在过去的两年里，一直在广泛使用Python，过程中寻找到令人惊叹的库，明显提高效率，增强在数据工程和商业智能项目中的表现。
开门见山，今天我们要模仿的数据可视化作品来自 「#TidyTuesday」 活动于2020年1月28日发布的「旧金山街道树木数据集」下的众多参赛作品中，由Philippe Massicotte创作的（如图1所示）非常受欢迎的 「Street trees of San Francisco」：
本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》论文复现的第三部分——获取阿姆斯特丹高质量街景图像的上篇，主要讲了如何获取利用谷歌街景地图自动化获取用于深度学习的阿姆斯特丹的高质量街景图像，此数据集将用于进行建筑年代的模型训练[1]。
在实际工作中，你是否遇到过这样一个问题或痛点：无论是通过哪种方式获取的标注数据，数据标注质量可能不过关，存在一些错误？亦或者是数据标注的标准不统一、存在一些歧义？特别是badcase反馈回来，发现训练集标注的居然和badcase一样？如下图所示，QuickDraw、MNIST和Amazon Reviews数据集中就存在错误标注。
导读：现如今，即使可以借助卫星图像和绘制软件，创建精确的道路图也依然是一个费时费力的人力加工过程。许多地区，特别是在发展中国家也仍是空白。为了缩小这一差距，Facebook 的人工智能研究人员和工程师们开发了一种新的方法，该方法通过深度学习和弱监督学习，根据商用高分辨率卫星图像来预测道路网络。由此产生的模型为精确程度设定了一个新标准，因为它能够较好地适应道路网络中的地区差异，有效地预测全球范围内的道路。
于是，出现了名叫Map With AI的应用，用深度学习分析卫星图像，标出道路 (也能标出建筑) 。
南太平洋岛国汤加的一座海底火山，于当地时间 1 月 14 日、15 日，连续两次剧烈喷发，爆发出大量岩浆并引发海啸，海浪环绕地球足足两圈，导致环太平洋多国发布海啸预警。这次火山喷发初步评估VEI 等级为 5～6 级，或对全球航运和农业造成较大影响。
住在西雅图，最近搬到了另一个社区。根据Walk Score的专有算法，从第9个最适合步行的西雅图街区搬到了第30个街区。仍然可以轻松地走到当地的咖啡馆和理发店，但那就是它！可以说已经搬到了一个相当不那么适合步行的社区，但目前还不清楚如何量化其规模或者步行性得分。
OSM水图层 OpenStreetMap中的地表水 OSM水层是一个全球地表水数据，由OpenStreetMap中提取地表水特征生成。OSM水层栅格化地图是以WGS84为参照的。数据准备为5度x5度的瓦片（6000像素x6000像素）。文件名代表数据域的左下角像素的中心；例如，文件 "n30w120.tif "是针对域N30-N35，W120-W115。(more accurately, N29.99958333-N34.99958333,W120.0004167-W115.0004167)
KIND 是我很喜欢也一直在参与贡献的 Kubernetes SIG 子项目，本周 KIND 发布了 v0.9 版本，距离上次 v0.8 版本已过去了 4 个多月，在此期间，我们做了很多的优化和改进。下面我来具体介绍下：
SUMO是一款交通仿真软件，其余可自行百度。教程一主要展示一下如何运行一个仿真实例。当然，这只是实现方法中的一种。 准备： 1.SUMO软件 2.osm地图文件 SUMO可去官网下载，解压后就可以使用，图形界面软是在解压后bin文件夹下的sumo-gui.exe。使用前最好设置环境变量SUMO_HOME。其实不设置似乎也可以使用，但是会有警告。刚刚接触，笔者也并不知道这一环境变量的作用。SUMO_HOME的内容就是安装文件的位置，也就是bin文件夹的上一级目录。 SUMO解压之后，作重要的是bin文件夹下的程序和tools文件夹下的程序。bin文件夹下大部分是可执行文件，但是并不像普通的可执行文件一样打开，而是需要用命令行打开，换句话说，整个功能程序并没有被包装起来，这是出于可裁剪和可维护性角度考虑的。tools下的工具则更多的是用phyton写的。 osm是一种地图信息文件，可以去openstreetmap官网下载。网址：http://www.openstreetmap.org/
我们平时在数据可视化或空间数据分析的过程中经常会需要某个地区的道路网络及节点数据，而OpenStreetMap就是一个很好的数据来源（譬如图1柏林路网）：
前期分析的制图工作中很大一部分工作是要从电子地图中对比着描绘现状，最后完成区位图、外部交通、公服等细分的分析图，以及综合现状分析图。
为了方便GIS地图处理，这里有一些指向地理空间数据和其他与GIS相关的东西的重要资源的链接，您可能会觉得有用：
我们平时在数据可视化或空间数据分析的过程中，经常会需要某个地区的道路网络及节点数据，而OpenStreetMap就是一个很好的数据来源（譬如图1柏林路网）：
机器之心专栏 机器之心编辑部 到底是谁挡住了谁？遮挡边界又在哪里？对于人类来说，物体之间的遮挡关系非常容易判断，但对于 AI 来说，这个任务就没那么简单了。 从现实世界中的 3D 场景拍摄得到 2D 图片时，会不可避免地产生「遮挡」，即距离相机近的物体会挡住后面的物体，使其部分不可见。如何从一张单目图像中识别遮挡并同时推理出物体间遮挡与被遮挡的关系？这个任务被称为遮挡关系推理（Occlusion relationship reasoning）。 由于图像边界的稀疏性，检索单目图像中物体之间的遮挡关系具有挑
作者：Bowen Xu, Mingtao Chen, Wenlong Guan, Lulu Hu
随着云原生环境中对服务网格的采用越来越多，服务网格抽象——服务网格中立规范——出现了。Service Mesh Performance[1]和Service Mesh Interface[2]是两个开放的规范，它们解决了与任何类型的服务网格交互和管理的通用接口的需求。让我们了解一下每个规范都提供了什么。
本文对OpenStreetMap（OSM）网页与各类OSM数据的多种下载方式加以详细介绍，并对不同数据下载方式加以对比。OSM数据包含道路与铁路路网、建筑、水体、土地利用、兴趣点、行政区边界等各类数据，同时具有.shp、.pbf、.osm、.csv等多种类型，方便大家不同的使用需求。在这里有一点需要注意：OSM数据在国家边界数据方面非常不准确，如有相关需求，大家可以从其它网站获取对应边界数据。
尽管微服务环境提供可移植性，允许更快更频繁的部署周期，甚至还能让组织创建关注于特定领域的团队，但这也伴随着对于流量管理、安全以及可观测性等需求的增长。在整个生态系统中，针对这些需求的服务网格模式的实现方法不计其数。微软一直活跃在 Service Mesh Interface (https://smi-spec.io/) (SMI) 社区中，协助定义一组标准可移植的 API 规范，能够实现横跨在不同服务网格之上的通用服务网格功能。供应商可以应用 SMI 来确保生态系统工具能够在不同的网格上工作，同时也允许客户选择网格提供方。 今天我们很高兴推出一个新的开源项目--Open Service Mesh (https://openservicemesh.io/) (OSM) ,一个运行于 Kubernetes 上的轻量的、可扩展的服务网格。OSM 能够让使用者在高度动态化的微服务环境中对服务到服务间的通信做到一致地管理、保护和观测。我们希望 OSM 能成为一个社区主导的项目，这将促进 SMI 在新的和现有的 API 上的协作。我们打算让 OSM 成为开放治理，这样能够轻松的与社区进行协作。因此我们已经提交了一份提议，来启动将 OSM 捐赠给云原生计算基金会(https://cncf.io/) (CNCF) 的进程。 我们要让 Kubernetes 运维人员们能够毫不费力的安装、维护和运行 OSM；与此同时，也要让 OSM 足够简单，让整个社区都能够理解并做出贡献。 这些目标根植于客户需求之中，也将我们引向三个基本的设计准则。首先，OSM 提供一个与SMI规范兼容的控制平面，以此来保留用户的选择。其次，我们使用 Envoy 作为数据平面，因为 Envoy 具有很强的社区动力。最后，OSM 背后最重要的理念是“非陡峭（no cliffs）”设计，能够让 OSM 足够灵活，在简单或复杂的场景下都可以直接使用 SMI 和编写 Envoy xDS API 来处理。
2022年底，微软宣布将发布超过4780万公里的道路数据。浅浅用python可视化一下。
基础地理数据（道路、河流、铁路等），论文中常见的数据就是OSM（OpenStreetMap）数据，我专门提到了OSM数据的下载《如何用OSM道路路网图做壁纸和城市名片（OSM数据下载方法）》，但是OSM数据真的行吗，我们应该仔细看看它的质量，今天我就那1:100万数据（1:100万全国基础地理数据库）跟它比一比，看看到底谁更强。
近日，微软在github上发布了最新的数据集，补充发布7.7亿个全球建筑物图斑。小助手立马去看了下，建筑矢量是从Bing Maps上提取的，下面一起看看数据情况。文末有数据下载链接。
导读：论文提出伪监督目标定位方法(PSOL)来解决目前弱监督目标定位方法的问题，该方法将定位与分类分开成两个独立的网络，然后在训练集上使用Deep descriptor transformation(DDT)生成伪GT进行训练，整体效果达到SOTA，论文化繁为简，值得学习。
XML文件包含几个元素类型，这些元素类型对您要编写的代码很重要：节点、方式和关系。
今天小编就向大家介绍一款可以下载世界范围内，多款矢量数据的开源世界地图--Open Street Map（简称为OSM）
今天我们继续GIS数据的获取总结，本次是土地、土壤数据，也是GIS中常用的数据。可以发现，我国学者对于土壤的研究是十分热情、富有成果的，在很多土地覆盖、土壤属性数据中，随处可见我国学者的影子，也希望我国可以在GIS其它各领域实现突破，引领世界水平~
【新智元导读】本文按计算机视觉、自然语言处理、语音识别、地理空间数据等人工智能的子领域分类，精心整理，每个数据集均附有下载链接，是做 AI 研究不容错过资源。 今天，构造 AI 或机器学习系统比以往任何时候都更加容易。我们有许多开源的最前沿的工具，如 TesorFlow，Torch，Spark 等，也有 AWS、Google Cloud 以及其他云服务提供商提供的大量计算力，这意味着你可以悠哉地一边喝着咖啡一边用 laptop 训练模型。 虽然不算人工智能这列火车的车头，但 AI 革命的幕后英雄是数据——得
1 新智元编译 来源：medium.com 编译：刘小芹 【新智元导读】本文按计算机视觉、自然语言处理、语音识别、地理空间数据等人工智能的子领域分类，精心整理，每个数据集均附有下载链接，是做 AI 研究不容错过资源。 今天，构造 AI 或机器学习系统比以往任何时候都更加容易。我们有许多开源的最前沿的工具，如 TesorFlow，Torch，Spark 等，也有 AWS、Google Cloud 以及其他云服务提供商提供的大量计算力，这意味着你可以悠哉地一边喝着咖啡一边用 laptop 训练模型。 虽然不
小哥哥小哥哥，分享一些国外的矢量数据好不好！要路网、水系、POI等等各种数据~哦对了，要免费
论文: Rethinking the Route Towards Weakly Supervised Object Localization
开发 AI 和机器学习系统从来没有像现在这样方便。 类似于 TensorFlow、Torch 和 Spark 这样的开源工具，在 AI 开发者群体中已是无处不在。再加上亚马逊 AWS、Google Cloud 等云服务带来的海量计算能力，将来使用笔记本电脑来训练 ML 模型或许不再难以想象。 公众对 AI 的遐想，总忽视了数据的角色。但海量被标记、注解过的数据，是当下 AI 革命当之无愧的主要推手之一。业内研究团队和公司机构，均明白“数据民主化”的意义——使任何开发者都能获取高质量的数据来训练、测试模型
开发 AI 和机器学习系统从来没有像现在这样方便。 类似于 TensorFlow、Torch 和 Spark 这样的开源工具，在 AI 开发者群体中已是无处不在。再加上亚马逊 AWS、Google Cloud 等云服务带来的海量计算能力，将来使用笔记本电脑来训练 ML 模型或许不再难以想象。 公众对 AI 的遐想，总忽视了数据的角色。但海量被标记、注解过的数据，是当下 AI 革命当之无愧的主要推手之一。业内研究团队和公司机构，均明白“数据民主化”的意义——使任何开发者都能获取高质量的数据来训练、测试模型，是
业界目前最火热的管理和编排项目毫无疑问是开放网络自动化平台（ONAP），但在MANO领域并不是ONAP一枝独秀，ETSI近期发布了其最新版本的开源MNAO（OSM）的代码，更重要的是发布了一篇关于“从
本文对GIS行业相关的综合数据获取网站加以整理，包括但不限于遥感数据、气候数据、土地数据、土壤数据、农业数据、行政区数据、社会数据、经济数据等。数据较多，大家可以直接通过下方目录加以总览。
近年来，卷积神经网络（CNN）以其局部权值共享的特殊结构在语音识别和图像处理等方面得到了快速发展，特别是大型图像处理方面，更是表现出色，逐渐成为了行业内一个重要的技术选择。 不过，好用并不代表万能。这里 AI 科技评论从一个卫星图像分析的具体实例出发，介绍了CNN建模和本地拉普拉斯滤波这两种分析技术的效果对比，最终我们发现，本地拉普拉斯滤波的效果反而更好。 卷积神经网络 为了从卫星图像中分析和评估一项自然灾害造成的损失，首先需要得到相关地理区域实时的高分辨率的卫星图像，这是进行后续所有分析的数据基础。目
之前相关人脸本质图像分解的工作都是在合成数据集中完成的， 但到真实的人脸，不同分布使得泛化效果很差，这篇论文的特色是提出了一种新的训练范式（SFS-supervision），从真实无标签的真实人脸数据中学习形状，反射以及光照，并且还提出了一种更强大的网络模型（SFS-Net）。 SFS-supervision分为以下三步： - a)先使用3DMM中合成的数据集训练SFS-Net； - b)然后用训练好的网络对真实的人脸数据集生成伪标签； - c)最后共同训练合成数据集以及带有伪标签的真实数据集。 直接对真实图像使用重建损失进行反向传播会使分解过程中各个组件发生崩溃而产生平凡解，这里的伪标签是很大程度上缓解这种情况的产生。 SFS-Net网络结构如下：
在上周由ETSI举行的NFV Plugfest中，开源MANO（OSM）工作组测试了其与各种网络功能虚拟化（NFV）基础设施和虚拟网络功能（VNF）的互操作性代码。 参与NFV Plugfest的众多
OSM 的贡献者在过去的几个月里一直在努力工作，为 v1.0.0 的发布做准备。今天，OSM 团队自豪地宣布了 1.0.0 版本的发布。感谢社区帮助推动他们希望在服务网格中看到的特性，并提高了对 OSM 提供企业特性和功能的期望。
拥有一份类似于下图的定制黑白或彩色线条装饰地图，可以说是一件非常赏心悦目的事情；而这类定制装饰地图往往都具有比较高的价格，总是让我们望而却步。这时，我们可以尝试自己获取相关地图素材，DIY一份属于自己的定制地图。
该数据与银行机构的直接营销活动相关，营销活动基于电话。通常，需要与同一客户的多个联系人联系，以便访问产品（银行定期存款）是否会（“是”）或不会（“否”）订阅
多发性硬化症(MS)是是一种中枢神经系统的自身免疫性慢性炎症性脱髓鞘疾病，是成人神经功能障碍的主要原因，复发缓解型多发性硬化症（RRMS）多发生于 MS 患者的早期发病，约占所有 MS 类型的 85%。RRMS 的发病机制仍不完全清楚，但和基因和环境都有关系。
在ETSI管理下的Open Source MANO (OSM)项目发布首个版本的代码之后，Rift.io基于该版本的代码发布了首个商用MANO软件。 Rift.io成立于2014年，已经成功融资185
下面要介绍的论文发于ICCV2019，题为「NegativeLearning for Noisy Labels」，axriv地址为：https://arxiv.org/abs/1908.07387。
本文描述了ETSI NFV MANO的概况，以及在该领域的概况。 MANO致力于“管理和编排”，是ETSI NFV定义的架构框架的功能模块的一部分。OSM即开源MANO。 Fig 1 – ETSI N
文章：SOLD2 : Self-supervised Occlusion-aware Line Description and Detection
在geoserver图层发布的时候有一个tab面板叫维度，里面包含了时间和高度两个维度，本文就讲一下geoserver有关维度的内容。
继上次小编分享过OSM后，大量的小伙伴后台留言说，需要国内路网数据。于是乎经过小编的多方收集，终于总结出一份小编还算比较满意的全国路网数据，分享给大家。
近日，微软宣布开源轻量级服务网格（Service Mesh）项目 Open Service Mesh （OSM），并强调将在第一时间把该项目捐赠给云原生计算基金会（CNCF）。
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