从数据帧中按组随机抽取2个单独的100个模拟 - 腾讯云开发者社区

(1,10);[n[0],n[0]]，则表示图层的缩放XY在每秒抖动10次，每次随机波动的幅度为20；若在二维属性中，想单独在单维度进行抖动，需要将属性设置为单独尺寸后添加wiggle(10,20)，表示图层的缩放...，从而可单独控制Y轴（正数向下，负数向上）注意事项: 更多的使用场景是结合其他表达式一起应用 5. random表达式（随机表达式）原理: random(x,y)在数值x到y之间随机进行抽取，最小值为...；若为数字源文本添加表达式seedRandom(5, timeless = false)，random(50)，则数据会在50以内随机改变（前面的5是种子数，如一张画面中需要多个相同区间的数值做随机变化...，就要为他们添加不同的种子数，防止两者随机变化雷同）,若希望数字随机变化为整数则应添加表达式为Math.round(random(2,50))，表示在2和50之间随机改变无小数注意事项: 随机表达式不仅局限于数据上的使用...*10，代表每隔10帧就抽掉1帧画面，(根据要抽取的速率决定) 注意事项: 使用timeRemap表达式之前要启用时间重映射，否则无法使用此表达式 8. linear表达式（线性表达式）原理: linear

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仅需2小时学习，基于模型的强化学习方法可以在Atari上实现人类水平

注意，世界模型训练对观测到的状态进行自监督，对奖励进行监督。随机离散模型本文的智能体从视频预测模型所生成的原始像素观测结果中学习。研究人员试验了几种架构，效果最好的模型是前馈卷积神经网络。...它利用一组卷积对一系列输入帧进行编码，并给定智能体采取的行动，然后利用一组解卷积对下一帧进行解码。奖励是基于瓶颈表征（bottleneck representation）预测的。...模型的整体架构类似于变分自编码器，其中隐变量上的后验是基于整个序列（输入帧+目标帧）近似得到，从该后验中抽取一个值，并将该值与输入帧和行动一起用于预测下一帧。...图 2：带有离散隐变量的随机模型架构。模型输入是 4 个堆叠的帧（以及智能体选择的策略），输出则是预测的下一帧及预期奖励。...通关游戏另人惊喜的是，在 pong 和 Freeway 两款游戏上，本文完全在模拟环境下训练的智能体在真实游戏中表现突出：分别获得了最高分。需要强调的是，没有为每个游戏单独调整方法和超参数。

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(1,10);[n[0],n[0]]，则表示图层的缩放XY在每秒抖动10次，每次随机波动的幅度为20；若在二维属性中，想单独在单维度进行抖动，需要将属性设置为单独尺寸后添加wiggle(10,20)，表示图层的缩放...，从而可单独控制Y轴（正数向下，负数向上）注意事项: 更多的使用场景是结合其他表达式一起应用 5. random表达式（随机表达式）原理: random(x,y)在数值x到y之间随机进行抽取，最小值为...；若为数字源文本添加表达式seedRandom(5, timeless = false)，random(50)，则数据会在50以内随机改变（前面的5是种子数，如一张画面中需要多个相同区间的数值做随机变化...，就要为他们添加不同的种子数，防止两者随机变化雷同）,若希望数字随机变化为整数则应添加表达式为Math.round(random(2,50))，表示在2和50之间随机改变无小数注意事项: 随机表达式不仅局限于数据上的使用...将图层设置为timeRemap*10，代表每隔10帧就抽掉1帧画面，(根据要抽取的速率决定) 注意事项: 使用timeRemap表达式之前要启用时间重映射，否则无法使用此表达式 8. linear表达式

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谷歌大脑提出基于流的视频预测模型，可产生高质量随机预测结果

，可以直接优化数据似然，还能够产生高质量的随机预测。...条件式视频生成面临着独有的挑战：视频序列的高维度特性使其难以建模为单独的数据点。...谷歌大脑的这项新研究提出基于归一化流的视频预测模型，该模型不仅可以直接优化数据似然，而且能够产生高质量的随机预测。据称，该研究首次提出了基于归一化流的多帧视频预测。...图 1：流模型通过多个层次的随机变量采用多尺度架构。在不同的层次上，输入流经K个流并输出随机变量，然后进入下一组流。最后一组流的输出为最终的随机变量。 ?...图 5：对于BAIR action-free数据集中给定的一组条件帧，研究者为每一个随机视频生成模型抽取100个视频样本。研究者基于PSNR、SSIM和VGG感知度量选择最接近真值的视频。

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particle emitters(粒子发射源)

Life Span(生命跨度) 粒子系统用particle emitter(粒子发射器)产生单独的颗粒.生命跨度决定了粒子在场景中的可见时长 Emitter behavior(发射器行为) 可以按钮发射器的参数...,比如粒子从哪里产生,产生速率 Variation(变异) 让粒子系统产生随机变异 Movement(运动) 可以调整颗粒产生后是怎么运动的.粒子系统使用了简化版的物理模拟来加速性能,但颗粒仍然可以和物理引擎管理的对象进行交互...,而不是对象节点自己的本地坐标系空间 Direction mode(方向模式) 控制产生的颗粒如何运动,设置为Constant,则颗粒放射状从形状表面向外运动,否则颗粒将以随机方向运动 Spreading...(x: 0, y: -5, z: 0)就可以模拟重力对颗粒的轻微作用 Speed factor(速度因子) 颗粒模拟的速度因子,设置为1则按正常速度运行 Stretch factor(拉伸因子) 按运动方向对颗粒进行拉伸...sequence attributes图片序列属性 image Initial frame(初始帧) 设置第一个动画序列的零起点画面,第零帧对应的是网络中左上角的图片.使用单帧图片时设置为0 Frame

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一拖一拽，玫瑰复活了！谷歌提出生成图像动力学，从此万物皆有灵

以输入图像为条件，训练后的模型预测「神经随机运动纹理」：一组运动基础系数，用于描述每个像素未来的轨迹。...为了在时间t生成一个未来帧，可以使用相应的位移映射，从中拾取像素，从而得到一个前向变形的图像：随机运动纹理正如之前在计算机图形研究中所证明的，许多自然运动，特别是振荡运动，可以描述为一小组谐振子...具体来说，给定一个输入图像I0，研究人员首先训练一个LDM来预测具有四个通道的每个单独频率的随机动作纹理图，其中研究人员将额外的频率嵌入和时间步嵌入一起注入到LDM网络中。...研究人员共同训练特征提取器和合成网络，用从真实视频中随机抽取的起始和目标帧，其中研究人员使用从I0到It的估计流场来扭曲I0的编码特征，并用VGG感知损失对预测的ˆIt进行监督。...与其他方法相比，谷歌生成的方法生成的帧表现出较少的伪影和失真，相应的二维运动场与从相应的真实视频中估算出的参考位移场最为相似。

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蒙特卡洛 VS 自举法 | 在投资组合中的应用（附代码）

这意味着当一个随机样本从历史回报率的分布中被提取时，它不会被“抛弃”并从“帽子”中移除，而是将其替换并放回，以便在接下来的抽样期间被再次进行选择。...Bootstrapping方法背后的逻辑是，如果我们使用带有替换性的抽样，如果是随机的情况下，那么抽取的每个样本将具有在“现实生活”中相同的出现频率——比如上述在实际市场中出现那个特定的股票（这再次依赖于上述的那个假设...现在让我们最终运行蒙特卡罗模拟方法，但这次从每个单独的资产分布中创建随机样本，然后构建我们的投资组合，看看结果是否有任何差异。 ?...为每个单独的资产创建模拟资产回报的DataFrame，并将它们存储在列表中。 ? 使用列表推导来遍历资产回报DataFrames列表，并将值除以资产数量以表示同等加权的投资组合。 ?...由于抽样样本来自正态分布，这意味着每个资产每天抽取的单个值确实是“随机的”——也就是说，不管其他资产的结果如何，每个单独资产的结果可能有相等的机会是正面的或负面的。

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浅谈数字音视频传输网络——AVB

以CD为例，采样频率为44.1kHz，即1秒钟对模拟信号进行了44100次取值，如图2b所示，采样后的信号变成了多个密布的点。采样频率越高，抽取的点密度越高，信号也就越精准。...在概念上，漏桶算法可以作如下理解：到达的数据被放置在底部具有漏孔的桶中（数据缓存）；数据从漏桶中漏出，以常量速率注入网络，因此平滑了突发流量，如图12所示。...每个帧的大小和格式总是相同的。图14 从图14中我们可以看出几个典型的AVB流在万兆网（10Gbps）中的传输规律。...AVB可以实现全双工的工作模式，每帧的数据量和传输的数据类型有关，也和时间间隔有关，从图14中不难看出，不同类型的数据所占用的字节并不是一个绝对的固定值。...各种压缩的与非压缩的原始音频、视频数据流经由AVBTP协议进行打包（填充由SRP保留的流ID，打上PTP产生的时间戳以及媒体类型等相关信息），通过AVBTP专用的以太网帧类型进行组播，从流服务的提供者（

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用 Java 训练出一只“不死鸟”

训练数据在小鸟采取动作后，我们会得到 preObservation and currentObservation 即是两组 4 帧的连续的图像表示小鸟动作前和动作后的状态。...replayBuffer 中随机抽取一批数据作为作为训练集。...step 数量设置为 50000，在 observe 周期我们会先向 replayBuffer 中存储 1000 个使用随机动作生成的 step，这样可以使智能体更快地从随机动作中学习。...在 explore 和 training 周期，神经网络会随机从 replayBuffer 中生成训练集并将它们输入到模型中训练。我们使用 Adam 优化器和 MSE 损失函数迭代神经网络。...，为了获得连续四帧的连续图像，我们维护了一个全局的图像队列保存游戏线程中的图像，每一次动作后替换掉最旧的一帧，然后把队列里的图像 stack 成一个单独的 NDArray。

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机器学习-异常检测算法（一）：Isolation Forest

假设现在有一组一维数据（如下图所示），我们要对这组数据进行随机切分，希望可以把点 A 和点 B 单独切分出来。...具体的，我们先在最大值和最小值之间随机选择一个值 x，然后按照 =x 可以把数据分成左右两组。然后，在这两组数据中分别重复这个步骤，直到数据不可再分。...然后，在左右两组数据中，我们重复上述步骤，再随机的按某个特征维度的取值把数据进行细分，直到无法细分，即：只剩下一个数据点，或者剩下的数据全部相同。...训练：构建一棵 iTree 时，先从全量数据中抽取一批样本，然后随机选择一个特征作为起始节点，并在该特征的最大值和最小值之间随机选择一个值，将样本中小于该取值的数据划到左分支，大于等于该取值的划到右分支...预测：计算数据 x 的异常分值时，先要估算它在每棵 iTree 中的路径长度（也可以叫深度）。具体的，先沿着一棵 iTree，从根节点开始按不同特征的取值从上往下，直到到达某叶子节点。

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基于机器学习的启动耗时自动化测试方案

，而且也无法基于技术埋点获取竞品数据；另一个是通过录屏分帧测试，但是人工录屏逐帧分析会有人为感知误差（结束位边界认知不一致），而且人工性能专项测试持续交付ROI不高，比如录制10次，抽取关键帧取平均值，...另外要模拟用户真实体感，首先要模拟用户真实的点击应用启动的过程，这时候不能通过adb直接唤起应用，我是通过poco框架来实现点击桌面应用icon的。...视频分帧将录制好的视频从手机中拉取到本地，然后通过ffmpeg进行分帧处理。...提取训练集和测试集数据我们一般把数据按照80%和20%的比例分为训练集和测试集，这里我们可以录制10组数据，把其中8组作为训练集，2组作为测试集。...计算启动时间根据预测结果，确定点击应用icon阶段的图片和首页渲染稳定之后的图片，获取两个图片直接的帧数差值，如果前面以60帧抽取图片，那么总耗时 = 帧数差值 * 1/60，具体计算这部分的代码实现如下

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2018年8月3日pygame的安装和快速入门，飞机大战

渲染->将组中的所有精灵，全部渲染到窗口中！...的安装 python的标准模块中不包含pip，需要单独安装 apt-get install python-pip 安装python2的pip apt-get install python3...对于键盘的交互方式，提供pygame.key 完成对用户键盘按下、抬起，按住等各种事件的直接处理控制游戏刷新帧常规情况下，当画面每秒刷新24+以上，肉眼看到连续的动画！...提供了精灵对象的操作方式可以将对象自己从精灵组中移除同时销毁可以调用对象的kill()函数！...顶部随机定时器：间隔一定的事件，自动触发操作[事件] 自定义事件：pygame不可能包含所有游戏中可能发生的行为，所以提供了一个自定操作的事件：pygame.USEREVNET，确保用户在操作过程中，

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UC伯克利DeepMind等联合发布真实世界模拟器，打破虚实边界｜NeurlPS 2023

此外，其他类型的AI（如视频字幕模型）也可以从UniSim提供的模拟体验中获益。...从汽车在街上行驶，到家具的组装和饭菜的准备，通过全面的真实世界模拟器，人类可以与不同的场景和物体进行交互，机器人可以从模拟经验中学习而不必担心物理损坏的风险，并且可以模拟大量真实世界数据来训练其他类型的机器智能...交互式真实世界模拟器对比一般的视频生成模型，交互式真实世界模拟器需要支持一组不同的操作和长期交互。要训练这样的模拟器，首先需要从广泛的数据中提取信息。...上图展示了UniSim对于各种动作的模拟，可以同一初始帧开始，根据指令推理出不同的发展。上图展示了UniSim按顺序自回归模拟8次交互，长期交互中保持了时间一致性，正确地保留了对象和位置。...在初始帧中指示一个人执行各种厨房任务（左上角），按下不同的开关（右上角）或导航场景（底部）。除了支持丰富的动作和长视距交互外，UniSim还可以支持高度多样化和随机的环境转换。

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用 Wolfram 语言制作圣诞动画

特别感谢我的同事 Andrew Steinacher 为动画选曲，并分析音乐以获取树枝运动的数据（下文"从音乐到运动"一节）。感谢 Amy Young 将动画帧和音乐转换为一个视频剪辑。...装饰圣诞树我们将单独把一个树枝作为指挥。其余的树枝, 将随机分为四组，用两种颜色的小球、五角星和蜡烛进行装饰。现在, 让我们在每个树枝上加一个装饰物或蜡烛。我将使用上面的树和27个树枝。...根据它们在树干上的高度和方位角按顺序开始装饰。按索引对树枝进行着色, 从底部红色开始，到顶部的紫色。根据声音把所有树枝分为4小组和一个指挥树枝。这里是根据它们所代表的声音来着色的树枝图形。...为了使运动有些变化，我使用垂直方向的小随机偏差作为装饰物的初始条件（模拟随机热空气运动）。对于在下半场的时间范围, 我使用不同的振幅 (对应于更响亮的音乐) 作为受迫振幅。...飘落的雪花模拟绕质心的内部转动和一些小侧向运动。整段动画采用了数百个雪花。制作动画帧现在, 通过伸展指挥树枝来启动动画, 同时在音乐播放时使顶部旋转。然后, 我们将聆听和观看一段乐曲。

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R语言线性混合效应模型实战案例

让我们把注意力转向下一个随机效应。探索组变化和随机效果您很可能适合混合效果模型，因为您直接对模型中的组级变化感兴趣。目前还不清楚如何从结果中探索这种群体水平的变化summary.merMod。...数据框包含每个组的随机效果（这里我们只对每个学校进行拦截）。当我们要求lme4随机效应的条件方差时，它被存储在attribute那些数据帧的一个中作为方差 - 协方差矩阵的列表。...，即使每个单独的组的影响可能实质上很小和/或不精确地测量。...这在尝试使用多级结构来理解分组可能对个体观察产生的影响的观察工作中通常是至关重要的。为此，我们选择了12个随机病例，然后我们模拟了extro它们在6所学校中的每一所学校的预测值。...现在我们已经建立了一个模拟数据帧，这个图表告诉我们，在每个情节中，代表一个案例，学校有很大的变化。因此，将每个学生转移到另一所学校对外向学分数有很大影响。但是，每个学校的每个案例都有所不同吗？

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DeepMind到底是如何教AI玩游戏的？这篇在Medium上获得1700个赞的文章，把里面的原理讲清楚了

这篇论文论证了卷积神经网络可以克服这些挑战，在复杂的RL环境中从原始视频数据学习成功的控制策略。我们用Q-learning 的变种算法训练神经网络，并利用随机梯度下降法更新权重。...在每一个时间步长中，代理从一组合理的游戏动作中选一个动作A = {1, ... , K}，再将这个动作传到模拟器，改变模拟器内部状态和游戏得分。通常情况下，ε是随机的。...在Atari游戏中，每毫秒的游戏状态不会发生多大变化，人类也无法在毫秒内做出决策。因此当输入每秒60帧的视频时，我们将每帧看作一个单独的状态，训练数据中的大部分状态看起来几乎都一样！...在算法进行内部循环时，我们将Q-learning算法更新或小批量更新应用于经验样本e〜D，这些样本是从存储样本池中随机抽取的。...如果打破这个模式，从先前的经验中随机抽取样本，就可以避免这些不必要的反馈循环。

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【深度强化学习突破】OpenAI Gym 玩游戏达到人类水平

你可能已经注意到了，计算机现在能够自动（从游戏原始的像素中）学会玩ATARI游戏，它们在围棋比赛中战胜了世界冠军，模拟的四足机器人正在学习如何奔跑和跳跃，而机器人在学习着如何在无需人工为任务编程的情况下完成复杂的操作任务...所以，它是这样的：我们有一个随机游走策略，它会从分布中抽取行动，而那些恰好最终带来好的结果的行动会获得更多的青睐，而带来坏的结果的行动则会受到更少的关注。...现在，就像我们想要的那样，从这个分布中抽取的动作将会有更高的预期分数。我希望我把这与RL的联系写得很明晰了。我们的策略网络为我们从分布中抽取行动，其中一些比另一些效果更好（根据优势函数的计算）。...最后，如果你没有任何来自于人类的监督式数据（supervised data），也有一些例子运用了代价高昂的优化技巧来进行计算，比如知名的动态模型（例如物理模拟器中的 F=ma）中的轨迹优化；另外一些例子里学习的是局部近似动态模型...在强化学习这个例子中，一个不能省略的底线是，首先应该试着使用交叉熵方法（CEM），这是一个从进化中脱胎的随机游走的爬山式“猜测和检验”方法。

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【期末考试】计算机网络、网络及其计算考试重点

②异步传输的单位是字符，同步传输的单位是帧。 ③异步传输通过字符起止的起始位和停止位来实现，而同步传输则需从数据中抽取同步信息。...帧定界的作用就在于接收端能够从收到的比特流中准确地确定帧的边界位置，即一帧的开始和结束。 (3)透明传输所谓透明传输是指不管链路上传输的是何种形式的比特组合，都不会影响数据传输的正常进行。...数据链路层控制的是相邻两结点之间数据链路上的流量，而传输层控制的则是从源点到终点之间的流量。 (5)差错检测差错检测是指数据在传输过程中检测是否存在差错的一种技术。...接收端通过对特定字符的识别，从比特流中确切地区分出帧的起始位置，接着按照字节计数字段注明的字节数来确定该帧的结束位置。...RFC 1661 定义了 11 种 LCP帧的类型。 ③一组网络控制协议NCP(Network Control Protocol) 。

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只用C++和Python，让你的简笔画实时动起来！

同时，与此前的转换方法相比而言，这项技术无需借助庞大的数据集，甚至无需进行预训练，对关键帧进行的样式设置就是训练网络的唯一数据来源。...对于选定的评估序列中的帧，研究人员计算了它们的样式化，在有48个Nvidia Tesla V100 GPU环境下模拟3天后就完成了。...研究人员利用了一组分辨率从350×350到960×540的视频序列对系统进行了评估，这些视频包含不同的视觉内容，如人脸、人体等，以及不同的艺术风格，如油画、粉笔画等。...在训练阶段，研究人员从所有关键帧k中随机抽取掩码Mk内的补丁，将它们分批反馈给网络来计算丢失和反向传播错误，随后在Nvidia RTX 2080 GPU上进行训练和推理。...但是在训练过程中，他们发现系统产生的结果质量无法达到标准，这是因为原始网络是基于FaceStyle算法产生的大量风格样本数据集训练，这导致该方法在很多场景下不可使用。

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机器人是怎么知道如何抓握杯子的？

实验过程中，不同的物体会被随机放置在透明平台上，机器手会依次移动到 24 个预先设定好的位置上，利用腕上安装的 RGB-D 摄像机捕获场景的深度图像。...比如本文的实验中（1）被推理物体需要一直处于深度传感器的测量范围内；（2）只能对物体的顶部和侧面进行建模，因为无法机器手无法从被推理物体的下方进行扫描；（3）模拟算法模拟的是离散的刚性颗粒，其他物体—...卷积 LSTM 网络使用两组信息作为输入，一组是视频帧，即正常的 RGB 图像，另一组则是当前的视频帧和前一帧的差值（∆x_t = x_t -x_{t-1}）用以捕捉两帧之间的动态变化, 从而捕捉手部动作的变化讯息...接下来，卷积 LSTM 网络的两组输出（RGB 特征和动态特征）将会被输入到 soft attention 模块中，最终得到的注意力权重会与 RGB 特征相乘，并对所有帧求和，从而生成 demonstration...这也算是推理抓握功能的难点之一，其他难点还包括实时推理、数据收集等。早期的一些研究会利用本地特征抽取器（local feature extractors ）来学习一个物体是否能被抓握，如 [7]。

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