二、基于两列删除数据框中的重复值 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径的库 import pandas as pd #导入数据处理的库...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...如需数据实现本文代码，请到公众号中回复：“基于多列删重”，可免费获取。 得到结果： ?...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希的错误。 三、把代码推广到多列 解决多列组合删除数据框中重复值的问题，只要把代码中取两列的代码变成多列即可。...numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv
二、加载数据 加载有重复值的数据，并展示数据。...导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv('name.csv...从结果知，参数为默认值时，是在原数据的copy上删除数据，保留重复数据第一条并返回新数据框。 感兴趣的可以打印name数据框，删重操作不影响name的值。...四、按照多列去重 对多列去重和一列去重类似，只是原来根据一列是否重复删重。现在要根据指定的列判断是否存在重复（顺序也要一致才算重复）删重。...但是对于两列中元素顺序相反的数据框去重，drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型的数据去重问题，参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-
Q：在工作表中有一些数据，如下图1所示，我想要获取“参数3”等于“A”、”参数4“等于”C1“对应的”参数5”中的最大值，能够使用公式解决吗？ ? 图1 A：这种情况用公式很容易解决。...我们看看公式中的： (参数3=D13)*(参数4=E13) 将D2:D12中的值与D13中的值比较： {"A";"B";"A";"B";"A";"A";"B";"A";"B";"A";"A"}=”A”...得到： {TRUE;FALSE;TRUE;FALSE;TRUE;TRUE;FALSE;TRUE;FALSE;TRUE;TRUE} 将E2:E12中的值与E13中的值比较： {"C1";"C2";"C1"...C2";"C1";"C2";"C2";"C1"}=”C1” 得到： {TRUE;FALSE;TRUE;TRUE;TRUE;FALSE;FALSE;TRUE;FALSE;FALSE;TRUE} 将上面生成的两个中间数组相乘...D和列E中包含“A”和“C1”对应的列F中的值和0组成的数组，取其最大值就是想要的结果： 0.545 本例可以扩展到更多的条件。
一、简介 在实际工作中，遇到数据中带有缺失值是非常常见的现象，简单粗暴的做法如直接删除包含缺失值的记录、删除缺失值比例过大的变量、用0填充缺失值等，但这些做法会很大程度上影响原始数据的分布或者浪费来之不易的数据信息... 缺失值是否符合完全随机缺失是在对数据进行插补前要着重考虑的事情，VIM中的marginplot包可以同时分析两个变量交互的缺失关系，依然以airquality数据为例： marginplot(data...如上图所示，通过marginplot传入二维数据框，这里选择airquality中包含缺失值的前两列变量，其中左侧对应变量Solar.R的红色箱线图代表与Ozone缺失值对应的Solar.R未缺失数据的分布情况...m: 生成插补矩阵的个数，mice最开始基于gibbs采样从原始数据出发为每个缺失值生成初始值以供之后迭代使用，而m则控制具体要生成的完整初始数据框个数，在整个插补过程最后需要利用这m个矩阵融合出最终的插补结果...，对插补方法进行微调是很必要的步骤，在上面铺垫了这么多之后，下面在具体示例上进行演示，并引入其他的辅助函数； 2.3 利用mice进行缺失值插补——以airquality数据为例 因为前面对缺失值预览部分已经利用
摘要 在过去十年中，针对不同的传感器提出了许多同步定位和建图（SLAM）算法，然而，在极端天气条件下的稳健SLAM仍然是一个有待研究的问题，本文提出了一种基于毫米波雷达的RadarSLAM系统，用于大规模环境中的可靠定位和建图...因此，在极坐标图像上给定一个点（a，r），其中a和r分别表示方位角和距离，其笛卡尔坐标P可以通过 其中θ=2π•a/N是笛卡尔坐标中的测距角度，γ是图像像素空间和世界度量空间之间的比例因子。...然后使用一致性矩阵G表示满足这种成对一致性的所有匹配，如果一对匹配满足此约束，则G中相应的条目设置为1。一旦获得最大内嵌集，其关键点匹配将用于通过奇异值分解（SVD）计算相对变换Tt_k。...中用于关键帧生成的类似标准，即考虑关键点匹配的最小数量、当前帧和关键帧之间的平移和旋转的条件。...如图9所示，在极端天气下收集的序列的估计轨迹如图7所示，绘制在谷歌地图上，两个“雾/雨”序列的姿势估计值随着时间推移而漂移，因为没有循环，而“雪”、“乡村”和“夜晚”的结果接近真值。
在这项工作中，我们设计了一种新颖的视觉惯性里程计（VIO）系统，称为RD-VIO，来处理这两个问题。首先提出了一种IMU-PARSAC算法，它可以在两个阶段的过程中鲁棒地检测和匹配关键点。...在可选的2D-2D阶段，当前帧和滑动窗口中的关键帧逐帧使用原始PARSAC算法进行匹配。通过这种多视角交叉验证方法去除剩余的动态异常值。...在两个公开数据集上评估了我们的方法和其他最先进的系统。 EuRoC数据集是用于VIO和SLAM算法的基准数据集。...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。...表4显示了3种算法的绝对位置误差（APE）（以毫米为单位）及其相应的鲁棒性值，较小的值表示性能更好。与ARKit和ARCore相比，在典型的相机运动静态场景中，我们的系统有稍大的APE。
2.并行计算两个模型： 在两个线程上并行计算单应矩阵 H c r H_{cr} Hcr和基础矩阵 F c r F_{cr} Fcr ： 在文献[2]中详细解释了基于RANSAC的归一化DLT...最后，基于找到的所有匹配点对相机位置进一步优化，如果有效数据足够多，则跟踪程序将持续执行。...LSD-SLAM从随机深度值开始初始化，然后随机值逐渐收敛，因此与基准对比的时候，我们会丢掉前10个关键帧。对于PTAM算法，我们从一个好的初始化中，手动选择两个关键帧。...LSD-SLAM从随机深度值开始初始化，然后随机值逐渐收敛，因此与基准对比的时候，我们会丢掉前10个关键帧。对于PTAM算法，我们从一个好的初始化中，手动选择两个关键帧。...表4显示了PTAM算法和ORB_SLAM算法相对地面真值的误差。从表中数据可以看出，ORB-SLAM比PTAM可以更精准地多定位2倍的图像帧。
使用单尺度 VAE 的现有方法必须设计复杂的网络来进行潜在空间中的条件概率估计，而忽略了视频帧的多尺度特征。...尽管 VCT 优于许多以前的视频编码方法，但其对原始帧 1/16 分辨率的单尺度潜在特征进行条件预测从根本上限制了其表征能力，忽略了视频帧的多尺度特征。...因此，作者提出了一种分层概率预测编码，称为 DHVC，其中通过精心设计的分层 VAE 来对未来帧的多尺度潜在特征的条件概率进行有效建模，当前帧中某个尺度的潜在分布是通过同一帧中先前尺度的先验特征以及先前帧的相应尺度来预测的...然后将这些残差特征 R_t 发送到自上而下的路径进行分层概率建模，自上而下的路径从两个可学习的常数偏置开始，然后在潜在块中编码一系列潜在变量 Z_t = \left\{z^1_t, ..., z^...此外，使用五帧进行长期微调，即 Baseline + TP + DF + LT ，使 R-D 曲线得到进一步改善，构成了作者方法的完整性能，这表明通过与多帧联合训练，可以有效地平衡帧之间的速率失真关系。
对于相机对（ci；cj），不是将ci中的每个特征与cj中的每个特征都进行匹配，而是基于重叠区域按单元格匹配特征，以减少计算量。...对于随后的图像对，如果找到了两个未匹配的特征之间的对应关系，就将新的匹配添加到匹配集M中，如果为已匹配的特征找到了匹配，就将新特征添加到现有匹配中。...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。...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...，对使用自定义相机架收集的真实世界数据集进行了广泛的评估，这些数据集具有各种具有挑战性的条件。
通过在具有不同光照条件的多个数据集上进行评估，结果显示该方法在精度和鲁棒性方面优于其他最先进的VO系统，该系统的开源性质使得研究社区可以轻松实现和定制，进一步发展和改进VO在各种应用中的应用。...主要贡献 为了提高准确性，这里将线特征引入到我们的系统中，将由LSD检测到的短线进行合并，然而在动态光照环境中，线段检测通常不稳定，这使得线条跟踪和匹配比在良好照明条件下更加困难。...关键帧选择 观察到我们系统中使用的基于学习的数据关联方法能够追踪具有大基线的两个帧，因此与其他VO或视觉SLAM系统中使用的逐帧跟踪策略不同，仅将当前帧与最近的关键帧进行匹配，这可以减少跟踪误差。...实验在两个数据集上进行：OIVIO数据集和UMA视觉惯性数据集。...OIVIO数据集在隧道和矿井中收集了视觉惯性数据，使用了所有九个序列的地面真实值，这些真实值由Leica TCRP1203 R300获取，平移误差的性能如表I所示。
因为当前帧会提取到诸多特征点，每一个都可以作为图像旋转角度的测量值，我们希望能在诸多的角度值中，选出最能代表当前帧的旋转角度的测量值，这就是为什么要在旋转角度直方图中选最优的3个Bin的原因。 ?...将当前帧和参考帧中的特征点坐标进行归一化。...其中，分两个步骤。第一是利用基础矩阵F和本质矩阵E的关系 ，计算出四组解。第二是调用的函数CheckRT作用是用R，t来对特征匹配点三角化，并根据三角化结果判断R,t的合法性。...五、总结 单目方案的初始化过程再梳理一下： 对极约束是原理基础，从物理世界出发描述了整个视觉相机成像、数据来源以及相互关系的根本问题，其中印象最深的是把搜索匹配点的范围缩小成一段极线，大大加速了匹配过程...直接线性转换则从诸多的测量值中（超过8点的N个匹配点，超定方程）算出了最优的解，使我们基本得到了想要的解。
定义在k时刻之前的检测为Z k(在更广泛的环境下也称为观测，如雷达扫描得到的目标的位置坐标、速度)，多假设跟踪的目标是基于已有轨迹对这种观测关联进行条件概率建模，把似然关联假设 ?...这个算法分为两个步骤： 对每一帧的检测结果，利用贪心匹配算法与已有的对象轨迹进行关联。 利用关联结果，计算每个对象的粒子群权重，作为粒子滤波框架中的观察似然概率。...整体的跟踪过程采用粒子滤波框架，如图5中所示。 ? 图5: 基于检测匹配的联合粒子滤波多目标跟踪算法流程对于每一帧的检测结果(图左)。...图中表示三帧图像中,分别有2, 4, 3个检测结果时，所产生的网络最小代价流[6]。 这里还有两个问题，网络流中边的代价怎么计算以及轨迹的数目怎么确定。...这里涉及两个问题如何设计特征以及如何学习参数。这里作者构造了12维与模板匹配相关的统计值。而参数的学习采用强化学习过程，主要思想是在犯错时候更新二类分类器值。
在这轮Cfp中，共收到32个组织的多份提案，分别涉及了SDR、HDR、360视频等多种格式。所有提案的性能都高于HEVC，甚至某些提案的性能高于JEM。...•帧内预测 65个帧内预测方向 使用4抽头插值滤波器 其它预测方向的边界滤波 跨分量线性模型预测（CCLM） 基于位置的帧内预测组合（PDPC） 相对于HEVC的帧内预测，JEM具有更多的预测模式、更多的参考位置以及模式依赖的滤波...•帧间预测 子块级运动矢量预测 自适应MV精度（AMVR） 1/16运动矢量精度 重叠块运动补偿（OBMC） 局部光照补偿（LIC） 仿射运动估计 解码端基于模式匹配的运动矢量推导 解码端的双向光流（BIO...） 在JEM中，一个CU在每一个预测方向上最多有一个运动参数集，大CU分割为子CU时有两个选项：ATMVP和STMVP，作为额外的合并候选者，候选列表能扩大的最大值为7。...本次提案征集的大多数提案依旧基于混合编码框架，其性能主要来自于对HEVC和JEM中已有模块的进一步改进。
在深度估计方面，提出结合多视图半全局匹配算法和深度神经网络优化后处理过程鲁棒地估计场景深度。在表面网格生成过程，本文提出的在线网格生成算法可以实时增量地融合关键帧深度到稠密网格中，从而重建场景表面。...该位姿经过后端全局优化后进入深度估计模块，对于新增的每个关键帧，首先基于多视图半全局匹配方法计算关键帧初始深度图，然后采用置信度和深度神经网络优化深度图噪声，优化后的深度图输入增量式网格生成模块后实时构建场景表面稠密网格...尽管一些基于深度神经网络的深度估计算法在公开数据集上表现出了较好的效果，然而在实际应用过程中受场景弱纹理和 SLAM 位姿偏差的影响较大，手机平台算力的影响也使其难以在移动端部署。...图6 可扩展哈希索引示意图 ② 体素的融合与动态物体移除 对于输入的每个关键帧深度图，通过将深度值投影到三维的体素块中，从而判断是否需要分配新的体素块，如果需要则将体素块的 TSDF 和权值信息插入到索引表中...图8 三个关键帧的增量式网格更新示意图 Part 3 实验结果 本文使用 OPPO R17 Pro 手机采集带有真实场景深度的5组数据，用于从定性和定量两个方面对比 Mobile3DRecon 与一些
在确定性推导的多目标跟踪框架中，我们把检测和轨迹和匹配看作为二元变量，通过构 造一个整体的目标函数，我们求变量的最佳值，使得目标函数最优，从而得到检测和轨迹的最佳匹配。...定义在k时刻之前的检测为Zk(在更广泛的环境下也称为观测，如雷达扫描得到的目标的位置坐标、速度)，多假设跟踪的目标是基于已有轨迹对这种观测关联进行条件概率建模，把似然关联假设Qlk划分为当前关联假设θl...c是贝叶斯公式中的分母，对于当前观测已知的条件，可以认为是一个常数。从上式中可以看出，总体的假设后验概率可以表示为此三项的乘积。...这里涉及两个问题如何设计特征以及如何学习参数。这里作者构造了12维与模板匹配相关的统计值。而参数的学习采用强化学习过程，主要思想是在犯错时候更新二类分类器值。...同时，此时的匹配包含了��帧信息，因此如果t帧之前的匹配存在错误，在后续的关联中具有纠正 图8: 采用近似在线多目标跟踪NOMT算法的示意图[10]。
它基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）理论，对来自环视相机、车轮编码器和IMU传感器的数据应用加权融合，为视觉语义匹配提供初始值，并通过在相邻语义关键帧之间预集成（IMU和车轮）值提供运动学约束，以进行后端优化...如果不满足这些条件，我们将从deqBevCam中移除第一帧，并继续评估下一个语义帧的时间t1。当满足指定条件时，系统初始化成功。...为了提高初始化的准确性，我们对选择的传感器数据队列中的数据进行线性插值，以获得与相关语义帧的时间相对应的数据。...除了多传感器加权融合的位姿预测，我们还在连续两个关键帧之间预先集成了IMU和轮编码器的数据，以进一步优化全局位姿图。...在不同条件下使用数据，跟踪和地图构建都是稳定的，这证实了我们算法的稳健性和可靠性。 图7：从VIWFusion模块的姿态构建的语义地图 精度：首先基于基准数据集进行了一项比较实验。
I2C 标准是一个具有冲突检测机制和仲裁机制的真正意义上的多主机总线，它能在多个主机同时请求控制总线时利用仲裁机制避免数据冲突并保护数据。...当 R/W# 为“1” 时，将数据从从机发送到主机；当 R/W#为“0” 时，将数据从主机发送到从机； Sr ：表示重新开始条件； DATA ：表示发送和接收的数据； P ：表示停止条件。...3.3、数据传送 地址匹配一致后，总线上的主机根据 R/W 定义的方向一帧一帧的传送数据。 所有的地址帧后传送的数据都视为数据帧。...主机可以做下列任一动作： 发送停止条件释放总线 ； 发送重新开始条件开始一个新的通信。 以华大MCU（HC3F4A0系列）为例，在主机接收模式中，主机输出 SCL 时钟，接收从机数据并返回应答。...当两个主设备试图通过SDA线路同时发送或接收数据时，同一系统中的多个主设备就会出现问题。
我们比较了几种里程计估计方法，从多普勒/IMU数据的直接积分和卡尔曼滤波传感器融合到三维点云间的扫描帧对扫描帧和扫描帧对地图的配准。使用两个最新的4D雷达和两个IMU的三个数据集进行了实验。...扫描帧匹配变体方法 在这项工作中测试的雷达里程计变体的最后一组采用了扫描对扫描匹配，这经常用于较大SLAM框架的前端模块中。...实验 环境和传感器设置 受到在恶劣环境条件下进行SLAM研究的启发，记录了两个现场数据集：一个在瑞典厄勒布鲁附近的Kvarntorp研究矿井中，另一个在瑞典埃斯基尔斯图纳的沃尔沃建筑设备轮式装载机和自卸车户外测试场地...图 11: 两个不同传感器设置的RPE值。每对小图表示用于评估RPE的步长，分别为1m和10m。每个图中直接显示了中位数RPE值。...总结 在这项工作中，我们比较了在地下和室外环境中使用两种不同的现代成像毫米波雷达记录的三个数据集上的几种雷达里程计估计方法。在Oculii Eagle雷达中，扫描帧匹配方法的精度高于滤波方法。
在景物深度信息已知的条件下，只需要经过点云数据的配准及融合，即可实现景物的三维重建。 基于三维重建模型的深层次应用研究也可以随即展开。...深度图像的配准是以场景的公共部分为基准，把不同时间、角度、照度获取的多帧图像叠加匹配到统一的坐标系中。计算出相应的平移向量与旋转矩阵，同时消除冗余信息。...通过对两帧精细配准结果，按照一定的顺序或一次性的进行多帧图像的配准。...配准过程中，匹配误差被均匀的分散到各个视角的多帧图像中，达到削减多次迭代引起的累积误差的效果。值得注意的是，虽然全局配准可以减小误差，但是其消耗了较大的内存存储空间，大幅度提升了算法的时间复杂度。...其中，指的是此时点云到栅格的距离，是栅格的初始距离，是用来对同一个栅格距离值进行融合的权重。如图2-7中右侧所示，两个权重之和为新的权重。
作者还提出了两个新的具有挑战性的基准测试——How2QA 和How2R 的视频QA和检索。 ▊ 1....为了在更具挑战性的基准测试上评估本文的模型，作者收集了两个关于视频时刻检索和问答的新数据集——How2R和How2QA。...版本，而不是直接回归mask视觉特征的真实值。...注意，XML分别计算了每种模态的查询-视频匹配得分，最终的匹配得分是两个分数之和。...此外，作者还提出了两个基于文本的视频时刻检索和视频QA的新数据集，作为下游评估的额外基准。
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