变量名 变量名是信息性的,代码有最新的注释和 docstring。 一些不太可读的变量名示例如下: 单个字符,如 x 或 q。有一些例外,如使用 i 作为索引或 x 作为 x 轴。...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?...当你还在想怎么写代码的时候,我建议你返回去,把变量名取得更好。 注释 注释是代码中解释的文本。在 python 和 r 中,可以通过以 # 开头来表示该行是注释。...pro tip:实际上,你可以使用一个名为「linter」的程序来自动检查代码是否遵循特定的样式指南。python 的 pylint 和 r 的 lintr 是两个流行的 linter。...例如,你可能编写了一个函数,假设你的数据帧有一个名为 latitude 的列。如果有人下周在数据库中将列的名称更改为 lat,则你的代码运行可能会中断。
外部文件:创建数据帧最简单的方法应当是使用read.table()函数从外部文件中读取整个数据帧。...逻辑值和因子在数据帧中保持不变,字符向量将被强制转化为因子,其水平是字符向量中所出现的值; 4 数据帧中作为变量的向量结构必须具有相同的长度,而矩阵结构应当具有相同的行大小。...这样我们可以很简单的在同一个目录下处理多个问题,而且对每个问题都可以使用x,y,z这样的变量名。 七 从文件中读取数据 7.1 函数read.table() 该函数可以直接将文件中完整的数据帧读入。...此时文件要符合特定的格式: 1 第一行应当提供数据帧中每个变量的名称; 2 每一行(除变量名称行)应包含一个行标号和各变量的值。...由于更改一个就会改变另一个的值,所以在这个意义上,mai和mar是等价的。这个参数的默认值通常都太大了;右侧边缘很少用到,如果没标题,顶部边缘也不需要,左侧和底部的边缘应当足够大,以容纳坐标轴和标号。
MAC地址是在数据链路层(OSI模型中的第二层)使用的,它是一个固定且扁平化的地址,可以实现局域网内部的寻址和数据传输。因此,在网络通信中,使用IP地址和MAC地址这两种不同类型的地址是非常必要的。...前缀表示该设备所属的网络或子网,接口标识符表示该设备在该网络或子网中的编号。IPv6没有固定长度的网络号或主机号,而是使用前缀长度(prefix length)来表示前缀占用多少位。...当一个主机要发送数据给另一个主机时,如果目标主机与自己在同一局域网内,那么就可以直接使用ARP协议获取目标主机的MAC地址,并将其封装在帧中发送出去。...以自身IP和MAC为源,目的IP为R2,目的MAC为广播发送ARP请求,并将来自主机A的数据帧丢弃。...以自身IP和MAC为源,目的IP为服务器S,目的MAC为广播发送ARP请求,并将来自R1的数据帧丢弃。
I2C 总线上拉电阻阻值取决于系统应用,TI 官方手册推荐使用以下公式来计算上拉电阻值: 根据上表,这里不难发现需要在做电阻选择需要满足几个条件: 灌电流最大值为3mA; 低电平输出电压设置了最大值为...3.3、数据传送 地址匹配一致后,总线上的主机根据 R/W 定义的方向一帧一帧的传送数据。 所有的地址帧后传送的数据都视为数据帧。...主机接收数据的运行时序例如下图所示: 7 位地址格式的主机接收数据的时序图 在从机发送模式中,接收来自主机的 SCL 时钟,本产品为从机发送数据,并且接收主机返回应答。...从机发送数据的运行时序例如下图所示: 7 位地址格式的从机发送模式时序图 在从机接收模式中,接收来自主机的 SCL 时钟和数据,接收完数据后返回应答。...当主机作为发送器件时,如果从机上产生无响应信号(NACK) ,主机可以产生停止信号来退出数据传输,或者产生重复起始信号开始新一轮的数据传输。
两个使用中继来交换帧的系统被称为对等系统. 您可以在trunk中配置的最大接口数取决于您的特定 BIG-IP 平台和软件版本。为了获得最佳性能,您应该以 2 的幂聚合链接。...BIG-IP ® 系统能够通过使用每个帧中的源地址和目标地址计算一个哈希值,然后在同一成员链路上传输具有该哈希值的所有帧来维护帧顺序。 BIG-IP 系统自动为中继分配一个唯一的 MAC 地址。...对于从中继中的任何链路到目标主机的帧,BIG-IP 系统将这些帧视为来自参考链路。 最后,BIG-IP 系统使用单个成员链路的 MAC 地址作为任何 LACP 控制帧的源地址。...BIG-IP ®系统通过基于帧中携带的源地址和目标地址(或仅目标地址)计算散列值并将散列值与链接相关联来分发帧。所有具有特定哈希值的帧都在同一链路上传输,从而保持帧顺序。...因此,系统使用生成的散列来确定使用哪个接口来转发流量。 这帧分布散列设置指定系统用作帧分布算法的散列的基础。 默认值为源/目标 IP 地址。
一、什么是bpdu 桥接协议数据单元(BPDU)是在物理交换机之间交换的帧,作为生成树协议(STP)的一部分。STP用于防止网络中的环路,通常在物理交换机上启用。...要从此上行链路流量路径故障中恢复,vSphere主机会将该虚拟机流量移至另一个上行链路,从而禁用另一个交换机端口。...在ESXi主机级别配置此功能后,vSwitch将删除来自任何虚拟机的BPDU帧。标准和分布式vSwitch均提供此功能。...默认情况下,ESXi中禁用BPDU筛选器。 此配置更改立即生效,不需要重新引导主机,但如果在更改值后打开电源,则该设置将在虚拟机上生效。必须关闭和打开虚拟机才能应用此过滤器。...将值更改为1以启用BPDU筛选器。 要从命令行启用BPDU筛选: 使用SSH或直接控制台用户界面(DCUI)连接到所需的主机。
值,在这两个数据集上均取得了新的当前最优结果。...学习两个连续帧之间目标中心点的二维偏移量,并基于中心点的距离将它们关联起来。 具体而言,该研究使用近期提出的 CenterNet 检测器来定位目标中心 [56]。...CenterTrack 把之前帧的热图作为输入,轻松学会重复之前帧的预测,从而在不会引起较大训练误差的情况下拒绝跟踪当前帧目标。研究者在训练阶段通过强大的数据增强方案来避免这种情况。...在时间 t 处,给定当前帧 I^(t) ∈ R^W×H×3 和前一帧 I^(t−1) ∈ R^W×H×3 的图像,以及前一帧中的跟踪目标 T^(t−1) = {b^(t−1)_0 , b^(t−1)_1...由于每一个被检测目标都由单个点来表示,于是我们可以很方便地使用与基于点的探测器训练中相同的高斯渲染函数来渲染所有的检测结果,并呈现在一张类别无关的单通道热图 H^(t−1) = R({p^(t−1)_0
经过一些迭代后,可以使用 ONNX 生成一个序列化模型,然后从 C# 端加载模型,并在每一帧中接收钓鱼小游戏的状态作为输入,并(希望)在每一帧上输出正确的动作。...奖励将是绿色条的填充量,这里的变量名称为 distanceFromCatching。这个值的范围从 0 到 1,正好非常适合作为奖励。...所以需要将状态转换存储在缓存中并通过缓存中随机抽取批次来训练模型而不是直接使用最新数据进行训练。...这是 Q-Learning算法的基本方程。我们将使用一个网络来估计当前状态 Q(s,a) 的正确值,另一个将估计下一个状态的最大可能值。...然后使用这些数据在 Python 端训练新模型,生成一个新的 ONNX格式模型,该模型将每 1000 帧左右重新加载一次,然后使用新模型继续玩游戏并生成数据来训练新模型。
来指定Body的编码方式,比如:使用gzip压缩来节约带宽,但报文的另一个组成部分——Header却被无视了,没有针对它的优化手段,由于报文Header一般会携带User Agent、Cookie、Accept...,帧是携带特定类型数据(例如:HTTP报头、消息负载等)的最小通信单元,来自不同流的帧可以被交织,然后经由每个帧的报头中嵌入的流标识符被重组 简而言之,HTTP/2将HTTP协议通信分解为二进制编码帧的交换...,下面的示例中我们展示了一个HTTP/2的数据帧,它的长度字段为10,表示数据帧的有效载荷长度为10字节,类型字段为0,表示这是一个数据帧,标志位字段为0,无特殊标志,流标识符为1,表示该数据帧属于ID...,当前端接收到另一个请求时,它会像往常一样将其转发给后端,但是当发出响应时,它将发送队列中的第一个,即走私请求的剩余响应,由于来自后端的正确响应没有匹配的请求,每当一个新的请求通过相同的连接被转发到后端时...,这个循环就会重复一次 响应队列中毒后攻击者就可以发送任意请求来捕获另一个用户的响应,当时此时的攻击者并不能控制接收到哪些响应,因为他们总是会收到队列中的下一个响应,即前一个用户请求的响应,在某些情况下这将十分鸡肋
随着高性能目标检测模型的出现,一个强大的替代方案诞生了:检测-跟踪法(更准确地说是「基于检测的跟踪」)。这些模型依赖给定的准确识别率来识别目标对象,然后在另一个阶段中将它们按时间顺序关联起来。...学习两个连续帧之间目标中心点的二维偏移量,并基于中心点的距离将它们关联起来。 具体而言,该研究使用近期提出的 CenterNet 检测器来定位目标中心 [56]。...CenterTrack 把之前帧的热图作为输入,轻松学会重复之前帧的预测,从而在不会引起较大训练误差的情况下拒绝跟踪当前帧目标。研究者在训练阶段通过强大的数据增强方案来避免这种情况。...在时间 t 处,给定当前帧 I^(t) ∈ R^W×H×3 和前一帧 I^(t−1) ∈ R^W×H×3 的图像,以及前一帧中的跟踪目标 T^(t−1) = {b^(t−1)_0 , b^(t−1)_1...由于每一个被检测目标都由单个点来表示,于是我们可以很方便地使用与基于点的探测器训练中相同的高斯渲染函数来渲染所有的检测结果,并呈现在一张类别无关的单通道热图 H^(t−1) = R({p^(t−1)_0
Monodepth2 [1]中的作者开发了一种方法,该方法使用深度和姿势网络的组合来预测单个帧中的深度。通过在一系列帧上训练自己的体系结构和一些损失函数来训练两个网络来实现。...此方法不需要训练的基本事实数据集。相反,它们使用图像序列中的连续时间帧来提供训练信号。为了帮助限制学习,使用了姿势估计网络。在输入图像与从姿势网络和深度网络的输出重建的图像之间的差异上训练模型。...U-Net的样本图像[2] ? 6自由度 作者使用来自ResNet18的姿势网络,该姿势网络经过修改,可以将两个彩色图像作为输入来预测单个6自由度相对姿势或旋转和平移。...姿势网络使用时间帧作为图像对,而不是典型的立体声对。它从序列中的另一幅图像的角度预测目标图像的外观,该序列是前一帧还是后一帧。 训练 下图说明了该体系结构的训练过程。 ?...这种情况的问题是深度图可预测无限深度。作者使用一种自动遮罩方法解决了这一问题,该方法可以过滤不会将外观从一帧更改为下一帧的像素。
这将是我们深度 Q 学习的架构: ? 这看起来很复杂,但我将逐步解释架构。 我们的 Deep Q 神经网络将一叠四帧作为输入。它们通过它的网络,并为给定状态下可能的每个动作输出一个 Q 值向量。...如果它无法确定物体移动的位置和速度,它又如何做出正确的决定? 使用卷积网络 帧由三个卷积层处理。这些图层允许您利用图像中的空间关系。而且,由于帧堆叠在一起,您可以利用这些帧的一些空间属性。...然后你拿一些随机表来馈送神经网络 ? 这可以防止网络只了解它立即做了什么。 减少经验之间的相关性 我们还有另一个问题——我们知道每一个动作都会影响下一个状态。这会输出一系列高度相关的经验元组。...我们可以看到怪物在左边和用右枪射击的Q值是正的(即使它不合理) 如果我们的智能体没有看到很多左边的例子(因为只有 30% 可能来自左边),我们的智能体只会通过选择右边来完成,而不管怪物来自哪里。...尝试添加纪元、更改架构、添加固定 Q 值、更改学习率、使用更难的环境(例如 Health Gathering)……等等。玩得开心!
ID(建议手动配置) 如果没有手动配置Router ID,则路由器使用Loopback接口中最大的IP地址作为Router ID 如果没有配置Loopback接口,则路由器使用物理接口中最大的IP地址作为...,不能给用户使用 在现有的交换网络环境中,以太网的帧有两种格式 没有加上VLAN标记的标准以太网帧(untagged frame);有VLAN标记的以太网帧(tagged frame) 链路类型 access...id都是1 端口收发规则 access端口 接收规则 收到一个不带tag字段的数据帧,添加上tag字段,VLAN ID的取值为本端口PVID的值 发送规则 查看数据帧的VLAN ID和本端口的...PVID是否相同,相同去掉tag发送,不同丢掉 trunk端口 发送规则 1、首先查看数据帧的VLAN ID是否在允许通过列表中 2、 (1)在允许通过列表中,则查看数据帧的VLAN ID和本端口的...PVID是否相同 相同则去掉tag发送 不同则带着tag发送 (2)不在列表中,直接丢弃 接收规则 1、收到一个不带tag的数据帧,添加tag字段,VLAN ID取值为本端口的值,然后查看允许通过列表
该方法使用基于排序的损失进行监督,并使用计算得到的压缩表示来调制基本 VSR 模型。 在时空信息融合过程中充分挖掘压缩视频自带的元数据,增强基于 RNN 的双向 VSR 模型的功能。...将来自帧内容分支的特征映射和来自帧类型分支的令牌嵌入组合为该帧的压缩表示,记为Ct。...为方便起见,根据压缩量对每种帧类型{I, P, B}定义分数 Qf ={0,1,2},对不同压缩系数定义另一个分数 Qc = CRF 值。...因此,本文在对齐过程中充分利用了压缩视频自然产生的两种额外元数据,即运动向量和残差映射。 将 MV 作为初始偏移量,并借助输入帧和残差映射对其进行进一步细化。...训练时的 batch size 和 patch size 分别设置为 16 和 64 × 64。在训练过程中,还使用随机旋转、翻转和时间反向操作作为数据增强技术,以避免过拟合。
这不仅可以帮助我们了解哪些特征是线性相关的,而且如果特征是强相关的,我们可以删除它们以防止重复信息。 如何衡量相关性 在数据科学中,我们可以使用r值,也称为皮尔逊相关系数。...R值公式为: ? 我们不打算解释r值背后的数学原理,但如果你好奇的话,这段youtube视频做得很好。...当我们计算r值时,我们得到0.954491。当r值接近1时,我们可以得出年龄和体重有很强的正相关的结论。直觉上应该看看。在一个成长中的孩子,随着年龄的增长,体重开始增加。 年龄和乳牙 ?...这个数据集包含哪些电影是什么流媒体平台的数据。它还包括关于每部电影的一些不同的描述,例如名称、时长、IMDB 分数等。 导入和清理 我们将首先导入数据集并使用pandas将其转换为数据帧。...使用core方法 使用Pandas 的core方法,我们可以看到数据帧中所有数值列的相关性。因为这是一个方法,我们所要做的就是在DataFrame上调用它。返回值将是一个显示相关性的新数据帧。
不需要大量的训练数据集。 这是论文作者对本次工作提出的两大亮点。 具体而言,这项工作就是基于关键帧将视频风格化。 先输入一个视频序列 I ,它由N个帧组织,每一帧都有一个掩膜Mi来划分感兴趣的区域。...与此前方法不同的是,这种风格迁移是以随机顺序进行的,不需要等待顺序靠前的帧先完成风格化,也不需要对来自不同关键帧的风格化内容进行显式合并。 ?...这样的训练方案不限于任何特定的损失函数。本项研究中,采用的是L1损失、对抗性损失和VGG损失的组合。 ? 另一个问题便是超参数的优化。 这是因为不当的超参数可能会导致推理质量低下。 ?...研究人员使用网格搜索法,对超参数的4维空间进行采样:Wp——训练图像块的大小;Nb——一个batch中块的数量;α——学习率;Nr——ResNet块的数量。...对于每一个超参数设置: (1)执行给定时间训练; (2)对不可见帧进行推理; (3)计算推理出的帧(O4)和真实值(GT4)之间的损失。 而目标就是将这个损失最小化。 ?
这三个地址的内容取决于帧控制字段中的 “去往AP” 和 “来自AP” 这两个字段的数值。下表是最常用的两种。 地址1是直接接收数据帧的结点地址,地址2是实际发送数据帧的结点地址。...AP接收到数据帧后,转发给站B,此时在数据帧的帧控制字段中,“去往AP=0”而“来自AP= 1";地址1是B的MAC地址,地址2是AP的MAC地址,地址3是A的MAC地址。...AP收到该802.3帧后,将该802.3帧转换为802.11帧,在帧控制字段中,“去往AP=0”而“来自AP= 1";地址1是A的MAC地址,地址2是AP的MAC地址,地址3是R1的MAC地址。...这样,A可以确定(从地址3)将数据报发送到子网中的路由器接口的MAC地址。 现在考虑从站A向路由器接口R1发送数据的情况。...A生成一个802.11帧,在帧控制字段中,“去往AP= 1”而“来自AP=0”; 地址1是AP的MAC地址,地址2是A的 MAC地址,地址3是R1的 MAC地址。
它还用于将它们在一个空间中转换为另一个空间。 通过与矩阵相乘来执行变换。...XNA Math库包含的API可以方便地构建矩阵,用于多种用途,例如平移,旋转,缩放,世界到视图转换,视图到投影转换等。 然后,应用程序可以使用这些矩阵来转换其场景中的顶点。...图1.平移的影响 ? 在3D中,空间通常由原点和来自原点的三个唯一轴定义:X,Y和Z.计算机图形中通常使用多个空间:对象空间,世界空间,视图空间,投影空间和屏幕空间。...请注意,世界矩阵对于每个多维数据集都是唯一的,因此会为每个传递给它的对象进行更改。...这可确保先前帧的深度值不会错误地丢弃当前帧中的像素。 在下面的代码中,教程实际上是将深度缓冲区设置为最大量(1.0)。
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