昨天突然觉得自己不会dataframe的数据平移。...今天赶早学一下，这个python数据平移还是很重要的，尤其是你想处理一个数据的时候，如果把数据转成简单的数组那就南辕北辙了，在现有的技术上如果能够完美支持我们必然选择现有的成熟的技术方法而不是重复的造轮子...from pandas import Series, DataFrame import numpy as np #数据平移 data = DataFrame(np.arange(15).reshape...对新增列进行向前平移 data["g"]=data['g'].shift(-1) print(data) #对于NaN用0补齐 data=data.fillna(0) print(data) #对两列数据进行一个减法...data['sub']=data["e"]-data['g'] print(data) #对求的新数据求绝对值 data['sub']=data['sub'].abs() print(data) 早呀
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...前言： 今天我想把百度地图的定位集成到项目中来，想写个小小的案例，实现一下，但在集成百度地图时首先要申请秘钥，申请秘钥要用到SHA1值，所以今天就来总结一下怎样去获取这个值吧，希望对大家有帮助。...二、获取发布版的SHA1： 获取发布版的SHA1，跟获取开发版的SHA1的1、2、3步骤一样，不一样的地方就是第4步稍微不同而已。...上面是正常情况下执行的，我在获取SHA1时就被坑了，接下来就是说一下不正常的情况了： 1、首先是出现： ‘keytool’ 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。...目录下了，就是和debug.keystore同一个目录下。
好事文章地址：讲解一下贪心算法 好了，开始今天的主题： 当前T2I模型的一大限制就是如何有效地融合文本和图像信息？...融合效果有限：由于缺乏有效的融合机制，拼接后的特征向量可能无法有效地捕捉到文本和图像之间的深层关系。这可能导致生成的图像在语义上与文本描述不完全一致，或者缺乏足够的细节和准确性。...模型复杂度增加：虽然特征拼接本身并不复杂，但为了确保拼接后的特征向量能够被有效利用，通常需要增加额外的网络层或复杂度来提取和融合这些信息。这可能会增加模型的训练难度和计算成本。...综上所述，特征拼接虽然是一种简单直观的特征融合方法，但在实际应用中需要谨慎考虑其局限性和适用性。...为了更有效地实现文本和图像的信息融合，可能需要探索更加复杂和高级的融合策略，如注意力机制、多模态自注意力网络等。
而操作内容的采集场景，存在大量的前后端数据交互，若请求数据结构过大，则可能影响传输性能进而影响使用体验。 采集方式 埋点采集 前后端应用开发人员在特定场景下的特定时机，根据需要采集特定的参数。...但也可以明显看出，如果数据源质量太过恶劣，那势必消耗数据开发人员大量的时间在清洗与规整上，在数仓其他方面的建设不免分身乏术，这时可能就需要考虑数据源治理的事情了。...最精细的行列级别数据血缘是数据链路工业化的基础，未来可以实现数据上报、数仓加工、可视化展示全链路的完全拖拽式开发，有可能成为下一代标准数仓开发方式。...一个天然的矛盾点是做上报开发的同学，本身几乎不会使用到自己开发出来的上报数据，如果没有一套有效的上报测试和管理系统，仅靠每个开发同学个人的自我约束很难维持整体上报的规范性。...个人认为更健康的方式应该是加深数仓和下游团队彼此的理解和信任，有些比较定制化的业务指标，可以由业务方先行计算并验证其可行性，不需要从一开始就固化在数仓层面；经过验证并确认有效的，数仓同学要想办法将其融合进现有数仓
然而，正是这种通用性使得这种方法适用于广泛的问题，也导致了众所周知的效率低下。在这篇论文中，我们考虑了有趣的决策类所共有的不同属性，这些属性可以用来设计计算效率和数据效率都很高的学习算法。...具体来说，这项工作研究了决策问题的各个方面的低秩结构和经典确定性规划的效果稀疏性，以及基于端到端模型的方法所依赖的性能。我们首先展示了后继表示中的低秩结构如何使高效在线学习算法的设计成为可能。...我们进一步探索状态特征中的低秩结构，以学习完全允许在低维空间中进行高效规划的有效转换模型。然后，我们进一步了解基于模型的端到端方法，以便更好地理解它们的属性。...我们通过约束优化和隐式微分的视角来研究这类方法。通过隐式视角，我们得到了这些方法的属性，这些属性使我们能够确定它们执行良好的条件。...在本文的最后，探索了如何利用经典规划问题的效果的稀疏性来定义一般的领域无关启发式方法，通过使用基于潜在的奖励塑造和提升函数近似，可以用来大大加快领域相关启发式方法的学习。
论文提出了一种能充分利用时间、空间、其他地表温度产品三种信息填补地表温度数据中缺失值的方法，并将该方法和其他三种方法（RSDAST、IMA和Gapfill）进行对比。...1 研究背景 地表温度是一个重要的地表参数，MODIS和VIIRS地表温度数据具有全球覆盖范围、高时间分辨率等特点。但MODIS和VIIRS地表温度数据有一些缺失值影响数据的使用。...本文使用MOD11A1，MYD11A1，MYD21A1和VNP21A1四种每日地表温度数据，空间分辨率均为1千米。 3 研究方法 本文提出一种填补地表温度数据缺失值的方法。...精度验证的方法是首先将原始地表温度数据中的一块区域设为缺失，然后用填补地表温度缺失值的方法填补上，最后将填补的结果与原始值比较，得出填补地表温度的精度。...这表明，使用同一天其他地表温度产品中的信息去填补地表温度缺失值比使用相邻日期的同种地表温度产品中的信息去填补缺失值可能会具有较高的精度。
它提出了两个关键模块：金字塔、级联和可变形对齐模块（PCD）和时空注意融合模块（TSA），分别用于解决视频中的大运动和有效融合多帧。EDVR由PCD、TSA和重建模块三部分组成。...非局部方法 非局部操作是计算一个位置的响应值，该值等于输入特征图中所有可能位置的权重和。...其公式如下： 其中i是响应值的输出位置索引，j是所有可能位置的索引，x和y分别是具有相同维数的输入和输出数据，f是计算i和j之间相关性的函数如高斯、点乘等，g是计算输入特征的函数，C（x）是归一化因子...轻量级超分模型 基于深度学习的视频超分辨率方法虽然具有很高的性能，但由于模型参数庞大，需要大量的计算和存储资源，训练时间长，在实际问题中难以有效部署。...在研究这类视频的超分问题时，必须在不改变场景的情况下将其分割成多个片段，并分别进行处理。这可能会导致大量的计算和计算时长。因此，能够处理场景变化的深度学习方法对于实际应用是必要的。
Continuous-Time Trajectory Estimation for LiDAR-Inertial System 原文作者：Jiajun Lv 内容提要 在本文中，我们提出了一个高精度的连续时间轨迹估计框架...，专门用于SLAM应用，它能够有效地融合高频和异步传感器数据。...我们将所提出的框架应用于3D激光雷达惯性系统进行评估。该方法采用非刚性配准方法进行连续时间轨迹估计，同时消除激光雷达扫描中的运动失真。...此外，我们还提出了一种两态连续时间轨迹修正方法，以有效地解决闭环检测时计算难处理的全局优化问题。我们在几个公开可用的数据集和我们收集的数据上检查了所提出方法的准确性。...实验结果表明，该方法特别是在发生攻击性运动时，在精度方面优于离散时间方法。 主要框架及实验结果 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有
学院提出 Tube Feature Aggregation Network（TFAN）新方法，即利用时序信息来辅助当前帧的遮挡行人检测，目前该方法已在 Caltech 和 NightOwls 两个数据集取得了业界领先的准确率...从当前帧的某个 proposal 框出发，依次在相邻帧的空间邻域内寻找最相似的proposal框并连接成 proposal tube。...利用 PRM 模块解决融合权重较少的问题 即使通过以上的设计能够使得当前帧遮挡行人连接上前后帧未遮挡的行人，依然又一个亟待解决的难题：融合权重。...由下图(a)可见，因为遮挡行人的特征充斥大量背景，所以遮挡行人的特征和无遮挡行人的特征相似度较低，产生的融合权重较小。因此即便找到了未遮挡行人，也很难有效地将其利用。...3、实验结果 TFAN 有效增强检测器的识别能力 在 Caltech 数据集上的结果如下： 注：R 表示 Reasonable 少量遮挡及无遮挡的结果，HO 表示 Heavily Occlusion
基于上述两个新提出的模块，作者构建了一种有效的MuCAN(Multi-Correspondense Aggregation Network)用于视频超分，所提方法在多个公开数据集上取得了SOTA性能。...该文主要贡献包含以下几点： 提出一种新的MuCAN用于视频超分，它在多个公开数据集取得了SOTA性能； 提出两种有效的模块：TM-CAM与CN-CAM以更好的探索时序和多尺度的相似性； 提出一种Edge-aware...首先，我们定位并选择Top-K最相似块，然后采用相似自适应集成方式进行融合。...不同于非局部均值中的赋予不同块相同的权值，在这里作者设计了一种像素自适应的集成策略，融合权值通过如下方式计算得到： 正如Fig4所示，位置p出的输出将通过如下方式得到： 通过重复上述过程2N次，我们将得到一组对齐特征...为处理统一特征层面的所有帧特征，我们采用了一个额外的TM-CAM用于自集成并输出。最后，所有特征通过卷积和PixelShuffle进行融合得到高分辨率特征。
结论： 1）当使用基本数据类型作为方法的形参时，在方法体中对形参的修改不会影响到实参的数值 2）当使用引用数据类型作为方法的形参时，若在方法体中 修改形参指向的数据内容，则会对实参变量的数值产生影响，...因为形参变量和实参变量共享同一块堆区； 3）当使用引用数据类型作为方法的形参时，若在方法体中 修改形参变量的指向，此时不会对实参变量的数值产生影响，因此形参变量和实参变量分别指向不同的堆区 例一：基本数据类型作为形参...public static void main(String[] args) { Person p = new Person(); int n = 15; // n的值为...15 p.setAge(n); // 传入n的值 System.out.println(p.getAge()); // 15 n = 20; // n的值改为...this.age; } public void setAge(int age) { this.age = age; } } 例二：引用类型–修改形参指向的数据内容
本文提出的方法在Argogrse-HD数据集上实展现了竞争性能，与原Baseline相比提高了4.9% mAP。...后来，Adaptive Streamer采用了大量基于深度强化学习的近似计算，以获得更好的检测均衡。 由于streaming感知的是当前帧结果，校准总是由下一帧进行匹配和评估。...对于训练策略， 作者发现一帧内的物体可能有不同的速度，因此引入了一个趋势感知损失(TAL)来动态分配不同的权值以预测每个对象。...动态流融合了两个相邻帧的FPN特征来学习运动信息。它首先使用一个共享的权值1×1 卷积层，BN和 SiLU，并将两个FPN特性的channel减少到一半。...信息融合： 融合前一帧信息和当前帧信息对于流媒体任务非常重要。作者选择三种不同的特征模式来融合：Input、Backbone和FPN。输入特征为将两个相邻的帧concat在一起。
(ii) 为高分辨率和长时程视觉特征扩展上下文窗口：作者探索了视觉合并模块，以有效减少高分辨率图像的标记数量，并融入帧位置id以避免位置插值。...这些模型融合了视觉和文本数据，使得应用范围涵盖了图像字幕生成、视觉问答和视频分析等众多领域。...扩展上下文窗口以处理高分辨率和长时程视觉特征：视觉合并模块有效减少了高分辨率图像的标记数量，而帧位置ID管理长时程视觉数据，无需借助位置插值。...共享帧位置ID在处理长时视频时，大量的视觉标记可能会轻易耗尽典型LLM的预训练位置嵌入，这些位置嵌入通常是针对有限的输入长度设计的。一个潜在的解决方案是在位置嵌入上执行插值操作。...然而，插值可能会引入不希望有的副作用。例如，线性插值可能无法有效地保持模型的性能，因为它没有很好地处理位置嵌入维度的非均匀性。
我们提供了具有挑战性的 Euroc 数据集的结果，并表明我们的方法比直接融合单目 SLAM 的深度提高了 92% 的准确性，与最佳竞争方法相比提高了 90% 1....简介 单目图像的 3D 重建仍然是最困难的计算机视觉问题之一。仅从图像实时实现 3D 重建就可以实现机器人、测量和游戏中的许多应用，例如自动驾驶汽车、作物监测和增强现实。...（右）深度图的不确定性感知体积融合后估计的 3D 网格。尽管深度图中有大量噪声，但使用我们提出的方法重建的 3D 网格是准确和完整的。 EuRoC V2 01 数据集。 2....我们现在描述数据集和用于评估的不同方法 4.1.数据集和评估方法 为了评估我们的重建算法，我们使用了 EuRoC 数据集，该数据集由在室内空间飞行的无人机记录的图像组成。...请注意，流权重位于帧 i 在帧 j 中可见的位置。深度的不确定性来自多个光流测量的融合，而不是单个光流测量。对于左列，低值显示为黄色，高值显示为蓝色。对于右列，低值显示为蓝色，高值显示为黄色。
本文还构建了一个大规模的视频抠图数据集，该数据集涵盖了大量独特的抠图案例，填补了当前和未来深度视频抠图研究中的数据空白。...我们已经在我们提出的测试集和真实世界的高分辨率视频上进行了大量的实验，以验证我们的方法处理复杂场景的有效性 基本概念和遇到的问题 近年来，自媒体行业大火，有一大批人涌入，特别是视频领域，催生了更复杂的视频抠图的需求...给定一张图片，由于前景和背景未知，因此对Alpha的估值是一个不适定问题，Trimap图通常作为额外输入来限定求解空间。...特点：无需计算光流，为并行计算提供了便利；并提出一个基于合成的大规模视频抠图数据集 具体解决方案： Trimap传播算法 传统的Trimap传播算法通常依赖于光流，然而现有的光流算法不擅长处理精细结构和带有大量透明度像素的场景...多帧对齐后的特征可能会引入噪声，为了减轻噪声的负面影响，作者提出用注意力机制包括特征层注意力（Channel Attention）和空间注意力（Spatial Attention）来完成多帧合并。
在 DroneCrowd 数据集上的演示显示，作者的方法表现出卓越的性能，证实了在无人机捕获的场景中的有效性。...这种策略性的集成有效地克服了无人机场景中物体定位的挑战，同时将运动和外观信息巧妙地融合到跟踪过程中。...Individual Representation 在获取到每帧中个体的精确位置后，提取用于帧间关联的有效表征至关重要。为了融合外观和运动信息，采用同时提取外观特征和运动偏移量作为关联线索。...从前面的步骤中可以看出，相似性矩阵 和距离矩阵 都提供了衡量两帧中个体是否相同的可能性的方法。然而，如果仅依赖相似性矩阵，可能会忽略距离问题，可能导致将相同的 ID 分配给空间上相距较远的个体。...在匹配任务中， 中较小的值表示代表同一个体的可能性更高，而 中较大的值则表示代表不同个体的可能性更高。 在获得代价矩阵 后，作者采用匈牙利算法（HA）来利用这两种度量标准确定帧之间的最优匹配。
在传感器融合中，我们有两种可能的过程: 早期融合——融合原始数据 后期融合——融合结果 早期融合是对原始数据的融合。例如，我们可以将激光雷达点云(3D)投影到2D 图像上。...为了更容易理解，我在2D摄像头图像上进行了展示; 但这是一个3D场景中的3D融合过程。 我们现在知道了两种激光雷达传感器和摄像头之间数据融合的方法。...虽然这个过程在我们的例子中工作得很好，但是我想讨论另一种可能的方法: 特性跟踪。 ---- 特征跟踪 在特征跟踪中，我们直接跟踪特征而不是跟踪边框。...我们可以从比较原始像素值转变为使用方向梯度直方图（HOG）。 最流行的描述(和检测)方法是 SIFT，前面已经介绍过了。 尺度不变特征变换是 HOG 系列的一部分。...有各种各样的技术，从比较原始像素值到更复杂的方法，如 HOGs。 配对（Matchers） 因此，描述符的思想是一种比帧之间比较单个像素值更好的方法。 我们使用什么度量来匹配描述符？
由于 3D LiDAR 传感器每秒可以提供超过 200 万个点（例如，HDL-64E [4]），所有这些数据点的简单融合可能不是实时的。...IV 高效的激光雷达测量系统更新 使用 LiDAR 测量有两个主要困难：实时处理和数据关联。由于 3D LiDAR 传感器提供大量数据点，因此几乎不可能实时跟踪所有点。...接下来，我们详细解释了从激光雷达点云中提取pp、合并pp、查找数据关联和执行更新/校准的方法。 A....Data Association 与前面的步骤不同，所有的操作都是在相同的参考帧内完成的，在需要状态信息的数据关联/更新过程中，pp必须将一帧转换为另一帧。...我们使用边界clone的线性插值[32]来表示测量时的IMU姿态，与每次激光雷达测量时添加clone相比，我们节省了大量的计算量。
在Mulran毫米波雷达数据集、牛津毫米波雷达RobotCar数据集以及我们自己的数据上进行了大量实验证明了我们方法的可行性和有效性。 图1：使用RoLM生成的雷达里程计，其中彩色框显示了一些细节。...在Mulran雷达数据集（多个周期和场景）、牛津雷达RobotCar数据集以及我们的浙江大学（ZJU）数据集上进行的大量实验验证了所提出系统的有效性和可行性。...然而，我们无法使用这一帧信息来消除幽灵反射，而且白噪声的峰值部分也将被视为微小物体，影响最终结果。我们选择直接提取每个雷达图像帧的关键点，并融合多个帧的特征点，以避免遮挡和幽灵反射。...用于RoLM的扫描帧投影描述子 受文章[25]启发，我们用每个区块的点密度的标准化值替换了每个箱的值，首先在XY平面上栅格化单个点云帧的空间，然后计算所有格子中的点数。...将提出的系统与两个公共数据集以及来自浙江大学的数据进行了比较。这些竞争性方法包括RO 、带有回环检测的RO 和Rall，还通过消融实验验证了所提出的描述符的有效性。结果在表I中呈现出来。
获取完整原文和代码，公众号回复：09110883206 论文地址： http://arxiv.org/pdf/2012.10066v1.pdf 代码： 公众号回复：09110883206 来源： 同济大学...一般情况下，机械激光雷达传感器的帧率为10~20 Hz，远低于相机等常用传感器。为了克服激光雷达传感器的时间限制，本文研究了一种新的点云帧插值任务。...给定两个连续的点云帧，点云帧插值的目的是生成它们之间的中间帧。为此，我们提出了一种新的框架，即点云框架插值网络PointINet。基于该方法，可以在低帧率点云流上采样到高帧率点云流。...为了融合两个warp的帧并生成中间点云，我们提出了一种新的基于学习的点云融合模块，该模块同时考虑了两个warp的点云。...我们设计了定量和定性实验来评估点云帧插值方法的性能，在两个大规模户外激光雷达数据集上的大量实验证明了所提出的点云帧插值方法的有效性。
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