static INLINE void aom_subtract_block_32xn_avx2(int rows, int16_t *diff_ptr, ptr...
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。...这一限制是由于CAN协议的设计初衷是用于实时性要求较高的系统，如汽车电子、工业控制等，数据帧短小有助于降低总线负载，提高传输效率。...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。...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。
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。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据帧的索引。 然后，我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。...然后，我们在数据帧后附加了 2 列 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”列的列值作为系列传递。“平均值”列的列值作为列表传递。列表的索引是列表的默认索引。...Python 中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。
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。...在推理过程中，可以使用训练后的翘曲模型传播帧A的正确的标注值（ground truth），以获取A的关键点估计。此外，可以合并更多相邻帧，并合并其特征图，以提高关键点估计的准确性。...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。
（2）在一张连续动态GIF里，每一帧之间信息差异不大，颜色是被大量重复使用的。 针对这两个特性，做过存储的同学可能会想到，我们一般会采用内存索引+磁盘实际存储的方式来减少内存空间占用。...GIF格式允许两种调色盘同时存在，在没有局部调色盘的情况下，使用公共调色盘来渲染。...直观来说，帧信息应该由一系列的点阵数据组成，点阵中存储着一系列的颜色值。 点阵数据本身的存储也是可以进行压缩的，GIF图所采用的是LZW压缩算法。...基本思路是，对于原始数据，将每个第一次出现的串放在一个串表中，用索引来表示串，后续遇到同样的串，简化为索引来存储（串表压缩法）。 举一个简单的例子来说明LZW算法的核心思路。...有原始数据：ABCCAABCDDAACCDB 可以看出，原始数据里只包括4个字符A,B,C,D,四个字符可以用2bit的索引来表示，0-A,1-B,2-C,3-D。
基础的数据帧协议使用操作码、有效负载长度和在“有效负载数据”中定义的放置“扩展数据”与“引用数据”的指定位置来定义帧类型。特定的bit位和操作码为将来的协议扩展做了保留。...在握手协议中，任何扩展都必须指定“扩展数据”的长度，这个长度如何进行计算，以及这个扩展如何使用。如果存在扩展，那么这个“扩展数据”包含在总的有效负载长度中。...表示转换后数据的八位字节的i（transformed-octet-i ）是表示的原始数据的i（original-octet-i）与索引i模4得到的掩码值（masking-key-octet-j）经过异或操作...如果客户端和服务的没有协商扩展字段，或者服务端和客户端协商了一些扩展字段，并且代理能够完全识别所有的协商扩展字段，在这些扩展字段存在的情况下知道如何进行帧的合并和拆分，代理就可能会合并或者拆分帧。...如果这个内容存在，内容的前两个字节必须是一个无符号整型（按照网络字节序）来代表在7.4节中定义的状态码。跟在这两个整型字节之后的可以是UTF-8编码的的数据值（原因），数据值的定义不在此文档中。
为了提取这些标题以创建新变量，我们需要在训练集和测试集上执行相同的操作，以便这些功能可用于增长我们的决策树，并对看不见的测试数据进行预测。在两个数据集上同时执行相同过程的简单方法是合并它们。...如果名称中有更多逗号或句点，则会创建更多段，因此它会将它们隐藏得更深，以维护我们习惯使用的矩形类型的容器，例如电子表格或现在的数据帧！让我们深入了解索引混乱并提取标题。...所有这些字符串拆分的结果都被组合成一个向量作为sapply函数的输出，然后我们将其存储到原始数据帧中的一个新列，称为Title。 最后，我们可能希望从标题的开头剥离这些空格。...似乎有理由认为一个大家庭可能无法追踪小约翰尼，因为他们都争先恐后地下沉沉船，所以让我们将这两个变量合并为一个新的，FamilySize： > combi$FamilySize 数据帧上构建了因子，然后在构建它们之后将它们拆分，R将为所有新数据帧提供所有因子级别，即使该因子不存在于一个数据帧中也是如此。它仍然具有因子水平，但在集合中没有实际观察。整洁的把戏对吗？
为此，作者提出了DvTo，一种新颖的Dvnamic Token合并方法，该方法利用层次帧选择和细粒度二分Token压缩方法。DvTo在有效保留关键空间-时间信息的同时，显著减少了Token的冗余。...本文的贡献包括： 一种新颖的分级二分合并策略，该策略动态地选择关键帧并执行自适应 Token 合并，以优化时空保真度和在扩展帧序列中实现更精细的特征保留。...当只剩下一个聚类时，作者递归地根据特征的聚类平均值合并这些聚类，并选择第二个最大的聚类进行视频分割。作者用表示聚类中的帧的索引集。...作者的实验表明，层次聚类和二分合并策略对它的准确性有显著贡献。聚类方法在保留语义丰富性的同时捕获帧间关键事件，支持无计算开销的健壮性问题回答性能。...通过分层帧选择和二分图令牌合并的新颖组合，DYTO在保持语义丰富性的同时，解决了提高计算效率的挑战。
音频帧概念 音频帧是数采样点数量，把一定数量的连续采样点组合到一起，就是一个音频帧 因为音频的采样率基本固定，因此音频帧的大小都是固定的时长，计算方式： [音频帧时长计算公式] 音频原始数据格式 常见的原始数据格式...大体流程图如下： [音视频的客户端实现过程] 音视频采集 产生音视频数据的源头叫做输入设备，在输入设备中获取音视频原始数据的过程，称为采集。...音视频预处理 在采集到的原始数据大多数情况下不是我们需要的，而是要经过一些裁剪、缩放、美白、磨皮、人脸识别、物体识别、证件识别、变声处理等，这些在拿到原始数据后进行的一些列操作均为预处理。...音视频编码 解码就是编码的逆操作，把编码后的压缩数据解压成原始数据。 执行解码操作的工具叫解码器，通常解码器与编码器是一体的，称为编解码器codec。...音视频文件封装 声音与画面在采集、预处理、编码的过程中，都是分开进行处理的，但实际播放的时候，需要将声音和画面同时展示，因而需要将音频和视频编码后的数据打包到一个文件里。
它们能够帮助我们从海量的数据中提取出有价值的信息，并通过适当的运算处理，得出有指导意义的结论。 数据的选择，是指在原始数据集中筛选出符合特定条件的数据子集。这通常涉及到对数据的筛选、排序和分组等操作。...同时，像Scikit-learn这样的机器学习库，则提供了丰富的机器学习算法，可以帮助我们构建预测模型，从数据中提取出更深层次的信息。...若合并的表含有相同字段/索引，可以同时设定left_index = True和right_index = True。 sort：是否按连结主键进行排序，默认是False，指不排序。...关键技术:使用’ id’键合并两个数据帧，并使用merge()对其执行合并操作。...代码和输出结果如下所示: (2）使用多个键合并两个数据帧： 关键技术:使用’ id’键及’subject_id’键合并两个数据帧,并使用merge()对其执行合并操作。
针对这两个问题，我们构建了一个包含7种典型拍摄场景的数据集，同时用一种改进的三次样条插值方法来得到伪Ground-Truth。针对第二个问题，我们设计了自适应地滤波模型来动态进行轨迹优化。 2....首先从相机的陀螺仪及加速度计拿到原始数据，通过时间戳的对齐，积分以及插值得到每一帧图像对应的原始路径（欧拉角）及加速度计。...其中tr为每一行的时间戳。因为我们可以获取较为准确地帧时间戳，因此可以通过线性插值得到每一行的时间戳。 其中t1位第一行的时间戳，ft为一帧的采集时间，fl为行数而r为相应的行索引。...通过S值来控制曲线的拟合程度，因此在上述公式中S值的选择对生成伪Ground-Truth的质量有很大影响。因为抖动视频的轨迹较为复杂，我们希望去除不希望的抖动并且保留主观运动。...如果设置S较大，则会造成过度平滑，使得主观运动被错误去除，引起较大的裁剪率；如果S较小，则不希望的抖动则会被保留。
简单来说，Alpha 混合方式用于控制半透明效果的实现方式；处置方式用于说明下一帧将展示时，当前帧应如何处理。...图片数据的记录方式从传统的色值变为索引，减少了图片数据的占用空间。 GIF 支持全局调色板，也支持每帧有自己独立的调色板；每个调色板最多包含 256 种颜色。...在 Photoshop 中将一幅原始图片存储为 GIF 格式时，可见其生成的调色板 为了使调色板中的颜色尽可能地还原图片的原始数据，调色板中包含哪些颜色就尤为重要。...简单来说，LZW 内部维护一个字典，首先添加所有出现的原始索引，接下来遍历并记录原始数据时新出现的子串，并按索引规则放在字典中，在后面的遍历中，先尝试是否可以匹配字典已有的子串，如果没有则新增一个子串。...例如，确认下图中 4 × 4 分块的内容，可以通过其左、上两方向的像素信息，经各种预测方法获得预测结果，并与原始数据匹配，验证哪个预测结果最接近原始数据。
学习目标 演示如何从现有的数据结构中取子集，合并及创建新数据集。 导出数据表和图以供在R环境以外使用。...，我们可以使用数据集中特定列的逻辑向量来仅选择数据集中的行，其中TRUE值与逻辑向量中的位置或索引相同。...---- 注意：有更简单的方法可以使用逻辑表达式对数据帧进行子集化，包括filter()和subset()函数。这些函数将返回逻辑表达式为TRUE的数据帧的行，允许我们在一个步骤中对数据进行子集化。...使用之前创建的list1，并索引第二个组件： list1[[2]] 你看到控制台上输出了什么？使用双括号表示法对于访问各个组件同时保留原始数据结构非常有用。...不同之处在于检索的信息类别。使用单括号表示法list1[1]将以列表形式而不是原始数据结构返回内容。这种表示法的好处是它允许通过向量进行索引，因此您可以一次访问列表的多个组件。
为了比较州与州之间 SAT 和 ACT 数据，我们需要确保每个州在每个数据帧中都被平等地表示。这是一次创新的机会来考虑如何在数据帧之间检索 “State” 列值、比较这些值并显示结果。...我们需要从四个数据集中确定能代表华盛顿特区/哥伦比亚特区的一贯值。你所做的选择在这两个选项中都不重要，但是最好选择在数据集中出现率最高的名称。...因此，我将在每个数据帧中保留的唯一列是 “State”、“Participation”、“Total” (仅SAT) 和 “Composite” (仅ACT)。...为了合并数据而没有错误，我们需要对齐 “state” 列的索引，以便在数据帧之间保持一致。我们通过对每个数据集中的 “state” 列进行排序，然后从 0 开始重置索引值: ?...最后，我们可以合并数据。我没有一次合并所有四个数据帧，而是按年一次合并两个数据帧，并确认每次合并都没有出现错误。下面是每次合并的代码: ? 2017 SAT 与 ACT 合并的数据集 ?
在 Pandas 数据帧中建立索引 在本节中，我们将探讨如何设置索引并将其用于 Pandas 中的数据分析。 我们将学习如何在读取数据后以及读取数据时在DataFrame上设置索引。...在本节中，我们探讨了如何设置索引并将其用于 Pandas 中的数据分析。 我们还学习了在读取数据后如何在数据帧上设置索引。 我们还看到了如何在从 CSV 文件读取数据时设置索引。...将多个数据帧合并并连接成一个 本节重点介绍如何使用 Pandas merge()和concat()方法组合两个或多个数据帧。 我们还将探讨merge()方法以各种方式加入数据帧的用法。...我们还指定必须在其上进行合并的列，同时确保我们指定它是内部合并。...我们学习了如何处理SettingWithCopyWarning，还了解了如何将函数应用于 Pandas 序列或数据帧。 最后，我们学习了如何合并和连接多个数据帧。
比如请求方法、URI、状态码、头字段等概念都保留不变，这样就消除了再学习的成本，基于 HTTP 的上层应用也不需要做任何修改，可以无缝转换到 HTTP/2。...头部压缩 开发了专门的“HPACK”算法, 来压缩头部 字典: 使用索引代表重复字段 哈夫曼编码: 压缩整数和字符串 二进制格式 把原来的“Header+Body”的消息“打散”为数个小片的二进制“帧”...（Frame）: 用“HEADERS”帧存放头数据 “DATA”帧存放实体数据 虚拟的“流” HTTP/2 为此定义了一个“流”（Stream）的概念，它是二进制帧的双向传输序列，同一个消息往返的帧会分配一个唯一的流...你可以想象把它成是一个虚拟的“数据流”，在里面流动的是一串有先后顺序的数据帧，这些数据帧按照次序组装起来就是 HTTP/1 里的请求报文和响应报文。...为了区分“加密”和“明文”这两个不同的版本，HTTP/2 协议定义了两个字符串标识符：“h2”表示加密的 HTTP/2，“h2c”表示明文的 HTTP/2，多出的那个字母“c”的意思是“clear text
这个衡量方法将每个候选编码帧的感知质量和初始编码帧的进行比较。这种质量衡量方法确保了在比特率降低的情况下，仍然保留目标编码的感知质量。...预分析（Pre-analysis） 在确定编码帧的质量之前，质量衡量组件对源编码帧和初始编码帧执行一些预分析，用以提取质量衡量计算中需要的一些数据，同时收集用于配置质量衡量的信息。...我们对每个块边界的值进行平均，然后对这些每个块边界的平均值进行平均，以排除或赋予低权重的块边界，在此同时也不会增加任何块状性。...从这两个SAD值之间的关系以及根据参考SAD的值得出局部（8×8）分数，这表明该块本质上是动态的还是静态的。图2说明了参考和目标SAD值的不同组合的局部得分值。...块池化 在帧质量分数计算的最后一步中，将感知分数合并图块分数，以生成单个帧分数值。
目前的难点是，在亿级样本数据的基础上支持百万级别的吞吐量，同时需要兼顾去重的精度以及高召回率。接下来，我将为大家介绍我们是如何应对这几个问题的。...我们首先对视频进行场景检测，优先抽取出场景切换中具有代表性的一些关键帧，然后利用图像算法提取关键帧的局部特征，之后再把这些局部特征去合并得到全局特征。...将历史提取的视频特征放在向量数据库 Milvus 中，经过 Milvus 数据库召回 topK 的向量，然后通过一定的策略进行过滤合并，得到相似的视频的候选集，经过细致的音频指纹的比对，基本可以得到相似视频的集合...最后，根据业务上的其他特征，如时长、标题等等特征的完整比对，最终形成相似视频集合。 识别效果需要同时兼顾召回和精度这两个方面。...我们把向量的读写分为三个状态：正常状态（对主集群进行读写）、索引构建时的状态（不能写入主集群，使用备集群，然后同时查询主集群及备集群）索引构建结束状态（主集群已经可以正常读写，需要把备用集群的数据迁移回主集群
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。 ? ?...2. .values[0]后缀是必需的，因为默认情况下元素返回的索引与原数据框的索引不匹配。在这种情况下，直接赋值会出错。 # 6. 交叉表 此函数用于获取数据的一个初始“感觉”（视图）。...# 7–合并数据帧 当我们需要对不同来源的信息进行合并时，合并数据帧变得很重要。假设对于不同物业类型，有不同的房屋均价（INR/平方米）。让我们定义这样一个数据帧： ? ?...现在，我们可以将原始数据帧和这些信息合并： ? ? 透视表验证了成功的合并操作。请注意，“value”在这里是无关紧要的，因为在这里我们只简单计数。...◆ ◆ ◆ 结语 本文中，我们涉及了Pandas的不同函数，那是一些能让我们在探索数据和功能设计上更轻松的函数。同时，我们定义了一些通用函数，可以重复使用以在不同的数据集上达到类似的目的。
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