Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据帧的索引。 然后，我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。...然后，我们在数据帧后附加了 2 列 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”列的列值作为系列传递。“平均值”列的列值作为列表传递。列表的索引是列表的默认索引。...Python 中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们的语法以及它们接受的参数。这种学习对于那些开始使用 Python 中的 Pandas 库对数据帧进行操作的人来说非常有帮助。
SQLite 的 sqlite3 命令被用来创建新的 SQLite 数据库。您不需要任何特殊的权限即可创建一个数据。...另外我们也可以使用 .open 来建立新的数据库文件： sqlite>.open test.db 上面的命令创建了数据库文件 test.db，位于 sqlite3 命令同一目录下。...实例 如果您想创建一个新的数据库 ，SQLITE3 语句如下所示： $ sqlite3 testDB.db SQLite version 3.7.15.2 2013-01-09 11...一旦数据库被创建，您就可以使用 SQLite 的 .databases 命令来检查它是否在数据库列表中，如下所示： sqlite>.databases seq name file....quit 命令退出 sqlite 提示符，如下所示： sqlite>.quit $ .dump 命令 您可以在命令提示符中使用 SQLite .dump 点命令来导出完整的数据库在一个文本文件中，如下所示
为此，我们需要收集ISO BMFF（基本媒体文件格式）格式化比特流的标题的聚合统计数据（包括最小值，最大值，中值，平均值，任意百分数）。...很显然这种方法无法扩展——我们脚本中的软件错误会将导致重置整个工作。 此外，当分析我们的媒体数据的另一个完全不同的维度时，还需要一个新的“一次性”脚本来处理。...NMDB用于在Netflix上持久保存有关各种媒体资产的技术元数据，并使用查找和运行时计算的组合近乎实时地提供查询。...上图说明了一个这样的用例。该图像对应于来自西方古典类型的标题的视频帧。这种情况下，在视频中可以看到用于制作标题的相机。...作为另一个示例，虽然视频文本检测数据在内容质量控制中起着非常宝贵的作用，但是对于视频编码和艺术品自动化用例也是有益的—包含大量文本的视频帧通常不用作良好的艺术品图像候选者。
来自CMU和Google的研究人员采用的这种新架构在20个任务上通常比BERT表现出色。确实大吃一惊。问题在于，对BERT进行了输入损坏的训练，这会导致预训练与精调之间的差异。...特别是在图像创建和处理方面。这个领域中一个非常有趣的问题就是所谓的图像到图像转换问题，希望将特征从一个图像域转移到另一个图像域。在这里，图像域代表可以归类为视觉上独特的类别的一组图像。...最后，鉴别器区分来自多个域的真实和伪造图像。 深度感知视频帧插值 在这里阅读完整的论文。 https://arxiv.org/pdf/1904.00830 可以在此处找到本文随附的代码。...如果在视频帧之间完成他的操作，则称为插值，而在视频帧之后进行此操作，则称为外插。视频帧插值是一个长期存在的话题，并且已经在文献中进行了广泛的研究。...实际上，创建了称为深度感知视频帧INterpolation或DAIN的体系结构。该模型利用深度图，局部插值内核和上下文特征来生成视频帧。
使用计算出的光流，使用可微干涉在时间步长τ中warping边界关键帧，从而产生两个新的帧估计值。...3、合成插值模块通过直接融合来自边界关键帧和事件序列的输入信息来估计新帧； 在给定左帧I0和右帧I1的RGB关键帧和事件序列E0的情况下，直接回归新帧。...使用一个以插值结果为输入的张力网络来估计混合系数，光流结果和双线性系数τ取决于新帧作为具有常量值的通道的位置。...除此之外，研究人员还在高动态的场景中发布了一个新的大规模数据集，使用一个事件相机和RGB相机同时拍摄，记录室内和室外各种条件下的数据。...序列记录在室外的曝光时间低至100μs，在室内曝光时间为1000μs。 该数据集的帧速率为160 FPS，相比以往的数据集要高得多，并且使用真实彩色帧创建更大的跳帧。
新智元报道 来源：kguttag 编辑：张佳、鹏飞 【新智元导读】本文中，OpenAI机器人科学家介绍了自监督学习。自监督学习为以监督学习提供了巨大的机会，可以更好地利用未标记数据。...这就是所谓的自监督学习。 为什么要进行自监督学习？ 自监督学习使我们能够免费利用数据附带的各种标签。用干净的标签生产数据集很昂贵，但未标记的数据却无时无刻不在产生。...广义上讲，所有生成模型都可以被认为是自监督的，只不过目标不同：生成模型侧重于创建各种逼真的图像，而自监督的表示学习的侧重点是如何产生对多个任务有用的良好特征。...带有轻微失真的图像可以认为与原始图像相同，因此预计学习到的特征并不会失真。使用Exemplar-CNN创建带有未标记图像补丁的替代训练数据集。 上图：一只可爱的鹿的原始补丁在左上角。...与基于图像的着色不同，此处的任务是通过利用视频帧之间颜色的自然时间一致性，将颜色从正常的参考帧复制到另一个灰度目标帧（因此，这两个帧不应相距太远）。
近日，来自加拿大约克大学、Ryerson 大学的研究者们提出了使用「双流卷积神经网络」的动画生成方法，其参考了人类感知动态纹理画面的双路径模式。...（左）给出一个输入动态纹理作为目标，本文提出的双流模型能够合成一个新的动态纹理，保留目标的外观和动态特征。（右）双流模型使合成结合一个目标的纹理外观和另一个目标的动态，从而产生二者的合成品。...此外，外观和动态的因子分解还产生了一种新型的风格迁移形式，一个纹理的动态可以与另一个纹理的外观结合起来。我们甚至可以使用单个图像作为外观目标来完成该操作，使静态图像变成动画。...实验结果 （动态）纹理合成的目标是让计算机生成人类观察者无法区分是否为真实图像的样本。该研究同时也展示了各种合成结果，以及大量用户调研，以定量评估新模型生成图像的逼真程度。...给定一个输入动态纹理，来自目标识别卷积神经网络的滤波器响应数据压缩输入纹理每一帧的外观，而来自光流卷积神经网络的数据会对输入纹理的动态进行建模。
综合生成数据需要对各种场景和自然人类行为进行逼真的建模和渲染，这是很困难的任务。 此外，针对这样的数据训练的模型可能难以推广到真实场景中。...我们利用现有的数据来进行监督学习：即YouTube视频，视频中的人们通过自己定格在各种自然姿势，模仿人体模特效果，而手持摄像机则在现场记录。...我们收集了大约2000个这样的视频，涵盖了各种逼真的场景，场景中的人按照不同的分组配置自然分布。 人们在摄像头在场景中移动时模仿人体模特，我们将其作为训练数据。...一种可能的方法是为视频的每一帧都进行深度图推断（也就是对模型的输入相当于单帧图像）。虽然这种模型改进了用于深度预测的最先进的单帧方法，但是我们可以通过来自多帧的信息组合来进一步改善结果。...深度预测网络：模型的输入包括RGB图像（第t帧），人类区域的遮盖和非人类区域的初始深度，根据输入帧与另一个之间的运动视差（光流）计算视频中的帧。模型输出第t帧的完整深度图。
很多压缩标准今天还在使用，人们也一直在继续开发和完善新的标准。 1929：首次出现帧间压缩 帧间压缩是指仅保留一张关键图像，以及后面帧与此图像之间的差异，这张关键图像被称为关键帧（Keyframe）。...DPCM技术是指你可以从图像中采样，并据此推测未来的样本值。因为可以通过推测准确地重建图像，所以不需要存储太多图像数据。...1967：行程长度编码 行程长度编码（Run-length encoding，RLE）是指将连续出现的同一个数据值存储为单一值和出现次数，如输入数据流“AAABBCCCC”，输出的是连续数据值的计数序列...这种压缩技术的目的是创建足够灵活的高清数字视频，以用于不同的系统、网络和设备。这是目前最流行的压缩标准。H.264不仅用于各种解码器、浏览器和移动设备，还用于卫星、互联网、电信网络和电缆。...2018：使用AV1的高质量网络视频 谷歌、亚马逊、思科、英特尔、微软、Mozilla 和 Netflix 决定一起创建一个新的视频格式标准——AV1。它是 VP9 之后的下一代视频标准，开源且免费。
，list，constants 2 index 索引值必须是唯一的和散列的，与数据的长度相同 默认np.arange(n)如果没有索引被传递 3 dtype dtype用于数据类型 如果没有，将推断数据类型...2 index 对于行标签，要用于结果帧的索引是可选缺省值np.arrange(n)，如果没有传递索引值。 3 columns 对于列标签，可选的默认语法是 - np.arange(n)。...这只有在没有索引传递的情况下才是这样。 4 dtype 每列的数据类型。 5 copy 如果默认值为False，则此命令(或任何它)用于复制数据。...创建DataFrame Pandas数据帧(DataFrame)可以使用各种输入创建 列表 字典 系列（Series） Numpy ndarrays 另一个数据帧(DataFrame) 列表 import..., minor_axis, dtype, copy) 构造函数的参数如下: 参数 描述 data 数据采取各种形式，如：ndarray，series，map，lists，dict，constant和另一个数据帧
新智元报道 来源：kguttag 编辑：张佳、鹏飞 自监督学习为监督学习方式提供了巨大的机会，可以更好地利用未标记的数据。...这就是所谓的自监督学习。 ? 为什么要进行自监督学习？ 自监督学习使我们能够免费利用数据附带的各种标签。用干净的标签生产数据集很昂贵，但未标记的数据却无时无刻不在产生。...广义上讲，所有生成模型都可以被认为是自监督的，只不过目标不同：生成模型侧重于创建各种逼真的图像，而自监督的表示学习的侧重点是如何产生对多个任务有用的良好特征。...带有轻微失真的图像可以认为与原始图像相同，因此预计学习到的特征并不会失真。使用Exemplar-CNN创建带有未标记图像补丁的替代训练数据集。 ? 上图：一只可爱的鹿的原始补丁在左上角。...与基于图像的着色不同，此处的任务是通过利用视频帧之间颜色的自然时间一致性，将颜色从正常的参考帧复制到另一个灰度目标帧（因此，这两个帧不应相距太远）。
为了进行评估，我们收集了AMV Bench，这是一个具有挑战性的新SLAM数据集，使用我们的异步多摄像头机器人平台记录了482公里的行驶数据。...该方案的关键是异步多帧的概念，其将来自多个异步相机的输入图像分组，连续时间运动模型的集成，其将异步多帧中的时空信息关联起来用于联合连续时间轨迹估计。...在系统启动时，我们使用关联的相机图像和捕获时间创建第一个MF，将其选择为第一个KMF，将代表时间t´0设置为相机对触发时间，将控制位姿设置为世界帧的原点，并使用相机对三角化的点初始化地图。...在插入第二个KMF之后，在建图期间创建来自其他相机图像的地图点。 D、 跟踪 在跟踪期间，我们通过将传入的多帧MFi与最近的KMF进行匹配来估计其连续姿态。...E、 局部建图 当选择新的KMF时，我们运行局部捆集调整以优化3D地图结构，并最小化最近帧中跟踪误差累积的漂移。然后创建并剔除地图点，以反映到最新的地图中。
行切片 附加行 append 删除行 drop 数据帧(DataFrame)是二维数据结构，即数据以行和列的表格方式排列 数据帧(DataFrame)的功能特点： 潜在的列是不同的类型 大小可变 标记轴...可以对行和列执行算术运算 pandas.DataFrame 构造函数： pandas.DataFrame(data, index, columns, dtype, copy) 编号 参数 描述 1 data 数据采取各种形式...2 index 对于行标签，要用于结果帧的索引是可选缺省值np.arrange(n)，如果没有传递索引值。 3 columns 对于列标签，可选的默认语法是 - np.arange(n)。...这只有在没有索引传递的情况下才是这样。 4 dtype 每列的数据类型。 5 copy 如果默认值为False，则此命令(或任何它)用于复制数据。...创建DataFrame Pandas数据帧(DataFrame)可以使用各种输入创建 列表 字典 系列（Series） Numpy ndarrays 另一个数据帧(DataFrame) 列表 import
对背景的修改可以传递不同的情绪、可以让前景的主人公显得去了另一个地方，又或者增强这条视频消息的影响力。...作为视频模型，它应当利用视频的时间冗余性（相邻的帧内容相似），自己展现出时间持续性（相邻的输出结果相似） 作为基本规律，高质量的结果也需要高质量的标注训练数据 数据集 为了给机器学习流水线提供高质量的训练数据...一张仔细标注为 9 个类别的训练样本示例；前景元素的标注区域直接覆盖在图像上 网络输入 这个视频分割任务的具体定义是对视频输入的每一帧（RGB 三个通道）计算出一张二值掩蔽图。...所以谷歌研究人员们想到的替代方案是把前一帧计算出的掩蔽图作为第四个通道，和新一帧本来的 RGB 三个通道一起作为网络输入，从而实现时间持续性。...为了训练模型能够鲁棒地处理这些使用状况，谷歌的研究人员们对每张图像的真实背景分割结果做了各种不同的处理后再作为来自前一帧的掩蔽图： 空的前一帧掩蔽：这种情况用来训练网络正确分割视频的第一帧，以及正确分割视野中新出现的物体
我实现的只是一个 JavaScript 应用程序，它利用 WebCodecs 和 WebTransport 捕获来自摄像头和麦克风的数据并将其发送。...它的目的不是标准化任何新的打包程序，而是使得创建自己的简单打包器比导入零碎的 MP4 或 FLV 库更容易。MoQ 可能会使用 Fragmented MP4。...序列 ID (seqId) 来自头文件。序列 ID 基本上是对象的数量或者视频帧的数量和音频帧的数量。这样就为每个对象创建了一个唯一的标识符，在本例中，为每个帧创建了一个唯一的标识符。...因此，这意味着如果有一些需要更长的时间来处理的内容并且它无法跟上发送的内容，流将向上游节点发送背压信号，并且它们将停止生成新的数据块。...只知道当要使用它时，浏览器会同步，所以它会等到工作完成，但也许浏览器实际上不会等到工作完成。” “我遇到的另一个问题是将视频帧发送给其他工作人员。
前端检测平面、直线和圆柱体，并建立局部到全局的数据关联以进行实时位姿估计，并且确定创建新关键帧的时机。...否则产生局部到全局的关联。后续这些关联在 PLCR 中用于位姿估计，对于不同的地标，同时并行执行前向 ICP 流。 c.创建关键帧 新关键帧选择条件： a)当前帧中超过 20% 的点未被跟踪。...针对三种类型的地标执行不同的策略。对于圆柱体，直接移除这个地标。对于平面和直线，将圆柱体拟合到这些点。如果新产生的RMSE较小，使用圆柱体对这些点进行建模。...6.PLCR a.扫描内运动 采用线性插值来补偿扫描内运动 b.约束 相对位姿内的旋转幅度相对较小，所以采用一阶泰勒展开来近似旋转： 来自平面的约束 ： 来自线的约束 : 来自圆柱体的约束...a.KITTI b.室内数据集 c.时间性能 Conclusion 这篇文章介绍了一种新的使用平面、线和圆柱体的LiDAR SLAM，并且作者证明了通过一些预处理，局部和全局 PLCA 的最小迭代次数与从平面
靠另一个特殊的摄像头—— 也就是事件相机（也称为神经形态相机），它使用新型的传感器，拍摄的是“事件”，也就是记录像素亮度变化。...基于变形的插值模块利用U形网络将运动转换为光流表示，然后将事件转换成真实的帧。 合成插值模块也是利用U形网络将事件置于两个帧之间，并直接为每个事件生成一个新的可能帧（现在就为同一事件生成两个帧了）。...这时，第三个模块的作用就派上用场了，它使用第二个插值合成模块中的新信息来细化第一个模块。...这就是使用AI创建逼真的慢动作视频的方法。怎么样？ 附一个摄像机的参数图： 取得了智能手机和其他模型无法达到的效果 你说这个AI模型的效果好，那得对比一下才知道。...另外，虽然不建议，用该模型输入的视频即使只有5帧，也可以生成慢动作。 和其他模型的对比实验数据，大家感兴趣的可以查看论文。
移动站A如果要和另一个基本服务集中的移动站B通信，就必须经过两个接入点AP1和AP2，即A→AP1→AP2→B，注意AP1到AP2的通信是使用有线传输的。...移动站A从某个基本服务集漫游到另一个基本服务集时(A’)，仍然可保持与另一个移动站B的通信。但A在不同的基本服务集使用的AP改变了。...移动IP技术使漫游的主机可以用多种方法连接到因特网，其核心网络功能仍然是基于固定网络中一直使用的各种路由选择协议。...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。
本文公众号来源：编程新说 作者：编程新说李新杰 本文已收录至我的GitHub 数据类型 jvm包括两种数据类型，基本类型和引用类型。...运行时公有数据区 堆 jvm有一个堆，在所有jvm线程间共享，堆是一个运行时数据区域，所有为类实例和数组分配的内存都来自于它。...帧 每次当一个方法被调用时一个新的帧会被创建。当方法调用完成时，与之对应的帧会被销毁，无论是正常完成还是抛异常结束。 所以帧是方法调用的具体体现形式，或称方法调用是以帧的形式进行的。...帧分配在创建帧的线程的jvm栈上，每一个帧都有自己的本地变量数组，自己的操作数据栈，和一个对当前方法所在类的运行时常量池的引用。...一个帧将不在继续是当前帧，如果它的方法调用了另一个方法，或者它的方法结束了。 当一个方法被调用，一个新的帧被创建，当执行控制由原来的方法传递到新的方法时，这个新的帧变为当前帧。
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