目录 1、标准数据帧 2、扩展数据帧 3、标准数据帧和扩展数据帧的特性 ---- CAN协议可以接收和发送11位标准数据帧和29位扩展数据帧，CAN标准数据帧和扩展数据帧只是帧ID长度不同，以便可以扩展更多...1、标准数据帧 标准数据帧基于早期的CAN规格（1.0和2.0A版），使用了11位的识别域。 CAN标准帧帧信息是11字节，包括帧描述符和帧数据两部分。如下表所列： 前3字节为帧描述部分。...字节1为帧信息，第7位（FF）表示帧格式，在标准帧中FF=0，第6位（RTR）表示帧的类型，RTR=0表示为数据帧，RTR=1表示为远程帧。DLC表示在数据帧时实际的数据长度。...标准数据帧的 ID 有 11 个位。从 ID10 到 ID0 依次发送，可以出现2^11种报文，帧ID的范围是：000-7FF，禁止高 7 位都为隐性（禁止设定：ID=1111111XXXX）。...3、标准数据帧和扩展数据帧的特性 CAN标准数据帧和扩展数据帧只是帧ID长度不同，功能上都是相同的，它们有一个共同的特性：帧ID数值越小，优先级越高。
Pandas 是我们经常使用的一种工具，用于处理数据，还有 seaborn 和 matplotlib用于数据可视化。...让我们从将它与 pandas 一起导入开始。...在 Pandas 中，我们可以使用以下命令： titanic[titanic['age'] >= 20] PandasGUI 为我们提供了过滤器，可以在其中编写查询表达式来过滤数据。...上述查询表达式将是： Pandas GUI 中的统计信息 汇总统计数据为您提供了数据分布的概览。在pandas中，我们使用describe()方法来获取数据的统计信息。...PandasGUI 中的数据可视化 数据可视化通常不是 Pandas 的用途，我们使用 matplotlib、seaborn、plotly 等库。
J1939多帧 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/132710.html原文链接：https://javaforall.cn
1、CAN协议支持标准帧和扩展帧的共存 1.1 标准帧和扩展帧的定义 标准帧（Standard Frame，CAN 2.0A）使用11位的标识符（Identifier），数据帧格式较短。...扩展帧（Extended Frame，CAN 2.0B）使用29位的标识符，包含额外的18位扩展标识符，数据帧格式更长。...1.2 帧格式差异 扩展帧与标准帧的关键差异在于 IDE位（Identifier Extension Bit）： 标准帧的IDE位为0，表示未扩展。 扩展帧的IDE位为1，后面跟随扩展标识符。...2、导致扩展帧接收不稳定的可能原因 2.1 仲裁失败 在标准帧和扩展帧共存时，仲裁过程可能导致扩展帧发送失败或接收中断：扩展帧标识符更长（29位），在仲裁时优先级通常低于标准帧（11位标识符）。...2.4 总线负载过高 扩展帧的数据量大，帧传输时间比标准帧长。在总线负载较高时，扩展帧更容易出现延迟或丢失：CAN总线速率固定（如500 kbps），高频率的数据帧可能导致缓冲区溢出。
换句话说，接受帧只允许按顺序接受帧。 源站向目的站发送数据帧。当源站发完0号帧后，可以继续发送后续的1号帧、2号帧等。源站每发送一帧就要为该帧设置超时计时器。...为了减少开销，GBN协议还规定接受端不一定每收到一个正确帧就必须发回一个确认帧，而是可以在连续收到好几个正确的确认帧后，才对最后一个数据帧发确认信息，或者可以在自己有数据要发送时才将对以前正确收到的帧加以捎带确认...这就是说，对某一数据帧的确认就表明该数据帧和这以前所有的数据帧均已正确无误地收到了。...虽然在有差错的2号帧之后接着又收到了正确的6个数据帧，但接收端必须将这些帧丢弃。...后退N帧协议一方面因连续发送数据帧而提高了信道的利用率，但另一方面，在重传时又必须把原来已发送正确的数据帧进行重传（仅因这些数据帧的前面有一个数据帧出了错），这种做法又使传送速率降低。
引言 在数据分析和处理中，对数据进行排序是常见的需求。Pandas库提供了强大的功能来实现数据的排序操作，无论是单列排序还是多列排序，都能轻松应对。...本文将由浅入深地介绍Pandas中单列和多列排序的方法、常见问题及报错，并提供解决方案。 单列排序 基本概念 单列排序是指根据DataFrame中的某一列的数据值对整个DataFrame进行排序。...解决方案： sorted_df_reset = df.sort_values(by='age').reset_index(drop=True) 多列排序 基本概念 多列排序是指根据多个列的数据值对DataFrame...sort_values()方法同样支持多列排序，只需传入一个包含多个列名的列表即可。排序时，Pandas会按照列表中列的顺序依次排序。...总结 通过本文的介绍，我们了解了Pandas中单列和多列排序的基本用法、常见问题及其解决方案。掌握这些知识可以帮助我们在实际数据分析工作中更加高效地处理数据。
在帧的仲裁阶段，标准帧和扩展帧是兼容的，因为扩展帧的标识符会通过“IDE位”（标识符扩展位）进行区分： 标准帧的IDE位为0。 扩展帧的IDE位为1。...3、应用层面的问题 (1) 优先级干扰 标准帧的优先级天然高于扩展帧，可能导致扩展帧在负载较高的网络中被频繁延迟。 如果应用中扩展帧承载的是时间敏感的数据，需特别注意。...(2) 标识符冲突 扩展帧的前11位可能与标准帧的标识符相同，容易产生混淆。例如：标准帧标识符：0x7FF。...扩展帧标识符：0x7FF1234 如果应用层处理逻辑未正确区分IDE位，可能出现数据解析错误。 (3) 带宽和负载 扩展帧的帧长度比标准帧长，传输扩展帧需要占用更多的总线时间。...J1939则基于扩展帧。 4、设计与优化建议 (1) 通信规划 在设计阶段，尽量为标准帧和扩展帧分配不同的功能域，避免标识符冲突。 关键实时数据尽量使用标准帧，以减少仲裁延迟。
文章目录 1.修改单列的数据类型 2.修改指定多列的数据类型 3.创建dataframe时，修改数据类型 4.读取时，修改数据类型 5.自动 1.修改单列的数据类型 import pandas as...pd.read_csv('test.csv') df['column_name'] = df['column_name'].astype(np.str) print(df.dtypes) 2.修改指定多列的数据类型...import pandas as pd df[['c3','c5']] = df[['c3','c5']].apply(pd.to_numeric) print(df.dtypes) 3.创建dataframe...时，修改数据类型 import pandas as pd # method1 df = pd.DataFrame(data, dtype='float') print(df.dtypes) # method2...df = pd.DataFrame(data, dtype=np.float64) print(df.dtypes) 4.读取时，修改数据类型 import pandas as pd df = pd.read_csv
from PIL import Image import os gifFileName = 'test.gif' #使用Image模块的open()方法打开gif动态图像时，默认是第一帧 im = Image.open...(gifFileName) pngDir = gifFileName[:-4] #创建存放每帧图片的文件夹 os.mkdir(pngDir) try: while True: #保存当前帧图片...current = im.tell() im.save(pngDir+'\\'+str(current)+'.png') #获取下一帧图片 im.seek(current
（先来一波操作，再放概念） 远程帧和数据帧非常相似，不同之处在于： （1）RTR位，数据帧为0，远程帧为1； （2）远程帧由6个场组成：帧起始，仲裁场，控制场，CRC场，应答场，帧结束，比数据帧少了数据场...（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！...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。
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。...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）。...一般主机发送数据帧有三种方式：单播、组播、广播。三种发送方式的帧的D.MAC字段有些区别。
dataframe 新增单列 assign方法 dataframe assign方法，返回一个新对象（副本），不影响旧dataframe对象 import pandas as pd df...df.insert(loc=len(df.columns), column=“col_4”, value=[8, 9, 10, 11]) 这种方式会对旧的dataframe新增列 import pandas...df.columns), column="col_4", value=[8, 9, 10, 11]) print(df) dataframe 新增多列 list unpacking import pandas
一种用于360度全景视频超分的单帧多帧联合网络 论文、代码地址：在公众号「3D视觉工坊」，后台回复「全景视频超分」，即可直接下载。...我们设计了单帧多帧联合网络（SMFN），并提供了加权损失函数，使网络更加注重赤道地区的恢复。 3. 我们为360°全景视频的超分构建了第一个数据集。...方法 网络架构 该方法由单帧超分网络、多帧超分网络、对偶网络和融合模块构成。建立该框架的目的是将单帧和多帧超分方法的优点结合起来，这两种方法分别擅长于空间信息的恢复和时间信息的探索。...多帧超分网络 在SMFN架构中，多帧网络是视频超分的主要网络，它利用多个输入帧进行特征学习和信息恢复。主要包括特征提取、对齐、重建和融合等模块。 1....实验 数据集 全景照片没有公开的资料。因此，我们收集并编辑了一个名为MiG全景视频的数据集。
为了进一步提高信道的利用率，可设法只重传出现差错的数据帧或者是计数器超时的数据帧。但此时必须加大接受窗口，以便先收下发送序号不连续但仍处在接受窗口中的那些数据帧。...等到所缺序号的数据帧收到后再一并送交主机。这就是选择重传ARQ协议。 在选择重传协议中，每一个发送缓冲区对应一个计时器，当计时器超时时，缓冲区的帧就会重传。...另外该协议使用了比上述其他协议更有效的差错处理策略，即一旦接收方怀疑帧出错，就会发送一个否定帧NAK给发送方，要求发送方对NAK中指定的帧进行重传。...选择重传协议的接受窗口尺寸Wr和发送窗口尺寸Wt都大于1，一次可以发送或接受多个帧。...选择重传协议可以避免重复传送那些本已正确到达接收端的数据帧，但在接收端要设置具有相当容量的缓冲区来暂存那些未按序正确收到的帧。
-欢迎 加入AI技术专家社群>> 本文介绍一种简洁优雅的多标准中文分词方案，可联合多个不同标准的语料库训练单个模型，同时输出多标准的分词结果。...受谷歌的多语种翻译系统启发，我们发现只需在句子首尾添加一对标识符，即可平滑无缝地将多标准语料库混合起来训练。...语料库的授权信息如下（如有错误，欢迎反馈）： 虽然部分语料库不常见于文献，但它们所属领域不同（新闻、微博、小说、港台）、数据规模迥异，恰好可以用来检验多标准分词模型的泛用性。...结论 这是一种简单的多标注中文分词解决方案，可以在不增加模型复杂度的情况下联合多个语料库训练单个模型。该方案虽然简单，但的确带来了显著的性能提升（特别是对于小数据集如WTB）。...同时我们也注意到特别大的数据集受益很小或无法从中受益（MSR），留作未来研究。我们希望该方法成为多标准中文分词的一个baseline，或生产系统中的一个物美价廉的拓展。
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们的语法以及它们接受的参数。这种学习对于那些开始使用 Python 中的 Pandas 库对数据帧进行操作的人来说非常有帮助。
更多 Python 数据处理的干货，敬请关注！！！！ 前言 pandas 在1.0版本发布后，更新频率非常高，今天我们看看关于频率统计的一个新方法。...---- 列频率统计 pandas 以前的版本(1.1以前)中，就已经存在单列的频率统计。...我们以泰坦尼克号罹难乘客数据为例子： image-20200806092628285 希望快速查看各个性别的记录数： image-20200806092732878 上面显示的是绝对数值，可以显示占比吗...image-20200806092901143 通过参数 normalize 可以转换成占比 但是，以上都是针对单列的统计，很多时候我们希望对多列组合的频率统计。...---- 数据表的多列频率统计 现在，pandas 1.1 版本中已为 DataFrame 追加了同名方法 value_counts，下面来看看怎么使用。
导入Pandas 1. 数据读取与预处理 2. 使用单个label值筛选数据 3. 使用列表名批量筛选 4. 使用区间进行范围筛选 5....导入Pandas import pandas as pd 1. 数据读取与预处理 # 数据读取 data = pd.read_csv("....1 -------------------------------------------------------------------------------- # 替换掉温度的后缀℃ # 先将数据转化成字符串...astype("int32") -------------------------------------------------------------------------------- # 查看转化后数据框...使用单个label值筛选数据 loc[]接受两个参数，并以","分隔；逗号前表示行，逗号后表示列。
前言 ❝本次我们来介绍，如何使用pandas进行数据的排序，包括Series排序以及DataFrame排序。 ❞ 0. 导入Pandas import pandas as pd 1....数据读取 # 数据读取 data = pd.read_csv("D:/Pandas/mtcars.csv") # 设置pandas的参数（最大列数，行宽，最大列宽）来展示完整信息 pd.set_option...DataFrame排序 函数格式：DataFrame.sort_values(by, ascending=True, inplace=False) 参数说明： by：字符串或者List，单列排序或者多列排序...，默认为True升序排序，为False降序排序； ascending：bool或者List，升序还是降序，如果是list对应by的多列； inplace：是否修改原始DataFrame。...Pontiac Firebird 19.2 8 400.0 175 3.08 3.845 17.05 0 0 3 2 ……………………………… 3.2 多列排序
本文框架 0.导入Pandas 1.读取csv文件 1.1 查看读取前的csv数据 1.2 读取数据 1.3 初步数据探索 2....读取txt文件 2.1 查看读取前的txt数据 2.2 读取数据 3. 读取excel文件 0.导入Pandas 我们在使用Pandas时，需要先将其导入，这里我们给它取了一个别名pd。...import pandas as pd 1.读取csv文件 1.1 查看读取前的csv数据 文件数据以逗号分隔。...使用pd.read_csv读取数据，使用默认的标题行、逗号分隔符。...读取txt文件 2.1 查看读取前的txt数据 文件数据以tab分隔，且无列名。
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