同一column_python中同一数据帧中的两个连续行之间的相关性

是指这两个行之间的数据变化是否存在一定的关联性或者趋势。相关性可以通过计算相关系数来衡量，常用的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。

皮尔逊相关系数衡量的是两个变量之间的线性相关程度，取值范围为-1到1。当相关系数为1时，表示两个变量完全正相关；当相关系数为-1时，表示两个变量完全负相关；当相关系数为0时，表示两个变量之间没有线性相关关系。

斯皮尔曼相关系数衡量的是两个变量之间的单调相关程度，即变量之间的关系是否呈现出递增或递减的趋势，而不一定是线性关系。斯皮尔曼相关系数的取值范围也是-1到1，含义与皮尔逊相关系数类似。

在数据分析和机器学习领域，相关性分析可以帮助我们理解数据之间的关系，从而进行特征选择、数据预处理、模型建立等工作。例如，在时间序列分析中，我们可以通过计算两个连续时间点的相关系数来判断时间序列数据是否存在趋势或周期性。

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有12个不同的df数据怎么把12个df数据全部放到同一个表同一个sheet中每个df数据之间隔2行空格。而且这12个df的表格不一样完全不一样的12个数据为了方便看才放在一起的。...部分的df数据可能涉及二三十行然后我把数字调高还是会出现数据叠在一起的情况？二、实现过程这里【隔壁山楂】给了一个指导：前面写好的没有删，你用的是追加写入之前已经写好的表格，你说下你的想法。...后来还给了一个指导：那你要先获取已存在表的可见行数，这个作为当前需要写入表格的起始行。后面这个问题就简单一些了，可以直接复制到.py文件。...当然了，还有一个更好的方法，如下图所示：顺利地解决了粉丝的问题。希望大家后面再遇到类似的问题，可以从这篇文章中得到启发。三、总结大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas实战的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

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Postgresql源码（124）两个事务更新同一行数据时的行为和原理分析

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同一个报告中可以写两个同名的度量值吗？试试呗

众所周知，Power BI不允许同名的度量值写两次。但是，我们还是本着不服输的态度写一下看看，如图： ? MA度量值在同一个表中，出现了两次，嘿嘿。怎么回事呢？...这时有同学会说，这样还是将一堆度量值和一堆列放在一张表中，我不想在数据表中存放度量值，那有没有办法，将所有的度量值放在单独一个表中？当然也是可以的。我们可以新建一个表，输入一个数据，加载： ?...然后将输入的这一列删除，隐藏窗格，再显示，就变成了如下的显示： ? 这种组合方式，适用在很多应用场景，把同一页报告中用到的所有的度量值放在一个单独的文件夹中操作起来会很方便。...但是有时候我们又会遇到另一个问题：假设我写了一个度量值，这个度量值在多页报告中都要使用，难道同一个度量值要写重复两次吗？而且两个度量值的名还不能是一样的。这就比较麻烦了。但是，请看下图： ?...我们发现，MA这个度量值同时出现在两个文件夹中。？？？难道现在同一个文件中可以出现两个相同名称的度量值吗？自然是不能的。这里有什么诀窍呢？请看： ?

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为什么不能在同一个Pod中创建两个使用相同端口的容器

实验前序：通过一个简单的实验，告诉大家，如何去避免错误，如何排查错误，解决思路。...创建Pod [root@k8s-master ~]# kubectl apply -f pod-1.yaml pod/test-pod created 查看到最开始我们创建Pod（test-pod）里的两个容器是成功了...4d17h test-pod 2/2 Running 0 4s 我们再次查看Pod信息，发现被重启了一次，且状态为Error了，这是因为两个容器的端口被占用了...因为一个Pod的容器共享一个网络栈 [root@k8s-master ~]# kubectl get pods NAME READY STATUS...的描述信息，发现nginx-1这个容器是错误的 [root@k8s-master ~]# kubectl describe pods test-pod Name: test-pod Namespace

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Hibernate中SessionFactory是线程安全的吗？Session是线程安全的吗（两个线程能够共享同一个Session吗）？

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SWF运行时判断两个DisplayObject是否同个类型，属于flash professional库中的同一个元件

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光流法简单介绍「建议收藏」

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网易互娱AI Lab视频动捕技术iCap被CVPR 2022接收！

通过两个transformer模型分别在时间和空间维度上提取相关性信息，使得手臂和手部的相关性能够更好地被利用，与此同时也能输出帧间连续的结果；另外，论文还定制了合适的目标函数以获得准确而稳定的输出序列...Temporal Transformer的主要目标是提取手臂和手部动作的时序先验信息，以求输出帧间连续的动作数据。...不论是全局相关性还是局部相关性，他们在不同帧之间都应该保持一致，故论文受到ViT中的classification token的启发，设置了一个可学习的regression token，用来表征空间相关性特征...考虑到帧间连续性，论文还引入了帧间平滑loss。...下图展示了论文方案和state-of-the-art算法的直观对比，第一行是一些包含识别难度较高的手部动作的视频帧，第二行是FrankMocap的结果，第三行是ExPose的结果，最后一行是论文方案的结果

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光流法原理概述「建议收藏」

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《CLIP2Video》-腾讯PCG提出CLIP2Video，基于CLIP解决视频文本检索问题，性能SOTA！代码已开源！

与之不同的是，作者利用预训练的图像语言模型，将其简化为二阶段的框架，包括图像文本的共同学习和分别增强视频帧和文本之间的时间关系，使其能够在相对较小的数据集上进行训练。...2D或3D卷积网络仍然是目前特征学习的核心算子。另一个是视频和语言之间的多模态交互。基于大规模视频文本数据集，采用单流或双流方法在同一嵌入空间内联合训练视频特征和文本特征。...然而，这两个问题非常复杂，难以在同一网络中实现这两个目标。为了解决这个问题，之前的工作整理了大量的预训练视频文本数据集，例如Howto100M。...由于两个连续的帧包含反映实际动作的内容位移，作者显式地提出了时间差分块来扩展输入，并引导时间Transformer对更多的运动相关表示进行编码。...为了兼顾这两个方面，作者提出CLIP2Video网络将图像语言预训练模型转换为视频文本检索，该算法基于图像语言预训练模型和两个时间块，捕获了精细时间帧的运动，并在视频和语言之间重新对齐token。

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基于光流的3D速度检测

利用图像序列中时域中像素的变化以及相邻帧之间的相关性，找到前一帧与当前帧之间的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息。...一般而言，光流是由前景物体本身的移动，相机的移动或场景中两者的联合移动引起的。假设我们有两个图像I和J，它们之间有一个小的转换，可以表示如下。...这两个图像。我们从优化的角度考虑这个问题，如下通过连续地调整该二维平移d，J和I之间的差异被最小化。为了解决这个问题，我们首先求解目标函数相对于自变量的导数，可以得到以下公式。...两个帧之间相应点的光流关系可用于估计3D速度。其中，点p是使用校准相机的投影方程式从3D点P在图像平面上的投影。...我们可以获得以下共面条件这表示像点，流量和线速度都在同一平面上。我们可以从两点获得V：从n个点得到一个齐次系统 V是A的零空间，可以从SVD获得。

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python光流法算法学习「建议收藏」

，是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。...光流的研究是利用图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“运动”。研究光流场的目的就是为了从图片序列中近似得到不能直接得到的运动场。...光流法的前提假设：（1）相邻帧之间的颜色恒定，对于灰度图来说，亮度恒定；（2）相邻视频帧的取帧时间连续，或者，相邻帧之间物体的运动比较“微小”；（3）保持空间一致性；即，同一子图像的像素点具有相同的运动...（1）亮度恒定，就是同一点随着时间的变化，其亮度不会发生改变。...相同 err ：与返回的err相同 winSize ：在计算局部连续运动的窗口尺寸（在图像金字塔中） maxLevel：图像金字塔层数，0表示不使用金字塔 criteria ：寻找光流迭代终止的条件

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卡方检验spss步骤_数据分析–学统计&SPSS操作

注意：t1、t2，比较的变量必须是连续变量原假设：来自总体的同一组人群的两组数据在分布上没有差异，即两组数据在该变量的取值上没有显著差异研究假设：来自总体的同一组人群的两组数据在分布上有差异，即两组数据在该变量的取值上有显著差异...研究假设：两组总体中的方差是不等的当p<0.05，则研究假设成立，即两组总体中的方差是不等的，需要看第二行的t值检验结果。...：两组配对数据间有显著差异变量：两个连续变量（其实是针对同一组人群不同时间/部位/处理条件测量的两组数据） SPSS操作：分析-比较平均值-成对样本t检验三、方差检验变量：自变量既可以是分类也可以连续变量...，针对两个都是定序变量相关分析的假设检验原假设：两个变量来自总体中不存在显著相关性 研究假设：两个变量来自总体中存在显著相关性 显著性检验目的：是用来判断两个变量在总体中是否存在相关性 相关系数的目的...：是计算两个变量在样本数据中的相关性强弱 3、回归分析皮尔逊相关系数与简单回归分析之间的区别是，相关分析不区分自变量和因变量，而回归分析一定区分解释变量和因变量。

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黑科技DeepFake检测方法：利用心跳做信号，还能「揪出」造假模型

为了连续地捕捉生物信号的特征，研究人员定义了一种新的时空块——PPG 单元。该时空块结合了多种原始的 PPG 信号及其功率谱，并从一个固定的窗口提取。...为了有效地提取，研究者使用眼睛和嘴之间的面部区域，以最大限度地增加皮肤暴露。由于来自人脸不同区域的 PPG 信号之间存在相关性，因此定位 ROI 并测量其相关性成为检测的关键步骤。...在第四步中，研究者将每个图像分成 32 个相等大小的正方形，并在 ω 帧大小的固定窗口中计算每个正方形的原始 Chrom-PPG 信号，并且这不会干扰人脸检测（图 1e）。...计算窗口中每个原始 PPG 值的功率谱密度，并将其缩放到 ω 大小。图 2 的最下面一行显示了从同一个窗口生成的 deepfake PPG 单元示例，第一行是每个窗口的示例帧。...研究人员在不同的设置上进行训练和测试：1）训练集中没有真实的视频；2）PPG 单元中没有功率谱；3）没有生物信号；4）使用全帧而不是面部 ROI，其中 ω = 64，FF 数据集分割设为常数。

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kaggle-(Santander Value Prediction Challenge)

第四点中他增加的特征有两种，一种是统计特征，比如一行中的均值，方差，最大值等等，这种做法之前我还没有遇到过，个人认为这种添加可能只是应用于少数情况吧。...用来记录两个变量之间的线性相关程度的。绝对值越大，表示相关系数越强。 ? 估算样本的协方差和标准差，可得到样本相关系数： ?...另外皮尔森系数还要求数据间差距不能太大，也就是离群点不能多，否则会干扰计算结果。所以pearson相关系数有四个使用条件： 1. 两个变量都是要测量到的连续变量。 2....Spearman correlation coefficient Pearson相关系数并不是在什么情况下都可以使用，而Spearman相关系数是一个非参数度量两个变量相关性的指标，用单调函数来评估两个变量之间的相关性...和谐的观察值对减去不和谐的观察值对的数量,除以总的观察值对数。 Kendall主要是检测两个变量之间的等级关系。

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浅入浅出谈“视频压缩”

其实只有第一帧包含信息量，后面的帧存在很大程度的冗余。当然，上述的例子只是个特殊情况，实际情况中帧与帧之间是存在着变化的。但即使这样，大多数情况下还是存在着大量的冗余的，比如背景区域等等。...帧内预测——去除空域冗余一幅图像内相邻像素值之间的相关性很强，相邻像素值之差的统计分布应该集中在零附近。...帧间预测——去除时域冗余对视频内容而言，除非存在场景切换，一般相邻帧之间往往存在很强的相关性。...帧间预测的思想是——同一物体在相邻帧会重复出现，且运动具有一定的连续性。...一般而言视频内容是连续的，时域的相关性更大，所以一般而言帧间预测的压缩效率更高，因此往往P/B帧会更小 (下图左边是帧内预测的残差情况，右边是帧间预测的残差情况，接近灰色表示残差较小，接近黑白色表示残差较大

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视频压缩编码技术(H.264) 之前世今生

看过笔仙系列的都熟悉这么一句话你是我的前世，我是你的今生 …… 那么关于视频压缩编码技术(H.264) 又有着怎样的前世今生呢？...一起来看众所周知，一幅图像由许多个所谓像素的点组成，如下图中的“O”表示一个像素，大量的统计表明，同一幅图像中像素之间具有较强的相关性，两个像素之间的距离越短，则其相关性越强，通俗地讲，即两个像素的值越接近...换言之，两个相邻像素的值发生突变的概率极小，“相等、相似或缓变”的概率则极大。 ? 于是，人们可利用这种像素间的相关性进行压缩编码。...由于X 与a 相似，（X－a）值很小，视频信号被压缩，这种压缩方式称为帧内预测编码。不仅如此，还可利用图右所示的帧间相关性进行压缩编码。...由于邻近帧之间的相关性一般比帧内像素间的相关性更强，压缩比也更大。由此可见，利用像素之间（帧内）的相关性和帧间的相关性，即找到相应的参考像素或参考帧作为预测值，可以实现视频压缩编码。

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码流码率比特率帧速率分辨率的区别

of picture）关键帧的周期，也就是两个IDR帧之间的距离，一个帧组的最大帧数，一般而言，每一秒视频至少需要使用 1 个关键帧。...帧编码、场编码方式：逐行视频帧内邻近行空间相关性较强，因此当活动量非常小或者静止的图像比较适宜采用帧编码方式；而场内相邻行之间的时间相关性较强，对运动量较大的运动图像则适宜采用场编码方式。...PAFF 和MBAFF：当对隔行扫描图像进行编码时，每帧包括两个场，由于两个场之间存在较大的扫描间隔，这样，对运动图像来说，帧中相邻两行之间的空间相关性相对于逐行扫描时就会减小，因此这时对两个场分别进行编码会更节省码流...PAFF 编码，对运动区域进行编码时field 方式有效，对非运区域编码时，由于相邻两行有较大的相关性，因而frame 方式会更有效。...Reference 指两个P帧之间的距离。主码流/副码流主码流位率高，图像质量高，便于本地存储；副码流位率低，图像质量低，便于网络传输。

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数据清洗 Chapter01 | 数据清洗概况

Python中布尔类型对应两个布尔值：True和False，分别对应1和0 ?...数据记录的重复情况 6、易用性和可维护性考察数据的使用与访问情况，以及数据的更新，维护状况 7、相关性和可信度考察数据与相关业务的相关情况，参考数据的实用性 8、数据冗余考察数据集特征之间的相关性...如果一个特征可由另一个特征推导出来，那么这两个特征存在冗余年龄可由生日推算获得，那么年龄和生日之间存在冗余计算两个特征之间的相关系数来测量二者的冗余程度计算两个特征之间的相关系数可以来测量二者之间的冗余程度...1、连续型数据相关性检验： Pearson相关系数用于计算连续型变量之间的相关性 公式： ?...|r|值越大，两个特征之间的相关性越高 2、离散型数据相关性检测：卡方独立性检验用于离散型数据的相关性检测 ,也成为列联表(contingency table)，卡方检验卡方独立性检验的步骤

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斯坦福&Adobe CVPR 19 Oral：全新通用深度网络架构CPNet

现有的视频深度学习架构通常依赖于三维卷积、自相关、非局部模块等运算，这些运算难以捕捉视频中帧间的长程运动/相关性。...然而，视频并不是任意图片随机的堆砌，其前后帧有强烈的相关性，表现为一帧图片中的物体通常会在其它帧中出现。相比于单张静态的图片，这样的对应关系构成了视频中动态的部分。...我们总结视频中图片之间的对应关系有如下三大特点：对应位置有相似的视觉或语义特征。这也是我们人类判定两帧中的像素是否属于同一物体的标准之一。对应位置在空间维和时间维上都可以有任意长的距离。...我们先求出所有表征对之间的负L2语义距离得到THW x THW形状的矩阵；然后将对角线上的T个HW x HW子矩阵的元素置为负无穷，这样位于同一帧的表征就可以排除在潜在对应表征之外了。...值得注意的是，相比于没有CP模块的基准二维卷积ResNet，CPNet仅仅额外加入了极少的参数，就在这两个数据集上得到了极大的性能提升，进一步证明了其学习视频中动态信息的强大能力。

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