通过RANSAC进行递归采样和调整采样区域，获得可靠的三角测量结果。...增量捆集调整：在每次三角测量后，进行局部捆集调整（BA）以调整新配准图像和其他共享更多共同观测的已配准图像的参数和3D点位置。...捆集调整 有增量束调整、批量束调整和整体地图束调整三种类型。 在新图像的三角测量后，执行增量BA减轻累积误差。 执行批处理BA以节省时间，构建包含相机位姿和3D点的3D模型。...图5：用于捆集调整的因子图 基于已知位姿的增量重建 如果通过一些传感器（如GPS）的测量已经知道了大致相机位姿，可以使用已知位姿开始增量重建。 实验 验证了Colmap-PCD的有效性和尺度准确性。
上一篇文章我们对PE文件格式进行详细解析。比如，MZ头文件是定位PE文件头开始位置，用于PE文件合法性检测。...这个病毒是TW陈盈豪在念书期间制作，后通过网络传播到全世界各个角落。...关键点：病毒代码目标寄生位置不固定 shellcode类似：通常需要注入远程系统，但这段代码在远程系统什么位置有时并不能确定，另外远程系统的环境有时也不能准确感知，故需要使用重定位技术 ① 首先，为什么需要重定位呢...在下图中，左边是病毒在感染前的VAR位置，其地址为004010xx；当该代码插入到另一个HOST文件后，如右图所示，变量的实际位置和预期位置出现了差异，而重定位的关键是知道这个差异是多少，后续遇到的各种变量或地址都可以通过这种差异方式校正...； 第四步，当需要重定位时，比如使用varl变量，重定位通过ebp+offset来消除差异，此时eax中存放varl在内存中的真实地址。
在一次会话开始时的时间戳初值也是随机选择的。即使是没有信号发送时，时间戳的数值也要随时间不断的增加。接收端使用时间戳可准确知道应当在什么时间还原哪一个数据块，从而消除传输中的抖动。...没关系，我刚开始也没看懂，那就听我的解释吧。 首先，时间戳就是一个值，用来反映某个数据块的产生（采集）时间点的，后采集的数据块的时间戳肯定是大于先采集的数据块的。...有了这样一个时间戳，就可以标记数据块的先后顺序。 第二，在实时流传输中，数据采集后立刻传递到RTP模块进行发送，那么，其实，数据块的采集时间戳就直接作为RTP包的时间戳。...第四，时间戳的单位采用的是采样频率的倒数，例如采样频率为8000Hz时，时间戳的单位为1 / 8000 ，在Jrtplib库中，有设置时间戳单位的函数接口，而ORTP库中根据负载类型直接给定了时间戳的单位...因此，我们根据定义“时间戳增量是发送第二个RTP包相距发送第一个RTP包时的时间间隔”，故时间戳增量应该为3600。
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