对一个视频文件进行分析，可以提取出这个视频文件的关键帧的个数，并且统计出GOP的间隔，对于视频分片，提高视频切片质量有很高的参考意义，同时对于转码之后文件的分析有重要参考意义 操作系统：linux 使用方式： chmod 777 Count_GOP_And_I ./Count_GOP_And_I 视频文件名；如：./Count_GOP_And_I a.avi(支持各种格式 如 avi,ts 等)

通过对热图引导的自适应关键点估计值进行排序来实现自下而上的人体姿势估计 介绍 在这项工作中，我们提出了一些在改善关键点检测和分组（关键点回归）性能上很少或不深入研究的方案。 首先，我们利用关键点热图进行逐像素关键点回归，而不是将它们分开以改善关键点回归。 其次，我们采用像素级空间变换器网络来学习自适应表示，以处理比例和方向方差，从而进一步提高关键点回归质量。 最后，我们提出了一种联合形状和热值评分方案，以促进估计的姿势更可能是真实姿势。 结合权衡热图估计损失以平衡背景像素和关键点像素，从而提高热图估计质量，我们可以获得最先进的自下而上的人体姿势估计结果。 主要结果 不进行多尺度测试的COCO val2017结果 骨干 输入尺寸 #Params GFLOPs 美联社 Ap .5 AP .75 AP（男） AP（长） 增强现实 AR .5 AR .75 手臂） AR（左）

随选网络主要基于SDN、NFV和云技术，实现网络的软化、自动化、智能化以及为用户提供按需配置网络的能力，重点论述了随选网络的架构和关键技术，通过引入协同编排器来编排SDN、NFV网络和云资源，通过引入 SD-WAN 的 overlay 技术快速建立网络通路，并提出了面向中小企业的随选网络的四大应用场景。随选网络可以为客户提供“可视”“随选”“自服务”的全新网络体验。

世界人口分析 使用国家和大洲的两个大数据集，使用Tableau进行了一些分析和仪表板/故事报告，并得出了一些关键的见解和答案。

物理层过程——小区搜索 Step1、搜索PSCH，确定5ms定时、获得小区ID Step2、解SSCH，取得10ms定时，获得小区ID组； Step3、检测下行参考信号，获取BCH的天线配置； 然后UE就可以读取PBCH的系统消息（PCH配置、RACH配置、邻区列表等） SCH结构基于1.25MHz固定带宽。UE必需的小区信息有：小区总发射带宽、小区ID、小区天线配置、CP长度配置、BCH带宽 PSCH用于UE取得时隙级同步，获得5ms定时钟，获得小区ID组内的具体小区ID SSCH取得帧级同步，获得无线帧时钟，小区ID组 504个小区，每个ID组包含3个小区ID，168个组 主同步序列（PSS）被映射到子帧1和子帧6的第三个OFDM符号上。 辅同步序列（SSS）被映射到子帧0和子帧5的倒数第一个OFDM符号上。不管是主同步序列还是辅同步序列，都是放在中心频域的，这两个序列是62长的序列，只占用1.25MHz带宽，对于其他位置可以传送控制信道或者数据信道。 PSS/SSS的位置任何其它信号都是不能占用的.

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主要介绍马氏距离计算的关键步骤和注意的问题。我们熟悉的欧氏距离虽然很有用，但也有明显的缺点。它将样品的不同属性（即各指标或各变量）之间的差别等同看待，这一点有时不能满足实际要求。马氏距离有很多优点。它不受量纲的影响，两点之间的马氏距离与原始数据的测量单位无关；由标准化数据和中心化数据(即原始数据与均值之差）计算出的二点之间的马氏距离相同。马氏距离还可以排除变量之间的相关性的干扰。它的缺点是夸大了变化微小的变量的作用。

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