单步调试和跟踪函数调用 命令 描述 backtrace（或bt） 查看各级函数调用及参数 finish 连续运行到当前函数返回为止，然后停下来等待命令 frame（或f） 帧编号 选择栈帧 info（...或i） locals 查看当前栈帧局部变量的值 list（或l） 列出源代码，接着上次的位置往下列，每次列10行 list 行号 列出从第几行开始的源代码 list 函数名 列出某个函数的源代码 next...（或n） 执行下一行语句 print（或p） 打印表达式的值，通过表达式可以修改变量的值或者调用函数 quit（或q） 退出gdb调试环境 set var 修改变量的值 start 开始执行程序，停在main...… if … 设置条件断点 continue（或c） 从当前位置开始连续运行程序 delete breakpoints 断点号 删除断点 display 变量名 跟踪查看某个变量，每次停下来都显示它的值...跟踪显示号 取消跟踪显示 观察点 命令 描述 watch 设置观察点 info（或i） watchpoints 查看当前设置了哪些观察点 x 从某个位置开始打印存储单元的内容，全部当成字节来看，而不区分哪个字节属于哪个变量
每一帧都用一张上文生成的不同的png图片，遍历完png图片之后，再继续循环往复。不难看出，原始gif中的猫耳朵是向左的，如果改成向上的，看着要舒服一些。这就需要将图片沿着斜45度角进行旋转。...,lw=1.8) 接着，就是绘制表盘的外围以及“3”、“6”、“9”、“12”四个数字，用几行代码就可以搞定： #绘制表盘 x_out=[r_out*np.cos(theta[i])foriinrange...最后，就是动画效果的实现，最主要的语句是这个： #fig指的是画布，update指的是执行每一帧更新的函数，length指的是一共有多少帧，init指的是第一帧所执行的函数 ani=animation.FuncAnimation...(fig,update,length,init_func=init,interval=interval_time) 在update函数中，对猫咪的动作和指针的位置按帧来进行赋值，代码如下： #对猫咪的动作进行帧赋值...2*r_in)],[0,anchor_ratio*math.sin(theta[i])*(r_out-2*r_in)]) ps:如果想要一边看喵表走，一边听猫咪叫，那可以用python自带的winsound
都可以 老师，请问这一部分是需要登陆吗 后续上课会讲，安装了就行 SSH客户端哪个好使啊 我装的MobaXterm 可以不 可以，上课演示用的是xshell，不过自己习惯就好 r安装后弄出了两个快捷方式...找到那条安装的命令运行 课中答疑 请问这个order这个函数order(x, y)返回的结果为什么是这样啊？...可以点工具栏最左边的+号，或者英文输入符下，按三下```，输入语言字符（如R），按Enter就可以出来了 请问这个df1代表的是什么意思 数据框Data frame 1，就是把一个数据框命名为df 快来帮忙看看...分别写两个str_sectect，& 富集分析结果的内容中，GeneRatio数值的分母，仍旧没理解。“能够对应到数据库中的差异基因总数”是否可以理解为，这个数据库总的差异基因总数固定为468？...C终止 这几行代码里的是什么意思？
某天，他突发奇想，想从猫咪的视频里挖掘一些猫咪的运动信息。为了提取运动信息，他需要从视频的每一帧提取“猫咪特征”。一个猫咪特征是一个两维的vector。...1: 3 例子说明1: 特征在连续的帧中连续出现3次，相比其他特征连续出现的次数大，所以输出3 题解 题目的题意还是比较清楚的，即找出最长连续出现的特征数量。...但是我们的map当中只会存储特征连续出现的次数，并没有办法判断每一个特征有没有中断过。 对于这个问题，我们有一个很好的办法，就是使用两个map。...这样我们只需要在当前帧处理结束之后，用临时的map去更新老map，这样就完成了map中内容的更新。 我这么说可能有一点抽象，大家可以参考一下代码以及注释，会好理解一些。...，这道题其实是不难的，也没用到什么高深的算法和数据结构。
我们有一组 10 秒短视频组成的数据集，视频内容是人从事各种活动。一个深度学习模型将会观察这些视频的每一帧画面，进行理解，然后你可以用简短的自然语言问它视频内容。 ?...本例子中，一个男人把纸板箱放进车的行李箱里。任务是回答这个人在做什么。模型会处理该视频和问题，试图在可能的答案中挑选出正确的那一个。这次，它的回答是 “装货”。...一个视频只是一组连续的画面帧，每一帧都是一个图像。对于图像处理，你要做的全部的事，就是运行一个 CNN。 每个 CNN，会从每帧画面提取一个矢量表示。最后所得到的，是对每帧画面进行编码的矢量序列。.... ---- 代码演示 下面是视频编码机器人的完整代码，加起来只有几行，非常简洁。你从确认视频输入开始，高亮部分就是你的视频输入： ? 这是一个由合理帧数组成的序列。...它装满了从 ImageNet 得到的预训练权重。所有这些已经内置于 Keras 中，你不需要做任何多余操作，仅此一行代码足矣。
数组占据内存中连续的存储区域这样一个性质。 我们也可以使用上面的性质来使用指针操作，数组是一种引用类型数据，存放在内存中。 数组在内存中开辟是线性连续且递增的 指针和数组的纠缠 可以看这个。...我们可以使用这三种方式来读取数据有没有来，就是在MCU上面执行这个代码。...数据来了，为了平衡这个数据流的速度不匹配，加了缓冲区，其实就是一个没有被使用的数组，装进去慢慢的处理： 我们把数组的数据给处理函数 根据协议解析接收到的数据包，提取命令字和数据内容。...使用了连续的增长，依次读取。 在校验码通过的情况下，开始处理里面的参数。 在MCU发送的时候，也是这样的，先把前面的标志设计好，然后把数据的长度作为一个变量，因为我们的数据帧是不固定的。...如果我们上位机发送给下位机的时候，也是需要这样编码的 这个打包函数，就是使用了字节数组，然后就是一个字节一个字节的去打包。搞好以后返回。 发送简单 上位机也会解读来自下位机的数据帧。
具体来说，对于给码率预算的视频序列，码率分配网络将提取连续帧相应的时空特征，根据每帧的重要性为其分配最佳码率。...卷积网络从一组连续的时间帧中提取时空特征，而全连接网络则根据从编码结果中获得的信息对卷积网络提取的特征进行调制。...实验 实验配置 训练部分，码率实现网络在Vimeo-90k数据集上训练，码率分配网络由于需要更长的连续帧，因此在BVI-DVC数据集上进行训练。...至于帧信息，从码率实现网络中移除参考帧的编码信息会导致训练不稳定，使得模型在码率控制上失效。...此外，如果从码率实现网络中移除残差图像，DVC上的HEVC Class B、C、D 和 E 数据集的平均码率误差分别升至3.56％、2.43％、2.85％和3.96％。
Keras 能做什么？ 下面，我来讲讲 Keras 都能做什么。 首先，我不建议把 Keras 看做是 codebase、框架或库，它只是个高级 API。...我们有一组 10 秒短视频组成的数据集，视频内容是人从事各种活动。一个深度学习模型将会观察这些视频的每一帧画面，进行理解，然后你可以用简短的自然语言问它视频内容。 ?...一个视频只是一组连续的画面帧，每一帧都是一个图像。对于图像处理，你要做的全部的事，就是运行一个 CNN。 每个 CNN，会从每帧画面提取一个矢量表示。最后所得到的，是对每帧画面进行编码的矢量序列。...代码演示 下面是视频编码机器人的完整代码，加起来只有几行，非常简洁。你从确认视频输入开始，高亮部分就是你的视频输入： ? 这是一个由合理帧数组成的序列。...只用几行代码，你就可以用 TensorFlow Estimator 和 Experiment 类训练模型。
频率特征提取模块：负责从每个包的特征序列中提取频域特征。以固定的时间间隔定期轮询来自高速包解析器模块的所需信息。并将逐包特征序列编码为向量，通过频域特征提取流量的序列特征。...在训练阶段，该模块获取每个数据包并求解一个等价的可满足性模理论(SMT)问题来近似原问题的最优解。 统计聚类模块：负责从特征提取模块学习频域特征。...通过步长分割向量获得帧数，对每个帧进行傅里叶变换来获得帧的特征频率。由于DFT输出的特征是复数向量，后续还需进行复数模与对数的计算。...以下是具体实现步骤： 假设可以用一组连续函数来描述逐包特征s(i)的变化，且所有包特征都是连续函数的采样，记为hi(t)。...这表明Whisper可以实现高吞吐网络中的实时检测。 图4 延迟的累积分布函数 同样将Whisper、FAE、Kitsune在不同吞吐量下的累积分布函数做了比较，如图5。
rownames（行名）AdmDate是日期型变量，Age是连续型变量（定量型）Diabates是名义变量，Status是顺序变量，二者都是分类变量，R中称为因子一、向量是用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组...重复2次二、矩阵矩阵是一个二维数组，只是每个元素都有相同的模式，可通过函数matrix()创建三、数组与矩阵相似，但是维度可以大于2，可通过函数array()创建四、数据框由于不同的列可以包含不同模式的数据...5、提取元素ax,y#第x行第y列ax,#第x行a,y#第y列ay #也是第y列aa:b#第a列到第b列ac(a,b)#第a列和第b列a$列名#也可以提取列（支持Tab自动补全，不过只能提取一列）6、直接使用数据框中的变量...iris是R语言的内置数据，可以直接使用。...提取某两列作散点图：plot(iris$Sepal.Length,iris$Sepal.Width)图片脚本的使用和保存：将上面的代码复制到一个新的R脚本中,然后保存到工作目录下，再次打开，后缀是R。
，根据样本的相似程度，将相似度高的划分到同一个聚簇中 降维问题：缩小数据的维度、规模 3）机器学习的一般过程 数据收集 → 数据清洗 → 选择模型 → 训练 → 评估 → 测试 → 应用及维护 2....简单的问题选择简单模型，复杂的问题选择复杂模型 如果不确定使用哪个模型，通过实验对比择优选择 在有些情况下，可以采用多个模型配合使用，发挥各自特长 7）什么情况下选择纯图像，什么情况下选择深度学习？...10）为什么不采用xxx模型？...实际项目中一般达到95%以上 13）关于项目的细节 什么型号的GPU？ 什么型号的工业相机？相机分辨率是多少？ 相机如何安装？每秒钟多少帧？ 项目几个人？如何分工？...14）简历中项目需要描述清楚的问题 需求：用在哪里？谁来用？解决什么问题？ 数据集：来源、数量、预处理手段 模型选择、优化过程 过拟合、欠拟合现象？
基于跟踪的检测器可以直接提取该热图，并在关联多个帧中的目标时对它们执行联合推理； 第二，基于点的跟踪简化了跨时间的目标关联。类似稀疏光流的简单位移预测就可以把不同帧中的目标连接起来。...此外，还可以在标注视频序列或使用数据增强后的静态图像上训练 CenterTrack。 具体如何做？ 在这篇论文中，研究者从局部的角度研究跟踪技术。...然而，在当前帧中不直接可见的目标是无法被找到的，检测到的目标可能在时间上没有连贯性。提高时间连贯性的一种自然方式是添加之前帧中的图像作为检测器输入。...由于每一个被检测目标都由单个点来表示，于是我们可以很方便地使用与基于点的探测器训练中相同的高斯渲染函数来渲染所有的检测结果，并呈现在一张类别无关的单通道热图 H^(t−1) = R({p^(t−1)_0...该模型以当前帧、前一个帧和一张基于跟踪目标中心渲染得到的图作为输入，生成当前帧的中心检测图、目标边界框尺寸图和一张偏移图。测试时，将目标的尺寸和偏移从热图峰值中提取出来。
（2）新的栈帧压在上一个栈帧之上，继续执行代码，foo函数中又调用了boo函数，形成了另一个栈帧压在旧栈帧之上。然后执行boo。...并形成一个栈帧 （2）任何被这个函数调用的函数会进一步添加到调用栈中，形成另一个栈帧,并且运行到它们被上个程序调用的位置。（3）当执行完这个函数后，如果它没有调用其他函数，则它会从调用栈中推出。...，然后插入队列"); //表示还剩 （tail - head）的数据 进行数据搬移 将队头的下标改为从0开始 入队时保证了数组的连续性 for...* 时间复杂度O(1) 就变成了 O(n), * 优化：再出队时不进行数据搬移，虽然会导致数组的不连续， * 当没有空闲当空间时入队时在进行数据搬移，这样也就保持了数组的连续性...在上述的代码中已经给出了答案，出队时不进行数据搬移，虽然会导致数组的不连续，入队时当没有空闲当空间时也就是tail == n 入队时在进行数据搬移，这样也就保持了数组的连续性,同时也解决了频繁的入队、出队操作
连续关键帧的地面提取 地面特征（即车辆所行驶的道路表面上的特征）在相机与地面标定中起着重要作用。在城市/郊区环境中，大多数地面特征位于具有相似纹理的混凝土或沥青道路表面上，这些特征很难提取和匹配。...从选择的关键帧开始，通过KLT稀疏光流算法提取图像中的角点特征，并进行跟踪。...然后通过水平线分割图像，可以筛选位于水平线以下的特征点来选择地面特征，并利用车辆的运动信息进一步预测地面特征在下一个关键帧中的位置，这样，我们可以有效地提取和跟踪地面特征，为后续的相机到地面标定和场景理解提供重要的信息...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。...通过最小化这个目标函数，我们可以同时调整相机姿态、地面法向量和相机中心到地面的高度，从而得到更准确的地面参数。
它就像现在的开发人员在开发应用程序时常用的接口。Spark SQL 专注于结构化数据的处理，借用了 R 和 Python 的数据框架(在 Pandas 中)。...像其他流行的存储工具 —— Apache Cassandra、MongoDB、Apache HBase 和一些其他的能够从 Spark Packages 生态系统中提取出来单独使用的连接器。...数据科学家可以在 Apache Spark 中使用 R 或 Python 训练模型，然后使用 MLLib 存储模型，最后在生产中将模型导入到基于 Java 或者 Scala 语言的管道中。...使用 MLlib 的现有管线结构，您将能够在几行代码中构建分类器，并将自定义 Tensorflow 图形或 Keras 模型应用于传入数据。...这些图表和模型甚至可以注册为自定义的 Spark SQL UDF(用户定义的函数)，以便深度学习模型可以作为 SQL 语句的一部分应用于数据。
它就像现在的开发人员在开发应用程序时常用的接口。Spark SQL 专注于结构化数据的处理，借用了 R 和 Python 的数据框架（在 Pandas 中）。...像其他流行的存储工具 —— Apache Cassandra、MongoDB、Apache HBase 和一些其他的能够从 Spark Packages 生态系统中提取出来单独使用的连接器。...数据科学家可以在 Apache Spark 中使用 R 或 Python 训练模型，然后使用 MLLib 存储模型，最后在生产中将模型导入到基于 Java 或者 Scala 语言的管道中。...使用 MLlib 的现有管线结构，您将能够在几行代码中构建分类器，并将自定义 Tensorflow 图形或 Keras 模型应用于传入数据。...这些图表和模型甚至可以注册为自定义的 Spark SQL UDF（用户定义的函数），以便深度学习模型可以作为 SQL 语句的一部分应用于数据。
在上一篇文章定义的解码流程框架基类中，预留了几个虚函数，留给子类初始化自己的东西，本篇，就来看看如何实现。...【3，提取数据】 重点看看如何提取数据： 1）readBuffer(byteBuffer: ByteBuffer)中的参数就是解码器传进来的，用于存放待解码数据的缓冲区。...：距离跳播位置的最近的关键帧 到这里你就可以明白，为什么我们平时在看视频时，拖动进度条释放以后，视频通常会在你释放的位置往前一点 封装音频和视频提取器 上面封装的工具中，可以支持音频和视频的数据提取...定义好了解码流程框架，子类定义就很简单清晰了，只需按部就班，填写基类中预留的虚函数即可。...这样可以用来实现同步的时间源就有三个： 视频时间戳 音频时间戳 外部时间戳 视频PTS 通常情况下，由于人类对声音比较敏感，并且视频解码的PTS通常不是连续，而音频的PTS是比较连续的，如果以视频为同步信号源的话
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