介绍 使用活动数据库系统时遇到的一个很常见的挑战是执行热备份，即在不停止数据库服务或将其设置为只读的情况下创建备份。...本教程将向您展示如何使用CentOS 7上的Percona XtraBackup对MySQL或MariaDB数据库执行完整的热备份。还介绍了从备份还原数据库的过程。...访问数据库的管理员用户（root）。 此外，要执行数据库的热备份，数据库系统必须使用InnoDB存储引擎。这是因为XtraBackup依赖于InnoDB维护的事务日志。...完成后，退出MySQL控制台： exit 现在我们已准备好创建数据库的完整备份。 执行完全热备份 本节介绍使用XtraBackup创建MySQL数据库的完整热备份所需的步骤。...您的数据库备份已创建，可以用来还原数据库。此外，如果您有文件备份系统，例如Bacula，则应将此数据库备份作为备份选择的一部分包含在内。 下一节将介绍如何从我们刚刚创建的备份中恢复数据库。
介绍 使用活动数据库系统时遇到的一个非常常见的挑战是执行热备份，即在不停止数据库服务或将其设置为只读的情况下创建备份。...本教程将向您展示如何使用Uconntu 14.04上的Percona XtraBackup对MySQL或MariaDB数据库执行完整的热备份。还介绍了从备份还原数据库的过程。...此外，要执行数据库的热备份，数据库系统必须使用InnoDB存储引擎。这是因为XtraBackup依赖于InnoDB维护的事务日志。...完成后，退出MySQL控制台： exit 现在我们已准备好创建数据库的完整备份。 执行完全热备份 本节介绍使用XtraBackup创建MySQL数据库的完整热备份所需的步骤。...您的数据库备份已创建，可以用来还原数据库。此外，如果您有文件备份系统，例如Bacula，则应将此数据库备份作为备份选择的一部分包含在内。
相比之下，自下而上的方法首先是通过预测不同解剖学关键点的热图来定位输入图像中所有人员的无身份关键点，然后将它们分组为人实例，这实际上使它们更快。...MPII评估是使用数据集中带注释的边界框完成的。 Architecture 以下是基于git项目中的代码的神经网络图，其后是研究论文中描述的网络图。 ? HRNet网络架构基于已发布的开源 ?...网络训练 对于权重初始化，作者使用ImageNet分类数据集上的不同输出层训练了相同的网络，并将权重值用作姿势估计训练的初始化值。...该网络的骨干是常规的HRNet，但最后增加了一部分，用于输出更高分辨率的热图： ?...标签值仅针对最低分辨率的热图进行训练和预测，因为作者发现，经验上更高分辨率的热图的标签值无法学会预测，甚至无法收敛。
HTTP 消息 HTTP 消息是服务器和客户端之间交换数据的方式。有两种类型的消息：请求（request）——由客户端发送用来触发一个服务器上的动作；响应（response）——来自服务器的应答。...仅在使用 CONNECT 建立 HTTP 隧道时才使用。...表示标头（Representation header），例如 Content-Type 描述了消息数据的原始格式和应用的任意编码（仅在消息有主体时才存在）。...当在同一个服务器打开几个连接时：TCP 热连接比冷连接更加有效。 HTTP/2 引入了一个额外的步骤：它将 HTTP/1.x 消息分成帧并嵌入到流（stream）中。...HTTP/2 帧机制是在 HTTP/1.x 语法和底层传输协议之间增加了一个新的中间层，而没有从根本上修改它，即它是建立在经过验证的机制之上。
它将以太网帧封装到IP用户数据协议（UDP）报头中，并使用普通的IP路由和转发机制将封装的数据包通过底层网络传输到远程VXLAN隧道端点（VTEPs）。...它是底层第3层IP网络的一部分，传输VXLAN封装的数据包。它还执行内部VXLAN路由和外部路由。内部和外部路由通信量需要从叶VTEP到要路由的脊椎交换机进行一次底层跃点。...注意，使用热备用路由器协议（HSRP）和vPC配置时，VXLAN间活动活动网关的最大数量为两个。...spine交换机只是底层第3层IP网络的一部分，用于传输VXLAN封装的数据包。它不会学习覆盖主机的MAC地址。...图14.使用VNI的第2层多租户示例 VXLAN flood and learn spine and leaf网络还支持使用VRF lite的第3层多租户（图15）。
热图信息：生成代表对象热图的数字，目标热图将通过以下公式生成： ? 目标热图的公式 其中N代表图像中的物体数量，而σc代表标准偏差。...为简单起见，假设我们根据所有地面真值框的中心创建目标热图，地面真值框的中心将具有很高的数值，并且随着远离中心，数值呈指数衰减。...它将类似于下图： image.png 根据真值框产生的热图为目标图像，该分支预测的目标热图为预测图像，我们可以根据此来定义损失，并使用随机梯度下降进行优化（神经网络的关键）。...1.热图输出； 2.中心偏移输出； 3.边界框尺寸输出； 4.Re-ID（128维重识别特征向量） 前三个输出负责获取图像中目标（人员）的边界框，第四个输出表示对象的标识，由前三个输出生成的边界框表示产生...2.5总结理论 总之，我们为检测到的每个边界框使用网络产生向量，然后把这些向量与下一帧产生的向量进行匹配，并根据高度相似性进行过滤，以跨多个帧跟踪同一个人。
打开一个数据集会生成一个标准数据框，检查它的速度是否也很快： ? 纽约市黄色出租车数据预览 再一次注意，单元执行时间非常短。这是因为显示 Vaex 数据帧或列只需要从磁盘读取前 5 行和后 5 行。...用 Vaex 创建和显示直方图和热图是如此的快，这样的绘图可以更好地互动！...这些列仅包含数学表达式，并且仅在需要时计算，否则，虚拟列的行为与任何其他常规列一样。请注意，其他标准库在相同的操作中需要 10GB 的 RAM。 好吧，我们来绘制旅行时间的分布图： ?...在笔记本电脑上创建这些图只用了 31 秒！ 我们看到上述三种分布图都有很长的尾巴。在尾部的某些值可能是合法的，而其他值可能是错误的数据输入。...一种解决方法是用车费和旅行距离之比的平均值对热图进行颜色编码。让我们考虑这两种方法： ? ?
使用可视化工具包探索Lyft预测数据集介，可视化动图非常消耗流量，请在wifi环境下查看本篇文章 介绍 作为最近发表的论文和Kaggle竞赛的一部分，Lyft公开了一个用于构建自动驾驶路径预测算法的数据集...考虑到在路径规划中需要时间上的一致性，我们将使用VizViewer全面检查的数据是如何构建的。 VizViewer是什么呢?...上面的图表使用来自数据集的原始数据，在主要垂直轴上绘制X和Y位置，在另一个垂直轴上绘制偏航(方向)。底部的图表通过绘制场景数据系列中第一帧的delta，提供了关于X和Y值变化的更引人注目的细节。...热图分析 为了检查速度是如何受到位置的影响，可以使用热图特征分析聚合数据统计。热图收集数据到一个网格，然后分配一个颜色集的数据分布。热图显示了数据样本所在区域的颜色，而颜色本身代表了特征的大小。...总之，我们发现了关于数据的一些有用的见解，这是模型构建过程中的一个重要步骤。为了全面回顾数据，我们可以使用工具，如热图和不同比例的直方图来识别可能有利于在我们的模型中捕获的空间模式。
在实验中，考虑到其在 COCO 关键点识别任务上的良好性能，我们使用了以 HRNet 为主干网络的 Top-Down 姿态估计模型作为姿态提取器。模型的直接输出为关键点热图。...在实践中，我们使用了两种方法来尽可能减少 3D 热图堆叠中的冗余，使其更紧凑。首先我们根据视频中人的位置，寻找一个最紧的框以包含所有帧中的所有人。...在此之后，我们根据找到的框对每帧的热图进行裁剪，并将裁剪后的热图重新缩放至特定大小。借助这一方式，我们在空间上降低了冗余，在一个相对小的 H x W 大小下包含了更多的信息。...我们借助 Volleyball 数据集上的实验对这一点进行了说明：Volleyball 数据集中，每帧最多包含 13 人。...与 SOTA 的比较 将关键点分支（关键点热图）与骨架分支（骨架热图）相结合，PoseC3D 在 FineGYM，NTU，Kinetics 等 3 个数据集上取得了当前最高的精度。
系统前端使用多尺度 Harris 特征检测器 来提取特征，然后在其基础上计算 BRISK(binary robust invariant scalable keypoint)描述子，以便在帧与帧之间进行数据关联...其系统框架如图8 图8 ORB-SLAM3系统框架 在这里简单介绍一下iSAM，iSAM是增量式图优化，该算法可简单的理解为iSAM可以自适应的判断当前测量是否影响某个历史状态，从而判断是否要计算更新...另一部分是离线的 Maplab 控制台，可以让使用者以离线批处理方式在地图上应用各种算法。...包括IEKF 在内，虽然 IEKF 一次迭代了一个时间步长，但它仍然依赖于马尔可夫假设，而且仅在一个时刻上进行了迭代，并非在整个轨迹上。 本文比较了几种代表性的 VI-SLAM 框架，如表 1 所示。...5、展望 5.1 与深度学习结合 构建语义地图、在帧间匹配和回环检测中采用 深 度 学 习 的 方 法 是 目 前 SLAM 的 研 究 热 点 之一 。
如果丢失的数据是由数据帧中的非NaN表示的，那么应该使用np.NaN将其转换为NaN，如下所示。...这可以是条形图、矩阵图、热图或树状图的形式。 从这些图中，我们可以确定缺失值发生的位置、缺失的程度以及是否有缺失值相互关联。...在下面的示例中，我们可以看到数据帧中的每个特性都有不同的计数。这提供了并非所有值都存在的初始指示。 我们可以进一步使用.info（）方法。这将返回数据帧的摘要以及非空值的计数。...所有其他的都有大量不同程度的缺失值。 使用 missingno 识别缺失数据 在missingno库中，有四种类型的图用于可视化数据完整性：条形图、矩阵图、热图和树状图。...当一行的每列中都有一个值时，该行将位于最右边的位置。当该行中缺少的值开始增加时，该行将向左移动。 热图 热图用于确定不同列之间的零度相关性。换言之，它可以用来标识每一列之间是否存在空值关系。
本周二，基于 Stable Diffusion 的视频生成模型 Stable Video Diffusion 来了，AI 社区马上开始了热议。 很多人都表示「我们终于等到了」。...Stability AI 在论文中还探讨了在高质量数据上对基础模型进行微调的影响，并训练出一个可与闭源视频生成相媲美的文本到视频模型。...为了分析图像预训练的效果，本文还训练并比较了两个相同的视频模型。图 3a 结果表明，图像预训练模型在质量和提示跟踪方面都更受青睐。 阶段 2：视频预训练数据集。...最后，本文使用 CLIP 嵌入来注释每个剪辑的第一帧、中间帧和最后一帧。下表提供了 LVD 数据集的一些统计信息： 阶段 3：高质量微调。...为了分析视频预训练对最后阶段的影响，本文对三个模型进行了微调，这些模型仅在初始化方面有所不同。图 4e 为结果。 看起来这是个好的开始。什么时候，我们能用 AI 直接生成一部电影呢？
例如：一个1080p的视频帧产生4MB的原始图像数据和大量的分析元数据。如果分析仪在本地运行，简直小意思，但是若是分析仪在远程服务器上运行，则带宽尤其是延迟会很致命。...这并不意味着它使用更多的数据在里面，这只是意味着帧中的更多的数据量花费在图像的较小区域块。 当然颜色比例也可以调整，默认情况下分析仪使用具有透明度的热点图比例。蓝色大多半透明，红色区域不透明而已。...热点图：默认情况下，热图与透明度的颜色比例。 位层 - 人行横道画面，2帧@ 60 QP 热点图（不透明）：热图颜色比例没有透明度。...位图层 - 热图不透明情况 - 人行横道，2帧@ 60 QP 位统计层还允许您根据符号类型进行过滤。这对于深入了解特定符号的数据位分布非常有用。...位图层 - 热图不透明 - 由“read_mv”过滤 - 人行横道，2帧@ 60 QP 跳过标志图层 跳过标志用来表示一个块没有系数。
如果列的数据类型是numerical，则还将显示平均值、标准偏差以及最小值和最大值。所有这些统计数据都是通过一次数据传递计算的。 ? 使用“describe”方法获得数据帧的高级概述。...由于我们使用的是如此大的数据集，直方图是最有效的可视化方法。用Vaex创建和显示柱状图和热图是如此的快，这样的图可以是交互式的!...这些列仅包含数学表达式，并且仅在需要时计算。否则，虚拟列的行为与任何其他常规列一样。请注意，其他标准库在相同的操作中需要10GB的RAM。 好吧，我们来绘制运行时间的分布图： ?...在笔记本电脑上创建这些图只用了31秒！ 我们看到上面的三个分布都有相当长的尾部。尾部的一些值可能是正确的，而其他值可能是错误的数据输入。...一种解释方法是用车费和行程距离之比的平均值对热图进行颜色编码。让我们考虑这两种方法： ? 纽约市彩色热图编码：平均票价金额（左）和票价金额与行程的平均比率。
具体而言，在每一帧视频中，事实上只有一部分空间区域与识别任务相关，例如下图中的运动员、起跳动作、水花等。...图5 视频帧的空间冗余性 出于这一点，本文以回答图6中的两个问题作为主线： 空间冗余性是否可以用于实现高效视频识别？...空间、时间冗余性是否互补？若上述假设成立的话，它应当可与现存的、基于时间冗余性的工作相结合，因为我们完全可以先找到少数关键帧，再仅在这些帧中寻找关键的图像区域进行重点处理。...图6 使用空间冗余性进行高效视频识别 2 Method （方法详述） 首先为了回答问题1，我们设计了一个AdaFocus框架，其结构如下图所示 图7 AdaFocus 网络结构 此处我们假设视频帧按时间次序逐个输入网络...，AdaFocus； （3）在五个数据集上进行了实验，包括与其他通用框架的比较和部署于现有高效识别网络（例如TSM）上的效果等。
具体而言，在每一帧视频中，事实上只有一部分空间区域与识别任务相关，例如下图中的运动员、起跳动作、水花等。...图5 视频帧的空间冗余性 出于这一点，本文以回答图6中的两个问题作为主线： 空间冗余性是否可以用于实现高效视频识别？...若上述假设成立的话，它应当可与现存的、基于时间冗余性的工作相结合，因为我们完全可以先找到少数关键帧，再仅在这些帧中寻找关键的图像区域进行重点处理。 图6 使用空间冗余性进行高效视频识别 2....Method （方法详述） 首先为了回答问题1，我们设计了一个AdaFocus框架，其结构如下图所示 图7 AdaFocus 网络结构 此处我们假设视频帧按时间次序逐个输入网络，AdaFocus使用四个组件对其进行处理...，AdaFocus； （3）在五个数据集上进行了实验，包括与其他通用框架的比较和部署于现有高效识别网络（例如TSM）上的效果等。
3、混合动画 4、使用已有的模型和动画 这是有关创建简单的塔防游戏的系列教程的第六篇也是最后一部分。...本教程是CatLikeCoding系列的一部分，原文地址见文章底部。 本教程使用Unity 2018.4.9f1编写。 ?...最初，图视图是非激活的。我们可以通过调用Play来激活它，也可以通过调用Stop来停止它。但是，由于我们不会在本教程系列中重用敌人，因此应调用Destroy销毁原始视图数据，否则它会残留下来。 ?...由于敌人依靠检测动画的结束来进行前进，因此他们可能会陷入困境。因此，这不仅仅是视觉上的故障。我们必须从热重载中恢复，以保持游戏正常运行。...我们仅在编辑器中需要它，因此我们可以使代码成为条件语句。 ? 要在热重载后恢复动画状态，我们需要创建一个新的视图。
图 1：PPGeo 研究动机 当前预训练方法在策略学习任务中的限制 为解决端到端的驾驶策略模型对于大规模标注数据的需求，采用无标注的驾驶视频 （如图 2）数据对驾驶策略模型的感知部分进行预训练是很自然的思路...图 2：YouTube 上驾驶视频数据示例 对此，OpenDriveLab 团队提出一个基于自监督几何建模的端到端自动驾驶策略预训练方法（PPGeo）。...左：预训练视觉编码器在 RL 训练期间联合微调；右：视觉编码器在 RL 训练期间被冻结 NuScenes 上的开环规划任务 我们使用真实世界的 NuScenes 数据集评价不同时间长度下的轨迹规划预测与实际真实轨迹之间的...相较其它预训练方法，PPGeo 在下游开环规划任务上也取得了最优的效果。 表 3：NuScenes 开环轨迹规划结果 可视化结果 图 6 展示的是不同预训练方法学习的特征表示的热图。...图 6：驾驶视频数据上不同预训练方法学习表征的可视化热图 消融研究 就表 4 中的导航任务对 PPGeo 的不同设计进行了消融研究。
对于更短的视频，通常采用循环的方式补齐帧数； - V 代表骨骼点的数量，如果是 NTU-RGB+D 数据集，V 等于 25，如果是使用 OpenPose 进行姿态估计，V 等于 18； - M 代表一帧中的人数...，根据情况选择，对于 NTU-RGB+D 数据集一般为 2； 上述数据在输入 ST-GCN 之前需要先进行标准化操作，具体地说，就是标准化每个骨骼点在所有帧上的坐标值。...第一部分Ak ST-GCN 与 ST-GCN 的邻接矩阵 Ak 相同， 第二部分 Bk 是一个可训练的 N x N 矩阵， 它不仅能表示两个骨骼点之间是否存在联系， 而且能表示联系的强弱， 第三部分Ck...跟基于 GCN 的方法不同的是， PoseC3D 基于提取好的 2D 姿态， 生成 K x H x W 的二维关键点热图 ( K 是骨骼点的数量）， 再堆叠视频中T帧热图 构成 K x H x T x...W 的 3D 热图作为骨骼点模态的输入。
注意：仅在首次看到该其区域的路标点时进行三角化，其它时刻只使用单目信息。 VI SLAM 之前的ORB-SLAM-VI受限于针孔相机/初始化时间太长以及无法应对某些挑战场景。...具体的，计算出了当前关键帧在matched map（可能是active map或者其它地图）中的位姿 ，检验pitch(俯仰角)和roll(横滚角)是否小于一定阈值来对场景识别结果进行校验。...welding window是由匹配的关键帧组合而成/重复的3D点被融合/更新共视图以及本质图的连接关系。下一步是姿势图优化（PG），以均分误差。由于闭环增加了中期/长期数据关联，此时进行全局BA。...在VI情况下，仅在关键帧的数量低于阈值时才执行全局BA，以避免巨大的计算量。...实验结果还表明，关于精度，使用所有这些类型的数据关联的能力会超过其他选择，如使用直接方法代替特征点法或对局部BA执行关键帧边缘化，而不是像我们那样假设一组外部静态关键帧。
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