树莓Pi： Picamera 电脑： NumPy的 OpenCV的 Pygame的 PiSerial 关于 raspberrt_pi / stream_client.py：以jpeg格式将视频帧流式传输到主机...串行接口发送命令 电脑/ cascade_xml / 训练级联分类器xml文件 棋盘/ 用于校准的图像，由pi相机捕获 training_data / 以npz格式训练神经网络的图像数据 testing_data.../ 以npz格式测试神经网络的图像数据 training_images / 在图像训练数据采集阶段保存视频帧（可选） mlp_xml / 在xml文件中训练神经网络参数 rc_control_test.py...：神经网络训练 mlp_predict_test.py：用测试数据测试训练有素的神经网络 rc_driver.py：多线程服务器程序接收视频帧和传感器数据，并允许RC车载驱动器本身具有停车标志，交通灯检测和前碰撞避免能力...完成驾驶后，按“q”退出，数据保存为npz文件。 神经网络训练：运行“mlp_training.py”，取决于所选择的参数，需要一些时间训练。
既可以保存数据也可以保存数据集（包括图片） 下面只说保存简单数据 实例： 使用npy文件保存g_D_loss的数据，g_D_loss是一个元组，已经存入数据。...读取如果出现“Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False”这样的错误，因为我存取网络层时就出现这样的错误，所以记录一下，顺便说明解决的办法...网上说是现在的新版本更适合新的应用，增强了时效性，老版本更多适合下载一个数据集应用。 补充： 2、npz文件—-压缩文件 使用np.savez()函数可以将多个数组保存到同一个文件中。...传递数组时可以使用关键字参数为数组命名，非关键字参数传递的数组会自动起名为arr_0、arr_1…… np.savez()函数输出的是一个扩展名为.npz的压缩文件，它包含多个与保存的数组对应的npy...文件（由save()函数保存），文件名对应数组名 读取.npz文件时使用np.load()函数，返回的是一个类似于字典的对象，因此可以通过数组名作为关键字对多个数组进行访问 import numpy
论文地址：https://arxiv.org/abs/1707.06588 摘要：我们展示了一种新的文本转语音的神经方法，该方法能够将文本转换成室外采样的声音的语音。...在两个数据集上的实验结果证明该方法具备处理多个说话者和室外语音的能力。...你也可以用不同说话者的语音生成相同的文本，具体如下： python generate.py --npz data/vctk/numpy_features_valid/p318_212.npz --spkr...使用 Merlin 对该数据集进行预处理——使用 WORLD 声码器从每个音频剪辑文件中抽取声码器特征。...下载完成后，该数据集将位于子文件夹 data 下，如下所示： loop ├── data └── vctk ├── norm_info │ ├── norm.dat
您希望能够在摄像机视场周围的许多不同位置拉取具有该图案的视频帧。确保将图案放置在至少 20 个独特的位置，尝试获取外围，因为这是扭曲最明显的地方。随意前后移动图案，图案的旋转不是问题。...在本节中，我们将开始校准。首先打开脚本并检查校准参数部分 ? 在这里，您需要将脚本定向到名为“filename”的校准视频文件。...视频将开始播放。按空格键保存视频帧以进行校准。视频将一直运行，直到视频结束或收集到上面列出的校准图像的数量为止。您可以通过按 esc 按钮中止程序。...分析完所有图像后，脚本将运行校准功能。下面是输出示例。 ? ? 对于相机校准，有两个重要的数据集，内在矩阵和失真系数。...您将看到的下一个数据是失真系数。这些值是将进入失真模型的参数。这两个数据集都保存到一个 *.npz numpy 文件中， ? 是个二进制的文件 最后，程序将计算总重投影误差。该值越接近零越好。
{train,dev,test} 文件 manifest 文件包含音频文件的元信息，如文件路径、对应的文本、持续时长。存储格式为JSON格式。类似于Kaldi里的scp文件 和text文件的结合。...1.3 生成mean_std.npz mean_std.npz 是2000 个随机音频文件进行特征处理后，计算功率谱特征得到的均值和标准差，在训练将会使用它对输入的特征做归一化。...得到对应的频谱；（获得分布在时间轴上不同时间窗内的频谱） 将上面的频谱通过Mel滤波器组得到Mel频谱；（通过Mel频谱，将线形的自然频谱转换为体现人类听觉特性的Mel频谱） 在Mel频谱上面进行倒谱分析...需要注意的是这个函数有一个time_major 选项，如果为True，那你的输入数据的shape[0]就应该是time_steps而不是batch_size。...但实现过程中发现tensor 因为在time_step 维度上形状不可知导致没有办法迭代的取计算这个叠加。有哪位大神知道的可以告诉我一声么，谢谢了。
个 .npz 文件。...我使用 ssh copy 命令 scp 将 CPU 实例中的所有 .npz 文件复制到 GPU 实例的同一个 record 子目录中。如果 scp 不起作用，你可以使用 gcloud 工具。...将. npz 文件复制到 GPU 机器后，请关闭 CPU 实例。 在 GPU 机器上，运行命令 bash gpu_jobs.bash 来训练 VAE，预处理录制的数据集并训练 MDN-RNN。...3）接下来，保存一个名为 series.npz 的数据集，脚本将使用以下命令启动 MDN-RNN 训练器：python rnn_train.py。...将 log / *. json 中的所有文件添加到已经 fork 的 repo 中，然后关闭实例。
目录 前言 正文 前言 有没有遇到过下载的视频原始数据文件是y4m格式的情况，没有办法播放和查看，是不是很苦恼，本文教你处理方法。...，用于保存YCbCr颜色空间未压缩的视频帧，其格式为YCbCr 4:2:0、YCbCr 4:2:2或YCbCr 4:4:4数据。...每一个视频帧的原始数据大小计算公式如下： 帧大小 = width * height * 3 / 2 (4:2:0) 帧大小 = width * height * 2 (4:2:2) 帧大小 = width...： 五、如何将y4m转成yuv 现在我们回归主题：如何将y4m文件转换成yuv文件？...5.1 方法一 既然我们已经知道y4m文件结构，那么我们完全可以自己写一个工具，按照上文的规范将视频原始信息数据从y4m文件中提取出来，组成一个全新的yuv文件。 但是，这个方法实现起来比较有难度。
一、CogVideoX-6B：智谱清影的突破 智谱 AI 在 8 月 6 日宣布了一个令人兴奋的消息：他们将开源视频生成模型 CogVideoX，目前，其提示词上限为 226 个 token，视频长度为...6 秒，帧率为 8 帧 / 秒，视频分辨率为 720*480，而这仅仅是初代，性能更强参数量更大的模型正在路上。...CogVideoX-6B的核心优势 高效的3D变分自编码器：这项技术能够将视频数据压缩至原来的 2%，极大地降低了模型处理视频时所需的计算资源，还巧妙地保持了视频帧与帧之间的连贯性，有效避免了视频生成过程中可能出现的闪烁问题...端到端的视频理解模型：能够为视频数据生成精确且与内容紧密相关的描述。...The panda's face is expressive, showing concentration and joy as it plays.
append,在文件的基础上进行写入 需要注意的是对于普通文件读写想要实现先读后写的操作要写作’r+'或者先打开文件将数据读出(mode='r')再重新写入修改后的内容(mode='w')，二者的区别是前者是追加写入...这在文本数据进行替换的场景使用较为频繁，直接写入mode='w+'时会在文件打开时将内容删除，此时fp.read()将读取不到内容。...图片 图片 chunksize 参数，设置读取数据上限，在文件较大时可能会需要使用 pandas 将 DataFrame 保存为.csv 的文本文件时需要利用 DataFrame.to_csv() 函数...columns=None, header=True, index=True,index_label=None,mode=’w’,encoding=None) #记得先借助pandas.DataFrame()把数据转换成数据帧...内置的 pickle，pd 对象都有一个to_pickle()方法将数据以 pickle 的格式写入磁盘。
K:填一个数字表示每秒截几张图，填类似1/1的形式表示一帧截一张图。 其他更详细用法可以自行百度，温馨提示：在哪个文件夹执行命令操作生成 的图片就保存在哪个文件夹。...库随机截取，也可以自己设置截取范围y1=int((1/3)*h)y2=int((2/3)*h)x1=int((1/3)*w)x2=int((2/3)*w)img=image[y1:y2,x1:x2]#将图片左上角视为原点...image,(192,192))#括号内填缩放后的大小 图像的输出 除了直接保存为图片形式外 cv2.imwrite('保存地址',image) 我们在使用这些处理后的图片时，更多的要用到名为“npz...jpg结尾 image=cv2.imread(pathone+'\\'+i) data.append(image)#将图片加入数组,这里存入的是图片本身而不是一个引用...', data=data, label=label)#文件以npz形式储存，里面有两个数组data,label 之后我们就可以在其他地方直接调用这个文件里的数组 arc=np.load('arc.npz
K:填一个数字表示每秒截几张图，填类似1/1的形式表示一帧截一张图。 其他更详细用法可以自行百度，温馨提示：在哪个文件夹执行命令操作生成的图片就保存在哪个文件夹。...也可以自己设置截取范围 y1=int((1/3)*h) y2=int((2/3)*h) x1=int((1/3)*w) x2=int((2/3)*w) img=image[y1:y2,x1:x2] #将图片左上角视为原点...image,(192,192))#括号内填缩放后的大小 图像的输出 除了直接保存为图片形式外 cv2.imwrite('保存地址',image) 我们在做使用这些处理后的图片时，更多的要用到名为‘npz...jpg结尾 image=cv2.imread(pathone+'\\'+i) data.append(image)#将图片加入数组,这里存入的是图片本身而不是一个引用...', data=data, label=label) #文件以npz形式储存，里面有两个数组data,label 之后我们就可以在其他地方直接调用这个文件里的数组 arc=np.load('arc.npz
还记得我们之前说的 JSON 和 YAML 的配置文件处理吗？...那有没有更简单的方式呢？有！接口嵌套， Go 语言中没有继承概念。...type Human interface{ Read() Animal } 接口实现 我们定两个 struct， 分别是 Panda 和 Child type Panda struct{...接口断言 在日常使用中， 我们可以通过 断言 将 接口A 转换成 接口B。 类似的， 就像问一头 熊猫 是不是 人？...互相吹捧， 共同进步 大家好， 我是老麦， 我将每天 早上9点 为你分享一篇好文章。
CogVideoX的核心在于它的3D变分自编码器，这项技术能够将视频数据压缩至原来的2%，极大地降低了模型处理视频时所需的计算资源，还巧妙地保持了视频帧与帧之间的连贯性，有效避免了视频生成过程中可能出现的闪烁问题...在可控性方面，智谱AI研发了一款端到端的视频理解模型，这个模型能够为视频数据生成精确且与内容紧密相关的描述。...source=1D5686A0本篇博客将详细介绍部署和初步使用CogVideoX的实践流程。...一共大概9GB+大小的文件，下载完成后的目录如下：然后点击丹摩控制台-文件存储-上传文件，将刚刚下载好的整个CogVideo文件夹上传，上传好后的文件存在实例的/root/shared-storage目录...The panda's face is expressive, showing concentration and joy as it plays.
将2维数据转换为3维数据，其实就是z轴为1的3维数据，具体代码在关注公众号后回复：2DDataProcessTo3D.py即可下载。...我们的原始2维数据是RGB三通道的，我们可以把RGB三通道的数据看成3个模态，分别提取不同通道的数据，形状转换成（1，width, height），采用SimpleITK保存为3维数据。...nnUNet_plan_and_preprocess使用2D U-Net以及所有适用的3D U-Net的预处理数据创建子文件夹。它还将为2D和3D配置创建“计划”文件（带有ending.pkl）。...--npz 运行过程如下： ?...默认训练1000个epoch，之后会生成对应fold的文件： ?
mnist数据集可以从https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz 这个网址进行下载，下载的文件是一种称为npz格式的文件，这是numpy库生成的特有的压缩包格式...numpy可以将numpy.array格式的数组以文件的形式进行序列化存储到文件，然后以反序列化的方式读取文件并直接还原成之前的数组。 存储的文件主要有两种形式：*.npy和*.npz。...npy和npz的基本用法之后，接下来将介绍keras中mnist的数据集加载过程。...可以看到mnist数据集的处理流程是将28x28x1的图片文件处理成四个numpy数组：x_train, y_train, x_test, y_test。...然后将这四个数组写入到文件生成mnist.npz文件。
该模型支持最多226个token的提示词生成6秒视频，帧率为8帧/秒，分辨率为720x480。这只是初代版本，未来将推出性能更强、参数量更大的模型。...CogVideoX的核心技术是3D变分自编码器，能将视频数据压缩至原来的2%，在大幅降低计算资源需求的同时，保持视频帧的连贯性，解决生成过程中闪烁的问题。 （二）部署 1....The panda's face is expressive, showing concentration and joy as it plays....= CogVideoXPipeline.from_pretrained( "/root/workspace/CogVideoX-2b", # 这里填CogVideo模型存放的位置，此处是放在了数据盘中...里的变量prompt的值改成相对应的文本，运行test.py文件即可生成对应的视频文件，非常适合需要文本转视频的人员使用！
机器之心报道 编辑：Panda AniPortrait 模型是开源的，可以自由畅玩。 「小破站鬼畜区的新质生产力工具。」 近日，腾讯开源发布的一个新项目在推上获得了如此评价。...在将音频转换成姿势的任务中，该团队使用的骨干网络依然是同样的 wav2vec。但是，这一个网络的权重不同于音频到网格模块的网络。...这个动画过程是将动作与 Landmark 序列对齐，同时维持与参考图像一致的外观。该团队采取的思路是将人像动画表示成一个人像帧构成的序列。...其中的骨干网络是 SD1.5，其整合了一个时间运动模块，能有效地将多帧噪声输入转换成一个视频帧序列。...该团队还引入了另一项改进：将参考图像的 Landmark 用作一个额外的输入。PoseGuider 的交叉注意力模块能促进参考 Landmark 和每一帧的目标 Landmark 之间的互动。
如何将NumPy数组保存到NPZ文件。...该数组具有10列的单行数据。我们希望将这些数据作为单行数据保存到CSV文件中。...3.将NumPy数组保存到.NPZ文件 有时，我们准备用于建模的数据，这些数据需要在多个实验中重复使用，但是数据很大。这可能是经过预处理的NumPy数组，例如文本集或重新缩放的图像数据的集合。...npz文件格式适合这种情况，并支持本机NumPy文件格式的压缩版本。savez_compressed（）函数可以将多个NumPy的阵列被保存到一个单一的压缩.npz文件。...3.1将NumPy数组保存到NPZ文件 我们可以使用此功能将单个NumPy数组保存到压缩文件中。下面列出了完整的示例。
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。...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 ?...并行处理的开销会使小数据集的处理速度变慢。 这一切都很好地显示在上图中。可以看到，无论数据大小如何，使用向量化总是更好的。...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。
Python NumPy 高级教程：存储和加载数据 在实际应用中，数据的存储和加载是数据科学和机器学习工作流程中不可或缺的一部分。NumPy 提供了用于将数组保存到文件以及从文件中加载数组的功能。...在本篇博客中，我们将深入介绍 NumPy 中的存储和加载数据的操作，并通过实例演示如何使用这些功能。 1. 存储数据 1.1 保存为文本文件 可以使用 np.savetxt 将数组保存为文本文件。...', arr, delimiter=',') 1.2 保存为二进制文件 使用 np.save 或 np.savez 将数组保存为二进制文件。...# 保存为二进制文件 np.save('array_data.npy', arr) # 保存为压缩的二进制文件（.npz） np.savez('array_data.npz', arr=arr) 2....使用 np.load 从压缩的二进制文件（.npz）加载数据。
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