针对上述问题，Dumas 的建议是用网络学习一种映射关系：根据帧内预测网络的中间特征来推测当前块要选用的变换核。 22....selection”):首先使用一个简单的机器学习框架，将当前块选用的宽角度帧内预测模式作为输入，网络可以映射输出两方面信息：1）对应的 LFNST 变换集索引；2）主变换系数是否需要转置。...实验 5.1 实验参数设定 NN-based 帧内预测模式： VVC 中仅添加一个 NN-based 帧内预测模式； 共有 8 个神经网络，分别用于不同的块尺寸： ； 块的相邻重建内容（ ）要先在水平方向进行降采样...对于 的块，其相邻重建块（ ）需要在预处理前进行转置，并对后处理后的输出结果也进行转置。..."模式： "default": 对于使用 NN-based 帧内预测模式的块，如果 ，则选用对应 LFNST 变换集中的两个变换矩阵之一，不需要进行转置（ 恒为0）； "fully explicit
当下，打造一款播放器已经有比较好的开源实现，但熊猫TV为什么还要自研一款H5播放器呢？为了保证业务持续扩展能力，需要对播放器做解耦。...大家可以看到如果在放置比较久的情况下会产生一定的累计延迟，大概为3秒。但这种体验已经比之前好很多了，可以基本保证同步。 3....2) 新技术接入 大家可以看到熊猫之前有十个多月处于Bata阶段。为什么我们一直没有发布正式版？因为我们想在播放器当中接入一些新技术。而每次新技术的接入就需要改变包中代码，可想而知其有多么不稳定。...2) Mccree Core层 首先我们设置了一个消息通道Message Channal，其作用是当有模块要完成某些任务时会通知给下一个模块，然后会把数据给到缓冲区。...Q&A Q1.1：播放器刚启动时默认使用大码率还是小码率？ A：大码率 Q1.2：如果用户的网络环境比较差怎么办？ A：关于这一点我们有一个降级的解决方案。
对于矩阵M，半正交化就意味着M乘M的转置是恒等矩阵，也就是M乘M的转置减恒等矩阵趋近于0，可以通过梯度下降的方式迭代实现M的半正交化。...对于矩阵M，半正交化就意味着M乘M的转置是恒等矩阵，也就是M乘M的转置减恒等矩阵趋近于0，可以通过梯度下降的方式迭代实现M的半正交化。...其中，语音帧级别的语音识别模型和语音段级别的声纹识别模型共享了7层TDNN的参数，在训练的过程中，输入数据对应的声纹标签用于更新声纹模型，对应的文本标签用于更新语音识别模型。...由于同时含有声纹标签和文本标签的数据集很有限，为了产生其他声纹语料的文本标签，引入了一个额外的GMM-HMM模型用来对齐语音帧和文本标签。...它融合了Multi-task和phonetic adaptation，进一步挖掘语音文本信息对声纹识别任务的有用信息。在C-vector架构中，使用了两个独立的语音分支。为什么要采用这种形式？
小勤：大海，公司有个数据本来应该2列的，他们分成好多个2列并排着录了，后面数据统计可麻烦了，怎么转成规范的数据啊？...Step-1：获取数据（注意：因为标题名称重复，为避免PQ在相同的标题后加上数字，这里不要选择“表包含标题“，不理解的自己动手试一下选择”表包含标题“的情况对比一下） Step-2：转置表 Step...除（整数）“列，逆透视其他列 Step-7：基于型号数量列对值列以不聚合的方式进行透视 Step-8：删除不需要的列 Step-9：数据上载 小勤：为什么要加上那个“除（整数）“的列呢？...大海：这里每2列为一组，转置后，大家都用了同样的标题，为了能在后面的透视过程中区分不同的组，就只好再想办法加上一个特定的标志。 小勤：原来这样，感觉有点儿绕，我再练练加深一下理解。...大海：嗯，多练一下就好，这个操作好对加深透视和逆透视的理解也很有好处。 小勤：好的。
初入安全领域，是非常痛苦和难受的，要学的东西太多、涉及面太广，但好在自己通过分享100篇“网络安全自学”系列文章，艰难前行着。...接着选中数据并右键点击“显示为十六进制”。 由于采用小端存储，故“FF6AECCC”是从右往左数的，如下图所示。...如果存在，就会引发并捕获这个异常，程序就中断在此处，然后OD会删除INT3，还原原来的代码，接着继续运行我们的程序。...缺点： 很容易被检测 为什么要详细介绍断点的原理呢？...，比INT3快，因为INT3需要改汇编代码，而硬件断点使用寄存器 不容易被检测 缺点： 最多只能下4个硬件断点 接着我们继续用OD分析TraceMe.exe为例，打开之后定位至004013A0位置。
，一直从事前端的播放器，后来有幸去了字节跳动，最近在参与和熊猫直播的创业项目。...这张图是我个人剪辑时的状态，首先需要精确到帧的控制，而且每一段的时间戳都非常准确，要清楚哪一段插进的内容，如要清楚知道图中字幕的位置等要精确到哪一个像素。...所以在取视频的时间点时要保证是第一个片段塞进MSR Buffer。 ? 根据图中所展示的处理，目的是加速起播时间，其次是尽量保留展现数据。 ?...因为小程序播放器是小程序的底层，它的起始时间点是视频的首帧，这是利用用户打好时间戳的视频，根据视频的转码流和源流PTS对出来的，小程序的基准时间点为0。 ? 小程序以视频为基准播放，无需特殊处理。...小程序另外一个坑是小程序为了保证它的消化不会过大，会保持timeupdate为250ms，需要精确到帧，必须自制定时器。但需要注意，定时器过多，会导致程序崩溃，建议做全局定时器。 ?
熊猫（老脸一红）：emmm…精通就是，比面试官知道的多一点呗。。 面试官：（嗯。。。。是个老实人，我喜欢！） 面试官：那你先给我讲讲MySQL里有哪些比较重要的日志吧？...checkpoint 是当前要擦除的位置，也是往后推移并且循环的，擦除记录前要把记录更新到数据文件。 ...（数据修改）执行器拿到引擎给的行数据，把 money 这字段的值加上 500，比如原来是 N，现在就是 N+500，得到新的一行数据，再调用引擎接口写入这行新数据。...熊猫：我举个现实生活中的栗子吧，一个完整的交易过程我认为应该这样： 比如你来我的小超市里买一瓶可乐： 小马哥：老板给我来瓶可乐！透心凉心飞扬的那个。 我：？？...什么是两阶段提交, 为什么需要两阶段提交, 两阶段提交怎么保证数据库中两份日志间的逻辑一致性(什么叫逻辑一致性)?
如果直接直接使用缩放变形等数据增强方式，会直接导致形变失真，反而不会提升精度。针对此类问题，采用维持图像纵横比缩放、Padding补齐等方式缩放图像达到原图比例。...针对人像标注样本少的问题，使用标注信息和背景图合成的方式进行数据生成，数据量的扩充提升了模型的精度。...常用的上采样方式有四类：转置卷积、反池化、插值、亚像素卷积。 当使用转置卷积进行上采样的时候，容易出现棋盘效应（左图肩膀处）。...优化损失函数 解决类别不均衡 人像在整张图片中所占的比例往往较小，存在前景背景类别占比不均衡的问题。...采用光流解决方法，将光流预测结果与分割结果进行融合，这样就可以参考上一帧的运动信息，使得前后帧变换相对更加稳定，减少边缘的闪烁。
之前有了解到，如果要合并多个表格，前提条件就是要标题进行统一， 在上一个例子中，实现了列的顺序一一对应的情况下，通过降低标题行来使得字段名称一直，并通过添加索引来对是否是标题行进行判断，这个的前提条件是列的顺序是需要一致的...Power Query对不同标题数据进行合并的技巧 那有什么办法是能够在不知道是否列的顺序是否正确的情况下依旧能够顺利合并的呢，那就是要统一标题，通过一个标题的统一对比表来进行批量更改。...合并查询的前提是列的查找而不是标题匹配，通过转置的方式把标题改为列数据。 3. 判断是否是需要进行替换的，若不需要则直接保留原标题 (二) 操作步骤 1....降低标题 要对标题进行转置，那首先得把标题降为数据，把标题作为第一条的数据。 ? 2. 转置 把标题对应到列的位置，通过转置即可实现，这里可以看到原先的标题是9列，所以这里转置后只有9行数据。 ?...通过原标题和转换后的标题进行比较得出最终的标题 这里可以使用if条件语句进行判断，如果匹配出的标题为空值，则使用原来的标题，否则使用匹配出的新标题。 ? ? 5. 删除不必要的列并调整得到最终数据 ?
(5)、FPN的anchor产生方式 (6)、Batch size的选取方式 (7)、为什么VGG要用3*3的卷积核 (8)、转置卷积（反卷积，分数卷积） (9)、代价函数，损失函数，目标函数区别 (10...在batch可以认为上述cost计算公式中的m。 如果数据集比较小，可以将全体数据看做一个batch，即把数据集中每个样本都计算loss然后取其平均值当做cost。 为什么要用batch？...(3)、RetinaNet中Anchor初始化的含义 (4)、滑动平均为什么在测试过程中被使用？ 滑动平均可以使模型在测试数据上更健壮（robust）。...有很多的方法来实现上采样的操作： 最近邻插值 双线性插值 双三次插值 为什么用转置卷积？ 如果我们想要我们的网络学习到如何最优化的进行上采样，我们可以使用转置卷积。...由于转置卷积重新排列权值的方式，它保持了1到9的关系。注意：矩阵中的实际权值不一定来自原始卷积矩阵。重要的是权重的排布是由卷积矩阵的转置得来的。
这种方法能够根据大熊猫的叫声快速给出预测结果。 ? 我们都知道，大熊猫是地球上最濒危的物种之一，但我们并不清楚它为什么会濒危。...他们在自己的研究中以人工方式定义了 5 种不同的大熊猫叫声，并基于人工设计的声学特征使用聚类方法对叫声数据进行了分组。...对于输入的音频序列，最终的预测结果是通过求和所有帧上的概率而得到的，如果整体的成功概率更大，那么就将这个交配结果分类为成功。 预处理 首先，基于人工标注的起止点从输入音频序列中提取出大熊猫的叫声。...最后，在经过归一化的音频段（2 秒）的 86 帧中的每一帧上提取其梅尔频率倒谱系数（MFCC），并将其用作深度网络的输入。...然后按如下方式对帧上的这些概率值求和： ? 如果 P_s > P_f，则预测发出输入音频段的叫声的大熊猫能成功交配，反之则预测结果为交配失败。 实验 ?
1.2 深度可分离卷积的过程 而应用深度可分离卷积的过程是①用16个3×3大小的卷积核（1通道）分别与输入的16通道的数据做卷积（这里使用了16个1通道的卷积核，输入数据的每个通道用1个3×3的卷积核卷积...转置卷积和反卷积的区别 那什么是反卷积？从字面上理解就是卷积的逆过程。值得注意的反卷积虽然存在，但是在深度学习中并不常用。而转置卷积虽然又名反卷积，却不是真正意义上的反卷积。...你可以理解成，至少在数值方面上，转置卷积不能实现卷积操作的逆过程。所以说转置卷积与真正的反卷积有点相似，因为两者产生了相同的空间分辨率。...△卷积核为3×3、步幅为2和无边界扩充的二维转置卷积 需要注意的是，转置前后padding，stride仍然是卷积过程指定的数值，不会改变。...但即使不知道这个矩阵，转置卷积的具体工作也应该能够明白的。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 用python怎么实现矩阵的转置 只能用循环自己写算法吗 自带函数有可以算的吗 或者网上的算法可以用的 python矩阵转置怎么做？...T python 字符串如何变成矩阵进行矩阵转置 如输入一串“w,t,w;t,u,u;t,u,u”将其变成矩阵进行转置操作 需CSS布局HTML小编今天和大家分享: 你需要转置一个二维数组,将行列互换...print [[r[col] for r in arr] for col in rang 用python输入一个矩阵字符串srcStr，输出这个矩阵要CSS布局HTML小编今天和大家分享：输入将以“用半角逗号隔开列...df_T.to_excel(‘要 matlab里如何实现N行一列的矩阵变换成一行N列的矩阵 就是说A=1 2 3 4 如何使用函数将A变成 B=1 2 3 4 5 有两种方法可以实现： 转置矩阵： B...= A’; 通用方法：reshape()函数 示例如下： 说明：reshape(A,m,n) 表示将矩阵A变换为m行n列的矩阵，通常用于矩阵形状的改变，例如下面代码将原来的1行4列矩阵转换为2行2列矩阵
我先来谈谈我的学习思路和教课理念，看是不是符合你的胃口： WHY：为什么会有三者？ 每一个工具包的创建必是解决痛点。 WHAT：三者是什么？...听着很绕口，但这样理解数组之后很多问题都可以轻易理解，比如： 高维数组的转置 数组的重塑和打平 不同维度上的整合 我为上面那句话画了三幅图，注意比较数组“想象中的样子”、“打印出的样子”和“内存里的样子...此外，原来 SciPy 底下的子工具包 scipy.stats.models 也独立成为 statsmodels 包，它提供了一套完整回归体系，具体操作包括数据访问方式，拟合，绘图和报告诊断。...FD 对于定价标的少于 4 个的金融衍生品是个很好的方法： 高效：和蒙特卡洛方法比快很多 稳定：和蒙特卡洛方法比稳很多 普适：对于不同产品整个求解过程几乎一样，不同的就是设定不同的上下界、终止条件和边界条件...十大案例有的是我亲自为客户做过的项目 (当然讲出来的时候会修改数据)，有的是私募的朋友要发行产品让我帮其估值，有的是业界 best practice。
在医疗图像领域中，医学数据通常是3D的，比如我们要分割出的肿瘤就是3D的。...因此，我们希望让神经网络自己学习如何更好地进行插值，这也就是接下来要介绍的转置卷积（Transpose Convolution）的方法。...在语义分割中，会使用卷积层在编码器中进行特征提取，然后在解码层中进行恢复为原先的尺寸，这样才可以对原来图像的每个像素都进行分类。这个过程同样需要用到转置卷积。经典方法如：FCN2和Unet3。...这里，用来进行转置卷积的权重矩阵不一定来自于原卷积矩阵. 只是权重矩阵的形状和转置后的卷积矩阵相同。...stride>1的转置卷积 在实际使用的过程中，我们大多数时候使用的会是stride>1的转置卷积，从而获得较大的上采样倍率。
Excel里有选择性粘贴，转置；PQ里当然也不能少，而且就是一个按钮点一下。...先上数据： 要求结果： Step-1：获取数据 Step-2：转置 直接转置，原来的列名会丢失，这可能不是想要的结果，所以，如果要保留，要先做个处理：将原来的标题降下来。...在这之前，先将刚才的转置操作删除： Step-3：删除转置操作 Step-4：标题降级【使用表头作为首行】 Step-5：转置 Step-6：提升标题【将第一行用于标题】 Step-7：数据上载
因为输出数据的改变，相应的，卷积核也需要做出同样的改变。即每组中卷积核的深度也就变成了（C1/g），而卷积核的大小是不需要改变的，此时每组的卷积核的个数就变成了（C2/g）个，而不是原来的C2了。...转置卷积和反卷积的区别 那什么是反卷积？从字面上理解就是卷积的逆过程。值得注意的反卷积虽然存在，但是在深度学习中并不常用。而转置卷积虽然又名反卷积，却不是真正意义上的反卷积。...你可以理解成，至少在数值方面上，转置卷积不能实现卷积操作的逆过程。所以说转置卷积与真正的反卷积有点相似，因为两者产生了相同的空间分辨率。...转置卷积的动态图 △卷积核为3×3、步幅为2和无边界扩充的二维转置卷积 需要注意的是，转置前后padding，stride仍然是卷积过程指定的数值，不会改变。...但即使不知道这个矩阵，转置卷积的具体工作也应该能够明白的。
因此，JDK1.8 对数据结构做了进一步的优化，引入了红黑树，链表和红黑树在达到一定条件会进行转换： 当链表长度超过 8 且数据总量大于等于 64 才会转红黑树。...JDK1.7 HashMap结构 JDK1.8 HashMap结构 更深入的面试问题， 为什么在解决 hash 冲突的时候，不直接用红黑树？而选择先用链表，再转红黑树?...我们来看下详细过程，以JDK1.8为例，n为table的长度： 扩展出以下几个问题， JDK1.8 为什么要 hashcode 异或其右移十六位的值？...HashMap数组的长度为什么是 2 的幂次方？ 这样做效果上等同于取模，在速度、效率上比直接取模要快得多。除此之外，2 的 N 次幂有助于减少碰撞的几率。...因为hash值在与14（即 1110）进行&运算时，得到的结果最后一位永远都是0，即 0001、0011、0101、0111、1001、1011、1101、1111位置处是不可能存储数据的。
如果直接使用缩放变形等数据增强方式，会直接导致形变失真，反而不会提升精度。针对此类问题，采用维持图像纵横比缩放、Padding补齐等方式缩放图像达到原图比例。...网络的encoder部分通过下采样层把特征图分辨率降得非常小，这一点不利于精确的分割mask生成，通过skip-connection跨层连接编码器和解码器，更利于生成精细的mask。...常用的上采样方式有四类：转置卷积、反池化、插值、亚像素卷积。 当使用转置卷积进行上采样的时候，容易出现棋盘效应（左图肩膀处）。...优化损失函数 解决类别不均衡 人像在整张图片中所占的比例往往较小，存在前景背景类别占比不均衡的问题。...采用光流解决方法，将光流预测结果与分割结果进行融合，这样就可以参考上一帧的运动信息，使得前后帧变换相对更加稳定，减少边缘的闪烁。
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