摄影：产品经理 朝闻道，晚上喝酒 去年的一篇文章《一日一技：在 Python 里面如何合并多个有序列表并使得结果依然有序？》，我很自不量力地提到了“多个有序列表”。...但实际上，那篇文章仅仅是合并两个有序列表而已。真正要合并多个有序列表并使结果依然有序，会难得多。...与 E 合并得到最终结果。...先把 A、B 列表的元素合并，得到 X；再把 C、D列表的元素合并得到 Y、然后 XY 合并得到 Z；最后把 Z 与 E 合并得到最终结果。...我们解释原理的时候，假设输入的多个列表都是从小到大的有序列表。 正餐从第347行开始。
工作任务： 有多个表格 把里面的月流量数据都合并到一张表中： 在chatgpt中输入提示词： 你是一个Python编程专家，要完成一个Python脚本编写任务，具体步骤如下： 打开文件夹：F:\AI自媒体内容...\AI行业数据分析\toolify月榜 逐个读取文件夹里面的xlsx表格文件； 读取xlsx表格文件的主文件名，设为变量{biaoge}，提取主文件名中”toolify”和”排行榜”之间的内容，设为变量...年-2024年月排行榜汇总数据.xlsx"这个表格文件的C列表头； 将{biaoge}这个表格中D列“name”里面单元格的内容和"toolify2023年-2024年月排行榜汇总数据.xlsx"这个表格的...C列； 数据比对完成后，继续下一个表格（比对数据写入"toolify2023年-2024年月排行榜汇总数据.xlsx"这个表格的D列），直到文件夹中19个表格都比对完成； 注意：每一步都要输出信息到屏幕...pd.read_excel(file_path) # 将date添加到summary_df中 if date not in summary_df.columns: summary_df[date] = None # 比对并复制数据
文章的方法是使用注意力机制给不同的帧不同的权重，并且同时生成加权平均数、加权标准差。在这种方式下，它可以有效地捕获到更长期的说话人特征变化。...由此得到加权后的平均值和标准差 ? ?...Conclusion 我们已经提出了注意力统计池化方式来提取deep speaker embedding，池化层计算的是经过注意力机制作用的加权特征平均值、加权特征标准差。...通常，说话人嵌入是分类DNN平均了说话人帧上的隐藏向量；所有帧产生的隐藏向量被认为是同等重要的。我们反驳了这一假设，将说话人嵌入作为帧级隐藏向量的加权平均值进行计算。其权重是由自相关机制自动确定的。...然后统计池化层聚合了所有帧级输出向量，计算他们的平均值和标准差。池化的作用使DNN可以从变化长度的语音中产生定长的表征向量。
最近在项目里，有个临时的小需求，需要将一些行列交叉结构的表格进行汇总合并，转换成规范的一维表数据结构进行后续的分析使用。...从一开始想到的使用VBA拼接字符串方式，完成PowerQuery的M语言查询字符串，然后转换成使用插件方式来实现相同功能更顺手，最后发现，在当前工作薄里使用PowerQuery来获取当前工作薄的其他工作表内容...，也是可行的，并且不需要转换智能表就可以把数据抽取至PowerQuery内。...再最后，发现PowerQuery直接就支持了这种多工作表合并，只要自定义函数时，定义的参数合适，直接使用自定义函数返回一个表结果，就可以展开后得到多行记录的纵向合并（类似原生PowerQuery在处理同一文件夹的多个文件纵向合并的效果...整个实现的过程，也并非一步到位，借着在知识星球里发表，经过各星友一起讨论启发，逐渐完善起来最终的结果。探索是曲折的，但众人一起合力时，就会有出乎意料的精彩结果出来。
空洞卷积层的任务是逐渐建立时间上下文。在所有框架层中引入残差连接。框架层之后是一个仔细的统计数据池化层，用于计算最终帧级特征的平均值和标准差。...在统计池化层使用注意力机制，如下图所示，给不同的帧不同的权重，并且同时生成加权平均数、加权标准差。在这种方式下，它可以有效地捕获到更长期的说话人特征变化。...函数 来匹配二者的维度，如下： y=F(x,{W_i})+W_sx 该网络的卷积帧层使用二维特征作为输入，并使用二维CNN对其进行处理，受x-vector向量拓扑的启发，在池化层中收集平均值和标准差统计信息...）用于计算时序池化层中的加权统计信息，可以在不同的帧集上提取特定的说话人属性。...，并用于计算通道 $c$ 的加权统计信息。
其中MAXscore为uVES最大得分值5，Qi为交互体验质量，Qv为观看体验质量，α，β分别是交互体验和观看体验的动态加权系数，初始权重系数值由对大数据调研的结果经过归一化等方法处理得到。...如果I帧间隔设置过大，会显著降低码率，但是也可能是人为地将原本需要用的I帧用B/P帧来代替，造成质量降低。此外，当I帧损坏，整个GOP结构中的所有视频帧将无法正确重建，也会影响编码结果的稳定性。...模糊度计算首先计算图像的水平方向和垂直方向的梯度矩阵，并判断像素点是否属于边缘，从而计算边缘宽度edgewidth和边缘数量edgeNo，之后采用下列公式计算： ? ?...噪点度计算[17]首先将一帧图像分为LxL块，计算各块标准差统计直方图，找到出现频次最高、次高、再次高的块，使用三者频次对三个标准差值进行加权平均，并找到满足如下条件的图像块集合：图像块标准差与上述加权平均值接近...之后，采用上述加权标准差构建高斯滤波器，并对选择出来的分块进行滤波，并对滤波前后的分块求差值，整体差值图的标准差即为一帧图像的噪点度指标，即采用如下公式计算： ?
上图中右侧是泊松分布的数学公式，他的均值是λ，标准差是√λ，而均值和标准差分别对应了信号以及噪声的强度。均值和标准差的比值就是信噪比。...对齐就是找到多个图像中像素（块）的对应关系；融合是将这些对应的像素（块）在空域或者频域做加权平均。...为了确定加权平均的权重值，我们需要知道像素（块）之间的差异是由于对齐不准造成的还是因为噪声造成的，因此需要估计噪声强度。一个准确的噪声强度估计算法，对多帧降噪的效果会起到至关重要的作用。...HDR+的多帧降噪实现在Raw域，由于Raw域的图像没有经过后续非线性图像处理模块的影响，所以可以在Raw域中对图像中的噪声进行比较精确地建模，有了噪声建模的结果之后就可以对噪声强度做估计并运用到多帧降噪算法中去...因此需要硬件的支持，使用快速的对齐算法，或者用运动检测代替运动估计，根据检测到的运动强度，对时域滤波和空域滤波的结果做加权平均。 3.
基本的思想为： image.png 其中p 为当前正在处理的像素，q 为周围邻域一个像素，d(B§, B(q)) 为二者邻域patch 数据的距离度量（欧氏距离），u(q)为q的权重，...C§ 为权重标准化系数 即为了估计当前像素p去噪后的真实像素值，需要周围邻域像素的信息辅助，邻域单个像素辅助也不可靠，需要邻域像素周围的patch与p 周围的patch 数据相比较，将结果作为估计像素的权重加权求和计算得到当前像素点的去噪像素值...) : image.png 有了 d^2，定义 w(p, q)计算方法： image.png 其中 σ 表示噪声标准差，h 表示过滤参数，越大表示去噪能力越强，同时图像的细节丢失的也会越多...，需要奇数，建议为7 searchWindowSize 用于计算给定像素加权平均数的窗口的像素大小，需要奇数，建议为21 h 参数调节过滤器强度。...函数用于连续相关灰度图像的快速去噪（例如视频中的连续灰度帧） fastNlMeansDenoisingColoredMulti 函数用于连续相关彩色图像的快速去噪（例如视频中的连续彩色帧） 实现示例
通过核回归估计每一帧对结果的局部贡献（contribution），然后分颜色通道将这些贡献叠加起来。为了是算法更有鲁棒性，借助于图像局部特征对核形状进行调整，并利用鲁棒性模型对采样的贡献值进行加权。...最后，使用提出的鲁棒性模型可以使得算法能在复杂运动场景中发挥作用，并在配准失败的区域退化为单帧图像上采样。 核的重建 对于每一个颜色通道，可以计算每帧像素的贡献，其可以通过下式计算： ? ?...统计鲁棒性模型 文章计算局部标准差σ\sigmaσ以及被配准帧与基帧之间的颜色差异ddd。那些颜色差异小于局部标准差的区域视为没有混叠可以被融合以用于时域降噪。...文章计算偏移向量值的局部跨度的长度来表示局部运动变化，将值比较大的区域视为不正确的运动区域排除掉 ? Results 合成数据比较 ? 真实数据比较 2. 与视频超分辨技术比较 ? 3....但是由于配准结果并不完美，且场景可能随着曝光时间的延长而变化，因此太多帧融合反而会影响图像的质量。 ? 消耗计算资源的表现 ? Discussion and limitations 1.
写在前面 在工作中，经常利用多个数据指标对整体进行综合评价，需要把多个数据压缩成一个综合指标，这就是多指标综合评价方法。 耐心学完本期内容，足够装X一整年。...加权之后，计算综合评分会变成这种样子： 综合评分=身高得分*60%+胸围得分*30%+头发得分*10%（各个指标的权重之和必须等于1） 当然不是！...STEP1 找一堆砖家过来先坐着，李富帅找来了自己的基友们（为便于理解只选了3个砖家，实际应用时越多越好） STEP2 让每个砖家给出自己的权重，并计算均值（如果各位砖家给出的权重差异较大，不能直接求平均数...加权后的女神们得分结果如下 结论： 很明显小龙女得分最高！ 小龙女才是真正的女神！ what the fu.... 为何这么难缠，活该他找不到女神......STEP1 计算各指标均值 STEP2 计算各指标标准差 STEP3 计算各指标标准差系数，也叫离散系数，就是STEP2的结果除以STEP1的结果 STEP4 计算各指标权数 经过以上惨无人道的计算之后
因此，如果我们试图运行一些参数化的蒙特卡罗运行来生成模拟数据，例如股票上的应用，我们倾向于测量并计算该股票在一段时间内实际历史回报率的平均值和标准差，并将其用作模型的输入值。...因此，我们可以从我们所有投资组合成分的历史回报率序列中生成多个随机抽样（替换），然后相应地对它们进行加权，最终将加权回报相加并将相应的输出记录为我们的自举法的（Bootstrapped） “投资组合回报...这个结果非常类似，因为在第二种方法中的构建投资组合的方式也固有地保留了组成资产之间所有相关性，因为回报序列是使用同一天发生的加权成分收益计算的。...事实上，由于这是一个同等加权的投资组合，它最终会完全精确地位于成分收益的“中间”。 现在让我们在投资组合收益序列中执行Bootstrapping过程并绘制结果。 ? ?...对于每个资产单独的蒙特卡罗模拟都使用基于完全相互独立的计算值计算的参数。 一项资产的均值和标准差的计算是在“真空”中进行的，在某种程度上，完全独立于其他资产。
与原始数据集必须存储在分布式系统上不同， 如果特征数相对较小，这些统计数据可以加载进单机的内存中，然后在driver端使用乔里斯基分解求解目标函数。...，方法merge合并不同分区的统计信息。...bBar: 标签加权平均数 aaBar: 特征平方加权平均数 bbBar: 标签平方加权平均数 aStd: 特征的加权总体标准差 bStd: 标签的加权总体标准差 aVar: 带权的特征总体方差 ...计算出这些信息之后，将均值缩放到标准空间，即使每列数据的方差为1。...在AtA是奇异矩阵的情况下，乔里斯基分解会报错，这时需要用拟牛顿方法求解。 以上的结果是在标准空间中，所以我们需要将结果从标准空间转换到原来的空间。
1、首先，我们选择一些要使用的类/组，并随机初始化他们各自的中心点（质心）。要计算出簇（类）的使用数量，最好的方法是快速查看一下数据并尝试鉴别有多少不同的分组。...而其他聚类算法的结果则会显得更一致一些。 K-Medians是与K-Means类似的另一种聚类算法，它是通过计算类中所有向量的中值，而不是平均值，来确定簇的中心点。...3、基于这些概率，我们为高斯分布计算一组新的参数，使得我们能最大化簇内数据点的概率。我们使用数据点位置的加权和来计算这些新参数，其中权重是数据点属于该特定簇的概率。...当我们计算按概率加权的和时，即使中心附近的点大部分都在右边，通过分配的均值自然就会接近这些点。我们也可以看到，大部分数据点都是“从右上到左下”。...因此，改变标准差的值，可以找到一个更适合这些点的椭圆，以最大化概率加权的总和。 4、重复迭步骤2和3，直到收敛，也就是分布在迭代中基本再无变化。 使用GMM方法有两个很重要的优点。
为了计算所使用类的数量，最好快速查看数据并尝试识别任何一个不同的分组。中心点是和每个数据点矢量长度相同的矢量，上图标记为“X”。...其结果缺乏一致性，而其他聚类方法结果更一致。...4.我们在步骤1-3中会使用很多个滑动窗口，直到所有的点都位于一个窗口内为止。当多个滑动窗口重叠时，保留包含最多点的窗口，然后根据其所在的窗口，将数据点进行聚类。...然后我们使用数据点所在位置的加权来计算新的高斯分布参数，其中，权重是数据点属于特定聚类的概率。 4.重复步骤2和3进行迭代，直到收敛位置。重复迭代，其分布并没有太大变化。 GMM算法有两大优势。...自下而上算法首先将每个数据点视为单个聚类，然后连续的合并（聚合）成对的聚类，直到所有的聚类合并成包含所有数据点的一个单个聚类。因此，自下而上的分层聚类被称为合成聚类算法或AHC。
该框架将层次化帧选择和二分 Token 合并策略相结合，动态聚类关键帧并选择性地压缩 Token 序列，在计算效率与语义丰富性之间取得了平衡。...相比之下，基于MLLM的方法提供了一个更灵活和泛化的框架，在预训练阶段融合了多个数据模态的多样化开放世界知识 。...内积在 L2 正则化特征向量上计算，以保持距离在 [0, 1] 范围内。 作为基于序列长度的加权机制。最后，作者通过保留每个节点最接近的节点并设置其他边为零来构建 1-NN 图。...1-NN时序图定义了一个邻接矩阵，其中每个节点根据时间加权距离与最近邻居相连。通过设置使链接对称，以编码空间-时间距离，并形成便于聚类的连通分量。等式2中的图的连通分量自动将数据聚类。...实验结果证明，DYTO在多个结构化和开放式视频问答（VQA）基准测试中实现了最先进的性能，超过了微调和其他无需训练的模型。
如果有更多的数据，那么这个公式将更长。其实，可以使用MMULT函数解决。 矩阵相乘的规则 1.第一个数组的行数与第二个数组的列数必须相等。 2.结果数组的大小是第一个数组的行数乘以第二个数组和列数。...示例：使用公式计算加权成绩 如下图3所示，使用MMULT函数计算加权成绩，两个数组有相同的项数但维数不同。 ? 图3 示例：创建乘法表 下图4展示了一个简单的乘法表示例。 ?...图4 示例：找到股票投资组合的预计收益 如下图5所示，想要下面单元格区域数据相乘：C3:D5*B3:B5*C1:D1，计算股票投资组合的预计收益。...可以将得到的解代入原方程进行验证。 示例：使用单个公式计算股票投资组合标准差 如下图12所示，使用了14个单元格才得到标准差。 ? 图12 我们现在想将这14个公式合并成一个公式。...将多个公式合并成一个公式通常的步骤是： 1.标出计算步骤（如示例中的1至6）。 2.从第1步计算开始，在单个单元格中构建模拟第1步计算的公式元素，验证结果是否与多步计算时的结果一致。
关键技术:使用’ id’键合并两个数据帧，并使用merge()对其执行合并操作。...代码和输出结果如下所示: (2）使用多个键合并两个数据帧： 关键技术:使用’ id’键及’subject_id’键合并两个数据帧,并使用merge()对其执行合并操作。...： 四、数据运算 pandas中具有大量的数据计算函数,比如求计数、求和、求平均值、求最大值、最小值、中位数、众数、方差、标准差等。...关键技术：对于例子给定的DataFrame数据，按行进行求和并输出结果。...【例】对于例48给定的DataFrame数据，统计数据的算数平均值并输出结果。
K-Means聚类 1.首先，我们选择一些类/组来使用并随机地初始化它们各自的中心点。要想知道要使用的类的数量，最好快速地查看一下数据，并尝试识别任何不同的分组。...3.基于这些分类点，我们通过取组中所有向量的均值来重新计算组中心。 4.对一组迭代重复这些步骤。你还可以选择随机初始化组中心几次，然后选择那些看起来对它提供了最好结果的来运行。...我们使用数据点位置的加权和来计算这些新参数，权重是属于该特定聚类的数据点的概率。为了解释这一点，我们可以看一下上面的图，特别是黄色的聚类作为例子。...分布在第一次迭代中是随机的，但是我们可以看到大多数的黄色点都在这个分布的右边。当我们计算一个由概率加权的和，即使在中心附近有一些点，它们中的大部分都在右边。因此，自然分布的均值更接近于这些点。...自下而上的算法在一开始就将每个数据点视为一个单一的聚类，然后依次合并（或聚集）类，直到所有类合并成一个包含所有数据点的单一聚类。因此，自下而上的层次聚类称为合成聚类或HAC。
该方法使用基于排序的损失进行监督，并使用计算得到的压缩表示来调制基本 VSR 模型。 在时空信息融合过程中充分挖掘压缩视频自带的元数据，增强基于 RNN 的双向 VSR 模型的功能。...大量的实验证明了所提出的方法在压缩 VSR 基准上的有效性和效率。 作者设计了压缩编码器模块，利用压缩视频的元数据隐式建模压缩级别，它还将在计算压缩表示时同时考虑帧及其帧类型。...元辅助对齐模块利用运动矢量和残差映射，将前一帧的信息聚合，并通过时间特征融合模块将其与当前帧的 SR 特征融合。最后，通过上采样解码器得到 SR 结果。...压缩感知特征提取 图4 压缩感知特征提取模块 利用计算得到的压缩表示调制基本 VSR 模型。基本 VSR 模型的特征提取部分由多个卷积层和残差块组成。...元数据辅助传播 由于 B 帧中的内容被严重压缩，为该帧计算的隐藏状态可能比其他帧包含更少的信息，因此随着时间的推移，在传播过程中导致性能下降。
要计算出簇（类）的使用数量，最好的方法是快速查看一下数据并尝试鉴别有多少不同的分组。中心点是一个矢量，它到每个数据点的矢量长度相同，在上图中用“X”来表示。...而其他聚类算法的结果则会显得更一致一些。 K-Medians是与K-Means类似的另一种聚类算法，它是通过计算类中所有向量的中值，而不是平均值，来确定簇的中心点。...3、基于这些概率，我们为高斯分布计算一组新的参数，使得我们能最大化簇内数据点的概率。我们使用数据点位置的加权和来计算这些新参数，其中权重是数据点属于该特定簇的概率。...当我们计算按概率加权的和时，即使中心附近的点大部分都在右边，通过分配的均值自然就会接近这些点。我们也可以看到，大部分数据点都是“从右上到左下”。...因此，改变标准差的值，可以找到一个更适合这些点的椭圆，以最大化概率加权的总和。 4、重复迭步骤2和3，直到收敛，也就是分布在迭代中基本再无变化。 使用GMM方法有两个很重要的优点。
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