一.初始化音频重采样器 在音频重采样时，用到的核心结构是SwrContext，我们可以通过swr_alloc()获取swr_ctx实例，然后通过av_opt_set_int()函数和av_opt_set_sample_fmt...()函数来设置音频重采样的参数，最后通过swr_init()函数初始化SwrContext实例即可。... 音频重采样用到的核心函数是swr_convert()，不过在进行重采样的时候，需要注意每次要去判断目标采样点个数是否大于最大目标采样点个数，如果大于，需要重新给输出缓冲区分配内存空间。...<<endl; return -1; } } return 0; } 三.将重采样后的数据写入输出文件 在初始化重采样器的时候，我们设置了目标采样格式为...write_packed_data_to_file(uint8_t *data,int32_t size){ fwrite(data,1,size,output_file); } 四.销毁音频重采样器
swr_convert(struct SwrContext *s, uint8_t **out, int out_count, const uint8_t **in , int in_count); //音频重采样转换...这里填入frame->data即可 //in_count :输入缓冲区每通道数据数量,这里填入frame->nb_samples即可 //返回值:转换成功后每个通道的输出样本数，出错则为负值 音频解码并重采样示例...输出 (const uint8_t**)frame->data,frame->nb_samples ); //输入 //将重采样后的
使用resample当时在以后每星期五估计病人的INR。指定每周一次读数的采样率，或等效地，每秒读数1 / （7 × 8 6 4 0 0 ）。使用样条插值进行重采样。...使用diff构建测量之间的时间间隔的向量。以周为单位表示间隔，并使用与以前相同的x轴绘制它们。 plot(Date,diff(datenum([Date;nxt]))/7,'o-', ......当INR超出范围时，INR读数之间的时间仍然很短。当INR过低时，患者会更频繁地获得读数，因为血栓形成的风险会升高。当患者的INR在范围内时，读数之间的时间稳定增加，直到比率变得太小或太大。...重采样的大幅波动可能是过冲的迹象。然而，华法林对身体有很大的影响。华法林剂量的微小变化可以大大改变INR，饮食，飞机上花费的时间或其他因素也会发生变化。...此外，当比例非常低时（如2010年末，波动最大），华法林通过紧急注射依诺肝素来补充，其效果甚至更大。 ---- ?
为了防止这种情况的发生，我们可以使用现成的imblearn。 imblearn是一个开源的由麻省理工学院维护的python库，它依赖scikit-learn，并为处理不平衡类的分类时提供有效的方法。...本篇文章中我们将使用随机重采样技术，over_sampling和under_sampling方法，这是最常见的imblearn库实现。...检查y_smote的value_counts（使用重采样方法将y_train转换为y_smote） 我们将数据分为训练和测试，并将RandomOverSampler仅应用于训练数据（X_train和y_train...使用RandomOverSampler，得分提高了9.52％。 欠采样 RandomUnderSampler根据我们的采样策略随机删除多数类的行。需要注意的是，此重采样方法将删除实际数据。...进行Logistic回归后， 使用RandomUnderSampler，得分提高了9.37％。 这些重采样方法的常见用法是将它们组合在管道中。
第二个最好的方法是使用来自统计学的聪明技术，称为重采样方法，使您可以准确估计算法在新数据上的表现。...在这篇文章中，您将了解如何使用Python和scikit-learn中的重采样方法来评估机器学习算法的准确性。 让我们开始吧。...使用Douglas Waldron的 Resampling Photo （保留某些权利）评估Python中机器学习算法的性能。 关于方法 在本文中，使用Python中的小代码方法来展示重采样方法。...当使用慢速算法时，使用列车/测试分组对于速度是有利的，并且在使用大型数据集时使用较低偏差产生性能估计。...你有任何关于重采样方法或这个职位的问题吗？在评论中提出您的问题，我会尽我所能来回答。
本文处理的场景如下，hive表中的数据，对其中的多列进行判重deduplicate。...yarn-client"); } catch (Exception ex) { ex.printStackTrace(); } } } 3、判重流程
如果DataFrame结构的索引是日期时间数据，或者包含日期时间数据列，可以使用resample()方法进行重采样，实现按时间段查看员工业绩的功能。...convention='start', kind=None, loffset=None, limit=None, base=0, on=None, level=None) 其中，参数rule用来指定重采样的时间间隔...，例如'7D'表示每7天采样一次；参数how用来指定如何处理两个采样时间之间的数据，不过该参数很快会被丢弃不用了；参数label = 'left'表示使用采样周期的起始时间作为结果DataFrame的index...，label='right'表示使用采样周期的结束时间作为结果DataFrame的index。
重采样 我们先从重采样开始。重采样意味着改变时序数据中的时间频率，在特征工程中这个技能非常有用，给监督学习模型补充一些结构。...依靠pandas进行重采样的方法类似groupby，通过下面的例子，可以更方便的理解。 首先，需要把采样周期变成每周： · data.resample() 用来重采样数据帧里的电量（kWh）那一列。...在使用Prophet之前，我们先重命名一下数据集中的每列。数据列为ds，我们要预测的值列为y。 下面的例子就是以每天为间隔的时序数列。 ? 导入Prophet，创建模型，填充数据。...LSTM对输入数据的规模很敏感，特别是在使用sigmoid或tanh激活函数时。...方法很简单，导入原始数据，然后为一年中的某一天和一天中的某一小时添加两列。 ? ? 连接和树形图 连接函数将距离信息和分组对象根据相似性聚类，他们相互连接，创造更大的聚类。
2023-03-17：使用Go语言和FFmpeg库实现音频重采样解码，并将其保存为PCM格式的文件。答案2023-03-17：在音视频处理领域，常常需要对音频进行重采样和解码，以便于后续的处理和分析。...本文将介绍如何使用Go语言及FFmpeg库实现音频重采样解码为PCM数据的过程。...在打开解码器时，需要将音频流的参数设置为解码器的参数。...2.5.计算重采样参数计算重采样后的采样率、声道数和采样格式等参数。...\n") return}其中，swrCtx是重采样上下文。
但在做数据分析时，需要进行临床场景重现。...---- 方法二，时间戳重采样 既然方法一已经提到用时间序列内pd.date_range() 方法，何不直接用升采用及插值的方法完成。...item_df.医嘱开始日期.values), columns=item_df.drop(columns=['医嘱开始日期']).columns) # 时间戳重采样...升采样及插值 时间戳重采样，resampling的填充和插值方式跟fillna和reindex的一样 >>> date_range_df = frame.resample('D').bfill() >>...最后在重置索引并重命名即可。
在本文中，我们将深入研究Pandas中重新采样的关键问题。 为什么重采样很重要? 时间序列数据到达时通常带有可能与所需的分析间隔不匹配的时间戳。...在为模型训练准备时间序列数据时，重采样是必不可少的。 重采样过程 重采样过程通常包括以下步骤: 首先选择要重新采样的时间序列数据。该数据可以采用各种格式，包括数值、文本或分类数据。...1、指定列名 默认情况下，Pandas的resample()方法使用Dataframe或Series的索引，这些索引应该是时间类型。但是，如果希望基于特定列重新采样，则可以使用on参数。...()方法对'index'列执行每周重采样，计算每周'C_0'列的和。...重采样是时间序列数据处理中的一个关键操作，通过进行重采样可以更好地理解数据的趋势和模式。 在Python中，可以使用Pandas库的resample()方法来执行时间序列的重采样。 作者：JI
因此，索引数量较多，或者表分区数量较多时，可能会比较费时，要评估代价，并默认只在负载低谷时执行。...采样率值为1意味着来自emp_no列的大约100%的数据被读入内存以生成直方图统计信息。 4)相关参数 histogram_generation_max_mem_size： ?...如果有长时间运行的语句或事务仍然使用该表，则后续的语句和事务必须等待这些操作完成，然后才能释放刷新锁。 直方图受DDL语句的影响： 删除被删除表中列的直方图。...重命名表不会移除直方图。相反，它将重命名重命名表的直方图，使之与新表名相关联。 删除或修改列的ALTER TABLE语句删除该列的直方图。...当存储引擎不提供自己的存储引擎时，MySQL使用的默认采样实现需要全表扫描，这对于大型表来说代价很高。InnoDB抽样实现通过避免全表扫描提高了抽样性能。
重命名列 df.rename(columns={'OldName': 'NewName'}, inplace=True) 使用方式： 重命名指定列。...示例： 将“ID”列重命名为“EmployeeID”。 df.rename(columns={'ID': 'EmployeeID'}, inplace=True) 18....时间序列重采样 df.resample('D').sum() 使用方式： 对时间序列数据进行重新采样。 示例： 将数据按天重新采样并求和。 df.resample('D').sum() 27....使用merge时处理重复列名 pd.merge(df1, df2, left_on='LeftColumn', right_on='RightColumn', suffixes=('_left', '_...right')) 使用方式： 在使用merge时，处理两个DataFrame中相同列名的情况。
hist); 其中，DEM即为绘制直方图所依据的栅格图像，也就是依据其数值进行绘图；kansas为需要绘图的范围，也就是依据这个范围内DEM图像的数值进行直方图绘制；200为缩放系数，亦即绘图前重采样时新空间分辨率的数值...，单位为米——之所以GEE在绘图前会自动对待绘图图层做一次重采样，是因为若没有绘图前的重采样，对于空间分辨率较高的遥感影像（例如Landsat 8的30 m空间分辨率），绘图时所需要的计算时间与空间都太大了...首先，将前述缩放系数由200修改为20，也就是重采样时空间分辨率由200 m改为20 m，就可以看到出现了像元数量较多导致无法绘图的错误。 ...我们对其加以重命名。 ...前面我们用了Landsat 8的9个波段进行绘图，且缓冲区域的半径为1000 m，重采样的空间分辨率（缩放系数）也是比较高的50 m，计算量比较大，导致绘图时间比较长；我们还可以对参数加以适当修改，从而提升绘图效率
由于重采样默认对索引执行变换，因此索引必须是时间类型，或者通过on指定要重采样的时间类型的column列。...，且列必须是时间类型 level：对于多级索引，指定要被重采样的索引层级，int或str类型。...对于dataframe而言，如不想对索引重采样，可以通过on参数选择一个column列代替索引进行重采样操作。...# 将时间类型索引重置，变为column列 df.reset_index(drop=False,inplace=True) # 通过参数on指定时间类型的列名，也可以实现重采样 df.resample(...根据rule参数含义码表，H代表小时的意思，12H也就是12小时。这是resample非常强大的地方，可以把采样定位的非常精确。 下面将天的时间频率转换为12小时的频率，并对新的频率分组后求和。
重命名列 df.rename(columns={'OldName': 'NewName'}, inplace=True) 使用方式： 重命名指定列。...示例： 将“ID”列重命名为“EmployeeID”。 df.rename(columns={'ID': 'EmployeeID'}, inplace=True) 18....时间序列重采样 df.resample('D').sum() 使用方式： 对时间序列数据进行重新采样。 示例： 将数据按天重新采样并求和。 df.resample('D').sum() 27....')) 使用方式： 在使用merge时，处理两个DataFrame中相同列名的情况。...使用explode展开列表 df.explode('ListColumn') 使用方式： 使用explode展开包含列表的列。 示例： 展开“Hobbies”列的列表。
一款文件重命名工具。通过在文本编辑器中直接编辑多个文件的文件名来重命名文件，非常灵活，堪比一些强大的重命名工具，但更加易用。...截图使用流程 动作 使用 运行EditRename.exe, 选择编辑器 编辑器需能在标题显示文件名 不要调整行顺序,不要删除行,尽量在一项操作完成再进行后继续操作 传入参数 拖拽文件至主界面上 拖拽文件至列表界面上...编辑器模式 关闭编辑器时会自动重命名 多标签编辑器并设置时切换标签立即进行重命名 主界面 重, X及列界面 重命名 开始重命名 退而重命名 直接关闭界面或右键托盘图标退出 直接退出程序 主界面关, 列界面关闭...退出重命名而不退出程序 设 设置界面 列 文件列表界面 X 副界面 一些简单的编辑 造 生成规则界面 其他 一些非通用的操作 特色功能 表达式 为操作添加前置条件 很多时候仅想操作部分文件,筛选文件过于复制可用此作为前置条件...表达式 工作于替换及动作 表达式是按顺序计算 非复杂表达式可快速返回结果(逻辑短路) 部分条件可能会耗时较久,基本越往下越耗时,酌情使用 可通过设置 属性 添加更多 条件 动作 批量执行多项操作 很多时候需要重复执行一些操作
“ Kappa”列是 Cohen 的（未加权的）Kappa 统计量在重采样结果中的平均值。 train 适用于特定模型。对于这些模型， train 可以自动创建一个调整参数的网格。...再现性注意事项 许多模型在估计参数的阶段使用随机数。此外，重采样索引是使用随机数选择的。有两种主要的方法来控制随机性以确保可重复的结果。 有两种方法可以确保在调用训练时使用相同的重样本。...当模型在重采样中被创建时，种子也可以被设置。虽然在调用train之前设置种子可以保证使用相同的随机数，但在使用并行处理时不太可能是这种情况（取决于利用的是哪种技术）。...要在重采样过程中获得预测的类概率，参数 classProbs in trainControl 必须设置为 TRUE。这将概率列合并到每个重采样生成的预测中（每个类有一列，列名是类名）。...为此，我们首先使用 收集重采样结果 。 rsa <- resamples() summary 有几种点阵图方法可用于可视化重采样分布：密度图、盒须图、散点图矩阵和汇总统计的散点图。
2023-03-17：使用Go语言和FFmpeg库实现音频重采样解码，并将其保存为PCM格式的文件。...答案2023-03-17： 在音视频处理领域，常常需要对音频进行重采样和解码，以便于后续的处理和分析。本文将介绍如何使用Go语言及FFmpeg库实现音频重采样解码为PCM数据的过程。...音频重采样：指改变音频采样率的过程，也可以理解为对音频做插值运算，使得原来采样率与目标采样率不一致的音频能够适配到目标采样率上。 音频解码：指把已经编码压缩的音频文件解码成原始的音频数据流的过程。...在打开解码器时，需要将音频流的参数设置为解码器的参数。...## 2.5.计算重采样参数 计算重采样后的采样率、声道数和采样格式等参数。
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