架构设计： STAB的设计包括多个组件，如局部时空编码（LSTE）、全局时空关系聚合器（GSTRA）和帧级空间关系聚合器（FSRA），这些组件共同工作以捕捉视频内容中的独特时空关系。...这篇论文试图解决的主要问题是将自动驾驶中的驾驶世界建模（world modeling）和规划（planning）统一到一个可微分的框架中，以实现更高效和有效的决策制定。...然后，第二个多视图扩散模型分别获取每个部分，填充遮挡，并通过将这些完成的视图馈送到 3D 重建网络来使用这些完整视图进行 3D 重建。此完成过程考虑整个对象的上下文，以确保各个部分紧密结合。...具体来说，论文试图解决以下几个关键问题： 从文本、图像或非结构化3D对象生成有意义的部分组成的3D对象：现有的3D生成器和3D扫描仪可以生成高质量的形状和纹理资产，但这些资产通常是单一的、融合的表示形式...结果：PartGen在mAP（平均精度均值）结果上明显高于其他方法，包括在我们数据上微调的SAM2。 2.
尽管它是用Scala开发的，并在Java虚拟机(JVM)中运行，但它附带了Python绑定，也称为PySpark，其API深受panda的影响。...这两个主题都超出了本文的范围，但如果考虑将PySpark作为更大数据集的panda和scikit-learn的替代方案，那么应该考虑到这两个主题。...如果工作流从 Hive 加载 DataFrame 并将生成的 DataFrame 保存为 Hive 表，在整个查询执行过程中，所有数据操作都在 Java Spark 工作线程中以分布式方式执行，这使得...3.complex type 如果只是在Spark数据帧中使用简单的数据类型，一切都工作得很好，甚至如果激活了Arrow，一切都会非常快，但如何涉及复杂的数据类型，如MAP，ARRAY和STRUCT。...但首先，使用 complex_dtypes_to_json 来获取转换后的 Spark 数据帧 df_json 和转换后的列 ct_cols。
一个 pandas 数据帧 (CSV 数据) 包含数据作为输入。 Verbose: 如果代理返回 Python 代码，检查此代码以了解问题所在可能会有所帮助。...与数据库聊天： 以下示例代码展示了如何在结构化数据（如 SQL DB 和 NoSQL，如 Cosmos DB）上构建自然语言界面，并利用 Azure OpenAI 的功能。...结构化数据，如 SQL DB： 第 1 步：加载 Azure 和数据库连接变量 我使用了环境变量；您可以将其作为配置文件或在同一个文件中定义。...第 3 步：使用 Panda 读取 sql 以获取查询结果 利用panda 读取 sql (pandas.read_sql( sql, con)) 将 sql 查询或数据库表读入数据帧，并返回包含查询运行结果的...pandas 数据帧。
因此，对于某些工作负载（如OLAP），这些数据库可以比传统的基于行的系统更快地计算和返回结果。...如果数据按行存储，数据库首先会逐行扫描，并获取每行数据的所有50个字段，再从每一行数据中返回A1～A5这5个字段。...现代计算机系统概念中，它是通过数据并行以提高性能的一种实现方式 ( 其他的还有指令级并行和线程级并行 )，它的原理是在CPU寄存器层面实现数据的并行操作。...（2）数据写入一致性 数据在写入ClickHouse失败重试后内容出现重复，导致了不同系统，如Hive离线数仓中分析结果，与ClickHouse集群中运算结果不一致。 ?...（3）实时离线数据写入 ClickHouse数据主要来自实时流水上报数据和离线数据中间分析结果数据，如何在架构中完成上万亿基本数据的高效安全写入，是一个巨大的挑战。
因此，对于某些工作负载（如OLAP），这些数据库可以比传统的基于行的系统更快地计算和返回结果。...如果数据按行存储，数据库首先会逐行扫描，并获取每行数据的所有50个字段，再从每一行数据中返回A1～A5这5个字段。...现代计算机系统概念中，它是通过数据并行以提高性能的一种实现方式 ( 其他的还有指令级并行和线程级并行 )，它的原理是在CPU寄存器层面实现数据的并行操作。...（2）数据写入一致性 数据在写入ClickHouse失败重试后内容出现重复，导致了不同系统，如Hive离线数仓中分析结果，与ClickHouse集群中运算结果不一致。...（3）实时离线数据写入 ClickHouse数据主要来自实时流水上报数据和离线数据中间分析结果数据，如何在架构中完成上万亿基本数据的高效安全写入，是一个巨大的挑战。
比如我们给第三方提供的API或者使用第三方提供的API。多数情况下要正确的处理调用者错误的调用参数和返回异常结果的情况，不然就可能要背黑锅了。 在不可控的环境中运行程序，异常处理是必须的。...def get_trace_str(self): """ 从当前栈帧或者之前的栈帧中获取被except捕获的异常信息; 没有被try except捕获的异常会直接传递给sys.excepthook...在hook函数中根据异常类型tp、异常值和traceback对象tb获取stack trace。这种情况下不能从sys.exc_info中获取异常信息。...return ' '.join(_trace) 6 7 def handle_one_exception(self): 8 """ 9 从当前栈帧或者之前的栈帧中获取被...sys.exc_info()保存当前栈帧或者之前的栈帧中获取被try, except捕获的异常信息。
作为程序员的我们每天都在和网络请求打交道，而前端程序员接触的最多的就是HTTP请求。平时工作中，处理网络请求之类的操作是最多的了。...但是一个请求从客户端发出到被服务端处理、再回送响应，再被客户端接收这一个闭环的底层细节可能并没有深究过。 本文由源中瑞IT徐瑞ruiecjo编辑，如文中某些点如果表述有误，欢迎指出，不胜感激。...这4个步骤包含了一个HTTP请求的完整生命周期，文章着重介绍第2步和第3步，也就是请求是如何在两个物理端点之间进行通信的。...报文时，报文会以数据流的形式通过一条已经打开的TCP连接按序传输，TCP收到数据流后会将其分割成小的数据块，每个小块被添加的TCP首部与数据块共同组成了TCP分组，分组经由网络层发送，网络层遵循IP协议...ARP协议实现了从IP地址到MAC地址的映射。一开始，起点并不知道目标的MAC地址，只有目标IP，要获取这个地址就涉及到了ARP的请求和应答。同样，ARP也有自己的分组，先看一下分组格式。
编辑 | sunlei 发布 | ATYUN订阅号 假如在此刻，您已经将数据全部加载到panda的数据框架中，准备好进行一些探索性分析，但首先，您需要创建一些附加功能。...Swifter Swifter是一个库，它“以最快的可用方式将任何函数应用到pandas数据帧或序列中”，以了解我们首先需要讨论的几个原则。...: result = [7,9,11,13,15] 在Python中，可以用for循环来对这些数组求和，但是这样做非常慢。...您可以将数据帧分割成多个块，将每个块提供给它的处理器，然后在最后将这些块合并回单个数据帧。 The Magic ?...如果这是不可能的，你可以从vanilla panda那里得到最好的速度，直到你的数据足够大。一旦超过大小阈值，并行处理就最有意义。
调用一个变换方法，不会有任何求值计算，它只获取一个 RDD 作为参数，然后返回一个新的 RDD。...对两个RDD进行连接操作，确保第二个RDD的键必须存在（左外连接） cogroup 将两个RDD中拥有相同键的数据分组到一起 3.2 Action操作 Action Meaning countByKey...() 对每个键对应的元素分别计数 collectAsMap() 将结果以映射表的形式返回，以便查询 lookup(key) 返回给定键对应的所有值 4. reduceByKey、groupByKey、...注意在数据对被搬移前同一机器上同样的key是怎样被组合的(reduceByKey中的lamdba函数)。然后lamdba函数在每个区上被再次调用来将所有值reduce成一个最终结果。...使用mapPartitions，JVM可以更好地进行分析优化（与分析调用函数相比，它可以分析/优化简单代码） 对于map()，CPU需要每次调用lambda函数（以arg形式传递以进行映射），这会带来
调用一个变换方法，不会有任何求值计算，它只获取一个 RDD 作为参数，然后返回一个新的 RDD。...（右外连接） leftOuterJoin 对两个RDD进行连接操作，确保第二个RDD的键必须存在（左外连接） cogroup 将两个RDD中拥有相同键的数据分组到一起 3.2...Action操作 Action Meaning countByKey() 对每个键对应的元素分别计数 collectAsMap() 将结果以映射表的形式返回，以便查询 lookup(key...注意在数据对被搬移前同一机器上同样的key是怎样被组合的(reduceByKey中的lamdba函数)。然后lamdba函数在每个区上被再次调用来将所有值reduce成一个最终结果。...使用mapPartitions，JVM可以更好地进行分析优化（与分析调用函数相比，它可以分析/优化简单代码） 对于map()，CPU需要每次调用lambda函数（以arg形式传递以进行映射），这会带来10
过去，如何在保持高效的同时提升视频质量一直是一个难题，但CogVideoX 通过其先进的3D变分自编码器，成功将视频数据压缩至原来的2%，大幅降低了资源消耗，并确保视频帧之间的流畅连贯。...其独特的3D旋转位置编码技术让视频在时间轴上如行云流水般自然呈现，每个画面都充满了生动的活力。同时，智谱AI的端到端视频理解模型能够精准地解析用户指令，生成内容丰富且高度相关的视频作品。...请查看我们的 技术报告，获取完整的设计与开发信息。 加入丹摩智算平台：在 此处 注册，开启您的智能计算旅程，与我们共同探索AI的无限可能。...我们建议使用L40S显卡（推荐）或4090显卡，以确保最佳性能表现。至于存储方面，您可以选择标准配置的100GB系统盘，加上50GB的数据盘，以满足基本的存储需求。...pipe = CogVideoXPipeline.from_pretrained( "/root/workspace/CogVideoX-2b", # 这里填CogVideo模型存放的位置，此处是放在了数据盘中
其他方法[35]则将图像条件转化为类似于文本特征的 Token ，并在扩散特征与图像 Token 之间应用交叉注意力，以保留较为粗略 Level 的细节，如视觉风格和背景。...Panda70m 数据集 [8] 则包含了 7 亿条平均时长为 8 秒的视频及其高质量的自动字幕，这些字幕是通过利用多模态输入和多种跨模态教师模型的自动字幕 Pipeline 生成的。...Vript 数据集 [36] 是一个大规模、细粒度的视频-文本数据集，包括 12,000 条高分辨率视频和超过 400,000 个片段，这些片段以视频脚本的形式密集标注。...在对齐和生成预训练阶段，作者在WebVid和Panda10m数据集中分别进行了10000次和10000次迭代的训练，共涉及240万条视频。...在从一个场景过渡到另一个场景时，作者手动丢弃了最后一个场景的最后一帧中的图像条件，仅依赖于潜在状态变量作为生成条件，这极具挑战性，因为潜在状态必须包含前一视频片段的风格和上下文信息，以便以一致的方式生成下一个片段
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。...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。...最后，在经过归一化的音频段（2 秒）的 86 帧中的每一帧上提取其梅尔频率倒谱系数（MFCC），并将其用作深度网络的输入。...门控循环单元（GRU）是循环神经网络中的一种门控机制，其在 2014 年由 Cho 等人引入。多层式双向 GRU 在帮助 CGANet 学习更深度的时间信息方面发挥着关键性的作用。...基于这一点，研究者为叫声特征应用了注意力机制，以迫使 CGANet 为不同的特征元素分配不同的权重。他们设计的注意模块主要由一个全连接层和一个融合层构成。
p=1 《计算机网络（自顶向下方法 第7版，James F.Kurose，Keith W.Ross）》 第六章：链路层 网络层解决了分组如何从一个网络到达另一个网络的路由问题（以子网为单位），但是分组如何在子网内部的相邻节点之间传输...）） frame（帧） 链路层的数据单元（PDU） 链路层负责从一个节点通过链路将（帧中的）数据报发送到相邻的物理节点。...= 数据报/分组 交通段 = 通信链路（communication link） 交通模式 = 链路层协议（protocol） 票务代理 = 路由算法（routing algorithm） 数据报/分组在不同的链路上以不同的链路协议传送...不同的链路协议提供不同的服务 链路层提供的服务 成帧，链路接入： 将数据报封装在帧中，加上帧头、帧尾部 如果采用的是共享性介质，信道接入获得信道访问权 在帧头部使用“MAC”（物理）地址来标示源和目的...无法检测出对偶错误 Checksum（校验和） 目标: 检测在传输报文段时的错误（如位翻转），（仅仅用在传输层） 具体可以看传输层章节，这里不再赘述 CRC（循环冗余校验） 强大的差错检测码
pandas利用其他库来从data frame中获取数据。...而Matplotlib和Seaborn则用于提供一个简单的接口，使用诸如df.plot()这样的命令来绘制data frame中可用的信息。...03 通过DTYPES高效地存储数据 当通过read_csv、read_excel或其他数据帧读取函数将数据帧加载到内存中时，pandas会进行类型推断，这可能是低效的。...04 处理带有块的大型数据集 pandas允许按块(chunk)加载数据帧中的数据。因此，可以将数据帧作为迭代器处理，并且能够处理大于可用内存的数据帧。 ?...在读取数据源时定义块大小和get_chunk方法的组合允许panda以迭代器的方式处理数据，如上面的示例所示，其中数据帧一次读取两行。
数组是计算机科学中的重要概念，它是一种用于存储多个相同类型的数据元素的数据结构。在本技术博客中，我们将深入研究数组的定义、如何在Java中定义数组，以及数组的应用场景和优势。...多维数组： 可以有多个维度，例如三维数组或更高维度的数组，用于表示更复杂的数据结构。 数组的应用场景： 数据存储： 数组用于存储大量数据，如数据库查询结果、图像像素、音频样本等。...应用场景： 存储数据集合： 数组用于存储和管理大量数据元素，例如学生成绩、图书库存、员工信息等。 排序和搜索： 数组是实现各种排序算法（如快速排序、归并排序）和搜索算法（如二分查找）的关键数据结构。...数据结构： 数组是构建更复杂数据结构（如栈、队列、哈希表）的基础，这些数据结构在编程中广泛应用。 图像和音频处理： 数组用于存储和处理图像像素、音频样本和视频帧等多媒体数据。...算法性能： 数组在排序、搜索和遍历等算法中具有卓越的性能，使算法更有效率。 多维表示： 多维数组允许以表格形式表示复杂的数据，如棋盘、地图和图像。
Pandas是近年来最好的数据操作库之一。它允许切片、分组、连接和执行任意数据转换。如果你熟练的使用SQL,那么这篇文章将介绍一种更直接、简单的使用Pandas处理大多数数据操作案例。 ?...在继续之前，一定要考虑如何在pandas中做这样的事情。 ? pandas的解决方案 那么在pandas身上该怎么做呢?pandas肯定可以解决这个问题，尽管我认为它的可读性不够。...PandaSQL为我们提供了在panda数据数据库上编写SQL的方法。因此，如果您已经编写了一些SQL查询，那么使用pandaSQL可能比将它们转换为panda语法更有意义。...警告 虽然PandaSQL函数允许我们在我们的panda数据框架上运行SQL查询，并且在某些情况下是一个非常好的工具，但是它的性能不如纯panda语法。 ? ?...结论 虽然PandaSQL库的性能不如本地的panda，但当我们想进行特别分析时，它是对我们的数据分析工具箱的一个很好的补充，而且对于那些更习惯使用SQL查询的人来说。
通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。...能够读取多种文件的数据，包括文件，URL，shell，原始文本，档案和 glob 等。 提供多线程文件读取功能，以获得最大的速度。 在读取大文件时包含进度指示器。...帧转换 (Frame Conversion) 对于当前存在的帧，可以将其转换为一个 Numpy 或 Pandas dataframe 的形式，如下所示： numpy_df = datatable_df.to_numpy...() pandas_df = datatable_df.to_pandas() 下面，将 datatable 读取的数据帧转换为 Pandas dataframe 形式，并比较所需的时间，如下所示： %...下面来看看如何在 datatable 和 Pandas 中，通过对 grade 分组来得到 funded_amout 列的均值： datatable 分组 %%time for i in range(100
通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。...能够读取多种文件的数据，包括文件，URL，shell，原始文本，档案和 glob 等。 提供多线程文件读取功能，以获得最大的速度。 在读取大文件时包含进度指示器。...帧转换 (Frame Conversion) 对于当前存在的帧，可以将其转换为一个 Numpy 或 Pandas dataframe 的形式，如下所示： numpy_df = datatable_df.to_numpy...() pandas_df = datatable_df.to_pandas() 下面，将 datatable 读取的数据帧转换为 Pandas dataframe 形式，并比较所需的时间，如下所示： %...下面来看看如何在 datatable 和 Pandas 中，通过对 grade 分组来得到 funded_amout 列的均值： datatable 分组 %%timefor i in range(100
HLOP 首次展示了更有数学保障的正交投影的思想能够如何在神经元运算中实现，以及横向神经回路和赫布学习等生物特性可能如何支持神经计算系统的高级能力。论文被机器学习顶会 ICLR 2024 接收。...赫布学习能够从流式输入的大量数据中无偏地提取主子空间，因此相比此前的正交投影方法，HLOP 也能更好地构建主子空间，得到更好的结果。...实验结果 论文在多种设定的连续学习实验下验证了 HLOP 方法的有效性，考虑 ACC 和 BWT 两个指标，分别表示连续学习任务的平均正确率和旧任务的平均遗忘率。...总结 HLOP 作为一种神经形态计算形式的连续学习方法，展示了横向连接和赫布学习能够通过提取神经活动主子空间并修改突触前神经元的活动迹以系统性地提供强大的连续学习能力。...这阐明了一些生物法则可能如何支持神经形态计算系统的高级能力，也首次展示了正交投影的思想能够如何在神经元系统中实现。
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