目录 1、标准数据帧 2、扩展数据帧 3、标准数据帧和扩展数据帧的特性 ---- CAN协议可以接收和发送11位标准数据帧和29位扩展数据帧，CAN标准数据帧和扩展数据帧只是帧ID长度不同，以便可以扩展更多...字节1为帧信息，第7位（FF）表示帧格式，在标准帧中FF=0，第6位（RTR）表示帧的类型，RTR=0表示为数据帧，RTR=1表示为远程帧。DLC表示在数据帧时实际的数据长度。...字节2~3为报文识别码，其高11位有效。 字节4~11为数据帧的实际数据，远程帧时无效。...2、扩展数据帧 CAN扩展帧帧信息是13字节，包括帧描述符和帧数据两部分，如下表所示： 前5字节为帧描述部分。...字节1为帧信息，第7位（FF）表示帧格式，在扩展帧中FF=1，第6位（RTR）表示帧的类型，RTR=0表示为数据帧，RTR=1表示为远程帧。DLC表示在数据帧时实际的数据长度。
这里通常有两种做法，一种是后端工程师将数据转化为excel，然后前端进行下载即可，还有一种方式，前端请求需要下载的数据，在浏览器端生成excel文件，然后进行下载。...今天就和大家聊一下第二种方式，如果用第二种方式的话，我们需要引入xlsx这个npm包，来看一下示例代码： //1、定义导出文件名称 var filename = "write.xlsx"; // 定义导出数据...文档的名称 var ws_name = "SheetJS"; // 初始化一个excel文件 var wb = XLSX.utils.book_new(); // 初始化一个excel文档，此时需要传入数据...，通常为二维数组，通常第一行为表头，如：['第一列','第二列','第三列']，然后就是使用xlse的步骤了，通常分为如下几个步骤： 1、调用XLSX.utils.book_new()初始化excel文件...2、调用XLSX.utils.aoa_to_sheet(data),初始化excel文档，此时需要传入数据，数据为二维数组，第一行通常为表头。
优化使数据库系统性能提高了 32%。时间序列聚合使性能提高了 200%，可扩展性提高了 50%。...时间序列聚合的速度提高了 200%，可扩展性提高了 50%，数据库的独特功能 可查询加密 扩展到更多类型的查询。 在发布前一个月，该公司还停用了许多使用较少的特性和产品。...时间序列处理提高了惊人的 200%。一种新的批量处理 INSERT、UPDATE 和 DELETE 的方法将批量写入速度提高了 56%，数据复制并发写入速度提高了 20%。...这意味着该公司声称 MongoDB 可以处理更高数量的时间序列数据，同时执行复杂的聚合。 水平扩展 该公司和项目的贡献者也更加努力地提高水平扩展能力，即软件从数千用户扩展到数百万用户的可能性。...用于 VS Code 的 MongoDB CoPilot 参与者公开预览为为数据库系统编写的开发人员提供了一个聊天界面，为开发人员提供查询，并直接在 VS Code 中解释模式。
由于项目需要常常会遇到为某一个对象动态添加属性的情况，而以前我的实现方式是创建一个字典用于存放对象实例和它的值，但是往往光这么做是不够的，例如想在对象的某个属性值改变的时候做点什么都要写很多的代码，所以想是不是能够将这一类功能进行一下封装...不过说到底依赖属性还是个不错的东西，接下来我们将实现一个类似的东西 - 扩展属性。 在实现扩展属性时我也参考了依赖属性的源码，它的设计思想的确很“先进”。...userDynamic.Info; 3: userDynamic.Info = "1"; 4: userDynamic.Age = 50; 5: rrr = userDynamic.Info; 我为扩展属性添加了动态性使对象属性的创建和访问更加方便...其实很简单默认值在扩展属性中保存在一个的字典中通过不同的类型我们就可以访问不同类型的相同属性的默认值了。...(3).也就是AttachObject AttachObject类通过调用AttachOwner方法使用了这个技巧，同时把同样为ExtendObject的对象的属性统统都Copy过来 1 public
将SerializableAttribute属性应用于一种数据类型可表明该数据类型的实例可以被序列化。...、自定义序列化 .Net框架为我们提供了两种方式的序列化：一种为基本序列化、另一种为自定义序列化。...完成序列化的最简单的方法便是让.Net框架自动为我们完成整个过程，而我们不必去管它内部是如何具体实现的，这种方法便是前面提到的“基本序列化“。...添加一个名为RWTest的表到 SQL Server MYTest 数据库。 表字段设置如下： a. 唯一标识字段名称为”ID”，类型为Int。 b....在属性窗口中修改Name为buttonFileToDB， Text 属性为从文件保存到数据库， 然后修改Name为buttonDBToFile ，Text 属性为从数据库保存到文件。
file "<<string(input_name)<<" into "<<string(audio_output_name)<<endl; } return 0; } 二.循环读取码流包数据进行解码...<<endl; return 0; } 三.将解码后的图像序列以及音频采样数据写入相应的文件 这个步骤比较简单，不解释，直接上代码： int32_t write_frame_to_yuv(AVFrame
PHP如何将数据库查询结果输出为json格式 近期做接口的时候需要做到一个操作，将数据库查询结果输出为json格式方便程序调用。...可将其封装成专门将数据转换成json格式的接口 第一种方法 <?...php //此处前面省略连接数据库 //默认下方的$con为连接数据库的操作 //可将其封装成专门将数据转换成json格式的接口 //吃猫的鱼www.fish9.cn $sql = "SELECT...} array_push($jarr,$rows); } //此时的$jarr变量为数组，但是还不是json格式 echo json_encode($jarr);//将数组进行json...，由于json_encode后的数据是以对象数组的形式存放的， //所以我们生成的时候也要把数据存储在对象中 foreach($jarr as $key=>$value){ $jobj->$key=$value
在上一篇文章中我们了解了扩展属性的原理和结构，其实其内部结构与思想都与WPF中的依赖属性基本相同，大家也可以从中了解到关于依赖属性的原理，这对了解及使用依赖属性也是有很大的帮助的，“扩展属性”只是针对特定场景做了部分扩展...下面我将继续介绍关于扩展属性动态性的相关问题。 还记得上一篇文章中是怎么使用扩展属性的动态性接口的吗？...方法注册过，系统则有默认生成一个Type为Object的扩展属性。...不过在系统中注册扩展属性还是可以带好一些好处的，比如给扩展属性添加默认值、验证事件、属性值改变事件等。...为这达到这个目的其实只是在注册新属性(AddOwner方法)时以UserInfo1的类型 + 要继承的属性名 生成新的键，并且，指向原有的扩展属性(本质是两个对象共用一个属性).
教程概述 本教程分为4个部分; 他们是： 缩放数据序列 缩放输入变量 缩放输出变量 扩展时的实际考虑 在Python中缩放数据序列 你需要在归一化和标准化这两种方式中选一种,来进行数据序列的缩放。...例如，对于数据集，我们可以猜测max和min可观察值为30和-10。...下面是一个归一化数量为10的人为序列的例子。 缩放对象需要将数据作为矩阵的行和列提供。加载的时间序列数据以Pandas序列的形式加载。...标准化数据序列 标准化数据集涉及重新缩放值的分布，以使观测值的平均值为0，标准偏差为1。 这可以被认为是减去平均值或中间数据。...pub/neural/FAQ2.html#A_std MinMaxScaler scikit学习API文档 StandardScaler scikit-learn API文档 如何用Python从零开始扩展机器学习数据
读取出来的数据 会保存在 AVPacket 结构体 中 , 这是用于 存储压缩后的数据的结构体 , 该数据没有经过解码 , 无法进行播放 ; 压缩的数据需要进行解码 才可以播放出来 ; 视频画面数据需要解码出...完整的画面帧 , 每个画面帧都是 ARGB 像素格式的画面 ; 音频数据需要解码成 PCM 数据 , 才能被扬声器播放出来 ; 注意 : 解码后的 音视频 比 压缩状态下 的 音视频 大 10 ~ 100...倍不等 ; 4、音视频解码 - 将压缩数据 AVPacket 解码为 AVFrame 音频帧和视频帧 解复用操作后会得到 音频包队列 和 视频包队列 , 都是 AVPacket 队列 , 其中的 压缩数据...- 播放 AVFrame 数据 解码器将 AVPacket 数据进行解码后得到 AVFrame 数据 , 其中 音频包队列 解码后得到 采样帧队列 视频包队列 解码后得到 图像帧队列 采样帧队列 和...图像帧队列 中的元素都是 AVFrame 结构体对象 ; 将 采样帧队列 和 图像帧队列 进行音视频同步校准操作 , 然后 采样帧送入 扬声器 , 图像帧送入 显示器 , 就可以完成音视频数据的播放操作
在分析时序数据的有些场合下，可能每个月只能拿到一个数据，然而实际处理时，需要把这个数据扩展到该月的每天，且每天的数据相同。 演示代码： 某次运行结果：
1）视频编码为什么要采用YUV格式数据？2）为什么受损的视频数据通常显示为绿色？3）为什么很多30帧/秒的视频实际都是29.976帧/秒？4）视频标准H.264、H.265中的H代表什么？...为什么受损的视频数据通常显示为绿色？...，因此R、B通道不显色；G=125，G通道显色，因此画面整体显示为绿色。...为什么很多30帧/秒的视频实际都是29.976帧/秒？每秒29.976帧是广播电视 NTSC（美国国家电视系统委员会） 标准从黑白到彩色过渡的遗留问题。...水平线速率从每秒15,734行降低到每秒15,730行，帧速率从每秒30帧降低到29.976帧（降低千分之一）。差异足够小，黑白电视仍然可以容忍广播信号，同时允许彩色电视显示颜色。
最近参加京东的猪脸识别比赛，训练集是30个视频，需要将视频的每一帧提取出来存储为图片，存入对应的文件夹（分类标签）。 本例是直接调用了cv2 模块中的 VideoCapture。...视频每一帧提取存储为图片代码 #!...-name '*_2952.jpg' -size 0 -print0 |xargs -0 rm 参考 python tools：将视频的每一帧提取并保存 http://blog.csdn.net/
本文为该专题第一篇，分享 TiDB 如何为全球著名游戏公司 CAPCOM 提供灵活、可靠、可扩展的数据库服务，保障其在线游戏的全球化运营。...在线游戏必须实时响应并发连接的动态变化，这就意味着服务器必须就近部署在玩家交互所处的国家，并且数据库必须随着数据量的变化而弹性扩展。...数据库选型该团队调研了几款数据库，包括那些在 GCP 以外的云平台 (IaaS) 上运行的数据库。然而，没有一款数据库能够同时满足他们对关系型数据库以及对灵活性扩展的需求。...TiDB 既有高度兼容 MySQL 的接口，也有提供灵活扩展的分布式架构。...TiDB Cloud 满足了 CAPCOM 新游戏对数据库选型的所有要求，在运行期间扩展 TiDB 的性能并不会影响游戏的质量。测试证明，TiDB Cloud 做到了一键按需扩展。
ControlVideo直接继承了 ControlNet 的架构和权重，通过扩展自注意力与 完全跨帧交互 使其适用于视频，与之前的工作不同，我们的完全跨帧交互将所有帧连接起来成为一个“更大的图像”，从而直接继承了...LDM可以通过最大化模型下数据的对数似然来进行训练，可以使用随机梯度下降有效地完成。LDM已经在图像生成和密度估计任务中取得了最先进的结果，并且已经扩展到处理缺失数据和半监督学习。 3.1....最后，本文还展示了如何将该方法扩展到长视频生成，通过引入分层采样器实现了高效的处理，使得该方法可以在低端硬件上生成高质量的长视频。 5....该方法需要输入运动序列，如深度或边缘地图，以帮助生成视频，这可能会限制其适用范围，因为这些运动序列可能难以获取。...最后，本文还展示了如何将该方法扩展到长视频生成，通过引入分层采样器实现了高效的处理，使得该方法可以在低端硬件上生成高质量的长视频。
根据CodecId判断数据编码类型 根据视频编码ID判断视频编码类型，如果视频编码ID==FlvCodeId_Hevc（12）,则判断视频编码格式为H265，反之则为H264（因为目前我们只支持这两种编码格式的视频推送...数据帧头部判断 根据FLV/RTMP扩展支持H265标准，支持HEVC的VideoTagHeader定义如下图所示： 图片 即 当CodecID == 12时，AVCPacketType为HEVCPacketType...视频数据体帧数据nalu类型判断 根据FLV/RTMP扩展支持协议标准，支持H265的VideoTagBody定义如下, 扩展后的VideoTagBody如下图所示(红色字体为HEVC新增内容)： 图片...当CodecID为12时，VideoTagBody中存放的就是HEVC视频帧内容。...{ nalu_len = ntohl(*(int*)(buf + parse_offset)); parse_offset += 4; //如果视频帧编码类型为
在软件开发过程中，数据库是一项关键技术，用于存储、管理和检索数据。数据库表设计是构建健壮数据库系统的核心环节之一。然而，随着业务需求的不断演变和扩展，数据库表中的字段扩展变得至关重要。...当表结构固定后,新增的业务需要通常会要求增加字段,这时该如何灵活实现字段扩展呢?本文提供以下几点设计思路，以平衡灵活性和可扩展性，确保数据库系统能够适应不断变化的需求。...主表存储主体,属性表存储可扩展信息,解耦影响。 使用Schema字段 指定字段为Schema数据类型,内部存储属性集合。读取时可转换为对象,实现扩展。...适用于对某些关键扩展需求能够预见的场景。适度冗余特定字段,避免频繁影响旧表。 数据库表设计中的字段扩展是一个关键问题，需要在灵活性和可扩展性之间取得平衡。...通过深入了解需求、选择合适的数据类型、使用扩展属性和关联表，以及权衡性能和查询效率，可以实现可维护和可扩展的数据库系统。
以具有挑战性的视频数据集MOMENTS和UCF11为基准，结果表明，所提出的DEEPEYE实现了3.994×模型压缩率，仅降低了0.47%的mAP；参数减少15.047倍，加速2.87倍，精度提高16.58%...02 背景 此外，YOLO最初是为从图像中检测物体而设计的。目前还不知道如何将其扩展到视频数据分析中，如目标检测和动作识别。递归神经网络（RNN）将其应用于视频数据的序列间建模，取得了巨大的成就。...然而，视频数据的高维输入使得从输入到隐藏层的权重矩阵映射非常大，阻碍了RNN的应用。最近的工作利用CNN来预处理所有视频帧，由于没有进行端到端训练，这些视频帧可能会受到次优权重参数的影响。...其他工作试图减少RNN的序列长度，忽略了RNN处理可变长度序列的能力。因此，它无法缩放以获得更大、更逼真的视频数据。有些方法使用原始帧输入通过张量化压缩RNN，这导致了有限的准确性和可扩展性。...Basics of YOLO YOLO将目标检测重新定义为一个信号回归问题，直接从每帧的图像像素到边界框坐标和类概率。卷积网络同时预测多个边界框和这些框的类概率。
以上就是主调在请求阶段关于序列化和压缩的相关逻辑。消息编解码序列化和压缩解决的是如何将消息体转换为二进制的问题，而编码步骤则完成消息头的编码以及完整的请求帧的编码，做好传输层二进制传输的准备。...所以魔数可以理解为是用来快速识别帧头以及确认帧正确性的快捷方式。...如果帧类型是 1，也就是流式模式，则第4个字节就会有意义，它表示流式模式中数据帧的具体类型。...接下来的第5-8个字节表示整个帧的长度，因为帧头本身占用了16个字节，所以报文和报文体加起来的最大长度允许为 2^32-16 个字节。...，我们看看它的 construct 方法：理解了这个协议，结合前面讲到的被调方解码以及反序列化的过程，我们就可以轻松知道怎么对 tRPC 帧进行分解了，进而我们就可以知道被调方是如何获得请求的头数据了：
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