考虑到在崩溃进程中抓取信息可能会破坏现场， 总是在新创建的进程中抓取数据。...尽量用新进程和新文件来抓取信息 尽量不在异常的线程中执行处理函数。异常线程只包括为创建处理函数的现场，和从处理函数恢复的代码 不自己搜索栈。...在得到基本的信息后，会用 Stackwalker 来搜寻每个线程的栈，这个过程会生成 线程上下文、调试数据、包含指令的栈帧。...类似的，根据这个偏移地址，可以继续在原文件行号信息中定位到某一行。 如果没能在当前模块中找到行号，那么将搜索其他符号文件的公共符号 （带有 PUBLIC 标记的行）。...查找调用栈帧 现在，当前栈帧的信息已经生成，Breakpad 以当前栈帧为参数， 使用 Stackwalker::GetCallerFrame 来寻找栈中的下一帧，即调用者的栈帧。
而至于为什么要使用大小要使用2的n次方的原因也是因为， 所有的无符号数据类型的数值个数为2的n次方个， 例如我们使用的指针类型为unsigned char, size的大小也使用2的8次方，也就是256...， unsigned char的数据范围为0~255正好与数据中的每个字节一一对应。...于是，采用度为10字节的数据块业分配内存比较方便，即每次需要内存缓冲区时，直接分配10个字节，由于这10个字节的地址是线性的，故不需要进行“折行”处理。...由于有可能要同接收多个数据帧，而根据CAN总线遥通信协议，高优先级的报文将抢占总线，则有可能在接收一个低优先级且被分为 好几段发送的数据帧时，被一个优先级高的数据帧打断。...这样会出现同时接收到多个数据帧中的数据包，因而需要有个接收队列对同时接收的数据帧进行管理。
WebSocket协议尝试实现基于现有的HTTP基础服务来实现在现有环境中双向通信技术的目标；所以，即使这意味着在现有环境中会有一些复杂性，它在设计中仍然使用了HTTP的80和443端口，以及支持支持HTTP...这些header字段包含的内容在本文的第四节。另外的header字段如cookies，也有可能存在。格式和解析头信息被定义在了RFC2616。...在握手成功以后，客户端和服务端传输的数据来回传输的数据单位，我们在规范中称为消息（messages）。在传输中，一条消息有一个或者多个帧组成。...WebSocket中的消息不需要对应特定网络层中的帧，一条零散的消息可能由中间人合并或者拆分成网络层的帧。 帧有关联的类型。同一条消息的每一帧都包含相同类型的数据。...为了避免潜在的冲突，推荐使用包含ASCII码的域名名称作为子协议名。
如图1所示，第一行为给定视频的多帧图像序列，第二行为视频实例分割的结果，其中相同颜色对应同一个实例。...相关工作 现有的视频实例分割算法通常为包含多模块、多阶段的复杂流程。...根据以上描述，现有的算法大多沿袭单帧图像实例分割的思想，将视频实例分割任务划分为单帧的提取和多帧的关联多个模块，针对单个任务进行监督和学习，处理速度较慢且不利于发挥视频时序连续性的优势。...实验结果 为了验证方法的效果，我们在广泛使用的视频实例分割数据集YouTube-VIS上进行了实验，该数据集包含2238个训练视频，302个验证视频以及343个测试视频，以及40个物体类别。...表3 不同类型query的效果对比 其他设计 以下是实验过程中我们发现有效的其他设计。 ?
姿态估计问题属于一类比较复杂的问题，为神经网络模型建立一个合适的数据集是很困难的，图像中每个人的每个关节都必须定位和标记，这是一项琐碎而费时的任务。...注释文件是一个JSON，包含关于一个人（或其他一些类别）的所有元数据。在这里我们会找到边界框的位置和大小，区域，关键点，源图像的文件名等。 我们不必手动解析JSON。...在接下来的几行中，我们为每个图像加载元数据，这是一个包含图像宽度、高度、名称、许可证等一般信息的词典。 在第14行，我们加载给定图像的注释元数据，这是一个字典列表，每个字典代表一个人。...随后，我们执行转换（第46-47行）并创建一个新的数据帧，其中包含新的列normalized_nose_x和normalized_nose_y（第51-55行） 最后一行绘制二维图表。...接下来，我们用训练集和验证集中每个规模组的基数创建一个新的数据帧，此外，我们添加了一个列，其中包含两个数据集之间差异的百分比。 结果如下： ?
给定一个由多个图像帧组成的视频片段作为输入，VisTR直接输出视频中每个实例的掩码序列。其核心是一种新的、有效的instance sequence匹配与分割策略，它在序列级对实例进行整体监控和分割。...VisTR从相似性学习的角度对实例进行分割和跟踪，大大简化了整个流程，与现有方法有很大的不同。 VisTR在现有的VIS模型中速度最高，在YouTubeVIS数据集上使用单一模型的方法中效果最好。...研究思路： 研究人员将视频实例分割问题建模为一个直接的序列预测问题。给定由多个图像帧组成的视频片段作为输入，VisTR按顺序输出视频中每个实例的掩码序列。...实验： 在本节中，研究人员在YouTubeVIS[30]数据集上进行实验，该数据集包含2238个训练、302个验证和343个测试视频剪辑。数据集的每个视频都用每像素分割掩码、类别和实例标签进行注释。...下图显示了YouTube VIS验证数据集上VisTR的可视化，每一行包含从同一视频中采样的图像。
其次，为了处理纯旋转问题，我们检测运动类型，并在数据关联过程中采用适应性延迟三角化技术，将纯旋转帧转换为特殊的子帧，在解决视觉惯性捆绑调整时，它们为纯旋转运动提供了额外的约束。...包含N-帧的最后一个子帧窗口的处理：如果最后一个子帧窗口包含N-帧，则有足够的平移和深度观察。在这种情况下，使用相同的捆集调整，但将固定关键帧和这些关键帧中观察到的地标。...这样，只有在最后一个子帧窗口中观察到的新地标以及这些子帧的状态会被优化。 包含R-帧的最后一个子帧窗口的处理：如果最后一个子帧窗口中填满了R-帧，则会处理一系列预积分，以更好地估计IMU偏差。...R-型子帧窗口的压缩：如果R-帧的数量太多，将会导致求解速度变慢。因此，当R-帧的总数超过一定阈值时，会对子帧窗口进行压缩。此时，选择部分R-帧进行压缩，并使用它们之间的预积分来提高求解速度。...因此，我们可以在许多局部最小点中看到稀疏标记的R帧。为了进一步检查我们的纯旋转检测方法的速度范围，我们在图8中为每个序列绘制了R帧和N帧的热图。
在训练过程中，作者从多个视频帧中采样与视觉内容最匹配的字幕，并根据每个字幕的相关性对帧表示进行时间池化。...Comparison with the state of the art 在表5中，作者总结了主要针对MSR-VTT的其他零样本方法的表现，作者的方法与现有技术水平相比表现良好。...表中被着色的行来自作者的实现，在可比较的设置下（例如，使用QS）；未着色的行对应于其他研究。红色行表示作者的 Baseline ，绿色行展示作者最终的模型。...请注意，作者只可视化中间帧，这可能不代表整个视频。作者观察到，检索到的视频大多数包含与 Query 文本相关的信息。...为了补充主论文中的图3，作者在图5中为三个数据集提供了额外的定性结果：ActivityNet（前两行），MSR-VTT（中间两行）和MSVD（后两行）。
这是你将传递到函数中的信息。 函数体。这是定义函数功能的地方。通常，我会为我的函数编写代码，并首先使用现有的数据结构进行测试，然后将代码放入函数中。 返回值。这是你的函数在完成编写后将返回的内容。...一种编写代码的方式，在这种方式下，你将一个或多个数据片段传递到一个函数中，然后返回的结果将是这些数据片段的某种转换。这意味着你不需要修改函数体中的现有变量。...非格式化或不明确的名称，例如 data2 不会告诉你数据中的内容或者它与 data1 的区别。df 告诉你某个东西是一个数据帧……但是如果你有多个数据帧，你怎么知道它是哪一个？...更好地写注释的一些技巧： 虽然有些风格指南建议不要包含关于代码在做什么的信息，但我实际上认为这在数据科学中是有道理的。 如果你更改了代码，请记住更新注释！...docstring：在 python 中，docstring 是函数或类中第一位文本的注释。如果要导入函数，则应包含 docstring。这使你和其他使用该函数的人能够快速了解该函数的功能。
好的列名是描述性的，简短的，并且在大小写，空格，下划线和其他功能方面遵循通用约定。 准备 在此秘籍中，行名和列名均被重命名。...步骤 3 中的dropna方法具有how参数，该参数默认为字符串any，但也可以更改为all。 设置为any时，它将删除包含一个或多个缺失值的行。 设置为all时，它仅删除缺少所有值的行。...选择行的快捷方式仅包含索引运算符本身。 这只是显示 Pandas 其他功能的捷径，但索引运算符的主要功能实际上是选择数据帧的列。 如果要选择行，则最好使用.iloc或.loc，因为它们是明确的。...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。...布尔序列的每个值的取值为 0 或 1，因此所有适用于数值的序列方法也适用于布尔值。 准备 在此秘籍中，我们通过将条件应用于数据列来创建布尔序列，然后从中计算汇总统计信息。
，随后经过一个全局平均池化（GAP）和LSTM网络捕获每个序列的时序特征： 其中 是每个LSTM网络最后时刻的输出，包含了序列的上下文信息，随后使用类似于空间记忆模块计算相似度的方式计算得到当前输入行人特征与模块中存储最接近的记忆向量...本文方法与其他现有方法的对比如下表所示： 上表中展示了RSS（restricted random sampling）[1]采样设定和全部帧采样的实验效果，其中RSS采样方式会首先将每个序列分成L个块，...在本文的实验中，使用RSS采样训练的STMN网络甚至超过了之前方法在所有帧上训练的效果，这表明STMN可以仅需要采样帧的信息就可以高效的鉴别视频中行人的身份，这一特性对于需要迅速从海量视频中检索出关键人物的视频...此外，作者还将空间记忆模块和时间记忆模块中存储的记忆特征向量进行了可视化，下图为记忆模块的可视化效果： 左侧为拥有相同匹配key的输入帧，可以看到每个记忆key都对应了一种相近的场景细节，例如第一行背景中的体育场...这验证了本文的记忆模块可以根据每个视频帧的场景细节来访问空间记忆向量。右侧为经过记忆模块抑制处理之后的特征向量可视化效果。
其他 人类活动识别可用于的实践应用包括： 给硬盘中的视频数据集自动分类/分组。...让我们创建自己的输入帧的二进制对象blob，我们此后把它交给人类活动识别卷积网络来处理： 第56-60行是从输入帧列表中创建二进制blob对象。...随后我们选取最高的预测结果作为这个blob的标签（第66行）。 利用这个标签，我们可以抽取出帧图像列表中每个帧图像的预测结果（69-73行），显示输出帧图像，直到按下q键时就打破循环并退出。...一旦这个队列被填满，我们将可以执行一个移动的人类活动识别预测： 这一段代码块包含的每一行代码与我们之前的脚本是相同的，在这里我们进行了以下操作： 从我们的帧队列中创建了一个blob。...其他福利：来自于名企的数据科学工作者，北大清华以及海外等名校学生他们都将成为你在翻译小组的伙伴。 点击文末“阅读原文”加入数据派团队~
HTTP1.x以换行符作为纯文本的分隔符，而HTTP2.0将所有传输的信息分割为更小的消息和帧，并对它们采用二进制格式的编码。...消息 与逻辑消息对应的完整的一系列数据帧。 帧 HTTP2.0通信的最小单位，每个帧包含帧首部，至少也会标识出当前帧所属的流。...HTTP2.0通信都在一个连接上完成，这个连接可以承载任意数据量的双向数据流。相应地，每个数据流以消息的形式发送，而消息由一或多个帧组成，这些帧可以乱序发送，然后再根据每个帧首部的流标识符重新组装。...HTTP2.0的所有帧都采用二进制编码，所有首部数据都会被压缩。 这简简单单的几句话里浓缩了大量的信息： 所有通信都在一个TCP连接上完成； 流是连接中的一个虚拟信道，可以承载双向的消息。...5.2 发送应用数据 创建并发送HTTP首部之后，接下来就是利用DATA帧发送应用数据。应用数据可以分为多个DATA帧，最后一帧要翻转帧首部的END_STREAM字段。 数据净荷不会被另行编码或压缩。
为了证明我们提出的方法的有效性，我们将八种最先进的基于帧的跟踪器扩展为多模态跟踪器。以图2为例，在我们FE141数据集上的实验结果表明，我们提出的模块显著提高了现有基于帧的跟踪器的性能。...然而，将事件的好处纳入现有的基于帧的跟踪器需要解决两个挑战：（i）基于事件的相机报告异步每个像素的亮度变化，同时提取空间和时间信息是具有挑战性的；（ii）简单地组合事件和帧域会忽略其中一个域没有提供有意义信息的情况...3.4 分类器和边界框（BBox）回归器 为了增强通用性，我们没有修改现有基于帧的跟踪器的分类器、BBox回归器和损失函数。以PrDiMP为例，BBox回归器包含IoU调制和IoU预测器。...为解决多模态学习事件的高注释率训练数据的缺乏，我们收集了一个名为 FE141 的大规模数据集，包含 141 个序列，总时长为 2.0 小时。...为确认其有效性，我们用五种常用的事件聚合方法进行了实验。结果显示在表 5 的 M-Q 行中，表明我们的方法优于其他比较的表示方法；（ii）超参数 n。
3 Method 交通安全描述与分析是一项具有挑战性的任务，它涉及对不同交通安全场景连续阶段的长时间细粒度描述，针对多个目标，在给定摄像头视频、每个阶段的时间戳和若干帧的目标边界框信息的情况下。...在3.2节中，作者引入了一个可控组件，允许TrafficVLM为不同的目标生成多个描述。作者还展示了如何在3.3节中使用不同的目标描述来增强作者的微调范式。 问题公式化。...为了去除冗余信息，作者在子全局层面上通过将每一帧等比例裁剪到一个目标片段来提取主要视频特征，该目标片段包含了跨 T 帧的所有局部行人特征。...每个场景大约有5个阶段，有一个标注文件详细捕捉了车辆和行人的位置、注意力、行为和上下文信息。每个视频中的若干帧都提供了目标行人的边界框，并且对于高空视频也提供了目标车辆的边界框。...Performance in the Challenge 在2024年AI城市挑战赛的轨道2中，作者使用仅包含子全局特征的模型为WTS内部盲测集（包含交通场景和正常场景）生成结果样本。
其方法使用一种巧妙的训练方法，能够提取不同帧之间的互补的区域信息，从而更好地进行训练。其数据集包含7,694个tracklets，超过590,000个图片，并具有年龄跨度大、姿态多样性等特点。...如果当前帧中的某区域的质量差，那么可以使用其他帧对应的区域来补偿质量差的图像区域带来的影响。...它包含三个不同的场景共2731名行人，其中每一个行人图片由2到4台摄像机拍摄。 LPW的显着特征是：包含7,694个tracklets，超过590000个图像。...总的来说，这篇文章的贡献如下： 首先考虑了图像不同区域的质量，以便更好地将序列中的互补区域信息聚合起来，利用较高质量的特定图像区域信息来弥补其他帧质量差的相同区域。...RQEN可以学习每个图像的局部质量，并聚合图像序列中不同帧互补的图像局部信息。这篇文章采用巧妙的梯度设计来设计端到端的训练策略，并通过分类和验证损失联合训练网络。
正如我们将首先使用Series然后使用DataFrame所看到的那样，pandas 将结构化数据组织为一个或多个数据列，每个列都是一个特定的数据类型，然后是零个或多个数据行的序列。...一个数据帧代表一个或多个按索引标签对齐的Series对象。 每个序列将是数据帧中的一列，并且每个列都可以具有关联的名称。...从某种意义上讲，数据帧类似于关系数据库表，因为它包含一个或多个异构类型的数据列（但对于每个相应列中的所有项目而言都是单一类型）。...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。...这种探索通常涉及对DataFrame对象的结构进行修改，以删除不必要的数据，更改现有数据的格式或从其他行或列中的数据创建派生数据。 这些章节将演示如何执行这些强大而重要的操作。
我们这样做是为了，如果我们要使用该序列创建一个数据帧，我们可以自动为该序列分配列名或行名，这样我们就可以知道该序列描述的日期。...现在，让我们创建一个包含有关序列信息的数据帧，您可能还记得这些序列的长度不同。...我们将一个对象传递给包含将添加到现有对象中的数据的方法。 如果我们正在使用数据帧，则可以附加新行或新列。 我们可以使用concat函数添加新列，并使用dict，序列或数据帧进行连接。...如果我们只想删除仅包含缺少信息的行，因此不删除任何使用信息，则可以将how参数设置为全部。 默认情况下，此方法适用于行，但如果要更改其适用于列，则可以将access参数设置为 1。...我们将创建一个dict，其中每个列均包含一个序列，而该序列在数据帧中缺少信息，这些序列将类似于我们先前生成的序列： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-qy6i7C1W
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
