TLDR：本文首先讨论了在序列推荐中需要考虑的多行为序列的特性，即多行为序列中的不平衡性、异质性以及多行为序列间的独特性与关联性，然后提出了基于动态路由的多行为序列建模新方法，分别从序列层面和物品层面来动态计算其特征重要性...与单一行为数据相比，用户的多行为提供了用户兴趣的不同视角，这些视角共同揭示了用户兴趣的背景和用户行为之间的因果关系。...其中，DyMuS首先利用门循环单元（GRU）对每个行为序列进行独立编码，然后使用动态路由将编码的序列根据序列之间的相关性结合起来，从众多候选者中动态地整合最终结果所需的信息。...尽管DyMuS通过动态路由考虑了多行为序列之间的相关性，用以发现其中的异质性和个性化信息，但由于它对每个序列进行独立编码，因此在捕捉项目层面的异质性和个性化信息方面存在局限。...因此，DyMuS+进一步地将动态路由机制应用于每个行为序列的编码，以捕捉项目层面的相关性。 最后，本文还发布了一个全新的、大型的多行为推荐数据集。
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。...视频编码系统的基本结构如下： ? 视频压缩编码技术(H.264) 前世今生的故事都了解了么 赶紧通过评论与小编探讨吧
但是，如果我们错误地分配了GOP，例如，这里的最后一帧，如果它位于非常糟糕的位置，与其他帧之间相关性较低（比如GOP停止在场景更改的中间），那么即使我们此帧的重建质量非常高，也不会帮助到其他帧的预测。...拥有这些很多帧级别的特征和数据，我们要使用它们来确定GOP的长度。我们想从这些统计信息中，获悉或者至少估计一下帧之间的相关性，以及其他一些我们关注的特征，并依此来分析第一遍的统计数据。...ai基本控制着帧之间的相关性，如果假设xi的方差不变，则ai就是xi和xi-1 之间的相关系数。从我们的出发点来看，我们希望能够估测帧之间的相关性，ai能够帮助我们借用此模型来估测。...到目前为止，基于此隐马尔可夫模型，我们成功地仅通过第一遍的数据，就能够通过帧邻域来估测帧与帧之间的相关性以及噪声水平。...总体过滤方案如下：首先，我们要确定要使用的相邻帧的数量，这很重要，如果说有一个场景变换，或者说帧之间相关性不是很高，我们将使用更少的帧数。
static INLINE void aom_subtract_block_32xn_avx2(int rows, int16_t *diff_ptr, ptr...
前几天看到一个群友提的一个问题：求上图中X小于等于所有Y值的个数。比如，第一个Y为0，则5个X中小于等于0的个数为0。...实现这一目的的方法有多种，最易懂的方法应该是转置加数组，下面介绍其他两种方法： 双SET： data have; input ID X Y; cards; 1 1000 0 2 2000 0 3...then NUM=NUM+1; rc=h.find_next(); end; drop BYVAR X_ RC; run; 上面第一种方法程序行数少，但是有多次SET的操作...，所以当数据集较大时建议用第二种方法以提高效率。
例如，在支付宝的搜索栏中，用户期望通过文本检索出与之相关的视频内容；在安全防控场景中，可通过文本检索来查找安全防控场景中的敏感视频。检索文本通常是短文本。 另一方向是视频-视频的同源检索。...同源检索可以实现在视频底库查找与查询视频相关的片段，在实际场景中有着广泛应用。...具体实施步骤如下：首先我们利用训练好的图文相关性模型 CLIP，评估当前文本与视频中每一帧关键帧之间的相关性，并将关键帧之间的相关性进行聚合得到整体相关性，通过对整体相关性设定阈值，来滤除相关性较低的视频...另一方面的工作在视觉侧，视频和图片最大的区别在于视频中会包含很多关键帧，关键帧之间是包含一定冗余性的，也就意味着在时序上邻近的这些帧可能在语义上甚至视觉上都是非常类似的。...所以构建的偏序关系是：文本跟完整的视频之间的相关性> 文本跟去掉关键帧之后的视频的相关性。同样，对于文本侧而言也是一样的：当前视频跟文本之间的相关性 > 当前视频跟文本去掉关键词之后的相关性。
最近，来自中山大学的研究人员在人工智能顶级期刊IEEE T-IP上发表了一篇论文，进行了相关任务的探索并发现：每对物体组合及其它们之间的关系在每个图像内具有空间共现相关性，并且在不同图像之间具有时间一致性...其中，先验时空知识包括： 1）空间共现相关性：某些对象类别之间的关系倾向于特定的交互。 2）时间一致性/转换相关性：给定对的关系在连续视频剪辑中往往是一致的，或者很有可能转换到另一个特定关系。...其中，空间共现相关性具体表现为当给定物体组合后其视觉关系分布将高度倾斜（例如，「人」与「杯子」之间的视觉关系的分布明显不同于「狗」与「玩具」之间的分布）和时间转移相关性具体表现为当给定前一时刻的视觉关系后各个视觉关系的转换概率将大幅变化...图4：空间（左侧）和时间（右侧）知识嵌入层 时空聚合模块 如前所述，空间知识嵌入层探索每个图像内的空间共现相关性，时间知识嵌入层探索不同图像之间的时间转移相关性，以此充分探索了视觉表示和时空知识之间的相互作用...它将不同帧中相同主客体对的空间和时间嵌入关系表示作为输入。 具体来说，研究人员将同一对象对的这些表示连接起来以生成上下文表示。
我们这次就来说明白，所谓的图像是如何被传输出去的。 在电气层面，肯定也是，一帧图像被分为好多行，输出，接着结束。然后传输下一帧。...同步（英语：Synchronization），指在一个系统中所发生的事件（event）之间进行协调，在时间上出现一致性与统一化的现象。...在视频传输里面-VSYNC（Vertical Sync） 和 HSYNC（Horizontal Sync） 是两个关键的同步信号，分别用于帧同步和行同步。 帧与行的关系：一帧图像由多行图像组成。...在 HREF 有效期间，表示当前行中的有效像素数据。 HREF 通常与 HSYNC 配合使用，HSYNC 指示行的开始和结束，而 HREF 指示有效数据的范围。...在HREF拉高的时候，一行开始传输，第一个字节，就是8位的颜色数据，R4-0，然后还有三位，传输G的高三位，下一个字节内是G松下的低三位和B的5位，就这样。
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。...然后，采用线性投影将Transformer编码为与文本嵌入相同维度的嵌入，用于视频帧的表示。 然而，如上图所示，在不考虑时间的情况下，空间ViT模型建模了在每个帧内具有相关性。...总结 在本文中，作者从宏观的角度重新定义了视频文本检索，将其分为图像文本多模态学习 和视频帧与视频文本之间的时间关系学习 。
数据集可以讲许多故事。作为一个很好的开始，可以检查变量之间的相关性。 研究数据集以查看哪些变量具有相关性时，这是我首先执行的任务之一。这使我更好地了解我正在处理的数据。...使用Python查找相关性 让我们看一个更大的数据集，看看使用Python查找相关性有多容易。...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。...很酷 我们发现的相关性 现在我们可以很快看到一些相关性； IMDb与Rotten Tomatoes呈强正相关。以及Prime Video和ID之间有很强的正相关。...在几秒钟内，我们就可以看到输入数据的相关性，并得到至少3个想法来探索。 结论 相关性有助于探索新的数据集。通过使用seaborn的热图，我们很容易看到最强的相关性在哪里。
包括： 帧内预测压缩，解决的是空域数据冗余问题。 帧间预测压缩（运动估计与补偿），解决的是时域数据冗徐问题。 整数离散余弦变换（DCT），将空间上的相关性变为频域上无关的数据然后进行量化。...帧分组 对于视频数据主要有两类数据冗余，一类是时间上的数据冗余，另一类是空间上的数据冗余。其中时间上的数据冗余是最大的。下面我们就先来说说视频数据时间上的冗余问题。 为什么说时间上的冗余是最大的呢？...除了帧间压缩，帧内也要进行数据压缩，帧内数据压缩解决的是空间上的数据冗余。下面我们就来介绍一下帧内压缩技术。 帧内预测 人眼对图象都有一个识别度，对低频的亮度很敏感，对高频的亮度不太敏感。...找出与原图最接近的一种预测模式。 ? 下面这幅图是对整幅图中的每个宏块进行预测的过程。 ? 帧内预测后的图像与原始图像的对比如下： ? 然后，将原始图像与帧内预测后的图像相减得残差值。 ?...再将我们之前得到的预测模式信息一起保存起来，这样我们就可以在解码时恢复原图了。效果如下： ? 经过帧内与帧间的压缩后，虽然数据有大幅减少，但还有优化的空间。
当前帧的图像往往具有与前、后两帧图像相同的背景和运动物体，只不过移动物体所在的空间位置略有不同，所以后一帧的数据与前一帧的数据有许多共同的地方，对大多数像素来说，亮度和色度信息是基本相同的。...帧内压缩 （利用空间相关性进行编码） 帧内（Intraframe）压缩也称为空间压缩（Spatial compression）。...当压缩一帧图像时，仅考虑本帧的数据而不考虑相邻帧之间的冗余信息，这实际上与静态图像压缩类似。帧内一般采用有损压缩算法，达不到很高的压缩比。如压缩 GOP 图像组中的 I 帧。...如压缩 GOP 图像组中的 B 帧与 P 帧。 帧间压缩的主要过程先进行宏块查找，寻找出残差值，进行运动矢量计算，最后通过残差值和运动矢量推算出下一帧的数据。...宏块查找：查找帧之间有差别的部分，算法有：三步搜索，二维对数搜索，四步搜索，钻石搜索等； 残差值：是指帧之间有差别的部分； 运动矢量：当前编码块与其参考图像中的最佳匹配块之间的相对位移，也就是变化部分下一帧与上一帧的位移
GOP结构一般有两个数字，其中一个是GOP的长度（即两个I帧之间的B帧和P帧数），另一个数字为I帧和P帧之间的间隔距离（即B帧数）。...引入IDR帧机制是为了解码的重同步，当解码器解码到 IDR帧时，立即将参考帧队列清空，将已解码的数据全部输出或抛弃，重新查找参数集，开始一个新的序列。...帧内（Intraframe）压缩的原理是：当压缩一帧图像时，仅考虑本帧的数据而不考虑相邻帧之间的冗余信息，一般采用有损压缩算法，由于帧内压缩是编码一个完整的图像，所以可以独立的解码、显示。...帧间（Interframe）压缩的原理是：相邻几帧的数据有很大的相关性，或者说前后两帧信息变化很小的特点。...帧间压缩是无损的，它通过比较本帧与相邻帧之间的差异，仅记录本帧与其相邻帧的差值，这样可以大大减少数据量。 2. H.264压缩方式说明 H.264压缩视频数据时的具体方式如下： a).
在pretext任务中，所有这些都应归为同一类 旋转整个图像是另一种有趣且低成本的方法，可在语义内容保持不变的情况下修改输入图像。...这是一个简单的解决方案，与图像内容无关。 另一个想法是将“功能”或“视觉图元”视为一个标量值属性，可以对多个补丁进行汇总，并在不同补丁之间进行比较。...基于视频的自监督学习 视频包含一系列语义关联帧，而相邻帧在时间上更接近、这些相邻帧比距离更远的的帧更具相关性。算法框架的顺序描述了推理和物理逻辑的某些规则：例如物体的运动应该是平稳的，重力是向下的。...追踪 物体的运动情况可以通过一系列视频帧进行跟踪。在临近帧中捕获同一物体的特征方式之间的差异并不大，这些差异通常是由物体或摄像机的微小运动触发的。...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）。
变换：通过从时域到频域的变换，去除相邻数据之间的相关性，即去除空间冗余。量化：通过用更粗糙的数据表示精细的数据来降低编码的数据量，或者通过去除人眼不敏感的信息来降低编码数据量。...空间预测利用图像空间相邻像素的相关性来预测的方法，图像空间相邻像素具有很强的相关性，帧内预测技术去除空间冗余。...要在编码块大小和附信息（MV，Mode）编码比特数之间权衡，小的编码块大小会有更好的预测但有更多的附信息比特数。帧内预测I帧图像的每个宏块都采用帧内（Intra）预测编码模式。...对I帧的处理，是采用帧内编码方式，只利用本帧图像内的空间相关性。对P帧的处理，采用帧间编码（前向运动估计），同时利用空间和时间上的相关性。...一帧图像包括两场——顶场，底场：逐行与隔行图像逐行图像是指：一帧图像的两场在同一时间得到，ttop=tbot。隔行图像是指：一帧图像的两场在不同时间得到， ttop≠tbot。
与以往的标准相比，H.265 支持更多的帧内预测模式。 2.1.2、帧间预测 该模块主要用户去除图像的时间相关性。...2.1.3、变换和量化 该模块通过对残差数据进行变换量化以去除频域相关性，对数据进行有损压缩。变换编码将图像从时域信号变换至频域，将能量集中至低频区域。量化模块可以减小图像编码的动态范围。...SAO 是 H.265 新增的一项编码方式。 2.1.6、熵编码 该模块将编码控制数据、量化变换系数、帧内预测数据以及运动数据等编码为二进制流进行存储或传输。...Merge 技术利用空域相关性和时域相关性来减少相邻块之间的运动参数冗余，具体来说，就是取其相邻 PU 的运动参数作为当前 PU 的运动参数。...AMVP 技术的作用与 Merge 技术类似，也是利用空域相关性和时域相关性来减少运动参数的冗余。AMVP 技术得到的运动矢量一方面为运动估计提供搜索起点，另一方面作为预测运动矢量使用。
基本统计 a) describe方法只给出数据的基本统计信息。默认情况下，它只计算数值数据的主统计信息。结果用pandas数据帧表示。 data.describe() ?...d） 通过传递参数include='all'，将同时显示数字和非数字数据。 data.describe(include='all') ? e） 别忘了通过在末尾添加.T来转置数据帧。...top_unique = data['Embarked'].value_counts(normalize=True)[0] print(f'{top_unique:.2%}') 72.44% i） 变量之间的相关性...正如预期的那样，它将只显示数值数据的统计信息。 data.corr()默认情况下的皮尔逊相关性 ? J） 所选变量（示例中为“Survived”）与其他变量之间的相关性。...55.50 1 66.00 1 23.50 1 0.42 1 Name: Age, Length: 89, dtype: int64 d） 替换丢失值 创建新的数据帧
②、I 帧、P 帧、B 帧的小结 对 I 帧的处理，是采用帧内编码方式，只利用本帧图像内的空间相关性。 对 P 帧的处理，采用帧间编码（前向运动估计） ，同时利用空间和时间上的相关性。...③、I 帧（帧内编码） 需要特别注意，I 帧（帧内编码），虽然只有空间相关性，但整个编码过程也不简单。 如上图所示，整个帧内编码，还要经过 DCT（离散余弦变换）、量化、编码等多个过程。...帧内预测：预测值与实际值位于同一帧内，用于消除图像的空间冗余；帧内预测的特点是压缩率相对较低，然而可以独立解码，不依赖其他帧的数据；通常视频中的关键帧都采用帧内预测。...帧内（Intraframe）压缩也称为空间压缩（Spatialcompression）。当压缩一帧图像时，仅考虑本帧的数据而不考虑相邻帧之间的冗余信息，这实际上与静态图像压缩类似。...]+[RBSP]，如下图所示： VCL 层编码后的视频帧数据，帧有可能是 I/B/P 帧，这些帧也可能是属于不同的序列之中，同一序列也还有相应的序列参数集与图片参数集；想要完成准确无误视频的解码
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
vlan通信到达网络中相连的另一台交换机上相同的vlan中。 ...图1 传统的以太网数据帧格式 IEEE 802.1Q是虚拟桥接局域网的正式标准，对Ethernet帧格式进行了修改，在源MAC地址字段和协议类型字段之间加入4字节的802.1Q Tag，...当发送数据帧时： Access接口直接剥离数据帧中的VLAN标签。 Trunk接口只有在数据帧中的VID与接口的PVID相等时才会剥离数据帧中的VLAN标签。...为此，华为提供了一些VLAN内二层隔离技术，如端口隔离、MUX VLAN和基于MQC的VLAN内二层隔离等。 4.1.1 端口隔离 端口隔离可实现同一VLAN内端口之间的隔离。...用户只需要将端口加入到隔离组中，就可以实现隔离组内端口之间的二层隔离，不同隔离组的端口之间或者不属于任何隔离组的端口与其他端口之间都能进行正常的数据转发。
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