R:通过匹配另一个数据帧的列来对数据帧中的值进行内插和外推 - 腾讯云开发者社区

，整数倍的比较好处理，非整数倍的可以用内插外推法，主要利用两个传感器帧上的时间标签，计算出时间差，然后通过包含有运动信息的目标帧与时间差结合，推算出新的帧时各个目标的位置，并于原有的两帧之间建立新的帧...迭代最近点算法)以及其相关的变种(VICP)来线性补偿，但这是基于匀速运动假设基础上的运动补偿方法之里程计辅助方法，是利用IMU信息对激光数据中每个激光点对应的传感器位姿进行求解，即求解对应时刻传感器的位姿...，然后根据求解的位姿把所有激光点转换到同一坐标系下，然后封装成一帧激光数据，发布出去（可以理解为激光点云的去畸变） 1）通过IMU与点云数据时间对齐，然后对每个点进行速度补偿，通过时间戳进行线性插值，...然后将所有点云数据转换到初始点云的IMU坐标下 2）与上一帧的去完畸变的点云数据进行帧间匹配，计算激光姿态。...并通过计算的姿态对每个点云进行线性补偿，将所有的点云数据根据时间戳转换到最后一个点云数据时间戳下，即完成了里程计方法的补偿传感器标定分为单传感器的标定和多传感器之间的标定，主要是外参标定和内参标定，

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2019年深度学习Top 5研究论文，一文Get硬核干货：XLNet、网络剪枝、StarGAN

这种方法利用上下文来预测下一个单词，但仅限于两个方向，可以向前或向后。也就是说，如果我们尝试预测句子中的某个单词（token），会查看该词之前或之后的词以对其进行预测。...如果在视频帧之间完成操作，则称为内插（interpolation）；而在视频帧之后进行此操作，则称为外推（extrapolation）。...视频帧内插是一个长期存在的课题，并且已经在文献中进行了广泛的研究。这是一篇利用了深度学习技术的有趣论文。通常，由于较大的物体运动或遮挡，插值的质量会降低。...在本文中，作者使用深度学习通过探索深度信息来检测遮挡。他们创建了称为“深度感知视频帧内插”（Depth-Aware video frame INterpolation，DAIN）的架构。...该模型利用深度图、局部插值核和上下文特征来生成视频帧。本质上，DAIN是基于光流和局部插值核，通过融合输入帧、深度图和上下文特征来构造输出帧。

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利用 Pandas 的 transform 和 apply 来处理组级别的丢失数据

图片来自 Pixabay Pandas 有三种通过调用 fillna（）处理丢失数据的模式： method='ffill'：ffill 或 forward fill 向前查找非空值，直到遇到另一个非空值...下载数据帧中的数据示例让我们看看我们每年有多少国家的数据。 ?...为了减轻丢失数据的影响，我们将执行以下操作：按国家分组并重新索引到整个日期范围在对每个国家分组的范围之外的年份内插和外推 1.按国家分组并重新索引日期范围 # Define helper function...扩展数据帧，所有国家在 2005 年到 2018 年间都有数据 2.在对每个国家分组的范围之外的年份内插和外推 # Define helper function def fill_missing(grp...Country name']).apply( lambda grp: fill_missing(grp) ) df = df.reset_index() fill_missing 函数在末尾和开头进行插值和外推

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RD-VIO: 动态环境下移动增强现实的稳健视觉惯性里程计

系统假设相机内部参数和相机与IMU之间的外参数是恒定的。在捆绑调整中，系统最小化了所有重投影误差和运动测量误差的总和，以优化状态。IMU测量也被纳入考虑，并通过IMU预积分计算相关成本项。...如果关键点已经有关联的地标，系统会预测其在下一帧的位置，并将其作为KLT跟踪的初始位置。对于尚未求解的新帧，系统通过积分IMU测量来外推姿态。...异常值移除我们对IMU-PARSAC在手工场景和公共数据集ADVIO上进行了定性和定量评估。...我们还比较了使用IMU预积分预测姿势来消除视觉观测中的异常值的能力。我们对当前帧中可见的2D点和地图中的3D点执行PnP几何估计，以确定观察到的2D点是否对应于移动物体。图7....除了停止期，我们还可以看到许多速度局部最小值被成功检测为R帧。MH序列中出现的场景很大，V1_01_easy和V2_01_easy中的整体运动速度较慢。

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交叉新趋势|采用神经网络与深度学习来预报降水、温度等案例(附代码数据文献)

最后，还有一种转换关系则是通过 Z-R 关系在 dBZ 和降水值 R（单位是 mm/h）之间转换：通过线性回归计算。...统计了全部数据集的降水值分布：由于降水值分布不均匀，并且大雨对现实生活的影响更大，所以使用了一个加权损失函数进行训练（这篇文章采用的是 MSE 和 MAE 之和）。...雷达回波外推的评价标准主要使用 HSS、CSI、POD 等指标，参考评价标准，这几个指标和机器学习中的 precision 和 recall 类似，越高越好。...如果更进一步改进，可以考虑对这一方面、运行速度的比较等进行论述。已授权参考《雷达回波外推和施行健的两篇降水预测文章介绍》文章链接：https://hzzone.io/ 2....每当WXchallenge宣布一个新预报地点，韦恩就用该城市过去6-7年的天气预报和实况数据来训练MOS-X，将历史预报与实际天气进行比较，来了解不同情况下的模式偏差，并对其订正。

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iOS 音视频接入-音视频基础

2）索引格式中的bit存储的并非是实际的R,G, B值，而是对应点的像素在调色板中的索引 3）调色板，可以简单理解为通过编号映射到颜色的一张二维表。...采用索引格式的RGB，红色的像素对应存储的值便是索引01。就像指针一样，存储的是值的地址，而不是真正的值 2、像素格式：RGB像素格式中的bit存储的是每一个像素点的R,G,B。...音视频预处理在采集到的原始数据大多数情况下不是我们需要的，而是要经过一些裁剪、缩放、美白、磨皮、人脸识别、物体识别、证件识别、变声处理等，这些在拿到原始数据后进行的一些列操作均为预处理。...音视频文件封装声音与画面在采集、预处理、编码的过程中，都是分开进行处理的，但实际播放的时候，需要将声音和画面同时展示，因而需要将音频和视频编码后的数据打包到一个文件里。...PTS: 标记的是将此帧数据进行渲染展示的时间戳每一个音频帧和视频帧都会带有一个PTS(时间戳)，在视频和音频的初始时间戳是相同的，当播放器读到相同的或者相近的一帧的时候会进行渲染展示出来。

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Pandas 秘籍：1~5

在本章中，您将学习如何从数据帧中选择一个数据列，该数据列将作为序列返回。使用此一维对象可以轻松显示不同的方法和运算符如何工作。许多序列方法返回另一个序列作为输出。...准备此秘籍将数据帧的索引，列和数据提取到单独的变量中，然后说明如何从同一对象继承列和索引。...我们通过观察count方法的结果与size属性不匹配，确定该序列中缺少值。...和cumprod 四、选择数据子集在本章中，我们将介绍以下主题：选择序列数据选择数据帧的行同时选择数据帧的行和列同时通过整数和标签和选择数据加速标量选择以延迟方式对行切片按词典顺序切片...这些布尔值通常存储在序列或 NumPy ndarray中，通常是通过将布尔条件应用于数据帧中的一个或多个列来创建的。

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企鹅电竞直播关键技术大揭秘

_%4d.jpg 转码是指将已经压缩编码的视频码流转换成另一个视频码流，以适应不同的网络带宽、不同的终端处理能力和不同的用户需求。...视频转码是一个高运算负荷的过程，需要对输入的视频流进行全解码、视频过滤/图像处理、并且对输出格式进行全编码。最简单的转码过程仅仅涉及到解码一个比特流和用不同的编解码器重新编码两个步骤。...GOP 意思是画面组，一个GOP就是一组连续的画面，MPEG编码将画面（即帧）分为I、P、B三种，I是内部编码帧，P是前向预测帧，B是双向内插帧。基础知识：I帧、B帧、P帧I帧表示关键帧。...和PC端均采用腾讯云sdk的屏幕录制方案；第四步：音视频编码：对采集的音频进行硬编或软编编码，目前支持H265和h264的编码标准；第五步：推流：通过腾讯云RTMP混合推流(音频、视频)；第六步：...URL失败，则回退到原有CDN拉源流的逻辑； 4、P2P切片服务器会主动从CDN源中拉流，通过切片处理到P2P自有的CDN服务存储中，故：第一个P节点用户必须走切片服务器CDN下载切片数据，然后再分享给其他节点

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基于深度学习的多模型雷达回波外推

如果只是单纯复现这些模型倒没太多意思了，为了能够更好的利用这些模型进行雷达回波外推，那肯定是要集模型训练和推断为一体呀。...下面简要介绍一下目前雷达回波外推库的一小部分小功能：模型训练和推断均通过 YAML 配置文件控制参数，更方便的控制和调整参数加入了多种气象相关评估指标，比如 CSI(TS)、POD等等，更方便的监控模型训练过程...CSI(Smoothed是平滑后的值，以Value为准) 同样仅采用加权损失函数训练，未进一步调优未来2小时预测模型A训练和验证可视化模型可以有效补全观测缺失数据(比如训练的第3列第1和2行的个例...为了更快的验证模型，上述模型训练和验证过程仅采用了部分数据，并且仅用过去5帧预测未来10帧的雷达回波。总的来说，模型预测结果还算不错。...此外，还有一些比较有意思的现象，限于篇幅这里就不多说了。上述这些模型除了可以对雷达回波进行外推外，还可以进行定量降水估计。

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一个通用的多相机视觉SLAM框架的设计和评估

确定两个帧之间的对应关系并解决广义本质矩阵约束以获取相对位姿，其中[q1 q10]和[q2 q20]是匹配特征的Plucker射线，E=[t]×R是基本矩阵，其中R和t是两个广义相机帧之间的旋转和平移。...跟踪和建图初始化之后，每个新的输入帧都会相对于上一个关键帧进行跟踪，通过词袋匹配算法计算上一个关键帧和当前帧之间的帧间对应关系，由于多视图特征包含来自不同相机的多个描述子，因此使用描述子的中值进行匹配...如果在上一个关键帧中的地图点wPi和当前帧的观测zk之间找到足够的3D-2D匹配，我们使用方程(3)计算zk的 Plucker 坐标[qk qk0]，并通过广义 PnP求解一组约束条件来估计当前帧的绝对姿态...后端后端对应于通过最大化关于变量的后验概率给出观测值Z来优化关键帧位姿 X 和地标 L 的初始估计的优化框架。...Pc被投影到二维图像坐标系中，使用内参矩阵计算，这个公式方便地模拟了多视图特征，使得后端可以灵活地处理不同的相机配置，并通过估计轨迹和地标来优化组件相机的外参。

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蚂蚁：多模态方向的技术探索

例如在进行视频采购时，可以避免采购到已有视频，从而降低采购成本；在视频版权保护中，当用户提供一段短视频时，需要通过对海量视频底库检索来判断该视频是否存在侵权。...具体实施步骤如下：首先我们利用训练好的图文相关性模型 CLIP，评估当前文本与视频中每一帧关键帧之间的相关性，并将关键帧之间的相关性进行聚合得到整体相关性，通过对整体相关性设定阈值，来滤除相关性较低的视频...这一权重由行加权和列加权共同作用得出，权重系数的大小是通过课程学习的方式来调整的，刚开始的时候权重为 0，就相当于没有加难例挖掘的 loss；随着训练的进行，会让权重 loss 的部分越来越大，这样让模型逐渐关注到难样本上...辅助 loss 和之前的 InfoNCE loss 通过加权相加。我们可以通过调整r2 的权重来调整模型在训练过程中对难样本的关注度。我们通过实验验证了上面提到的难样本策略。...通过这种方式，来选出重要的文本 token 和视觉的 token，并进一步把这些重要的 token 做 mask，通过 mask 生成的样本就比 mask 之前的完整文本或视频跟另一个模态的相关性更弱。

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Pandas 学习手册中文第二版：1~5

pandas 从统计编程语言 R 中带给 Python 许多好处，特别是数据帧对象和 R 包（例如plyr和reshape2），并将它们放置在一个可在内部使用的 Python 库中。...如果将整数传递给[]，并且索引具有整数值，则通过将传入的值与整数标签的值进行匹配来执行查找。...代替单个值序列，数据帧的每一行可以具有多个值，每个值都表示为一列。然后，数据帧的每一行都可以对观察对象的多个相关属性进行建模，并且每一列都可以表示不同类型的数据。...创建数据帧期间的行对齐选择数据帧的特定列和行将切片应用于数据帧通过位置和标签选择数据帧的行和列标量值查找应用于数据帧的布尔选择配置 Pandas 我们使用以下导入和配置语句开始本章中的示例...对列重新排序通过按所需顺序选择列，可以重新排列列的顺序。下面通过反转列进行演示。

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实现一个h264编码器前期准备

（也就是差别帧，P帧没有完整画面数据，只有与前一帧的画面差别的数据） P帧的预测与重构:P帧是以I帧为参考帧,在I帧中找出P帧“某点”的预测值和运动矢量,取预测差值和运动矢量一起传送。...对亮度分量，运动矢量的分辨率为1/4像素。由于参考帧中本身不可能存在亚像素采样点，因此需要利用其临近像素内插产生亚像素采样点。...该特性提供了一种将一帧图像中的宏块分配到多个slice中的模式，每个slice都是一个独立的编码单位，无论是帧间还是帧内编码都不能越界，如果在传输过程中出现数据丢失的情况，可以利用已接收到的宏块数据来对丢失的宏块数据进行恢复...这在部分程度哂纳感弥补了差别图片的信号功率的不足，这种信号没有完全最小化。使用块匹配技术的运动估计器在数据压缩中，块匹配运动估计器可以任意处理每个新帧，使其用大小相同的直接相邻的对象进行传送。...通过这种方式，运动补偿帧可以和瞬态帧尽可能地接近。位移中的x和y成分通过侧向通道而传送到接受器，目的是可以从旧帧中构造运动补偿帧。

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目前直播技术汇总及低延时直播的方案汇总

推流端对于一个推流端，首先涉及到的就是编码，也就是对视频流进行封装。这里涉及到一个重要的概念GOP，指的是视频中两个I帧的间隔。那么我们先了解一下视频编码中的I帧、B帧和P帧。...I帧、B帧、P帧我们知道视频或者说是动画利用的是人眼的视觉残留的原理，通过一系列的图片，达成动画的效果。所以视频传输本质上也是传输了一帧帧的画面数据。...B帧：双向内插帧（Bidirectional predicted picture 双向参考帧），这个画面是不完整的，如果想要依靠这个画面得到完整的画面信息，那么就需要参考前一帧和后一帧。...所以在低延迟的场景中我们需要根据要求进行权衡，将这个设置到较小的值。 GOP 结果推流端的内容，服务端应当关闭GOP缓存，不缓存前一个GOP。...所以需要设置个阈值，当大于这个值时，就进行动态的快进。这样就可以达到无感知的延迟缩小。总结通过上面分析，我们可以看出，RTMP中的延迟是无法避免的问题，我们能做的就是尽量根据需求来权衡延迟和性能。

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Pandas 秘籍：6~11

类似地，AB，H和R列是两个数据帧中唯一出现的列。即使我们在指定fill_value参数的情况下使用add方法，我们仍然缺少值。这是因为在我们的输入数据中从来没有行和列的某些组合。...merge：数据帧方法准确地水平合并两个数据帧将调用的数据帧的列/索引与其他数据帧的列/索引对齐通过执行笛卡尔积来处理连接列/索引上的重复值默认为内连接，带有左，外和右选项 join...为了更公平地进行比较，我们可以进行简单的线性外推法来估算犯罪的最终数量。...准备在本秘籍中，我们通过直接用 Pandas 创建单变量和多变量图来对航班数据集进行一些基本的探索性数据分析。...我们对count列不感兴趣，因此仅选择mean列来形成条形。此外，在使用数据帧进行打印时，每个列名称都会出现在图例中。

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简单明了，一文入门视觉SLAM

从E矩阵分解得到R和t 根据视图方向与摄像头中心到3-D点的方向之间夹角可以发现，四个可能中只有情况（a）是合理的解；确定两个视角的姿态之后，匹配的特征点 x，x’可以重建其 3-D 坐标 X，即三角化...下面采用外极线 l, l’的来约束定义误差，如图所示，将目标函数重写为 ? ? 外极线定义的误差另外，在已知重建的 3-D 点集，如何和新视角的 2-D 图像特征点匹配呢？...，即定位问题; b) 批处理估计方法，也称“关键帧”方法，其步骤是： 1）首先通过选择的头两（关键）帧，采用双目几何的特征点匹配得到初始的3-D点云重建； 2）正常模式：假设 3D 地图可用，并且估计出摄像头增量运动...“关键帧”子集，状态向量是所有关键帧的 3D 地标和对应摄像头姿势，BA 可以在与跟踪模块并列的线程中调整状态估计；（注意：关键帧的选择策略是算法性能很重要的一个因素） SLAM 中的闭环（loop...re-localization），当关键帧子集较大的时候，需要对特征匹配进行压缩和加速，比如词包（bag of words）法和K维-树（KD-tree）数据结构等等； SLAM 中的传感器可以是单目

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8.ffmpeg-基础常用知识

视频解码软件解码：即通过软件让CPU来对视频进行解码处理,缺点耗电发热,优点兼容强硬件解码：是将原来全部交由CPU(显卡上的一个核心处理芯片,处理计算机中与图形计算有关的工作)来处理的视频数据的部分交由...: 一组完整的IBP帧画面而dts和pts值是不一定是相等的,如下图GOP(Group of Picture)所示: ?...从上图,可以看到,DTS和PTS的顺序是不一致的,并且每组GOP中开头都是I帧,然后后面都是B、P帧,如果开头的I帧图像质量比较差时，也会影响到一个GOP中后续B、P帧的图像质量....I帧(intra picture) : 帧内编码帧,它将全帧图像信息进行 JPEG 压缩编码及传输,是一个完整图像 B帧(bidirectional) : 双向预测内插编码帧,参考前面和后面两帧的数据加上本帧的变化而得出的本帧数据...在ffmpeg中,pts和dts单位都是不确定,如果要换算为时分秒,则需要AVStream的time_base时基来一起换算出当前显示的标准时间而time_base结构体为AVRational: ?

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直播全流程探索

下面将对这些阶段进行一一介绍 ---- 生成阶段生成阶段包括对音视频的采集和处理。...音视频的采集，采集阶段主要是对原始视频内容进行采集即直播内容的来源，根据应用场景的差别，我们可以分为五大类： 1.电视内的直播主要是采集已有的视频源比如电视剧综艺节目等都是预先录制好的； 2.演唱会直播主要是通过摄像机和麦克风分别录制演唱会的画面和音频...，主播主要依赖手机自带摄像头和话筒来录制内容； 5.手游直播，比如最近很火的王者荣耀，大仙、嗨氏等主播就是手游直播，android端主要是通过模拟器来录制，ios可以通过itools苹果录屏大师录制视频然后同步到...我们先来看下H.264协议，H.264标准基于MPEG格式进行封装，我们先来看MPEG的格式，将画面（即帧）分为I、P、B三种。 I是内部编码帧，P是前向预测帧，B是双向内插帧。...1、计算视频的高宽度; 2、视频高宽比和屏幕高宽比做比较; 3、值偏大以屏幕宽度为基准，进行等比缩放，值偏小，以屏幕高度为基准进行等比缩放；举个例子: 1、如下图1左; 2、屏幕是93169（宽

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泛化性的危机！LeCun发文质疑：测试集和训练集永远没关系

LeCun团队最近发了一篇论文，用实验证明了在高维空间下，测试集和训练集没有关系，模型做的一直只有外推没有内插，也就是说训练集下的模型和测试集表现没关系！如此一来，刷榜岂不是毫无意义？...内插（interpolation）和外推（extrapolation）是机器学习、函数近似（function approximation）中两个重要的概念。...并且使用8种不同的常用降维技术对这些顶点进行二维表示。可以观察到降维方法会丢失内插/外推信息，并导致明显偏向插值的视觉误解。...内插和外推提供了一种关于给定数据集的新样本位置的直观几何特征，这些术语通常被用作几何代理来预测模型在看不见的样本上的性能。从以往的经验来看似乎已经下了定论，即模型的泛化性能取决于模型的插值方式。...这篇文章通过实验证明了这个错误观念。并且研究人员特别反对使用内插和外推作为泛化性能的指标，从现有的理论结果和彻底的实验中证明，为了保持新样本的插值，数据集大小应该相对于数据维度呈指数增长。

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NumPy 和 Pandas 数据分析实用指南：1~6 全

现在，我们需要考虑从序列中学到的知识如何转换为二维设置。如果我们使用括号表示法，它将仅适用于数据帧的列。我们将需要使用loc和iloc来对数据帧的行进行子集化。...必须牢记的是，涉及数据帧的算法首先应用于数据帧的列，然后再应用于数据帧的行。因此，数据帧中的列将与单个标量，具有与该列同名的索引的序列元素或其他涉及的数据帧中的列匹配。...如果有序列或数据帧的元素找不到匹配项，则会生成新列，对应于不匹配的元素或列，并填充 Nan。数据帧和向量化向量化可以应用于数据帧。...如果使用序列来填充数据帧中的缺失信息，则序列索引应对应于数据帧的列，并且它提供用于填充该数据帧中特定列的值。让我们看一些填补缺失信息的方法。...我们可以使用sort_index方法重新排列数据帧的行，以使行索引按顺序排列。我们还可以通过将sort_index的访问参数设置为1来对列进行排序。

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自动驾驶多传感器融合--同步标定知识整理

2019年深度学习Top 5研究论文，一文Get硬核干货：XLNet、网络剪枝、StarGAN

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