最近的一个活动页面需要做一个可以左右滑动的抽签效果，故通过用css的transform属性和js结合来模拟可以无限滚动的效果。...结构与样式 结构：卡片分前后两排，每列插入10个div结点，以便做左右位移效果。 样式：设置每一列都恰好好在中间位置（或中间位置附近），如下所示。 a....无限滚动原理 由于这里的停止位置是固定的，前排永远是当前卡片相对于视口居中，后排永远是两个卡片相对于视口居中，且每个卡片是一样的，所以当卡片列表向前或向右移动到一个目标位置时，都将列表重置为初始位置继续滚动...目标位移与帧位移 为了做出滑动后到停留位置的缓动效果，所以当用户左右滑动屏幕时，会记录滑动距离，计算出卡片该到的目标位移位置，目标位移位置是有规则的，因为这里有10张卡片均分宽度，位置必须是(100%/...判断第二次滑动是否与第一次不同方向，若不同向需重置上次帧位移为0。以免上次帧位移太大影响移动方向。
具体而言，在本章中，我们将介绍： 数据分析的拆分，应用和合并模式概述 按单个列的值分组 访问 Pandas 分组的结果 使用多列中的值进行分组 使用索引级别分组 将聚合函数应用于分组数据 数据转换概述...它由未分组的列组成，Pandas 已成功将给定函数应用于该列（可以删除某些列） 为了演示实际的转换，让我们从以下数据帧开始： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-pRLyURCX...用分组的平均值填充缺失值 使用分组数据进行统计分析的常见转换是用组中非NaN值的平均值替换每个组中的缺失数据。...通过在序列和数据帧对象上提供.rolling()方法，pandas 为滚动窗口提供了直接支持。...，滚动平均值通常用于消除短期波动并突出显示数据的长期趋势，并且在财务时间序列分析中非常常用。
智能表格也是一个天然的低代码平台，只要使用开放的增删改查 API 就能实现一个后台管理系统，利用提供的各种视图将数据展示出来。它本质上是一个在线数据库，拥有更丰富的列类型和视图。...02 增量渲染 Smart Sheet 看板是多种视图中的一种。它主要是多个分组来组成的，每个分组又包括了多个卡片。滚动的时候包括左右分组滚动、分组内卡片上下滚动两种。...看板滚动主要有两种情况： 第一种，没有出现新的分组和卡片，当前只是在可视区域的卡片内滚动； 第二种，出现了新的分组和卡片，涉及到了节点的销毁和新增。...但在快速滚动的情况下，大部分时间都是没有出现新的分组的，大概率是在可视区内的几个分组移动，所以这种情况下，如果使用整屏渲染，就不得不多去渲染一个分组。...09 总结与思考 腾讯文档团队优化后的FPS接近 60 帧，从 20 多帧提升到 58 帧左右，也就是提升了两倍多。 在这期间，团队总结了相关经验：应该尽量避免滚动的时候有阻塞主线程的耗时操作。
将数据格式转换为时间序列数据 to_datetime函数可以将具有适当列的数据名称转换为时间序列。...移动时间序列数据 时间序列数据分析可能需要移数据点进行比较。移位函数可以移位数据。 A.shift(10, freq='M') 17....Shift vs tshift 移动:移动数据 tshift:移动时间索引 让我们创建一个带有时间序列索引的dataframe，并绘制它以查看shift和tshift之间的区别。...例如，在上一步创建的系列中，我们可能只需要每3天(而不是平均3天)一次的值。 S.asfreq('3D') 20.滚动 滚动对于时间序列数据是一种非常有用的操作。...滚动意味着创建一个具有指定大小的滚动窗口，并对该窗口中的数据执行计算，当然，该窗口将滚动数据。下图解释了滚动的概念。 值得注意的是，计算开始时整个窗口都在数据中。
可以通过使用平均值、最大值和最小值，或任意极端值来对值进行封顶。 数值变换 变换被视为传统转换的一种形式。它是将一个变量替换为该变量的函数。在更强的意义上，转换是一种改变分布或关系形状的替换。...对每个窗口大小，计算滚动窗口内数据的统计函数，如平均值、标准差等。 对计算结果重命名列名，以表示窗口大小。 将原始数据框和滚动计算的结果连接起来，返回包含所有特征的新数据框。...对于每个滞后值和每个指定的列，使用 shift 函数将特征值向后移动，生成滞后值。 特征交互 特征交互是使用多于一个特征来创建额外特征的方法。...量纲相同的特征之间可以加、减和除； 量纲不同的特征自检可以乘和除。 分组聚合 分组聚合是指根据某些特征将数据分组，然后在每个组内对数据进行聚合操作，以生成新的特征。...高于平均值的计数：统计时间序列数据中高于平均值的数量。 低于平均值的最长连续段：计算时间序列数据中低于平均值的最长连续段。 Wozniak特征：一种特征提取方法。
前两天在Cocos官方公众号上学习了「大掌教」的Cocos Creator 2.x Camera教程，总算是对摄像机组件有了一个初步的认识，乘热打铁Shawn用Camera摄像机练习了一个飞机大战游戏，...目前主要实现3个功能： 1.无限滚动背景 2.控制飞机移动 3.子弹发射 本次教程是图文+视频的超强组合 如果你对编写代码不感兴趣或怕看不明白，建议先现看下面视频 1....控制飞机移动 不知道大家还记得公众号之前的一篇文章《Cocos Creator基础教程(11)—可拖拽组件》 我直接将Dragable.js组件脚本拿过来，挂载到飞机节点上就OK了，代码很简单 /**...触摸事件发生在foreground节点上，但移动的是target属性所指向的节点，看下面代码 /** * 可拖动组件 */ cc.Class({ extends: cc.Component,...发射器的主要属性是子弹预制体、发射频率、子弹飞行速度 OffsetX属性要特别一点，它可以控制子弹与飞机的偏移位置，以实现同时发射多行子弹的效果，看下图 ?
一、计算滚动平均 使用时间序列数据时，为观察值计算滚动平均值或附加历史值可能会有所帮助。假设我想获取一家公司每天售出的小部件数量。...我可能想包括7天移动平均线，或附上上周出售的工作日小部件，以查看业务与上周相比的表现。我可以通过将数据集连接到自身上，并使用日期列上的操作来选择单个值或观察范围来做到这一点。...二、自连接附加历史数据 现在，如果我想附加4/25 / 21–5 / 1/21这一周的7天滚动平均值，可以通过将表连接到自身上并利用在SUM（）函数。...，其7天平均值处于滚动状态： ?...将表联接到自身上是一种非常灵活的方式，可以向数据集添加汇总列和计算列。 分组功能（例如SUM（）和COUNT（）与CASE（）语句）的创造性使用为功能工程，分析报告和各种其他用例带来了巨大的机会。
、计算滚动统计数据，如滚动平均 7、处理丢失的数据 8、了解unix/epoch时间的基本知识 9、了解时间序列数据分析的常见陷阱 让我们开始吧。...'data'] = np.random.randint(0,100,size=(len(date_rng))) df.head(15) } 如果我们想做时间序列操作，我们需要一个日期时间索引，以便我们的数据帧在时间戳上建立索引...我们可以按照下面的示例，以日频率而不是小时频率，获取数据的最小值、最大值、平均值、总和等，其中我们计算数据的日平均值： df.resample('D').mean() } 窗口统计数据，比如滚动平均值或滚动和呢...让我们在原始df中创建一个新列，该列计算3个窗口期间的滚动和，然后查看数据帧的顶部： df['rolling_sum'] = df.rolling(3).sum() df.head(10) } 我们可以看到...这是我们的df，但有一个新的列，采取滚动和和回填数据: df['rolling_sum_backfilled'] = df['rolling_sum'].fillna(method='backfill
最近一个学弟在在进行数据分析时，经常需要计算不同时间窗口的滚动平均线。当数据是多维度的，比如包含多个股票或商品的每日价格时，我们可能需要为每个维度计算滚动平均线。...这意味着，如果我们想为每个股票计算多个时间窗口的滚动平均线，transform方法会返回一个包含多个列的DataFrame，而这些列的长度与分组对象相同。这可能导致数据维度不匹配，难以进行后续分析。...然后，使用groupby和apply方法，将my_RollMeans函数应用到每个分组对象中的每个元素。这样，就可以为每个股票计算多个时间窗口的滚动平均线，并避免数据维度不匹配的问题。...滚动平均线（Moving Average）是一种用于平滑时间序列数据的常见统计方法。它通过计算数据序列中特定窗口范围内数据点的平均值，来消除数据中的短期波动，突出长期趋势。...这种平滑技术有助于识别数据中的趋势和模式。滚动平均线的计算方法是，对于给定的窗口大小（通常是时间单位），从数据序列的起始点开始，每次将窗口内的数据点的平均值作为平均线的一个点，并逐步向序列的末尾滑动。
图1：使用点云语义上下文的位置识别的示例，这是KITTI数据集08的局部建图实例，其中第720帧和1500帧形成回环，图的下半部分是两帧对应的点云语义上下文，由于它们的方向是相反的，因此描述子是完全不同的...图2 方法流程，它主要由两部分组成：两步全局语义ICP和点云语义上下文信息 A.全局语义信息ICP 众所周知，基于局部迭代优化的通用ICP算法易受局部极小值的影响，对于位置识别，通常无法得到一个有效的初始值...所谓的快速计算偏航角方法就是基于点云语义上下文信息的方法，其描述子的列表示偏航角，激光雷达在水平面上的纯旋转将导致其描述子的列移动，点云上下文和强度扫描上下文同时得到相似度和偏航角，具体地说，它们使用所有可能的列位移描述子计算相似度...实际上，对于基于扫描点云上下文的方法，转换将同时影响描述子的行和列，单靠列移位描述子是不能得到最佳结果的，因此，提出了一种快速的语义ICP算法来校正点云之间的转换。...如表四，由于我们使用得到的三维姿态来提前对齐点云，在匹配阶段不需要移动描述子列，因此我们的检索速度非常快，两步全局语义ICP平均只需要2.126毫秒。
，适合将数值进行分类 qcut：和cut作用一样，不过它是将数值等间距分割 crosstab：创建交叉表，用于计算两个或多个因子之间的频率 join：通过索引合并两个dataframe stack: 将数据框的列...“堆叠”为一个层次化的Series unstack: 将层次化的Series转换回数据框形式 append: 将一行或多行数据追加到数据框的末尾 分组 聚合 转换 过滤 groupby：按照指定的列或多个列对数据进行分组...：计算分组的总和 mean：计算分组的平均值 median：计算分组的中位数 min和 max：计算分组的最小值和最大值 count：计算分组中非NA值的数量 size：计算分组的大小 std和 var...、cumprod：计算分组的累积和、最小值、最大值、累积乘积 数据清洗 dropna: 丢弃包含缺失值的行或列 fillna: 填充或替换缺失值 interpolate: 对缺失值进行插值 duplicated...: 替换字符串中的特定字符 astype: 将一列的数据类型转换为指定类型 sort_values: 对数据框按照指定列进行排序 rename: 对列或行进行重命名 drop: 删除指定的列或行 数据可视化
使用Pandas进行时间重采样 考虑将重采样为 groupby（） ，在此我们可以基于任何列进行分组，然后应用聚合函数来检查结果。...如果要计算10天的滚动平均值，可以按以下方式进行操作。 ? ? 现在在这里，我们可以看到前10个值是 NaN， 因为没有足够的值来计算前10个值的滚动平均值。它从第11个值开始计算平均值，然后继续。...在这里，我们可以看到在30天的滚动窗口中有最大值。 使用Pandas绘制时间序列数据 有趣的是，Pandas提供了一套很好的内置可视化工具和技巧，可以帮助您可视化任何类型的数据。...请注意，滚动平均值中缺少前30天，并且由于它是滚动平均值，与重采样相比，它非常平滑。 同样，您可以根据自己的选择绘制特定的日期。假设我要绘制从1995年到2005年的每年年初的最大值。...希望您现在已经了解 在Pandas中正确加载时间序列数据集 时间序列数据索引 使用Pandas进行时间重采样 滚动时间序列 使用Pandas绘制时间序列数据
智能表格是一种拥有多视图的新型表格，它本质上是一个在线数据库，拥有更丰富的列类型和视图，一份数据多种维度展示，目前已经有表格视图、看板视图、画册视图、甘特视图、日历视图等。...异步分片计算 异步分片计算需要保证的是，我们将任务分成一片片，保证当前一片刚好是一帧的执行时间，等到下一帧再去执行下一个异步任务。...然后开始计算可视区域之外的，这里最好的方式是以可视区域作为中心往两边扩散。如果此时文档有更新，或者用户滚动了页面导致可视区域变化了，之前计算过的卡片高度应该缓存起来，再继续剩余的卡片。 7....如果用户移动了卡片到另一个分组，此时应该将两个分组标记为 dirty，重新计算两个分组的高度。...对于隐藏展示列的操作，因为会改变所有卡片的高度，必须要全部异步分片重算，除非对列级别做缓存，但对内存占用太大，这里只做了卡片级别的缓存。
（在两个数据集中数据都已经过整理）。...计算移动平均值 在之后探索性分析的部分中，我们用移动平均来做一些分析。下一部分的数据准备会展示如何计算这些移动平均值。...接下来我们使用pandas groupby函数来将股票代码分组，因为我们想要对个股分别计算移动平均值。...最后，我们使用pandas rolling函数来进行滚动计算，在这里计算的是在数据集上的特定窗口的滚动平均。以下是Apple的例子，展示了5日和10日移动平均值。 ?...为了结合移动平均值和重大事件的数据集，我们需要做的是将个股与日期结合，来获得每一个重大事件发生日的移动平均值。
在联合分辨率策略修改之后，抖动量（定义为原始输入和移位输入的预测之间的均方根差）在我们的前置摄像头数据集上下降了 40％，在包含较小人脸的后置摄像头数据集上下降了 30％。...实验 我们在 66K 图像的数据集上训练我们的模型。为了评估实验结果，我们使用了由 2K 图像组成的地理位置多样数据集。...图 4 前置相机人脸检测性能 图 5 给出了更多旗舰设备上两种网络模型的 GPU 推理速度的透视图： ?...图 6 回归参数预测质量 应用 上述模型可以在完整图像或视频帧上运行，并且可以作为几乎任何与人脸相关的计算机视觉应用的第一步，例如 2D / 3D 人脸关键点、轮廓或表面几何估计、面部特征或表情分类以及人脸区域分割...为了检测该计算节省策略的故障，该模型还可以检测面部是否存在所提供的矩形裁剪中合理地对齐。每当违反该条件时，BlazeFace 人脸检测器将再次在整个视频帧上运行。
场景描述场景一：瀑布流页面多列混排的布局场景，例如：10个item在2列内布局，中间5个item在1列内撑满宽度布局，后10个item在3列内布局。...crossCount: 1,//纵向布局时为列数，横向布局时为行数 columnsGap: 5,//该分组的列间距,不设置时使用瀑布流的columnsGap rowsGap: 10,//该分组的行间距... //剩最后二十条数据时，提前增加数据，设置新的分组信息，将新分组添加到瀑布流末尾 if (last + 20 >= this.dataSource.totalCount()) { ...方案在瀑布流分组中为要吸顶的部分预留出位置，监听瀑布流滚动事件，吸顶部分基于瀑布流滚动后的偏移量设置位置，让吸顶部分跟随瀑布流一起滚动，吸顶部分到顶后固定不动。...//onWillScroll瀑布流滑动前触发，返回当前帧将要滑动的偏移量和当前滑动状态。返回的偏移量为计算得到的将要滑动的偏移量值，并非最终实际滑动偏移。
也就是说，500意味着在调用数据帧时最多可以显示500列。 默认值仅为50。此外，如果想要扩展输显示的行数。...下面的代码将平方根应用于“Cond”列中的所有值。 df['Cond'].apply(np.sqrt) 数据分组 有时我们需要将数据分组来更好地观察数据间的差异。...Pandas中提供以下几种方式对数据进行分组。 下面的示例按“Contour”列对数据进行分组，并计算“Ca”列中记录的平均值，总和或计数。...Concat适用于堆叠多个数据帧的行。...按列连接数据 pd.concat([df, df2], axis=1) 按行连接数据 pd.concat([df, df2], axis=0) 当您的数据帧之间有公共列时，合并适用于组合数据帧。
Pandas非常适合许多不同类型的数据： 具有异构类型列的表格数据，例如在SQL表或Excel电子表格中 有序和无序(不一定是固定频率)的时间序列数据。 ...具有行和列标签的任意矩阵数据(同类型或异类) 观察/统计数据集的任何其他形式。实际上，数据根本不需要标记，即可放入Pandas数据结构。 ...，或者用户可以直接忽略标签，并让Series，DataFrame等自动对齐数据 强大灵活的分组功能，可对数据集执行拆分-应用-合并操作，以汇总和转换数据 轻松将其他Python和NumPy数据结构中的不规则的...，用于从平面文件(CSV和定界文件)、 Excel文件，数据库加载数据，以及以超高速HDF5格式保存/加载数据 特定于时间序列的功能：日期范围生成和频率转换、移动窗口统计、日期移位和滞后。 ...将数据帧分配给另一个数据帧时，在另一个数据帧中进行更改，其值也会进行同步更改。为了避免出现上述问题，可以使用copy()函数。
传统的帧传输是对数据流进行传输，对固定长度的数据流加上帧头帧尾进行判断。一旦丢包，整个帧全部丢弃，造成了极大的浪费。...我们对原始的这种光纤帧协议进行了定制，在原来每一帧的基础上，内部对其封装了四个子帧，每一个子帧由128位组成(原因是我们每次加密的数据是128位)。...以AES-256算法为例，算法的分组长度是256 位，密钥长度同样是256 位，在分组或密钥长度不足256位时，需按照相应的补位规则补足256位。...在算法中有多轮的重复的变换称为轮变换，轮变换有三种类型，分别为初始轮、重复轮和最终轮.每一轮中又包括：字节代换、行移位、列混合和子密钥加几个步骤，而最终轮没有列混合这一步骤。...字节代换是通过字节代换表(S)盒)对数据矩阵进行非线性代换，行移位是以字节为单位对数据矩阵进行有序的循环移位，列混合是将列混合矩阵与数据矩阵进行一种矩阵乘法运算，子密钥加是将数据矩阵与子密钥矩阵进行按位的异或运算
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