它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...Python 中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。
创建一个 R 包开发的 Project 运行： usethis::create_package("~/Desktop/ncov") 即可在 ~/Desktop/ncov 位置创建一个 R 包的项目了，...#> #> 1: Nope #> 2: I agree #> 3: No way#> #> Selection: 2 最后一个选择 2 会重启 R 进程，再次打开的 RStudio 的右上角面板就变成了这样的...多了一个 Git 表单。然后关于 Git 部分的操作就可以在这个表单里完成了，我不就不说这部分了，因为很多小伙伴可能还没用过 GitHub，所以我们还是回到 R 包的编写上。...在 R6 类的最后我添加了一个 plot() 方法，这个函数调用了 hchinamap 包的 hchinamap() 函数进行绘图。...hchinamap() 函数的参数传递进去（除了 region 参数，因为这里我传递的数据只有省份分布的数据）。
译者 | VK 来源 | Analytics Vidhya 概述 了解如何使用计算机视觉和深度学习技术处理视频数据 我们将在Python中构建自己的视频分类模型 这是一个非常实用的视频分类教程，所以准备好...现在，使用此.csv文件，我们将读取先前提取的帧，然后将这些帧存储为NumPy数组： # 创建空列表 train_image = [] # 循环读取和保存帧 for i in tqdm(range(train.shape...对于这个特定的数据集，我们将使用VGG-16预训练模型。...以下步骤将帮助你了解预测部分： 首先，我们将创建两个空列表,一个用于存储预测标签，另一个用于存储实际标签 然后，我们将从测试集中获取每个视频，提取该视频的帧并将其存储在一个文件夹中(在当前目录中创建一个名为...我们将在每次迭代时从此文件夹中删除所有其他文件 接下来，我们将读取temp文件夹中的所有帧，使用预先训练的模型提取这些帧的特征，进行预测得到标签后将其附加到第一个列表中 我们将在第二个列表中为每个视频添加实际标签
每个流都可以带有一个31 比特的优先值，服务器可以根据流的优先级，控制资源分配 三者的关系是：所有通信都在一个 TCP 连接上完成，此连接可以承载任意数量的双向数据流。...帧类型定义了剩余的帧报头和帧主体将如何被解释。具体实现必须在收到未知帧类型(任何未在文档中定义的帧)时作为连接错误中的类型协议错误(PROTOCOL_ERROR)处理。...请求优先级 HTTP/2中每个数据流都可以有一个关联的权重和依赖关系（根据帧类型为PRIORITY标识），这个可以标识资源优先级，服务器可以根据这个决定资源分配（不是强制），可以向每个数据流分配一个介于...声明数据流依赖关系指出，应尽可能先向父数据流分配资源，然后再向其依赖项分配资源。...有效标头名称）的列表； 动态字典最初为空，将根据在特定连接内交换的值进行更新（Huffman Coding：用较少的字节表示较多的数据）动态字典上下文有关，需要为每个 HTTP/2 连接维护不同的字典。
本文内容 VIS 任务简介 VIS 数据集介绍 MMTracking 支持的 VIS 算法与数据集 上手指南 MaskTrack R-CNN 实现解析 1....根目录下的 checkpoints/ 文件夹下（预训练权重可以在相应的 configs 页面下载）。...，并且生成一个用于提交结果的 zip 文件。...RoITrackHead，计算相邻两帧物体的相似度得分，用于相邻两帧物体的匹配； tracker：MaskTrack R-CNN 的 Tracker，用来进行相邻两帧物体的跟踪。...，然后计算相邻两帧物体的相似度得分； - train_cfg：track head 的训练配置，其中 assigner 基于最大 IoU 分配正负样本，sampler 基于分配后的结果采样正负样本，在
.], ] 视频帧的特征 使用预训练模型提取的视频帧特征。每秒抽取一帧进行提取。每个视频最多提供前32帧的特征，超出的部分不会被使用。...asr String 苏炳添小组第一苏炳添创造了历史，他成为了第一个进入奥运会百米飞人决战的黄种人。创造了中国田径新的纪录。 视频的音频转文本识别 可能存在空值。...视频的OCR识别 该字段为一个列表，记录了不同时刻的OCR识别结果。相邻帧的重复识别已被去除。最多提供前32秒的OCR结果。可能存在空值。...周星星方案分享 01 周周星分享（5.23第1名） 这里简单介绍一下如何达到0.65分数的baseline，框架如下图所示，首先将文本（title,asr,ocr）全部拼接起来，然后过一个embedding...，mfm预训练 还尝试了一些其他的数据预处理思路，比如数据清洗（去停用词），简单的过采样等等，不过没有特别显著的提升 参考资料 参赛直达：https://algo.weixin.qq.com https
图3：提出的flow-based姿态追踪框架 对于视频中的多人姿态跟踪，首先估计帧中的人体姿势，然后通过在帧上为它们分配唯一标识号（id）来跟踪这些人体姿势。...文章先引入了ICCV’17 PoseTrack Challenge的优胜者的一种算法来解决多人轨迹追踪，也就是使用MaskRcnn来进行人的检测，在视频第一帧中对每个检测到的人给一个标识ID，在之后的每一帧检测到的人都和上一帧检测到的人通过某种度量方式...（计算检测框的IoU）来算一个相似度，将相似度大的作为同一个标识id,没有匹配到的分配一个新的标识id。...基于PaddlePaddle的实战 环境配置 Python == 2.7 or 3.6 PaddlePaddle >= 1.4.0 opencv-python >= 3.3 准备数据集和预训练模型 根据指导说明...instruction 准备数据集 下载预训练好的ResNet-50模型 wget http://paddle-imagenet-models.bj.bcebos.com/resnet_50_model.tar
1、业务侧结合优化 1.1、客户端业务侧提前获取流地址 说到优化，首先要看客户端上进入直播间的业务场景是什么样的？一般而言，都是从一个直播列表页面，点击某一个直播卡片（Cell）即进入直播间。...甚至，我们可以在直播列表页当滑到一个卡片就让播放器拿着直播流地址预加载，进入直播间时则直接展示画面。...一个视频流来了，播放器是不清楚这个视频流是什么格式的，所以它需要去探测到一定量的视频流信息，去检测它的格式并决定如何去处理它。这就意味着在播放视频前有一个数据预读过程和一个分析过程。...7.6、视频预加载 视频预加载是一种常见的首帧优化措施，原理就是提前下载一部分视频数据来达到快速起播。...当然这里的本地缓存需要考虑到如何对视频数据进行分片管理以及当缓存过大时如何对缓存进行清理。
具体地，你将在这篇文章中学到以下内容： 图像分类和目标检测的区别 深度学习目标检测器的组成：包含不同目标检测架构的区别和基本模型之间的区别 如何使用预训练模型进行深度学习目标检测 如何从一个深度学习模型中过滤或者忽略一些预测类别...采用预训练的网络，并将其作为深度学习目标检测架构的基本网络（例如 Faster R-CNN, SSD, YOLO）。 方法 #1： 传统的目标检测技术路线 第一个方法不是纯端到端的深度学习目标检测器。...方法 #2：目标检测架构的基本网络 第二个深度学习目标检测的方法允许我们将一个预训练的分类网络作为深度学习目标检测架构（例如 Faster R-CNN、SSD 或者 YOLO）的基本网络。...定义一个 IGNORE 标签集合（即网络是在这个类别标签列表上进行训练的，但你现在想忽略这些标签）。 2. 对一个输入图像/视频帧进行预测。 3....基本模型 基本模型通常是一个预训练的（分类）网络，为了学习到一系列具有辨识能力的滤波器，一般是在大型图像数据集（例如 ImageNet）上进行训练的。
以下就是我如何将检测公共停车位的问题分解并形成流程： 机器学习模型流程的输入是来自对着窗外的普通网络摄像头的视频： 我的摄像头拍下的视频类似上图 我们将每一帧视频送入模型里，一次一帧。...流程的第一步是检测视频帧中所有可能的停车位。显然，我们需要知道图像的哪些部分是停车位才能检测到哪些停车位是空的。 第二步是识别每帧视频中所有的汽车，这样我们可以跟踪每辆车在帧与帧之间的位移。...幽默的是，其中一棵树被识别成一个“盆栽植物”。 对于图像中检测到的每一个物体，我们从Mask R-CNN模型中都会得到以下四个数据： 1.检测到的对象类型（以整数形式表示）。...下面是使用Matterport’s Mask R-CNN中的预培训模型和OpenCV共同实现汽车边界框检测的Python代码： 当您运行该代码时，会看到图像上每辆被检测到的汽车周围都有一个边框，如下所示...因此，如果我们假设每一个边界框中的都代表一个停车位，那么即使停车位是空的，这个边界框也可能有一部分被汽车占据。我们需要一种方法来测量两个对象重叠的程度，以便检查“大部分是空的”的边框。
实时对象检测是一个非常有趣的话题。 我们应如何可靠地检测视频输入中的人和其他现实生活中的物体？ 最近我设法构建了一个非常简单的应用程序，只需连接到用户的电脑网络摄像头就可自动检测对象。...有几种特意为此目的设计的神经网络架构，例如 R-CNN， 快速 R-CNN，单次检测（SSD）和 YOLO（You Only Look Once）。...我不会详细介绍这些神经网络如何工作（这是另一个独立而有趣的话题）。 在我们的应用程序中，我们的重点是检测人员，我们正试图回答房间里是否有人的问题，如果是，有多少人？...任何检测到的对象都将通过可视化模块，在图像中检测到的对象周围放置彩色边界框。 我们还添加了一个跟踪模块，用于显示房间是否为空以及房间内的人数。这些数据将被存储在单独的.csv 文件中。...处理后的帧数据回传后，我们可以使用 open-cv 中的 imshow 函数向用户显示带边界框的帧图像。
下面是我如何将检测空闲的停车位的问题拆分到流水线中： 机器学习流程图的输入是来自指向窗口的普通网络摄像头的视频流： 从网络摄像头中的样例视频 我们将视频的每一帧通过该流水线，一次一帧。...这是COCO数据集中的一个图像： 一张已经标注的COCO数据集中的图片 该数据非常适合训练Mask R-CNN模型。 等等，还有更好的事情！...对于这个项目，我们将使用来自Matterport的大型开源Mask R-CNN实现，它带有预训练的模型。 旁注：不要害怕训练自定义的Mask R-CNN物体探测器！...对于图像中检测到的每个对象，我们从Mask R-CNN模型中获取四件事： 检测到的对象类型（是一个整数）。 经过预培训的COCO模型知道如何检测80种不同的常见物体，如汽车和卡车。...检测空的停车位 我们知道图像中每辆车的像素位置。 通过连续观看多个视频帧，我们可以轻松地确定哪些车辆没有移动，并假设这些区域是停车位。 但是，我们如何检测汽车何时离开停车位？
我居住在一个大城市。但是和在很多大城市一样，找个停车位总没那么容易。车位很快就被抢占一空，即使你有一个属于自己的专用车位，朋友们顺路来访也很难，因为他们找不到车位。...我们需要扫描这幅图，然后返回一个有效停车区域列表，就像这样： ? 这个城市街道上的有效停车位。 一种比较懒的方法就是手动把每个停车位的位置硬编码到程序中，而不是自动检测停车位。...如果你想使用自己的数据完整地训练 Mask R-CNN 模型，可以参考这本书： https://www.machinelearningisfun.com/get-the-book 如果在我自己的相机图像上运行预训练模型...预训练的 COCO 模型知道如何检测 80 种不同的常见目标，例如汽车和卡车。 目标检测的置信得分。这个数字越大，越说明模型准确识别了目标。 中目标的边界框，以 X/Y 像素位置地形式给了出来。...所以，如果我们假设每个边界框代表一个车位，那么，即使车位是空的，也有可能显示为被部分占用。我们需要一个方法来测量两个对象的重叠度，以便检查「大部分是空的」边界框。
预加载数据有三种常见方法，第二个页面的数据在第一个页面的服务结果中获得；第二个页面的数据在客户端其它页面中预先获得并缓存；第二个页面的服务请求在打开页面之前发送。...a) 预加载页面数据 页面数据预获取的方案，实现方法是在上一个页面提前获取服务数据，在用户跳转到当前页面时，直接从缓存获取，节省了数据的网络传输时间，达到快速展示当前页面内容的效果。...图8 酒店业务预加载页面数据的应用 结合酒店业务特点，数据预加载需要考虑几个方面问题，第一，酒店预订流程页面PV量都很高，酒店列表和详情页PV都是千万级别，所以需要考虑数据预加载的时机，避免服务的资源浪费...如果用户浏览的轨迹为从酒店列表页到酒店详情页，那么可以直接将列表页的数据带入酒店详情页作为头部展示。 图10 酒店详情页预加载ViewModel的数据流 上图为详情页头部预加载的主要流程。...图中还有一个重要模块是列表页服务结果和详情页服务结果之间的通用缓存DataCache，它的功能是实现页面之间数据的一致性。页面上的数据可以由服务更新，也可以由用户交互更新。
传输时间间隔 传输时间间隔，是网络处理数据，请求的最小时间单位，在LTE中传输时间间隔等于1毫秒，也就是一个无线子帧。如何缩小传输的时间间隔也是改善时延的研究重点。 如何改善LTE网络的时延？...所要着手解决的主要集中在改善上行的网络延迟，而解决问题的思想是和预调度类似的半静态调度，提前为终端周期性的分配好相关的无线资源，用户在需要传送上行数据的时候直接使用已经预先分配好的资源，无需再进行资源请求流程...同时针对预调度中分配了无线资源终端就得发送数据的问题（造成网络干扰和电量消耗），通过Release 14标准的改善，使用户即使分配了无线资源，也可以不发送填充数据。 至此，上行的网络传输延迟大大减少。...无线网络的传输介质是时间和频率资源，终端在分配的时间和频率上发送相应的数据，在通信的世界里，时间的单位很短很短，一个LTE帧是10毫秒，可以分为10个子帧，每个子帧1毫秒，这就是网络最小可以调度的时间单位...通过这样的方式达到了对时间延迟要求高的用户可以立即传输数据，从而降低了时延。下图是一个示例： 用户A已经在一个时隙上被调度了数据，但是这时用户B被标记为对时延要求高的数据需要传输。
应用的启动方式 通常来说，启动方式分为两种：冷启动和热启动。 1、冷启动：当启动应用时，后台没有该应用的进程，这时系统会重新创建一个新的进程分配给该应用，这个启动方式就是冷启动。...冷启动因为系统会重新创建一个新的进程分配给它，所以会先创建和初始化Application类，再创建和初始化MainActivity类（包括一系列的测量、布局、绘制），最后显示在界面上。...分配内存空间等 3.执行该应用ActivityThread的main()方法 4.应用程序通知ActivityManagerService它已经启动，ActivityManagerService保存一个该应用的代理对象...的onAttachToWindow() 10.入口Activity的onWindowFocusChanged() 什么才是应用的启动时间 从点击应用的启动图标开始创建出一个新的进程直到我们看到了界面的第一帧...、attachBaseContext()、onCreate()方法中不要进行耗时操作的初始化，一些数据预取放在异步线程中，可以采取Callable实现。
每个方法从调用至执行完成的过程，都对应一个栈帧在虚拟机栈的入栈到出栈的过程 局部变量表：存放编译期可知的基本数据类型（boolean、byte、char、int等）、对象引用（reference类型）...）通常是一个 new 关键字，而在虚拟机中，对象创建的过程是如何呢？...空闲列表：假如堆是不规整的，虚拟机需要维护哪些内存块是可用的列表，分配时候从列表中找出足够大的空闲内存划分，并更新列表记录 对象创建在并发情况下保证线程安全：例如，正在给对象A分配内存，指针还没修改，...的过程，例如：A是GC Root关联到的对象，A引用B，A在初始阶段标记出来，这个阶段就是标记B对象 3、并发预清理（和用户线程一起工作）：并发查找在并发标记阶段，从新生代晋升到老年代的对象、或直接在老年代分配的大对象...---- 并发标记阶段修改了对象如何处理？ 上述 CMS GC过程中第3个步骤：并发预清理，如何处理并发标记阶段被修改的对象呢？
a <- 3 上面的代码声明了一个变量「a」并分配了值 3。 typeof() 函数返回变量的数据类型。...我们使用 vector() 函数创建一个空向量，以下代码展示了如何声明一个向量： x <- vector() > character(5) [1] "" "" "" "" "" 列表 R 语言的列表作为容器...和原子向量不同，列表中的变量不局限于单一的数据类型，可以包含任意的数据类型的混合。一个列表可以包含其它列表。 R 语言中的列表可以用 list() 函数创建。...（data frame） 数据帧是 R 语言里最常用的数据结构之一。...我们也可以用 data.frame() 函数来创建一个数据帧。
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