KDB+/Q:填充不规则列表(矩阵)的有效方法 - 腾讯云开发者社区

通过使用相似度度量函数(·,·)，在给定的数据集或数据库中，找到包含个时间序列的最相似列表Q={X_i} =。我们通常使用原始时间序列X的定义。...去噪扩散模型为具有复杂动态的不规则采样时间序列提供表示学习方法。 3.2.2 模块级设计 LIME-RNN利用加权线性记忆向量改进RNN，用于时间序列填充和预测。...这些方法适用于学习时间序列的鲁棒表示，其中T-Loss的TS-Rep适用于不同长度时序，无需填充技术。...主动学习通过选择最具信息含量的未标记实例并请专家对其进行标注来最小化标记成本，有望成为一种有效的标注过程，为时间序列表示学习提供更强大的监督信号。...因此，以数据为中心的研究方向是整合不规则性原因到学习过程中，以获取更精确的不规则时间序列表示。

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人工智能大模型的好处之任意数据结构的转换

列表（List）：列表是R中非常灵活的数据结构，可以包含不同类型的元素，包括其他列表。数据框（Data Frame）：数据框用于存储表格数据，类似于矩阵，但可以包含不同类型的列。...在R语言中，可以使用列表（list）来处理这种不规则的数据结构。列表可以包含不同长度的元素，非常适合处理不整齐的数据。...这种数据结构非常适合处理不完整或不规则的数据集，因为列表可以灵活地容纳不同长度和类型的数据。...这里有两种方法来做到这一点，并且将原始的列表元素名称作为新数据框的一个列。...对于长度不相等的向量，可以采取以下方法来处理：使用 data.table 包的 rbindlist 函数：通过设置 fill 参数为 TRUE，可以使得较短的向量用NA填充到与其他向量相同的长度。

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R语言的常用函数速查

：计算各数据子集的概括统计量tapply：对“不规则”数组应用函数二、数学 1....：行名或列名 %*%：矩阵乘法crossprod：矩阵交叉乘积（内积） outer：数组外积kronecker：数组的Kronecker积 apply：对数组的某些维应用函数tapply：对“不规则”数组应用函数...sweep：计算数组的概括统计量aggregate：计算数据子集的概括统计量 scale：矩阵标准化matplot：对矩阵各列绘图 cor：相关阵或协差阵Contrast：对照矩阵 row：矩阵的行下标集...工作环境 ls，objects：显示对象列表 rm, remove：删除对象q，quit：退出系统 .First，.Last：初始运行函数与退出运行函数。options：系统选项 ?...统计分布每一种分布有四个函数：d――density（密度函数），p――分布函数，q――分位数函数，r――随机数函数。比如，正态分布的这四个函数为dnorm，pnorm，qnorm，rnorm。

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AI论文速读 | GraphMLP: 从图结构角度统一车道级交通预测：基准和基线

此外，论文还复现了之前未公开的代码，进行了现有模型和新模型的全面、公平的基准测试，并通过实验验证了所提方法的有效性和效率。 Q: 这篇论文试图解决什么问题？...FDL: 使用基于熵的灰色关联分析和LSTM/GRU模型进行车道级别预测。 TM-CNN: 将交通速度和流量数据转换为矩阵进行预测的卷积神经网络。...HGCN 和 DGCN: 利用图结构和注意力机制进行空间依赖性分析和数据融合的模型。 GCN-GRU: 结合了基于数据驱动的邻接矩阵的GCN和GRU的模型。...这些模型通常用于交通网络的图结构上，能够有效地捕捉复杂的交通流模式。 Q: 论文如何解决这个问题？...不规则车道性能比较：为了评估模型对不规则车道配置的适应性，论文在包含额外入口车道的PeMSF数据集上进行了额外的实验，使用差异度量（Difference metric）来量化不同数据集之间的性能差异。

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速度快4倍 | MIT&交大&清华联合提出FlatFormer，一个非常高效的Transformer方法

作者首先对点云进行窗口排序，并将其分成大小相等的组，而不是形状相等的窗口。这样，可以有效地避免昂贵的结构化和填充开销。...这些方法仅适用于单个物体或部分室内扫描（少于4k个点）且无法有效地扩展到室外场景（超过30k个点）。...由于基本的MHSA Kernel 无法有效地支持可变序列长度，SST将大小相似的窗口分组，并将每个分组内的所有窗口都填充到该组内的最大值（图5）。然后，在单独的每个分组内应用MHSA。...作者将这三个线性投影打包成一个批处理的矩阵乘法（由于在作者的FWA中， \mathcal{Q} ， \mathcal{K} 和 \mathcal{V} 具有相同形状），以提高并行性。...5.3.3 Breakdown for System Optimizations 在图8中，作者分析了作者在第4.3节中提出的系统优化方法的有效性。

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学习OpenCV，新手常会问我的十个问题 | 视觉入门

Q2 我怎么把我想要的区域取到，被自己蠢哭了解答： C++下，只要你有rect/box 直接这样即可 Mat roi = image(rect) 就这么简单就可以获取ROI区域了，针对不规则ROI区域...，用下面的代码搞定 bitwise_and(image, image, roi, mask) 其中mask是不规则ROI的遮罩区域。...OpenCV中怎么没有填充几何对象的方法?...解答：记得在绘制这些几何形状的时候把线宽参数设置为-1即可填充，大于零只会绘制描边。记住就是这个参数lineWidth, 大于0表示描边，小于零表示填充。对所有绘制图形的API都是一样。...Q8 为什么我编译出来的OpenCV的lib里面是一堆lib文件，没有opencv_world相关lib文件解答：原因很简单，记得cmake的时候把生成 opencv world 选项勾上才可以 Q9

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什么样的点可以称为三维点云的关键点？

本工作受D2-Net启发，提出了一种新的三维点云关键点定义方式，将其与三维点的特征描述子关联起来，有效的回答了什么是三维点云中的关键点，并验证了该方法检测到的关键点的可重复性。...这样的话，即使此方法检测到的关键点可以有效用于后续任务，但此方法本身仍需处理完整点云中的所有点，并不能在关键点提取阶段就有效的降低计算和内存压力。...在下方法，我们将首先描述对不规则 3D点云进行特征描述子提取和和关键点检测的基本步骤，然后解释我们的方法在3D领域中处理稀疏性变化的策略。 Fig1：（左）D3Feat的网络架构。...一、稠密特征描述子提取为了解决不规则点的卷积问题并更好地捕获局部几何信息，KPConv方法被提出来，它使用带卷积权重的核点来模拟二维卷积中的核像素，然后在原始点云上定义卷积操作。...给定一对部分重叠的点云碎片P和Q，以及一个包括n对对应3D点的集合。

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学习OpenCV，新手常会问我的十个问题

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图像人脸补全问题的前世今生【附PPT与视频资料】

该方法的损失函数包含全局与局部判别损失以及重建损失, 不仅在补全区域的细节方面生成的比较好, 而且还可以通过巧妙地设计损失处理不规则的遮挡区域. 一些效果如下图: ?...在使用深度学习方法进行图片补全的时候, 一般将缺失的区域使用白色或者是随机噪声来填充, 再使用卷积层来提取上下文特征以及后续的补全....白色/随机噪声本来没有有效信息, 对它们与有效的信息不加区别的卷积并不合理, 这样的补全结果会出现一些副作用, 如下图所示: ?...式中的W是卷积核, X是一个卷积核上对应的图片内容, M是一个卷积核上的含遮挡信息的Mask矩阵, 元素只含0,1; 右边的m’就是每层更新Mask矩阵的方法. 该方法的一些补全效果如图: ?...上述的Partial Convolution方法虽然不全效果好, 但是随着网络层数的增加, 器Mask矩阵中的遮挡的部分会越来越萎缩, 到最后每一层的Mask矩阵就认为没有遮挡了, Free-Form

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ISSCC 2023 16.1 MulTCIM详解-存内计算在多模态领域的应用前沿论文

但是，当前的多模态Transformer模型在硬件上执行时面临以下三项稀疏度方面的挑战：（1）注意力稀疏性方面，作为Transformer模型重要组成部分的注意力矩阵，具有不规则的稀疏性，可能导致较长的复用距离...针对以上问题，本文提出了三项针对性解决方案：（1）针对注意力矩阵不规则稀疏性导致的较长复用距离，本文提出一种长重用消除调度器（LRES，Long Reuse Elimination Scheduler）...，在这一步骤中，管理器会识别产生广泛注意的Q和K向量，因为这些向量需要在CIM核心中存储更长的时间，以提高CIM的利用率；2）局部注意力排序器：对剩余的注意力矩阵，Q和K向量进行重新排序，其中K作为权重...MACN则是将所有CIM核动态地划分为两个流水线阶段：StageS用于Q、K和V令牌生成中的静态矩阵乘法（MM）；StageD用于注意力计算的动态MM，下面将详细分析两个模块。...此外，在跨模态交换方面，传统方法顺次计算模态，不同的模态参数会导致跨模态交换机中有许多空闲的CIM宏；而MACN利用模态对称性来重叠多模态Q、K令牌的生成，从而降低延迟。

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（数据科学学习手札01）Python与R基本数据结构之异同

i,j in enumerate(list1): print(i,j) 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 10 *这里的enumerate()方法用于返回序列对应元素的下标及值...dic1 {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} 特点：只可通过字典特有方法遍历，可通过'键-值‘的方式进行索引，键名不可重复，值可以重复字典的遍历：方式1： for key in dic1...，不能像vector一样自由的做不规则切片和增减元素 matrix()的byrow参数 > mat1 <- matrix(v1,nrow=2,ncol=5,byrow=TRUE) > mat1...[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,] 1 2 3 4 5 [2,] 6 7 8 9 10 byrow表示向量按行填充进而转为矩阵...（由列表嵌套成的矩阵，非numpy 中的matrix）转化为数据框 mat1 = [[1,2,3],[4,5,6]] index = ['a','b'] colnames = ['x','y','z']

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机器学习 | 基于机器学习的供应链管理之销售库存优化分析（实操分享）

表示最近竞争对手的距离，是一个连续变量，用中位值填充该变量的缺失值，其它的确实变量统统用0填充。...表示竞争对手开业以来的总的月份；Promo2SinceYear/ Promo2SinceWeek表示商店参与最近促销的年份和参与时间所在的周，构造字段Promo2Since表示商家参与促销以来所经历的周数...最后做出所有变量的相关系数矩阵，如下所示 image.png 发现Weekofyear和Month，Promo2和PromoInterval相关性非常之高，于是建模时舍弃Month和PromoInterval...通过某些方法，例如傅里叶分解、小波分解、TSI分解等，将数据分解成可预测部分和不规则变动（随机波动）部分，可预测部分占比比不规则变动大很多，那么就具备了预测未来的条件。...预测区间根据预测值的四分位数确定，预测上线为Q3+k1(Q3-Q1)，下线为Q1-k2(Q3-Q1)，其中k1，k2的值由商家的库存状况自行确定。

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基于蚁群算法（ACO）的TSP（Python实现）

这种自组织调节的行为启发了一种新颖的启发式优化方法，即蚁群算法。在TSP问题中，蚂蚁在搜索空间内移动，同时释放和感知路径上的信息素，通过反复迭代的过程，逐步寻找到较优的旅行路径。...这种正反馈机制有效地引导蚂蚁在解空间中搜索，最终达到一个较优的解。在ACO算法中，信息素的更新和信息素挥发是非常重要的环节。...终止条件：达到预设的迭代次数或满足特定条件时结束搜索，返回最优路径通过利用ACO算法求解TSP问题，可以有效地寻找到较为优秀的旅行路线，尽管无法保证找到全局最优解，但通常能够获得接近最优解的结果...DistanceMatrix = np.zeros((CityCount, CityCount)) # 通过逐行逐列遍历的方式填充矩阵元素（第i行第j列的元素表示i和j两个城市之间的距离...DistanceMatrix[row,col]=((X[0,row]-X[0,col])**2+(Y[0,row]-Y[0,col])**2)**0.5 # 将进行了填充后的距离矩阵返回输出

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二维码生成原理及解析代码

图6.14 二维码数据填充小模块可以分为常规模块和非常规模块，每个模块的容量都为 8。常规情况下，小模块都为宽度为 2 的竖直小矩阵，按照方向将 8bits 的码字填充在内。...图6.15 常规模块内的填充方向原则 2：每个码字的最高有效位（即第7个bit）应置于第一个可用位。...对于向上填充的方向，最高有效位应该占据模块的右下角；向下填充的方向，最高有效位占据模块的右上方。...注：对于某些模块（以下图 6.17 为例），如果前一个模块在右边模块的列内部结束，则该模块成为不规则模块，且与常规模块相比，原本填充方向向上时，最高位应该在右上角，此时则变为左下角；原则 3：当一个模块的两列同时遇到对齐图案或时序图案的水平边界时...，并形成一个不规则模块。

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3万字详细解析清华大学最新综述工作：大模型高效推理综述

，这个阶段的输出将是一个菜的列表(例如，面条，火锅，米饭)，没有详细的描述。...具体来说，输入Q和K矩阵首先通过核函数 φ 映射到核空间，但是保持其原始维度。接着利用矩阵乘法的关联特性，允许K和V在与Q交互之前相乘。...研究表明，保证权值与Hessian矩阵之间的不相干性可以提高LDLQ的有效性。QuIP利用LDLQ，通过随机正交矩阵乘法实现非相干性。FineQuant采用了一种启发式方法。...由于译码方法的应用，Q矩阵在decoding过程中会退化为一批向量，如果并行度仅限于batch大小维度，则很难填充计算单元。FlashDecoding通过在序列维度上引入并行计算来解决这个问题。...对于那些没有数据依赖的运算符，当单个内核执行无法填充硬件容量时，通过融合实现内核并行是有益的。核融合技术被证明对大模型推理是有效的，具有上述所有优点。

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【深度学习实验】注意力机制（二）：掩码Softmax 操作

为了保持输入的统一性，需要进行填充操作，使得所有输入的长度相同。然而，在经过填充操作后，一些位置可能对应于填充字符，这些位置的权重应该被忽略。...通过使用掩码Softmax操作，可以确保填充位置的输出为0，从而在计算损失函数时不会对填充位置产生影响。 a....masked_softmax(torch.rand(3, 8, 5), torch.tensor([1, 2, 3])) 使用二维张量，为矩阵样本中的每一行指定有效长度 masked_softmax(torch.rand...(2, 2, 5), torch.tensor([[1, 3], [2, 4]])) 对于形状为 (2, 2, 5) 的 3D 张量第一个二维矩阵的第一个序列的有效长度为 1，第二个序列的有效长度为...第二个二维矩阵的第一个序列的有效长度为 2，第二个序列的有效长度为 4。

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Flutter 绘制探索 | 扇形区域与点击校验

; ---- 下面是通过四点形成扇形区域路径的过程，其中 arcToPoint 能做出指定终点的圆弧路径，详细介绍可免费参见：《妙笔生花-第五章》相关方法。...其中你可以通过操作 Paint 画笔，来实现更多的效果：比如使用的 shader 在扇形区域内填充图片、渐变等，这些基础可参见小册。...几何校验与 Path 校验的区别有些聪明的小伙伴可能会问：能问出这个问题，说明对绘制的基础掌握的还是比较牢固的。Path#contains 方法对于不规则的图形校验是至上法宝。...当初步校验不合格，可以直接结束判断，而且其中只是基本的运算符计算，没有涉及复杂的循环判断。对于标准图形来说，这种方式既有效，又便捷，是比较好的。...但千万别会错意，我并不是说 path.contains 方法耗时，百万次才耗时两三百毫秒，如果不是超大批量的路径遍历校验，基本上也没什么影响。

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R语言常见函数知识点梳理与解析 | 精选分析

逻辑运算 20、控制结构相关 21、自定义函数相关 22、输入输出 23、工作环境 24、简单统计量 25、时间序列【往期回顾】 R语言 | 第一部分：数据预处理 R语言|第2讲：生成数据 R语言常用的数据输入与输出方法...：矩阵对角元素向量或生成对角矩阵 aperm：数组转置 nrow, ncol：计算数组的行数和列数 dim：对象的维向量 dimnames：对象的维名 row/colnames：行名或列名 %*%：矩阵乘法...crossprod：矩阵交叉乘积（内积） outer：数组外积 kronecker：数组的Kronecker积 apply：对数组的某些维应用函数 tapply：对“不规则”数组应用函数 sweep：...计算数组的概括统计量 aggregate：计算数据子集的概括统计量 scale：矩阵标准化 matplot：对矩阵各列绘图 cor：相关阵或协差阵 Contrast：对照矩阵 row：矩阵的行下标集 col...rm, remove：删除对象 q，quit：退出系统 .First，.Last：初始运行函数与退出运行函数。

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Python opencv图像处理基础总结(二) ROI操作与泛洪填充模糊操作边缘保留滤波EPF

ROI操作 ROI(Region Of Interest)，感兴趣区域，从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域，称为感兴趣区域，经常用来连接图像。...彩色图像和二值图像的泛洪填充泛洪填充：将指定颜色从指定位置开始填充一个连通区域，此时的连通性由像素值的接近程度来衡量。...利用高斯分布权值矩阵与原始图像矩阵做卷积运算，由于高斯分布的傅里叶变换仍然是高斯分布，使用高斯模糊就减少了图像的高频分量，因此高斯模糊是低通滤波器，数学上讲，对图像做高斯模糊等相当于将图像与高斯函数卷积...至于高斯分布权重矩阵，就是对二维正态分布的密度函数（也就是高斯函数）采样再做归一化的产物。...使用python与opencv实现高斯模糊，只需调用GaussianBlur函数，给出高斯矩阵的尺寸和标准差就可以。

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【MADRL】反事实多智能体策略梯度（COMA）算法

适用于局部观察、去中心化决策的多智能体环境，特别是策略梯度方法下的合作问题。...为了促进合作，各个智能体的动作对全局奖励有不同的贡献，因此需要一种有效的方法来分配奖励。...4.优势减少策略梯度的方差：通过引入反事实基线，有效地减少了策略更新过程中的高方差问题，使得策略更新更加稳定。...q_targets.append(q_target) # 得的q_evals和q_targets是一个列表，列表里装着max_episode_len个数组，数组的的维度是(episode...是一个列表，列表里装着max_episode_len个数组，数组的的维度是(episode个数, n_agents，n_actions) # 把该列表转化成(episode个数, max_episode_len

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时间序列表示学习的综述

人工智能大模型的好处之任意数据结构的转换

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什么样的点可以称为三维点云的关键点？

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