前后画面帧 与 本帧 共 3 帧的 数据叠加 取得最终的画面 ; B 帧 压缩率高 , B 帧 的 压缩 与 解码 对计算机的性能要求较高 ; 2、B 帧解码案例 B 帧解码时 , 需要参考 前后 两帧...抛开 , 丢弃 ; 之前 上一个 画面组 GOP 解码出来的 数据 , 保存的中间数据 , 差异数据 , 关键帧数据 , 可以全部丢弃了 ; 新关键帧 : 之后的 数据 都以 这个 I 帧 为基础进行解码...帧 和 第四个 P 帧 的 差异数据 ; 第三个 B 帧 , 记录的数据是与 第一个 I 帧 和 第四个 P 帧 的 差异数据 ; 两个 B 帧的 前后次序 , 就是 前后次序决定的 ; 如果 解码次序打乱...; H264 算法 : 又称为 " AVC 算法 " , 高度压缩数字视频编解码器标准 , 以先进的压缩技术使得在同等图像质量的条件下 , 压缩后的数据量比以前的标准 ; 广泛应用于 网络流媒体 /...; VP9 算法 : 提供了更高的压缩效率 , 也是 WebM 的一部分 , 用于 网络视频流 和 WebRTC 等应用 ;
一种用于360度全景视频超分的单帧多帧联合网络 论文、代码地址：在公众号「3D视觉工坊」，后台回复「全景视频超分」，即可直接下载。...我们为360°全景视频的超分构建了第一个数据集。我们希望我们的新见解能够加深对全景视频超分研究的认识。 ? 方法 网络架构 该方法由单帧超分网络、多帧超分网络、对偶网络和融合模块构成。...然后通过对准模块将相邻帧的特征与目标帧的特征进行对齐。将对齐后的特征输入重建模块，得到高分辨率图像。单帧网络直接对目标帧进行单帧图像超分辨率处理。...实验 数据集 全景照片没有公开的资料。因此，我们收集并编辑了一个名为MiG全景视频的数据集。...然后降采样4倍获取对应的LR视频。我们的数据集公开发布，供研究人员进一步研究全景视频的超分。采用WS-PSNR和WS-SSIM作为评价指标，我们也报告了所有算法的PSNR和SSIM结果。
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。...FCS：循环冗余校验字段，用来对数据进行校验，如果校验结果不正确，则将数据丢弃。该字段长4字节。 IEEE802.3帧格式 Length:长度字段，定义Data字段的大小。...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。...如果目的MAC地址与自己相匹配，则先对FCS进行校验，如果校验结果不正确则丢弃该帧。校验通过后会产看帧中的type字段，根据type字段值将数据传给上层对应的协议处理，并剥离帧头和帧尾（FCS）。
（3）远程帧发送特定的CAN ID，然后对应的ID的CAN节点收到远程帧之后，自动返回一个数据帧。...，因为远程帧比数据帧少了数据场； 正常模式下：通过CANTest软件手动发送一组数据，STM32端通过J-Link RTT调试软件也可以打印出CAN接收到的数据； 附上正常模式下，发送数据帧的显示效果...A可以用B节点的ID，发送一个Remote frame（远程帧），B收到A ID 的 Remote Frame 之后就发送数据给A！发送的数据就是数据帧！...远程帧就像命令,命令相应的节点返回一个数据包....发送的数据就是数据帧！ 主要用来请求某个指定节点发送数据，而且避免总线冲突。
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。...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。...CSV 文件 − 运行代码后的 CSV 文件 − 结论 我们了解到 pandas 是一个强大而灵活的 Python 库，用于数据操作和分析。
数据清洗，是进行数据分析和使用数据训练模型的必经之路，也是最耗费数据科学家/程序员精力的地方。 这些用于数据清洗的代码有两个优点：一是由函数编写而成，不用改参数就可以直接使用。...涵盖8大场景的数据清洗代码 这些数据清洗代码，一共涵盖8个场景，分别是： 删除多列、更改数据类型、将分类变量转换为数字变量、检查缺失数据、删除列中的字符串、删除列中的空格、用字符串连接两列（带条件）、转换时间戳...如果你要检查每列缺失数据的数量，使用下列代码是最快的方法。...可以让你更好地了解哪些列缺失的数据更多，从而确定怎么进行下一步的数据清洗和分析操作。...数据混乱的时候，什么情况都有可能发生。
，获取到上下文后必须初始化 av_samples_get_buffer_size，计算（参数格式的）音频数据的大小 swr_convert，转换 对于音频的相关参数，FFmpeg和SDL中的channels...，sample_rate...等等这些"数值"都是可以直接互相赋值的。...但是format，FFmpeg和SDL就各自有自己的定义。...下面是我自己做的由AVSampleFormat转SDL_AudioFormat的函数 /*{ AV_SAMPLE_FMT_NONE = -1, AV_SAMPLE_FMT_U8, //...注意SDL中音频数据没有planner。 代码下载
很多“中文乱码”的问题是跟Python的解码/编码有关，所以今天和大家说说Python的解码/编码（以Python2.7为例）。 1.什么是Python解码/编码？...Python里面的解码和编码也就是unicode和str这两种形式的相互转化。解码就是str -> unicode，相反的，编码是unicode -> str。...总的来说就是：unicode是Python解释器的内码，所有代码文件在导入并执行时，Python解释器会先将字符串使用你指定的编码形式解码成unicode，然后再进行各种操作。...2.解码函数decode()和编码函数encode() 在Python中，解码函数是decode()，编码函数是encode()。...3.Python解码 解码是Python自动进行的，我们在程序开头没有编码声明（如：#-*-coding:utf-8-*-），也没有指明解码方式，Python就会使用sys.defaultencoding
Decoder++ Decoder++是一款专用于渗透测试的多数据格式编码解码工具，该工具是一款可扩展的工具，专为渗透测试人员和软件开发人员设计，可以将目标数据编码/解码为各种不同的数据格式。...功能介绍 用户接口：图形化用户接口和命令行接口； 预安装脚本和编码解码器： 支持的编码/解码格式：Base16、Base32、Base64、Binary、Gzip、Hex、Html、JWT、 HTTP64...主窗口模式支持页面标签，而对话框模式能够将转换后的数据内容返回至stdout以备后续分析处理使用。...命令行接口 如果不想使用图形化界面，并且还想使用Decoder++所提供的更多数据转换方法的话，推荐大家使用Decoder++的命令行接口： $ python3 dpp.py -e base64 -h...插件开发 如需添加自定义的编码解码器，只需要将其拷贝至项目主目录下的$HOME/.config/dpp/plugins/文件夹中即可： from dpp.core.plugin.abstract_plugin
今天的深度学习应用程序包括复杂的多阶段预处理数据流水线，其中包括主要在 CPU 上执行的计算密集型步骤。...例如，在 CPU 上执行诸如从磁盘加载数据、解码、剪裁、随机调整大小、颜色和空间增强以及格式转换等步骤，限制了训练和推理任务的性能和可扩展性。...此外，今天的深度学习框架有多个数据预处理实现，这导致诸如训练和推理工作流的可移植性以及代码可维护性等挑战。...NVIDIA 数据加载库（DALI）是高度优化的构建模块和执行引擎的集合，可加速深度学习应用程序的输入数据预处理。...DALI 提供加速不同数据管道的性能和灵活性，作为一个单独的库，可以轻松集成到不同的深度学习训练和推理应用程序中。
数据增强是人工智能和机器学习领域的一项关键技术。它涉及到创建现有数据集的变体，提高模型性能和泛化。Python是一种流行的AI和ML语言，它提供了几个强大的数据增强库。...在本文中，我们将介绍数据增强的十个Python库，并为每个库提供代码片段和解释。 Augmentor Augmentor是一个用于图像增强的通用Python库。...库，用于增强和攻击自然语言处理(NLP)模型。...Audiomentations Audiomentations专注于音频数据增强。对于涉及声音处理的任务来说，它是一个必不可少的库。...nearest", ) augmented_images = datagen.flow_from_directory("data/train", batch_size=32) 总结 这些库涵盖了广泛的图像和文本数据的数据增强技术
一支由数据分析供应商组成的团体今天在GPU技术大会上共同提出了GPU开源分析倡议（GOAI），旨在培育以GPU来进行数据科学和深度学习方面工作的社群。...该团体还发布了一款基于Python的API，来用于处理相关问题。 Continuum Analytics、H2O.ai 以及 MapD 技术是GOAI的创始成员。...该团体提出了一个新的数据标准来解决这个问题，称为GPU数据框架，该标准可用来增进GPU上所运行的各种进程之间的数据交换。目前有一款Python API已对外公布。...公告还说道： “MapD Core数据库的用户可以将SQL查询的结果输出到GPU数据框架中，然后可以由Continuum Analytics的Anaconda NumPy类型的Python API来进行操作...共同加入GOAI的三个工具是三个额外的数据装备，其中有BlazingDB，一个扩展数据仓库装备，具有PB级数据集的专有文件格式; Graphistry，用于开发基于GPU的数据存储和视觉分析语言;还有Gunrock
下面看下用于ETL的Python数据转换工具，具体内容如下所示： 前几天，我去Reddit询问是否应该将Python用于ETL相关的转换，并且压倒性的回答是”是”。 ?...经过研究，我发现了很多用于数据转换的Python库：有些改进了Pandas的性能，而另一些提供了自己的解决方案。...Pandas在Python中增加了DataFrame的概念，并在数据科学界广泛用于分析和清理数据集。 它作为ETL转换工具非常有用，因为它使操作数据非常容易和直观。...优点 广泛用于数据处理 简单直观的语法 与其他Python工具(包括可视化库)良好集成 支持常见的数据格式(从SQL数据库，CSV文件等读取) 缺点 由于它会将所有数据加载到内存中，因此无法扩展，并且对于非常大...确实有很多许多用于数据转换的Python工具，因此我包括了这一部分，至少是我错过的其他项目(我可能会在本文的第二部分中进一步探讨这些项目)。
有些时候，Python 的内置数据类型根本不够用。好消息是，Python 的集合模块提供了一些容器，用于高级数据整理。...Python 编程语言 包含许多内置容器数据类型，例如列表、元组 和字典。可以将容器视为包含其他对象的的对象。...但是，当你需要操作专门的数据结构时，你会希望使用 collections 模块。这些基本容器不需要导入。...但是，当你需要一些更复杂的东西时，你会使用 collections 模块，它添加了以下容器： Counter — 字典容器的子类；用于统计可迭代元素的出现次数。...得益于 collections 模块，我们有了四种非常酷的方式来操作集合。尽管早期您可能不需要这些操作，但最终你会发现它们对于在集合中操作数据非常宝贵。
Python库种类很多，本文介绍了用于数据清理、数据操作、可视化的Python库。...它是一个开源的协作框架，用于从网站中提取所需数据。使用起来快捷简单。...02 用于数据清理 1、Pandas 传送门： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/ Pandas一度是最流行的Python库。...Pandas是用Python语言编写的，主要用于数据操作和数据分析。...03 用于数据可视化 1.Matplotlib 传送门： https://matplotlib.org/ Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库。允许生成和构建各种各样的图。
这是一组python用于验证数据是否合法的函数，包括检测类型是否为整数、浮点数、字符串、字典、元组、数组、bool类型等，还可以检测是否为 货币、是否为空、是否是合法的日期格式，是否是邮件地址（Email...），是否是中文字符，是否符合用户账号的规则，是否是合法的ip地址等等。.../usr/bin/env python coding=utf-8 import types import re """ 验证所有表单提交的数据 """ 判断是否为整数 15 def IsNumber(varObj
编写一个python文件后，执行该python文件后，就会产生一个与其同名的pyc文件，改文件就是python编译之后产生的字节码，事实上，本节并不关心这个，本节的重点是来了解和学习python...的编码和解码，python的解释器在加载.py文件执行的时候，会对内容进行编码，默认是ascill，为了更好的扩展python语言，就产生了unicode的编码，我们写个在编写中文的时候,在中文前面加u...我们经常使用的编码格式是utf-8和gbk，那么作为python语言，怎么来实现这二个编码格式的互相转换了？可以通过编码，解码的方式来实现，具体实现见如下的截图： ?.../usr/bin/env python #coding:utf-8 str='无涯' #把utf-8解码成unicode str_unicode=str.decode('utf-8') #把unicode...OK，已经实现了想要的效果，需要注意的是，在编码的时候直接指向要编码的目标编码，解码的时候需要指定原来的编码。
该文章受编码器-解码器架构的启发，提出了MICER分子图像识别架构，结合迁移学习、注意力机制和几种数据构造策略增强不同数据集的有效性和可塑性；并评估了不同因素对该架构的影响以及数据集错误分析，为后续研究提供方向...但目前研究不足，存在局限性，因此没有得到充分的利用。 结果 MICER是一个基于编码器-解码器的、用于分子图像识别的重构架构，它结合了迁移学习、注意机制和几种策略，以加强不同数据集的有效性和可塑性。...对于DenseNet121和VGG16的结果也可以得出类似的结论，它们包含121层和16层，SA值分别为81.41%和71.38%。然而，作者希望找出更多有效的模型用于分子图像字幕。...在未来，将探索更先进的预训练框架来适应编码器或解码器。...图5 注意力权重图示 4 总结 本文中，作者介绍了一种基于编码器-解码器的架构，称为MICER，用于分子图像字幕，具有良好的可塑性。MICER结合了迁移学习和注意力机制。
编码与解码 首先，明确一点，计算机中存储的信息都是二进制的 编码/解码本质上是一种映射（对应关系），比如‘a’用ascii编码则是65，计算机中存储的就是00110101，但是显示的时候不能显示00110101...python中的解码和编码 在python中，编码解码其实是不同编码系统间的转换，默认情况下，转换目标是Unicode，即编码unicode→str，解码str→unicode，其中str指的是字节流...而str.decode是将字节流str按给定的解码方式解码，并转换成utf-8形式，u.encode是将unicode类按给定的编码方式转换成字节流str 注意调用encode方法的是unicode对象生成的是字节流...) 只要记住fstr是字节流，其他的操作参看上面即可 注：以上操作均在cmd或powershell下完成，在python自带的解释器下会有问题，s=u'你好'，然后s，显示的虽然是unicode对象，但是编码却是...url=_qaJTLxmRJoD5pPV8ykh7om7uHqtuCquD5wqAwfrTmCMg3Ii3F3s7r11xD6rqf6ZkzH_ljz-1DwzEXyXEi2_lq python字符编码与解码
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