R-查找另一个数据帧中的匹配值，然后通过创建新变量将它们合并到原始数据帧中 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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RD-VIO: 动态环境下移动增强现实的稳健视觉惯性里程计

在第一阶段，利用视觉和IMU测量将地标与新的关键点进行匹配，从匹配中收集统计信息，然后在第二阶段引导关键点之间的匹配。...其次，为了处理纯旋转问题，我们检测运动类型，并在数据关联过程中采用适应性延迟三角化技术，将纯旋转帧转换为特殊的子帧，在解决视觉惯性捆绑调整时，它们为纯旋转运动提供了额外的约束。...在其核心，我们的方法论旨在将IMU测量融入到稳健的参数估计算法框架中，并充分利用相机和IMU的协同效益。 3D-2D匹配阶段：系统介绍了在新帧到达时如何进行3D地标与2D关键点的匹配。...滑动窗口结构中的帧管理策略添加新帧时，滑动窗口中的最后一个关键帧始终是一个N-帧。在同一子帧窗口中，不会同时存在N-帧和R-帧。...R-型子帧窗口的压缩：如果R-帧的数量太多，将会导致求解速度变慢。因此，当R-帧的总数超过一定阈值时，会对子帧窗口进行压缩。此时，选择部分R-帧进行压缩，并使用它们之间的预积分来提高求解速度。

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Pandas 秘籍：6~11

但是，像往常一样，每当一个数据帧从另一个数据帧或序列添加一个新列时，索引都将在创建新列之前首先对齐。准备此秘籍使用employee数据集添加一个新列，其中包含该员工部门的最高薪水。...让我们将此结果作为新列添加到原始数据帧中。...Pandas 将新数据作为序列返回。该序列本身并没有什么用处，并且更有意义地作为新列附加到原始数据帧中。我们在步骤 5 中完成此操作。要确定获胜者，只需每月的第 4 周。...append方法最不灵活，仅允许将新行附加到数据帧。concat方法非常通用，可以在任一轴上组合任意数量的数据帧或序列。join方法通过将一个数据帧的列与其他数据帧的索引对齐来提供快速查找。...在步骤 12 中，为by参数的每个唯一值在相同的轴中创建一个新的箱形图。我们通过在调用boxplot之后将其保存到变量中来捕获轴域对象。

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R语言使用特征工程泰坦尼克号数据分析应用案例

由于我们在测试集中显然缺少Survived列，让我们创建一个完整的缺失值（NAs），然后将两个数据集行绑定在一起： > test$Survived <- NA > combi 的结果都被组合成一个向量作为sapply函数的输出，然后我们将其存储到原始数据帧中的一个新列，称为Title。最后，我们可能希望从标题的开头剥离这些空格。...所以在这里我们将两个标题“Mme”和“Mlle”组合成一个新的临时向量，使用c()运算符并查看整个Title列中的任何现有标题是否与它们中的任何一个匹配。然后我们用“Mlle”替换任何一场比赛。...因为我们在单个数据帧上构建了因子，然后在构建它们之后将它们拆分，R将为所有新数据帧提供所有因子级别，即使该因子不存在于一个数据帧中也是如此。它仍然具有因子水平，但在集合中没有实际观察。整洁的把戏对吗？...但除此之外，您应该知道如何从决策树创建提交，所以让我们看看它是如何执行的！ ? 通过从我们已经拥有的东西中榨取更多的价值。这只是您可以在此数据集中找到的示例。继续尝试创建更多工程变量！

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Pandas 学习手册中文第二版：1~5

Series，其索引与s中的索引匹配，然后通过对齐两个Series进行乘法。...如果将整数传递给[]，并且索引具有整数值，则通过将传入的值与整数标签的值进行匹配来执行查找。...然后将乘法应用于两个Series对象的对齐值，由于索引相同，它们完美对齐。索引中的标签不需要对齐。...创建数据帧期间的行对齐选择数据帧的特定列和行将切片应用于数据帧通过位置和标签选择数据帧的行和列标量值查找应用于数据帧的布尔选择配置 Pandas 我们使用以下导入和配置语句开始本章中的示例.../-/raw/master/docs/learning-pandas-2e/img/00192.jpeg)] 以这种方式使用.rename()将返回一个新的数据帧，其中的列已重命名，并且数据是从原始数据中复制的

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如何在交叉验证中使用SHAP？

现在，我们可以使用此方法从原始数据帧中自己选择训练和测试数据，从而提取所需的信息。我们通过创建新的循环来完成此操作，获取每个折叠的训练和测试索引，然后像通常一样执行回归和 SHAP 过程。...我们首先需要更新X的索引，以匹配它们出现在每个折叠的每个测试集中的顺序，否则颜色编码的特征值会全部错误。...首先，我们现在需要考虑的不仅仅是每个折叠的SHAP值，还需要考虑每个重复和每个折叠的SHAP值，然后将它们合并到一个图表中进行绘制。...这是通过循环遍历数据集中的所有样本并在我们的空字典中为它们创建一个键来实现的，然后在每个样本中创建另一个键来表示交叉验证重复。...该数据框将每个交叉验证重复作为行，每个 X 变量作为列。我们现在使用相应的函数和使用 axis = 1 以列为单位执行计算，对每列取平均值、标准差、最小值和最大值。然后我们将每个转换为数据框。

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Unity基础教程系列(新)（四）——测量性能（MS and FPS）

在我的例子中，它预示渲染整个帧需要51.4ms，但是统计面板报告的是36FPS，匹配渲染线程时间。FPS指标似乎取了两者中最坏的，并假设与帧速率匹配。...（开启了动态合批的URP统计数据）在我的例子中，SRP批处理程序和动态批处理具有相当好的性能，因为立方体网格是动态批处理的理想（网格小）对象。...一旦UI包成为项目的一部分，就可以通过GameObject/ UI / Panel创建一个面板。这将创建一个覆盖整个UI画布的半透明面板。画布与游戏窗口大小匹配，但在场景窗口中更大。...当我们通过SetText创建一个新的字符串时，这将产生一个新的字符串对象，该对象负责分配48个字节。然后，Unity的UI刷新将其增加到5 KB。...（选择随机函数） 3.3 函数插值我们通过使功能之间的过渡更加有趣来结束本教程。无需突然切换到另一个函数，我们就可以将图形平滑地变形为下一个。

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综述 | SLAM回环检测方法

DBoW2和DLoopDetector已经在几个真实数据集上进行了测试，执行了3毫秒，可以将图像的简要特征转换为词袋向量量，在5毫秒可以在数据库中查找图像匹配超过19000张图片。...在跟踪恢复的时候，从哈希表中检索姿态，将最相似的关键帧关联起来。一个新的帧和之前所有编码帧之间的不相似程度通过逐块汉明距离（BlockHD）来度量。...，如果新的一帧κI\kappa_{I}κI值很低，代表该帧和之前的帧很相似，如果κI\kappa_{I}κI值高，表示这个姿态是从一个新的视角拍摄的，理应被存为关键帧。...这个模型将高维的原始数据映射到有旋转不变性的低维的描述子空间。在训练之前，图片序列中的每一个图片进行随机投影变换，重新缩放成120×160产生图像对，为了捕捉运动过程中的视角的极端变化。...在该体系结构中，将图片进行投影变换，提取HOG描述子的操作仅针对整个训练数据集计算一次，然后将结果写入数据库以用于训练。在训练时，批量大小N设置为1，并且仅使用boxed区域中的层。 ?

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了解vSphere中的BPDU筛选器功能

一、什么是bpdu 桥接协议数据单元（BPDU）是在物理交换机之间交换的帧，作为生成树协议（STP）的一部分。STP用于防止网络中的环路，通常在物理交换机上启用。...注意：VMware vSwitches（标准和分布式）无法形成循环，因为无法在OSI层的第2层将两个虚拟交换机连接在一起。因此，没有生成树协议功能已合并到虚拟交换机中。...识别根网桥并查找交换机端口是处于转发状态还是阻塞状态的STP过程大约需要30到50秒。在此期间，无法从这些交换机端口传递数据。如果连接到端口的服务器长时间无法通信，则在其上运行的应用程序将超时。...二、原理下图显示了由于物理交换机端口上的BPDU防护配置而创建的生成树协议边界。通过此设置，在物理交换机端口上接收的任何BPDU帧都会导致该端口被阻塞。 ?...物理交换机端口上的端口快速和BPDU Guard配置当受感染的虚拟机开始生成BPDU帧时，某些客户遇到了拒绝服务***情况。在这种情况下，BPDU帧通过vSwitch转发并到达物理交换机端口。

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Pandas 秘籍：1~5

准备此秘籍将数据帧的索引，列和数据提取到单独的变量中，然后说明如何从同一对象继承列和索引。...在数据分析期间，极有可能需要创建新列来表示新变量。...通常，这些新列将从数据集中已有的先前列创建。 Pandas 有几种不同的方法可以向数据帧添加新列。准备在此秘籍中，我们通过使用赋值在影片数据集中创建新列，然后使用drop方法删除列。...这些布尔值通常存储在序列或 NumPy ndarray中，通常是通过将布尔条件应用于数据帧中的一个或多个列来创建的。...布尔序列的每个值的取值为 0 或 1，因此所有适用于数值的序列方法也适用于布尔值。准备在此秘籍中，我们通过将条件应用于数据列来创建布尔序列，然后从中计算汇总统计信息。

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Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册：6~11

本章将向您展示如何使用 OpenCV 检测图像的特征，并利用它们来匹配和搜索图像。在本章中，我们将拍摄样本图像并检测其主要特征，然后尝试查找与样本图像匹配的另一幅图像的区域。...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。...对于视频中的每个帧，MeanShift 算法通过基于当前跟踪矩形中的概率值计算质心，将矩形的中心移至该质心，基于新矩形中的值重新计算质心，再次移动矩形来进行迭代跟踪，等等。...我们将每帧重新初始化转换矩阵，因为帧速率（以及帧之间的时间步长）是可变的。有效地，这是缩放先前的加速度和速度预测以匹配新时间步长的一种方法。校正前和校正后状态矩阵：这些矩阵包含输出变量的预测。...applyLookupArray函数通过使用源数组的值作为查找数组的索引来工作。 Python 的切片符号（[:]）用于将查找的值复制到目标数组中。让我们考虑另一个优化。

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BundledSLAM：一种使用多摄像头的鲁棒视觉SLAM系统

所有这些多摄像头的图像特征将被合并到跟踪模块中进行特征匹配，以及在闭环检测期间进行位置识别。此外通过最小化涉及多个摄像头的成本函数来实现姿态更新和优化。...可扩展性：通过利用一种称为“Bundled”的高效数据结构，我们将多个摄像头的数据合并到一个“BundledFrame”或“BundledKeyframe”中。...它还确定当前帧是否符合新的BundledKeyframe，随后将其整合到局部建图线程中。局部建图线程管理新的BundledKeyframes，涉及一致性连接更新、新地图点的创建和冗余数据的删除。...此外，来自不同摄像头的帧分别划分为 64×48 大小的网格，并根据位置将特征分配到相应的网格中，以降低匹配的时间复杂度。...首先介绍了我们的运动估计方法，为每个时间步的第一个相机姿态赋予初始值，如果上一帧中的跟踪成功，我们就将初始值设为前一相对运动，假设了一个恒定速度运动模型。

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论文翻译 | ORB-SLAM3：一个用于视觉、视觉惯性和多地图SLAM系统

找出一些候选关键帧,对每个候选关键帧,用ransac和EPNP估计位姿,然后更新当前帧的地图点匹配,然后优化位姿,如果内点较少,则通过投影的方式对之前未匹配的点进行匹配,再进行优化求解,直到有足够的内点支持...本文提出了一种新的具有改进召回率的位置识别算法，用于长期和多地图数据关联。每当建图线程创建一个新的关键帧时，就会启动位置识别，尝试检测与地图集中已经存在的任何关键帧的匹配。...如果找到的匹配的关键帧属于活动地图，则执行回环闭合。否则，它是一个多地图数据关联，然后合并活动地图和匹配地图。...2 Merging maps（地图合并）地图和融合成为新的活动地图.为删除重复点,将在的关键帧中主动搜索匹配项以查找的地图点.对于每对匹配,从中移除点,并且中的点不断累积已移除点的观测值.共视性和本征图通过添加边来更新...首秀是地图点融合：融合窗口由匹配的关键帧组合而成,检测到重复的点进行融合,在共视性和本质图中创建新的关联.

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java内存分配

这里解释一下黄色这3个箭头，对于通过new产生一个字符串（假设为”china”）时，会先去常量池中查找是否已经有了”china”对象，如果没有则在常量池中创建一个此字符串对象，然后堆中再创建一个常量池中此...，因此它们的数据也存储在栈中。...假设我们同时定义：　　int a = 3; 　　int b = 3; 　　编译器先处理int a = 3;首先它会在栈中创建一个变量为a的引用，然后查找栈中是否有3这个值，如果没找到，就将...3存放进来，然后将a指向3。...接着处理int b = 3;在创建完b的引用变量后，因为在栈中已经有3这个值，便将b直接指向3。这样，就出现了a与b同时均指向3的情况。

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Java虚拟机体系结构

数据类型 Java虚拟机是通过某些数据类型来执行计算的，数据类型可以分为两种：基本类型和引用类型，基本类型的变量持有原始值，而引用类型的变量持有引用值。　　...之后，虚拟机将找到并读入相应的class文件“Volcano.class”，然后它会从导入的class文件里的二进制数据中提取类型信息并放到方法区中。...此外，当虚拟机遇到栈内操作指令时，它对当前帧内数据执行操作。每当线程调用一个Java方法时，虚拟机都会在该线程的Java栈中压入一个新帧。而这个新帧自然就成为了当前帧。...任何线程都不能访问另一个线程的栈数据，因此我们不需要考虑多线程情况下栈数据的访问同步问题。当一个线程调用一个方法时，方法的的局部变量保存在调用线程Java栈的帧中。...当线程调用Java方法时，虚拟机会创建一个新的栈帧并压入Java栈。

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ringbuffer是什么_drum buffer rope

由于有可能要同接收多个数据帧，而根据CAN总线遥通信协议，高优先级的报文将抢占总线，则有可能在接收一个低优先级且被分为好几段发送的数据帧时，被一个优先级高的数据帧打断。...这样会出现同时接收到多个数据帧中的数据包，因而需要有个接收队列对同时接收的数据帧进行管理。...当有新的数据包到来时，应根据addr(通讯地址)，mode（通讯方式），index（数据包的序号）来判断是否是新的数据帧。...如果是，则开辟新的 frame_node；否则如果已有相应的帧节点存地，则将数据附加到该帧的末尾；在插入数据的同时，应该检查接收包的序号是否正确，如不正确将丢弃这包数据。...:ring_buf_put *函数功能 :将指定长度的数据放到环形缓冲区中 *输入参数 :buf - 数据缓冲区 * len - 缓冲区长度 *返回值 :实际放到中的数据

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ringbuffer是什么_Buffer

由于有可能要同接收多个数据帧，而根据CAN总线遥通信协议，高优先级的报文将抢占总线，则有可能在接收一个低优先级且被分为好几段发送的数据帧时，被一个优先级高的数据帧打断。...这样会出现同时接收到多个数据帧中的数据包，因而需要有个接收队列对同时接收的数据帧进行管理。...当有新的数据包到来时，应根据addr(通讯地址)，mode（通讯方式），index（数据包的序号）来判断是否是新的数据帧。...如果是，则开辟新的 frame_node；否则如果已有相应的帧节点存地，则将数据附加到该帧的末尾；在插入数据的同时，应该检查接收包的序号是否正确，如不正确将丢弃这包数据。...*函数功能 :将指定长度的数据放到环形缓冲区中 *输入参数 :buf - 数据缓冲区 * len - 缓冲区长度 *返回值 :实际放到中的数据 **************

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Golang语言情怀--第118期全栈小游戏开发:第9节：精灵帧资源（SpriteFrame）

导入精灵帧资源使用默认的资源导入方式将图像资源导入到项目中，然后在属性检查器中将图像资源的类型设置为 sprite-frame，并点击右上角的绿色打钩按钮保存： Creator 便会自动在导入的图像资源下创建一个如下图所示的...编辑按钮进行可视化编辑 Packable 如果引擎开启了动态合图功能，动态合图会自动将合适的贴图在开始场景时动态合并到一张大图上来减少 Drawcall。...但是将贴图合并到大图中会修改原始贴图的 UV 坐标，如果在自定义 effect 中使用了贴图的 UV 坐标，这时 effect 中的 UV 计算将会出错，需要将贴图的 Packable 属性设置为 false...下图中展示了两种常见组合的渲染效果：自带位置信息的序列帧动画有很多动画师在绘制序列帧动画时，会使用一张较大的画布，然后将角色在动画中的运动直接通过角色在画布上的位置变化表现出来。...TexturePacker 设置在制作序列帧动画时，我们通常会使用 TexturePacker 这样的工具将序列帧打包成图集，并在导入后通过图集资源下的 SpriteFrame 来使用。

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在Python中使用交叉验证进行SHAP解释

我们通过创建一个新的for循环来做到这一点，以获取每个折叠的训练和测试索引，然后像平常一样执行我们的回归和SHAP过程。...我们只需要首先更新X的索引，以匹配它们在每个折叠的每个测试集中出现的顺序，否则，颜色编码的特征值将全部错误。...首先，我们现在需要考虑的不仅是每个折叠的SHAP值，还有每个重复的每个折叠的SHAP值，然后将它们合并到一个图中绘制。...通过循环遍历我们数据集中的所有样本，并在我们的空字典中为它们创建一个键，然后在每个样本内部创建另一个键来表示交叉验证重复。...该数据帧将每个交叉验证重复作为一行，每个X变量作为一列。现在，我们使用适当的函数并使用axis = 1来对每列进行平均、标准差、最小值和最大值的计算。然后将每个值转换为数据帧。

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「音视频直播技术」JNI编程常见问题

字符串函数返回jchar *或jbyte *，它们是C样式的指向原始数据的指针，而不是本地引用。它们被保证有效，直到调用Release，这意味着当native方法返回时它们不会自动释放。...检查标志的第二个原因，是有效地处理JNI_ABORT。例如，您可能需要得到一个数组，修改它，并将其传递给其他函数，然后丢弃更改。如果您知道JNI正在为您制作新的副本，则无需创建另一个“可编辑的”副本。...对于显式注册，输入方法签名时会出现较小的错误。确保您传递到registration 调用的内容与日志文件中的签名相匹配。记住'B'是字节，'Z'是布尔值。...但如果您自己创建一个线程，可能会遇到麻烦（可能通过调用pthread_create然后使用AttachCurrentThread连接）。现在您的应用程序没有堆栈帧。...如果您的应用程序代码正在加载库，FindClass将使用正确的类加载器。将类的实例传递到需要它的函数中，通过声明本地方法来接受Class参数，然后传递Foo.class。

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一个通用的多相机视觉SLAM框架的设计和评估

对于一组特征F1，它们属于ci图像中的一个单元格，得到了与重叠区域相应的单元格中的特征集F2，然后在F1和F2之间进行暴力匹配。...然后，将每个匹配通过epipolar约束，检查第二个视图中的对应特征是否在epipolar线的一定距离内，从第一对相机中创建了一组匹配M。...如果估计的姿态表明自上一个关键帧以来存在显着运动，进一步将当前帧相对于局部地图进行定位，这类似于ORBSLAM，我们找到最初跟踪的地标共享的一组相邻关键帧K，然后计算在K中跟踪的地标与当前帧之间的新匹配...当做出新的关键帧决策时，将观测结果添加到现有地标中，并三角测量对应于非地图点的新的帧间匹配，以创建新的地图点。...后端后端对应于通过最大化关于变量的后验概率给出观测值Z来优化关键帧位姿 X 和地标 L 的初始估计的优化框架。

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