最近有一个需求关于数据的清理的需求，但是这个需求里面有一个部分有一个部分是特殊，也就是在数据清理中，是需要进行数据的导出和导入的，并确定在导入和导出的过程中，导出数据在导出到清理的整个过程中中不能被改变...配置中会产生什么样的结果，不同的结果开发是否能接受的问题。...，隔离级别对于操作是没有任何影响的，结果都是一样，对于表中的锁定的数据更新失败。...innodb_lock_wait_timeout =3 的配置的情况下，在很短的时间数据库就能判断出BLOCKED 或死锁，在这样的情况下，无论使用什么隔离级别，那么结果都是一样的，都会是锁超时的报错和让你重试的信息...数据还在的情况下，你会获得update 对应结果的结果，如果相关的行不在的情况下，获得结果也是UPDATE 0 的结果。
我们生信技能树有个学徒在过来中山进行学习的时候，学到了单细胞部分，然后他做了两个同样组织样本的数据，问：我这两个不同的数据集中，怎么样比较A数据集中的比如上皮细胞亚群与B数据集中的上皮细胞亚群是不是同一种上皮细胞亚群呢...首先，来问问你的私人顾问人工智能大模型kimi kimi（https://kimi.moonshot.cn/）：两个不同数据集的单细胞降维聚类分群结果如何对应？...在单细胞转录组学研究中，将两个不同数据集的降维聚类分群结果进行对应是一个常见的问题，尤其是在跨样本、跨物种或跨实验条件的研究中。以下是几种常用的方法来实现这种对应关系： 1....比较注释结果：比较两个数据集中相同细胞类型的聚类。 4....： 当然，这是非常简单粗暴的方法，下一期我们将介绍不同算法数据整合的时候，整合的思想与这里的异同点。
的加载文件是在ncbi上下的，所以两个数据库的id号不同，我需要先在biodbnet进行全部的转换，读到一个新的表格里面，然后在进行转换，我这里主要是用的最近新学的dplyr包里面的函数，大家可以看一下这个博主的文章...的加载文件是在ncbi上下的，所以两个数据库的id号不同，我需要先在biodbnet进行全部的转换，读到一个新的表格里面，然后在进行转换，我这里主要是用的最近新学的dplyr包里面的函数，大家可以看一下这个博主的文章...循环读入每个亚群的结果 ##首先写一个xsl的文件，将cluster读进去，这里如果亚群数目少，可以选择第2种方法，这里可以参照以前教程里面的excle的表格的模板 library(readxl) cluster...[循环后的文件夹结果] 总结 主要是需要先把自己要做富集分析的cluster读到R中，然后进行循环语句的读写，R中的循环语句主要注意的是自己用的是什么数据，需要怎么读入文件中。...目前是批量完了，还没有报错，做完了，可以跟公司的结果进行对比，查看数据质量的重复性。
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。...这意味着您可以很容易地通过利用它们来提高代码的速度。因为apply只是将一个函数应用到数据帧的每一行，所以并行化很简单。...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。
当前的视频语言模型通常依赖于重量级图像编码器（300M-1.1B 参数）或视频编码器（1B-1.4B 参数），在处理多帧视频时会产生巨大的计算负担。...定量评估： 开放式视频问答：比较了Video-Panda模型与其他基于相同数据集训练的方法以及使用更多或其他数据进行训练的方法的性能。...定量评估： 开放式视频问答：比较了Video-Panda模型与其他基于相同数据集训练的方法以及使用更多或其他数据进行训练的方法的性能。...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....结果：PartGen的方法与直接使用重建模型（L^=Φ(I)L^=Φ(I)）重建对象的性能相当，额外的好处是产生结构化为部分的重建。 4.
为此，除了非可扩展的高成本人工标注者之外，作者发现使用GPT4V通过简单的多帧或帧拼接输入策略对视频进行标注，会导致结果不够详细，有时还会产生时间上的混淆。...例如，一个直观的想法是向GPT4V提供带有时间戳的多个帧并生成标题，但作者发现GPT4V并不稳定，有时会误解帧之间的时间关系，而且随着视频帧数的增加，其性能进一步下降。...作者首先考虑了Panda-70M [12]，这是一个来自YouTube的高分辨率视频数据集，包含一到分钟不等长度的剪辑。...在实践中，作者将视频的所有关键帧连接成一个垂直拉长的图像，并在标题任务上训练模型。 2. 滑动标题生成 模型支持差异滑动窗口格式的流式标题生成，为长视频产生高质量的标题。...最后，在4.4节中，作者提供了一个消融研究和讨论，以深入了解作者方法中不同组件的效果。 Video Understanding 数据集和基准测试。
我们的结果表明将图像的尺寸重新调整到更低的分辨率时，有时会得到更好的准确度。...但是，这样的方法的结果表明，在进行图像缩放时，更高速度的代价是准确度更低。 不同于之前的研究，我们发现下采样有时候有助于提升准确度。...具体来说，我们使用当前帧来预测下一帧的最佳尺寸。...更确切地说，我们假设两个连续帧的最优尺寸是相近的，我们的实验结果也验证了这一假设。算法 1 是一个利用 AdaScale 进行视频目标检测的例子。 ?...图 6：在验证集中的所有图像上，不同方法在这些类别上得到的归一化的真正例和假正例情况 ? 图 7：在 ImageNet VID 数据集上与之前最佳方法的 mAP 和速度比较。
作者：Hugo Braun、Justin Luitjens、Ryan Leary 机器之心编译 编译：Panda 英伟达近日一篇论文为语音识别技术在边缘设备上的部署带来了福音，其新提出的解码器方法即使在边缘嵌入式...并行维特比解码 并行式 WFST 解码器通常会遵照串行解码器中的典型操作顺序：对于声学模型（AM）后验的每一帧，该解码器可基于帧值处理发射弧（标签非零的弧），再处理任何非发射弧链，最后执行剪枝。...新提出的算法利用了两个类型不同的异步 CUDA 流：一个负责执行计算核，另一个负责执行非阻塞的设备到主机（D2H）lattice token 内存副本。...使用第二个用于 D2H 副本的流，无需中止计算流程就能在在线编码期间返回中间结果。 研究者消除了很多常见的面向 CPU 的优化和限制，这种做法有时会妨害并行表现。...表 3：FST 大小与 WER/速度的比较。 部署 ? 表 4：当波束大小不同时，在英伟达 GPU 套件上测得的端到端实时吞吐量。
这两个问题分别在不同的时间针对不同的问题出自一个互联网巨头中某个资深QA和资深开发的反问。 暂且不论对错，毕竟不同人考虑问题的出发点是不同的。...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...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。
专为大数据而设计，HyperLearn可以使用50％以下的内存，并在某些模块上运行速度提高50％以上。将支持GPU，并且所有模块都是并行化的。...RAM(mb) = max( RAM(Fit), RAM(Predict) ) 以下是N = 5000，P = 6000时的初步结果： ?...关键方法和目标 令人尴尬的并行循环 速度提升50％+，精简50％+ 为什么Statsmodels有时会慢得让人无法忍受？...令人尴尬的并行循环 包括内存共享，内存管理 通过PyTorch和Numba的CUDA并行性 2. 50%+ Faster, 50%+ Leaner 矩阵乘法排序： https://en.wikipedia.org...为什么Statsmodels有时会慢得让人无法忍受? 对线性模型的置信度、预测区间，假设检验和拟合优度检验进行了优化。
选自 googleblog 作者：Maël Fabie 机器之心编译 参与：Panda 为自然语言处理领域创造了突破性进展的 BERT 模型开始进军视频分析和预测领域了！...然而，对于时间定位、动作检测和自动驾驶汽车导航等应用，理解视频的内容和动态对机器来说也越来越重要。为了训练神经网络执行这样的任务，使用监督式训练是常用的方法，其中训练数据由人逐帧精心标注的视频组成。...这种对齐并不是彻底详尽的，有时会充满噪声，在更大的数据集上进行预训练有望缓解这一问题。在左边的示例中，ASR 的输出是「这样一直压紧地卷，将空气从旁边挤出去，你也可以把它拉长一点点。」...研究者在不同的任务（比如动作分割、动作预测和视频描述）以及多个视频数据集上评估了学习到的表征。结果表明，CBT 方法在大多数基准上都显著优于之前最佳。...使用 CBT 方法在包含 200 个活动类别的未调整视频上的动作预测准确度。另外还报告了平均池化与 LSTM 的结果以作比较。所报告结果的观察时间为 15、30、45、72 秒。
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。...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。...注意力模块 目前得到的叫声特征 F_GRU 由在 86 个采样的帧上学习到的特征构成。但是，对交配成功率预测任务而言，不同帧的重要性可能也不一样。...表 1：CGANet、FLDA 和 SVM 的表现比较。加粗的结果为最佳。 ? 表 2：当使用不同的特征作为输入时，新提出的方法的表现。加粗的结果为最佳。 ?
JS的并发模型和事件循环 JavaScript有个基于事件循环的并发模型，事件循环负责执行代码、收集和处理事件以及执行队列中的子任务，这个模型和其他语言截然不同。...在JS中,堆内存的作用在于提供引用类型的存储空间。栈内存的作用有两个:1,存放基本数据类型。2,提供代码的运行环境。提供运行环境其实是函数的调用形成了一个多帧组成的栈。...当bar调用foo时，第二帧创建并压入栈中，放在第一帧上面，帧中包含foo的参数和局部变量。当foo执行完成后，第二帧就被弹出。当bar执行完成后，第一帧也被弹出，栈就清空了。...所以当一个带有点击事件处理器的元素被点击时，就会像其他事件一样产生一个类似的消息。 再说一下setTimeout,setTimeout函数接受两个参数：待加入队列的消息(即回调函数)和一个时间值。...非I/O的异步API 在面试的时候有时会问到异步的问题，最多的是promise相关的问题。
向量化操作 与底层库Numpy一样，pandas执行向量化操作的效率比执行循环更高。这些效率是由于向量化操作是通过C编译代码执行的，而不是通过本机python代码执行的。...应用接口允许通过使用CPython接口进行循环来获得一些效率: df.apply(lambda x: x['col_a'] * x['col_b'], axis=1) 但是，大部分性能收益可以通过使用向量化操作本身获得...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。
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。...1.UDAF 聚合函数是对一组行进行操作并产生结果的函数，例如sum()或count()函数。用户定义的聚合函数(UDAF)通常用于更复杂的聚合，而这些聚合并不是常使用的分析工具自带的。...对于这个确切的用例，还可以使用更高级的 DataFrame filter() 方法，产生相同的结果。...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON，返回Pandas数据帧，并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现 将实现分为三种不同的功能: 1)...数据帧转换为一个新的数据帧，其中所有具有复杂类型的列都被JSON字符串替换。
例如： 我们使用一个ZooAnimal指针指向于一个派生类，那么只能通过这个指针访问属于ZooAnimal的数据成员/方法，而不能调用属于基类的数据成员/方法 我们使用一个Bear指针指向于Panda...对象，则只能通过这个指针访问属于Bear以及ZooAnimal的成员，不能访问Panda的数据成员/方法和Endangered的数据成员/方法 演示案例： class ZooAnimal { public...方法时，在派生类中不存在，那么就继续向基类中进行查找，如果查找到了就进行使用 多重继承下派生类的作用域嵌套在所有的基类或间接基类的作用域中 二义性与二义性的解决 当同一个数据成员/函数的名称在不同的基类中出现时...//允许多重继承 class C :public A, public B {}; int main() { C c; c.num; //错误，对num地调用产生二义性 return 0; } 如果派生类对可能产生二义性的数据成员...::num, B::num); } }; 注意事项： 有时即使派生类继承的两个函数形参列表不同也可能会发生错误 另外，同名的数据成员/函数，在不同的基类中访问权限不同也可能会发生错误（例如一个数据成员在基类
为解决这一问题，作者提出了一种全景世界模式（Owl-1），以产生长期一致和综合的条件，从而实现高质量的长视频生成。...但是，当前用于 Prompt 构建的做法通常使用直接相邻片段的最后一帧，这些帧只包含场景的短期信息，导致在长时间段内产生不一致性。...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。...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。...此外，作者为Owl-1设计了一个有效的多阶段训练方案，利用了大量的短视频数据，并只在少量反映世界演变的长视频数据上进行微调。 实验结果显示，Owl-1在生成长且一致的视频方面表现出色。
不同于其它视觉算法挑战赛，GigaVision挑战赛是全球首个针对大场景、多对象及复杂关系问题的智能算法比赛，是新一代人工智能算法的试金石。 这是什么概念？...在GigaVision挑战赛中，每一张图片、视频的每一帧，都是十亿像素级别！场景可达平方公里级，场景中的人数可达万级，并存在丰富的交互关系。...正如之前介绍的，数据是推动深度学习算法发展的重要因素。在ImageNet、MS COCO等数据的支撑下，现有人工智能和计算机视觉研究已经能较好地处理百万像素级图像视频的各种任务。...在此基础上，构建了国际首个十亿像素级大场景多对象视频数据平台——PANDA，并发表在CVPR 2019上。...PANDA数据集具有以下特点： 视频中每一帧的像素达到亿量级 大场景，可见范围超过1km2 多对象，单帧目标框数量达万级 复杂关系，丰富的语义标注，细粒度标签数量超过11万 除了PANDA，清华大学成像与智能技术实验室还构建了国际首个十亿像素级室外大场景三维重建数据平台
虽然数据科学并不完全是“海滩游侠”（Baywatch），但它是一个充满活力的领域，具有巨大的潜力，可以从组织的顶级战略资产中产生有价值的见解——伟大的数据基础设施所提供的竞争优势。...7使用 pandas-profiling 进行自动探索性数据分析 使用 panda-profiling 工具包 可以自动执行大部分探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，...要创建五分位数，只需使用 Panda 的q-cut函数即可。...%%timeitfor i in range(100000): i = i**3 在使用 Pandas 改进你的代码时，有一些捷径： 按照应该使用 Pandas 的方式来使用：不要在数据帧行中循环，要用...使用mlflow uicommand，你可以在本地主机浏览器中轻松查看所有实验的元数据和结果。
高分辨率图像合成与潜扩散模型 通过将图像形成过程分解为自动编码器去噪的顺序应用，扩散模型实现了对图像数据和其他数据的最新合成结果，并且扩散模型的公式能够接受一个引导机制来控制图像生成过程，而不需要重新训练...以往的方法通常采用标准的扩散过程，即用独立的噪声破坏同一视频片段中的帧，忽略了内容冗余和时间相关性。...论文链接：https://arxiv.org/pdf/2303.08320v2.pdf 这篇论文提出了一种分解扩散过程，通过将每帧噪声分解为一个在所有帧之间共享的基本噪声和一个沿着时间轴变化的残余噪声；...在不同数据集上的实验证实了文中的方法VideoFusion，在高质量视频生成方面优于基于GAN和基于扩散的替代方法。...模型的限制与偏见 模型基于Webvid等公开数据集进行训练，生成结果可能会存在与训练数据分布相关的偏差。 该模型无法实现完美的影视级生成。 该模型无法生成清晰的文本。
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