碎片︱R语言与深度学习 sparklyr包：实现Spark与R的接口，会用dplyr就能玩Spark ————————————————————————————————————— 本文中介绍的...H2o包在调用的过程主要有以下简要步骤： 连接、搭建H2o环境（heo.init()）——数据转换成h2o格式（as.h2o）——模型拟合（h2o.deeplearning）——预测（h2o.predict...数据是H2o网站数据，笔者windows系统下没有能够下载到该数据，所以后续的分析都没有办法继续进行了。...如果你想看预测的数据可以用as.data.frame来变成R能识别的数据框格式。...##参考来自：h2o官方手册,h2o.deeplearning函数的示例 library(h2o) h2o.init() iris.hex as.h2o(iris) iris.dl <- h2o.deeplearning
在某个感兴趣的图像帧，作者采集了前5帧和后5帧的点云数据，并把这些点云数据通过ICP算法对齐到一起，并投影到感兴趣的图像帧上——你可以理解目标就是得到图像的每个像素的3D坐标，这些信息自然可以通过标定数据转换为视差图...我们可以看到，数据中包含了很多困难场景，包括镜面反射表面、大视差、多种不同的材质、多种变化的光照条件，这对当时的各种立体匹配算法提出了严峻的挑战。 作者采用了计算错误像素的比例的方法来评价算法优劣。...由于图像尺寸较大，而作者在实际测试算法时并没有降采样图像，所以采用了不同的错误阈值来删选不同数量的错误匹配像素数量，默认情况下如果超出3个像素的匹配误差就会被认为是错误的匹配。...而且，由于作者采集的原始数据非常多，而上述Benchmark只挑选了很少一部分，作者在当时就计划逐渐增加数据集的难度，这也就为几年后的KITTI 2015数据集打下了伏笔。...作者并没有重新采集数据，而是从之前获取的3TB数据中抽取了具有大量运动元素的400组数据,，其中。由于我们只关心立体匹配这一部分，所以我跳过其他类别数据的讲解。
图1-1 视频帧间编码原理 另一方面，与原始视频相比，压缩视频具有一些不同的特点。如图1-1所示，在视频编码时，当前帧与参考帧（例如前一帧）的运动关系被计算为运动矢量。...当前后帧编码块之间没有很高的时间相关性时，视频编码器使用帧内预测模式。...没有残差的区域表示当前区域可以通过共享来自参考帧的相应补丁来直接预测。因此，残差可以定位需要进一步增强的区域。...实验结果 论文采用 REDS 数据集进行训练，在 REDS4 和 Vid 数据集上进行测试。所有帧首先由标准差为 1.5 的高斯核平滑并下采样为原来的 1/4。...原始 RLSP 和 RSDN 没有显式对齐模块，我们为其添加了运动矢量对齐和 SpyNet 光流对齐来评估不同对齐方式的效果。
Hijack获取原始TCP连接 通过Upgrade操作将HTTP协议升级为WebSocket协议，一个重要的目标是获取底层TCP的控制权，拿到原始的TCP连接句柄，后续处理不在经过HTTP库，直接由WebSocket...即从TCP连接中读取数据，然后将读到的二进制数据解析为WebSocket协议帧结构，简单来说就是数据序列化。...1原理 根据如下WebSocket帧结构，将收到的二进制数据解析出来。...因为调用方是业务模块，所以只关心读取到业务数据才会处理，如果没有读取阻塞在NextReader上完全合情合理。...framePos = 4 } ... } 填充数据长度大小到 payload length。这一部分大小是不固定的，如果data长度大于等于65536，则表示长度这一部分占8个字节。
模型训练 本文从 LIVE 数据集、UVG 数据集和 AVS2/AVS3 的标准序列中收集了 58 个视频序列。...在压缩过程中，收集所有 CU 的深度值，并将其重组为预测深度和相应参考深度图对。这些数据对构成了一个大数据集，以 4:1 的比例分为训练集和测试集。...表2 深度预测模型的分类性能 深度预测 虽然预测深度时选择了最可能的深度，但仍然可能存在一小部分不正确的预测。这些错误的预测可能在视频编码过程中累积到相当大的数量，并进一步导致 RD 成本增加。...为节省编码时间，跳过大于最优深度的编码。 基于概率估计的帧内分区模式预测 在 CTU 编码中，迭代执行分割过程，直到每个 CU 的最优深度 Do。...通过对该模型进行简单的迁移，结果显示，在没有明显 RD 损失的情况下，随机存取和低延迟的平均时间分别减少了 32.88% 和 32.40%。
AV1可比HEVC（H.265）和Google VP9提高25％的编码效率，并由AOM开放媒体联盟（ Mozilla & ATEME都是是其一部分）开发。...我们的第一个尝试就是使用流分析仪。分析仪解码AV1数据流并显示关于流信息的各种细节。这些信息可以帮助编解码器工程师更轻松地识别和修正bug。分析仪的输入通常很小（一个编码比特流），但输出流非常大。...例如：一个1080p的视频帧产生4MB的原始图像数据和大量的分析元数据。如果分析仪在本地运行，简直小意思，但是若是分析仪在远程服务器上运行，则带宽尤其是延迟会很致命。...这有可能是编解码器的正常操作行为，也可能是一个错误导致。 块拆分情况 - 人行横道画面，共32帧@ 60 QP 在10QP，这看起来不同，但有点类似。...位图层 - 热图不透明 - 由“read_mv”过滤 - 人行横道，2帧@ 60 QP 跳过标志图层 跳过标志用来表示一个块没有系数。
= nil { return messageType, nil, err } //ReadAll从r读取,直到出现错误或EOF，并返回读取的数据 p, err = io.ReadAll(...读取到达结尾时，返回值n将为0而err将为io.EOF messageReader的 Read方法： 我们看下Read的具体实现，Read方法主要是读取数据帧内容，直到出现并返回io.EOF或者其他错误为止...这三个各占用一个bit位用做扩展用途，没有这个需求的话设置位0 Opcode ：该值定义的是数据帧的数据类型 1 表示文本 2 表示二进制 MASK： 表示数据有没有使用掩码 Payload length...) Payload data ： 帧真正要发送的数据，可以是任意长度 advanceFrame 解析方法 实现代码会比较长，如果直接贴代码，会看不下去，该方法返回数据类型和error, 这里我们只会截取其中一部分...= nil { return noFrame, err } } .. } 整个流程分为了 7 个部分： 跳过前一帧的剩余部分，毕竟这是之前帧的数据 读取并解析帧头的前两个字节（从上面图中可以看出只读取到
然而，PSRAM如今仍然在大规模的使用，只是一般人不知道、看不见而已：在M、S、R三大2G base band芯片供应商里，都集成有32MB的PSRAM，只不过他们都是以SiP的形式出现，封在芯片里面你看不见...在一些智能语音交互的场合，有些语音数据来自云端，pSRAM能很好的提供数据缓冲作用，解决网络数据的不稳定问题，以提供稳定、平滑的语音服务。...PSRAM在一些数据缓冲应用中可以取代SRAM或者SDRAM: 高速、大容量PSRAM非常贵；而SDRAM需要很多管脚、需要设计DRAM控制器、实现数据刷新等，再尺寸、设计复杂度等上不经济。...数据采集完成、一帧图像采集完成信号量、图像数据缓冲区进出信号量 创建 dma_filter_task 将 DMA 数据转换成像素数据并存储到图像缓冲区，这里也会检查是否有脏数据产生，判断是否接收完一帧完整的图像...最后一部分是WiFi配置部分，一开始的配置通过指针传到这里 配置部分到这里就好了。 ? 因为是demo嘛，一些逻辑代码就没有写 然后整体来说，框架搭好啦。 ? 然后这两个地方是超级大的数组 ?
滴水穿石 非一日之功 在数据分析伊始，判断文件的完整性是一个基本步骤，尤其是在处理测序数据原始文件时。那么有哪些方法呢？...不可逆性：MD5 不能通过哈希值反推原始数据。 高效计算：计算 MD5 哈希值的速度较快，适合大数据量校验。...跳过缺失文件 一个包含多个文件的校验和文件 md5.txt，如果你只下载了其中一部分文件，可以使用 --ignore-missing 来忽略那些缺失的文件。...md5sum 会跳过它们，不会报告错误，只有存在的文件会被验证。...压缩文件校验 如果检验完之后，很不幸，你的原始数据有损坏，但是你又没有备份，或许可以采用这个方法拯救一下： SeqKit — 超快速的 FASTA和FASTQ 文件操作工具包
成帧 将原始的位流分散到离散的帧中 常见的四种成帧方法 字符计数法 字节填充的标志字节法 比特填充的比特标记法 物理层编码违例法 字符计数法 发送方： 在每个帧头部中的第一个字段，标识该帧的长度共有多少字符...当扫描过程中出现错误导致部分帧没有被正确接收： 接收方会继续扫描直到读取到下一个帧标志，开始重写转换同步数据 优点： 可以传输任意比特数的帧，同时传输效率更高 物理层编码违例法 将冗余信号用作帧界 例如...(x)}=Q(x) 说明 x^rM(x)-R(x) 一定能被G(x)整除，所以将它作为转码后的数据传送给接收方 接收方在收到后，将其与约定好的生成多项式G(x)相除： 若为0，说明传输过程中没有发生错误...单工停-等协议首先取消了可用缓存空间无限大这一理想条件 也因此，需要解决接收方有可能被发送方传输的大量数据淹没这一问题 解决方法： 接收方在每次接收到数据后，会向发送方返回一个哑帧，表示自己已经正常接收到数据...（设接收方收到数据帧后马上回送确认短帧，没有延时） 可以算的信道利用率为3.85%，不足4%，利用率极低。
fswebcam /dev/video0 –no-banner -r 640×480 ~/image01.jpg 三、常用参数 fswebcam /dev/video0 –no-banner -r 640...-q，–quiet隐藏除错误以外的所有消息。 -v，–verbose在捕获时显示其他消息 –version显示版本并退出。...（秒） -r，–resolution 设置捕获分辨率。 –fps 设置捕获帧速率。 -F，–frames 设置要捕获的帧数。...-S，–skip 设置要跳过的帧数。 –dumpframe 将原始帧转储到文件。 -s，–set = 设置控制值。...–revert恢复原始捕获的图像。 –flip 翻转图像。 （h，v） –crop [，]裁剪图像的一部分。
一方面，作为人工智能三大基石之一的数据，对深度学习技术的重要性好比汽油之于汽车，而目前可用于语音翻译模型训练的音频-翻译平行数据的量级只有几百小时。如何利用其他文本数据来辅助训练是考虑的方向。...具体做法是在编码层跳过以空白帧为主的时间步和合并重复的帧以减少编码序列的长度，理论上，在消除空白和重复帧的干扰情况下，模型的短时依赖关系学习能力会提高。...图4：COSTT的“声学-语义”建模过程 AS阶段和TT阶段的第一部分输出，可以组合用作语音识别模型，单独的TT阶段可以看作机器翻译模型，而整体来看，如果忽略了TT阶段输出的第一部分，则是语音翻译模型。...更多关于COSTT的实现和训练策略，请参见原始论文。...可以看出，COSTT可以使用比过去方法较少的训练数据和训练技巧的同时，取得更好的性能；同时，在利用额外MT数据作辅助训练时，COSTT得到了更高的翻译性能。 详细的实验结果和分析请参考原始论文。
重构损失（RECONSTRUCTION LOSS） 对于目标数据，模型训练过程中使用 mel 谱代替原始声波，用 x_{mel} 表示。...由于没有用于对齐的真值标签，我们必须在每次训练迭代时估计对齐，我们将在之后讨论。 在问题设置中，我们旨在为后验编码器提供更多的高分辨率信息。...该算法使用动态规划来寻找最佳匹配，并且相邻的时间帧在匹配的过程中是单调递增的。换句话说，它不允许在匹配过程中跳过任何帧，这使得它能够更准确地匹配序列。...因此，可以将Monotonic Alignment Search视为语音识别中的一部分，其中它帮助确定了音频信号和文本之间的对应关系。...在这个过程中，算法会逐步比对语音信号和模板中的每一个时间帧，确保相邻的时间帧是单调递增的。如果它发现某个时间帧在整个匹配过程中无法对齐，那么就会尝试跳过该时间帧，以寻找更好的匹配。
此外，作者的方法降低了上下文计算，并未减少视觉标记，从而与原始模型相比，在保持或甚至提高性能的同时，实现了更好的效果。...然而，尽管这些模型在“离线”设置中分析整个视频帧进行预测，但他们并没有针对实时应用（如增强现实眼镜和自动驾驶系统）进行优化。...在每个帧的个视觉标记中，LayerExpert使用线性投影来确定给定视觉标记的重要性分数。然后，根据视觉保留比例r选择视觉标记进行后续处理，其中是帧视觉标记的(1-r)百分位数。...所有视觉标记在浅层中处理，然后在更深层中跳过（相当于 VideoLLM-MoD 在第1层和某些早期层中采用r=1，而在剩余层中采用r=0）。...类似于以前LLM研究[14]中的方法，作者将其适应到在线场景中，跳过所有其他层的视觉标记（视为 VideoLLM-MoD 设置了跳过层，即在第1层采用r=1，其余层r=0）。
可以使用帧调试器检查每个DrawCall的渲染目标的类型。普通相机的目标描述为B8G8R8A8_SRGB。这意味着它是一个RGBA缓冲区，每个通道有8位，因此每个像素32位。...帧调试器将显示默认的HDR格式为R16G16B16A16_SFloat，这意味着它是RGBA缓冲区，每通道16位，因此每像素64位，是LDR缓冲区大小的两倍。...由于线性颜色数据按原样显示，因此看起来很暗，它错误地解释为sRGB。 ? ? （HDR和LDR 在后处理结果之前，通过帧调试器查看） 为什么亮度会变化？ sRGB格式使用非线性传递函数。...一部分光线散射到更大的区域，有点像我们现在的bloom效果。相机越好，散射越少。与我们添加的bloom效果最大的区别是散射并没有添加光，它只是散射光。...否则，将其色调映射直接应用于原始源，完全跳过Bloom。 ? 我们可以将色调映射与最终的Bloom Pass相结合吗？ 是的，URP和HDRP通过Uber Pass可以做到这一点，甚至更多。
此外，我们还引入了一种针对动态场景的关键帧选择策略，它提高了相机跟踪对大尺度物体的鲁棒性，并提高了建图的效率。...对于此区域外掩码的像素，其深度值在计算的范围内的像素被认为是掩码的一部分，并随后被整合。...我们对关键帧的偏好倾向于：1) 动态物体比率较低的帧；2)与前一关键帧重叠率较低的帧。我们使用 I_R^d 和 I_R^o 分别表示输入帧I的两个比率。...但是，这种方法通常需要大量迭代才能优化相对较小的边缘区域，降低了整体优化效率。它还会导致重复的选择结果，因为帧的覆盖面积是恒定的，覆盖面积大的帧保持更高的优先级。...\ 代表相应文献中没有提到对应的数值。 表2. TUM数据集上的平移RPE RMSE结果。 表3. TUM数据集上的旋转RPE RMSE结果。 图3. TUM RGB-D数据集上的重建结果。
：帧中继链路 最后一跳802.11 : 不同的链路协议提供不同的服务 e.g., 比如在链路层上提供（ 或没有）可靠数据传送 链路层服务 成帧，链路接入： 将数据报封装在帧中，加上帧头[包括原mac...‘UDP校验和’ 字段 接收方: 计算接收到的报文段的校 验和 检查是否与携带校验和字 段值一致: 不一致：检出错误 一致：没有检出错误，但可 能还是有错误 有更简单的检查方法 全部加起来看是不是全...强大的差错检测码 将数据比特 D, 看成是二进制的数据 生成多项式G：双方协商r+1位模式（r次方） 生成和检查所使用的位模式 目标: 选择r位 CRC附加位R，使得 R>正好被...当M个节点要发送，每个可以以R/M的平均速率发送 完全分布的: 没有特殊节点协调发送 没有时钟和时隙的同步 简单 MAC ( 媒体访问控制 ) 协议：分类 3大类: 信道划分 把信道划分成小片（...随机存取协议 当节点有帧要发送时 以信道带宽的全部 R bps发送 没有节点间的预先协调 两个或更多节点同时传输，会发生➜冲突 “collision” 随机存取协议****规定: 如何检测冲突 如何从冲突中恢复
第一部分： 以太网首部也可以说是以太网帧的头部，这部分包括了目标主机的MAC地址、源主机的MAC地址、上层协议类型 第二部分： ARP报文这部分中的第20位，0x00,0x01表示ARP请求包,0x00,0x02...源节点发送数据帧时，由帧的帧头和数据部分计算得出FCS，目的节点接收到后，用同样的方式再计算一遍FCS，如果与接收到的FCS不同，则认为帧在传输过程中发生了错误，从而选择丢弃这个帧。...源节点发送数据帧时，由帧的帧头和数据部分计算得出FCS，目的节点接收到后，用同样的方式再计算一遍FCS，如果与接收到的FCS不同，则认为帧在传输过程中发生了错误，从而选择丢弃这个帧。...FCS提供了一种错误检测机制，用来验证帧在传输过程中的完整性。 FCS采用了循环冗余校验CRC32校验算法，那么什么是CRC校验呢？...假设生成多项式 g(x) 是 r 阶的，原始数据存放在 data 中，长度为 len 个 bit ， reg 是 r+1 位的变量。
在R中我们可以使用rbind，它代表行绑定，只要两个数据帧具有彼此相同的列。...所有这些字符串拆分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。...这会扰乱任何机器学习模型，因为用于构建模型的训练集与要求它预测的测试集之间的因素不一致。即。如果你尝试，R会向你抛出错误。...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？...我们已根据原始列车和测试集的大小隔离了组合数据集的某些行范围。之后的逗号后面没有数字表示我们想要使用此子集获取所有列并将其存储到指定的数据帧。
对于数据流来说，没有什么比错误的排版更糟糕的了，尤其是在以数据为中心的 AI 范式中。...在 pandas 2.0 中，我们可以利用 dtype = 'numpy_nullable'，其中缺失值是在没有任何 dtype 更改的情况下考虑的，因此我们可以保留原始数据类型（在本例中为 int64...- Stack Overflow），因此永远不会更改原始数据帧。...df.head() # <---- df does not change 启用写入时复制：在链接分配中不会更改原始数据帧。作者代码段。...也许对于数据操作领域的新手来说，它们并不“华而不实”，但对于那些曾经跳过篮圈来克服以往版本局限性的资深数据科学家来说，它们就像沙漠中的水一样。
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