有没有一种简单的方法来比较列表中匹配的数据帧元素并将其替换到数据帧中？ - 腾讯云开发者社区

在我的例子中，它预示渲染整个帧需要51.4ms，但是统计面板报告的是36FPS，匹配渲染线程时间。FPS指标似乎取了两者中最坏的，并假设与帧速率匹配。...层次结构在单个可排序列表中显示相同的数据。通过此视图，可以更轻松地查看花费时间最长的时间以及发生内存分配的位置。 ? 1.7 分析一次构建分析器很明显地看出来，编辑器自身为应用程序增加了很多开销。...这将创建一个覆盖整个UI画布的半透明面板。画布与游戏窗口大小匹配，但在场景窗口中更大。最简单的方法是通过场景窗口工具栏启用2D模式，然后进行缩小。 ?...还可以通过为其赋予Min属性来将其最小值设置为零。持续时间为零将导致每帧切换到不同的功能。 ? ? （函数持续时间）从现在开始，我们需要跟踪当前功能的激活时间，并在需要时切换到下一个功能。...可以使用if-else块来执行此操作，每个块都返回适当的结果。 ? 通过将名称（以int形式）与函数数组的长度减去一个（与最后一个函数的索引匹配）的长度进行比较，可以使该方法与函数名称无关。

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从15个点来思考前端大量数据渲染与频繁更新的方案

动态计算：虚拟列表组件会动态计算并调整滚动容器的滚动高度，以确保滚动行为与真实的数据量相匹配，为用户提供准确的滚动体验。...这个比较过程通常是基于某种形式的虚拟DOM（如React中的虚拟DOM）或其它数据对比机制实现的。最小化DOM操作：根据比较结果，只对那些实际发生变化的数据对应的DOM元素进行更新。...updateDOMForCurrentFrame 函数根据当前帧来更新DOM或Canvas。在这个例子中，它简单地将一个元素每帧向右移动1px。...浏览器的动画和渲染也是如此。逐帧渲染的原理基于逐个计算并渲染每一帧动画的方式，以创建连续的动画效果。在Web环境中，逐帧渲染通常依赖于requestAnimationFrame（rAF）方法来实现。...WebAssembly现在正逐渐成为Web开发中的一个重要组成部分，提供了一种强大的方法来提升Web应用的性能和能力。

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H.264学习笔记

其手段是构建一个预测，并将其中当前数据中减去。...04 简单预测最简单的时域预测，是使用前一个帧（预测器，Predictor）来预测当前帧，从当前帧中减去预测帧，直接得到帧残余：这种预测方法的缺点是，残余的信息量很大。...具体的做法可能是，将当前帧的MxN块和搜索区域中所有可能的MxN块进行比较，从中选取最匹配的块。一个流行的判断“匹配”的准则是，将两个块进行相减得到残余，残余的Energy越低匹配度越高。...残余宏块与标示了最佳匹配区域和当前宏块的相对位移的移动向量一起编码并传输。...列表元素的排序细节很重要，因为要引用列表中前面的项需要的比特数更少。

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NV-LIO：一种基于法向量的激光雷达-惯性系统（LIO）

相关工作激光雷达（惯性）测距的关键组成部分在于点云配准的有效性。为了处理每个扫描中成千上万点的计算负载，已经出现了各种方法来减少计算时间。...考虑到这些因素，我们不再简单地使用相邻像素之间的微分，而是应用基于窗口的方法，假设窗口内的导数值相似。为窗口内每一对在水平和垂直方向上的导数值计算并求平均值，以减轻距离测量噪声的影响。...为了准确地进行对应搜索和快速匹配，我们IMU积分将当前查询帧从其最后获得的姿态变换到初始姿态。知道目标帧和查询帧的世界坐标系，我们可以确定两个帧之间的初始相对姿态。...利用这些信息，我们将目标帧转换为查询帧的坐标系，并继续进行匹配过程。之后，为了加快匹配速度，我们使用体素栅格滤波器对当前法线云和子地图进行下采样。...使用每个关键帧的位置构建kd树，然后选择当前帧最近的帧。在此过程中，前于当前帧的关键帧将被立即排除在kd树之外。一旦识别出循环关闭候选关键帧，就将候选关键帧的法线云变换到当前帧的激光位姿中。

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Unity基础教程系列（三）——复用对象（Object Pools）

发生此错误的原因是，虽然我们已经销毁了一个形状，但没有从形状列表中删除它。因此，列表仍然包含对已销毁游戏对象组件的引用。它们仍然存在于内存中，以一种僵尸的状态。...这可以通过调用列表的RemoveAt方法来实现，并将要删除的元素的索引作为参数。 ? 1.4 高效清除虽然这种方法可以达到目的，但它不是从列表中删除元素的最有效方法。...因为列表是有序的，所以删除一个元素会在列表中留下空白。从概念上讲，这种差距是很容易消除的。即让被删除元素的相邻元素成为彼此的邻居元素。 ?...虽然我们不能从技术上避免它，但我们可以通过手动抓取最后一个元素并将其放在被破坏元素的位置来跳过几乎所有的工作，有效地将间隙传送到列表的末尾。然后删除最后一个元素。 ?...你可以使用堆栈代替，但是列表工作很好。 3.5 回收对象要使用这些池，工厂必须有一种方法来回收不再需要的形状。这可以通过添加带有形状参数的公共回收方法来实现。

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RD-VIO: 动态环境下移动增强现实的稳健视觉惯性里程计

在这项工作中，我们设计了一种新颖的视觉惯性里程计（VIO）系统，称为RD-VIO，来处理这两个问题。首先提出了一种IMU-PARSAC算法，它可以在两个阶段的过程中鲁棒地检测和匹配关键点。...我们在公共数据集上测试了所提出的系统，并将其与许多最新的VIO系统进行了比较。实验结果表明，我们提出的系统不仅能够产生准确的跟踪结果，而且能够以更为稳健的方式实现。...还介绍了如何根据3D-2D匹配训练极线距离阈值，并将其用于2D-2D匹配阶段的阈值设定。最后描述了如何追踪历史匹配，并根据一定条件将关键点标记为静态并进行三角测量。...C.纯旋转检测和延迟三角测量在这一部分描述了一种用于检测纯旋转并延迟三角测量的方法。由于消费级手机IMU传感器存在较大噪声，因此系统设计了一种基于视觉的方法来检测纯旋转。...我们在真实场景中插入了一个虚拟立方体和其他一些虚拟对象，图12显示了两个AR示例，还将其与VINS-Mobile进行了比较，后者是最好的开源移动AR系统之一，它们都在iPhone X上运行。

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Pandas 秘籍：1~5

对于 Pandas 用户来说，了解序列和数据帧的每个组件，并了解 Pandas 中的每一列数据正好具有一种数据类型，这一点至关重要。...当列表具有与行和列标签相同数量的元素时，此分配有效。以下代码在每个索引对象上使用tolist方法来创建 Python 标签列表。...当数据帧是所需的输出时，只需将列名放在一个单元素列表中。更多在索引运算符内部传递长列表可能会导致可读性问题。为了解决这个问题，您可以先将所有列名保存到列表变量中。...该相同的等于运算符可用于在逐个元素的基础上将两个数据帧相互比较。...查看步骤 1 中第一个数据帧的输出，并将其与步骤 3 中的输出进行比较。它们是否相同？没有！发生了什么？

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像素是怎样练成的

第二个规则选择具有类名为 my-class 的元素，并将其字体大小设置为16像素。 ❝在应用CSS样式时，浏览器会「遍历DOM树，匹配元素与选择器，并将相应的样式属性应用于匹配的元素」。...---- ComputedStyle 在样式解析（或重新计算）过程中，解析器会遍历DOM树中的每个元素，并根据匹配的样式规则计算出每个元素的样式属性的最终值。...然后，我们使用 window.getComputedStyle 方法来获取该元素的计算后样式，将其赋值给 computedStyle 变量。...但是，在比较宏观的角度看，元素是否占一行还是可以和文本信息同行显示。可以把元素分成「块元素」和「内联元素」。块元素在最简单的情况下，布局「按照DOM的顺序，从上到下，依次放置」。...片段的断行的结果片段位置和大小 ---- 绘制Paint阶段生成显示列表Display List 通过上述的数据处理，我们已经获取到布局对象Layout Object的几何属性，接下来我们就需要将其绘制处理了

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寻路优化

重温 A* 算法 A* 算法用于寻找从开始点至目标点之间的一条可达路径.A* 算法在寻路过程中会使用一种简单的方法来评估当前节点与目标点之间的距离.通过将已经经过的路径距离和预估的路径距离相加,算法会首先扩展搜索那些最有...) 对于该节点每一个不在关闭列表中的相邻节点: 将该节点设置为当前相邻节点的父节点(主要用于后面的节点回溯) 计算当前相邻节点的 G 值(从开始点到当前相邻点的距离)并将其加入到开放列表中...使用字典(或者说优先级队列) 或者堆来替代列表也可以加速 A* 算法.在这些数据结构中遍历元素非常之快,这会非常有助于你在其中搜索某一节点,同样的,在有序字典或者最小堆中,我们也能很方便的找到具有最低...如果你不知道上述代码里模板参数中的 compare 是什么,你可以简单理解是一种定义了如何比较节点的简单数据结构. ?...我们将当前节点的分值设置为最低,并且将其 on_close 变量设置为 true,正常来说,我们应该将节点放置于关闭列表中,但是设置节点变量数据是效率更高的一种方式.OK,现在是时候扩展相邻节点了,扩展之前我们需要检查相邻节点是否已经处于关闭列表中

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Python OpenCV 蓝图：1~5

自变量是一个 256 个元素的列表，其中包含x的每个可能值的内插的f(x)值。...例如，Canny 边缘检测（cv2.Canny）提供了一种相对简单有效的方法来检测图像中的边缘，但是它容易受到噪声的影响。...如果我们可以找到一种方法来概括这两种情况（也许通过适当地计算伸出的手指的数量），我们将拥有一种算法，该算法不仅可以将简单的手势识别教给机器，而且还可以教给普通的女服务员。...(self.img_obj, None) 我们将对每个传入的帧执行相同的操作，并比较图像中的特征列表。...我们使用傅里叶分析探索了自然图像统计数据，并实现了一种用于提取自然场景中视觉显着区域的最新方法。

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iOS开发之多种Cell高度自适应实现方案的UI流畅度分析

一、总述本篇博客主要给出了5种Cell自适应高度的解决方案，并对比了每种实现方案的流畅度。也可以说是从UI最不流畅的一种我们慢慢优化，从而实现了这5种解决方案。...Frame对整个Cell中的元素进行布局。...代码比较简单，在此就不做过多的赘述了，详细的代码在Github上已经分享。 ? 2.工具二：数据提供者除了上述的FPSDislay工具外，我们还需要一个模块，那就是为Demo提供模拟数据的模块。...当50条数据异步创建完毕后，我们需要将其提供给数据提供者的使用放，也就是在任务组中的任务都执行完毕后，会执行下方的notify方法。 ?...可以看出来卡顿还是比较明显的，掉帧比较严重，在Cell高度自适应时最好不要采用此方法。也就是说这种方法，并不适用在我们Cell列表中来预估每个Cell的高度。那这种方式是不是就没用了呢？

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【干货】ICCV2017 PoseTrack challenge优异方法：基于检测和跟踪的视频中人体姿态估计

其方法是一种轻量级的两阶段建模方式：先对单帧或者短片段进行关键点估计，后续使用轻量级的跟踪方法来生成关键点的预测并链接到整个视频上。另外，本文还对Mask R-CNN进行了3D扩展。...基于最新的人体检测和视频理解方面的进展，文章提出了一种极度轻量化和高效的两阶段方法：先对单帧或者短片段进行关键点估计，后续使用轻量级的跟踪方法来生成关键点的预测并链接到整个视频上；对于帧层次（frame-level...为了解决这个问题，本文提出了一个简单且高效的方法，该方法使用了目前姿态估计中state-of-the-art的方法并使用一个新颖的3D CNN结构将视频相邻帧中的时序信息融合到其中。...图1，提出了一种两阶段的方法来进行视频中关键点预测和跟踪。第一阶段，本文提出了一种创新的视频姿态估计范式，3D Mask R-CNN，将一段视频的片段作为输入并检测出的每个人的tubelet和关键点。...这表明了简单的Hungarian匹配算法能够在关键点跟踪中拥有极佳的表现，并且可以作为在这个问题和数据集上的一个有效的基准方法。

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一文了解动态场景中的SLAM的研究现状

其次，它的数据关联性更加复杂。静态SLAM只关心图像中的关键点，因此静态SLAM的数据关联只是关键帧特征向量的匹配。对于动态SLAM我们必须对帧中的关键点和对象之间执行数据关联。...点-对象匹配：对于静态关键点，如果它们属于同一边界框，则它与该对象相关联。这里会使用多种方法来确保匹配的正确性。例如，该点在连续2帧中必须处于同一个box内，并且距长方体中心小于1米。...从每个帧中获得对象最佳的3D位姿后，我们可以将其视为9DoF的3D“测量”，并确定BA问题。对于静态对象，会存在以下几种误差。...3D相机对象误差：跟踪的地标对象具有6DoF姿态+ 3DoF长方体尺寸，可以将其与9DoF 3D测量结果进行比较，并形成第一个误差项。...这是一种简单的关联策略。对象感知以及BA 对象轮廓之外的关键点被视为静态关键点。静态关键点空间位置和摄像机位姿求解同ORB-SLAM一样，通过优化解决。

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视频技术快览 0x1 - 视频编码

# 数据冗余空间冗余一帧图像中，相邻像素之间的相关性如将一帧图像划分成一个个 16x16 的块之后，相邻的块很多时候都有比较明显的相似性时间冗余相邻帧之间的相关性如一个帧率为 25fps...# H264 码流结构 # 码流格式 Annexb 格式使用起始码来表示一个编码数据的开始，其本身不是图像编码的内容，只是用来分隔用的起始码有两种，一种是 4 字节的“00 00 00 01”，一种是...取 SAD 值最小的点为最佳匹配点以半像素运动搜索的最佳匹配点为起点，分别求得中心点以及上、下、左、右四个 1/4 像素点对应预测块的残差块，得到 SAD 值，并取最小的点为最佳匹配点。...# 变换量化 # DCT 变换 DCT 变换(离散余弦变换)，能够将空域的信号（对于图像来说，空域就是平时看到的图像）转换到频域（对于图像来说，就是将图像做完 DCT 变换之后的数据）上表示，并能够比较好的去除相关性...因此其计算速度很快，并且也能够将图像块从空域变换到频域。因此，可以用它一定程度上粗略的代替 DCT 变换，从而用来简化运算。 # 量化将图像块变换到频域之后，AC 系数比较多，但是一般幅值比较小。

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IBC+Palette 实现屏幕内容编码优化

自适应颜色转换：将残差自适应转换到不同的颜色空间，一个RGB颜色空间的图像块可以直接编码，也可以在编码时自适应地转换到YCoCg颜色空间以进行编码；自适应运动矢量分辨率：由于编码过程中屏幕内容图像的运动通常是像素级的...还有一点，IBC是在PU级进行，我们可以将其视为一个帧间PU，帧间模式的设计让IBC和普通的帧间预测模式能够更灵活的连接起来，比如，一个帧间编码的CU可以有两个PU，一个使用传统的帧间预测，另一个使用IBC...调色板模式对于颜色数比较少的编码块会有比较好的效果，通常情况下，屏幕内容的颜色数量是有限的，这些颜色就可组成一个颜色集合，也就是一个调色板；随后在解码重建每个像素时，解码器可通过颜色表与索引，从调色板中寻找与对应像素点匹配的颜色从而完成像素重建...针对这种情况，调色板模式增加了一种被称为“escape”的模式，此模式会对找不到匹配颜色的编码像素点专门进行反量化操作以完成像素重建，从而解决部分颜色点无法找到匹配颜色值继而导致颜色失真的问题。 ?...之前我们简单介绍了屏幕内容编码技术与HEVC中关于屏幕内容编码的一些工具集。这些工具集中，帧内块拷贝与调色板编码给屏幕内容编码压缩效率带来的提升最为明显。

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组会系列 | 强化学习在目标跟踪中的应用

在每一个 step 即第 l 层中，agent 根据当前状态S_l 采取动作A_l来决定是否调整预测框或者在该层停止并输出结果，动作A_l的目的是减少预测的框的不确定性。...本文针对的任务是多实例半监督视频目标分割(VOS)。基于检测的算法被广泛应用于这一任务，难点在于选择匹配方法来预测结果，以及是否更新目标模板。本文利用强化学习来同时做出这两个决策。...agent 判断初步结果的正确性和质量，决定是否更新模板；确定是否需要切换到基于外观的匹配的方法。...若连续 N 帧初步结果都不好（即第二步预测不更新模板），则切换到基于外观的匹配。此时会将整个图像送入网络。...注意这里没有另外增加一个 agent，而是根据第一个 agent 的历史决策来决定。若 agent 连续 N 帧预测a_1，表示目标很可能丢失，此时需要切换到基于外观的匹配方法。

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一文搞懂I2C总线通信

1、简介 I2C（集成电路总线），由Philips公司（2006年迁移到NXP）在1980年代初开发的一种简单、双线双向的同步串行总线，它利用一根时钟线和一根数据线在连接总线的两个器件之间进行信息的传递...，为设备之间数据交换提供了一种简单高效的方法。...3.3、数据传送地址匹配一致后，总线上的主机根据 R/W 定义的方向一帧一帧的传送数据。所有的地址帧后传送的数据都视为数据帧。...主机可以做下列任一动作：发送停止条件释放总线；发送重新开始条件开始一个新的通信。以华大MCU（HC3F4A0系列）为例，在主机接收模式中，主机输出 SCL 时钟，接收从机数据并返回应答。...主机接收数据的运行时序例如下图所示： 7 位地址格式的主机发送数据时序图在主机接收模式中，主机输出 SCL 时钟，接收从机数据并返回应答。

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浙江大学提出的RD-VIO: 动态环境中稳健视觉惯性里程计增强现实技术

首先引入了一种IMU-PARSAC算法，它在两个阶段的过程中能够强健地检测和匹配关键点。在第一个阶段通过视觉和IMU测量将地标与新的关键点进行匹配，然后收集匹配信息，指导第二阶段的内部关键点匹配。...然后从匹配结果中收集错误统计信息，用以指导第二阶段的内部关键点匹配。为了应对纯旋转问题，检测传入图像帧的运动类型。在数据关联过程中，采用了延迟三角化技术，推迟了在纯旋转情况下的地标三角测量。...纯旋转检测与延迟三角测量由于消费级手机IMU传感器的噪声较大，我们设计了一种基于视觉的方法来检测纯旋转，在特征跟踪中增加了第三个RANSAC步骤。...移动 AR 应用程序我们将 RD-VIO 部署到 iOS 平台并开发了一个简单的 AR 演示来展示其准确性和稳健性。...虚拟的立方体和一些其他虚拟对象被插入到真实场景中。图12展示了两个 AR 示例。我们还将其与 VINS-Mobile 进行了比较，后者是最好的开源移动 AR 系统之一。

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Pandas 秘籍：6~11

如果笛卡尔积是 Pandas 的唯一选择，那么将数据帧的列加在一起这样的简单操作将使返回的元素数量激增。在此秘籍中，每个序列具有不同数量的元素。...不再需要sex_age列，将其删除。最后，将两个整洁的数据帧相互比较，发现它们是等效的。...让我们从原始的names数据帧开始，并尝试追加一行。append的第一个参数必须是另一个数据帧，序列，字典或它们的列表，但不能是步骤 2 中的列表。...准备在此秘籍中，我们将执行组合数据帧所需的。第一种情况使用concat更简单，而第二种情况使用merge更简单。...工作原理同时导入多个数据帧时，重复编写read_csv函数可能很麻烦。自动执行此过程的一种方法是将所有文件名放在列表中，并使用for循环遍历它们。这是在步骤 1 中通过列表理解完成的。

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自动驾驶系统中摄像头相对地面的在线标定

其他在线解决方案利用道路元素或图像中重叠视图之间的光度一致性，这需要在道路上连续检测特定目标或借助多个摄像头来进行标定。...提出了一种新颖的粗到细的地面特征提取架构，用于稳健的相机与地面标定，首先，我们引入地平线提取方法，通过车辆运动预测地面特征的位置，以便进行特征匹配。...这里，红色线段的端点表示关键帧Ik和Ik+1之间的匹配特征，绿色线是地平线。 C. 跨关键帧地面优化采用基于滑动窗口的因子图优化方法来优化相机姿态、地面法向量和相机中心到地面的高度。...接下来，我们计算投影点与上一关键帧中的特征点之间的重投影误差，并将其作为优化问题的目标函数。...首先比较了在FPG数据上的标定性能，并在表II中总结了结果。与我们的对手一样，我们的方法在车辆行驶在FPG上时能够生成连续稳定的相机到地面的标定。

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从15个点来思考前端大量数据渲染与频繁更新的方案

H.264学习笔记

NV-LIO：一种基于法向量的激光雷达-惯性系统（LIO）

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