如何在海运热图上不仅计算大于x的值 - 腾讯云开发者社区

整体算法基于CornerNet的思想进行改进，使用五张热图分别预测目标的四个极点以及中心区域，将不同热图的极点进行组合，通过组合的几何中心在中心点热图上的值判断组合是否符合要求。...[58d27911cd0b473b916fbd39f82743e4.png] Center Grouping的流程如算法1所示，首先获取四个极点热图上的高峰点，高峰点需满足两点：1) 其值需大于阈值...$\taup$ 2) 为局部最大值，高峰点的值需大于周围八个点，获取高峰点的过程称为ExtrectPeak。...在得到各个热图上的高峰点后，遍历各高峰点的组合，对于满足几何关系的高峰点组合($t$,$b$,$r$,$l$)，计算其几何中心点$c=(\frac{l_x+t_x}{2}, \frac{t_y+b_y}...{2})$，如果几何中心点的值满足$\hat{Y}^{(c)}{c_x, c_y} \ge \tau_c$，则认为该高峰点组合符合要求。

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如何在R语言中建立六边形矩阵热图heatmap可视化

让我向您展示如何在R中创建六边形热图！ ? 您必须根据自组织神经网络（SOM）的结果来创建自己的变量。输入变量 Heatmap_Matrix 变量是一个矩阵，可以作为热图的数字表示。...因此，矩阵具有与SOM映射相同的行数和与SOM映射相同的列数，并且热图中的每个值表示一个六边形的值。...，称为Heatmap_Matrix x <- as.vector(map_Matrix) #此矩阵具有与SOM映射相同的行数和与SOM映射相同的列数，并且热图中的每个值表示一个六边形的值 #在这里[...数在x的最小值与最大值之间....is.na(x[i])) ColorCode[i] <- ColRamp[which.min(abs(Bins-x[i]))] #在图上实际绘制六角形多边形 offset <- 0.5 #向上移动时六边形的偏移量

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热图在单细胞数据分析中的应用

相关性计算两个矩阵的相关性，可以得到两两的相关性，这时，用热图的颜色来表示相关性可以看出哪些配对相关性较高。在单细胞中的应用表达量 ?...差异基因的计算采用非参数Kruskal-Wallis检验。SC3提供了调整p值< 0.01的所有差异表达基因的列表，并绘制了p值最低的50个基因的基因表达谱。...值得注意的是，聚类后的差异表达计算可能会在p值的分布中引入偏差，因此我们建议仅使用p值对基因进行排序。 ? SC3主题这类图无疑反映了某geneList在某cluster的表达情况。...monocle2主题 logFC 有时候为了突出展示群与群之间的差异基因,可以把差异分析的指标反映在热图上，如10X的loup软件那样： Question 2: Which genes are displayed...,scanpy的anndata等，可见单细胞的故事远大于一张二维的表达谱。

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跨境电商物流清关相关知识-箱讯科技国际物流管理平台

众所周知，EMS的清关能力是比较强的，这是因为EMS属于中国邮政，所以EMS的货物基本上都是海关抽查，也就是说只要你的货物申报价值没有超过途经国家海关的关税起征点，那么一般情况下就不会发生需要缴纳关税的情况...但是其它国际快递比如DHL、FEDEX等，都是采取主动报关的形式的，也就是说需要提供包裹的种类和申报价值，那么这些快递可以帮忙清关，所以一些敏感货这些快递是不接的，普货清关失败的概率很小。...4、根据国际航空运输协会的相关规定，当快件的体积重量大于实际重量时，快件的运费标准将按照其以及重量予以收取。具体计算公式为：长X宽X高/6000=体积重量。 5、物品类别，申报价值等信息填写正确。...箱讯科技智慧国际物流AnyCase平台是一家上海货代公司旗下基于物流大数据的国际货运平台，箱讯科技在上海、苏州、常熟设有多个分公司，服务全国10000+客户行业，为客户提供货代、海运、空运、铁路整箱、海运整箱...、海运拼箱、拖车运输、出口报关、集装箱订舱、清关、转关、仓储物流、代办货运保险、代办各种证书、代理检验/检疫等一条龙的智能进出口物流服务，并提供海运价格查询和海运运费查询。

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70个NumPy练习：在Python下一举搞定机器学习矩阵运算

答案： 45.如何在numpy数组中找到最频繁出现的值？难度：1 问题：找到iris数据集中最常见的花瓣长度值（第3列）。输入：答案： 46.如何找到首次出现的值大于给定值的位置？...难度：2 问题：查找在iris数据集的第4列花瓣宽度中第一次出现值大于1.0的位置。答案： 47.如何将所有大于给定值的值替换为给定的cutoff值？...难度：2 问题：从数组a中，替换大于30包括30且小于10到10的所有值。输入：答案： 48.如何从numpy数组中获取n个值的位置？难度：2 问题：获取给定数组a中前5个最大值的位置。...输入：输出：答案： 51.如何为numpy中的数组生成独热编码？难度：4 问题：计算独热编码。输入：输出：答案： 52.如何创建按分类变量分组的行号？...难度：3 问题：针对给定的二维numpy数组计算每行的min-max。答案： 58.如何在numpy数组中找到重复的记录？

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【科研猫·绘图】朋友圈最火热的“火山图”（带R代码分享）

正如名称所描述，火山图的图形非常像火山喷发的形状。火山图通常用来展示差异表达的基因，常常出现在芯片、转录组、蛋白组、代谢组等组学检测技术的结果中，并且通常伴随热图一起出现。 ?...一般来说，x轴为实验组基因表达量比上对照组基因表达量的倍数差异，而y轴则为实验组比对照组之后的p值或者校正后的p值。火山图上，一个点代表一个基因，而颜色则代表他们是显著上调还是显著下调。...我们的数据使用的是RNAseq表达谱计算出来的差异基因，差异基因的计算方法为limma。在RNAseq分析中，使用较多的计算差异基因的软件为DESeq2和limma。...这样，一张基本热图就绘制完成了~ 当然，还有很多小伙伴比对了参考的文献，发现这张图还是太丑，还远远达不到高分杂志对图片的苛刻要求。因此，我们在这张图上做了进一步调整。...这样的一张热图，已经可以满足绝大多数杂志的要求啦~ 当然，一张火山图还是远远不够的，同学们在给老板讲ppt的时候，常常会面临老板们指着图上其中一个点，问这是什么基因？

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目标检测中的Anchor-free回顾

使得离目标中心越近，输出值越大，反之越小。Center-ness的定义如下公式： ? 可见最中心的点的centerness为1，距离越远的点，centerness的值越小。...令中心点为 p，其计算方式为，对于经过网络下采样后的坐标，设为（R 为输出对应原图的步长，本文中R为4），然后将GT坐标通过高斯核分布到热图上，高斯核的计算公式如下： ?...给定靠近物体中心的源点（如下图，以红色标记点），将一个 3x3 的卷积应用于这个点的图像特征上，回归出多个目标点和中心源点的偏移值，这些目标点共同构成代表性点集（RepPoints）。 ?...（2）目标的GT中心落在对应的feature map bin的都是正样本；第二阶段的正样本分配原则：将 GT 和第一阶段产生的伪框的IoU大于0.5的认为是正样本，小于0.4为负样本，在此之间的忽略不计...：IOU、高斯热图、centerness等；（3）分类：分类任务计算物体类别损失，解决样本不平衡的问题；（4）回归：回归任务计算物体尺度、offset等等，以进行一些修正。

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CornerNet：经典keypoint-based方法，通过定位角点进行目标检测 | ECCV2018

这样做的原因主要在于，靠近正样本点的负样本点能够产生有足够高IoU的预测框，如图5所示。半径的大小根据目标的大小来设定，保证产生的预测框能至少满足IoU大于$t$。...y)$在特征图上通常会被映射到$(\lfloor\frac{x}{n}\rfloor, \lfloor\frac{y}{n}\rfloor)$，$n$为下采样因子。...在将热图中的点映射回原图时，由于池化的原因可能会有精度的损失，这会极大地影响小目标的IoU计算。...为了解决这个问题，论文提出了偏移预测，在将热图位置映射到原图前，小幅调整角点的位置： [1240] $o_k$为偏移值，$x$和$y$为角点$k$的坐标。...需要注意的是，网络对左上角点和右下角点分别预测一组偏移值，偏移值在类别间共用。

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ECCV2020 | CPNDet：Anchor-free+两阶段目标检测思想，先找关键点再分类

第一行：基于anchor锚的方法(如Faster R-CNN)可能难以找到具有特殊形状的物体(如尺寸非常大或长宽比极端的物体)。...然而，anchor-free方法摆脱了寻找object proposal的约束，但它遇到的一大难题是如何在关键点和目标对象之间建立紧密的关系，因为后者往往需要更丰富的语义信息。...对于每个类，计算出两个热图heatmap（即左上角热图和右下角热图，热图上的每个值表示对应位置出现角关键点的概率），与原始图像相比，分辨率降低了4倍。...heat map有两个损失项，即Focal损失用于定位热图上的关键点，以及偏移损失用于学习其与精确角位置的偏移。在计算完热图后，从所有热图中提取固定数量的关键点(K左上角和K右下角)。...接下来，通过每个有效的关键点对来定义一个object proposal。在这里，有效的意思是指两个关键点属于同一类（即，从相同类的左上角热图和右下角热图中提取），并且左上角的x坐标小于右下角的x坐标。

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DeepMark++: 详细解读基于CenterNet的服装检测，DeepFashion2比赛第二名方案

CenterNet思想与网络传统的基于Anchor的检测，常见做法是将Anchor与所有样本计算重叠的IoU，大于一定IoU阈值的作为正样本，小于阈值的视为负样本。...CenterNet网络预测与损失计算 CenterNet参考了CornerNet的思想，网络输出了以下3个预测值：关键点热图：这里的关键点热图与CornerNet类似，只是这里只预测一个中心点的位置。...对于标签的处理，CenterNet将标签进行下采样，然后通过下式的高斯核函数分散到热图上。 ? 中心点偏差：CenterNet对每个中心点增加了一个偏移的预测，并且所有类别共享同一个偏移预测值。...总体上，对于特征图上的一个点，CenterNet会预测C+4个值，其中包括C个类别的中心点得分、中心点(x, y)的偏差以及该物体的宽高(w, h)。 CenterNet的整体损失函数： ?...设（x，y）为热图的精细化的关键点位置，（x，y）为偏离目标中心的粗略位置。最终的关键点位置通过以下表达式计算： ?

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基于ENVI与ERDAS的Landsat 7 ETM+单窗算法地表温度（LST）反演

一般而言，绿色健康植被覆盖地区的RVI远大于1，而对于水体、裸土、不透水面等无植被覆盖地面，RVI值处在1附近。其中，包含植被的地面的RVI值往往大于2。...这是由于NDVI是经过归一化处理的数值，大气影响对其计算误差并不是很大，一些文献直接利用热红外波段DN值计算NDVI。单窗算法公式如下： ?...其不仅依赖于地表物体的具体组成，而且与物体的表面状态（如表面粗糙度）及物理性质（如介电常数、含水量等）有关，并随着所测定的波长和观测角度等因素变化。...在数值上，可以看出经过FLAASH大气校正的RVI数值范围同样较大，其最小值、最大值分别小于、大于未经过大气校正的RVI，尤其是最大值明显大于后者最大值；经过大气校正后RVI的平均值、中位数与众数同样均大于未经过大气校正的数值...在数值上，可以看到，低增益波段反演得到的地表温度结果明显大于高增益波段，其最小值、最大值与平均值均大于高增益波段。此外，低增益波段反演温度的中位数亦略低于高增益波段。

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IIAI CVPR 2019 跟踪、检测、分割论文荐读

为了保证跟踪实时性，我们针对在线优化中梯度下降不足的问题提供解决方法：采用Conjugate-Gradient-based策略，并展示了如何在深度学习中实现它。 ATOM整体架构....IoU值，最终的bounding box使用梯度下降最大化IoU值得到。...在此基础上，便可以将两者映射到原图上并解译成目标检测框：中心点热图的位置对应检测框的中心位置，预测的尺度大小对应检测框的大小，而中心点热图上的置信度则对应检测框的得分。 Experiments....所有结果都是针对中心线标注，原始图像 (1024x2048)上测试的。...与半监督视频目标分割（SVOS）的算法不同，UVOS没有第一帧的信息，因此UVOS不仅要处理SVOS中常见的目标遮挡，形变，漂移等问题，还要根据帧之间的相关信息，从而确定出前景目标。

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Objects as Points：预测目标中心，无需NMS等后处理操作 | CVPR 2019

[1240] 关键点预测部分的训练跟CornerNet一样，对于类别$c$的GT关键点$p\in \mathcal{R}^2$，计算其在热图上对应的位置$\tilde{p}=\lfloor\frac...，即根据像素位置到关键点的距离赋予不同的权值，得到GT热图$Y\in 0,1 ^{(\frac{W}{R}\times \frac{H}{R}\times C)}$，$\sigma_p$为目标尺寸自适应的标准差...论文使用热图$\hat{Y}$得到所有的中心点，另外再回归每个目标$k$的尺寸$s_k=(x^{(k)}{2}-x^{(k)}{1}, y^{(k)}{2}-y^{(k)}_{1})$。...[1240] 在推理时，首先获取各类别热图上的高峰点，高峰点的值需高于周围八个联通点的值，最后取top-100高峰点。...对于每个高峰点$(xi, y_i)$，使用预测的关键点值$\hat{Y}{x,y,c}$作为检测置信度，结合预测的偏移值$\hat{O}=(\delta \hat{x}_i, \delta \hat{y

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主动推理的控制流：生物如何调控自身的资源

因此，“规划”或“控制”总是可以被视为推理同样是在计算的基本意义上通过（正常⻛格）因⼦图上的变分消息传递或“信念传播”来实现：⼀个图，其节点对应于与消息传递通道相对应的概率分布和⽆向边的因⼦。...其中KB表⽰玻尔兹曼常数，T 是环境的绝对温度，k = A 或 B，特征值在 {−1, 1} 中的Mk N 个互正交算⼦，α ∈ [0, 1] 使得= 1，且 βk ≥ ln 2 是 k 热⼒学效率的逆度量...•由于 A 和 B 必须分别从 B 或 A 获得，⽆论需要什么热⼒学⾃由能，根据 Landauer 原理 [73]、[99]、[100]，为 B 上的经典位编码提供资⾦（以及与任何其他不可逆经典计算...F 中的位被“作为燃料燃烧”，因此不会为计算提供输⼊数据。⼀个系统的废热消散是另⼀系统获取的免费能量。...经典 FEP 适合路径积分公式 [13]，它将通过相关状态空间的路径 x(t) 的任何可观察（函数）Ω[x(t)] 的期望值表⽰为 ( [101], Eq 6): 其中x0是初始状态，p(x(t)|x0

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6个顶级Python可视化库

例如，使用与之前相同的数据，我们可以创建一个热图，而无需明确设置x和y标签： correlation = new_profile.corr() sns.heatmap(correlation, annot...改善普通图表的美感 Seaborn是常见绘图类型的热门选择，如柱状图、箱形图、计数图和直方图。Seaborn不仅需要较少的代码来生成这些图，而且它们还具有增强的视觉美感。...尽管它没有像Matplotlib那样广泛的集合，但Seaborn可以用更少的代码使流行的绘图，如柱状图、盒状图、热图等看起来更漂亮。...Altair连接图的能力允许高度互动的可视化和即时计算，不需要运行Python服务器。...例如，如果我们想将全球Github用户的总星数热图可视化，并识别出拥有大量顶级用户和星数的地区，Folium热图插件就可以实现这一目的。

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图神经网络1-介绍

可以处理的任务可以分为节点预测任务（如节点分类）、链路预测任务、以及子图预测任务（如子图匹配）。图神经网络GNN和图卷积网络GCN的关系就好比深度神经网络DNN和卷积神经网络CNN的关系。...图卷积网络最大的问题是如何在图上定义卷积和池化操作。在Graph中，因为节点的度差异很大，所以很难找到以一个节点为中心的模板，对于每个节点都适用。这使得参数共享难以实现。...具体来说，假设图上的每个节点都有一个取值（一个feature值），图上共有n个节点，图上的信号就是一个n维向量，我们要将这个n维向量变换到一个新的域中，这就需要一组基，这个基就是拉普拉斯矩阵的n个特征向量...由上图可以看出谱域GCN计算卷积时的三步：首先对输入x变换到谱域得到 $\widehat{{x}}={U}^{T}{x}$，然后对$\hat x$进行卷积（即用$g_\theta$对$\hat x$做加权...这是Y.LeCun组在ICLR2014中提出的，它是谱域GCN的基础，但是由于计算拉普拉斯矩阵的特征向量耗时、特征向量（稠密向量）与x相乘耗时、该计算方法中结果不是局部的而是和所有的节点都有关系，这三个问题使得该方法无法使用

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模拟退火算法小谈

在凝聚态物理中，退火是指这样一个物理过程：将热浴的温度升高到最大值来加热热浴中的固体的，在该最大值处，所有固体颗粒随机排列在液相中，然后通过缓慢降低热浴的温度进行冷却。...Metropolis算法就是如何在局部最优解的情况下让其跳出来，是退火的基础。...对于一些问题，如TSP问题，如果把所有可能的解都遍历一遍，需要的时间是随着城市的数量增加而呈爆炸性增长的，因此对于多个城市的TSP问题，老老实实去解，会花费特别多的时间。...z = y / sqrt(sum(y.^2)); % 根据新解的产生规则计算z x_new = x0 + z*T; % 根据新解的产生规则计算x_new的值 % 如果这个新解的位置超出了定义域...= x1; % 更新当前解为新解 end end end h.XData = x0; % 更新散点图句柄的x轴的数据（此时解的位置在图上发生了变化

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基于Spark的大数据热图可视化方法

热图是一种常用的基本数据可视化技术,通常用颜色编码数值大小，并以矩阵或方格形式整齐排列,在二维平面或者地图上呈现数据空间分布,被广泛应用在许多领域.近年来,许多研究者成功地将热图应用在眼动数据可视分析上...,因此可采用影响力叠加法将数据点绘制到画布上,然后做径向渐变,叠加出每个位置的影响大小,得到初始灰度图,如图2a所示.然后将每一个像素点着色,根据每个像素的灰度值大小,以及调色板将灰度值映射成相对应的颜色...边缘热点可能处于2片或者4片瓦片之间,因此需要通过2次或者4次重复计算.通过本文提出的重叠计算方法可以解决热图分片计算的边缘问题。实验 ?...总结本文提出的大数据热图可视化方法能够有效地解决前端绘制计算量大的问题,通过在Spark平台上以瓦片为单位分层次并行计算热图, 将生成的热图存储在HDFS上,然后通过web服务器提供浏览器交互服务,...通过解决热图数据点和地图映射关系问题以及瓦片热图之间的边缘问题,提供大数据热图绘方法, 以满足用户交互、协同和共享等多方面需求.该方法可以拓展到其他常用可视化方法,如ScatterPlot, Bar Chart

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目标检测 | Faster R-CNN，经典两阶段检测模型

尽管我们筛选出了2000个候选区域，但我们在计算Loss的时候并不是拿这2000个候选区域来计算，这里Faster RCNN定义了正负样本的概念，首先我们需要将特征图上的Anchor映射回原始图像，因为我们的...Ground-Truth是在原始图像上标注的，RPN需要根据这个来进行学习，其次还需要了解IoU这个概念，IoU可以用来计算两个框之间的重合度，其值为两个框的交集与并集的比值。...image.png 那么我们就可以定义候选区域和ground-truth的IoU值大于0.7的为正样本，小于0.3的为负样本，其他的都不用于计算损失，然后从中分别随机抽取128个正负样本。...NMS算法的流程如下图所示： image.png 首先对同一个类别所有的目标框进行排序，（这里默认之前预测的分类概率最大的类别为目标所属类别），然后从大到小依次选择一个目标框和其他剩余目标框计算IoU值...，如果IoU值大于设定的阈值如0.5，就代表重叠，此时舍去得分小的目标框，否则就保留，然后依次比较之后，就能实现对重叠目标的去重处理。

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限电拉闸上热搜聪明的投资者从中看到了什么？

限电的背后是煤价飙涨近日，“东北限电”话题上了热搜。原因是东北多地民用电拉闸限电，导致手机没信号，城市主干道的红绿灯无法正常运行，有商户只能点蜡烛营业等现象。...稀土 2012：黄金、稀土、染料 2013：染料 2014：镍、锌、铝、钛白粉 2015：碳酸锂 2016：维生素、黄金、白酒 2017：钴、MDI、TDI 2018：猪 2019：钴、锂 2020：海运...、六氟磷酸锂 2021：钢铁、海运其实从投资角度而言，周期标的优点很多，只是需要我们有能穿越周期的眼光来识别。...当然，周期股往往还很便宜，不是热门的标的，通常估值较低。站在当下看未来，周期股中的机会也非常显著。“碳达峰” 、“碳中和” 战略会固化供给格局、降低波动性，提高行业盈利持续性和可预测性。...优势互补捕捉两类机会当然，想抓顺周期的机会并不简单。不仅要识别出β类机会，既通过判断价格趋势，寻找量增价涨的顺周期类企业。

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ExtremeNet：通过极点进行目标检测，更细致的目标区域 | CVPR 2019

如何在R语言中建立六边形矩阵热图heatmap可视化

热图在单细胞数据分析中的应用

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