该算法遵循两个简单的原则：有边连接的节点应该互相靠近；节点间不能离得太近。FR算法建立在粒子物理理论的基础上，将图中的节点模拟成原子，通过模拟原子间的力场来计算节点间的位置关系。算法通过考虑原子间引力和斥力的互相作用，计算得到节点的速度和加速度。依照类似原子或者行星的运动规律，系统最终进入一种动态平衡状态。
现代针织机比想象中要复杂得多，编制袜子，手套，运动服，鞋子，汽车座椅等看似简单，却需要用到专家级的语言，且代价很高，即使是小错误也会毁掉整件针织品。
使用可视化工具包探索Lyft预测数据集介，可视化动图非常消耗流量，请在wifi环境下查看本篇文章
云豆贴心提醒，本文阅读时间6分钟 这篇文章直接给出上次关于Kmeans聚类的篮球远动员数据分析案例，最后介绍Matplotlib包绘图的优化知识。 希望这篇文章对你有所帮助，尤其是刚刚接触数据挖掘以及大数据的同学，同时准备尝试以案例为主的方式进行讲解。如果文章中存在不足或错误的地方，还请海涵~ 一、案例实现 这里不再赘述，详见第二篇文章，直接上代码。 篮球运动员数据，每分钟助攻和每分钟得分数。通过该数据集判断一个篮球运动员属于什么位置（控位、分位、中锋等）。完整数据集包括5个特征，每分钟助攻数、运动员
在二维或三维空间里配置节点，节点之间用线连接，称为连线。各连线的长度几乎相等，且尽可能不相交。
我们创作了一个用于绘制大型无向图的开源工具箱。 这个工具箱是基于一个以前实现的闭源算法，即VxOrd。 我们的工具箱，我们称之为OpenOrd，通过合并切割incorporating edge-cutting、多级方法multi-level approach、平均链接聚类average-link clustering和并行实现parallel implementation，将VxOrd的功能扩展到大型图形布局。 在每个层次上，顶点都使用力导向布局和平均链接聚类来分组。 分组的顶点会被重新绘制，上述过程不断重复。 When a suitable drawing of the coarsened graph is obtained, the algorithm is reversed to obtain a drawing of the original graph. 在得到粗化图coarsened graph的一幅合适的图时，该算法得到了相反的结果，得到了原始图的图像。 这种方法导致了包含本地和全局结构的大图形的布局。 本文给出了该算法的详细描述。 给出了使用超过600 K个节点的数据集的例子。 代码可在www.cs.sandia.gov/smartin上获得。
研究人员结合人类参与者的高密度脑电图 (EEG) 与经颅电刺激 (tES) 期间的生理和连续行为指标，提出了一个数据集。数据包括九种高清 tES (HD-tES) 类型，针对三个皮层区域(额叶、运动、顶叶)，具有三种刺激波形(DC、5 Hz、30 Hz)；超过 783 次总刺激试验,超过 62 个会话，包括 EEG、生理(ECG、EOG)和连续行为警觉性/警觉性指标。实验 1 和 2 包括参与者分别在三个 70 分钟和两个 70.5 分钟的会话中执行持续的警惕/警觉任务。在每次会话前后，研究者收集了人口统计学数据以及自我报告的健康问卷。参与者在实验 1 中接受了所有 9 种刺激类型，每个会话包括三种刺激类型，每种类型有 4 次试验。参与者在实验 2 中接受了两种刺激类型，每个会话对给定刺激类型进行 20 次试验。通过重复选择会话来测试参与者内部的可靠性。这个独特的数据集支持一系列假设检验，包括 tDCS/tACS 位置和频率、大脑状态、生理、疲劳和认知表现的相互作用。
AI 科技评论按：目前基于描述的绘图机器人在图像生成质量以及包含多个目标和丰富关系的更复杂场景中生成图像仍然存在较大挑战。来自微软人工智能研究院 、JD 人工智能研究院及纽约州立大学奥尔巴尼分校的众多相关学者正在开发一项新的人工智能技术，相关机器人可以从类似于说明的日常场景描述文本中生成图像，其显著提高了生成图像的质量，相关成果发表在微软官网博客上，AI 科技评论编译如下。
篮球是目前世界上最流行的运动之一，NBA是世界上观众最多的赛事之一。实验利用可视化组件，根据40名球员的每分钟助攻数、身高、打球时间、年龄和每分钟得分来分析球员的身体素质对得分能力的影响。
如今，体育运动的热潮日益流行。同样，以不正确的方式进行运动的风险也在增加。有时可能会导致严重的伤害。考虑到这些原因，提出一种以分析运动员的关节运动，来帮助运动员纠正姿势的解决方案。
近年来，利用静息状态功能性MRI对人类连接组(即人类大脑中的所有连接)的研究迅速普及，特别是随着大规模神经成像数据集的日益可用性。这篇综述文章的目的是描述自2013年神经影像特刊《连接组图谱》以来，功能连接组表征在过去8年里出现的创新。在这一时期，研究已从群体层面的大脑分区化转向个性化连接组的表征以及个体连接组差异与行为/临床变异之间的关系。在分区边界中实现特定个体的准确性，同时保持跨个体通信是一项挑战，目前正在开发各种不同的方法来应对这一挑战，包括改进的对齐、改进的降噪和稳健的群体到个体映射方法。除了对个性化连接组的兴趣之外，人们正在研究数据的新表示，以补充传统的分区连接组表示(即，不同大脑区域之间的成对连接)，例如捕捉重叠和平滑变化的连接模式(梯度)的方法。这些不同的连接组表征为大脑固有的功能组织提供了有益的见解，但功能连接组的研究仍然面临挑战。未来的研究将进一步提高可解释性，以深入了解功能MRI所获得的连接组观察的神经机制。还需要进行比较不同连接组表征的验证研究，以建立共识和信心，继续进行临床试验，这些临床试验可能产生有意义的连接组研究转化。
我们在开发的过程中，可能经常会遇到测试的一些反馈，就是APP运行卡顿的问题。我们通常所讲的卡顿问题都是因为渲染掉帧的问题引起视觉上的卡顿感。所以了解渲染机制，我们在项目的开发过程中，可以有意识的少挖坑。同时要打造一款精品的应用，注意渲染优化也是非常重要的一件事情。
触摸屏（TouchScreen）和滚动球（TrackBall）是 Android 中除了键盘之外的主要输入设备。如果需要使用触摸屏和滚动球，主要可以通过使用运动事件（MotionEvent）用于接收它们的信息。
近年来，研究脑组织空间变化或梯度的新方法和应用兴起，补充了在识别和绘制离散脑区和宏观功能社区方面取得的进展。在人类和非人灵长类动物死后细胞结构的早期分析中已经强调了这一点，最近的神经影像学和网络神经科学研究在绘制人类和非人类大脑的空间梯度方面取得了重大进展。
作者/曹锦 今日（9月23日），自动驾驶公司Waymo发布了运动数据集的 v1.1版本，其中增加了更多道路细节要素，供行业或学术机构研究自动驾驶的行为预测和运动预测。 此次更新的v1.1数据集，是基于3月发布的103,354个带地图数据片段基础上，再次补充的部分运动数据集。尤其是本次还添加了车道衔接点、车道边界及相邻车道的信息。 其中，车道衔接点的数据是指每条车道都会具有进入或离开的车道 ID 列表；而在车道边界数据方面，每条车道都会有一个左右边界特征的列表，这些特征与车道边界处于活动状态的车道段相关联。
近年来，可视化越来越流行，许多报刊杂志、门户网站、新闻媒体都大量使用可视化技术，使得复杂的数据和文字变得十分容易理解，有一句谚语“一张图片价值于一千个字”。D3 正是数据可视化工具中的佼佼者，基于 JavaScript 开发，项目托管于 GitHub。从 D3诞生以来，不断受到好评，在 GitHub 上的项目仓库排行榜也不断上升。可视化越来越流行，许多报刊杂志、门户网站、新闻、媒体都大量使用可视化技术，使得复杂的数据和文字变得十分容易理解，有一句谚语“一张图片价值于一千个字”，的确是名副其实。各种数据可视化工具也如井喷式地发展，D3 正是其中的佼佼者。D3 的全称是（Data-Driven Documents），顾名思义可以知道是一个被数据驱动的文档。听名字有点抽象，说简单一点，其实就是一个 JavaScript 的函数库，主要是用来做数据可视化。
可以在官网直接下载，个人建议下载离线包，虽然大一些，但是很方便。也可以在我这直接下载
这是有关 对象管理 的系列教程中的第七篇。它为形状增加了一些行为，并可以针对每个生成区域配置它们。
在当下移动互联网后半场，手机已经是人手必备的设备。App是离用户最近的应用，界面又是最直观影响用户体验的关键部分，其流畅度直接影响用户对产品的评价和留存。
动画的流畅程度通常是以FPS(Frame Per Second，每秒帧率)作为衡量的。在摄像机录制视频时每一帧实际上包含了一段时间内的画面记录（长曝光摄影的道理相同的），如果画面里的事物在运动，那么暂停播放时看到的画面通常都是模糊的，这样的画面也被称为“模糊帧”，加上双眼“视觉暂留”效果的影响，影视作品一般只要达到24FPS就可以展示出看起来连续运动的画面；而在页面的渲染中，每一帧都是由计算机计算渲染出来的精确画面，帧和帧之间并不存在模糊过渡，所以通常认为需要达到50FPS~60FPS的帧率，才能够得到较好的观看体验。
Direct-a-Video，成功解耦AI生成视频中物体运动和摄像机运动，让灵活性和可控性大大增强！
图形用户界面（Graphical User Interface，简称 GUI）编程对于某种语言来说非常重要。Java的应用主要方向是基于Web浏览器的应用，用户界面主要是HTML、CSS和JavaScript等基于Web的技术，这些介绍要到Java EE阶段才能学习到。
上一篇文章学习了重绘和回流对页面性能的影响，是从比较宏观的角度去优化 Web 性能，本篇文章从每一帧的微观角度进行分析，来学习 CSS3 硬件加速的知识。
最近要实现一个小需求，涵盖了很多知识点，比如手势、动画、布局等。挺有意思的，写出来和大家分享一下。如下所示，分为上下两层；当左右滑时，上层会随偏移量而平移，从而让上层产生滑动手势显隐的效果：
《Flutter 状态管理 | 第一论 - 对状态管理的看法与理解》 《Flutter 桌面探索 | 自定义可拖拽导航栏》 《Flutter 状态管理 | 第二论 - 业务逻辑与界面构建分离》
在 Web 动画方面，有一套非常经典的原则 -- Twelve basic principles of animation，也就是关于动画的 12 个基本原则（也称之为迪士尼动画原则），网上对它的解读延伸的文章也非常之多：
脑电图是一种标准的、无创的测量脑电活动的方法。人工智能的最新进展让大脑模式的自动检测得到显著改进，允许越来越快、更可靠和可访问的脑-机接口。很多的范式已被用于实现人机交互。在过去的几年里，对解释和描述“内心声音”现象的兴趣有了广泛的增加。这种被称为“内在言语”的范式，提高了仅通过思考来执行命令的可能性，允许以一种“自然”的方式控制外部设备。由于缺乏公开可用的脑电图数据集，限制了内部语音识别新技术的发展。
机器人感知-视觉部分（Robotic Perception-Vision Section）_zhangrelay的博客-CSDN博客_机器人视觉感知
写在前面：昨天反复修改格式，本来已经发出去了，后有好兄弟私戳我有点小问题，不过我也因此发现现在已经发出去的文章是可以修改的，虽然仅限20字，最气的是出错的地方多了三个“turtle.”，好巧不巧刚好21个字。
在一些项目业务中，经常会使用到画板，让用户自己去写/画一些东西做标示，比如说在线签电子合约、签名等，如果不用插件，那么如何使用h5的canvas画布来实现这一需求呢？【本篇只讨论PC端，移动端期待下篇】
这两天在网上看到一张让人涨姿势的图片，图片中展示的是贪吃蛇游戏， 估计大部分人都玩过。但如果仅仅是贪吃蛇游戏，那么它就没有什么让人涨姿势的地方了。 问题的关键在于，图片中的贪吃蛇真的很贪吃XD，它把矩形中出现的食物吃了个遍， 然后华丽丽地把整个矩形填满，真心是看得赏心悦目。作为一个CSer， 第一个想到的是，这东西是写程序实现的(因为，一般人干不出这事。 果断是要让程序来干的)第二个想到的是，写程序该如何实现，该用什么算法？ 既然开始想了，就开始做。因为Talk is cheap，要show me the code才行。 (从耗子叔那学来的)
文章：Direct LiDAR Odometry:Fast Localization with Dense Point Clouds
大家可能知道 Offstage 组件可以让 child 组件显示/隐藏，但很少用它。毕竟想让一个组件显示/隐藏，我们有其他的手段。比如通过 if 判断，那 Offstage 组件的价值何在，为什么要有这个组件，它有哪些特性？带着这些问题，我们今天就来详细分析一下 Offstage 组件。
协议：CC BY-NC-SA 4.0 尔曹身与名俱灭，不废江河万古流。——杜甫《戏为六绝句·其二》 在线阅读 在线阅读（Gitee） ApacheCN 学习资源 目录 AndroidStudio 4.1 开发基础知识（Java 版） 一、简介 二、设置 AndroidStudio 开发环境 三、在 AndroidStudio 创建安卓应用示例 四、在 AndroidStudio 创建安卓虚拟设备(AVD) 五、使用和配置 AndroidStudio AVD 模拟器 六、AndroidStudio 用户
这里我们定义了两个keyframes(move、opacity)，还有两个class(both、move)，起初 #composited 的 className = 'both'，5秒延时器后，className = 'move'，我们来看看浏览器的实际变化。
Unigraphics Solutions公司(简称UGS)是全球著名的MCAD供应商,主要为汽车与交通、 航空航天、日用消费品、通用机械以及电子工业等领域通过其虚拟产品开发(VPD)的理念提供多级化的、集成的、企业级的包括软件产品与服务在内的完整的MCAD解决方案。其主要的CAD产品是UG。
AI 科技评论按：UBER AI Lab 最新研究发现卷积神经网络在处理坐标变换问题上存在惊人的「无能」缺陷，并提出了一种简单的 CoordConv 策略修复了这一缺陷。AI 科技评论把 UBER AI Lab 的这篇文章全文翻译如下。
摘要： 地图文档(.mxd)Layer内容列表数据框页面布局目录窗口标注注记符号样式底图图层 地图文档(.mxd)可在ArcMap中使用且以文件形式存储在磁盘中的地图。各地图文档中包含有关地图图层、页面布局和所有其他地图属性的规范。通过地图文档，您可以方便地在ArcMap中保存、重复使用和共享您的工作内容。双击某个地图文档会将其作为新的ArcMap会话打开。Layer地图图层定义了GIS数据集如何在地图视图中进行符号化和标注（即描绘）。每个图层都代表ArcMap中的一部分地理数据，例如具有特定主题的数据。各种地图图层的例子包括溪流和湖泊、地形、道路、行政边界、宗地、建筑物覆盖区、公用设施管线和正射影像。内容列表内容列表中将列出地图上的所有图层并显示各图层中要素所代表的内容。每个图层旁边的复选框可
大家好，我是Yuan，今天给大家介绍最近爆火的AI修图工具DragGAN，自从6月公布源代码以来，star数已超30k。
在前面的示例中，我们只处理了单个变量是时间序列的数据。然而，有一个以上的响应变量并不罕见。这种情况在宏观经济学中很常见。例如，我们可能对过去12个月的房价变化感兴趣，因为它与失业率有关。我们可以预期，失业率低时房价会上涨，反之亦然。
最近源码看得比较多，本文来画点东西调节下心情，本绘制已收录于 FlutterUnit 的绘制集录，本文源码可参见【windmill.dart】 。绘制内容非常简单，如下所示，两个样式的小风车：通过这两个小例子，可以学到：
最近Reddit上一个小哥发帖，借助深度学习技术，随着手指的移动，可以在屏幕上隔空绘制图形，可以实现了这样的一个效果。
💡 引言在本篇内容中，ShowMeAI将给大家讲解使用 📘ipywidget 模块创建交互式仪表板。📷我们本次用到的数据集是 🏆Kaggle 的 CardioGoodFitness，大家可以通过 ShowMeAI 的百度网盘地址下载。 🏆 实战数据集下载（百度网盘）：公众号『ShowMeAI研究中心』回复『实战』，或者点击 这里 获取本文 [41]ipywidgets：使用Python创建交互式仪表板 『CardioGoodFitness 数据集』 ⭐ ShowMeAI官方GitHub：github.co
在图像生成领域，以 Stable Diffusion 为代表的扩散模型已然成为当前占据主导地位的范式。但扩散模型依赖于迭代推理，这是一把双刃剑，因为迭代方法可以实现具有简单目标的稳定训练，但推理过程需要高昂的计算成本。
概述 在手机客户端尤其是Android应用的开发过程中，我们经常会接触到“硬件加速”这个词。由于操作系统对底层软硬件封装非常完善，上层软件开发者往往对硬件加速的底层原理了解很少，也不清楚了解底层原理的意义，因此常会有一些误解，如硬件加速是不是通过特殊算法实现页面渲染加速，或是通过硬件提高CPU/GPU运算速率实现渲染加速。 本文尝试从底层硬件原理，一直到上层代码实现，对硬件加速技术进行简单介绍，其中上层实现基于Android 6.0。 硬件加速对App开发的意义 对于App开发者，简单了解硬件加速原理及
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
