- 关键帧压缩法 " 关键帧压缩法 " 是 基于 " 离散余弦变换 ( DCT ) " 实现的 , 与 JPEG 压缩算法类似 ; 通过 进行帧内压缩 , I 帧 可以达到较高的压缩比 , 而不会产生明显的压缩痕迹或模糊现象...Frames ) " , 是 视频编码 中的一种 帧类型 , P 帧 采用 前向预测编码方式 , 根据 本帧 ( P 帧 ) 与 相邻的 前一帧 ( I 帧 或 P 帧 ) 的 不同点来压缩本帧数据..., 不能参考 B 帧 ; 只记录 不同点 , 这样可以 充分去除 图像序列 中 前面已编码帧 的 时间冗余信息 来压缩传输数据量的编码图像 P 帧 又被称为 " 预测帧 " ; P 帧 中的 图像数据并不是完整的..., 而是相对于前面的参考帧的差异数据 ; 在解码时 , 需要将 参考帧的数据 I 帧 与 P 帧 的差异数据进行合并 , 才能还原出完整的图像 ; 2、P 帧解码案例 P 帧 解码 , 需要 依赖于...将 I 帧 与 P 帧 合并 , 才能得到完整的 P 帧 ; 3、P 帧顺序不能颠倒 P 帧 的 压缩效率较高 , 因为它 只 包含了 与参考帧 I 帧 的差异数据 , 而不是完整的 画面帧数据 ; 由于
基于帧同步的游戏框架说明 一，关于帧同步和状态同步的比较 帧同步 状态同步 安全性 比较差，计算都在客户端，服务器只做转发；有服务器校验的方案，比较繁琐 计算都在服务器 可以将重要的判定都由服务器决定...网络流量 比较小，每一帧只同步玩家的操作指令 如果单位数量多，需要同步的数据量会比较大 技能实现 比较容易，只用客户端实现即可，开发周期短 需要服务器和客户端实现相同的运算逻辑，如果是不同的语言相当于要开发两次...；另外前后端机制的配合也比较复杂 录像回放 记录每一帧的指令即可，数据量小 不太容易做录像 一些限制 1，随机种子要一致，不能使用浮点数，导致在游戏逻辑层使用外部库要注意，包括物理引擎之类的都禁止使用；...，负责全局性的功能，如玩家状态管理，帮会，匹配等；基于skynet，可以按功能扩展 battleserver：战斗服务器，负责战斗过程，基于c++；核心逻辑是基于房间的概念，每场战斗就是一个房间，房间内的玩家进行帧同步处理...7，关于客户端 客户端需要将逻辑和表现分开，逻辑层每一帧会根据收到的服务器指令来更新逻辑状态；由服务器帧来驱动逻辑运算，要考虑由于网络波动造成的帧信号时快时慢， 逻辑循环要针对这种情况做快进或者等待；表现层考虑手感优先需要对玩家操作的单位快速做出响应
本文是来自AOMedia Symposium 2019的演讲，主要内容是基于运动的视频插帧技术（Motion Based Video Frame Interpolation），演讲内容来自YouTube...Kokaram首先对视频插帧技术的背景、目标进行了介绍，并以单帧插值为例解释了帧插值实际上就是运动插值的过程。...同时对近年出现的基于卷积神经网络的方法进行了分析，事实上使用CNN获取图像光流同样是为运动插值过程服务。 Kokaram接着提出了他们项目组的方法。...通过Adobe240fps数据集上的测试与排名，使用MRF模型的Kronos方法仍是目前最好的方法之一。...Kokaram最后对演讲进行了总结， 超帧至60fps是一个重点 基于CNNs的方法与基于MRF运动插值的方法相比，在插帧工作中效率基本相同或稍差 但所有成功的方法都明确地使用了运动 如果你对运动的处理失败
❝一句话简介：一个可以用于探索、下载和简单分析 UCSC Xena data hubs 上所有数据集的 R Shiny 交互式应用。...❞ 项目地址：https://github.com/openbiox/UCSCXenaShiny[1] 可以单独作为 R 包下载和使用，目前主要开发了数据集的下载和单基因的分析功能，很多都还需要完善和增加...数据集的选择、查看和下载： ? 一些单基因分析模块：包括泛癌表达、生存分析、Cox分析等 ? 接着看下目前6位参与的开发人员，如果没有他们就没有这个工具的存在啦。 ?...目前该平台正在内测，如果你不想要安装 R 包，又想要尝试一下 UCSCXenaShiny，欢迎注册 最后，如果这个工具能够帮助到你的科研工作，记得引用一下我们的预印本： ❝Wang, S.; Xiong...UCSCXenaShiny: An R Package for Exploring and Analyzing UCSC Xena Public Datasets in Web Browser.
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。...LLC：Login Link Control 逻辑链路控制协议，它里面包含三个字段 ①D.SAP/S.SAP Destination/Source Service Access Point 目的...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。
基于vivado HLS的帧差图像实现 作者：晨 1. 帧差法原理 帧差法的实现非常简单： ?...如图可见，由目标运动引起的运动变化区域包括运动目标在前后两帧中的共同位置(图中黑色区域)、在当前帧中新显露出的背景区域和新覆盖的背景区域三部分。 数学原理： ?...2.vivado HLS实现 Vivado HSL是xilinx公司推出的高层次综合工具，使用C/C++就能实现传统的verilog语言进行的开发，降低了开发难度，内置的hls视频库实现了基本的opencv...namespace cv; const int N = 2; int main(int argc, char** argv) { for (int i = 0; i < N; i++) { //获取图像数据...点击OK 完成IP的生成 ? 生成的IP 然后就可以在vivado中调用IP了，我们下期再讲如何调用 ?
—— 一个基于流的前端自动化构建工具，记录一下学习的过程。...也是压缩过的，好来减少文件的大小，从而提升一下浏览器的性能，那么应该怎么办？...如果我想找一个东西帮我去处理上面的这些东西，我写的还是没有压缩的 JS 或者 CSS/less/sass 等，但是在页面上实际上运行（或者等到项目发布的时候替换为压缩过的文件），那么 gulp 就是你很好的选择...关于 npm，其实它是一个基于 node.js 的包管理工具，说的通俗一点就是，我们可以通过 npm 这个工具去下载我们想要的包，这些包就是我们在后面需要的各种各样的插件（比如压缩 JS 代码的插件，压缩...对于已经存在 package.json 配置文件(定义了这个项目所需要的各种模块，以及项目的配置信息（比如名称、版本、许可证等元数据）)的目录，我们可以直接在当前目录执行 npm install 进行安装
—— 一个基于流的前端自动化构建工具，本文是学习的一些记录。...Gulp 简单介绍 Gulp 在官网的 title 是：用自动化构建工具增强你的工作流程，即一款基于流的前端自动化构建工具。作为前端的菜鸟，第一次听到这样的描述，是不是跟小编一样满头雾水？...如果我想找一个东西帮我去处理上面的这些东西，我写的还是没有压缩的 JS 或者 CSS/less/sass 等，但是在页面上实际上运行（或者等到项目发布的时候替换为压缩过的文件），那么 gulp 就是你很好的选择...关于 npm，其实它是一个基于 node.js 的包管理工具，说的通俗一点就是，我们可以通过 npm 这个工具去下载我们想要的包，这些包就是我们在后面需要的各种各样的插件（比如压缩 JS 代码的插件，压缩...对于已经存在package.json配置文件(定义了这个项目所需要的各种模块，以及项目的配置信息（比如名称、版本、许可证等元数据）)的目录，我们可以直接在当前目录执行npm install进行安装，npm
来自Mila人工智能实验室的瞿锰博士，给大家分享了他们在图谱推理任务方向的一个研究：基于逻辑规则的图谱推理（RNNLogic: Learning Logic Rules for Reasoning on...，每一条事实可以表示成（h,r,t）或者r(h,t)的形式。...最后，我们就可以把找到的高质量的逻辑规则当成训练数据，送回生成器去学习。 3. 实践效果 最后我们通过实验来比较我们的算法和现有算法的效果。...通过这个更复杂的预测器我们可以看到它的结果可以是被进一步提升的，如上图在两个数据集里我们分别用100个逻辑规则和200个逻辑规则，就可以得到非常好的结果。...-- 04 工作展望 基于逻辑规则的模型在知识图推理中受到越来越多的关注，因为它可以比较好的融合神经网络和符号规则的方法，而且会同时拥有比较好的可解释性和好的结果。
基于FPGA的帧差法仿真实现 一、帧差法的原理及应用 帧差法就是帧间差分法，帧差法是最为常用的行动目标检测措施之一，原理即是在图像序列邻接两帧或三帧间基于像素做差分运算来获取。...由于邻接两帧间的工夫间隔极其短，用前一帧图像作为目前帧的背景模型具有较好的实时性，其背景不聚集，且更新速度快、算法容易、计算量小。...帧差法主要通过下面式子实现，其中 x1 和 x2 分别为当前帧和上一帧同一位置坐标的像素点灰度值，T 为预设的参考分割阈值，y 为最终输出的二值结果 ? 二、帧差分法实现步骤 1、实验框图 ?...d、 Framel_diff :此模块用于帧差法的实现。 e、 Imwrite_fra :此模块用于读取帧差之后的结果。...三、帧差法的FPGA仿真实现 帧差法的原理比较简单，就是实时图像的相邻两帧或者三帧做差，FPGA的实现的难点在于大部分FPGA的内部存储（BRAM）不足以存取一幅完整图像的数据，这时就需要借助外部的SDRAM
基于鸢尾花数据集的逻辑回归分类实践 重要知识点 逻辑回归 原理简介： Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别），所以利用了...对于模型的训练而言：实质上来说就是利用数据求解出对应的模型的特定的 w 。从而得到一个针对于当前数据的特征逻辑回归模型。 而对于多分类而言，将多个二分类的逻辑回归组合，即可实现多分类。...（iris）进行方法的尝试训练，该数据集一共包含5个变量，其中4个特征变量，1个目标分类变量。...,‘setosa’(0), ‘versicolor’(1), ‘virginica’(2) 导入数据 ## 我们利用 sklearn 中自带的 iris 数据作为数据载入，并利用Pandas转化为DataFrame...格式 from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() #得到数据特征 iris_target = data.target #得到数据对应的标签
有了 R8 编译器，您可以通过压缩、混淆和优化，更全面的缩小应用体积。 本文我们将对 R8 的特性进行一个简要的介绍，并介绍可预期的代码缩减程度以及如何在 R8 中启用这些功能。...启用 R8 来压缩您的应用 要在 release build 上启用 R8 压缩，需要在应用的主 build.gradle 文件中将 minifyEnable 属性设置为 true，如下所示: android...R8 缩减了 65％ 的 DEX 文件大小 (测量数据来自 Android Studio 3.5.1 和 IOSched 示例应用)。...基本压缩算法 为简单起见，我们写了一个基于 Java 编程语言的程序作为参考: class com.example.JavaHelloWorld { private void unused() {...aapt2 工具通过基于 Android Manifest 文件生成 keep 规则来为您处理这些入口点。 除了这些熟知的入口点，Android 应用还需要其他标准的 keep 规则。
生存时间：从规定的观察起点开始到某一特定的终点事件发生的这段时间。 终点事件：研究者所关心的特定结局。 ? 02 数据准备 首先从TCGA下载临床数据。...从TCGA下载数据有很多方法和教程这里就不多加赘述啦。教程虽然多，但是拿到数据如何处理为生存分析时需要的数据格式呢？...上面我们说过生存资料的两个变量：结局事件和生存时间，要想画出生存曲线，至少需要包含这两列数据。下面以肾透明细胞癌KIRC数据为例进行代码实战。...# step1 加载R包 library(survival) library(survminer) # step2 使用Surv()函数创建生存数据对象（生存时间、终点事件） # step3 再用survfit...下面我们基于M分期来画生存曲线。如果对肿瘤TNM分期还不了解的小伙伴可以参考肿瘤TNM分期。
为了提高模型的运行时间，本文率先提出了一种新的知识蒸馏 (Knowledge Distillation) [5] 方法来对模型进行压缩，从而在不损失太多精度的情况下，节省运行时间和内存。...“耐心的知识蒸馏”模型 具体来说，对于句子分类类型的任务，当普通的知识蒸馏模型用来对模型进行压缩的时候, 通常都会损失很多精度。...基于这个假设，文章提出了一种损失函数，使得学生模型的隐藏层表示接近教师模型的隐藏层表示，从而让学生模型的泛化能力更强。...因为对于句子分类问题，模型的预测都是基于[CLS]字符的特征表示之上，比如在这个特征上加两层全连接。因此研究者提出一个新的损失函数，使得模型能够同时学到[CLS]字符的特征表示： ?...验证猜测 研究者将提出的模型与模型微调(fine-tuning)和正常的知识蒸馏在7个句子分类的保准数据集上进行比较，在12层教师模型蒸馏到6层或者3层学生模型的时候，绝大部分情况下PKD的表现都优于两种基线模型
基于事件的视觉功能，如眼睛和大脑，以克服传统机器视觉的固有限制。人眼与传统摄像机几乎没有什么共同之处。 所有传统视频工具都通过每秒捕获一些静止帧来表示动作。这些图像快速显示，产生连续运动的错觉。...即使在相机正在拍摄时，其每个快照图像也不包含有关场景中元素运动的信息。更糟糕的是，在每个图像中，重复记录相同的不相关背景对象，从而产生过多的无用数据。 ? 考虑一个挥杆的高尔夫球手的视频。...基于事件的视觉系统感知场景的生命力 PROPHESEE创建了神经形态传感器和生物启发算法，其功能类似于眼睛和大脑。这种整体方法是计算机视觉的根本转变——从基于帧的传感器到基于事件的视觉系统的转变。...而在基于帧的传感器中，所有像素同时记录，在基于事件的传感器中，每个像素完全独立。 当每个像素仅在触发时可以自由记录时，所创建的信息不会逐帧到达。相反，移动被捕获为连续的信息流。帧之间没有任何损失。...基于事件的视觉系统产生的数据比传统传感器少1000倍，同时达到了更高的等效时间分辨率，每秒大于10000帧。
下面分析一帧基于UDP的TFTP协议帧： 以太网首部 0000: 00 05 5d 67 d0 b1 00 05 5d 61 58 a8 08 00 IP首部 0000: 45 00 0010:...a8 0020: 00 01 UDP首部 0020： 05 d4 00 45 00 3f ac 40 TFTP协议 0020: 00 01 'c' ':' '\' 'q' 0030: 'w' 'e' 'r'...TFTP是基于文本的协议，各字段之间用字节0分隔，开头的00 01表示请求读取一个文件，接下来的各字段是： c:\qwerq.qwe netascii blksize 512 timeout 10...头部 可以当作ip 层的payload，ip层payload + ip头部 = 83字节，加上以太网头部14字节，尾部校验4字节，总共101字节，即完整的一帧数据帧。...例如，基于UDP的TFTP协议一般只用于传送小文件（所以才叫trivial的ftp），而基于TCP的FTP协议适用于各种文件的传输。
聚类分析大家应该不陌生，今天给大家介绍一个用于基于时间序列的转录组数据的聚类分析R包Mfuzz。...此包的核心算法是基于模糊c均值聚类（Fuzzy C-Means Clustering，FCM）的软聚类方法，它的特色就是把聚类的特征进行归类，而不是像K-mean一样的样本的聚类。...首先看下包的安装： BiocManager::install('Mfuzz') 接下来我们通过实例来看下包的使用： ##数据载入 data(yeast) ##缺失值的处理 yeast.r <-...filter.NA(yeast, thres=0.25) yeast.f <- fill.NA(yeast.r,mode="mean")#还可以是knn/wknn ##表达水平低或者波动小的数据处理...，需要用下面命令启动： Mfuzzgui() 按照界面中的操作也可以达到数据分析的效果。
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...; DTS : Decoding Time Stamp , 解码时间戳 , 告知播放器该在何时解码这一帧的数据 , 该时间戳是 AVPacket 结构体中的一个成员 , 表示这个压缩包应该何时被解码...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 /
逻辑回归与条件概率 要解释作为概率模型的逻辑回归原理，首先要介绍让步比（odds）。...为了更直观地理解逻辑回归模型，我们把他与Adaline联系起来。在Adaline中，我们的激活函数为恒等函数，在逻辑回归中，我们将sigmoid函数作为激活函数。...在建立逻辑回归模型时，我们首先定义最大似然函数L，假设数据集中每个样本都是相互独立的，公式为： 在实践中中，很容易最大化该方程的自然对数，故定义对数似然函数： 使用梯度上升等算法优化这个对数似然函数...预测概率可以通过阈值函数简单的转化为二元输出 等同于下面的结果 学习逻辑代价函数的权重 学习了如何使用逻辑回归模型来预测概率和分类标签，现在来探究一下如何拟合模型的参数。...在建立逻辑回归模型时，我们首先定义最大似然函数L，假设数据集中每个样本都是相互独立的，公式为： 在实践中中，很容易最大化该方程的自然对数，故定义对数似然函数： 使用梯度上升等算法优化这个对数似然函数
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