contentWindow属性是指 指定的frame或者iframe所在的window对象 IE 中为 frames[“id”]其他为document.getElementById(“id”).contentWindow
我们知道JVM运行时数据区域专门有一个叫做Stack Area的区域,专门用来负责线程的执行调用。那么JVM中的栈到底是怎么工作的呢?快来一起看看吧。
尝试使用 Stata 16.0 的 Data Frames 功能解决,对比二者谁更优雅。 实现过程 生成数据 演示需要,生成包含 x 变量,200 个观测值的数据。...使用 Data Frames frame reset set obs 200 set seed 2020 gen x = 10*runiform() local g = 3 gen n = _n gen...group`i') frget x`i' = x`i', from(group`i') } egen m = rowmiss(_all) drop if m == 6 keep x* 采用 Data Frames...在涉及多份数据处理导出和调用时,Data Frames 没有生成中间的过程数据,显得更加简洁。...小结 Frames make doing lots of tasks more convenient, and you will find your own uses for them. ( Stata
定义了“reference frames”,用来揭示微生物组数据的性质,可用来推断群落丰度的变化。 —Let's Start!— 背景 ?...Reference frames 借鉴了物理学中速度的概念:速度是一个物体相对于另一个物体的运动。 基于此概念提出了微生物中的Reference frames。...全文分析代码: https://github.com/knightlab-analyses/reference-frames 原文(阅读原文): https://www.nature.com/articles
Rigid Body is a solid body in which deformation is zero or so small it can be ne...
,效果大概其就是这样式儿的吧: 看到这里,有朋友肯定忍不住要反驳了: 话是没错,其实在没用过Custom Frames插件的时候,我也是这么想的,不过后来很快就被“真香”打脸了…… 选择Custom Frames...插件 为什么要使用Custom Frames插件?...Frames插件,就让我们以WeRead为例,看看如何进行设置。...② 在【第三方插件】列表,选择【Custom Frames】插件,打开设置页面。 ③ 如果是初次设置,在【New Frames】下方,点击【Show Settings】按钮,打开相关设置项。...使用Custom Frames插件 Custom Frames插件设置完成后,并没有将WeRead的图标,直接显示到Obsidian的UI界面上,所以默认情况下,需要通过命令行的方式调用。
Object detection at 200 Frames Per Second 本文在 Tiny Yolo 的基础上设计了一个目标检测网络,在 Nvidia 1080ti 上可以达到 100帧每秒。
采样使用y每个元素的下标除以采样率sr获取帧与帧的时间间隔的方法可能会更简单,本文仅是使用librosa.frames_to_time和librosa.samples_like来实现,代码在Ubuntu...)/sr)) samples = librosa.samples_like(y,hop_length=1) print('samples = %s'%samples) times = librosa.frames_to_time...hop_length=1) print(len(times)) print('times = %s'%times) 代码中,librosa.samples_like仅用来获取音频帧的下标,librosa.frames_to_time
《M-LVC: Multiple Frames Prediction for Learned Video Compression 》 DVC的升级版!!!...Motion Compensation Network with Multiple Reference Frames 在传统的视频编码方案中,H.264/AVC[31]采用了多参考帧的运动补偿,并继承了以下标准
num_frames = 120; print("Capturing {0} frames".format(num_frames)) # Start time start...= time.time() # Grab a few frames for i in xrange(0, num_frames): ret, frame = video.read...per second fps = num_frames / seconds; print("Estimated frames per second : {0}".format(fps...for storing video frames Mat frame; cout << "Capturing " << num_frames << " frames" << endl...per second fps = num_frames / seconds; cout << "Estimated frames per second : " << fps << endl
= 1 + (pcm_len - frame_len) // hop_len frames_num = int(frames_num) frames = [] for i in...(frame) frames = np.concatenate(frames, axis=0) return frames def stft(frames): """ 计算短时傅立叶变换和功率谱...(frames, N_FFT)) # 功率谱 pow_frames = ((1.0 / N_FFT) * ((mag_frames) ** 2)) print("pow_frames...", pow_frames.shape) return pow_frames def get_filter_bank(pow_frames): """ 提取mel刻度和各频段对数能量值...= get_frames(data, WIN_LEN, HOP_LEN) # 加窗 frames = frames*_han # 傅立叶变换+得到功率谱 pow_frames
=len(frames)) plt.show() draw_chart() ?...(copy.deepcopy(ds)) frames.append(ds) return frames 实验结果一共得到150帧数据,其前50帧: ?...(ds) return frames 快速排序算法对输入为随机的序列优势往往较为明显,同样的输入数据,它只需要24帧就能完成排序: ?...(copy.deepcopy(ds)) frames.append(ds) return frames 同样的输入数据,它完成排序需要108帧: ?...(ds) return frames 堆排序的性能也比较优秀,完成排序需要51次调整: ?
("indeterminate stream of audio frames") return self.num_frames / self.frames_per_second 加载所有音频帧...def _read(self, max_frames=None): self._wav_file.rewind() frames = self..../ metadata.frames_per_second, channels.frames_range.stop / metadata.frames_per_second,...* end_seconds) ) frames_range = range(*frames_slice.indices(self.metadata.num_frames..._read(len(frames_range), frames_range.start) return ArraySlice(values, frames_range) 我们借助了ArraySlice
如果此时距离上一个IDR-frames小于min-keyint则插入一个I-frame,否则插入一个IDR-frames。...b-frames 默认值:3 设置X264可用的最大b-frames并发数。如果设置-bframes 2,则两个相邻的P-frames就可以用B-frames代替。...另见 –b-pyramid, –ref, —pbratio b-adapt 默认值:1 自适应B-frames,决定X264使用b-frames还是p-frames。...ipratio 默认值:1.4 设置I-frames与p-frames的比值,更高的值i-frames质量更好。...pbratio 默认值:1.3 设置B-frames与P-frames之间的比值,更高的值B-frames质量更差。开启mbtree时参数无效,X264将自动计算。
* reflection frames and it will also show other hidden frames that * are implementation-specific...in addition to {@linkplain #SHOW_REFLECT_FRAMES * reflection frames}....A {@code StackWalker} with this {@code SHOW_HIDDEN_FRAMES} * option will show all hidden frames...(including reflection frames). */ SHOW_HIDDEN_FRAMES; } 创建StackWalker的选项,可组合使用...,默认反射相关的frames是被隐藏的,使用这个选项可以开启 SHOW_HIDDEN_FRAMES,除了反射相关的frames外jvm还会隐藏其他一些实现相关的frame,使用这个选项可以将所有都输出
frames = wav_file.readframes(metadata.nframes) # frame ... >>> metadata _wave_params( nchannels=...我们可以用array模块: >>> import array >>> pcm_samples = array.array("h", frames) >>> len(pcm_samples) 212419...struct.unpack(format_string, frames) >>> len(pcm_samples) 212419 <符号指示字节为小端格式(little-endian)。...): for frame in range(round(num_seconds * FRAMES_PER_SECOND)): time = frame / FRAMES_PER_SECOND...) wav_file.writeframes(bytes(stereo_frames)) 或者,与其为声波分配单独的声道,不如将它们混合在一起以创建有趣的效果。
def save(frames, path, duration=100, unit="milliseconds", between="frames", loop=True): """Save decorated...frames to an animated gif...- frames (list): collection of frames built with the gif.frame decorator - path (str): filename...,即把生成动画的所有帧按顺序放在列表中 frames = [] for i in range(10): frame = plot(i) frames.append(frame) # 根据帧序列...frames,动画持续时间duration,生成gif动画 gif.save(frames, 'example.gif', duration=3.5, unit="s", between="startend
[0]) # Detect ball shots ball_shot_frames = ball_tracker.get_ball_shot_frames(ball_detections...) - 1): start_frame = ball_shot_frames[ball_shot_ind] end_frame = ball_shot_frames[ball_shot_ind...= pd.DataFrame({'frame_num': list(range(len(video_frames)))}) player_stats_data_df = pd.merge(frames_df...= player_tracker.draw_bboxes(video_frames, player_detections) output_video_frames = ball_tracker.draw_bboxes...(output_video_frames) output_video_frames = mini_court.draw_points_on_mini_court(output_video_frames
, &installation); 17 backgroundIcon[INSTALLING_UPDATE] = installing_frames ?...} 27 } 28 printf(" found frames = %d\n", *frames); 29 } 30 31 if (height...% *frames !...} 27 } 28 printf(" found frames = %d\n", *frames); 29 } 30 31 if (height...% *frames !
_num_segments if is_train: if num_frames > K: # Random index for each segment....frame_indices = torch.randint( high=num_frames // K, size=(K,), dtype=torch.long)...high=num_frames, size=(K - num_frames,), dtype=torch.long) frame_indices = torch.sort(torch.cat...(( torch.arange(num_frames), frame_indices)))[0] else: if num_frames > K: # Middle...frame_indices = num_frames / K // 2 frame_indices += num_frames // K * torch.arange(K) else
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