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通过使用结构化数据 JSON-LD，我为网站带来了更多的流量

最近，我尝试在『玩点什么』网站上，引入了 AMP、APP Indexing，以及结构化数据 JSON-LD。其中 JSON-LD 的效果，最令人惊艳。...Google Search 支持三种形式的微数据： JSON-LD（Google 推荐的方式） Microdata RDFa（没使用过） 不友好的 MicroData 在过去的几年里，我在我的博客采用了...如下是在 Google 上搜索 Apple 相关的内容，展示的结果： ? Google 搜索 “如何重置 mac smc” 是的，我的电脑坏了。。。。。。。。。 是的，我的电脑坏了。。。。。。。。。...是的，我的电脑坏了。。。。。。。。。 其相关的数据展示如下： ?...JSON-LD 为编程环境，一个理想的数据格式，其余的Web服务，和非结构化的数据库如 CouchDB 和 MongoDB。

2.5K50

Matplot3D for JAVA V5.0：一个纯JAVA开发的数学科学数据可视化组件，JAVA 三维绘图（可视化图表）组件

内含自主研发的软件三维几何造型和绘制算法，无需依赖OpenGL、DriectX、JAVA 3D或JAVAFX等等第三方库，其只依托JRE自带的默认类库即可（即只需安装了JAVA就可使用）。..._V5.0.jar 为应用所需要依赖的包，仅将此包文件导入项目即可使用。...Matplot3D for JAVA 可以用于生成以xy方向均匀分布高程点阵组成的网格或连续曲面 ，可用于绘制高程图等。...表示均匀分布的网格点，数组内的值表示高度//数据一般来源于具体应用的非规则函数数据，例如某区域的DEM地形高程数据//以下代码创造一些虚拟数据用于展示如何使用Double[][] datas=new Double...表示均匀分布的网格点，数组内的值表示非xyz的第四维标量数据//values的行列分布可以不与datas一致，但建议最好一致以优化显示效果//以下代码创造一些虚拟数据用于展示如何使用Double[][]

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    Python绘制垂直剖面流线图教程

    前言 近日收到读者来信 求助如何绘制垂直剖面的流线图，例如V-W的剖面，想尝试用流线图画个类似的经圈环流图 matplotlib可以用streamplot(X,Y,u,v)画流线，但是X,Y的要求比较严格...核心是定义一个名为myStreamPlot的函数，它将经纬度和风速数据转换为流线图，利用三重网格插值确保准确性。 首先设置好坐标轴范围与刻度，以等高线形式呈现风切变率。...温馨提示 数据获取or代码在线运行，可点击Python绘制垂直剖面流线图教程 若没有成功加载可视化图，点击运行可以查看 ps:隐藏代码在【代码已被隐藏】所在行，点击所在行，可以看到该行的最右角，会出现个三角形...n, m = u.shape[1], u.shape[0] x = np.linspace(np.nanmin(lon), np.nanmax(lon), n) # 为网格创建...(lat[::2], lev, v_clm[:, ::2], -w_clm[:, ::2]*100, color='k', density=2.5) # 显示图形 plt.show() 在以上代码中我对风数据作了翻转后再插值处理

    59010

    ANSYS ICEM CFD——网格划分基础知识

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1、网格划分技术 在使用商用CFD软件的工作中，大约有80%的时间是花费在网格划分上的，可以说网格划分能力的高低是决定工作效率的主要因素之一。...结构化网格和非结构化网格的比较 FLUENT软件采用非结构网络与适应性网络相结合的方式进行网络划分。...（注意：轮廓线即围成面的线） 3）Patch Independent，网格生成过程不严格按照轮廓线，使用稳定的八叉树方法，生成网格过程中能够忽略缝隙(Gap)、洞(Hole)等细小的几何特征，尤其适用于...4）Shrinkwrap，是一种笛卡尔网络生成方法，会忽略大的几何特征、沟、洞等，适用于复杂“不干净”的几何模型快速生成壳网络，不适合薄板类实体网络生成。...生成此类体网格时，需要壳/面网格的类型为All Quad或Quad Dominant。 3）Cartesian，一种自动生成的六面体非结构体网格，内部网格线均为直线，边界处网格线适应边界曲线。

    3K10

    详解航空燃油滑油3D打印热交换器设计流程

    ▲图3 左：带有油速流线的传热系数值；右：显示了带油速传热系数的燃料速度流线。...图7-图10显示了如何调整晶胞大小、周长计数和高度周期，在整个热交换器中实现平滑的流体通道。...一旦生成了相交的体积，只需选择要阻止的合适流体即可。大部分相交体积是通过提取CAD曲面创建的，然后将其转换为nTop隐式实体并进行加厚。其他相交的体积使用原始几何块生成新的几何。...如先前在图4中的描述，流体域和热交换器壁已生成，现在需要的是生成这些区域的体积网格。 ▲图11 nTop 平台内部的网格划分过程。...网格化完成后，可以将体积网格导出为ANSYS Fluent网格（CFD网格文件类型可从nTop 平台获取），然后导入ICEM CFD*。

    1.1K20

    用Wolfram语言建立基于格子玻尔兹曼的风洞

    我在学生时代学习流体动力学时，学的都是复杂的方程式以及各种简化和处理这些方程式的方法，以获得某个结果。遗憾的是，当要获得流体在不同情况下如何流动的直观感受时，这让想象力几乎没有什么空间发挥。...当我上完第一节实验流体动力学课后，我了解了如何使用不同的可视化技术来定性地了解流体行为。这些可视化方式提供了一种创造性地查看流体的方法，并且，效果令人惊艳。...将其代入速度和密度方程式，我们得到： ...其中 UBC, VBC 是用户为边界指定的速度。生成的这些方程是线性的。...这是通过匹配格子系统和物理系统的非维参数来完成的. 在我们的例子中， 非维度参数只有一个 ：雷诺数。...我们可以指定 Disk 或 Circle 来生成一组点表示圆形物体的离散化版本： 这种将物体离散并放入网格的方法称为浸入边界法（IBM）。

    1.3K20

    隐藏单元与激活函数

    一、整流线性单元及其扩展整流线性单元使用激活函数 。整流线性单元易于优化，因为它们和线性单元非常相似。线性单元和整流线性单元的唯一区别在于整流线性单元在其一半的定义域上输出为零。...这使得只要整流线性单元处于激活状态。它的导数都能报出较大。它的梯度不但大而且一致。整流操作的二阶导数几乎处处为0，并且在整流线性单元处于激活状态时，它的一阶导数处处为1。...整流线性单元的3个扩展基于当 时使用的一个非零的斜率 。绝对值整流固定 来得到 。它用于图像中的对象识别，其中寻找在输入照明极性反转下不变的特征是由意义的。...sigmoid单元的广泛饱和性会使得基于梯度的学习变得非常困难。因为这个原因，现在不鼓励将它们作为前馈神经网格中的隐藏单元。...为了提供一个具体的例子，作者在MNIST数据集上使用 测试了一个前馈网络，并且获得了小于1%的误差率，这可以与更为传统的激活函数获得的结果相媲美。

    2.2K10

    metpy函数平滑台风风场流线图

    前言 九点平滑的工作原理是将风速数据中的每个值替换为该值及其八个相邻值的平均值。这具有平滑数据和消除任何高频噪声的效果。 下面是一步一步解释九点平滑器是如何工作的： 创建一个新数组来存储平滑后的值。...=1) scalar_grid（类似数组或pint.Quantity）–要平滑的N维标量网格。...如果有两个以上的轴，则仅沿最后两个轴进行平滑处理。 n（int）–用于平滑的点数，只有有效输入为5和9。默认值为5。 passs（int）–将筛选器应用于网格的次数。默认值为1。...此函数可以多次应用以创建更平滑的场，并且只平滑内部点，使端点保持其原始值（此函数将在数据周围留下大小为1的未平滑边）。如果阵列中存在遮罩值或NaN值，则它将传播到平滑计算中使用该特定栅格点的任何点。...metpy函数平滑后的台风风场流线图 我们可以发现随着调整平滑次数，台风中心的位置也稍有变化 在平滑次数较低时（1-10），其流线场效果是和之前做的中值滤波与高斯滤波接近的

    14710

    Nat. Methods | 基于几何深度学习解密蛋白分子表面的相互作用指纹

    3 方法 3.1 分子表面计算 数据集中的所有蛋白质均使用Reduce质子化，并使用MSMS程序进行三角剖分。然后对蛋白质网格进行下采样，并使用peshesh将其分辨率调整为1Å。...每种特征类型都通过单独的神经网络通道运行，在此通道中，学习型软网格层后面是带过滤的卷积层，具有16个旋转角的最大池化层，整流线性和完全连接层。...然后，使用scikit-learn的层次聚类根据TM-align分数对结构进行层次聚类。总共将数据集分为4944个训练PPI对和957个测试PPI。...每种特征类型都通过单独的神经网络通道运行，在该通道中，学习型软网格层之后是具有80个过滤的卷积层，具有16个旋转角的最大池化层和一个整流线性单元。...最终目标是MaSIF-search将为成对的交互小块生成相似的描述符，为非交互的小块生成不同的描述符（图5a）。因此，识别潜在的结合伴侣简化为数值向量的比较。 ?

    1.5K51

    斯坦福CS230官方指南：CNN、RNN及使用技巧速查（打印收藏）

    常用激活函数 整流线性单元 : 整流线性单元层（ReLU）是激活函数g，作用于所有元素。它旨在为网络引入非线性特征，其变量总结在下图中： ?...Softmax:可以视作一个作用于网络架构末端通用逻辑函数，输入为分数向量，输出为概率向量。其定义如下： ? 物体检测 模型的类型： 有三类主要的物体识别算法，其预测的性质是不同的。...如下表的描述： ? 三类物体识别算法 检测(Detection)： 在对象检测的上下文中，根据我们是仅想要定位对象还是想要在图像中检测更复杂的形状，可以使用不同的方法。...应用于两个图像的相似度函数通常被标注为d(image 1,image 2).。 Siamese Network Siamese Networks的目的是学习如何编码图像，然后量化不同的两个图像。...使用计算技巧的架构 生成对抗网络（Generative Adversarial Network） 生成对抗网络，也称为GAN，由生成模型和判别模型组成，其中生成模型旨在生成最真实的输出，这些输出将被用于区分生成图像和真实图像

    66830

    政府部门文档管理革新：实现90%自动内容抽取与智能标签化处理！

    多模态数据处理技术原理1.1 自然语言处理（NLP）NLP在文档管理中的核心任务是从非结构化文本中提取结构化信息。...语义相似度：利用向量空间模型（如Siamese网络）计算文档之间的相似性，为文档聚类和检索提供支持。 技术原理深度解析：思通数科智能文档管理系统1....多模态数据处理技术原理1.1 自然语言处理（NLP）NLP在文档管理中的核心任务是从非结构化文本中提取结构化信息。...语义相似度：利用向量空间模型（如Siamese网络）计算文档之间的相似性，为文档聚类和检索提供支持。1.2 光学字符识别（OCR）OCR用于从图片、扫描件中提取文字，其核心在于图像处理与字符识别。...Faster R-CNN：基于区域建议网络（RPN）生成候选框，然后通过分类器精确识别目标类别。 图像分类： CNN：对图像进行多层特征提取，使用Softmax层输出图像的类别概率。

    16010

    斯坦福CS230官方指南：CNN、RNN及使用技巧速查（打印收藏）

    常用激活函数 整流线性单元 : 整流线性单元层（ReLU）是激活函数g，作用于所有元素。它旨在为网络引入非线性特征，其变量总结在下图中： ?...Softmax:可以视作一个作用于网络架构末端通用逻辑函数，输入为分数向量，输出为概率向量。其定义如下： ? 物体检测 模型的类型： 有三类主要的物体识别算法，其预测的性质是不同的。...如下表的描述： ? 三类物体识别算法 检测(Detection)： 在对象检测的上下文中，根据我们是仅想要定位对象还是想要在图像中检测更复杂的形状，可以使用不同的方法。...应用于两个图像的相似度函数通常被标注为d(image 1,image 2).。 Siamese Network Siamese Networks的目的是学习如何编码图像，然后量化不同的两个图像。...使用计算技巧的架构 生成对抗网络（Generative Adversarial Network） 生成对抗网络，也称为GAN，由生成模型和判别模型组成，其中生成模型旨在生成最真实的输出，这些输出将被用于区分生成图像和真实图像

    40820

    清华大学图神经网络综述：模型与应用

    CNN 的广泛应用带来了机器学习领域的突破并开启了深度学习的新时代。然而 CNN 只能在规则的 Euclidean 数据上运行，如图像（2 维网格）和文本（1 维序列）。...文章将图神经网络的应用系统地归类为结构化场景、非结构化场景和其他场景中，并介绍了不同场景中的主要应用。 本文为未来的研究提出四个未解决的问题。文章对每个问题进行了详细分析，并提出未来的研究方向。...在非结构领域，文章主要介绍了在图像和文本中的应用。在其他领域，文章介绍了图生成模型以及使用 GNN 来解决组合优化问题的场景。 ? ▲ 图4. GNN的应用示例 ? ▲ 表2....目前大部分方法关注于在静态图上的处理，对于如何处理节点信息和边信息随着时间步动态变化的图仍是一个开放问题。 3. 非结构化场景。...虽然很多工作应用于非结构化的场景（比如文本），然而并没有通用的方法用于处理非结构化的数据。 4. 扩展性。

    1.8K20

    GICI-LIB：一个GNSSINS相机集成导航库

    通过配置由我们的配置文件定义的节点，系统不仅可以用于实时和后处理算法处理，还可以用于流的转换和转换。实时估计数据流中有两种主要的线程类型：流线程和估计器线程。...流线程处理数据输入、输出、解码和编码，估计器线程处理从流线程收集到的原始数据，并反馈解决方案。估计器线程由三个线程组成：前端、后端和导出。...其解决方案可以由前端线程使用，以帮助提高特征跟踪的质量。最后，导出线程将根据所需的时间戳整合来自后端线程的数据。整合后的解决方案可以传递给流线程进行硬件输出或文件存储。...由于OB-GINS、IC-GVINS和VINS-Fusion依赖于GNSS解作为输入，因此它们的工作流程使用由GICI-LIB RTK生成的解进行馈送。...SLAM综述(4)激光与视觉融合SLAM Kimera实时重建的语义SLAM系统 SLAM综述(3)-视觉与惯导，视觉与深度学习SLAM 易扩展的SLAM框架-OpenVSLAM 高翔：非结构化道路激光

    81330

    icem二维非结构网格划分_ICEM_CFD划分六面体结构网格

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 ICEM CFD是CAE前处理软件，可输出多种网格格式，供Fluent、CFX、Abaqus等CFD软件使用。...ICEM CFD中可以生成多重拓扑块的结构和非结构化网格，采用了先进的O-Grid等技术，用户可以方便地在ICEM CFD中对非规则几何形状划出高质量的“O”形、“C”形、“L”形六面体网格 。...重新勾选Pre-mesh，生成新的网格，弯折的位置有网格节点，网格与几何模型完全贴合。 O型分裂 下图为inlet网格，也为垂直流向截面的网格。...仿真平台 根据计算需要，生成的网格量为500万，导出.msh文件导入CFX，边界条件：入口总压为1723.75pa，温度1800℉，出口质量流量为6.5Kg/s。...可见，500万的网格，使用48核可以保证较快的速度又不浪费，CFX计算752步，需5小时左右，即需要240核*时。

    1.4K20

    斯坦福CS230官方指南：CNN、RNN及使用技巧速查（打印收藏）

    若层j上的过滤器大小为Fj，层i上的Stride值为Si，且S0=1，则层k上的感受野可以由下式计算出： 常用激活函数 整流线性单元 : 整流线性单元层（ReLU）是激活函数g，作用于所有元素。...如下表的描述： 三类物体识别算法 检测(Detection)： 在对象检测的上下文中，根据我们是仅想要定位对象还是想要在图像中检测更复杂的形状，可以使用不同的方法。...步骤2：对于每个网格单元，运行一个CNN网络，预测下面公式中的y： 其中 是检测对象的概率， 是检测到的边界框的属性， 是检测到的p类的one-hot representation，k是anchor boxes...应用于两个图像的相似度函数通常被标注为d(image 1,image 2).。 Siamese Network Siamese Networks的目的是学习如何编码图像，然后量化不同的两个图像。...它的定义如下： 总成本函数（Overall cost function） 总成本函数的定义是内容和风格成本函数的组合，由参数α, β加权，如下所示： 使用计算技巧的架构 生成对抗网络（Generative

    34110

    机器学习 学习笔记（20）深度前馈网络

    使用最大似然学习条件分布 大多数线代的神经网络使用最大似然来训练，这意味着代价函数就是负的对数似然，它与训练数据和模型分布间的交叉熵等价。这个代价函数表示为： ?...如果使用一个足够强大的神经网络，我们可以认为这个神经网络能够表示一大类函数中的任何一个函数f，这个类仅仅被一些特征所限制，例如连续性和有界，而不是具有特殊的参数形式。...要求这个函数处在我们要优化的类里。换句话说，如果我们能够用无穷多的，来源于真实的数据生成分布的样本进行训练，最小化均方误差代价函数将得到一个函数，它可以用来对每个x的值预测出y的均值。...大多数时候，我们简单地使用数据分布和模型分布间的交叉熵。选择如何表示输出决定了交叉熵函数的形式。 假定前馈网络提供了一组定义为 ?...整流线性单元的一个缺陷是它们不能通过基于梯度的方法学习那些使它们激活为0的样本。整流线性单元的各种扩展保证了它们能在各个位置都接收到梯度。 整流线性单元的3个扩展基于当 ? 时使用一个非0的斜率 ?

    1.9K40

    22个Python绘图包汇总，超实用的那种

    今天我参考github，总结出一个极简但却包括了几乎所有Python的绘图包。...，使数据科学家更容易创建图表 diagram - 使用UTF-8字符的文本模式图 ggplot - 基于R的绘图系统ggplot2 glumpy - OpenGL科学可视化库 holoviews - 来自注释数据的复杂和声明性可视化...PyVista – 通过可视化工具包（VTK）的流线型界面进行3D绘图和网格分析 seaborn - 用于制作有吸引力且信息丰富的统计图形的库 toyplot - 儿童大小的Python绘图工具包，具有成人大小的目标...three.py - 基于PyOpenGL的易于使用的3D库。...pandas-profiling - 生成具有可视化功能的统计分析报告，以进行快速数据分析 pyechars - 基于Echarts库的Python绘图库 最后再分享一个对应上面22个绘图包的思维导图

    1.4K10

    快手王华彦：端上视觉技术的极致效率及其短视频应用实践 | AI ProCon 2019

    第三是用高度结构化的信息表示提高学习算法利用数据的效率。 关于在复杂环境下运用高度结构化的模型和先验知识进行推理，这里详细讲解一个案例。...有了所有这些函数，很重要的一条是这里使用的关于手的模型是一个可微分的，这些网格的顶点位置和那边的参数之间是一个很微分的关系，这样我们就可以对整个结构化的模型进行端到端的训练。...这个问题最后等价于背包问题：我有一个书包，现在有一堆东西，怎么用这个书包拿走价值最大的东西，现在我有一堆神经网络的链接，如何在固定资源下使用更多神经网络链接？...困难是由于表示方式造成的，这是我之前在Vicarious AI的工作，我们针对验证码这样一种特殊类型的图像建造了一个把形状和纹理分开表示的模型，这个模型只需虚拟数据就可以训练，比现有最好的神经网络在300...，我对它的属性就了解了，只需要用知识判断它如何运动的。

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