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【数据分析】数据缺失影响模型效果？是时候需要missingno工具包来帮你了！

通常，缺失的值可能被视为没有贡献任何信息，但如果仔细分析，可能有潜在的故事。...条形图条形图提供了一个简单的绘图，其中每个条形图表示数据帧中的一列。条形图的高度表示该列的完整程度，即存在多少个非空值。...当一行的每列中都有一个值时，该行将位于最右边的位置。当该行中缺少的值开始增加时，该行将向左移动。热图热图用于确定不同列之间的零度相关性。换言之，它可以用来标识每一列之间是否存在空值关系。...接近正1的值表示一列中存在空值与另一列中存在空值相关。接近负1的值表示一列中存在空值与另一列中存在空值是反相关的。换句话说，当一列中存在空值时，另一列中存在数据值，反之亦然。...接近0的值表示一列中的空值与另一列中的空值之间几乎没有关系。有许多值显示为<-1。这表明相关性非常接近100%负。

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15.计算机科学导论之数据压缩学习笔记

算法的大致思想是将数据中连续重复出现的符号用一个字符和这个字符重复的次数来代替。...我们只是一个接一个地写代码。赫夫曼编码的好处就是没有一个编码是其他编码的前缀，这样在编码过程中没有二义性，接收方接收到数据解压缩时也不会产生二义性。...字典开始为空，之后会逐渐地建立起来，该过程的总体思路是当一个索引号被接收时，在字典中已经存在了与其相应的记录。...在大多数实现方法中，通过一张量化表（8X8 ）定义了如何量化每个值，其中除数取决于T表位置上的值。这样做可以对每一个特殊的应用程序优化位数和0的个数。注意在整个过程中只有量化阶段是不可逆的。...时间压缩: 在此压缩中多余的镇将被丢弃，一般来说，人类可以感知15-30帧每秒的视频，而视频编辑常用的标准是24-30帧每秒，所以大多数连续帧几乎是一样的。

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Python入门之数据处理——12种有用的Pandas技巧

◆ ◆ ◆ 我们开始吧从导入模块和加载数据集到Python环境这一步开始： ? # 1–布尔索引如果你想根据另一列的条件来筛选某一列的值，你会怎么做？...在利用某些函数传递一个数据帧的每一行或列之后，Apply函数返回相应的值。该函数可以是系统自带的，也可以是用户定义的。举个例子，它可以用来找到任一行或者列的缺失值。 ? ?...从# 3的例子继续开始，我们有每个组的均值，但还没有被填补。这可以使用到目前为止学习到的各种技巧来解决。 #只在有缺失贷款值的行中进行迭代并再次检查确认 ? ? 注意： 1....在这里，我定义了一个通用的函数，以字典的方式输入值，使用Pandas中“replace”函数来重新对值进行编码。 ? ? 编码前后计数不变，证明编码成功。。...解决这些问题的一个好方法是创建一个包括列名和类型的CSV文件。这样，我们就可以定义一个函数来读取文件，并指定每一列的数据类型。

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视频编码（1）：可能是最详尽的 H.264 编码相关概念介绍丨音视频基础

比如一个视频中，帧的显示顺序是：I B B P，现在我们需要在解码 B 帧时知道 P 帧中信息，因此这几帧在视频流中的顺序可能是：I P B B，这时候就体现出每帧都有 DTS 和 PTS 的作用了。...CAVLC 充分利用残差经过整数变换、量化后数据的特性进行压缩，进一步减少数据中的冗余信息，为 H.264 卓越的编码效率奠定了基础。...算术编码的思想是用 0 到 1 的区间上的一个数来表示一个字符输入流，它的本质是为整个输入流分配一个码字，而不是给输入流中的每个字符分别指定码字。...SODB 是编码后的原始数据，SODB 经封装为 RBSP 后放入 NAL 的数据部分。从 SODB 到 RBSP 的生成过程：如果 SODB 内容是空的，生成的 RBSP 也是空的。...在正常情况下每一帧图像都有依次连续的 frame_num 值，解码器检查到如果 frame_num 不连续，便能确定有图像被编码器丢弃。

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一文搞懂数字视频技术

这个图形显示了一个受限的 VBR，当帧为黑色时不会花费太多的数据量。在早期，工程师们想出了一项技术能将视频的感官帧率加倍而没有消耗额外带宽。...这是一种显示、存储、传输运动图像的方法，每帧中的所有行都会被依次绘制。...我们可以更加智能的丢弃系数去得到更好的图像质量，但这是下一个主题。使用全部像素形成每个系数需要注意的是，每个系数并不直接映射到单个像素，而是所有像素的加权和。...这一步，我们选择性地剔除信息（有损部分）或者简单来说，我们将量化系数以实现压缩。我们如何量化一个系数块？一个简单的方法是均匀量化，我们取一个块并将其除以单个的值（10），并舍入值。...这不是最好的方法，因为它没有考虑到每个系数的重要性，我们可以使用一个量化矩阵来代替单个值，这个矩阵可以利用 DCT 的属性，多量化右下部，而少（量化）左上部，JPEG 使用了类似的方法，你可以通过查看源码看看这个矩阵

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【学习图片】05：GIF

GIF 可以被认为是图像数据的一个包装器。它有一个称为 logical screen 的视口，到该视口的单独的图像帧绘制，这有点像 Photoshop 文档中的图层。...这就是 GIF 支持它翻页动画的方式：一个帧被绘制到逻辑屏幕上，然后被另一个替换，再另一个取代。当然，当我们处理静态GIF时，这种区别并不重要，它是由绘制在逻辑屏幕上的单帧组成的。...在GIF的逻辑屏幕上绘制的每一帧最多只能包含256种颜色。GIF还支持 "索引透明"，一个透明的像素将参考色表中一个透明 "颜色 "的索引。...将一个数值范围缩小到一个较小的、近似的输出值集合的做法被称为量化，在学习图像编码时你会经常看到这个术语。这种调色板量化的结果通常很明显。...如果没有任何压缩--可以这么说--你可以把这个网格描述为：第一行，第一列是#0000FF。第一行，第二列是#0000FF。第一行，第三列是#0000FF。第一行，第四列是#FF0000。

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详解pd.DataFrame中的几种索引变换

，当原DataFrame中存在该索引时则提取相应行或列，否则赋值为空或填充指定值。...注意到原df中行索引为[1, 3, 5]，而新重组的目标索引为[1, 2, 3]，其中[1, 3]为已有索引直接提取，[2, 4]在原df中不存在，所以填充空值；同时，原df中索引[5]由于不在指定索引中...进一步地，由于重组后可能存在空值，reindex提供了填充空值的可选参数fill_value和method，二者用法与fillna方法一致，前者用于指定固定值填充，后者用于指定填充策略，例如： ?...时对其中的每一行或每一列进行变换；而applymap则仅可作用于DataFrame，且作用对象是对DataFrame中的每个元素进行变换。...用于复位索引——将索引加入到数据中作为一列或直接丢弃，可选drop参数。

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R 数据整理（十一：用purrr包实现更花样的匿名函数使用）

1. map 族其实map 除了对向量有用，也可以作用于数据框或矩阵类型，相当于把其中的每一列作为一个单独的元素来看，有点像按列的apply： > map(infos, typeof) $family...相当于每次遍历数据，都会获取两个变量，一个是元素值，一个是元素下标（有元素名则为元素名），如果x有元素名， imap(x, f)相当于imap2(x, names(x), f)；如果x没有元素名， imap...使用示性函数的泛函 some some(.x, .p)，对数据列表或向量.x的每一个元素用.p判断，只要至少有一个为真，结果就为真；every(.x, .p)与some类似，但需要所有元素的结果都为真结果才为真...返回向量中的第一个超过100的元素的值： detect(c(1, 5, 77, 105, 99, 123), ~ . >= 100) ## [1] 105 返回向量中的第一个超过100的元素的下标：...其他有用的函数比如keep，可以专门用来选择数据框各列或列表元素中满足某种条件的子集，这个条件用一个返回逻辑值的函数来给出。

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Python之递归函数

Python之递归函数好久没有更新内容了，也好久没有给大家打个招呼了，小白想死你们了。今天跟大家说说Python中的递归函数。 Python是支持递归函数的。...例如我们对一个数字列表进行求和计算，我们可以使用内置的函数或者自己写一个函数来完成计算工作，接下来我们看看如何使用递归来完成求和运算： In[1]:defmysum(L): ......:returnL[]+mysum(L[1:]) ...: In[2]:mysum([1,2,3,4,5]) Out[2]:15 如果对上面的函数较为困惑，可以使用函数来打印每次递归时列表的值： In[3...：每次递归时，列表的长度都变短了，直到列表变为空时，递归终止。...在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。

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pandas数据清洗，排序，索引设置，数据选取

=True) 更改数据格式astype() isin #计算一个“Series各值是否包含传入的值序列中”的布尔数组 unique #返回唯一值的数组...value_counts #返回一个Series，其索引为唯一值，值为频率，按计数降序排列 ---- 数据清洗丢弃值drop() df.drop(labels, axis=1)# 按列...丢弃缺失值dropna() # 默认axi=0（行）；1（列），how=‘any’ df.dropna()#每行只要有空值，就将这行删除 df.dropna(axis=1)#每列只要有空值，整列丢弃...df.dropna(how='all')# 一行中全部为NaN的，才丢弃该行 df.dropna(thresh=3)# 每行至少3个非空值才保留缺失值填充fillna() df.fillna(0)...) # 将df的A列中 -999 全部替换成空值 df['A'].replace(-999, np.nan) #-999和1000 均替换成空值 obj.replace([-999,1000], np.nan

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超详细整理！Pandas实用手册（PART I）

& 分析数据通过有系统地呈现这些pandas技巧，我们希望能让更多想要利用Python做数据分析或是想成为data scientist的你，能用最有效率的方式掌握核心pandas能力；同时也希望你能将自己认为实用但本文没有提到的技巧与我们分享...head函数预设用来显示DataFrame中前5项数据，要显示最后数据则可以使用tail函数。你也可以用makeMixedDataFrame建立一个有各种数据类型的DataFrame方便测试： ?...执行pd.describe_option()可以显示所有可供使用的options，但如果你是在Jupyter notebook内使用pandas的话，我推荐直接在set_option函式的括号里输入Shift...将Age栏位依数值大小画条状图将Survived最大的值highlight 将Fare栏位依数值画绿色的colormap 将整个DataFrame 的空值显示为红色 pd.DataFrame.style...这让你可以轻松地把多个函式串（chain）成一个复杂的数据处理pipeline，但又不会影响到最原始的数据： ? 瞧！

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针对 UGC 视频编码优化的基于机器学习的编码系数调整

它可以通过优化为每一个编码单元分配的比特数来最大限度地提高视频质量，以满足视频流带宽的限制。...需要注意的是，虽然下一帧的 Qp 值是由速率控制根据先前的统计数据和编码器数据决定的，但最终的编码结果在编码器完成对该视频帧的编码之前仍旧是无法知晓的。...有助于更有效地在 GOP 中分配每帧比特并选择 Qp 值。...主讲人提出了一种方法，用一个系数来衡量计算出的 boost，该系数考虑了帧复杂性随时间的变化，如下式所示。...虽然质量指标也有降低，但差值非常小。实验结果结论在这项工作中，主讲人提出了一种新的方法，将 first-pass 统计数据作为预测模型的输入，动态地调整量化参数的 frame boost。

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20个能够有效提高 Pandas数据分析效率的常用函数，附带解释和例子

Isin 在处理数据帧时，我们经常使用过滤或选择方法。Isin是一种先进的筛选方法。例如，我们可以根据选择列表筛选数据。...我们也可以使用melt函数的var_name和value_name参数来指定新的列名。 11. Explode 假设数据集在一个观测（行）中包含一个要素的多个条目，但您希望在单独的行中分析它们。...Memory_usage Memory_usage()返回每列使用的内存量（以字节为单位）。考虑下面的数据，其中每一列有一百万行。...Replace 顾名思义，它允许替换dataframe中的值。第一个参数是要替换的值，第二个参数是新值。 df.replace('A', 'A_1') ? 我们也可以在同一个字典中多次替换。...Applymap Applymap用于将一个函数应用于dataframe中的所有元素。请注意，如果操作的矢量化版本可用，那么它应该优先于applymap。

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WebP原理和Android支持现状介绍

对各宏块可使用以下几种帧内预测模式： H_PRED(horizontal prediction).使用block左边的一列L来填充block中的每一列 V_PRED(vertical prediction...5) 量化量化是压缩中损失数据的主要步骤，它主要原理是把经过DCT变换后的宏块中每个数值除以量化表中对应的系数并取整。...由于人眼对低频部分更敏感，所以经过量化后再还原成图像对视觉效果影响较小，但数据得到有效的压缩。量化的最终目的是减少低频部分非零系数的幅值并增加高频部分零值系数的数量。...由于量化后的交流系数中包含较多连续零值系数，因此可用行程编码对它们进行编码来有效压缩数据长度。 9) 熵编码熵编码是一种无损数据压缩编码方式，WebP中采用布尔算术编码作为熵编码方式。...，图像数据包含一帧数据，由以下组成：一个可选的透明度子chunk 1个比特流子chunk 对于动态图像，图像数据则包含多帧数据。

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Python之递归函数

Python之递归函数好久没有更新内容了，也好久没有给大家打个招呼了，小白想死你们了。今天跟大家说说Python中的递归函数。 Python是支持递归函数的。...例如我们对一个数字列表进行求和计算，我们可以使用内置的sum函数或者自己写一个函数来完成计算工作，接下来我们看看如何使用递归来完成求和运算： In[1]: def mysum(L): ...:...：每次递归时，列表的长度都变短了，直到列表变为空时，递归终止。...对于上面的代码，我们可以使用另外一种代码形式来实现，也就是使用三目运算符，然而在Python中是没有三目运算符的，不过可以使用if/else来实现，代码如下： In[1]: def mysum(L):...在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。

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浅谈数字音视频传输网络——AVB

采样后的振幅值并不是整数，且是随机变化的。还需要将这些随机变化的振幅值通过四舍五入的方法将其变换为能用二进制数列来表达的数值，这个过程就是量化，单位是bit（比特），如图4中采样和量化所示。...采样值是6.4的幅值量化后取整数6，采样值是3.6的幅值量化后取整数4。图4 A/D转换的三个步骤将量化后的二进制数组按照时间顺序排列成可以顺序传送的脉冲序列，这个过程就是编码。...如图7所示，在一帧中至少包含了46Byte（字节）的数据，那么一个最小的以太网帧是72 Byte；如果一帧中包含的最大数据是1500 Byte，那么一个最大的以太网帧是1526 Byte。...如果每帧都按照最大数据来传输，在前文中提到过最大帧是1526Byte（如图7中所示），再加上每帧的帧间隔12Byte，共1538 Byte,相当于12,304bit（1Byte=8bit），每组80个帧相当于...AVB可以实现全双工的工作模式，每帧的数据量和传输的数据类型有关，也和时间间隔有关，从图14中不难看出，不同类型的数据所占用的字节并不是一个绝对的固定值。

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LogisticRegression(逻辑回归)

在文章中主要写了其推导过程以及部分代码实现 # 构造函数h(x) 其中sigmoid函数形式为：对应的函数图像是一个取值在0和1之间的曲线：因为：由上两式联立可得: # 使用极大似然估计法...因为乘以了一个负的系数，所以J(θ)取最小值时的θ是最优参数 # 梯度下降算法求J(θ)的最小值根据梯度下降法可知，更新过程为：式中α为学习率，求偏导数步骤：所以更新过程可以写成：因为α是常量...，所以1/m可以省略，最后更新过程变为： # 梯度下降的向量化(vectorization) 约定训练数据的矩阵形式如下，x的每一行为一条训练样本，而每一列为不同的特称取值：约定待求的参数θ的矩阵形式为...:return: """ data = np.loadtxt('testSet.txt') # 取数据集的第一列到最后一列的前一列 dataMat = data...[:, 0:-1] # 取数据集的最后一列 lableMat = data[:, -1] # 为dataMat添加一列1，代表所有theta0的参数，其中0代表第1列，1代表需要插入的数值

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用Wolfram语言玩转&我的世界&（Minecraft）

现在我们需要一个函数来选出颜色最接近的方块名称。...现在我们只需要为高程数据中的每个位置创建一列。全部工作就是转换数字。...CT世界中没有多大意义。...，在图像"内部"的每一层都有信息，所以如果改变二值化的阈值，我们可以选出更密集的骨骼材料并制作一个头骨：一个有趣的扩展是建立三个密度水平，并使用玻璃方块类型在头骨上放置透明的皮肤。...因为我要将此作为后台任务运行，所以我需要确保我不会同时执行两个操作，因为往返于 Minecraft 服务器的消息可能会产生混乱：剩下的就是每五秒钟重复运行一次代码：我把方块这样放置…… ...在特殊一列的一个块区上走

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如何利用维基百科的数据可视化当代音乐史

◆ ◆ ◆ 可视化通过分析Billboard年终榜单中前100首歌曲，我们可以根据每年Billboard上最流行歌曲所代表的音乐风格的份额来量化现代音乐的走向。...# 定义一个从维基百科表格中抓取相关信息的函数，如果没有返回NaN def tryInstance(td, choice): try: # 歌曲只有一个维基百科链接，但是歌手可能有许多链接。...不幸的是，当所有这些信息表的长度不同，有不同的 HTML 嵌套和不完整数据时，这些数据会变得特别混杂（竟然没有人将Gorillaz 音乐进行归类？！）。...genre_df.p', 'rb')) defaverageAllRows(gdf): # 添加”sums”列 gdf['sums'] = gdf.sum(axis=1) #对数据帧的每列除以...gdf[col] =gdf[col].divide(gdf['sums']+1e-12) #返回数据帧并丢弃”sums”列 return gdf.drop('sums', axis=1)

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一个不限制插值个数和上采样倍数的视频增强方法

此外，本文使用提出的SARDB替换每K个RDB中的一个，它能够生成比例自适应特征并对整体性能作出积极贡献。 GPL：提出GPL来解决SPL缺乏灵活性的问题。...在不是整数的情况下，可以使用线性插值函数来计算采样值：通过这样的设计，中间特征映射上的采样位置（）能够沿通道方向移动，从而对所需的特征进行采样,下图为例：提出的GPL不仅实现了特征映射的无约束上采样...对于损失，采用Charbonnier函数来优化损失函数并设置。感知损失通常利用从预先训练的网络中提取的多尺度特征图来量化差异。...数据集 Adobe-240数据集由133个手持录制视频组成，每个视频的帧速率为240fps，空间分辨率为720×1280。从这个集合中，随机选取103个视频来构建训练数据集。...量化评估下图为不同s和t值时的PSNR量化图，红线为STVSR。下图为模型大小和运行时间方面的方法比较。消融实验有无FINet或者EnhanceNet。在不同的尺度上对比SPL和GPL。

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