我来自熊猫直播，从去年的7月份加入熊猫并在 11月中旬开始开发播放器，主要致力于HTML5播放器的研制开发。 接下来我将从以下几个方面介绍HTML5播放器的相关内容： 1....但无论如何我们需要支持主播的高码率直播需求，那么如何解决？ 2) 解决方案 如果你打开熊猫HTML5播放器并右键点击打开监控，会看到显示“正在清洗能量槽”，很多人问我什么是正在清洗能量槽？...3) 团队新人加入 我们团队会遇到的一个很正常的问题就是当有新人加入该怎么办？新人一开始不熟悉开发过程，在开发过程中有时对内核造成不必要的影响。...我们在Loader里集成了一个实时监控的插件监控实时传输速率。基于保证沉浸且连续的用户体验与业务方的需求，我们不会默认在直播中向用户弹出推荐合适码流的提示框。...当然在这个过程中需要切换码率， MOOV的Header需要改变，所以必须要清空之前MSE上所有的数据。 Q2：这些视频插件在Chrome、Safari、IE等平台上如何实现适配？
如果能预测大熊猫交配的成功率，就能为繁育工作提供很大帮助。近日，四川大学、成都大熊猫繁育研究基地和四川省大熊猫科学研究院的研究者公布了一项基于神经网络预测大熊猫交配成功率的新方法。...他们在自己的研究中以人工方式定义了 5 种不同的大熊猫叫声，并基于人工设计的声学特征使用聚类方法对叫声数据进行了分组。...他们没有使用人工定义的特征和发声类型，而是使用了深度网络来学习不同的发声特征，自动预测交配成功率。 ? 图 1：基于大熊猫发声行为的自动交配成功率预测能更好地协助大熊猫繁殖。...他们并未直接将提取出的声学特征用于预测，而是先使用一个深度网络来学习更具判别能力的发声特征，然后再基于每一帧上的这种特征来预测交配成功或失败的概率。...对于输入的音频序列，最终的预测结果是通过求和所有帧上的概率而得到的，如果整体的成功概率更大，那么就将这个交配结果分类为成功。 预处理 首先，基于人工标注的起止点从输入音频序列中提取出大熊猫的叫声。
团队基于对U-ViT架构的深入理解以及长期积累的工程与数据经验，在短短两个月进一步突破长视频表示与处理关键技术，研发推出Vidu视频大模型，显著提升视频的连贯性与动态性。...此外，Vidu采用的是“一步到位”的生成方式，与Sora一样，文本到视频的转换是直接且连续的，在底层算法实现上是基于单一模型完全端到端生成，不涉及中间的插帧和其他多步骤的处理。...在插帧的步骤中，模型不知道两帧之间的内容如何连接，只是采用了类似于PPT中“平滑”的效果将线条和内容进行移动。...但是其生成视频类内容的连续性、稳定性较弱，不具备连续内容关联能力。Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，广泛用于处理序列数据，如文本、语音和图像。...正向过程：不断地往输入数据中加入噪声，直到其就变成纯高斯噪声，每个时刻都要给图像叠加一部分高斯噪声。其中后一时刻是前一时刻增加噪声得到的。
“地图是信息密度最大的数据通信方式，”洛杉矶时报的数据可视化主管Len De Groot说。因为人们在日常生活中就使用地图，所以能直观理解地图。...然而，做出很好的地图并不是那么容易，它需要更多的思考，并愿意学习一些技术技能。这里有一些要记住的注意事项，以及一些如何开始的建议。...然后你需要花一些时间思考如何设计地图，让地图的每一部分来强调你的观点，并且其他信息没有丢失。...这个地图还演示了如何做一个可以揭示新故事的地图——对比最近媒体关注难民在绝望中试图穿越地中海和安达曼海域，地图显示了非洲惊人的移民数量。...“他们谈论很多关于数据框架思维，你不仅仅为了这个故事我要采访谁，你还要考虑怎样使用数据来找到一个故事或者用数据带入故事背景”他说。“地图是很重要的一部分。
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。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。...Python 中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。
一、前言 在《腾讯云数据库DTS发布全新数据集成方案：全增量无缝同步，快速构建实时数仓》一文中，我们介绍了如何使用DTS的「数据同步」服务，将MySQL数据同步到Ckafka并应用于大数据场景中。...读者可能会产生疑问：DTS的「数据订阅」服务也提供了类似的功能，那么这两者有何区别，实际使用时应如何选择？为此，本文将为您详细介绍相关内容。 二、为什么会形成两种 方案？...「数据迁移」主要用于数据库搬迁，如云下数据库上云的场景；「数据同步」主要用于两个数据源的长期实时同步，如双活、异地灾备等场景；「数据订阅」则是将源端数据变更同步到不确定的目标端，应用于缓存更新，大数据分析等场景...基于现有的同步能力以及对用户需求的深入调研，DTS团队形成了到Kafka的数据同步方案，即采用全量+增量数据一起的同步方式，将数据源先同步到Ckafka，再从Ckafka消费数据投递到数据湖仓。...同时，用户也可在同步过程中设置投递策略，如指定源库中不同的表投递到目标端不同的Topic中。 那这两种方案在实际使用时如何选择呢？接下来为您详细介绍。 三、如何选择数据同步 最佳方案？
基于这种方法，内核可以适应局部特征变化，这对于语义特征学习是有效的。 这是补偿学习的例证。a是传统的卷积，其中内核足迹完全不动。b，c和d说明了足迹移动。...由于这些像素级别的标注会需要昂贵成本，是否可以使用未标记的相邻帧来提高泛化的准确性？具体地说，通过一种使未标记帧的特征图变形为其相邻标记帧的方法，以补偿标记帧α中的丢失信息。...为了解决这个问题，作者使用可变形卷积将未标记帧的特征图变形为其相邻标记帧的特征图，以修补上述固有问题。偏移量就是带标记的帧和未带标记的相邻帧之间优化后的特征差。...利用多分辨率特征金字塔构造可变形部分，并采用不同的扩张方法。该方法的优点在于，我们可以利用相邻的未标记帧来增强已标记帧的特征学习，因为相邻帧相似，我们无需对视频的每一帧进行标记。...该网络结构类似于上面讨论的姿势估计网络，但有点复杂。它包括三个部分：1）帧t的实例分割预测；2）帧t与t +δ之间的偏移优化和分割变形；3）特征图聚合，用于最终预测帧t +δ处的实例分割。
对于CAN总线来说，当数据帧大于标准的8字节时，可以借助高层协议实现数据分段和传输。 CAN协议规定标准帧和扩展帧中数据段的长度为最大8字节。...针对这一限制，工业界开发了一些高层协议来支持长数据帧的分段传输和重组。...关键点：数据通过多个帧分段传输，每帧包含索引和子索引信息。 块传输（Block Transfer）：更高效的方式，允许批量传输多个数据帧。 使用场景：适合设备配置、参数设置等需要传输大数据的场景。...优点：支持复杂的设备间通信。 缺点：效率相对较低。 J1939 协议 SAE J1939 是一套基于CAN的协议，广泛用于重型车辆和农业机械。...那么如何选择适合的协议？我认为主要有几点区分： 实时性要求高： ISO-TP由于有流控机制，效率稍低，适合诊断或非实时场景。如果需要高实时性，可以设计自定义的轻量级协议。
先来看下合成效果，例如，将视频中的人物转换成「希腊雕塑」的形态： 将吃竹子的大熊猫转换成「国画」的形式，再把大熊猫换成考拉： 跳跳绳的场景可以丝滑切换，人物也可以换成蝙蝠侠： 方法简介 一些研究采用流来导出像素对应关系...他们还根据 FateZero ，融合了在对输入视频中的相应关键帧进行 DDIM 反转时获得的自注意力特征。 研究者从公开的 DAVIS 数据集中选取了 25 个以物体为中心的视频，涵盖人类、动物等。...加入流变形视频后，胜率大幅提高至 38%，突出了时间引导的重要性。研究者使用灰色像素表示被遮挡的区域，这可能会与图像中的原始灰色相混淆。...为了避免可能出现的混淆，他们进一步加入了二进制流遮挡掩码，更好地帮助模型识别哪部分被遮挡。胜率进一步提高到 42%。...在图 7（a）所示的输入帧中，从熊猫的眼睛和嘴巴可以看出，canny 边缘比深度图保留了更多细节。空间控制的强度反过来会影响视频编辑。
解决方案 电力能源行业数据分析应用解决方案，基于一站式大数据分析平台，可对多个独立系统的数据进行集中整合，强化电力企业数据资产的管理，打破数据孤岛，快速构建契合业务场景的分析应用，实现运维检修监控、运营管理...基于企业价值模型，根据电力企业战略发展要求，结合企业核心能力落地，建立关键指标体系，支持对公司各类业务整体性、系统性、多视角的分析与管理，辅助决策。 1、关注实现盈利与发展潜力。...集自服务的数据准备、高性能计算、探索式自助分析、深度分析、企业级管控为一体的BI平台，无缝整合数据运营中需要的全部核心组件，提供极致的用户体验和极低的维护成本。...集团内各成员公司基于自身业务需要，逐步开始数据资源深入分析应用的探索。...全报表无分析、全结果无洞察，各级业务部门只能从系统中提取数据后基于Excel制作报表，分析维度单一、时效性差、周期长且缺少对数据的洞察和思考。
我们将首先将数据加载到熊猫数据帧中，然后使用 Plotly 创建人口金字塔。 使用情节表达 Plotly Express 是 Plotly 的高级 API，可以轻松创建多种类型的绘图，包括人口金字塔。...plotly.express 和用于将数据加载到数据帧中的 pandas。...接下来，我们使用 read_csv（） 函数将人口数据从 CSV 文件加载到 pandas 数据帧中。...数据使用 pd.read_csv 方法加载到熊猫数据帧中。 使用 go 为男性和女性群体创建两个条形图轨迹。条形方法，分别具有计数和年龄组的 x 和 y 值。...输出 结论 在本文中，我们学习了如何在 Python 中使用 Plotly 创建人口金字塔。我们探索了两种不同的方法来实现这一目标，一种使用熊猫数据透视表，另一种使用 Plotly 图形对象。
众所周知，熊猫智能公交车是深兰科技自动驾驶核心产品，自2019年获得了广州、长沙、上海、武汉的自动驾驶测试牌照后，今年5月又成功摘得深圳智能网联汽车道路测试牌照。...此次冠亚军方案，将与白天行人检测结合，打造适用于不同天气条件的全天候行人检测系统，并有望在熊猫智能公交上进行应用，为其安全行驶保驾护航。...该比赛数据集与常用于训练预训练模型的数据集（如 COCO 数据集、OBJ365）的数据分布存在很大的不同，因此对基于常用数据集预训练的模型进行 fine-tune 的效果不如预期。...未来工作 该团队虽然获得了不错的成绩，但也基于已有的经验提出了一些未来工作方向： 1. 由于数据的特殊性，该团队尝试使用一些增强方式来提高图片质量、亮度等属性，使图片中的行人更易于检测。...由于收集这个数据集的摄像头一直在移动，该团队之前在类似的数据集上使用过一些 SOTA 的方法，却没有取得好的效果。他们认为之后可以在如何利用时序帧信息方面进行深入的探索。 3.
1 前言 偶然的机会朋友说他部门的数据库误删了，想恢复回来，他百度了一些资料，也跟着试了。但发现会报一些错，于是他就找我帮忙看一下。...对于我来说，因为公司的数据库都是DBA在管控，平时都没机会操作，基本上都停留在理论上。 但为了维持我在他心中的光辉形象，不能让他看出我是个半吊子，我就装逼让他把错误的信息发给我一下，我好百度一下。...朋友的数据库是基于docker搭建的，然后朋友一度怀疑是因为docker原因导致他恢复不成功。 2 数据恢复之binlog前置知识 注： 本文的例子为demo示例，mysql基于docker搭建。...这种看字面的意思就是出现主键冲突了，此时的办法有2种 a、 方法一：将数据库产生冲突的记录删除，然后再执行恢复语句。...-stop-datetime="2022-04-25 16:11:00" 为恢复的结束时间 执行语句，观察数据库，可以发现数据同样恢复回来 4 总结 虽然以前就看过基于mysqlbinlog恢复数据的八股文
前言 偶然的机会朋友说他部门的数据库误删了，想恢复回来，他百度了一些资料，也跟着试了。但发现会报一些错，于是他就找我帮忙看一下。...对于我来说，因为公司的数据库都是DBA在管控，平时都没机会操作，基本上都停留在理论上。 但为了维持我在他心中的光辉形象，不能让他看出我是个半吊子，我就装逼让他把错误的信息发给我一下，我好百度一下。...朋友的数据库是基于docker搭建的，朋友一度怀疑是因为docker原因导致他恢复不成功。 数据恢复之binlog前置知识 注： 本文的例子为demo示例，mysql基于docker搭建。...这种看字面的意思就是出现主键冲突了，此时的办法有2种 a、 方法一：将数据库产生冲突的记录删除，然后再执行恢复语句。...] 总结 虽然以前就看过基于mysqlbinlog恢复数据的八股文，但一直没有去尝试。
研究人员解释说，这个软件基于一个定制的统计模型，通过使用交叉验证判别分析和聚类方法，来“阅读”大熊猫的脚印并识别其特征。...基于这些数据，软件就可以识别大熊猫的性别，并精确地辨认出这个脚印已收录到数据库中还是首次出现。...研究团队使用设置在外部的相机拍摄机器人的动作，并把信息反馈给机器人。相机每秒钟拍摄600帧画面，能够精确掌握机器人的状态和姿势。 控制系统让机器人“机器学习”人类行走时的脚部行动轨迹。...“AutoML”项目将帮助大量企业开发人工智能应用系统，其研究人员正致力于“元学习”（即学会如何学习的能力）上加快部署人工神经网络。...该技术涉及为数学运算网络提供数据，其灵感来自于对大脑中的神经元的研究。 目前，正在建立一个名为AdaNet的系统。
比如，给定类别文本「熊猫」，便可一键实例级分割追踪所有属于「熊猫」这一类别的目标。 也可进一步给出更详细的描述，比如输入文字「最左边的熊猫」，SAM-Track可以定位至特定目标进行分割追踪。...为了方便用户线上体验，项目提供了WebUI，可通过Colab一键部署： 模型组成 SAM-Track模型基于ECCV'22 VOT Workshop四个赛道的冠军方案DeAOT。...DeAOT是一个高效的多目标VOS模型，在给定首帧物体标注的情况下，可以对视频其余帧中的物体进行追踪分割。...此外，通过基于分层的Transformer的传播机制，DeAOT更好地聚合了长时序和短时序信息，表现出了优异的追踪性能。...最后DeAOT将交互分割结果作为参考帧，对选中的目标进行追踪。在追踪的过程中，DeAOT会将过去帧中的视觉嵌入和高维ID嵌入分层传播到当前帧中，实现逐帧追踪分割多个目标对象。
点击分析模型应用场景举例 例1：以上图天猫超市为案例，开发可对每一个前端模块进行埋点，然后上报数据，运营可在数据报表处下载对应数据，数据可包括：PV、UV、下单、GMV 等，可针对不同指标进行分析。...从长期监控数据上看，点击分析可以观察页面某位置（业务）的改变对于用户的价值，一般而言，点击 UV 越高，说明用户的黏性越大。...03 用户健康度分析 用户健康度是基于用户行为数据综合考虑的核心指标，体现产品的运营情况，为产品的发展进行预警。包括三大类型指标：产品基础指标、流量质量指标、产品营收指标。...盈利模式如何，有没有稳定的创收能力，是对一个产品终极的考验（战略烧钱和圈用户的先不算在内） 产品营收指标有一个恒等式： 销售额=访客数×成交转化率×客单价 销售额=曝光次数×点击率×成交转化率×客单价...精准的定位用户才能实现精细化用户运营。我们需要从数据中寻找规律，来进行精准的用户分析和用户运营从而驱动业务增长，不能想当然的依靠经验来制定决策 每天进步一点点：数据分析1480 ? 长按扫码关注我
为模型提供起始图像和文本的方法，就让视频生成变得更容易了，因为模型需要做的，只是预测图像未来将如何演变。 这种「分解」的视频生成方法，可以有效地训练模型，并且可以通过单个扩散模型来实现。...另外，通过小的架构修改，研究者还在T帧上调节了模型，并且进行了扩展。 他们训练了Emu Video的变体，生成了以「过去」的16帧为条件的未来16帧。...不同风格的熊猫 Emu Edit：高精度图像编辑 基于指令进行图像编辑的模型，已经屡见不鲜。...香蕉拿着的吉他，立马变成了冲浪板，然后就来到幻想世界，戴上了蓝手套。 小老鼠戴上了小丑帽，然后变成了一只面无表情的熊猫，接着又变成一只兴奋大笑的熊猫。...如下，是所有数据样本的分布，由任务组成主要分为三大类：基于区域的编辑、自由格式的编辑、视觉任务，细分为16个任务。
近期小编也开始学习python语音，基于VSCODE开发一些数据分析，API接口导入，一直技术难点就是如何对接EXCEL中的数据， 终于在网络上总结获取到pands数据分析导入的能力，故分享给大家，谢谢...当CSV文件被读入后，可以利用这些数据生成一个numpy的数组，用来训练算法模型。 #!...CSV文件 可以使用Munpy的loadtxt（）函数导入数据。...使用这个函数处理的数据没有文件头，并且所有的数据结构都是一样的，也就是说，数据类型都是一样的。 #!...使用熊猫来导入文件需要使用pandas.read_csv（）函数。这个函数的返回值是数据帧，可以很方便地进行下一步的处理。 #!
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