sliding-window

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    나는이 같은 탐색 서랍 만들려고 해요으로 탐색 서랍을 만드는 방법 : 탐색 서랍 내부 facebook side chat 을 내가 대신 목록의 로그인 페이지가 필요합니다 같은 : side login page 나는 (SlidingMenu는 솔루션에 가장 가까운 도서관이었다)이 작업을 수행하는 어떤 도움이 라이브러리를 찾을 수 없습니다 나는 요소의 목록을 바로

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    I 다음 NumPy와 배열을 가지고 arr_2가 5 X 2 배열 반면 arr_1 = [[1,2],[3,4],[5,6]] # 3 X 2 arr_2 = [[0.5,0.6],[0.7,0.8],[0.9,1.0],[1.1,1.2],[1.3,1.4]] # 5 X 2 arr_1가 명확 3 X 2 배열이다. 루프 없이는 arr_2에 슬라이딩 윈도우 기술 (윈도우 크

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    저는 python 2.7, openCV 버전 3에서 sklearn, skimage를 사용하여 HOG 탐지기를 적용하여 객체를 지역화하는 슬라이딩 윈도우를 구현했습니다. 호그 설정이 정상적으로 작동합니다. 슬라이딩 윈도우를 적용하지 않으면 모든 것이 정상적으로 작동합니다. 문제는 슬라이딩 윈도우의 크기가 128x128이고, 벡터의 길이가 15876임을 나타냅

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    시간 기반 슬라이딩 윈도우 (파이썬에서)를 구현하려고합니다. 즉, 데이터 소스가 새로운 데이터 항목을 삽입하고, , 1h는 자동으로 제거됩니다. 또한 데이터 소스가 항목을 삽입하는 속도 또는 요금의 변화를 측정해야합니다. 제 질문은 두 가지입니다. 첫째, 시간 기반 윈도우를 구현하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 내 현재, 아마도 순진한 솔루션에서, 난 단

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    내가 다시 21 일간 다음과 같은 방법으로 데이터를 집계 할 수있는 쿼리를 찾고 있어요 (윈도우 기능을 사용하지 않고) 창 집계를 슬라이딩 : 내 표는 다음과 같은 열이 있습니다, 계정 아이디, 날짜를 을 측정 각 계정에 대해 지난 21 일간의 합계 (측정) 날짜가 필요합니다. 윈도우/분석 함수가없는 순수한 SQL에서 어떻게 할 수 있습니까? (분석 함수에

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    크기 15의 슬라이딩 윈도우를 만들고 Fasta 파일을 통해 슬라이딩 윈도우의 모든 값을 해시에 저장해야했습니다. 내가 인쇄하려고 할 때 나는 오류를 얻을 전역 기호 "$ 시퀀스는"./findAllKmers.1.pl의 실행으로 인해 중단되었습니다 (60) ./findAllKmers.1.pl 라인에서 명시 적으로 패키지 이름이 필요합니다 컴파일 오류 " #!

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    (K+1)² 창에서 최대 합계 연산을 적용하는 c[N][M] 행렬이 있습니다. 나는 순진한 알고리즘의 복잡성을 줄이기 위해 노력하고 있습니다. <!-- language: cpp --> int N,M,K; std::cin >> N >> M >> K; std::pair< unsigned , unsigned > opt[N][M]; unsigned c[

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    LAG 함수를 사용하여 BigQuery에서 28 일 이동 합계를 계산하려고합니다. 펠리페 호파에서이 질문에 Bigquery SQL for sliding window aggregate 가기 대답은 당신이 LAG 기능을 사용할 수 있음을 나타냅니다. 이것의 예는 다음과 같습니다 SELECT spend + spend_lagged_1day + spend_

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    내 목표는 슬라이딩 윈도우를 이미지 위에 겹쳐서 슬라이드 시켜서 각 윈도우에서 분류자를 실행하고 재미있는 객체가 있는지 감지하는 것입니다. 이를 위해 , 나는 상단과 원본 이미지의 각 슬라이딩 윈도우의 왼쪽 좌표를 내가 분류 추출 창문이 진정으로 전체 이미지를 통해 할 수 있는지 확인해야하고, 잡아. 그 winh 주어진 https://github.com/k

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    이미지에 대한 대비 맵을 만들어야합니다. 이 방법은 쉽습니다 : 5x5 (슬라이딩) 창에서 대비 (C = SD/평균)를 추정하십시오. 창 픽셀을 전체 그림으로 픽셀 단위로 이동하고 결과를 새 행렬에 저장합니다. 문제를 해결하기 위해이 스크립트를 만들었지 만 너무 느립니다. 기본 그림은 1024x1024 16 비트 .tif 이미지입니다. 과정은 40 ~ 50