政府部门提供的带审图号的标准地图是正式用图时的必备地图(尤其涉及国界)。本文介绍了如何将下载的标准地图制作为ArcGIS中可对位坐标的版本,同时分享了制作的shp格式标准中国地图、标准世界地图,可在ArcGIS中直接使用。
当下国家政府推行无纸化,电子签开始频繁出现在各类媒体文章。尤其在腾讯电子签推出小收据之后,越来越多的人关注电子签,详情可参考手写收据太麻烦,下回用微信开! 。
近年来,随着人们网络安全意识的提升,对于数据保护的意识也越来越强,加密技术在互联网上迅速普及。TLS作为数据包加密的标准协议,现在被各个主要的网站用来保护用户的消息、交易和凭证,但是越来越多的恶意软件也利用TLS加密来隐藏其通信,以绕过传统的检测设备或平台。本文主要围绕恶意软件检测的关键问题进行探讨。
连接EP——获取EP图像——处理EP图像——获得人脸坐标——控制云台运动 下面我们就开始吧。
规划工作中最常接触的就是空间数据了,我们的操作也常常是在某个具体空间上。为了方便所有空间数据的统一处理,我们需要引入一个中间量,所有数据都参照它,“它”就是坐标系了。我们常用的Sketch、CAD、ArcGIS里面都是有坐标系的,如果我们可以建立起一个坐标系的概念,那么这些软件中的不同数据都可以拉通使用了(还包括从网络上获取到的各种数据)。
导读:Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库:它是 Plotly.py 的高级封装,它为复杂的图表提供了一个简单的语法。
工具坐标是机器人一个可以由用户自定义的一个坐标系,相当于把机器人的TCP(工具中心点)设置在自己需要的位置,并且以这个点进行机器人运动。
Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库:它是 Plotly.py 的高级封装,它为复杂的图表提供了一个简单的语法。
地球表面并不是一个标准的正球体,根据2020年的测量成果,珠穆朗玛峰高程为8848.86m,而地球上最深的海沟——马里亚纳海沟深度为11034 m。两者相差了将近 20 km!由于地球的自然表面凹凸不平,形态复杂,显然不能作为测量的基准面。所以人们开始寻求一种与地球自然表面接近的规则曲面来代替不规则的地球表面。地球表面积中海洋面积约占71%,陆地面积仅占29%。于是利用水准面表示地球的物理表面,简单说就是假设有一个静止的海水面(一个无波浪、无潮汐、无水流、无大气压变化,处于流体平衡状态的静止海平面),向陆地延伸形成的一个封闭曲面来表示地球的物理表面。
当我们需要对数据集进行聚类时,我们可能首先研究的算法是 K means, DBscan, hierarchical clustering 。那些经典的聚类算法总是将每个数据点视为一个点。但是,这些数据点在现实生活中通常具有大小或边界(边界框)。忽略点的边缘可能会导致进一步的偏差。RVN算法是一种考虑点和每个点的边界框的方法。
目标检测是深度学习中应用比较多的领域。近年来,人们开发了许多用于对象检测的算法,其中包括YOLO,SSD,Mask RCNN和RetinaNet。
楼主按:在今年的Esri中国用户大会上,我听了几场关于ArcGIS用于制图方面的讲座,也在体验区与Esri中国的技术老师有一些交流。一直觉得ArcGIS在空间数据管理和分析方面很强大,而在制图方面却表现得不怎么样。我看到在国内很多人制图用的是CorelDraw、AI(可能不仅仅是国内,国外的专业制图也是),诚然这些软件作为专门的图形软件,在很多方面有不可比拟的优势,但是对于地理信息制图来说,图形不能和地理信息相关联却是这些软件最大的软肋。而ArcGIS越来越注重在制图方面的发展与应用,每年举办的制图大赛就是推广之一。
打开天气软件展示深圳天气、点外卖定位当前是大族科技大厦,这些习以为常的服务背后是怎么样的流程?
Dash是基于Flask的Python可视化工具,严格说来由三个部分组成,首先是Flask提供了标准web环境,再次是plotly这个图表可视化工具,最后是与dash相配套的html、图表等交互式组件。本人也陆续试过pyechart,但就集成性和可视化而言,与dash还是有一定差距。
今天将分享纵隔肿瘤检测完整实现版本,为了方便大家学习理解整个流程,将整个流程步骤进行了整理,并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
【新智元导读】作为目前的研究和应用热点,图形识别使用 CNN 模型架构。感受野则是 CNN 中最为重要的概念之一,但此前还没有任何关于如何计算和可视化 CNN 感受野信息的完整指南。本文引入一种新的方式来显示 CNN 中的特征图,揭示了感受野信息,并附上可用于任何 CNN 架构的完整的感受野计算,填补了这个空白。作者还提供了一个简单的程序来做计算演示。 感受野可能是卷积神经网络(CNN)中最重要的概念之一,其相关文献值得关注。所有最先进的对象识别方法的模型架构都是围绕这一想法设计的。然而,据我所知,目前还
计算机视觉是最令人兴奋的领域之一,其应用范围非常广泛。从医学成像到创建最有趣的面部滤镜等各个领域都充分见证了计算机视觉技术的强大。在本文中,我们将尝试创建一个人造眼线笔来模仿Snapchat或Instagram滤波器,为视频中的美女添加上美丽的眼线。最终的结果可以通过下面的动图观察到。
图片在输入网络后,依次经过一系列卷积+ReLU得到的51×39×256维feature map,准备后续用来选取proposal。
本文主要讨论ggplot2是如何通过颜色信号来对多边形进行填充的底层理念,这也是想要进阶R语言数据可视化过程中必须搞明白的关键环节。 ggplot2所有图层对象中,geom_ploygon()几何图层对象最为复杂,也最为特殊: 复杂在哪儿呢? 这种几何对象所定义的多边形(特别是在地理信息数据里面),领土边界是基于行政区划、行政区划再细分为单个多边形(也就是group),单个多边形又是一组经纬度坐标点构成(按照order排序)。 所以说geom_ploygon()所要显式声明的参数至少需要四个: data(地
Jcrop简介 Jcrop 是一个功能强大的 jQuery 图像裁剪插件,结合后端程序(例如:PHP)可以快速的实现图片裁剪的功能。 Jcrop是一款免费的软件,采用MIT License发布。
坐标轴范围,指定为包含 4 个、6 个或 8 个元素的向量。对于笛卡尔坐标区,以下列形式之一指定范围:
前面的推文Python AI 教学 | 决策树算法及应用中我们已经介绍了如何从数据集中创建树,我们是用字典类型来存储决策树的,然而字典的表示形式非常不易于理解,决策树的主要优点就是直观易于理解,如果不能将其直观地显示出来,就无法发挥其优势。鉴于Python 并没有提供绘制树的工具,本期我们将介绍使用Matplotlib库来创建树形图。Matplotlib库是Python优秀的数据可视化第三方库,下面我们通过具体的算法实现来感受Matplotlib库的绘图魅力。
新智元编译 作者:Joseph Redmon、Ali Farhadi 翻译:肖琴 【新智元导读】你肯定很少见到这样的论文,全文像闲聊一样,不愧是YOLO的发明者。物体检测领域的经典论文YOLO(You Only Look Once)的两位作者,华盛顿大学的Joseph Redmon和Ali Farhadi最新提出了YOLO的第三版改进YOLO v3,一系列设计改进,使得新模型性能更好,速度更快。达到相似的性能时,相比SSD,速度提高3倍;相比RetinaNet,速度提高3.8倍。 代码地址: h
【新智元导读】你肯定很少见到这样的论文,全文像闲聊一样,不愧是YOLO的发明者。物体检测领域的经典论文YOLO(You Only Look Once)的两位作者,华盛顿大学的Joseph Redmon和Ali Farhadi最新提出了YOLO的第三版改进YOLO v3,一系列设计改进,使得新模型性能更好,速度更快。达到相似的性能时,相比SSD,速度提高3倍;相比RetinaNet,速度提高3.8倍。 代码地址:https://pjreddie.com/yolo/ 论文地址:https://pjreddie.
今天将分享结核病分类和检测挑战赛完整实现版本,为了方便大家学习理解整个流程,将整个流程步骤进行了整理,并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
该系统可以检测一个人在开车时是否困倦,如果有的话,可以通过使用语音消息实时提醒他。该系统使用网络摄像头和电话摄像头进行实时数据传输。
之前一直苦恼于ggplot函数无法制作雷达图,心想着既然饼图可以通过柱形图+极坐标模拟出来,为啥雷达图不行。 我尝试着用折线图+极坐标来模拟雷达图(之前在制作饼图和圆环图以及玫瑰图的时候就是这样做的)。 结果就粗线了以下不伦不类的图形: data<-data.frame(Name = c("苹果","谷歌","脸书","亚马逊","腾讯"),Company = c("Apple","Google","Facebook","Amozon","Tencent"),Sale2013 = c(5000,3500,
通常情况下,在执行 EDA 时,我们会面临显示有关地理位置的信息的情况。例如,对于 COVID 19 数据集,人们可能希望显示各个区域的病例数。这是 Python 库 GeoPandas 的用武之地。
投影坐标系统 PCS(Projection Coordinate System),它也叫非地球投影坐标系统 (notearth),或者再简单点叫平面坐标系统,也就是使用基于 X,Y 值的坐标系统来描述地球上某个点所处的位置
除了我们之前讲过的Grid,StackPanel,Border布局控件,xaml中还有如下几个布局控件:
本系列将介绍如何在现在工作中用两种最流行的开源平台玩转数据科学。先来看一看数据分析过程中的关键步骤 – 探索性数据分析。
Anchor-free 的检测算法可分为anchor-point的算法和key-point的算法。Anchor-point 检测器通过预测目标中心点,边框距中心点的距离或目标宽高来检测目标,本质上和anchor-based算法相似,此类算法有FCOS,CenterNet等;而key-point方法是通过检测目标的边界点(如:角点),再将边界点组合成目标的检测框,典型的此类算法包括CornerNet, RepPoints等。
今天跟大家分享如何在地图上进行散点图、气泡图绘制。 昨天跟大家介绍了ggplot函数进行地图绘制的原理,通过轮廓点和分组来定义每一个地区(国家边界),通过多边形填充来完成区域填色。 ggplot的图层叠加原理晕允许我们在坐标系统的叠加多个图层; 所以在地图上叠加散点、甚至气泡可以很容易的实现: 包的导入: library(maptools) library(ggplot2) library(plyr) 导入地理信息数据: china_map <- readShapePoly("c:/rstudy/bou2_
在刚刚闭幕的“2017中国机器人产业发展大会”,国内外机器人行业的企业家及专家围绕“机器人+”的主题进行了深入探讨。智能制造大势所趋,中国机器人产业发展的重要性不言而喻,那么快速成长中的中国机器人产业为什么要“+”,到底需要“+”些啥? 机器人为啥要“+”? “当前以机器人为代表的智能产业蓬勃兴起,成为现代科技创新的一个重要标志,推动着世界科技的发展进程。”沈阳自动化研究所研究员、中国工程院院士封锡盛说。 与此同时,云计算、大数据、物联网等新一代信息技术快速发展,并与机器人技术迅速融合,衍生出形态多样、
数据猿导读 近年来,随着互联网、大数据的爆发,数据安全已经成为时下人们最为关注的问题。数据猿小编对今年全球范围内所发生的数据泄露事件进行了梳理,并从中选出十个经典案例。 📷 来源:数据猿 作者:abby 如果将2015年定义为“大数据元年”的话,那么2016年可谓是大数据产业真正爆发的一年。资料显示,2016年全球大数据市场规模将达453亿美元,相较于2015年同比增长17.97%。 在这一年中,包括微软、亚马逊、谷歌在内的众多互联网巨头纷纷布局大数据领域,而我国也同样涌现了一批高成
空间索引方法有助于加速空间查询。大多数 GIS 软件和数据库都提供了一种机制来计算和使用数据图层的空间索引。QGIS 和 PostGIS 使用基于 R-Tree 数据结构的空间索引方案 - 它使用几何边界框创建分层树。这是非常有效的,并在某些类型的空间查询中产生了很大的加速。查看我的高级 QGIS 课程的空间索引部分,我将展示如何在 QGIS 中使用基于 R 树的空间索引。
在Android中,如果你用Matrix进行过图像处理,那么一定知道Matrix这个类。Android中的Matrix是一个3 x 3的矩阵,其内容如下:
理解单元格的编辑模式 通常情况下,当终端用户双击单元格时,编辑控件将允许用户在该单元格中输入内容。在一个单元格中编辑的能力被称为编辑模式。一些属性和方法可以用来自定义编辑模式的使用。 当一个单元格处于编辑模式时,活动单元格将显示一个I型光标,如下图所示。当该单元格不处于编辑模式时,活动单元格将显示一个焦点长方形,如下图所示。 image.png 一个单元格将进入编辑模式(开启编辑模式),当: 用户在单元格中输入内容 用户双击单元格 EditMode属性设置为true 一个单元格离开编辑模式(关闭编辑模式),
将国家或地区的数值信息映射到地图上,通过颜色变化来表示数值的大小或范围。颜色地图适合带有地理位置信息的数据的展现,将颜色和地图相结合,直观显示数据的地理分布,通过颜色深浅容易判断数值的大小。下图显示的是截止到4月6日,中国各省市现有确诊人数地图,每个省市区域被赋予一种颜色,通过查看左下角的图例可以明确每种颜色对应的数值范围。我们可以看到图例中的颜色由下至上依次从浅到深,数值范围也相应地由小到大。通过地图可以非常直观地看到各省市现存确诊人数的多少,比如湖北的现存确诊还有几百人,北京、上海、广东等地由于境外输入病例的增加,还存在不少的现有确诊病例,安徽、广西、青海等地现有确诊病例已经清零。
一、权限问题 在iOS8以后,应用定位需要获取用户授权,我们可以请求的定位权限有两种: 1.仅在使用时定位requestWhenInUseAuthorization(应用在前台才能定位); 2.始
目前计算机视觉(CV,Computer Vision)与自然语言处理(NLP,Natural Language Process)是深度学习的主要研究领域。而计算机视觉的三大任务是图像分类、目标检测和目标分割。
RoI(Region of Interest)是通过不同区域选择方法,从原始图像(original image)得到的候选区域(proposal region)。
本文以光大证券2021年8月发布的《碳中和行业(电新+环保)周报20210801》中的图表为例,简述图表定制的基本流程。
Windows 这个多作业系统除了协调应用程序的执行、分配内存、管理资源之外, 它同时也是一个很大的服务中心,调用这个服务中心的各种服务(每一种服务就是一个函数),可以帮应用程序达到开启视窗、描绘图形、使用周边设备等目的,由于这些函数服务的对象是应用程序(Application), 所以便称之为 Application Programming Interface,简称 API 函数。WIN32 API也就是Microsoft Windows 32位平台的应用程序编程接口。
2023 年1月18日,工业和信息化部、教育部等十七部门印发《“机器人+”应用行动实施方案》(以下简称《方案》)。
选自medium 机器之心编译 机器之心编辑部 Faster R-CNN、R-FCN 和 SSD 是三种目前最优且应用最广泛的目标检测模型,其他流行的模型通常与这三者类似。本文介绍了深度学习目标检测的
论文: Deep Snake for Real-Time Instance Segmentation
方向的理解和习得一直是人类长大过程中不断学习和加深体会的内容。在我们还很小的时候,妈妈就会教我们,这是左手,那是右手;长大一点,地理老师说地球是“自西向东"转的,又教我们认了地图,记住了口诀“上北下南,左西右东”;后来也遇到过一些面试题,为什么镜子里的左右是反的,而上下并不反?以及学车的时候,用身体去体会,在往前开还是倒车的时候,往左和右打方向盘分别会使得车往什么方向前进?
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