从numpy中的多个轨迹计算平均轨迹 - 腾讯云开发者社区

TSINGSEE青犀视频目前正在研发基于车载视频监控的新功能，包括轨迹跟踪、轨迹回放等。...轨迹跟踪适用于车载监控场景，基于车内的车载监控装置，可以实时记录车辆的位置、行驶轨迹等信息，并且在轨迹回放中，能对车辆的行驶路线过程进行回放，掌握车辆的历史行踪。...该功能对于车辆、车队的管理具有十分重要的意义。今天和大家分享下在该功能研发中的一点技巧：如何实现表格自动滚动。...需求：轨迹信息表格为了能和地图上运动的轨迹点同步运动，需要滚动到对应的列并展示高亮。实现方式： 1）在表格标签上加入ref，方便操作Dom元素。...TSINGSEE青犀视频基于JT1078协议与多年来在音视频流媒体领域的研发经验，围绕定位、轨迹回放、实时视频监控、驾驶行为监测、录音、智能报警等模块，打造出智能化、数字化、可视化的车载视频监控平台，助力

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iOS MachineLearning 系列（6）—— 视频中的物体轨迹分析

iOS MachineLearning 系列（6）—— 视频中的物体轨迹分析轨迹分析是比物体追踪更上层的一种应用。...Vision框架中提供了检测视频中多个物体的运动轨迹等能力，在健身，体育类应用中非常有用。...需要注意，在进行轨迹检测时，要保证摄像机的相对静止，镜头的移动可能会影响检测的准确性。在日常生活中，我们可以使用轨迹检测来进行投球的矫正，球类落点的推测等等。...1 - 解析视频中的物体飞行轨迹轨迹检测需要保存状态，因此其传入的图像分析参数需要为包含CMTime信息的CMSampleBuffer数据。...在示例中，我们可以添加一个AVPlayer来播放原视频，然后将分析出的轨迹绘制到视频对应的位置上进行对比。

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Kylin在用户行为轨迹分析中的应用实践与优化

例如我们轨迹模型有4个维度A、B、C、D，我们需要对这四个维度求pv，由于为了满足所有场景的聚合查询，我们需要对所有维度进行排列组合进行计算出pv结果，转换成kv对，存储到hbase中。...而查询则根据查询条件命中的维度数，找到对应的cuboid，然后将cuboid中对应hbase中的行，scan到kylin的内存，计算出结果进行返回。...降维优化我们可以从以下几个方面进行着手：衍生维度优化衍生维度是不参与cuboid计算的，衍生维度只能存在维度表中，而在查询过程中，会将衍生维度对应到维度表的外键，匹配cuboid，scan出结果...当然轨迹模型中并不存在该维度的优化。其优化力度等同于衍生维度：事实表的N个Extended Column维度组合成，cuboid个数会从2的N次方降为2。...，计算成kv对的形式存储到hbase中，因此在build过程中相关的hive、mapreduce以及spark相关优化参数都是可以使用的。

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从EEG中解码想象的3D手臂运动轨迹以控制两个虚拟手臂

使用多重线性回归，从mu,low beta, high beta, 和lowgamma EEG振荡的功率谱密度解码出想象的手臂运动的3D轨迹。...利用虚拟武器的预测轨迹计算目标分类精度，并将其与基于滤波器组公共空间模式（FBCSP）的多类分类方法的结果进行了比较，该方法包括互信息选择(MI)和线性判别分析(LDA)模块。...(A–D)表示随时间变化的DA的平均值(彩色线)和标准偏差(彩色阴影区域)，(A–C)表示置换测试的结果(平均值：黑色虚线，标准偏差：灰色阴影区域)。任务期间获得的DA峰用垂直实线表示在(A–D)中。...使用MI加权CSP滤波器的平均值计算多受试者的地形图(B,C,E,F)，这些滤波器来自于应用于多类分类器模块的对象专门训练的2类分类器。...为了计算多受试者地形图的平均模式，以相应对象的峰值精度选择特定于对象的MI加权CSP滤波器。

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SLICER：从单细胞RNA-seq数据推断分支的非线性细胞轨迹

image.png SLICER是一种构建轨迹的算法，该轨迹描述了某些生物学过程中基因表达的变化。...SLICER可以捕获高度非线性的基因表达变化，自动选择与该过程相关的基因，并检测轨迹中的多个分支和loop features。...与现有的推断细胞轨迹的方法相比，SLICER具有四个显着的优势：（1）无需生物学先验知识即可自动选择用于构建细胞轨迹的基因；（2）使用局部线性嵌入（一种非线性降维算法）来捕获基因表达水平和整个过程之间的高度非线性关系...；（3）使用geodesic entropy自动检测细胞轨迹中分支的数量和位置；（4）检测轨迹中的特征类型（例如“气泡”）的能力，这是现有方法无法检测到的。...安装 install.packages("SLICER") install.packages("lle") 还可以使用devtools从GitHub安装SLICER library("devtools"

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从Numpy中的ascontiguousarray说起

这个数组看起来结构是这样的： ? 在计算机的内存里，数组arr实际存储是像下图所示的： ?...如果想要向下移动一列，则只需要跳过3个块既可（例如，从0到4只需要跳过1,2和3）。上述数组的转置arr.T则没有了C连续特性，因为同一行中的相邻元素现在并不是在内存中相邻存储的了: ?...从性能上来说，获取内存中相邻的地址比不相邻的地址速度要快很多（从RAM读取一个数值的时候可以连着一起读一块地址中的数值，并且可以保存在Cache中）。这意味着对连续数组的操作会快很多。...补充 Numpy中，随机初始化的数组默认都是C连续的，经过不规则的slice操作，则会改变连续性，可能会变成既不是C连续，也不是Fortran连续的。...Numpy可以通过.flags熟悉查看一个数组是C连续还是Fortran连续的 >>> import numpy as np >>> arr = np.arange(12).reshape(3, 4)

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Python使用matplotlib绘制龟兔赛跑中兔子和乌龟的行走轨迹

参考代码：运行结果：

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干货 | 分析梯度下降的轨迹，更好地理解深度学习中的优化问题

,dN-1，深度为 N 的线性网络是一个从 Rd_0 到 Rd_N的线性映射，它被参数化为 ? 其中 ? 可以被看作第 j 层的权值矩阵。...尽管这样的表示方法看起来没有什么特别，但线性神经网络优化过程的复杂度却让人有些惊讶，它们会导致具有多个最小值和鞍点的非凸训练问题。...尽管这个分析有很重要的贡献，但却并未正式实现收敛到全局最小值，也没有考虑计算复杂度方面的因素（收敛所需的迭代次数）。...我们证明这两个条件都是必要条件，不满足其中任意一个都可能导致轨迹不收敛。在线性残差网络的特例中，初始化时的近似平衡度很容易满足，而且对于通过以零为中心的微小随机扰动进行初始化的常见设定也同样成立。...结语通过函数图像方法解决深度学习中优化问题，即分析与训练使用的算法无关的目标函数的几何性质，从概念上来说十分吸引人。

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【优选算法篇】在分割中追寻秩序：二分查找的智慧轨迹

我们从数组的中间位置开始查找：初始状态： left = 0, right = 5。计算中间位置 mid = (0 + 5) / 2 = 2，此时 nums[mid] = 7。...我们从数组的中间位置开始查找目标值的位置或插入位置：初始状态： left = 0，right = 3。...1.4.1 暴力查找暴力查找法的核心思想是从 0 开始枚举所有可能的平方根 i，依次判断 i * i 是否等于或超过目标值 x。一旦找到符合条件的 i，就可以直接返回结果。...两段式的特殊处理：在二分查找中，如何处理中间值 mid 的计算至关重要，特别是在更新左右指针的情况下，需要正确地选择向上取整或向下取整，否则可能会出现死循环。...以上就是关于【优选算法篇】在分割中追寻秩序：二分查找的智慧轨迹啦的内容啦，各位大佬有什么问题欢迎在评论区指正，您的支持是我创作的最大动力！❤️

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5G气旋中的荣耀轨迹：GMIC“风系预言”的产业升级路径

当这些联系开始展现在人们面前，就如同拨开漫天的乌云，让世界照耀在阳光之下，更容易看清文明行进的轨迹。能正确预判事物演进的趋势，不管是于个人发展，还是企业、行业的的生命力，都至关重要。...从2015年的“笨鸟不等风”，2016年的“无惧风停”、2017年的“风物长宜放眼量”、2018年的“乘风破浪总有时”，一直到2019年的“疾风知劲草”，“风系”演讲次次押中了行业的年度“必考题”。...从4G向5G的过渡，将是当下的产业主题。如果忽略这一商业发展的基本逻辑与商业节奏，对于企业来说可能会非常致命。总而言之，在5G的“中国速度”面前，自然也会带来智能手机的新商业周期。...从产品线与时间线的双重轨迹中，不难看出荣耀踩准5G节奏的核心武器——自研技术。芯片，在5G发展进程中扮演着关键的角色。但同样是5G芯片，不同厂商也有不同的方案和实现路径。...从2019年的“疾风”，到2020年的“春风吹浪正淘沙”，荣耀总能不断适应苛刻并高速变化的市场环境。这显然不是幸运，而是取决于选择。

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【计算机图形学生成完美笑容】科学家根据时空轨迹生成“成功的微笑”

美国明尼苏达大学的一项新研究中，研究人员创建了一些人头像（如图），并在志愿者面前使它以几十种不同的方式微笑。...本研究的作者把计算机生成的一系列3D面部模型展示给802名参与者。...在这项研究中，我们使用计算机动画3D面部工具来调查笑容的动态属性是否能被感知。我们创建了一些笑容的动画，然后系统地操纵笑容的角度，程度，牙科露出和动态对称性。...我们发现一个成功的微笑可以通过各种不同的时空轨迹来表达，包括复杂的嘴巴角度的平衡，笑的程度和露出的牙齿，以及动态对称性。这些发现在各种领域有广泛的应用，如面部手术，康复治疗，计算机图形学和心理学。...图1. 27个不同的笑脸。 27个笑容代表3个空间因素（嘴的角度，微笑程度，露出的牙齿）和3个不同级别（低，中，高）的组合。数字1-27是用于事后分析，没有标在动画中。 ?

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Python科学计算库numpy中的add运算

>>> import numpy as np >>> np.add.accumulate([1,2,3]) # 累加 array([1, 3, 6], dtype=int32) >>> np.add.accumulate...> np.add.reduce([1,2,3,4,5]) # 连加 15 >>> x = np.array([1,2,3,4]) >>> np.add.at(x, [0,2], 3) # 下标0和2的元素分别加...]]) # row3 >>> np.add.reduceat(x, [0, 3, 1, 3], axis=1) # 对列进行计算 array([[ 3., 3., 3., 3.],

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Python计算多个Excel表格内相同位置单元格的平均数

本文介绍基于Python语言，对大量不同的Excel文件加以跨文件、逐单元格平均值计算的方法。首先，我们来明确一下本文的具体需求。...我们现在的需求是，希望对于每一个名称为Ref_GRA_Y.csv格式的.csv文件，求取其中每一个单元格在所有文件中数据的平均值。...基于Python读取多个Excel文件并跨越不同文件计算均值有些类似，大家如果有需要，也可以参考之前的这一篇文章。...完成所有文件的处理后，使用combined_data.groupby('DOY').mean()计算所有文件的平均值，按照DOY列进行分组并求平均值。...如下图所示，可以看到结果文件中，已经是计算之后的平均值结果了。至此，大功告成。欢迎关注（几乎）全网：疯狂学习GIS

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~（七）（分析单细胞轨迹中的分支）

有时候你感兴趣的只是单细胞轨迹中的一个分支，A → B。这个时候就可以用到monocle3中一个非常实用的功能了。我们一起来看看怎么操作吧。...2用到的包 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(monocle3) 3示例数据今天做一做如何分析单细胞轨迹中的分支。...分析围绕轨迹分支节点调节的基因可以深入了解控制细胞命运决定的基因。...cds_subset <- choose_cells(cds) 6识别相关基因集然后调用graph_test()子集，识别出具有制定表达模式的基因，这些基因只落在你选择的轨迹区域内哦。...： gene_module_df <- find_gene_modules(cds_subset[pr_deg_ids,], resolution=0.001) 接着我们根据模块在轨迹上的相似性（hclust

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干货 | 论文笔记：第一人称视角视频中的行人轨迹预测

视频中的人体动作分析是计算机视觉研究领域中的一个重要方向，包括动作分类，时序动作检测，时空动作检测等等方向。...前几天日本东京大学在 arXiv 上放出的一篇论文（大概是 CVPR 投稿文章吧）提出了一个新的人体动作分析问题：第一人称视频中的行人轨迹预测问题，并提出了一个新的数据集以及一个新的行人轨迹预测算法。...在每段轨迹中，本文采用 1s 的时间窗口，使用前 10 帧的信息作为输入特征，后 10 帧的行人轨迹作为输出标签。此处的定义不是特别明确，可能需要看后续公布的详细数据集信息。...为了更加精细的评估，该数据集还把行人轨迹分为了1) toward 2) away 3)across三个子集，分别计算了 FDE 以及 3 个子集的平均 FDE。...实验结果这篇文章主要与如下几个方法进行了对比： ConstVel: 该方法计算输入轨迹的速度和朝向，直接生成后续的轨迹 NNeighbor：在测试时，选取轨迹最像的 16 个训练集轨迹，通过平均来生成输出轨迹

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Python科学计算扩展库numpy中的广播运算

首先解答上一个文章Python扩展库numpy中的布尔运算中的问题，该题答案为[111, 33, 2]，题中表达式的作用是按列表中元素转换为字符串后的长度降序排序。...---------------------分割线------------------ numpy中的广播运算使得两个不同形状（但也有基本要求，不是任何维度都可以广播）的数组进行运算，较小维度的数组会被广播到另一个数组的相应维度上去...>>> import numpy as np # 列向量 >>> a = np.arange(0,60,10).reshape(-1,1) # 行向量 >>> b = np.arange(0,6)..., 12, 13, 14, 15]) # 6x1数组和1x6数组的广播 # 把数组a中的每个元素广播到数组b，得到结果数组中的一行 >>> a + b array([[ 0, 1, 2, 3,...200, 250]]) >>> a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> a array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 二维数组与标量的广播计算

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单细胞测序揭示出小鼠后肢发育过程中的细胞异质性和发育轨迹

摘要小鼠后肢基因表达的协调和时间调控决定了间质祖细胞的特性及其形成的肌肉骨骼组织的多样性。...为了鉴定肢体发育的细胞轨迹，我们使用单细胞mRNA测序（scRNA-seq）来分析E11.5-E18.5之间发育的小鼠后肢。...使用RNA荧光原位杂交（FISH）来检查细胞类型和细胞轨迹的空间位置，以了解细胞成熟的祖先连续体。这些数据为后肢发育的转录程序提供了资源，支持肌肉骨骼发育的未来研究，和组织再生的假设。...数据分析聚类：使用tSNE，分出 7 clusters，比较不同时期的后肢的细胞类型的不同，计算了不同cluster的比例。...细胞轨迹分析确定发育轨迹，使用p-Creode，https://github.com/KenLauLab/pCreode ?

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《Scikit-Learn、Keras与TensorFlow机器学习实用指南（第二版）》第18章强化学习

要这么做，需要多个函数：第一个计算每个步骤的未来衰减奖励的和，第二个归一化所有这些衰减奖励（减去平均值，除以标准差）： def discount_rewards(rewards, discount_factor...接着，循环每个可训练变量，计算每个变量的梯度加权平均，权重是final_reward。最后，将这些平均梯度应用于优化器：微调模型的变量。就是这样。...在每一步，先计算ε-贪婪策略的epsilon值：这个值在500个周期内，从1线性降到0.01。然后调用play_one_step()函数，用ε-贪婪策略挑选动作，然后执行并在接力缓存中记录经验。...；右边，智能体从接力缓存中取出轨迹批次，然后训练网络。...这是为了让driver并行探索多个环境的复制，发挥CPU、GPU的能力，给训练算法提供低关联的轨迹。什么是轨迹？

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详解Python科学计算扩展库numpy中的矩阵运算（1）

首先解答上一篇文章中使用with关键字让你的Python代码更加Pythonic最后的习题，该题答案是False，原因在于内置函数sorted()的参数reverse=True时表示降序排序，而内置函数...--------------------分割线------------------- Python扩展库numpy提供了大量的矩阵运算，本文进行详细描述。...>>> import numpy as np >>> a_list = [3, 5, 7] # 创建矩阵 >>> a_mat = np.matrix(a_list) >>> a_mat matrix(...np.matrix((1, 2, 3)) >>> b_mat matrix([[1, 2, 3]]) # 矩阵相乘 >>> a_mat * b_mat.T matrix([[34]]) # 元素平均值...x.sum(axis=0) matrix([[ 5, 7, 9, 11, 13]]) # 横向求和 >>> x.sum(axis=1) matrix([[10], [35]]) # 平均值

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李宏毅的强化学习视频用于梳理翻阅

该概率表示为，该行为可能采取的可能性。在实际行为过程中，从该概率中进行采样。下图，当输入状态S，则输出的三个离散动作的概率。 ?...强化学习的优化目标，则是优化该模型，使得平均累积（期望奖励）奖励最大化。如下的表达中，平均奖励（奖励期望）为，在每条轨迹下产生的累积奖励，和该轨迹产生的概率?_? (?)，的乘积和。...使用期望的表达中，为，在概率?_? (?)下，采样轨迹 ? ，在所有轨迹 ? 下的，平均奖励R。 ?...，使用重要性采样定理，将在线策略转化为离线策略：其中第一行为在线策略（之前的策略梯度的大致表现形式，从?中获得轨迹），第二行使用?'中采样，获得轨迹，计算梯度。...表示有多个?'，用于生成轨迹。 ? 对比PPO2，其实质仍然是控制?,?′的相似性。但是没有使用KL散度，而是使用clip方法，限制两者的比值在一个范围内。

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车辆轨迹回放中如何实现轨迹信息表格的自动滚动？

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