无人驾驶规划系统的分层结构设计源于2007年举办的DAPRA城市挑战赛，在比赛中多数参赛队都将无人车的规划模块分为三层设计：任务规划，行为规划和动作规划，其中，任务规划通常也被称为路径规划或者路由规划（Route Planning），其负责相对顶层的路径规划，例如起点到终点的路径选择。
大家好，我是王闻宇。非常感谢LiveVideoStack的邀请，也非常荣幸今天能和大家一起分享交流。
最近被BOSS抽查 运筹学 基本功课， 面对BOSS的突然发问， 机智的小编果断选择了—— 拿 · 出 · 课 · 本 然后BOSS 微微一笑 ： “来，实现下解决这个问题的代码。” 意识到上完运筹学的自己根本是条 只会解应用题 的 咸·鱼，而运筹学实际上是门算法课后... 小编 放弃治疗 痛定思痛 ，决心开始手脑结合、理论+实践、以解决问题为目的，开始自己在运筹学上的新一轮征程！ 本着一贯的无私奉献精神，小编整理出了这些日子学习运筹学的一系列心得笔记，帮助大家快速突破理论到实践的次元壁！
作者简介：申泽邦（Adam Shan），兰州大学在读硕士研究生，主攻无人驾驶，深度学习；兰大未来计算研究院无人车团队骨干，在改自己的无人车，参加过很多无人车Hackathon，喜欢极限编程。
无人驾驶系统的核心可以概述为三个部分：感知（Perception），规划（Planning）和控制（Control），这些部分的交互以及其与车辆硬件、其他车辆的交互可以用下图表示：
经典的目标检测如Faster R-CNN, YOLOv3等都用到了Anchor, 怎么设计Anchor每个目标检测方法各不相同。Faster R-CNN中的Anchor有三种形状，三种长宽比，比如形状有[128, 256, 512]三个，长宽比有[1:1, 1:2, 2:1]三种，这样组合就是9个anchor。YOLOv3中的Anchor是通过K-Means聚类得到的。这些基于anchor的方法的目的是学习一个从Anchor到GT Box的转换函数，下边我们了解一下理论感受野、Anchor、实际感受野三者之间的关系。
这一部分概述了自动驾驶汽车自动化系统的典型体系结构，并对感知系统、决策系统及其子系统的职责进行了评述。
clusterProler包可以进行富集分析和可视化，对于富集结果它有一个goplot的绘图类型，用于绘制显著富集通路的有向无环图（DAG）。如下图所示的一个goplot是根据clusterProfiler的自带数据绘制，goplot可以展示富集通路的父通路，并最终定位到了cellular_component（CC）上（这是自然，因为就是进行的CC通路富集）。
现实世界中充满了网络世界，铁路线路网络、航空网络和人际关系网络。复杂网络是大量真实复杂系统的拓扑关系。在复杂网络分析的帮助下，我们期望将复杂的东西简化，找到隐藏的拓扑关系的新结构，找到节点与节点之间的规律，同时将数据可视化。本文中我们被要求对上海公交路线进行可视化。
在自然语言处理领域，处理海量的文本文件最关键的是要把用户最关心的问题提取出来。而无论是对于长文本还是短文本，往往可以通过几个关键词窥探整个文本的主题思想。与此同时，不管是基于文本的推荐还是基于文本的搜索，对于文本关键词的依赖也很大，关键词提取的准确程度直接关系到推荐系统或者搜索系统的最终效果。因此，关键词提取在文本挖掘领域是一个很重要的部分。 关于文本的关键词提取方法分为有监督、半监督和无监督三种： 1 有监督的关键词抽取算法 它是建关键词抽取算法看作是二分类问题，判断文档中的词或者短语是或者不是关键词
今天学习的是清华大学和达摩院合作的一篇论文《Representation Learning for Attributed Multiplex Heterogeneous Network》，发表于 KDD 2019。
大数据文摘出品 编译：睡不着的iris、陈同学、YYY 不知道如何在地图上可视化网络图？下面这篇博客将使用R中的igraph、ggplot2或ggraph包来介绍三种在地图上可视化网络图的方法。在对地理位置以及位置的连接关系进行可视化时，还可以在图中展示一些属性。 当我们对节点（nodes）为地理位置的网络图进行可视化时，比较有效的做法是将这些节点绘制在地图上并画出它们之间的连接关系，因为这样我们可以直接看到网络图中节点的地理分布及其连接关系。 但这与传统的网络图是不同的。在传统的网络图中，节点的分布取决于
不过，好在我有一千多学员，一百多个学徒，给他们安排的作业就是写这些简单软件操作指南，这样就弥补了我写不来太基础教程的弱点。
导语: 腾讯云即时通信IM实现了一种网络自适应的X路QUIC传输加速技术AXP-QUIC（Adaptive X-PATH QUIC），已应用于IM SDK客户端到服务端的数据传输。该技术建立了一套客户端弱网自评估模型，根据网络链路的RTT，丢包率，吞吐量，并结合主动探测，判断终端当前是否处于弱网络环境。同时将QUIC协议和多通道传输技术相结合，根据终端所处的网络环境，实时自动决定切换网络链路或使用多链路进行传输。通过AXP-QUIC技术，即时通信IM能够在70%丢包的弱网络环境下，保证消息100%可靠传输
在数据结构优化管理的研究中，传统的力导向方法应用于层次结构数据的展示时，会存在树形布局展示不清楚的问题。为解决上述问题，通过层次数据特征分析，提出了一种面向层次数据的力导向布局算法，将力导向布局中不同层次的边赋予不同初始弹簧长度，以解决层次数据中结构信息展示不清楚的问题，然后结合层次上下行、Overview+Detail等交互技术，通过与气泡图的协同，清晰展示层次数据的内容信息，从结构和内容角度对层次数据进行可视化和可视分析。实验表明，能够有效提高层次结构数据的展示能力，最后应用于农产品中农残检测结果数据的分析和观察，取得良好效果。
No.31期 拓扑排序 Mr. 王：很好，你还记得这个问题。接下来我们来讨论另一种磁盘中的大数据算法策略，叫作时间前向处理方法。在这种策略中，我会讲解求解最大独立集的方法。先介绍一个时间前向独立集的其
图结构：是研究数据元素之间的多对多的关系。在这种结构中，任意两个元素之间可能存在关系。即结点之间的关系可以是任意的，图中任意元素之间都可能相关。
复杂系统无处不在。无论是连接城市的庞大道路网络，还是社交媒体平台上错综复杂的社交关系网络，网络在塑造我们的世界中发挥着重要作用。在本文中，我们将探讨复杂系统的概念以及网络是如何成为其运行核心的。
做过全转录组的童鞋们都知道全转录组是1个样本构建2种文库，得到4种RNA（mRNA、lncRNA cicrRNA 、smallRNA）。然而拿到数据时候，我们是不是有种很懵的感觉，不禁感叹数据量如此大，该怎么形成一个完整的调控网络？那不妨看看全转录组联合分析，小编带你感受全转录组联合分析的美！来，一张导图带你快速一览全局。
追踪网络可以应用于简单网络建模，并实现资源追踪功能。以下是在ArcGIS Pro中创建并发布的全过程记录。
本文主要包含两个部分： 1.networkx的安装以及校园网络拓扑图的绘制。这一步骤有固定生成节点的位置，添加节点的自定义图标的功能实现。 主要函数为： G.add_nodes_from(nodes=nodes_list,pos=pos) G.add_node(“信息中心”, image=images[“router”])
总的数据有 30396 条，站名称缺失了 5 条，纬度（分）缺失了 1 条，经度（分）缺失了 38 条，为了处理方便，直接把有缺失值的行删除。
你是否曾有过这样的经历——有时遇上一个红灯，接下来的每个路口就全是红灯；有时却是一路的绿灯？这并非个人的运气好坏，而是背后一套交通灯系统运行的系统在起作用。
进度这个东西，相信在不少老板眼里就是你加班的基础。进度赶不上了怎么办？加班呀，进度赶上了呢？再多做点东西呀！反正加班这件事是少不了的，当你学习完我们的项目管理知识之后，特别是之前已经介绍的项目管理铁三角的知识掌握清晰之后，相信你是可以说服老板解决加班问题的。
我们在心理学网络论文中看到的一个问题是，作者有时会对其数据的可视化进行过度解释。这尤其涉及到图形的布局和节点的位置，例如：网络中的节点是否聚集在某些社区 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
本文将介绍光场领域进行深度估计的相关研究。光场相机是有一种区别于结构光，TOF，和双目相机的深度相机。 In this post, I’ll introduce some depth estimation algorithms using Light field information. Here is some of the code. https://github.com/Vincentqyw/light-field-Processing
在当今数据驱动的世界里，数据的可视化变得越来越重要。特别是在网络分析领域，将复杂的关系网络转换为直观的图形表示，对于理解和传达信息至关重要。在众多的数据可视化工具中，Python的Pyvis库以其简单性和强大的功能脱颖而出。
连续两次求贤令：曾经我给你带来了十万用户，但现在祝你倒闭，以及 生信技能树知识整理实习生招募，让我走大运结识了几位优秀小伙伴！大家开始根据我的ngs组学视频进行一系列公共数据集分析实战，其中几个小伙伴让我非常惊喜，不需要怎么沟通和指导，就默默的完成了一个实战！
网络数据集（networks ）的创建、管理和可视化是GIS的重要组成部分。公路、铁路、管线等公用基础设施都可以建模为由线和节点组成的带有属性信息的网络数据。本教程将学习如何对路网进行建模，如何运用样式对路网属性可视化，同时通过QGIS 3.10内置的路径分析工具找出两点之间的最短路径。
“很多网友留言想看网络图，今天他来了，你看他一身华彩，绚丽多姿，别问落地价，因为paper无价！”。
今天学习的是剑桥大学的同学 2017 年的工作《GRAPH ATTENTION NETWORKS》，目前引用数量超过 1100 次。
面向单细胞的技术革命，让我们得以进入新的研究层面，但也对传统的分析方法提出了一系列的挑战。单细胞技术正在弥补分子生物学和组织生物学之间的鸿沟，进入高通量时代以来，这项技术所揭示的不是单一元素的信息，而是在单细胞层面揭示某种系统关系：DNA，RNA，ATAC等。我们知道，在系统中，关键要素除了来自元素本身（基因，转录本等生物小分子）之外，还来自元素之间的关系。虽然作为领域起源的社会网络分析可以追溯到20世纪30年代，图论可以上溯几个世纪，但网络科学的迅速崛起与普及只是近几十年的事情。目前，基因调控网络，生物代谢与信号转导网络，蛋白质互作网络作为基本的生物分子网络（Biological molecular network ）已经在生物信息分析中得到广泛的应用。
本文是复杂网络课的一个小作业，主要学习如何导入图数据以及如何利用igraph包绘制网络图。
拥有超过一百万粉丝的认证用户的推特网络。圆圈（节点）代表用户，连接圆圈的线条代表一个用户「关注」另一个用户。颜色表示通过模块化聚类确定的类别。
图是计算机科学中的一种重要数据结构，它是由节点和边组成的集合，用于表示物体之间的关系。本篇博客将重点介绍图的基本概念和表示方法，包括有向图、无向图、带权图的概念，以及邻接矩阵和邻接表两种常用的图表示方法，并通过实例代码演示图的创建和基本操作，每行代码都配有详细的注释。
作者：严涛 浙江大学作物遗传育种在读研究生（生物信息学方向）伪码农，R语言爱好者，爱开源
在学习完项目进度管理其它的过程之后，我们最后再来学习制订项目进度计划这个过程。主要的原因也是在这个过程中有非常多的工具和技术牵涉到计算相关的内容。同时也和我们之前学习过的许多内容有关联，所以就将它放到了最后再来进行学习。
富集分析是了解一个基因集功能倾向性的一个方式，在组学研究领域应用广泛。常见的有基于差异基因的Over-representation分析，也就是常说的GO、KEGG富集分析和Functional class scoring分析，如GSEA。这两种富集分析算法不同，但可以都支持同样的注释集，如GO、KEGG或其他类型的注释。基本原则只有一个：基因集的基因名字与注释集的基因名字能匹配。剩下的就是了解下原理去操作了。
立体匹配是三维重建系统的关键步骤，并且作为一种非接触测量方法在工业以及科研领域具有重要的应用价值。为了完成匹配工作以及获取场景的稠密视差图，可以通过构建能量函数对应立体匹配的约束条件。复杂能量函数的全局最优解通常是NP难问题。相对于其他全局优化算法相比如模拟退火、梯度下降、动态规划等，图割算法不仅精度高，收敛速度快，并且对于光照变化、弱纹理等区域的匹配效果也比其他算法好。
此图由作者使用本文分享的项目生成。几个月前，基于知识的问答（KBQA）还只是新奇事物。如今，对于任何人工智能爱好者来说，使用检索增强生成（RAG）实现KBQA已经轻而易举。看到自然语言处理领域的可能性如此迅速地扩展，令人着迷，而且每天都在变得更好。在我的最后一篇文章中，我分享了一种递归的RAG方法，用于根据大量文本语料库回答复杂查询的多跳推理式问答实现。
在网络理论 的研究中，复杂网络是由数量巨大的节点 和节点之间错综复杂的关系共同构成的网络 结构。用数学的语言来说，就是一个有着足够复杂的拓扑 结构特征的图 。复杂网络具有简单网络，如晶格网络 、随机图 等结构所不具备的特性，而这些特性往往出现在真实世界的网络结构中。复杂网络的研究是现今科学研究中的一个热点，与现实中各类高复杂性系统，如的互联网 、神经网络 和社会网络 的研究有密切关系。
来源：机器之心本文约2400字，建议阅读5分钟本文将介绍简单图神经网络（GNN）的基础知识及其内在工作原理背后的直观知识。 在社交网络分析等一些应用中，图神经网络已经得到了广泛的应用。新加坡科技研究局（A*STAR）的研究者 Rishabh Anand 近日通过图解的方式介绍了图与图神经网络的基本概念，或许能帮助初学者更直观地理解图神经网络的内涵和价值。 图深度学习（Graph Deep Learning，GDL）是一个很有发展前景的研究领域，基于图数据来学习和分析非常有用。本文将介绍简单图神经网络（GN
【新智元导读】物体分割（instance segmentation）是如今视觉领域最热最核心的一个问题。在这届国际图像识别权威竞赛MS COCO当中，香港中文大学团队UCenter取得了物体分割任务第一名，相对去年的冠军，团队取得了9.1个点的提升，相对提升达24%。他们通过深度剖析FPN、Mask R-CNN、PSPNet的信息传递机制，提出了多路网络（Multi-Path Network），旨在更好地运用网络信息。 10月29日，在威尼斯水城举行的ICCV 2017“Joint COCO and Pla
2018 年 4 月 23 日至 27 日，第 27 届国际万维网会议(26th International World Wide Web Conference) 在法国里昂举行。斯坦福大学SNAP组
对于网络图，其实我们并不陌生，用的比较普遍的是Cytoscape这个软件。不过，我们今天的主角是R包---igragh。相比Cytoscape，igragh的便利之处就是你不用趴在电脑上很痛苦的去一一调整节点的大小，颜色等属性。接下来，我就开启小白学习之旅了。
图片来源：https://www.data-to-viz.com/graph/arc.html
网络图是科学数据分析中最常用的图形之一。Openbiox Hiplot (ORG) 开源绘图工具在基础模块中提供了基于 igraph 的发表级网络图绘制功能 Network (igraph)。更复杂的网络图考虑使用 Cytoscape 进行绘制。
图深度学习（Graph Deep Learning，GDL）是一个很有发展前景的研究领域，基于图数据来学习和分析非常有用。本文将介绍简单图神经网络（GNN）的基础知识及其内在工作原理背后的直观知识。不过，大家不用担心，为了能够更直观地看懂究竟发生了什么，作者在文中使用了大量彩图给出图解信息。
很多人使用谷歌地图（Google Maps）获取精确的交通预测和预估到达时间（Estimated Time of Arrival，ETA）。这是很重要的工具，尤其是当你将途经交通拥堵路段或者需要按时参加重要的会议。
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