我原来总结过LOAM_Livox，这篇文章主要是解决LOAM在长时间运行的时累计误差的问题。本文提出的方法计算关键帧的2D直方图，局部地图patch，并使用2D直方图的归一化互相关(normalized cross-correlation)作为当前关键帧与地图中关键帧之间的相似性度量。这个方法快速且具有旋转不变性，鲁棒性高。
在SQL中，数值类型的函数主要用于对数字数据进行操作和计算。这些函数提供了丰富的数学计算和统计分析功能，可用于查询和汇总数据。下面将介绍一些常用的数值类型的函数，以及它们的用法和示例。
输出dateset是[[1,2,3]，[85,9,7]，[99,1,58]]这个样子
注：在分片分布均匀的情况下，如果查询请求中指定了routing参数，也会导致查询请求聚集于某一部分分片，造成请求不均匀。
本文作者为纽约市立大学在读博士生 Fahd Alhazmi，专注于神经科学、人工智能和人类行为研究。
在需要将流项目重组成集合时，一般会使用收集器（ Stream 方法 collect的参数）。再宽泛一点来说，但凡要把流中所有的项目合并成一个结果时就可以用。这个结果可以是任何类型。
布尔（Boolean）是一种数据类型，仅有两个值，即TRUE或FALSE，或者1或0：
Excel是一个功能强大的电子表格软件，它能够处理数据、执行计算、创建图表以及进行数据分析。无论你是专业的数据分析师还是普通的办公室工作人员，掌握Excel数据分析技能都是至关重要的。在本文中，我们将带你从入门到精通Excel数据分析。
在某些分布假设下，某些机器学习模型被设计为最佳工作。因此，了解我们正在使用哪个发行版可以帮助我们确定最适合使用哪些模型。
考虑将重采样为 groupby（） ，在此我们可以基于任何列进行分组，然后应用聚合函数来检查结果。而在“时间序列”索引中，我们可以基于任何规则重新采样，在该 规则 中，我们指定要基于“年”还是“月”还是“天”还是其他。
7 Kibana可视化和仪表盘 ---- 可视化页面 在Kibana中，所有的可视化组件都是建立在Elasticsearch聚合功能的基础上的。Kibana还支持多级聚合来进行各种有用的数据分析 创建可视化 创建可视化分三步 选择可视化类型 选择数据源（使用新建的搜索或已保存的搜索） 配置编辑页面上的可视化聚合属性（度量和桶） 可视化的类型 区域图 数据图 折线图 Markdown小部件 度量 饼图 切片地图 垂直柱状图 度量和桶聚合 度量和桶的概要来自Elasticsearch的聚合功能，这两个概念在Ki
原作者: 2016 Nicolas P. Rougier MIT协议 翻译版权归我所有
欢迎来到图神经网络的世界，在这里我们在图上构建深度学习模型。你可以认为这很简单。毕竟，我们难道不能重用使用正常数据的模型吗? 其实不是。在图中所有的数据点(节点)是相互连接的。这意味着数据不再是独立的
线性回归（Linear regression）虽然是一种非常简单的方法，但在很多情况下已被证明非常有用。
爱丽丝和鲍勃有不同大小的糖果棒：A[i] 是爱丽丝拥有的第 i 块糖的大小，B[j] 是鲍勃拥有的第 j 块糖的大小。
当开始研究数据科学时，我经常面临一个问题，那就是为我的特定问题选择最合适的算法。在本文中，我将尝试解释一些基本概念，并在不同的任务中使用不同类型的机器学习算法。在文章的最后，你将看到描述算法的主要特性的结构化概述。 首先，你应该区分机器学习任务的四种类型: 监督式学习 无监督学习 半监督学习 强化学习 监督式学习 监督式学习是指从有标签的训练数据中推断一个函数的任务。通过对标签训练集的拟合，我们希望找到最优的模型参数来预测其他对象(测试集)的未知标签。如果标签是一个实数，我们就把任务叫做“回归（regre
一种替代方法是执行模型选择，但讨论所有不同的模型以及给定信息准则的计算值。重要的是要将所有这些数字和测试放在我们问题的背景下，以便我们和客户能够更好地了解方法可能存在的局限性和缺点。如果你在学术界，你可以使用这种方法向论文、演示文稿、论文等的讨论部分添加元素。
基础概念： 卷积神经网络（CNN）：属于人工神经网络的一种，它的权值共享的网络结构显著降低了模型的复杂度，减少了权值的数量。卷积神经网络不像传统的识别算法一样，需要对数据进行特征提取和数据重建，可以直接将图片作为网络的输入，自动提取特征，并且对图形的变形等具有高度不变形。在语音分析和图像识别领域有重要用途。 卷积：卷积是泛函分析中的一种积分变换的数学方法，通过两个函数 f 和 g 生成第三个函数的一种数学算子，表征函数 f 与 g 经过翻转和平移的重叠部分的面积。设函数 是定义在 上
重采样是时间序列分析中处理时序数据的一项基本技术。它是关于将时间序列数据从一个频率转换到另一个频率，它可以更改数据的时间间隔，通过上采样增加粒度，或通过下采样减少粒度。在本文中，我们将深入研究Pandas中重新采样的关键问题。
基础概念： 卷积神经网络（CNN）：属于人工神经网络的一种，它的权值共享的网络结构显著降低了模型的复杂度，减少了权值的数量。卷积神经网络不像传统的识别算法一样，需要对数据进行特征提取和数据重建，可
在这个课程中，我们已经研究了几个不同的统计量，包括总编译距离，最大值，中位数和平均值。在关于随机性的明确假设下，我们绘制了所有这些统计量的经验分布。有些统计量，比如最大和总变异距离，分布明显偏向一个方向。但是，无论研究对象如何，样本均值的经验分布几乎总是接近钟形。
《世界幸福报告》是可持续发展解决方案网络的年度报告，该报告使用盖洛普世界民意调查的调查结果研究了150多个国家/地区的生活质量。报告的重点是幸福的社交环境。在本项目中，我将使用世界幸福报告中的数据来探索亚洲22个国家或地区，并通过查看每个国家的阶梯得分，社会支持，健康的期望寿命，自由选择生活，慷慨，对腐败的看法以及人均GDP，来探索亚洲22个国家的相似和不同之处。我将使用两种聚类方法，即k均值和层次聚类，以及轮廓分析来验证每种聚类方法。
本文介绍了深度学习中的逻辑回归分类，包括使用TensorFlow实现逻辑回归分类，以及使用one-hot编码和Softmax函数进行多分类。还介绍了如何通过梯度下降算法来最小化交叉熵损失函数，优化权重和偏差参数，以获得最佳分类性能。
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度： 1.导入模块numpy并以np作为别名，查看其版本 难度：1 问题：导入模块num
参考文档： Adaptive Thresholding for the DigitalDesk.pdf
https://r4ds.had.co.nz/transform.html#grouped-summaries-with-summarise
《世界幸福报告》是可持续发展解决方案网络的年度报告，该报告使用盖洛普世界民意调查的调查结果研究了150多个国家/地区的生活质量。报告的重点是幸福的社交环境。在本项目中，我将使用世界幸福报告中的数据来探索亚洲22个国家或地区，并通过查看每个国家的阶梯得分，社会支持，健康的期望寿命，自由选择生活，慷慨，对腐败的看法以及人均GDP，来探索亚洲22个国家的相似和不同之处。我将使用两种聚类方法，即k均值和层次聚类，以及轮廓分析来验证每种聚类方法（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
描述性统计是以数字和图表的形式来理解、分析和总结数据。对不同类型的数据(数值的和分类的)使用不同的图形和图表来分析数据，如条形图、饼图、散点图、直方图等。所有的解释和可视化都是描述性统计的一部分。重要的是要记住，描述性统计可以在样本和总体数据上执行，但并不会使用总体数据。
来源：DeepHub IMBA本文约2200字，建议阅读5分钟统计学是涉及数据的收集，组织，分析，解释和呈现的学科。 统计的类型 1) 描述性统计 描述性统计是以数字和图表的形式来理解、分析和总结数据。对不同类型的数据(数值的和分类的)使用不同的图形和图表来分析数据，如条形图、饼图、散点图、直方图等。所有的解释和可视化都是描述性统计的一部分。重要的是要记住，描述性统计可以在样本和总体数据上执行，但并不会使用总体数据。 2) 推论统计 从总体数据中提取一些数据样本，然后从这些数据样本中，推断一些东西(结论)。
本文主要内容：一开始我们会讨论把map-reduce切分成个两个阶段的内容，然后会说有关如何处理增量的基础理论。 上一文：必懂的NoSQL理论－Map-Reduce（中） 系列文章： 必懂的NoSQL理论－Map-Reduce（上） 必懂的NoSQL理论－Map-Reduce（中） Composing Map-Reduce Calculations 组合Map-Reduce计算 map-reduce是一种思考并发处理的方式，为了在集群上更好的并发的处理计算，我们将计算过程组织成为一个相对直观的模型，这个
一、数据降维 对于现在维数比较多的数据，我们首先需要做的就是对其进行降维操作。降维，简单来说就是说在尽量保证数据本质的前提下将数据中的维数降低。降维的操作可以理解为一种映射关系，例如函数
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是前馈人工神经网络的一种。在图像识别领域有着广泛的应用并且非常有效。当人们谈到计算机视觉时，通常都绕不开卷积神经网络。
大多数现代开源AutoML框架并没有广泛地涵盖时间序列预测任务。本文中我们将深入地研究AutoML框架之一FEDOT，它可以自动化时间序列预测的机器学习管道设计。因此，我们将通过时间序列预测的现实世界任务详细解释FEDOT的核心正在发生什么。
与大多数高级分析解决方案不同，时间序列建模是一种低成本解决方案，可提供强大的洞察力。
等渗回归是很少被谈论但肯定是最酷的回归技术之一。我之所以说“很少谈论”，是因为与线性回归不同，它不经常被讲授或使用。等渗回归做出一个更笼统的假设，即最能代表数据的函数是单调的，而不是线性的（是的，线性也是单调的，反之亦然）。
当面对多个模型时，我们有多种选择。模型选择因其简单性而具有吸引力，但我们正在丢弃有关模型中不确定性的信息。
也许最令人惊讶的是：使用相同的超参数和 10 个不同的随机种子运行相同的算法 10 次，其中 5 个种子的表现做平均和另外 5 个种子做平均，得到的两条学习曲线仿佛是来自两个不同的统计分布的。然后，他们展示了这样一个表格：
这种设置对于左上角的地区可以看到颜色非常的深，很容易就区分出数量值很大，其他的区域就没有这么明显，如果同时想要突出显示中间数值区域和小数值区域，此种方式就会显得不适合。
从没有白费的努力，也没有碰巧的成功。只要认真对待生活，终有一天，你的每一份努力，都将绚烂成花。
对于现在维数比较多的数据，我们首先需要做的就是对其进行降维操作。降维，简单来说就是说在尽量保证数据本质的前提下将数据中的维数降低。降维的操作可以理解为一种映射关系，例如函数
其中，column_name 是要计算总和的列名，table_name 是要查询的表名。
上期我们一起学习了全卷积神经网络FCN，今天我们看下目标检测中的评价指标都有哪些？
作者：Dishashree Gupta 翻译：闵黎 卢苗苗 校对：丁楠雅 本文长度为6500字，建议阅读20分钟 本文是Analytics Vidhya所举办的在线统计学测试的原题，有志于成为数据科学家或者数据分析师的同仁可以以这41个问题测试自己的统计学水平。 介绍 统计学是数据科学和任何数据分析的基础。良好的统计学知识可以帮助数据分析师做出正确的商业决策。一方面，描述性统计帮助我们通过数据的集中趋势和方差了解数据及其属性。另一方面，推断性统计帮助我们从给定的数据样本中推断总体的属性。了解描述性和
大脑功能网络的活动是时变认知和行为的基础。研究证实，静息功能磁共振成像中的时变相关性（即功能连通性）可以预测行为特征、精神疾病和神经系统疾病。本文提出了一种研究方法，将平均大脑活动和功能连接(FC)的变化建模为能够在不同的时间相互发生。本文将这种方法称为多动态对抗生成器-编码器(MAGE)模型，在fMRI数据上使用生成对抗网络的原理进行评估，并可以捕获时间依赖性的网络动态模型。
正弦波、矩形波、三角波都属于周期性信号，它们的电压波形如图 9－1（ａ）、（ｂ）、（ｃ）所示，图中各波形的幅值为 Uｍ，周期为 T。用有效值表示周期性信号的大小（作功能力），平均值表示周期性信号在一个周期里平均起来的大小，本实验是取波形绝对值的平均值，它们都与幅值有一定关系。
AiTechYun 编辑：yuxiangyu 基础统计是应用机器学习中的有力工具，它可以更好地理解数据。而且，它也为更先进的线性代数运算和机器学习方法奠定了基础的工具，例如分别协方差矩阵和主成分分析（PCA）。因此，掌握线性代数中基础的统计非常重要。 在本教程中，你会了解基础的统计操作及其原理，和如何使用NumPy实现线性代数的符号和术语。 完成本教程后，你将知道： 期望值，平均数（average）和平均值（mean）是什么，以及如何计算它们。 方差和标准差是多少以及如何计算它们。 协方差，相关性和协方差矩
上一篇文章简单学习了什么是数据，这次来看看什么是统计指标，进一步了解更多数据分析相关的基础知识。
大数据文摘授权转载自zzllrr小乐 作者：Noah Giansiracusa 译者：zzllrr小乐 如今，人工智能 （AI） 的突破越来越频繁地成为新闻头条。至少就目前而言，人工智能是深度学习的代名词，这意味着基于神经网络的机器学习（如果你不知道神经网络是什么，不要担心——在这篇文章中你不需要它们）。 深度学习的一个领域引起了很多兴趣，也有很多很酷的结果，那就是图神经网络（GNN，graph neural networks）。 这种技术使我们能够喂送自然存在于图上的神经网络数据，而不是像欧几里得空间这
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