和普遍做法一样，我们先以读取csv文件获得相关数据开始。在这里，我们将有基本应用信息的数据帧(Dataframe)和有应用简述的数据帧合并。 ?...现在我们确信诸如日文和中文的简述不会被正则表达式筛除，我们可以创建一个表达式[^a-zA-Z]来返回所有字母和空格。除此之外的其他字符被帮助函数cleaned()中的re.sub()方法去除。...我们在这里使用nltk包中的word_tokenize()方法来进行分词。 停用词是指可以被过滤掉而不影响文本大意的词。其中包括诸如'a', 'to', 'and'等词。...下面的帮助函数首先将句子分词，然后检查每个词是否为停用词并且过滤停用词，最后运行词干提取器去除词缀并将词加入列表中。 7 数据分析 让我们现在深入已经清洗好的数据。...且看类别“工具“和”参考“的词云，它们都包含了一些在其他类别中也有所表示的词。 也许可以生成一个列表，其中包含一些跨类别词，并将这个列表中的词从清洗之后的句子中过滤掉。
除了直接探测器在分辨率和灵敏度方面的巨大改进，给出了更好的信噪比，它们的高速度也实现了一种新型的数据记录，其中图像作为视频记录。这捕捉了冰中的束流引起的运动，并允许视频子帧重新对齐，以便纠正运动模糊。...对于这种噪音数据，单个相关性非常不准确，只能通过冗长的迭代处理以及概率（贝叶斯）方法来避免在假的最小值中被困住（Scheres等人，2012）。...运动校正 将视频帧或平均帧的组别，细分为多个补丁，并进行对齐，以便检测并逆转视频帧间的样本运动。然后，可以对运动校正的帧进行剂量分配并合并，以获得更清晰的图像。...因此，下一个挑战是准确地识别出每个粒子投影所代表的方向，以便可以进行精细化处理。 单粒子对齐，分类，和三维重建 在选定的粒子集合中，可以进行初始的2D对齐和分类。...随着分辨率的提高，许多结构偏离真正的对称性变得显而易见。对称性扩展用于映射子单位从精确对称性的偏差，以便它们可以被正确地平均。
在本章中，您将学习如何从数据帧中选择一个数据列，该数据列将作为序列返回。 使用此一维对象可以轻松显示不同的方法和运算符如何工作。 许多序列方法返回另一个序列作为输出。...所得的序列本身也具有sum方法，该方法可以使我们在数据帧中获得总计的缺失值。 在步骤 4 中，数据帧的any方法返回布尔值序列，指示每个列是否存在至少一个True。...这种与偶数技术的联系通常不是学校正式教的。 它不会始终将数字偏向更高端。 这里有必要四舍五入，以使两个数据帧值相等。equals方法确定两个数据帧之间的所有元素和索引是否完全相同，并返回一个布尔值。...我们可以计算每一行的所有缺失值，并对所得的序列从最高到最低进行排序。...有许多方法可以使用布尔下标过滤（或子集）Pandas 中的数据。
线段检测是线检测的一个关键步骤，它可以分为两个子阶段：边缘检测和线段检测。以下将介绍这两个子阶段。 边缘检测:边缘检测是一种数学方法，用于识别图像中亮度变化较大的点。...这里采用的ED算法[16]是一种实时运行的新型边缘检测算法，能够将每个边缘表示为像素链。...该问题类似于机器学习中的聚类问题，因为存在大量的数据需要聚类到几个类别中。在这个场景中，我们大约有2到10条线。我们的目标是将相邻的线段聚类在一起，形成一条线。...我们通过计算它们之间的距离来判断线段是否相邻，计算距离的公式如下： 我们设置了一个阈值，以便将距离较近的线段合并为一条线，其特征值由这些线段的均值表示。...采用边缘检测和线段分割方法EDLines。它具有快速、准确和误检控制的优点。过滤和聚类块使用基本机器学习，从检测到的线中选择与车道边界相关的线。车道边界在汽车移动时进行跟踪。
去年9月，Nvidia的研究人员描述了一个框架，该框架只从一个彩色和带注释的视频帧中推断出颜色，谷歌AI引入的一种算法，可以在没有人工监督的情况下为灰度视频着色。...团队构建了端到端的卷积网络，具有保留历史信息的循环结构。每个状态包括两个模块：基于密集语义对应关系将参考图像与输入帧对齐的对应模型，以及对由前一帧的着色结果和对齐后的参考引导的帧着色的着色模型。...该团队从开源的Videvo语料库中编译了一个训练数据集，其中主要包含动物和景观。又补充了一个单独的语料库中的人像视频，过滤掉了颜色太暗或褪色的视频，总共留下768个视频。...对于每个视频，他们提取了25帧图像，并使用ImageNet的照片进一步扩展了数据类别，他们使用这些照片来应用随机几何失真和亮度噪声来生成帧。最终有7万个不同类别的增强视频。...定性比较也表明我们的方法产生了最逼真、最鲜明的着色结果，与其他方法相比，该方法在每个帧中呈现鲜艳的色彩，并且显著减少了伪影。同时，连续着色的帧表现出良好的时间一致性。” End
这样做的好处是你可以创建一个基于深度学习的完整的端到端的目标检测模型。 缺点就是这种方法要求对深度学习目标检测工作原理有一定的了解，下一节将对此加以讨论。...平均精度均值（ mAP ） 为了在我们的数据集中评估目标检测模型的性能，我们需要计算基于 IoU 的mAP： 基于每个类（也就是每个类的平均精度）； 基于数据集中的所有类别（也就是所有类别的平均精度值的平均值...这个 0.5 值是可以调整的，但是在大多数的目标检测数据集和挑战中，0.5 是标准值。...你不能通过对文本标签简单的修改，从而使网络通过自动修正后再去学习、添加和删除未经过训练的数据模式。神经网络不是这样工作的。 这里有一个快速的窍门，你可以用来过滤和忽略你不感兴趣的预测标签。...虽然我们的深度学习目标检测器从技术上仍然检测“人”的类别，但我们后期处理代码能够将这个类别过滤掉。 在运行深度学习目标检测模型时你遇到了错误？ 排除错误的第一步是检查你是否连接了摄像头。
这样做的好处是你可以创建一个基于深度学习的完整的端到端的目标检测模型。 缺点就是这种方法要求对深度学习目标检测工作原理有一定的了解，下一节将对此加以讨论。...平均精度均值（mAP） 为了在我们的数据集中评估目标检测模型的性能，我们需要计算基于 IoU 的mAP： 基于每个类（也就是每个类的平均精度）； 基于数据集中的所有类别（也就是所有类别的平均精度值的平均值...这个 0.5 值是可以调整的，但是在大多数的目标检测数据集和挑战中，0.5 是标准值。...你不能通过对文本标签简单的修改，从而使网络通过自动修正后再去学习、添加和删除未经过训练的数据模式。神经网络不是这样工作的。 这里有一个快速的窍门，你可以用来过滤和忽略你不感兴趣的预测标签。...虽然我们的深度学习目标检测器从技术上仍然检测“人”的类别，但我们后期处理代码能够将这个类别过滤掉。 在运行深度学习目标检测模型时你遇到了错误？ 排除错误的第一步是检查你是否连接了摄像头。
最近，我们还熟悉了另一种基于密码本或字典的描述符。 我们知道一个 SVM，该模型可以接受标记的描述符向量作为训练数据，可以找到描述符空间按给定类别的最佳划分，并可以预测新数据的类别。...有了这些知识，我们可以采用以下方法来构建分类器： 取得图像的样本数据集。 对于数据集中的每个图像，提取描述符（使用 SIFT，SURF，ORB 或类似算法）。...然后，无论何时摄像机捕获新帧，我们都可以从参考图像中减去该帧，并取该差的绝对值，以便获得该帧中每个像素位置的运动测量值。 如果帧的任何区域与参考图像有很大不同，我们可以得出结论，给定区域是运动对象。...对于每个后续帧，使用卡尔曼过滤器和 MeanShift 跟踪每个行人。 如果这是一个实际应用，则可能会存储每个行人穿过场景的路线的记录，以便用户稍后进行分析。...您可以检查每个检测到的移动对象是否对应于pedestrians列表中的现有Pedestrian实例，如果不存在，则向列表中添加一个新对象，以便在后续帧中对其进行跟踪。
AdaGrad 一种先进的梯度下降法，用于重新调整每个参数的梯度，以便有效地为每个参数指定独立的学习速率。如需查看完整的解释，请参阅这篇论文。...（请参阅维基百科中有关统计学推断的文章。） 输入函数 (input function) 在 TensorFlow 中，用于将输入数据返回到 Estimator 的训练、评估或预测方法的函数。...对于 k-median，确定形心的方法是，最大限度地减小候选形心与它的每个样本之间的距离总和。 请注意，距离的定义也有所不同： k-means 采用从形心到样本的欧几里得距离。...预测偏差 (prediction bias) 一种值，用于表明预测平均值与数据集中标签的平均值相差有多大。...在将类别从最高到最低进行排序的机器学习问题中，类别的顺序位置。例如，行为排序系统可以将狗狗的奖励从最高（牛排）到最低（枯萎的羽衣甘蓝）进行排序。 评分者 (rater) 为样本提供标签的人。
AdaGrad 一种先进的梯度下降法，用于重新调整每个参数的梯度，以便有效地为每个参数指定独立的学习速率。如需查看完整的解释，请参阅这篇论文。...这种采样基于的想法是，只要正类别始终得到适当的正增强，负类别就可以从频率较低的负增强中进行学习，这确实是在实际中观察到的情况。候选采样的目的是，通过不针对所有负类别计算预测结果来提高计算效率。...例如，car maker 分类特征可能只允许一个样本有一个值 (Toyota)。在其他情况下，则可以应用多个值。...E 早停法 (early stopping) 一种正则化方法，涉及在训练损失仍可以继续减少之前结束模型训练。使用早停法时，您会在基于验证数据集的损失开始增加（也就是泛化效果变差）时结束模型训练。...梯度下降法 (gradient descent) 一种通过计算并且减小梯度将损失降至最低的技术，它以训练数据为条件，来计算损失相对于模型参数的梯度。
Intent 会在运行时将各个组件相互绑定（您可以将 Intent 视为从其他组件请求操作的信使），无论组件属于您的应用还是其他应用。...请在清单文件中使用intent-filter元素为每个应用组件声明一个或多个 Intent 过滤器。...每个 Intent 过滤器均根据 Intent 的操作、数据和类别指定自身接受的 Intent 类型。...在 `name` 属性中，声明接受的 Intent 类别。该值必须是操作的文本字符串值，而不是类常量。...layout_height: 控件的高度 可选值有三种：match_parent，fill_parent，和wrap_content，match_parent和fill_parent一样都是跟父布局大小一致
使用获得专利的感知质量度量，CABR将每个候选编码与初始编码进行比较，随后选择出最佳候选并将其放置在输出流中，最佳候选是比特率最低但仍具有与初始编码相同的视觉感知质量的编码数据。 ...image.png 编码器为CABR引擎提供每个原始输入帧，以便其在质量度量计算器中进行预分析。...请注意，这里的QP或增量QP值是平均值，每个编码块的QP调制仍可以由编码器执行。在更复杂的实施方式中，CABR引擎可以提供每个编码块值的QP图以及附加的编码器配置参数。...在串行方法中，先前迭代的结果可用于选择下一个迭代的QP值；在并行方法中，CABR引擎同时提供所有候选QP值并且并行进行编码过程以减少等待时间。...如上所述，我们建议编码器将初始编码数据（QP、压缩大小等）用于其速率控制状态更新；而将CABR引擎与支持并行编码且不增加延迟的硬件编码器集成时，我们建议使用并行搜索方法，允许每帧同时评估多个QP值。
（线性） 乘性减：每发生一次丢包事件就将当前的拥塞窗口值减半 这里要特别注意拥塞控制、流量控制的区别 拥塞控制：防止过多的数据注入到网络中，这样可以使网络中的路由器不至于过载。...但这时必须加大接收窗口，以便先收下发送序列号不连续但仍在接收窗口中的数据帧。等到所缺序号的数据帧收到后再一并交给主机。...y)) D_x(y) ← min_v(c(x,v) + D_v(y)) 只要所有的节点继续以异步方式交换它们的距离向量，每个费用估计Dx(y)就收敛到dx(y)，dx(y)是从节点x到节点y的实际最低费用路径的费用...并告诉节点能够传输的最大帧数。轮询顺序： 1->2-> …… ->n 。 主节点通过观察信道上是否有信号来判断节点何时完成了帧的发送，再询问下一节点。...主要作用是在物理层中实现透明的二进制比特复制，以补偿信号衰减。 网桥：是数据链路层的中间设备。主要作用是根据MAC帧的目的地址对收到的帧进行转发。网桥具有过滤帧的功能。 路由器：网络层的中间设备。
我们将开发一种有监督的深度学习模型，模型使用来自用户的笔记本电脑相机的图像，检测用户是否进行了出拳和踢腿。 在文章的最后，我们可以建立一个模型来玩真人快打: ?...如果我们想训练模型，我们必须提供输入及其相应的输出，在这一步，我们有一堆三个人采取不同姿势的图像。为了构建我们的数据，我们必须对我们在上面三个类别中提取的视频中的帧进行分类 – 出拳，踢腿，其他。...对于每个类别，我们可以创建一个单独的目录并将相应的图像挪进去。 这样，在每个目录中我们应该有大约200个图像，类似于下面： ?...main方法，它有三个for循环（每个图像类别一个）。...下一步，我们将缩放的帧传递给MobileNet，我们从所需的隐藏层得到输出并将其作为输入传递给我们的模型的predict方法。我们模型的predict方法返回一个具有单个元素的张量。
返回该值而不是纯黑色，尽管由于OverDraw我们只能看到每个片段使用两个混合因子之一，但可以看到正在使用的混合因子。...从最低LOD级别到被裁剪的过渡仅涉及单个对象，因此在这种情况下不会发生OverDraw。 ? ?...仍然留下了很多关键字，在每个版本中可能都不需要其中一些。幸运的是，Unity为我们提供了一种从构建中剥离着色器变体的方法。...该方法必须是静态的，因此我们还要跟踪预处理器的静态实例，以便我们可以检索计数。我们可以在记录后摆脱实例。 ? 为什么不静态计数器？ 这也是可以的，但是稍后我们需要跟踪更多数据。...对两个级联的shadows关键字执行一次，然后将它们存储在静态字段中。 ? 接下来，创建一个Strip方法，该方法将简单的着色器编译器数据集作为输入，并返回是否应删除该变体。
我们需要一种从数据中提取有意义的特征的方法，例如基于不同颜色空间和 HOG 的特征。...它以测试数据矩阵作为输入，其中每行是测试样本，每列包含特征值和标签向量。 该函数返回三种不同的表现指标：准确率，准确率和召回率。 predict：一种预测某些测试数据的类标签的方法。...我们向用户公开此方法，以便可以将其应用于任意数量的数据样本，这在测试模式下非常有用，当我们不想评估整个数据集而只预测单个数据样本的标签时 。 save：一种将经过训练的 MLP 保存到文件的方法。...通过返回上一章的 GUI 应用，可以最轻松地完成此操作，该应用可以访问网络摄像头并在视频流的每个帧上进行操作。...考虑这些数字时想到的一个有趣的问题如下：是否可以有一个较小，更紧凑的向量空间（使用少于m × n特征）来很好地描述所有这些图像？ 毕竟，我们之前已经意识到灰度值并不是内容的最有用信息。
，并选择与每个3D Mask Proposal 对应的top-k 2D投影；对于单个3D Mask ，作者使用实例 Mask 从投影中裁剪（x, y）坐标，并过滤掉被遮挡或位于帧外的点。...对于遮挡，作者定义另一个可见性矩阵 ，计算如下 其中 是从深度图获得的3D点云的真实深度，而 是从点云 投影得到的深度， 是绝对值。...这种分类使作者能够评估作者的方法在长尾分布上的性能，强调了ScanNet200作为一个合适的评估数据集。此外，为了评估作者方法的泛化能力，作者在Replica数据集上进行了实验，该数据集有48个类别。...实现细节： 作者使用来自ScanNet200和Replica数据集的RGB-深度对，对ScanNet200每10帧处理一次，对Replica处理所有帧，以保持与OpenMask3D相同的设置以便公平比较...作者使用Mask3D [39] 与非最大值抑制来过滤与Open3DIS [34] 类似的 Proposal ，并避免使用DBSCAN [11] 以防止推理速度减慢。
但是这不能说明前两种事物，要比第一种和第三种更接近——尽管单看表示类别的数字时确实如此。在这里，数字表示类别，只能用来判断两种植物是否属于是否属于同一种类别，而不能说明是否相似。...算法首先遍历每个特征的每一个取值，对于每一个特征值，统计它在各类别中的出现次数，找出它出现次数最多的类别，并统计它在其他类别中的出现次数。 举例来说，加入数据集的某一个特征可以取 0 或 1 两个值。...因为有 40 个这样的个体分别属于 A 类和 C 类。特征值为 1 时，计算方法类似，不再赘述；其他各特征值最可能属于的类别及错误率的计算方法也一样。...统计完所有的特征值及其在每个类别的出现次数后，我们再来计算每个特征的错误率。计算方法把它的各个取值的错误率相加，选取错误率最低的特征作为唯一的分类准则（OneR），用于接下来的分类。...有了模型后就可以根据特征值对没有见过的数据进行分类。 我们经常需要一次对多条数据进行预测，为此实现了下面这个函数，通过遍历数据集中的每条数据来完成预测。
filters.CoolingFilter：类别，用于将冷却过滤器应用于 RGB 彩色图像。 filters.Cartoonizer：一种用于将卡通化效果应用于 RGB 彩色图像的方法。...使用查找表实现曲线过滤器 曲线过滤器在计算上是昂贵，因为每当x与预定锚点之一不一致时，都必须插值f(x)的值 。 对我们遇到的每个图像帧的每个像素执行此计算将对性能产生巨大影响。...但是，此方法有两个缺点： 如果v1的norm或v2的norm为零，则必须手动避免被零除 对于小角度，该方法返回相对不准确的结果 类似地，我们提供了一个简单的函数来将角度从度转换为弧度： def deg2rad...恢复内部摄像机参数后，我们现在可以着手拍摄世界的美丽，不失真的照片，可能是从不同的角度出发，以便可以从运动中提取某些结构。 设置应用 展望未来，我们将使用著名的开源数据集fountain-P11。...我们可以将过程概述如下： 在每个数据点周围固定一个窗口：例如，围绕对象或兴趣区域的边界框。 计算窗口内的数据平均值：在跟踪的情况下，通常将其实现为兴趣区域中像素值的直方图。
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