在了解数据帧之前，我们得先知道OSI参考模型 咱们从下往上数，数据帧在第二层数据链路层处理。我们知道，用户发送的数据从应用层开始，从上往下逐层封装，到达数据链路层就被封装成数据帧。...FCS：循环冗余校验字段，用来对数据进行校验，如果校验结果不正确，则将数据丢弃。该字段长4字节。 IEEE802.3帧格式 Length:长度字段，定义Data字段的大小。...其中的Org Code字段设置为0，Type字段即封装上层网络协议，同Ethernet_II帧。 数据帧在网络中传输主要依据其帧头的目的mac地址。...当数据帧封装完成后从本机物理端口发出，同一冲突域中的所有PC机都会收到该帧，PC机在接受到帧后会对该帧做处理，查看目的MAC字段，如果不是自己的地址则对该帧做丢弃处理。...如果目的MAC地址与自己相匹配，则先对FCS进行校验，如果校验结果不正确则丢弃该帧。校验通过后会产看帧中的type字段，根据type字段值将数据传给上层对应的协议处理，并剥离帧头和帧尾（FCS）。
（3）远程帧发送特定的CAN ID，然后对应的ID的CAN节点收到远程帧之后，自动返回一个数据帧。...，因为远程帧比数据帧少了数据场； 正常模式下：通过CANTest软件手动发送一组数据，STM32端通过J-Link RTT调试软件也可以打印出CAN接收到的数据； 附上正常模式下，发送数据帧的显示效果...A可以用B节点的ID，发送一个Remote frame（远程帧），B收到A ID 的 Remote Frame 之后就发送数据给A！发送的数据就是数据帧！...远程帧就像命令,命令相应的节点返回一个数据包....发送的数据就是数据帧！ 主要用来请求某个指定节点发送数据，而且避免总线冲突。
带着你家的AI来参加吧，这里有丰盛的数据集吃：来自人类玩家的6,000万帧实况。 成绩优异的选手，可能获得赞助商英伟达爸爸提供的GPU，还有许多没公布的神秘奖励。...而现在，NeurIPS组委会想要寻找能够高效训练的强化学习AI。 在奖励非常稀疏的游戏环境里，效率更加难得。所以选定了《我的世界》作为赛场。 比赛规定，每位选手只能训练4天。...所以，数据集一定要提供充足的营养，模型才能跑出优秀的成绩： 6,000万帧，对症下药 比赛数据集叫做MineRL-v0。就像开头提到的那样，这里有6,000万帧数据，全部来自人类玩家。...四大类 数据分四类，各自针对《我的世界里》不同的任务。 一是导航，各种任务的基础。分为两类，一类是正常导航，另一类是极端的山丘导航，需要跨越崎岖地形的那一种。数据长这样： ?...玩家从随机的地点出生，然后自己确定高级目标，再解锁各种工具来达成这些目标。所以，要依靠更丰满的数据： ?
一、引言 在Java中，Map是一种非常重要的数据结构，用于存储键值对。在多线程环境下，为了保证数据的一致性和线程安全，我们需要使用并发映射。...其中，ConcurrentSkipListMap是一种特殊的有序映射，它基于跳表（Skip List）数据结构实现，提供了高并发的插入、删除和查找操作。...二、跳表数据结构简介 在介绍ConcurrentSkipListMap之前，我们首先需要了解跳表数据结构。跳表是一种动态数据结构，通过维护多个指向其他节点的链接，实现快速查找、插入和删除操作。...它允许多个线程同时对映射执行插入、删除和查找操作，而无需等待其他线程完成。 3.1. 数据结构 ConcurrentSkipListMap中的节点包含键值对、前向指针数组以及层数信息。...五、使用场景 ConcurrentSkipListMap适用于以下场景： 需要支持高并发插入、删除和查找操作的有序映射； 需要进行范围查询、排序等操作的应用场景； 对数据一致性要求较高的系统。
利用三维模型设计软件的检查功能可以有效降低模型检验过程中因人为错误所导致的风险。...碰撞检查模块结合业务工作流，通过智能分析将不同的碰撞结果指派给相关业务人员处理，处理结果在平台直接反馈，形成校审闭环。 由于三维计算需要大量严谨的数据支撑，因此对于模型建造的精细化程度要求较高。...工业领域的三维模型多属于超大模型且涉及众多专业，当碰撞检测算法不精准时，检测人员需要花费更长的时间等待检测结果，处理碰撞结果就会耗费更多时间。...因此，要让碰撞检查更高效就需要依靠一个强大的三维平台来作支撑。...未来，T-Plant平台碰撞检查模块将进一步优化检测结果的生成速度、减少在超大模型上的内存消耗，为工程建设的精细管理和科学决策提供更有力的支撑与保障。
今天和大家聊下关于数据建模和数据映射的事情，其实开始一个简单的项目的时候，我们的目标是很明确，而且所做的事情相对来说是比较简单的流程。...数据和文件映射接口 自定义模型和ORM模型映射 对此我画了以下的图来说明。...API映射的部分可能有自定义的model或者是使用已有的ORM使用的model，这个的差别就在于，如果使用ORM的model时，整个的模型映射可以使用Serializer来实现，而对于自定义模型来说，这个过程是一个手工构建...这里的难点就在于自定义模型和Model的映射，因为我们对于数据的生效不只局限于API层面，还希望它能够持久化，保持数据的一致性。...我们可以设想为几类场景： 1）开通权限的时候，系统权限首先开通，然后数据库层面的映射生效 2）查看权限的时候，有限查看数据库层面的权限，如果不存在则查看系统层面的信息 3）对第一种场景优化，在数据逐步完善的前提下
传统的最传运输（Optimal Transport, OT）方法虽能通过“最小成本映射”重建细胞关系，但面临三大瓶颈： 1. 多模态支持不足：仅支持单一组学数据（如基因表达）； 2....它通过将生物学映射和对齐任务转化为最优传输问题，并使用一致的算法集来解决这些问题，从而实现了对细胞在时间和空间上的高效重建和分析。 1....超大规模计算优化 基于JAX和GPU加速，结合低秩耦合近似，将计算复杂度从平方降至线性，支持百万级细胞数据集（如170万小鼠胚胎细胞）。 3....空间转录组增强：从单细胞到组织微环境 在肝脏空间转录组数据中，moscot将CITE-seq的91,000个单细胞（含蛋白质数据）映射至36.7万个空间位点，成功定位中央静脉（CV）和门静脉（PV）标志基因...Moscot的诞生标志着单细胞时空分析进入“多模态+超大规模”时代。无论是发育生物学、疾病机制研究，还是空间多组学图谱构建，这一工具都将成为不可或缺的“瑞士军刀”。
1、如果使用PPP协议，帧最大长度1510字节，其中数据长度（加载上层的协议数据）不超过1500字节； 2、如果在以太网中，帧的长度为：64～1518字节（10～100Mbps 的以太网），1G及以上的以太网...，帧长度为512~1518字节；其中数据长度（加载上层的协议数据）不超过1500字节。
选自medium 作者：Jesus Rodriguez 机器之心编译 编辑：Panda Facebook 提出了一种可高效训练包含数十亿节点和数万亿边的图模型的框架 BigGraph 并开源了其 PyTorch...本文将解读它的创新之处，解析它能从大规模图网络高效提取知识的原因。 ? 图（graph）是机器学习应用中最基本的数据结构之一。...也因此，现代深度学习框架对大规模图数据结构的支持仍非常有限。...推出过一个框架 PyTorch BigGraph：https://github.com/facebookresearch/PyTorch-BigGraph，它能更快更轻松地为 PyTorch 模型中的超大图结构生成图嵌入...Facebook 使用 LiveJournal、Twitter 数据和 YouTube 用户互动数据等不同的数据集评估了 PBG。
二进制文件: 它存储的数据不是以字符形式直接可读的，而是以二进制的形式存储各种类型的数据，如整数、浮点数、图像数据、音频数据等。...文件头包含了关于文件的一些元信息，如文件类型、文件大小、创建日期等。文件数据则是文件的主要内容，根据文件类型的不同，文件数据可以是文本内容、图像数据、音频数据等各种类型的数据。...数据文件 : 数据库文件： 用于存储大量的结构化数据，如 MySQL 的 .myd、.myi 文件（分别存储数据和索引信息）、SQLite 的 .db 文件等。...例如，一个企业的客户关系管理系统（CRM）的数据库文件中存储了客户的基本信息、交易记录等大量数据，这些数据可以通过数据库软件进行高效的管理和查询。...也常用于数据交换和简单的数据存储。
到目前为止，在流行的视频编解码器(如 H.264/AVC 和 H.265/HEVC)上实现的高效 CU 分区方面已经做出了巨大的贡献。...这两条路径分别输出 8 个和 4 个 5×5 的特征映射。所有提取的特征输入到下一步进行特征融合。 特征拼接步骤将第一步的所有特征映射组合在一起，并将它们平展成一个向量。...模型训练 本文从 LIVE 数据集、UVG 数据集和 AVS2/AVS3 的标准序列中收集了 58 个视频序列。...在压缩过程中，收集所有 CU 的深度值，并将其重组为预测深度和相应参考深度图对。这些数据对构成了一个大数据集，以 4:1 的比例分为训练集和测试集。...实验结果 所有方法都增加了可以忽略不计的 BDBR 值，这证明了它们在降低计算复杂性的同时保持压缩视觉质量方面的高效率。
作者：Itamar Turner-Trauring 翻译：老齐 与本文相关的图书推荐：《跟老齐学Python：数据分析》 ---- 让我们想象，你有一个非常大的数据集，以至于读入内存之后会导致溢出，但是你想将它的一部分用...如果你担心索引数据也会超出内存，那么数据库则能作为保存它们的容器，例如PostgreSQL、MySQL等数据库都能实现。哦，你不喜欢安装和维护那些讨厌的服务，好吧，SQLite应运而生了。...SQLite是一个功能齐全的关系型数据库，它能够像其它数据库一样运行，但是不需要服务器。Pyhton默认就支持这种数据库。...SQLite将数据保存在独立的文件中，你必须管理一个SQLite数据文件，而不是CSV文件了。 用SQLite存储数据 下面演示一下如何用Pandas操作SQLite： 1....将数据载入SQLite，并创建索引 SQLite数据库能够保存多张数据表，首先将voters.csv文件的数据载入SQLite，并保存为voters.sqlite文件，在这个文件中，我们创建一个名为voters
在 C++编程的世界里，文件操作是一项至关重要的技能。而其中，文件的随机访问和文件映射操作更是为我们打开了高效处理文件的新大门。...文件元数据的了解：要实现高效的随机访问，必须熟悉文件的元数据，比如文件大小、记录长度等信息。这些元数据就像是地图，帮助我们确定目标位置在文件中的相对位置。...对内存中映射区域的读写操作会自动同步到对应的文件位置。这就像是在文件和内存之间搭建了一座无形的桥梁，让数据的传输变得高效而便捷。 文件映射的优势 1. ...高效的数据共享：在多进程或多线程环境下，通过文件映射可以方便地实现数据共享。多个进程可以同时访问映射的文件内容，而无需复杂的进程间通信机制来传递文件数据。 2. ...这种结合方式充分利用了两者的优势，实现了高效、灵活的文件处理。 四、总结与展望 在 C++中实现高效的文件随机访问和文件映射操作对于提升程序性能和功能有着至关重要的作用。
文章目录 一、音频帧概念 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 Oboe GitHub 主页 : GitHub/Oboe ① 简单使用 : Getting Started...类型 ; 上述 1 个音频帧的字节大小是 2\times 2 = 4 字节 ; 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 ---- 在 Oboe 播放器回调类 oboe::...AudioStreamCallback 中 , 实现的 onAudioReady 方法 , 其中的 int32_t numFrames 就是本次需要采样的帧数 , 注意单位是音频帧 , 这里的音频帧就是上面所说的...2\times 4 = 8 字节 ; 因此在该方法中的后续采样 , 每帧都要采集 2 个样本 , 每个样本 4 字节 , 每帧采集 8 字节的样本 , 总共 numFrames 帧需要采集...numFrames 乘以 8 字节的音频采样 ; 在 onAudioReady 方法中 , 需要 采集 8 \times numFrames 字节 的音频数据样本 , 并将数据拷贝到 void
NHibernate 多对多映射的数据更新 最近在用 NHibernate 做多对多更新时突然发现 NHibernate 更新的策略很差， 对多对多关系的更新居然是先全部删除再插入全部数据， 感觉非常奇怪...， 对应的映射代码如下： public class UserMapping : ClassMapping { public UserMapping() { Table...; map.Column("[UserId]"); }); } ); } } 数据库关系图如下...Tip: Use set for many-to-many associations 发现了解决方案， 将多对多的映射的 bag 改为用 set ， 问题终于得到了解决， 改过后的映射如下： Set(...sess.Flush(); 由此可见， bag 在多对多映射更新时性能较差， 如果不需要更新，则可以放心使用， 在需要更新时则 set 是更好的选择。
在网络通信的世界中，TCP/IP模型以其高效和可靠性而著称。这个模型是现代互联网通信的基石，它定义了数据在网络中如何被传输和接收。其中，一个核心的概念是数据单元的层级，特别是“帧”在这个模型中的位置。...在这一层中，数据被封装成帧，然后通过物理媒介，如有线或无线方式，传输到另一端的设备。那么，帧是什么呢?帧可以被看作是网络数据传输的基本单位。...它不仅包含了要传输的数据，还包括了如目的地和源地址等控制信息。这些信息对于确保数据包能够正确地到达目的地是至关重要的。帧的创建和处理是网络通信中一个重要的环节。...当高层(如传输层和应用层)的数据通过TCP/IP模型向下传输时，每到达一个新的层级，都会有新的头部信息被添加到数据上。当数据达到网络接口层时，它被封装成帧，准备通过物理网络进行传输。...这些功能确保了网络通信的高效性和可靠性。对于网络专业人员和开发者来说，理解帧及其在TCP/IP模型中的角色是至关重要的。对于需要进行网络编程的开发者，理解这一概念尤为重要。
在机器学习项目中，如果使用的是比较小的数据集，数据集的处理上可以非常简单：加载每个单独的图像，对其进行预处理，然后输送给神经网络。...其实，这种方法在我们之前的示例中也有所涉及，在使用数据增强技术提升模型泛化能力一文中，我就介绍了通过数据增强技术批量扩充数据集，虽然那里并没有使用到超大规模的数据集。...HDF5拥有一系列的优异特性，使其特别适合进行大量科学数据的存储和操作，如它支持非常多的数据类型，灵活、通用、跨平台、可扩展、高效的I/O性能，支持几乎无限量(高达EB)的单文件存储等，详见其官方介绍：...对于个人开发者而言，收集超大规模数据集几乎是一个不可能完成的任务，幸运的是，由于互联网的开放性以及机器学习领域的共享精神，很多研究机构提供数据集公开下载。...需要注意的是，正则化只针对训练数据集，目的是让训练出的模型具有更强的泛化能力。 构建数据集用时最长的是训练数据集，用时大约两分半，而验证集和测试集则比较快，大约20秒。
类似Hibernate和MyBatis的关系映射，自动帮你将查询数据或是修改的参数进行数据映射和绑定。...支持查询后返回数据ResultSet到Java对象的映射，支持修改、删除、查询之前参数的绑定。 在JavaEntity的命名方式不合规范情况下，可以用Map进行绑定映射。...这种做法可以适用于JDBC的sql result到Java Entity的映射绑定，但需要修改少量的代码。...import com.google.common.collect.Maps; 31 32 /** 33 * function: cassandra 到 JavaEntity 映射转换...public static String LOG_LEVEL = "TRACE"; 48 49 /** 50 * function: 将查询的Row
一款高效、高性能的帧动画生成工具 简单的、高效的帧动画生成工具 GKA 是一款简单的、高效的帧动画生成工具，图片处理工具。 只需一行命令，快速图片优化、生成动画文件，支持效果预览。...gka E:\img # 对 E:\img 目录中的图片进行处理 生成新的文件、效果预览 ....css 默认模板 输出 css 动画文件 结合 -ucs 支持 相同帧图片复用✓ 空白裁剪优化✓ 合图优化✓ (可选) canvas 输出 canvas 动画文件 结合 -ucs 支持 相同帧图片复用...✓ 空白裁剪优化✓ 合图优化✓ (可选) 内置的自定义模板列表 percent 输出 css 百分比动画文件 使用该方案支持 移动端多倍图适配✓ 自适应缩放雪碧图✓ 结合 -u 支持 相同帧图片复用✓...，只需安装需要的模板。
Elasticsearch 能够自动检测字段的类型并进行映射，例如引号内的字段映射为 String，不带引号的映射为数字，日期格式的映射为日期等等，这个机制方便了我们快速上手 ELK，但是后期我们经常需要对一些特定的字段进行定制...，之前本人有一篇文章进行这方面的尝试Logstash中如何处理到ElasticSearch的数据映射，但对于默认映射规则没有介绍，本文就来探讨一些默认的动态映射规则。...index是索引的名称，我们经常会有诸如 index => "logstash-%{+YYYY.MM.dd}”这样的索引名称，可以按照日期来分割不同的索引。...对于按日期分隔的，可以使用通配符，例如logstash-*。 我就是因为没搞明白这几个属性的对应关系，导致自己的配置没有生效查了很长时间。...参考资料 1、Logstash中配置默认索引映射（_default_属性） 2、关于动态Mapping和templates
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