本文来自IBC 2019（International Broadcasting Convention）中的演讲，主要内容是FFmepg编码的子帧延时。...演讲内容来自EBU（European Broadcasting Union）的Kieran Kunhya。 Kieran Kunhya首先比较了基于整帧图像的编码和子帧编码之间的延时。...而子帧编码却不需要在接收完整幅帧图像就可以开始，它将一帧图像的连续N行看作为一个子帧（通常是连续16行或者32行），也称为一个切片（slice），在接收完一个切片后就可以开始编码，这样编解码阶段只会各自引入一个切片的延时...，一个切片的延时大约为40us，所以子帧编码会大大降低编解码过程引入的延时。...图1 子帧编解码流程 接着，Kieran Kunhya阐述了子帧编码的编解码流程，如图1所示。
提取文本数据中的子列表可以通过各种方式实现，具体取决于文本数据的结构和提取子列表的条件。...我们需要将这些信息提取出来，并将其分为三个子列表：名言列表、事实列表和宠物列表。我们使用了一个简单的Python脚本来读取文本文件并将其分割成多个子列表。...这导致我们得到了一个错误的子列表结构。2、解决方案为了解决这个问题，我们需要在分割文本文件时，忽略换行符。我们可以使用Python的strip()方法来删除字符串中的空白字符。...= [item.strip() for item in data if item]这样，我們就可以正确地分割文本文件中的数据，并将其分为三个子列表：名言列表、事实列表和宠物列表。...be narrowed down by gender.Pet of the DayScottish TerrierLand SharkHamsterTse Tse FlyEND在上述得方法中的选择取决于你的数据结构和提取需求
目标是将键区域匹配的子列表进行合并，并将合并后的子列表中的几何形状和名称字段组合成一个字符串。...Args: sublists: 一个列表列表，其中每个子列表代表一个对象。 Returns: 一个合并后的子列表列表。 """ # 创建一个字典来存储键区域和子列表的映射。...key_region_to_sublists[key_region] = [] key_region_to_sublists[key_region].append(sublist) # 创建一个新列表来存储合并后的子列表..."指的是根据某些条件或标准将两个列表中的子列表进行连接或组合。...具体来说，假设有两个列表，一个是主列表，其中包含多个子列表；另一个是匹配列表，包含一些与主列表中的子列表相关的项。现在的目标是，根据匹配列表中的项，将主列表中相应的子列表连接或组合成一个新的列表。
在本文中，我将介绍matplotlib一个非常有价值的用于管理子图的函数——subplot_mosaic()。如果你想处理多个图的，那么subplot_mosaic()将成为最佳解决方案。...子图A占据了整个顶部行，而其余的图(B、C和D)排列在底部行。 layout = """AAA BCD""" 利用subplot_mosaic()来定义基于指定布局的子图。...fig, ax = plt.subplot_mosaic(layout, figsize=(5,5)) 然后可以根据偏好自定义和可视化每个子图中的数据，我们使用了不同的绘图函数，如plot()、hist...更新后的布局如下: 我们可以这样改 完整代码 那么如果想包含一个空的子图呢？ 可以使用"."...占位符，如下所示: 看看结果 可以看到Matplotlib中subplot_mosaic()函数用于创建复杂的子图布局。
分享嘉宾：邹磊 北京大学 教授 编辑整理：xiaomei 出品平台：DataFunTalk ---- 导读：本次讲座从图数据库中的核心查询算子——子图匹配入题，介绍了图数据库的基本概念、子图匹配的算法，...因为主语和宾语就是两个点，它们之间的关系就是一条边，因此是RDF Graph；不是把RDF数据看成Graph图，而是它本身就是Graph图，只是它不仅可以表示成三列表的形式，也可以表示成Graph图的形式...Q中的每一个点在单射函数Function（f）作用下唯一映射到G的每个点上去，如上图中Q的1、2、3在G的中的第一个子图匹配是（1、2、3），第二个子图匹配是（2、3、4）。...子图匹配的本质就是给一个Q，找到Q在G中的所有匹配，如示例中找到所有的二叉结构。 2. 问题的复杂性 从计算复杂性来讲，子图匹配是一个非常复杂的问题。...虽然匹配算法本身是指数的，但在实践中，可以采用大量的过滤策略来检索搜索空间，从而提高查询的性能。 3. 子图匹配与图数据库 子图匹配与图数据库有什么关系？
分享嘉宾：邹磊 北京大学 教授 编辑整理：xiaomei 出品平台：DataFunTalk 导读：本次讲座从图数据库中的核心查询算子——子图匹配入题，介绍了图数据库的基本概念、子图匹配的算法，以及在图数据库环境下的子图匹配查询优化等内容...因为主语和宾语就是两个点，它们之间的关系就是一条边，因此是RDF Graph；不是把RDF数据看成Graph图，而是它本身就是Graph图，只是它不仅可以表示成三列表的形式，也可以表示成Graph图的形式...Q中的每一个点在单射函数Function（f）作用下唯一映射到G的每个点上去，如上图中Q的1、2、3在G的中的第一个子图匹配是（1、2、3），第二个子图匹配是（2、3、4）。...子图匹配的本质就是给一个Q，找到Q在G中的所有匹配，如示例中找到所有的二叉结构。 2. 问题的复杂性 从计算复杂性来讲，子图匹配是一个非常复杂的问题。...虽然匹配算法本身是指数的，但在实践中，可以采用大量的过滤策略来检索搜索空间，从而提高查询的性能。 3. 子图匹配与图数据库 子图匹配与图数据库有什么关系？
将 ScienceAI 设为星标 第一时间掌握 新鲜的 AI for Science 资讯 编辑 | KX 分子表征已经从「图」扩展到「视频」了。...随着深度学习和自监督学习的兴起，自动化分子表征学习方法可以通过对大规模分子数据集进行预训练，从分子序列、图和图像中提取表征。这些方法在药物发现的各种任务中表现出显著的性能提升。...VideoMol 从 200 万个具有人类蛋白质组多种生物活性的分子视频的 1.2 亿帧中捕获化合物的物理化学信息。...VideoMol 实现了较低的 DB 指数（值为 0.197），表明 VideoMol 具有识别同一分子的不同帧的能力。...这显示了分子视频的优势，使 VideoMol 能够通过扫描每一帧来了解更多的分子信息。此外，值得注意的是，VideoMol 可以感知遮挡场景中的子结构。
name="'businessLicence'" size="350px*200px" ref="businessLicence"> 自己写了个上传图片的子组件...，父组件需要获取到子组件上传的图片地址， 方法一：给相应的子组件标签上加 ref = “avatar” 父组件在最后提交的时候获取this....$refs.avatar.相应数据 即可，因为在这里才能保证图片已经上传，否则如果图片没上传，拿到的值一定为空。...$emit方法获取的时候，如果子组件想要给父组件传入多个值，则可以写多个参数，父组件在获取的时候获取多个参数的值即可 //父组件 getUrl(path1，path2) { console.log...函数中让该函数加载即可 3、子组件向父组件传值需 是父组件 用到了 ，如果多个父组件引用了该子组件，则只有传值的时候用的子组件来自哪个父组件，这个父组件才可以接收到值，其他父组件获取不到子组件传的值。
起因是这样的,c++程序开发后 功能号和指令,校验需要人工去看对照二进制代码,量大还费力, 于是打算利用python 去调用 c++程序去校验指令, 首先要做的就是用python 获取c++程序的...printf() 或cout 的输出; 环境linux python 3.8.x 以下代码实现,获取子程序输出 command='....linux shell指令,如果要用shell 指令如ls 要将false 变成true, 通过指定stderr=subprocess.STDOUT，将子程序的标准错误输出重定向到了标准输出，以使我们可以直接从标准输出中同时获取标准输出和标准错误的信息...p.poll() 返回子进程的返回值,如果为None 表示 c++子进程还未结束. p.stdout.readline() 从 c++的标准输出里获取一行....参考文章1 python中的subprocess.Popen（）使用 参考文章 2 python 从subprocess运行的子进程中实时获取输出
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。... Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。
在这种情况下，DGL 会将节点/边映射（从节点/边 ID 到分区 ID）存储在单独的文件（node_map.npy 和 edge_map.npy）中。节点/边映射存储在 numpy 文件中。...值是成对的列表，包含分区中相应类型的 ID 范围的起点和终点。列表的长度是分区的数量；列表中的每个元素都是一个元组，存储了分区中特定节点/边类型的 ID 范围的起点和终点。 ...分区的图结构以DGLGraph格式存储在文件中。每个分区中的节点都经过*relabeled*，始终以0开头。...每个分区图都有一个整数节点数据张量，存储名为 "dgl.NID"，每个值都是节点的全局 ID。同样，边也被重新标记，本地 ID 到全局 ID 的映射被存储为名为 `dgl.EID` 的整数边数据张量。...分区图包含额外的节点数据（"inner_node "和 "orig_id"）和边数据（"inner_edge"）： inner_node：表示节点是否属于某个分区。
其实问题还是自己想偷懒而且不注意导致的，可以说是小程序页面和组件的界限 我们在开发的时候，组件和页面一定要分开，如果是组件的话，就一定不要当成页面组件在pages中配置，就拿列表组件来说 场景：我一个列表...这样就导致了首次渲染数据空白！！！！...但是在开发者工具看的时候，其实数据已经是有的，百思不得其解啊，于是就放弃了，差不多首次就是这样 image.png 可以看到，appData中数据是正常的，但是第一次的map展示就是有问题，值出不来，...就是简单的react 列表渲染一个子组件 image.png 于是.......过了十天 我还是放不下！...【灵机一动，会不会是小程序中页面和组件之间的边界出了问题呢】 我就去掉了 image.png
首先，来看下面一段代码，在主进程中重新为os.environ赋值，但在子进程中并不会起作用，子进程中使用的仍是系统的全部环境变量。 ? 运行结果： ?...在Python中，为变量重新赋值实际上是修改了变量的引用，这适用于任意类型的变量。对于列表、字典、集合以及类似的可变类型对象，可以通过一定形式改变其中元素的引用而不改变整个对象的引用。...os.environ是一个类似于字典的数据结构，这里以字典为例，字典可以通过pop()、popitem()、clear()、update()以及下标赋值等原地操作的方法或操作来修改其中的元素而不影响字典对象的引用...在主进程中清空了所有环境变量，然后创建子进程失败并引发了异常。...以Windows操作系统为例，创建子进程时会调用API函数CreateProcessA，该函数要求环境变量至少要包含SYSTEMROOT，否则调用另一个函数CryptAcquireContext时会失败
Django中基表的设置 通过图书管理系统引入多表操作：如果我们创建表的方式是先抽象出表与表之间相同的字段建一个父类，然后在用每个表类去继承这个父类，如下面的代码，我们将无法得到期望的表字段。...b.事物A按一定的条件从数据库中读取了某些数据后，事物B删除了其中部分记录，当A再次以相同条件读取时，发现某些记录消失了。 3.脏读：一个事物读取了另一个事物未提交的数据。...a.事物A按一定的条件从数据库中读取某些数据记录后，事物B插入了一些记录，当B再次按照相同条件读取数据时，发现多了一些记录。（也叫做幻影读）。...子序列化 Django中的子序列化的功能是：通过跨表查询数据然后对跨表查到的数据反序列化。...如果涉及到通过外键进行跨表查询，然后再将查询数据反序列化到前台就需要用到子序列化，比如下面的例子：我们查询出版社信息的时候连带将book表中的该出版社所出版过的书名一并查出来。
/2502575 该数据库的网址如下 http://asntech.org/dbsuper/ 收录了人和小鼠中的超级增强子信息，采用了两种策略来定义增强子 从pubMed中收集已发表的，有文献支持的超级增强子...利用从ENCODE, GEO等公共数据库中下载的H3K27ac chip_seq数据，采用MACS识别peak区域，将p小于10的负9次方的peak作为增强子区，然后采用ROSE这款软件来识别超级增强子区...将超级增强子上下游50kb范围内存在的基因作为对应的靶基因，基于这种简单的策略来预测超级增强子的靶基因。整个数据库构建的pipeline示意如下 ?...通过Browser菜单，可以浏览超级增强子数据，示意如下 ? 点击超级增强子的ID,可以查看下列详细信息 1. 基本信息 ? 2. 关联基因 ? 3. 软件参数 ? 4. 序列下载 ? 5....包含的增强子 ? 除了基本的检索和浏览功能，该数据库还支持将超级增强子信息传递给其他在线工具，方便下游分析，示意如下 ?
在我们的项目中我们使用 axios 进行异步调用。 因为异步调用的问题，如果我不采取手段，子页面没有办法获得父页面中的数据，页面将会显示为 没有数据。...问题和解决 这个问题的原因就是子组件在初始化的时候，父组件还没有获得数据。 可以使用的方法是 v-if 进行判断。 对比上面我们使用了 v-if 判断的代码和没有使用判断的代码。...上面的代码能够让子组件正确加载数据。 另外一个需要注意的是，在子组件中需要使用 props:['projects','currentPage'], 将数据从父总结中传递过来。...从父组件中将数据传递过来。 https://www.ossez.com/t/vue/14083
数据可视化本来是一个非常复杂的过程，但随着Pandas数据帧plot()函数的出现，使得创建可视化图形变得很容易。...在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ，可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。...最近，一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例，详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧，熟练掌握这些技巧后，你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。...此外，Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table，它创建一个来自数据帧的表格，并将其添加到matplotlib Axes实例中。...有了subplot参数还可以绘制子图，根据需要指定行数和列数以及绘图的数量。 ? 在上面的子图中，我们没有给子图添加标题。
整理 | 晓查 来自 | 量子位 数据可视化本来是一个非常复杂的过程，但随着Pandas数据帧plot()函数的出现，使得创建可视化图形变得很容易。...在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ，可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。...最近，一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例，详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧，熟练掌握这些技巧后，你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。...此外，Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table，它创建一个来自数据帧的表格，并将其添加到matplotlib Axes实例中。...有了subplot参数还可以绘制子图，根据需要指定行数和列数以及绘图的数量。 ? 在上面的子图中，我们没有给子图添加标题。
晓查 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 数据可视化本来是一个非常复杂的过程，但随着Pandas数据帧plot()函数的出现，使得创建可视化图形变得很容易。...在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ，可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。...最近，一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例，详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧，熟练掌握这些技巧后，你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。...此外，Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table，它创建一个来自数据帧的表格，并将其添加到matplotlib Axes实例中。...有了subplot参数还可以绘制子图，根据需要指定行数和列数以及绘图的数量。 ? 在上面的子图中，我们没有给子图添加标题。
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