Timestamps are unset in a packet for stream 0. This is deprecated and will stop working in the future. Fix your code to set the timestamps properly

时间: 2024-04-05 20:34:52 浏览: 326
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stream code

这个警告信息通常出现在使用FFmpeg进行音视频处理的时候，是因为设置了AVFMT_NOBINSEARCH或AVFMT_NOGENSEARCH标志，导致FFmpeg无法确定音视频包的时间戳。解决这个问题的方法是手动设置音视频包的时间戳。在读取音视频包的时候，可以通过packet->dts和packet->pts字段来获取音视频包的时间戳，然后将它们设置为AVPacket结构体中的dts和pts字段的值。如果你使用的是FFmpeg库，可以在av_packet_rescale_ts函数中对时间戳进行重新缩放。
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Implement time_per_word, which takes in times_per_player, a list of lists for each player with timestamps indicating when each player finished typing each word. It also takes in a list words. It returns a game with the given information. A game is a data abstraction that has a list of words and times. The times are stored as a list of lists of how long it took each player to type each word. times[i][j] indicates how long it took player i to type word j. For example, if times_per_player = [[1, 3, 5], [2, 5, 6]], the corresponding time attribute of the game would be [[2, 2], [3, 1]]. Timestamps are cumulative and always increasing, while the values in time are differences between consecutive timestamps. Be sure to use the game constructor when returning a game, rather than assuming a particular data format.Given timing data, return a game data abstraction, which contains a list of words and the amount of time each player took to type each word. Arguments: times_per_player: A list of lists of timestamps including the time the player started typing, followed by the time the player finished typing each word. words: a list of words, in the order they are typed.

Note that this implementation assumes that all players typed the same set of words in the same order, and that the timestamps are cumulative and increasing (i.e., the time to type each word is always ...

Referring to Figure 6-24 , the following rules define timestamp capture: • A PTM Requester must update its stored t1 timestamp when transmitting a PTM Request Message, even if that transmission is a replay. • A PTM Responder must update its stored t2 timestamp when receiving a PTM Request Message, even if received TLP is a duplicate. • A PTM Responder must update its stored t3 timestamp when transmitting a PTM Response or ResponseD Message, even if that transmission is a replay. • A PTM Requester must update its stored t4 timestamp when receiving a PTM Response Message, even if received TLP is a duplicate. ◦ Timestamps must be based on the STP Symbol or Token that frames the TLP, as if observing the first bit of that Symbol or Token at the Port’s pins. Typically this will require an implementation specific adjustment to compensate for the inability to directly measure the time at the actual pins, as the time will commonly be measured at some internal point in the Rx or Tx path. The accuracy and consistency of this measurement are not bounded by this specification, but it is strongly recommended that the highest practical level of accuracy and consistency be achieved. 翻译一下

参考图6-24，以下规则定义了时间戳捕获：• PTM请求者在发送PTM请求消息时，必须更新其存储的t1时间戳，即使该传输是重播。• PTM响应者在接收PTM请求消息时，必须更新其存储的t2时间戳，即使接收到的TLP是重复的。...

这句话什么意思Unexpected timestamp values detected. This can occur in H.264 videos not encoded with the baseline profile. Timestamps will be skewed to correct the playback for

这句话的意思是：检测到视频中出现了意外的时间戳数值，这可能是由于视频未使用基线配置文件编码引起的。为了纠正这个问题而使视频能够播放，时间戳将被调整。但是，这可能会导致音频和视频同步问题。...

Duplicate TLPs are detected and discarded in the Data Link Layer, whereas PTM messages are identified in the Transaction Layer. In some implementations it may be difficult or excessively complicated to distinguish a duplicate PTM TLP from other duplicate TLPs. Because Upstream Ports are permitted to invalidate their internal PTM context for implementation-specific criteria, a PTM Requester is allowed to invalidate its internal PTM context upon the reception of any duplicate TLP in addition to any duplicate PTM TLP. Similarly, if ePTM is supported, then a PTM Responder is allowed to invalidate its historical timestamps (t2 - t3) upon the reception of any duplicate TLP. 翻译

在数据链路层中，重复的 TLP（Transaction Layer Packets）会被检测并且丢弃，而在事务层中，PTM（Packet Transmission Layer）消息会被识别。在某些实现中，很难或者过于复杂来区分一个重复的 PTM TLP 和其他重复的...

• A PTM Responder must issue PTM ResponseD when it has stored copies of the values required to populate the PTM ResponseD Message: historical timestamps (t3 - t2) and the PTM Master Time at the receipt of the most recent PTM Request Message (time t2’). • A PTM Responder is permitted to issue PTM Response when it has stored copies of the historical timestamps (t3 - t2) but must request the PTM Master Time from elsewhere. In this case, it is permitted to issue PTM Response messages in response to PTM Request Messages while it retrieves the PTM Master Time if that retrieval is expected to take more than 10 μs. • The perceived granularity of the historical timestamps and PTM Master Time values transmitted by a PTM Responder must not exceed that reported in the Local Clock Granularity field of the PTM Capability register. 翻译

• 当 PTM 响应者已经存储了填充 PTM ResponseD 消息所需的值，包括历史时间戳（t3 - t2）和在收到最近的 PTM 请求消息时的 PTM 主时间（时间 t2'）时，必须发出 PTM ResponseD。 • 当 PTM 响应者已经存储了历史...

if isplot==1: plt.figure(figsize=(20,20)) amplitudesA=np.zeros(scanTimes.shape) for i in range(0,scanTimes.shape[0]): plt.subplot(len(times),1,i+1) plt.plot(timestamps,amplitudes,'k') plt.plot(timestamps[index].tolist(),amplitudes[index].tolist(),'b') # 出束 plt.plot(timestamps[indexP].tolist(),amplitudes[indexP].tolist(),'go')# 波峰 plt.plot(timestamps[indexZ].tolist(),amplitudes[indexZ].tolist(),'yo')# 波谷 for j in range(0,scanTimes.shape[1]): distance = abs(scanTimes[i,j]-timestamps) index0 = [np.argmin(distance)] amplitudesA[i,j] = amplitudes[index0[0]] plt.plot(scanTimes[i,:],amplitudesA[i,:],'r.') # CT扫描时间 plt.show()

接下来，它使用一个循环遍历scanTimes数组的行（scanTimes.shape[0]表示行数）。在每次循环中，它使用plt.subplot()函数创建一个子图，并将其放置在整个图形窗口中的合适位置。子图的数量与times数组的长度...

A PTM Responder is permitted to issue PTM Response when it has stored copies of the historical timestamps (t3 - t2) but must request the PTM Master Time from elsewhere. In this case, it is permitted to issue PTM Response messages in response to PTM Request Messages while it retrieves the PTM Master Time if that retrieval is expected to take more than 10 μs. 这句话怎么理解

这句话是在讨论一个 PTM 响应器的行为。它的意思是，当 PTM 响应器存储了历史时间戳（t3 - t2）的副本时，可以在没有获得 PTM 主时间的情况下发出 PTM 响应。但是，如果检索 PTM 主时间需要超过 10 微秒，那么在检索...

TypeError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp/ipykernel_8036/2357256100.py in <module> 4 # 选择近4年的订单数据 5 df['提交日期'] = pd.to_datetime(df['提交日期']) # 将提交日期转换为日期时间格式 ----> 6 df = df[df['提交日期'].dt.year >= pd.to_datetime('2017-05-30') - 4] 7 df.head() C:\anaconda\lib\site-packages\pandas\_libs\tslibs\timestamps.pyx in pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.__sub__() C:\anaconda\lib\site-packages\pandas\_libs\tslibs\timestamps.pyx in pandas._libs.tslibs.timestamps._Timestamp.__add__() TypeError: Addition/subtraction of integers and integer-arrays with Timestamp is no longer supported. Instead of adding/subtracting n, use n * obj.freq

start_date = pd.to_datetime('2017-05-30') - pd.DateOffset(years=4) # 筛选出在起始日期之后的数据 df = df[df['提交日期'] >= start_date] # 继续进行后续的数据处理和分析 # ... 在上述代码中，我们...

baseZ = np.average((amplitudes[indexP]+amplitudes[indexZ])/2) print('baseZ = {}'.format(baseZ)) amplitudes = np.array(amplitudes) amplitudes = amplitudes - baseZ index = np.where(ttlins==0)[0] # print("index",index) # print("indexP",indexP) # print("indexZ",np.where( marks=='Z')) if isplot==1: plt.figure(figsize=(20,20)) for i in range(0,scanTimes.shape[0]): plt.subplot(len(times),1,i+1) plt.plot(timestamps,amplitudes,'k') plt.plot(timestamps[index].tolist(),amplitudes[index].tolist(),'b') plt.plot(timestamps[indexP].tolist(),amplitudes[indexP].tolist(),'go') plt.plot(timestamps[indexZ].tolist(),amplitudes[indexZ].tolist(),'yo') amplitudesA=np.zeros(scanTimes.shape) for j in range(0,scanTimes.shape[1]): distance = abs(scanTimes[i,j]-timestamps) index0 = [np.argmin(distance)] amplitudesA[i,j] = amplitudes[index0[0]] plt.plot(scanTimes[i,:],amplitudesA[i,:],'r.') plt.show() return amplitudesA 这段代码跟在我给你发的上一个代码后面，请帮我解释一下它们一起是什么意思

3.对amplitudes进行绘图：如果isplot为1，则绘制amplitudes的图像，其中蓝色点标记了ttlins中值为0的时间戳的位置，绿色圆点标记了标记为“P”的时间戳的位置，黄色圆点标记了标记为“Z”的时间戳的位置。...

def getBreathingCurve(vxpPath,scanTimes,isplot=0): #读取vxp文档的信息 with open(vxpPath, 'rb') as f: num = 0 amplitudes=[] phases=[] timestamps=[] ttlins=[] marks=[] for line in f: num += 1 if num>=11: line = line.strip() line = str(line, encoding = "utf8") #print(line) line = line.split(',') amplitudes.append(float(line[0])) phases.append(line[1]) time = line[2] if len(time)<4: ms = int(time) s = 0 else: ms = int(time[len(time)-3:]) s = int(time[0:len(time)-3]) timestamps.append(s+ms/1000) # unit [s] ttlins.append(int(line[4])) marks.append(line[5]) amplitudes = np.array(amplitudes) timestamps = np.array(timestamps) ttlins = np.array(ttlins) marks = np.array(marks) indexP = np.where( marks=='P')[0] indexZ = np.where( marks=='Z')[0] if len(indexP)>len(indexZ): indexP=indexP[0:len(indexZ)] else: indexZ=indexP[0:len(indexP)] #print(amplitudes[indexP].tolist()) # 计算base line,使振幅均值为0 baseZ = np.average((amplitudes[indexP]+amplitudes[indexZ])/2) print('baseZ = {}'.format(baseZ)) amplitudes = np.array(amplitudes) amplitudes = amplitudes - baseZ if isplot==1: plt.figure(figsize=(20,5)) plt.plot(timestamps,amplitudes,'k') index = np.where( ttlins==0)[0] if isplot==1: plt.plot(timestamps[index].tolist(),amplitudes[index].tolist(),'b') plt.plot(timestamps[indexP].tolist(),amplitudes[indexP].tolist(),'go') plt.plot(timestamps[indexZ].tolist(),amplitudes[indexZ].tolist(),'yo') amplitudesA=np.zeros(scanTimes.shape) for i in range(0,scanTimes.shape[0]): for j in range(0,scanTimes.shape[1]): distance = abs(scanTimes[i,j]-timestamps) index = [np.argmin(distance)] amplitudesA[i,j] = amplitudes[index[0]] #timestamps1.append(timestamps[index[0]]) #amplitudes=amplitudes1 #timestamps=timestamps1 if isplot==1: plt.plot(scanTimes[i,:],amplitudesA[i,:],'r.') if isplot==1: plt.show() return amplitudesA

这是一个Python函数，用于读取vxp...然后，函数计算出基线（base line），使得振幅均值为0。接下来，函数根据扫描时间计算出每个时间点对应的振幅值，并返回呼吸曲线。如果isplot参数为1，则函数还会绘制呼吸曲线图。

time_col_float = np.array([float(pd.Timestamp(x).value) for x in time_col_str]) File "pandas\_libs\tslibs\timestamps.pyx", line 1698, in pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp.__new__ File "pandas\_libs\tslibs\conversion.pyx", line 309, in pandas._libs.tslibs.conversion.convert_to_tsobject

timestamp_obj = pd.to_datetime(timestamp_str) 如果你的时间戳格式不是标准的日期时间格式，请查阅 Pandas 的文档，了解如何将其转化为 Pandas 的时间戳对象。另外，如果你的时间戳字符串中包含时区信息，请...

C:\Users\26921\PycharmProjects\pythonProject\jsonxinhuanjing\Scripts\python.exe C:\Users\26921\PycharmProjects\pythonProject\six.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\26921\PycharmProjects\pythonProject\six.py", line 3, in <module> import pandas as pd File "C:\Users\26921\PycharmProjects\pythonProject\jsonxinhuanjing\lib\site-packages\pandas\__init__.py", line 22, in <module> from pandas.compat import is_numpy_dev as _is_numpy_dev # pyright: ignore # noqa:F401 File "C:\Users\26921\PycharmProjects\pythonProject\jsonxinhuanjing\lib\site-packages\pandas\compat\__init__.py", line 25, in <module> from pandas.compat.numpy import ( File "C:\Users\26921\PycharmProjects\pythonProject\jsonxinhuanjing\lib\site-packages\pandas\compat\numpy\__init__.py", line 4, in <module> from pandas.util.version import Version File "C:\Users\26921\PycharmProjects\pythonProject\jsonxinhuanjing\lib\site-packages\pandas\util\__init__.py", line 2, in <module> from pandas.util._decorators import ( # noqa:F401 File "C:\Users\26921\PycharmProjects\pythonProject\jsonxinhuanjing\lib\site-packages\pandas\util\_decorators.py", line 14, in <module> from pandas._libs.properties import cache_readonly File "C:\Users\26921\PycharmProjects\pythonProject\jsonxinhuanjing\lib\site-packages\pandas\_libs\__init__.py", line 13, in <module> from pandas._libs.interval import Interval File "pandas\_libs\interval.pyx", line 1, in init pandas._libs.interval File "pandas\_libs\hashtable.pyx", line 1, in init pandas._libs.hashtable File "pandas\_libs\missing.pyx", line 1, in init pandas._libs.missing File "C:\Users\26921\PycharmProjects\pythonProject\jsonxinhuanjing\lib\site-packages\pandas\_libs\tslibs\__init__.py", line 39, in <module> from pandas._libs.tslibs.conversion import localize_pydatetime File "pandas\_libs\tslibs\conversion.pyx", line 1, in init pandas._libs.tslibs.conversion File "pandas\_libs\tslibs\offsets.pyx", line 1, in init pandas._libs.tslibs.offsets File "pandas\_libs\tslibs\timestamps.pyx", line 1, in init pandas._libs.tslibs.timestamps File "pandas\_libs\tslibs\timedeltas.pyx", line 1, in init pandas._libs.tslibs.timedeltas File "pandas\_libs\tslibs\timezones.pyx", line 24, in init pandas._libs.tslibs.timezones File "C:\Users\26921\PycharmProjects\pythonProject\jsonxinhuanjing\lib\site-packages\dateutil\tz\__init__.py", line 2, in <module> from .tz import * File "C:\Users\26921\PycharmProjects\pythonProject\jsonxinhuanjing\lib\site-packages\dateutil\tz\tz.py", line 19, in <module> import six File "C:\Users\26921\PycharmProjects\pythonProject\six.py", line 30, in <module> df = pd.read_excel('/Users/26921/Desktop/shuju/10000-20000.xlsx') AttributeError: partially initialized module 'pandas' has no attribute 'read_excel' (most likely due to a circular import) Process finished with exit code 1

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解释一下if SLAM_LOG.headtrack_Traj!=None: headtrack_traj_timestamps=SLAM_LOG.headtrack_Traj.timestamps headtrack_traj_xyz= SLAM_LOG.headtrack_Traj.positions_xyz headtrack_Traj_euler = SLAM_LOG.headtrack_Traj.get_orientations_euler(axes='sxyz') rows=np.where((headtrack_traj_timestamps>first_timeStamps)&(headtrack_traj_timestamps<last_timeStamps)) headtrack_traj_timestamps=headtrack_traj_timestamps[rows] headtrack_traj_xyz=headtrack_traj_xyz[rows] headtrack_Traj_euler=headtrack_Traj_euler[rows]

- 第五行rows=np.where((headtrack_traj_timestamps>first_timeStamps)&(headtrack_traj_timestamps<last_timeStamps))根据时间戳信息筛选出在指定时间范围内的头部追踪数据的行数，并将其保存到rows变量中。...

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资源摘要信息:"Vue.js Devtools 是一款专为Vue.js开发设计的浏览器扩展插件，可用于Chrome浏览器。这个插件是开发Vue.js应用时不可或缺的工具之一，它极大地提高了开发者的调试效率。Vue.js Devtools能够帮助开发者在Chrome浏览器中直接查看和操作Vue.js应用的组件树，观察组件的数据变化，以及检查路由和Vuex的状态。通过这种直观的调试方式，开发者可以更加深入地理解应用的行为，快速定位和解决问题。这个工具支持Vue.js的版本2和版本3，并且随着Vue.js的更新不断迭代，以适应新的特性和调试需求。" 知识点： 1. Vue.js Devtools定义： - Vue.js Devtools是用于调试Vue.js应用程序的浏览器扩展工具。 - 它是一个Chrome插件，但也存在其他浏览器（如Firefox）的版本。 2. 功能特性： - 组件树结构展示：Vue.js Devtools可以显示应用中所有的Vue组件，并以树状图的形式展现它们的层级和关系。 - 组件数据监控：开发者可以实时查看组件内的数据状态，包括prop、data、computed等。 - 事件监听：可以查看和触发组件上的事件。 - 路由调试：能够查看当前的路由状态，以及路由变化的历史记录。 - Vuex状态管理：如果使用Vuex进行状态管理，Vue.js Devtools可以帮助调试状态树，查看和修改state，以及跟踪mutations和actions。 3. 使用场景： - 在开发阶段进行调试，帮助开发者了解应用内部工作原理。 - 生产环境问题排查，通过复现问题时使用Vue.js Devtools快速定位问题所在。 - 教学和学习，作为学习Vue.js和理解组件驱动开发的辅助工具。 4. 安装和更新： - 通过Chrome网上应用店搜索并安装Vue.js Devtools。 - 插件会定期更新，以保持与Vue.js的兼容性和最新的特性支持。 5. 兼容性： - 通常支持主流的Vue.js版本，包括Vue.js 2.x和3.x。 - 适用于大多数现代浏览器。 6. 开发背景： - Vue.js Devtools由社区开发和维护，它不是Vue.js官方产品，但得到了广大Vue.js社区的认可和支持。 - 随着Vue.js版本的迭代，社区会不断优化和增加Vue.js Devtools的新功能，以满足开发者日益增长的调试需求。 7. 技术实现： - Vue.js Devtools利用浏览器提供的调试接口和Vue.js自身的调试能力，构建了一个用户友好的界面。 - 它通过Vue.js实例的$vm属性访问组件实例，从而读取和修改组件的数据和方法。 8. 社区支持： - 在使用过程中遇到问题可以参考社区论坛、GitHub仓库中的issue或文档。 - 社区活跃，经常会有新的开发者贡献代码或提供问题解决方案。 通过使用Vue.js Devtools，开发者可以更加高效地进行问题定位、性能优化和代码调试，是提升Vue.js应用开发和维护效率的强力工具。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩