本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...如需数据实现本文代码，请到公众号中回复：“基于多列删重”，可免费获取。 得到结果： ?...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希的错误。 三、把代码推广到多列 解决多列组合删除数据框中重复值的问题，只要把代码中取两列的代码变成多列即可。...numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv
我们提出的基于 VISTA 的多视角融合可用于各种先进的目标分配策略，轻松提升原始算法并在基准数据集上实现最先进的性能。...这种解耦的动机是分类和回归的监督信号对训练造成的不同影响。 给定场景中的 query 目标，为了分类，注意力模块需要从全局上下文中的对象中聚合语义线索，以丰富融合特征中传达的语义信息。...为了对结果进行基准测试，我们遵循 CenterPoint 来调整训练分辨率并利用双翻转测试增强。由于我们的结果基于单一模型，因此我们的比较中不包括使用集成模型和额外数据的方法，测试性能见表一。...这些方法代表基于 anchor 或 anchor-free 的不同主流目标分配。我们在 nuScenes 数据集的验证集上评估结果，所有方法都是基于他们的官方代码库。...此外，当将右列与左列进行比较时，混淆的预测并不准确。相反，具有解耦设计的 VISTA 成功区分了对象的类别，并预测了紧密的框，如图 4(a)和 (c) 所示，证明了所提出的解耦设计的功效。
我们在 nuScenes 和 Waymo 两个基准数据集上测试了提出的基于 VISTA 的多视角融合算法。在验证集上的消融实验证实了我们的猜想。...我们提出的基于 VISTA 的多视角融合可用于各种先进的目标分配策略，轻松提升原始算法并在基准数据集上实现最先进的性能。...为了对结果进行基准测试，我们遵循 CenterPoint 来调整训练分辨率并利用双翻转测试增强。由于我们的结果基于单一模型，因此我们的比较中不包括使用集成模型和额外数据的方法，测试性能见表一。...这些方法代表基于 anchor 或 anchor-free 的不同主流目标分配。我们在 nuScenes 数据集的验证集上评估结果，所有方法都是基于他们的官方代码库。...此外，当将右列与左列进行比较时，混淆的预测并不准确。相反，具有解耦设计的 VISTA 成功区分了对象的类别，并预测了紧密的框，如图 4(a)和 (c) 所示，证明了所提出的解耦设计的功效。
、多列数据进行批量运算或分组聚合运算，熟悉这些方法后可极大地提升数据分析的效率，也会使得你的代码更加地优雅简洁。...但相较于map()针对单列Series进行处理，一条apply()语句可以对单列或多列进行运算，覆盖非常多的使用场景。...输入多列数据 apply()最特别的地方在于其可以同时处理多列数据，我们先来了解一下如何处理多列数据输入单列数据输出的情况。...三、聚合类方法 有些时候我们需要像SQL里的聚合操作那样将原始数据按照某个或某些离散型的列进行分组再求和、平均数等聚合之后的值，在pandas中分组运算是一件非常优雅的事。...data['count'].agg(['min','max','median']) 聚合数据框 对数据框进行聚合时因为有多列，所以要使用字典的方式传入聚合方案： data.agg({'year'
，并使用一对多的关系对观测值进行分组，然后计算统计数据。...此过程包括通过客户信息对贷款表进行分组，计算聚合，然后将结果数据合并到客户数据中。以下是我们如何使用Pandas库在Python中执行此操作。...我们已经知道它们是什么了，但我们刚刚用不同的名字来称呼它们！这些只是我们用来形成新功能的基本操作： 聚合：基于父表与子表（一对多）关系完成的操作，按父表分组，并计算子表的统计数据。...一个例子是通过client_id对贷款loan表进行分组，并找到每个客户的最大贷款额。 转换：在单个表上对一列或多列执行的操作。一个例子是在一个表中取两个列之间的差异或取一列的绝对值。...聚合就是将深度特征合成依次将特征基元堆叠 ，利用了跨表之间的一对多关系，而转换是应用于单个表中的一个或多个列的函数，从多个表构建新特征。
，用于对单列、多列数据进行批量运算或分组聚合运算，熟悉这些方法后可极大地提升数据分析的效率，也会使得你的代码更加地优雅简洁，本文就将针对pandas中的map()、apply()、applymap()、...()语句可以对单列或多列进行运算，覆盖非常多的使用场景，下面我们来分别介绍： ● 单列数据 这里我们参照2.1向apply()中传入lambda函数： data.gender.apply(lambda...三、聚合类方法 有些时候我们需要像SQL里的聚合操作那样将原始数据按照某个或某些离散型的列进行分组再求和、平均数等聚合之后的值，在pandas中分组运算是一件非常优雅的事。...，键为变量名，值为对应的聚合函数字符串，譬如{'v1':['sum','mean'], 'v2':['median','max','min]}就代表对数据框中的v1列进行求和、均值操作，对v2列进行中位数...● 聚合数据框 对数据框进行聚合时因为有多列，所以要使用字典的方式传入聚合方案： data.agg({'year': ['max','min'], 'count': ['mean','std']})
另一方面，「聚合」是跨表实现的，并使用一对多的关联来对观测值分组，然后计算统计量。...这个过程包括根据不同客户对贷款表进行分组并计算聚合后的统计量，然后将结果整合到客户数据中。以下是我们在 Python 中使用 Pandas 库执行此操作。...在将该数据框添加到实体集中后，我们检查整个实体集： ? 列的数据类型已根据我们指定的修正方案被正确推断出来。接下来，我们需要指定实体集中表是如何关联的。...一个例子就是根据 client_id 对 loan 表分组并找到每个客户的最大贷款额。 转换：对一张表中一或多列完成的操作。一个例子就是取一张表中两列之间的差值或者取一列的绝对值。...深度特征合成可以依次叠加特征基元：「聚合」，它们在多张表间的一对多关联中起作用，以及「转换」，是应用于单张表中一或多列以从多张表中构造新的特征的函数。
一、简介 pandas提供了很多方便简洁的方法，用于对单列、多列数据进行批量运算或分组聚合运算，熟悉这些方法后可极大地提升数据分析的效率，也会使得你的代码更加地优雅简洁。...但相较于map()针对单列Series进行处理，一条apply()语句可以对单列或多列进行运算，覆盖非常多的使用场景。...可以看到这里实现了跟map()一样的功能。 输入多列数据 apply()最特别的地方在于其可以同时处理多列数据，我们先来了解一下如何处理多列数据输入单列数据输出的情况。...三、聚合类方法 有些时候我们需要像SQL里的聚合操作那样将原始数据按照某个或某些离散型的列进行分组再求和、平均数等聚合之后的值，在pandas中分组运算是一件非常优雅的事。...聚合数据框 对数据框进行聚合时因为有多列，所以要使用字典的方式传入聚合方案： data.agg({'year': ['max','min'], 'count': ['mean','std']}) ?
典型的处理方法通过减少 Transformer 的输入大小来提高可扩展性，包括：对点云使用最远点采样结合kNN特征聚合，对低分辨率体积表示进行 Voxel 特征聚合，采用图像块特征嵌入，利用基于CNN的方法进行特征下采样...基于 Transformer 的解码器接收目标 Query 作为输入，并使用激光雷达信息输出初始边界框预测。接下来，空间调制交叉注意力机制将相机图像特征与激光雷达目标 Query 进行融合。...其他方法使用 Transformer 来融合或精化由非 Transformer 方法生成的信息。DETR3D [73] 使用多视图RGB图像来检测3D空间中的物体。...有些方法关注视频或多帧，有些方法关注多视角帧，有些方法以单深度或RGB图像作为输入，还有些方法是用于6D姿态估计。 而不是依赖于单一视角，一些方法使用多视角进行三维姿态估计。...Mahmud和Frahm[160]开发了一种单视角和多视角目标重建方法，称为VPFusion，该方法基于 Transformer 进行特征融合。
传统的行人检测方法，如HOG（定向梯度直方图）、DPM（可变形部件模型）、ACF（聚合通道特征），都采用人工设计或特征聚合来获取行人特征。...基于卷积神经网络的目标检测方法主要分为两类，一类是两阶段方法，一类是单阶段方法。 第一种方法的主要思想是在生成候选目标区域的基础上，利用级联方法进一步判断边界框的类别和位置。...通过对特征金字塔进行下采样来增强从底部到顶部的信息传递路径，最后融合不同层的特征图以实现相关预测。 实验证明，新提出的方法具有良好的效果。 三、新框架 新的模型架构如上图所示。...，其步长为2，内核大小为3；对网络neck处进行2次上采样，浅层采用PAN+SPP模型结构实现浅层特征与高层语义特征的融合以及多尺度感受野的融合，充分利用了浅层网络，改善小目标特征丢失的问题；检测头采用回归...（下）：多尺度特征学习才是目标检测精髓（论文免费下载） 多尺度深度特征（上）：多尺度特征学习才是目标检测精髓（干货满满，建议收藏） 半监督辅助目标检测：自训练+数据增强提升精度（附源码下载） 目标检测干货
分析师可以基于自动归因的判断进行深入分析，避免每次指标变化都要进行全部维度探查的工作。...变量的常用基础使用场景有： ✦下拉框动态取值 在很多数据分析场景下，图表的维度取值是动态变化的，若采取配置固定下拉框的方式，维护成本极高而且缺乏及时性，利用变量功能则可以自动根据数据更新下拉框筛选条件。...✦自由的多图表筛选 在同一个看板中，我们可以设置时间、城市等全局筛选器，并自由关联到不同数据源的多个图表上。...一般需要切换聚合函数的场景较少，且目前DataTalk引用变量时，只能或选择全部加上引号，或选择全部不加引号，这使得调整聚合函数的技巧使用场景较少，这里仅作为科普，不建议使用。...2、创建SQL变量，以存储影响度最大的维度 3、基于影响度最大的维度，计算Top 2 异动贡献的子分类，以及相关的指标值，环比值等，用于后续文本框渲染。
(1) 作者将编码器配备了双流Transformer架构，可以同时集成同模态表示学习和对模态表示学习。与基于FFN的表示融合原设计相比，这种新设计具有更高的可扩展性和降低了计算开销。...图1：现有基于多模态融合的3D检测： (a)将单一个性的表示融合到单个混合表示中，该表示用于进一步解码检测结果。...基于 Proposal 的融合方法 [37, 38] 独立地提取两个模态的特征，并在检测Head通过 Proposal 或 Query 聚合多模态特征。...然而，由异质模态的表示和优化动态的特性，这种单方面的融合可能损害检测性能，与在检测流程的早期或晚期阶段进行此集成无关。...解码器则将来自不同模态专用表示的信息进行聚合，并迭代地将检测结果在统一的不针对模态的方式中进行细化，即多模态预测互动。
，并通过自适应聚合模块自适应地融合这些特征，解决了现有基于CV的方法不同模态融合效率低下和布局组件之间缺乏关系建模的局限性。...在此基础上，近几年的方法都开始将视觉和结构信息与文本信息融合到一起，按照对多模态信息进行融合时所采用的的原理可以将这些方法分为下面三种： 基于Grid的方法 基于Token的方法 基于GCN的方法 基于...的方法 利用Bert这类方法进行多模态信息的融合 LayoutLM, LayoutLMv2, StrucText, 基于GCN的方法 利用图网络结构进行多模态信息的融合 GCN, PICK, SDMG-R...，SERA 基于End to End的方法 将OCR和关键信息提取统一到一个网络 Trie 3.2 基于Grid的方法 基于Grid的方法在图像层面进行多模态信息的融合。...LayoutLM虽然将文本，位置和图像信息做了融合，但是图像信息是在下游任务的训练中进行融合，这样对三种信息的多模态融合并不充分。
此外，大部分之前研究仅关注某个或某些特定的资源要求，而大量现实应用（从移动设备到数据中心）通常具备不同的资源限制。...基于单阶段检测器范式，研究者查看了主干网络、特征融合和边界框/类别预测网络的设计选择，发现了两大主要挑战： 挑战 1：高效的多尺度特征融合。...BiFPN 作者首先将多尺度特征融合问题公式化，然后为 BiFPN 引入两个主要想法：高效的双向跨尺度连接和加权特征融合。 跨尺度连接 多尺度特征融合旨在聚合不同分辨率的特征。...依此类推，特征 level 7 的分辨率为 5x5。 传统 FPN 以自上而下的方式聚合多尺度特征： ?...实验 研究者在 COCO 2017 检测数据集上对 EfficientDet 进行评估。EfficientDet 模型是使用批大小 128 在 32 块 TPUv3 芯片上训练而成的。
然而，考虑到之前的工作主要评估了160多篇关注于基于cnn的网络的论文，因此没有对以transformer为中心的方法进行深入的探索。...本文的结构如下：在第3节中，论文提出了一个基于transformer的SOD技术的分类，并对每个类别进行了全面的深入研究。第4节展示了用于SOD的不同数据集，并跨一系列应用程序对它们进行了评估。...论文表明，现有的基于新型transformer的检测器可以通过以下一个或几个角度进行分析：目标表示、对高分辨率或多尺度特征图的快速注意力、完全基于transformer的检测、架构和块修改、辅助技术、改进的特征表示和时空信息...SAE将多尺度特征（四个尺度）聚合成一个单一特征图，而TAE则对单一特征图进行对齐，用于目标类型、位置分类和回归。...在FAQ工作中，提出了一种在解码器模块中使用查询特征聚合的新型视频目标检测器。这与专注于编码器中的特性聚合的方法或对不同帧执行后处理的方法不同。研究表明，该技术的检测性能优于SOTA方法。
虽然目前已经取得了很大的进展，但仍有两个问题需要注意，一是如何从尺度变化的数据中提取更多的有效信息，二是如何提高这种情况下预测的空间一致性。...为了利用多层次特征，一些方法将多层次的特征以完全连接的方式或启发式的方式进行整合(图2(b，f，g))。...此外，空间金字塔池化模块(ASPP)和金字塔池化模块(PPM)被用于提取多尺度的上下文感知特征，并对单层特征表示进行了改进。...聚合交互模块可以通过相互学习的方式有效地利用相邻层的特征，而自我交互模块则使网络可以自适应地从数据中提取多尺度信息，并更好地应对尺度变化。...在每一个分支中，SIM都会进行一个初始的变换，以适应下面的交互操作：对低分辨率特征进行上采样，对高分辨率特征进行子采样，使其与其他分支的特征具有相同的分辨率。
在过去几年里，研究人员对基于卷积神经网络（CNN）的检测网络展开了广泛研究，目标检测框架逐渐从两阶段（如 Faster RCNN和Mask RCNN）发展为单阶段（如YOLO），从基于锚框（如YOLOv3...具体而言，GD机制包含两个分支：一个浅层聚合与分配分支和一个深层聚合与分配分支，它们分别通过基于卷积的模块和基于注意力的模块来提取和融合特征信息。...为了进一步提高模型的精度，我们还引入了一种预训练方法，即使用MAE方法在 ImageNet 1K数据集上对主干网络进行预训练，这显著提高了模型的收敛速度和精度。...我们对 Finj 使用两个不同的卷积层进行计算，得到 Fglobal_embed 和 Fact。同时，使用卷积层对 Flocal 进行计算得到 Flocal_embed。...由于 Flocal 和 Fglobal 的尺寸不同，我们采用平均池化或双线性插值，根据 Finj 的尺寸对 Fglobal_embed 和 Fact 进行缩放，以确保正确对齐。
其中矩形版面指的是由水平和垂直方向的单列或多列大型矩形版面；每一栏只有一个段落。...此外，还可以根据Softmax获取组合之后像素块的分类标签信息。 像素级语义分割法：通过对每个像素点进行分类，并最终将所有经过聚合处理后得到所述目标物体区域（即“框”）。...（1）SER: 语义实体识别 (Semantic Entity Recognition)，对每一个检测到的文本进行分类，如将其分为姓名，身份证。如下图中的黑色框和红色框。...近几年大多学者开始融合多个模态的输入信息，进行特征融合，并对多模态信息进行处理，从而提升KIE的精度。...（2）基于Token的方法：此类方法参考NLP中的BERT等方法，将位置、视觉等特征信息共同编码到多模态模型中，并且在大规模数据集上进行预训练，从而在下游任务中，仅需要少量的标注数据便可以获得很好的效果
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
