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一个R语言中操纵矢量空间数据标准化工具—sf

本文主要描述此包基本功能,其R语言诸多扩展生态系统中地位,以及连接R语言与其他空间计算系统中潜在价值。 "Simple features" 究竟是什么?...sf包中,所有与底层库GDAL、GEOS和liblwgeom之间通信,以及与空间数据库之间进行空间几何对象读写操作,均使用c++编写二进制序列化和反序列化。...兼容连接函数,从而使应用于连接空间谓词完全可定制。...与其他计算系统连接和可伸缩性 许多情况下,使用R分析空间数据从导入数据开始,或者从文件或数据库导出数据结束。...实现sf过程中,维护了几个经过良好验证概念(几何对象与属性分离),为sf创建了新连接(dplyr、ggplot2、空间数据库),探讨了新概念(单位、空间索引等)。

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R语言可视化——关于ggplot所支持数据地图素材类型

sp:SpatialPolygonDataFrame sf:Simple feature list column 所以说数据文件格式和空间数据集对象格式关系可以这么表述: ?...即sp空间数据对象是一个dataframe(描述层)和polygons(几何映射层)两个对象组合对象。...而sf对象将这种控件数据格式件进行了更加整齐布局,使用st_read()导入空间数据对象完全是一个整齐数据框,拥有整齐行列,这些行列中包含着数据描述和几何多边形边界点信息。...然后如果是第一种sp格式的话,制作ggplot2地图过程中,我们需要分离描述层和几何映射层,并为两者指定连接id(主键),如果算上你要将自己业务数据和描述层数据合并这一动作的话,那么总共我们需要合并两次数据...如果我们需要制作填色地图,那么我们需要先将自己业务指标和描述层数据进行整理和,并将合并后数据与几何映射层数据框进行合并。 这里我虚拟一个指标。

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详谈R语言构建地理投影系统绘制高端地图

这样就得到一个新地理空间数据框架 grat_wintri,它包含了经过投影转换后经纬线信息。...由于每一组经度值都有 181 个,因此实际上会在经度为 180、-180 和 180 位置绘制经纬线。通过这些纬度和经度值,可以地图上绘制经纬线。...例如,我们可以把每一对纬度和经度值看作一个点,并将这些点连接起来,从而得到一组经纬线。...st_polygon函数将这个列表对象转换为一个空间几何(sfc)对象,表示一个多边形。...st_sfc函数将这个空间几何对象包装在一个简单空间几何集合sfc对象中,并为其指定坐标参考系统 st_sf函数将这个简单空间几何集合对象转换为一个空间数据框对象,使用st_transform_proj

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常用表格检测识别方法——表格结构识别方法(上)

早期,Liu等 人(1995)提出了表格框线模板方法,使用表格 框架线构成框架模板,可以从拓扑上或几何上反映 表格结构。然后提出相应项遍历算法来定位和 标记表格中项。...表格图片经过预处理,然后使用门控递归单元(GRU)和具有softmax激活连接层发送到双向递归神经网络。SF Rashid提供了一种新基于学习方法来识别不同文档图片中表格内容。...S Raja提出了一种识别表格结构方法,该方法结合了单元格检测和交互模块来定位单元格,根据行和列预测它们与其他检测到单元格关系。此外,增加了结构限制损失功能单元格识别作为额外差异组件。...这使得它们可以轻松地访问编程pdf中表格单元格内容,而不必训练任何专有的OCR解码器。作者称,这种体系结构改进使表格内容提取更加精确,使它们能够使用英语表。...这些字符配对每个单独图像中加下划线,然后交给DenseNet-121分类器,该分类器被训练来识别同行、同列、同单元格或无单元格等空间相关性。

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空间数据可视化笔记——simple features空间对象基础

这些空间几何对象都可以封装在一个单独list中,同时与地理信息属性或者其他任何物理空间事物进行匹配组成一个sf对象,进而更完美的呈现空间对象特征。...sf接口,看官方最新文档你会看到 多了一个geom_sf()几何对象函数,这就意味着ggplot2为这项sf新技术单独写了一套优化方案,今后空间数据可视化再也不会是geom_ploygon()一家独大天下了...Python中,基础点线面几何对象主要是通过shapely包来进行支持。...它提供了如同R语言中sf一样地理信息数据格式,先将独立几何对象空间信息进行压缩封装在一个独立空间几何对象中,然后用这些独立空间几何对象组成空间几何对象集,也即一列由列表组构成GeoSeries...主页和python中shapely包对于空间几何体构造描述,相信这些内容对于你理解sf技术 空间地理信息方面的应用会有很大价值。

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MySQLGIS功能

线、多边形及任意几何图形。...MySQL支持使用空间索引对空间值数据进行查询优化,空间列上空间索引使用r - tree。使用几何图形最小边界矩形(MBR)构建空间索引。MBR是包围大多数几何图形最小矩形。...对于水平或垂直linestring, MBR是退化为linestring矩形。对于一个点,MBR是一个退化为该点矩形。同时,MySQL还支持空间列上创建普通索引。...MyISAM和InnoDB同时支持空间空间索引。其他存储引擎仅支持空间索引。 此外,MySQL支持空间数据参照系统。用户可以根据需要采用不同参考系统,包括创建自己参照系统。...空间数据参考系统(SRS)是一种基于坐标的地理位置系统。有不同类型空间参考系统: 投影SRS是地球平面上投影,也就是平面地图。

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LIO-PPF:通过增量平面预适应和骨架跟踪实现快速激光雷达惯性里程计

(a) 重建场景,(b) 快速旋转下两个连续扫描,(c) 跨越扫描大型平面形成场景基本骨架,揭示其整体几何结构,(d) kNN需要大量本地地图,否则大多数点无法找到邻居以拟合平面,而我们使用基本骨架来表示场景进行点匹配...当遇到大噪声或严格平面时,局部空间无法表征整体形式,从而误导了配准优化目标(见图3左) 图3....描述了追踪带有较小局部曲率严格平面时,kNN退化情况,kNN策略最小化点到局部平面的距离,然而,由4个最近邻点确定局部空间无法反映整体几何形态,相反,iPCA方法迭代地提取所有全局平面点主要骨架...在这里,“Skeleton-based Tracking”指的是通过基本骨架来跟踪匹配后续LiDAR扫描数据。在跟踪过程中,对于大平面内严格内点p~,可以平面空间F中进行搜索它们对应点。...如有侵权,请联系删除

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针对环视摄像头车道检测和估计

然而,这些解决方案需要额外硬件/传感器配置。 图1:图像空间与地平面对应 本研究中,我们旨在通过使用现有的产品级SVS感知系统最小化硬件更改来实现令人满意AD性能。...如图4(a)所示,相应SVS点云具有两个显著统计特性: i) 根据几何形状均匀不确定性, ii) 不确定性无法用任何已知概率密度函数进行量化。...图5:基于网格填充多边形(一个小时间窗口内) B.时间和空间滤波 现在可以重新考虑均匀不确定性,这是基于空间几何重要性和数据最新性进行补偿。...最佳x_l是拟合框中面积最小值。时间过滤非常直观,使用指数系数作为数据序列上衰减内存。时间数据处理很大程度上减轻了偶尔神经网络错误标记带来错误。图7显示了经过空间和时间过滤后结果。...我们采用了多阶段数据处理方法来处理高度扭曲SVS数据。我们首先使用神经网络进行逐像素分割和标记。然后,我们采用基于网格模糊逻辑,使SVS轮廓平稳几何不确定性变得均匀,简化相应量化。

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CGAL功能大纲

三维球形几何框架3D Spherical Geometry Kernel 这个包是线性CGAL内核扩展。它提供了在三维空间或限制参考球面上球面、圆、圆弧和线段功能。...Nef多面体区分开集和闭集,可以表示流形几何实体建模中,使用了两种主要表示方案:构造实体几何(CSG)和边界表示(B-rep)。两者都有优点和缺点。...CSG中可表示对象类别通常受到基本实体选择限制。B-rep通常受限于边缘支撑曲线几何形状和表面贴片支撑曲面几何形状选择,以及允许连接性结构。特别是,B-rep布尔集操作下并不总是关闭。...这些框架依次用于排列上其他操作实现。例如,计算两种排列叠加是基于扫描线框架。还可以扩展排列和排利组件来存储额外数据。一个重要扩展存储了布局构造历史,这样就可以获得布局子曲线原始曲线。...无穷Delaunay 图L Infinity Segment Delaunay Graphs 计算算法和几何特征双重泰森多边形法图一组点和下段L∞ 指标。

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GeoSpark 数据分区及查询介绍

几何对象SRDD层存储和处理后,用户可以调用空间查询处理层提供空间查询**,geospark在内存集群中处理该查询,并将最终结果返回给用户。...该操作解析输入数据并将其存储为空间对象类型。 Oerlap():一个SRDD中,这个操作目标是找到所有与其他几何对象相交内部对象。...由于索引构建是一个额外开销,所以对于一些只有很少空间对象SRDD分区,GeoSpark执行一个完整空间对象扫描或嵌套循环。...删除由于全局网格分区阶段而存在空间对象副本。 将结果返回到spark程序下一阶段(如果需要),或者将结果集保存到磁盘。...连接算法步骤: 首先遍历两个输入SRDDS中空间对象,进行SRDD分区操作,判断是否需要建立分区空间索引。 然后,算法通过它们键(网格id)连接这两个数据集。

11110

一篇文章带你玩转PostGIS空间数据库

.dbf —— 存储地理要素属性信息(几何信息) 可选文件包括: .prj —— 存储空间参考信息,即地理坐标系统信息和投影坐标系统信息。...(geometry A, geometry B)计算两个几何图形之间最短距离 空间连接 空间连接(spatial joins)是空间数据库主要组成部分,它们允许你使用空间关系作为连接键(join...这样做代价很高:连接两个各包含10000条记录表(每个表都没有索引)将需要进行100000000次比较;如果使用空间索引,则比较次数可能低至20000次 创建索引、删除索引就不多BB了。...几何图形创建函数"以几何图形作为输入输出新图形。 3.1 以点代形 组成空间查询时一个常见需求是将多边形要素替换为要素点表示。...但是PostGIS支持所有几何图形类型额外维度,对于每个坐标,另外还能支持用于表示高度信息"Z"维度以及用于添加额外附加信息"M"维度(通常为时间、道路英里或距离信息)。

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意识数学物理分析

这个双重方面涉及内部状态概率演化(内在)信息几何,以及关于由内部状态参数化外部状态概率信念独立(外在)信息几何。...这意味着,我们可以根据信息长度停止增长所需(临界)时间 τ 来描述返回稳态某种粒子(或生物系统) 临界时间短系统将有效地迅速收敛到平衡稳态,表现出简单自组织(如海兔鳃和虹吸退缩反射)。...然而,这也将预先假定根据外部信息几何对描述现实主义解释(即,人们将不得不假设所有具有马尔可夫毯系统实际上表示概率分布执行计算)。...这正是统计学中提出缺乏新统计数据情况下优化模型论点——通过删除冗余模型参数[128].神经生理学中,这是我们之前解释睡眠现象学存,论点——特别是梦作用[129–131].简而言之,意识改变生理状态...,如睡眠,可能会为理论概念提供一个重要经验处理方式——这些概念来自感觉变化原理 16、 从科学哲学角度来看,也许处理双重信息几何最站得住脚方法是结构实在论下。

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Google Earth Engine(GEE)——R 语言 Google 地球引擎20个基本案例分析

请注意,第二个参数map()是TRUE。这意味着映射函数可能会返回空值,并且它们将被删除到结果集合中。...选择性较少过滤器之前应用更多选择性过滤器。空间和/或时间过滤器通常更具选择性。...输出字典中,reducer 名称附加到带名称。要获得均值和 SD 图像(例如对输入图像进行归一化),您可以将值转换为图像使用正则表达式分别提取均值和 SD,如示例中所示。 8....使用errorMargin 对于可能昂贵几何运算,在给定计算精度情况下,尽可能使用最大误差容限。误差幅度指定在几何操作期间(例如在重新投影期间)允许最大允许误差(以米为单位)。...通常,这是通过连接最有效地完成

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使用 VEX 表达式

该代码可以读取节点参数和几何属性值,设置特殊变量来更改输入几何值。 提示 Python SOP 类似,但允许您使用 Python 片段编辑几何图形。 为什么使用 VEX 进行临时修改?...请参阅下面的索引变量 某些节点可能会提供额外类似属性变量,您可以读取这些变量以获取有关几何计算信息。... VOP 中,您可以从 Globalsnode 连接诸如时间和帧之类变量,以 VEX 片段中使用它们。...如果您正在使用 setattrib 并且正在修改来自不同源点点,请将mode参数设置为add以合成结果。 几何创建函数可以并行运行。 VEX 代码迭代所有现有几何体后,所有更改都会排队应用。...将该属性设置为 1(或任何零值)会将当前元素放入该组中。将该属性设置为 0 将从该组中删除当前元素。 用户自定义函数 您可以使用 VEX 函数语法将自己函数定义为 VEX 代码段一部分。

2.5K30

ICLR 2021|一种端到端基于双重优化分子构象生成框架ConfVAE

第二阶段距离几何程序可能会显著放大这些距离中误差,从而产生异常三维样本。 本文中,我们提出了一种端到端基于双重优化分子构象生成框架---ConfVAE。...然而,我们没有学习通过最小化距离空间误差来预测距离,而是将整个问题表述为双重优化,同时优化了构象生成距离预测问题和距离几何问题。...整个框架建立条件变分自编码器(CVAE)基础上,该框架中,分子图首先被编码到隐空间基于隐变量和分子图生成构象。...一般来说,内外部参数是实值,内外部函数是光滑,所以可得到外部函数超梯度: 3 隐式距离几何 3.1部分,我们从宏观层面描述了我们双重优化问题;3.2部分,我们展示了模型架构及训练目标函数...本文中,我们选取梯度下降,通过迭代方式求解这个距离几何问题: 经过足够多次迭代,依据给定成对距离可以收敛到一个比较合适空间构象 R。

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超越BEV视角 | 新型紧凑占用Transformer助力自动驾驶3D占用预测

视图变换可以广泛地分为两种类型:一种是依赖显式深度估计形成伪点云构建 3D 空间,另一种是预先定义 BEV 空间隐式地通过空间交叉注意力建模深度信息,将图像特征映射到相应 3D 位置。...SurroundOcc 通过将 BEV 特征高度维扩展为占用特征,直接对其进行空间交叉注意力来生成几何信息。此外,它们提出了一种新构建占用事实方法。...为了抵消降采样过程中几何细节损失,作者构建了一个 U-net 架构,将多 Scale 特征 \{O_{\mathrm{E}}^{i}\}_{i=0}^{3} 连接到上采样特征。...值得注意是,由于训练期间作者只使用了粗粒度到细粒度语义分组(CFSG)策略,并在推理时只保留一个组,CFSG 没有引入任何额外开销。...然而,第二场景中,当车辆大部分被遮挡时,由于摄像机视角约束,模型难以正确识别被遮挡物体。 遮挡场景下视觉消融。 为了验证作者处理遮挡场景方面的鲁棒性,作者提供了额外视觉结果。

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Mysql索引

(比如微信中openId,unionId) 可以大大加快数据查询速度,这是创建索引最主要原因。 实现数据参考完整性方面,可以加速表和表之间连接。...(3)  全文索引(了解) 全文索引类型为FULLTEXT,定义索引列上支持值全文查找,允许在这些索引列中插入重复值和空值。全文索引可以CHAR、VARCHAR或者TEXT类型列上创建。...(4)  空间索引(了解) 空间索引是对空间数据类型字段建立索引,Mysql中空间数据类型有4种,分别是:GEOMETRY(几何)、POINT(点)、LINESTRING(线段)、POLYGON(...数量小表最好不要使用索引,由于数据较少,查询花费时间可能比遍历索引时间还要短,索引可能不会产生优化效果。 条件表达式中经常用到不同值较多列上建立索引,不同值很少列上不要建立索引。...PRI表示主键(唯一索引)UNI表示唯一索引MUL表示普通索引(列上可以有重复值) 3. show index from user(重要) ? 上图中描述了user表中所有的索引详细信息。

2.5K10

以3D视角洞悉矩阵乘法,这就是AI思考样子

因为 mm 使用了所有三个空间维度,所以相比于通常二维图表,mm 有助于直觉化展示和激发思路,所使用认知开销也更小,尤其是(但不限于)对于擅长视觉和空间思考的人。...该维度成为矩阵乘法深度 (k) 维度 这种几何表示方法能为可视化所有标准矩阵乘法分解提供坚实基础,并能为探索平凡复杂矩阵乘法组合提供直观基础,接下来我们就能看到这一点。...这里我们看到更有纹理东西:可见带状结构,其中特定 token 注意力行连续子序列上得分很高,叠加在与 V 明显相似的矩阵上,但由于对角线较粗而有一些垂直遮挡。...4d 重返介绍:免费不变性 回头看,需要重申:我们之所以能够将注意力头等平凡复合操作可视化让它们保持直观,是因为重要代数性质(例如参数形状限制方式或者哪些并行轴与哪些操作相交),这些性质不需要额外思考...:它们直接来自可视化对象几何属性,而不是需要记住额外规则。

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以3D视角洞悉矩阵乘法,这就是AI思考样子

因为 mm 使用了所有三个空间维度,所以相比于通常二维图表,mm 有助于直觉化展示和激发思路,所使用认知开销也更小,尤其是(但不限于)对于擅长视觉和空间思考的人。...该维度成为矩阵乘法深度 (k) 维度 这种几何表示方法能为可视化所有标准矩阵乘法分解提供坚实基础,并能为探索平凡复杂矩阵乘法组合提供直观基础,接下来我们就能看到这一点。...这里我们看到更有纹理东西:可见带状结构,其中特定 token 注意力行连续子序列上得分很高,叠加在与 V 明显相似的矩阵上,但由于对角线较粗而有一些垂直遮挡。...4d 重返介绍:免费不变性 回头看,需要重申:我们之所以能够将注意力头等平凡复合操作可视化让它们保持直观,是因为重要代数性质(例如参数形状限制方式或者哪些并行轴与哪些操作相交),这些性质不需要额外思考...:它们直接来自可视化对象几何属性,而不是需要记住额外规则。

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visualgo学习与使用

当(整数)数组 A 有序时,涉及 A 许多问题变得简单(至少比原本简单): 在数组 A 中搜索特定值 v, 查找(静态)数组 A 中最小/最大/第 k 个最小/最大值, 测试唯一性删除数组 A 中重复项...链表 链表是一种基本线性数据结构,它由节点组成,每个节点包含一个值和指向下一个节点指针。相比于数组,链表不需要连续内存空间,并且可以随意插入和删除节点,因此某些场景下更加灵活。...图结构 图是一种非线性数据结构,由节点和边组成。图可以用来表示网络、关系等概念,并且许多领域中都得到了广泛应用。 ---- 8. 查集 查集是一种用于处理不相交集合数据结构。...它可以O(n log n)时间内完成排序操作,比后缀树更加高效。 ---- 18. 计算几何 计算几何是一种研究空间几何形体和其性质学科。...它可以O(m√n)时间内完成匹配操作,其中m为边数,n为节点数。 ---- 22. 最小顶点覆盖 最小顶点覆盖是指在一个无向图中,找到一个包含所有边所连接节点最小节点集合。

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