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基于Spark的大数据热图可视化方法

,可以解决大数据计算中的批处理、 交互查询及流式计算等核心问题.Zeppelin可以作为Spark的解释器,进一步提供基于 Web 页面的数据分析和可视化协作可以输出表格、柱状图、折线图、饼状图、点图等...相关工作 面向 web 的轻量级数据可视化工具主要是一些JavaScript库，利用canvas或者svg画散点，svg不能支持十亿以上的节点，使用 canvas 画布绘图的heatmap.js 在面对大数据量时也无能为力...并行计算大数据热图 经纬度换算 并行计算 在 Spark 平台上实现热图的绘制,首先将经纬度坐标转换为对应不同瓦片上的像素坐标.每个基站的辐射范围可近似认为相同, 即每个基站（收集数据的基站坐标）的初始影响力近似相同...,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...,平行坐标等.但绘制过程是基于Spark计算后得到的离线数据,在实时性上还不能得到保证, 在下一步工作中, 我们将着手利用 Spark Streaming 库来解决这一问题.

1.9K20

热图在单细胞数据分析中的应用

热图是一个以颜色变化来显示数据的可视化矩阵，Toussaint Loua在1873年就曾使用过热图来绘制对巴黎各区的社会学统计。我们就拿这张简单朴素的热图来讲一下热图怎么看。...很多时候，为了同一个基因在不同样本中的表达量有可比性，需要对表达量取对数，或取Z-score，把数据标准化到一个水平上。...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 ?...热图很好地将对象（X，一般是我们的细胞）与它的属性（Y，一般是我们的基因）联系起来。 ? scanpy主题 在monocle2 中我们还看到一种热图将基因的表达情况与细胞发育轨迹结合到一起。...WGCNA主题 ComplexHeatmap在单细胞数据可视化中的应用 人们针对单细胞发展了相应的数据结构如seurat的S4类，monocle的CDS，SingleCellExperiment的sce

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20.RAID19 基于Android移动设备的互联网流量中的位置数据泄漏分析（译文）

APT检测 [AI安全论文] 08.基于溯源图的APT攻击检测安全顶会论文总结 [AI安全论文] 09.ACE算法和暗通道先验图像去雾算法详解（Rizzi | 何恺明老师） [AI安全论文] 10.英文论文引言...Razaghpanah等[18]和Song等[19]分析了私有数据对第三方服务（如广告和跟踪服务）的潜在泄露，这些服务通常以添加到应用程序中的库的形式出现。...在图6中演示了这种方法，从泄漏的位置数据（1％）中随机选择的样本执行了反向地理编码。由图可知，大多数样本位于以色列国境内。...如果该距离小于距离阈值，则将位置样本添加到集群中（第13-17行）；否则，它被认为是另一个集群的实例，或者是过渡状态。时间阈值指定将路径点列表视为集群的最小时间。...图13 每个主机名和应用程序的tf-idf值 该分析的原始结果显示在图13中，显示了每个主机名（x轴）和应用程序（y轴）的tf-idf值。基于这些结果，将应用程序分为两类。

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基于WDF的PCIPCIe接口卡Windows驱动程序（2）-开发者需要了解的WDF中的一些重要的概念

这表示内核模式驱动程序未从其他驱动程序和操作系统自身独立开来。如果内核模式驱动程序意外写入错误的虚拟地址，则属于操作系统或其他驱动程序的数据可能会受到损坏。...这样安装后，PnP管理器就能通过注册表来确定设备的函数驱动程序和筛选器驱动程序了； 5、发送到设备的请求大部分都打包在I/O数据请求包中（IRP），IRP结构体：http://msdn.microsoft.com...好吧，还没有写完~ 1、创建驱动程序时，可以指定Windows 7为基本的目标操作系统，在这种情况下，驱动程序会在Win7或更高的Windows上运行； 2、KMDF为驱动程序提供基于对象的接口，对象接口包括...： 对象方法（驱动程序在对某个对象执行操作或者获取设置对象属性时可调用的函数） 对象事件回调函数（驱动程序提供的函数） 对象属性（属性是驱动程序可获取和设置的的存储在对象中的值） 对象句柄（基于框架的驱动程序...） 3、每个基于框架的驱动程序都包括：一个DriverEntry例程，可在加载驱动程序时调用，一组事件回调函数，框架将在发生特定于对象的事件时调用这些函数； 4、基于 Windows 的驱动程序分为三种类型

1.6K20

图像识别更准确！尤洋团队最新研究：全新自适应计算模型AdaTape

神经网络中的自适应计算之所以吸引人，有两个关键原因。 首先，引入自适应的机制提供了一种归纳偏差，可以在解决一些具有挑战性的任务中发挥关键作用。...AdaTape使用自适应tape读取机制，来确定根据输入的复杂性，添加到每个输入中的不同数量的tape token。 AdaTape实现起来非常简单，在需要时提供了一个有效的knob来提高准确性。...为了更好地理解模型的行为，将输入驱动库上的token选择结果可视化为热图，其中较浅的颜色意味着位置被更频繁地选择。 热图显示AdaTape更频繁地选择中心patch。...尤其是在自然图像数据集的上下文中，其中主要对象位于图像中间。 这一结果凸显了AdaTape的智能性，因为它可以有效地识别和优先考虑更多信息patch，以提高其性能。...可视化AdaTape-B/32（左）和AdaTape-B/16（右）的tape token选择热图 AdaTape的特点是，自适应tape读取机制产生的弹性序列长度。

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PVNet: 像素级投票网络估计6DoF位姿

然而，这些方法大多仅通过回归图像坐标或热图定位一组稀疏的关键点，这些关键点对遮挡和截断很敏感。...图1 关键点定位。(a)Occlusion LINEMOD数据集的图像。(b)PVNet的架构。(c)指向物体关键点的像素级向量。(d)语义标签。(e)投票产生的关键点假设。投票分数越高的假设越亮。...然后，不断找到物体表面上到当前关键点集最远的一个点，并将其添加到集合中。实证结果表明，该策略会产生更好的结果。根据实验结果建议K = 8。图3显示了一些物体的关键点。 ?...图3 LINEMOD数据集中四个物体的关键点。 3.不确定性驱动的PnP 给定每个物体的2D关键点位置，它的六自由度位姿可以通过使用现有的PnP求解器求解。...FPS K是指由FPS算法产生的K个表面关键点。Un意味着使用不确定性驱动的PnP。在没有Un的配置中，使用EPnP估计姿态。 ?

1.5K30

R语言ggplot2画点和连线展示Mantel检验的结果~示例数据和代码可以获取

image.png 最近看到好几个群里都在讨论这个图，今天的推文就来介绍一下这个图左下角基于散点和带弧度的线段实现办法，右上角关于方块热图之前介绍过代码，大家感兴趣的可以翻翻之前的推文 第一步是准备数据...首先是黑色点的坐标位置，这个是取决于右上角热图的数据多少，比如开头的图热图展示的是13个变量，那对角线那一列黑色的点的位置坐标x是1-14，y也是1-14 数据格式如下 image.png 读取数据然后作图...= "Sheet1") df1 library(ggplot2) ggplot()+ geom_point(data=df1,aes(x=x,y=y)) image.png 然后是最下侧四个点的位置坐标...，用文字描述我还真说不清楚，争取录制一个视频放到B站，大家可以关注我的B站账号 小明的数据分析笔记本 下面的黑点被线段遮住了，我们可以把散点的代码写道最后就可以了 ggplot()+ geom_curve...，如何将方块热图添加到右上角后面有时间再来介绍 今天推文的示例数据和代码下载链接会放到今天次条推文 （次条推文是广告，为了增加广告阅读，赚取更多收益，所以将代码下载链接放到次条留言区），大家需要示例数据和代码可以去次条留言区获取

2.6K30

地平线提出AFDet：首个Anchor free、NMS free的3D目标检测算法

由于点云的稀疏性质，直接在原始点云上应用3D或2D卷积神经网络（CNN）效率很低下。对于点云数据中的目标检测部分，大多数采用基于anchor的检测方法，而基于anchor的方法有两个主要缺点。...在本文的实验中，使用PointPillars将整个点云编码成伪图像或鸟瞰图（BEV）中类似图像的特征图。然而，AFDet可以与任何点云编码器一起使用，它可以生成伪图像或类似图像的2D数据。...它们是关键点热图head，局部偏移head，z轴定位head，3D目标尺寸head和方向head。图1显示了Anchor Free目标检测器的一些细节。 ?...Object localization in BEV 对于热图head和偏移head，预测关键点热图和局部偏移回归图。关键点热图用于查找目标对象中心在BEV中的位置。...在推理阶段，使用最大池化和AND操作在之后的预测热图中找到峰值，这比基于IoU的NMS更快，更高效。经过最大池化和与运算后，可以轻松地从关键点热图收集每个中心的索引。BEV中的最终物体中心将是 ?

3.3K20

Center-based 3D Object Detection and Tracking

它取一幅输入图像，对每K个类预测一个w×h热图 。 输出热图中的每个局部最大值(即大于其8个邻居的像素)对应于检测对象的中心。...热图中的每个局部最大值(峰值)对应一个目标，置信度与峰值处的热图值成正比。 对于每一个被检测的目标，检测器从相应的峰值位置的回归图中获取所有的回归值。...此外，在训练过程中，以往基于锚的3D检测器依赖于2D Box IoU进行目标分配，这为不同类别或不同数据集选择正/负阈值带来了不必要的负担。...所有的输出都是密集的预测。 中心热图头中心头部的目标是在任何被检测物体的中心位置产生一个热图峰值。 这个头产生一个K通道热图 ，每个K类有一个通道。...在地图视图中，距离是绝对的，而图像视图通过透视扭曲了距离。 考虑一个道路场景，在mapview中车辆所占的面积很小，但在图像视图中，一些大的物体可能会占据屏幕的大部分。

1.9K10

从DeepNet到HRNet，这有一份深度学习“人体姿势估计”全指南

,Hk} 的K个热图（heatmap），其中每个热图中Hk表示kth关键点的位置置信度（共K个关键点）。下一篇论文将重点介绍这一观点。...从本质上讲，该模型包括用于粗定位的基于热图的部件模型、用于在每个关节的指定（x，y）位置采样和裁剪卷积特征的模块以及用于微调的附加卷积模型。 ?...训练 该模型通过最小化我们的预测热图到目标热图的均方误差（MSE，Mean Squared-Error）距离进行训练（目标是以标准真值（x，y）关节位置为中心的二维常方差高斯（σ≈1.5像素））。...g(yt+1) 中的每个关键点yt+1转换为热图通道，以便它们可以堆叠到图像I中，进而也是为了形成下一个迭代过程的输入。...另一些专业人士认为，与堆叠式沙漏不同，这种架构不使用中间热图监督学习。 使用MSE损失对热图进行回归复原，类似于简单的基线。

1.2K30

深度学习中的“人体姿势估计”全指南

,H k } 的K个热图（heatmap），其中每个热图中Hk表示kth关键点的位置置信度（共K个关键点）。下一篇论文将重点介绍这一观点。...从本质上讲，该模型包括用于粗定位的基于热图的部件模型、用于在每个关节的指定（x，y）位置采样和裁剪卷积特征的模块以及用于微调的附加卷积模型。...训练 该模型通过最小化我们的预测热图到目标热图的均方误差（MSE，Mean Squared-Error）距离进行训练（目标是以标准真值（x，y）关节位置为中心的二维常方差高斯（σ≈1.5像素））。...g(y t+1 ) 中的每个关键点y t+1 转换为热图通道，以便它们可以堆叠到图像I中，进而也是为了形成下一个迭代过程的输入。...通过在整个过程中反复进行跨越多分辨率并行子网络的信息交换来实现多尺度融合。 另一些专业人士认为，与堆叠式沙漏不同，这种架构不使用中间热图监督学习。

2.3K40

无需训练的个性化分割Everything模型，可与文本提示联动(附源代码)

01 前景概要 在今天分享中，我们为SAM介绍了一种无需训练的个性化方法，称为PerSAM。给定仅一个拍摄数据，即具有参考掩模的单个图像，我们首先在新图像中获得目标概念的正负位置。...具体来说，我们首先通过特征相似性获得测试图像中目标对象的位置置信度图，该图考虑了每个前景像素的外观。根据置信度得分，选择两个点作为正负位置先验，最后将其编码为提示标记，并输入SAM的解码器进行分割。...在解码器中，我们建议注入目标对象的视觉语义，用两种技术释放SAM的个性化分割能力： 目标引导注意力。我们通过位置置信度图将每个标记引导到SAM解码器中的图像交叉关注层。...Location Confidence Map 根据用户提供的图像IR和掩模MR，PerSAM首先获得置信度图，该置信度图指示目标对象在新测试图像I中的位置。...如下图所示，总体置信度图S可以清楚地指示测试图像中目标视觉概念的粗略区域（颜色越热，分数越高）。基于这样的性质，我们利用S将每个令牌中的注意力映射引导到解码器的图像交叉注意力层。

29230

你的气象图何必如此枯燥

Living Atlas of the World 中提供的许多实时天气资源都提供了自定义数据显示的功能。关键是在服务层选项中寻找更改样式图标，同时探索每个层的属性表。...每个 METAR 或浮标位置实际上有 11 个以上的变量，包括温度、湿度、风速和风向等变量，以及风寒和热指数等衍生变量。...不同种类的气象图 由于现在是仲夏，我希望当前的天气图将重点放在炎热地区，但也要注意风速/风向。以下是我如何使用使用计数和数量映射的热指数变量来设计下面的地图。 颜色用于表示热指数，尺寸表示风速。...对活跃飓风进行分类 目前太平洋和大西洋有三个活跃的气旋，所以我们也可以从活跃的飓风层中获得一些乐趣。经历了许多飓风（和疏散）后，我喜欢清晰定义风暴强度的飓风预报图。...轻松修复： 在预测位置图层上，使用 Counts 和 Amounts 映射属性 MAXWIND。 将数据分类为与Saffir-Simpson scale匹配的七个 bin 。

84550

你的气象图何必如此枯燥

Living Atlas of the World 中提供的许多实时天气资源都提供了自定义数据显示的功能。关键是在服务层选项中寻找更改样式图标，同时探索每个层的属性表。 ?...每个 METAR 或浮标位置实际上有 11 个以上的变量，包括温度、湿度、风速和风向等变量，以及风寒和热指数等衍生变量。 ?...不同种类的气象图 由于现在是仲夏，我希望当前的天气图将重点放在炎热地区，但也要注意风速/风向。以下是我如何使用使用计数和数量映射的热指数变量来设计下面的地图。 颜色用于表示热指数，尺寸表示风速。...对活跃飓风进行分类 目前太平洋和大西洋有三个活跃的气旋，所以我们也可以从活跃的飓风层中获得一些乐趣。经历了许多飓风（和疏散）后，我喜欢清晰定义风暴强度的飓风预报图。...轻松修复： 在预测位置图层上，使用 Counts 和 Amounts 映射属性 MAXWIND。 将数据分类为与Saffir-Simpson scale匹配的七个 bin 。

89830

关键点定位︱四款人体姿势关键点估计论文笔记

第一条线：求所有的关键点（头，肩膀，手肘，手腕 … ） 1）一共两个cnn，第一个cnn的输入是原图，输出是热图（每一个热图包含某一种关键点） 2）第二个cnn输入是上一个cnn得到的所有热图，和原图。...输出还是热图。...循环直至收敛 第二条线：求所有关节区域 1）一共两个cnn，第一个cnn的输入是原图，输出是热图（每一个热图包含某一种连接（可以简单理解为骨头）区域），其实它们是一整片区域，不过每个地方的概率大小不同。...2）第二个cnn输入是上一个cnn得到的所有热图，和原图。输出还是热图。 循环直至收敛 根据前边两个阶段得到的两个热图，计算哪两个点连接比较好。这就要根据关节区域和点的位置来计算每个像素的小法向。...同时，他们构建了对应的数据集：ADHA，这一数据集标注了视频中人物的位置、动作和可以描述这一动作的副词，我们还为数据用户提供了人物的 tracking 结果。

2.6K50

Python和VizViewer进行自动驾驶数据集可视化

坐标描述了相对于语义图的原点的绝对值。我们将探索如何将这些原始数据转换为更有利于数据解释和创建机器学习模型的附加信息。 下面是一个VV图，显示了在一个特定场景中行驶在左曲线上的车辆的各种空间特征。...热图分析 为了检查速度是如何受到位置的影响，可以使用热图特征分析聚合数据统计。热图收集数据到一个网格，然后分配一个颜色集的数据分布。热图显示了数据样本所在区域的颜色，而颜色本身代表了特征的大小。...为了避免基于位置的偏见，从地图的尽可能多的部分收集这些不太常见的例子是很重要的，所以使用热图将有助于完成这项任务。 我们可以直观地观察到的另一个有趣的发现是速度与观察次数的负相关关系。...总之，我们发现了关于数据的一些有用的见解，这是模型构建过程中的一个重要步骤。为了全面回顾数据，我们可以使用工具，如热图和不同比例的直方图来识别可能有利于在我们的模型中捕获的空间模式。...有了这些知识，我们可以更好地特征工程师训练集，避免过拟合或不拟合某个模型驱动的子集的行为。 路径评估与可视化 在从数据探索到模型开发的过渡中，我们将把焦点从数据的全局视图转移到局部场景。

1.9K20

用TensorFlow.js进行人体姿态估计：在浏览器中即可实时查看人体姿态

模型输出：热图和偏移矢量 当PoseNet处理图像时，事实上返回的是热图以及偏移矢量，可以解码以找到图像中与姿势关键点对应的高置信度区域。...例如，图像大小为225，输出步幅为16，这将是15x15x17。第三维（17）中的每个切片对应于特定关键点的热图。该热图中的每个位置都有一个置信度分数，这是该关键点类型的一部分存在于该位置的概率。...它可以被认为是原始图像被分解成15×15网格，其中热图分数提供了每个网格广场中每个关键点存在可能性的分类。...由于热图是关键点位置的近似值，所以偏移矢量在位置上对应于热图表点，并且用于通过沿相应热图点的矢量行进来预测关键点的确切位置。偏移矢量的前17个切片包含矢量的x和最后17个y。...，将每个零件的热图x和y乘以输出步幅，然后将其添加到它们对应的偏移向量中，该向量与原始图像具有相同的比例。

5K40

以点代物，同时执行目标检测和跟踪，这个新方法破解目标跟踪难题

基于跟踪的检测器可以直接提取该热图，并在关联多个帧中的目标时对它们执行联合推理； 第二，基于点的跟踪简化了跨时间的目标关联。类似稀疏光流的简单位移预测就可以把不同帧中的目标连接起来。...CenterTrack 把之前帧的热图作为输入，轻松学会重复之前帧的预测，从而在不会引起较大训练误差的情况下拒绝跟踪当前帧目标。研究者在训练阶段通过强大的数据增强方案来避免这种情况。...事实上，数据增强方案足以让模型学会基于静态图像跟踪目标。也就是说，在没有实时视频输入的情况下，CenterTrack 模型可以在静态图像数据集上成功训练。 CenterTrack 是完全局部的方法。...由于每一个被检测目标都由单个点来表示，于是我们可以很方便地使用与基于点的探测器训练中相同的高斯渲染函数来渲染所有的检测结果，并呈现在一张类别无关的单通道热图 H^(t−1) = R({p^(t−1)_0...该模型以当前帧、前一个帧和一张基于跟踪目标中心渲染得到的图作为输入，生成当前帧的中心检测图、目标边界框尺寸图和一张偏移图。测试时，将目标的尺寸和偏移从热图峰值中提取出来。

83730

Agent触摸汉堡辨冷热，首次拥有类人感官！UCLA等发布3D多模态交互具身智能大模型

通过概念图和CLIP编码器来编码图像中的物体，然后通过多视角关联，将2D图像编码融合到3D空间中。...研究人员还将位置嵌入添加到物体的视觉特征中，最终得到 个特征作为抽象的以对象为中心的场景表示，其中 是对象的数量。...先将触觉感应转化为热图，并使用CLIP来处理。通过对这些热图区块进行平均值处理，就得到了一个1024维的温度特征数据。然后使用一个触觉映射器（即一个处理层）来将这些数据转换成大语言模型的特征格式。... ：在记录温度时，会先将温度数据转化为热图，并使用CLIP来处理。通过对热图区块进行平均值处理，就获得了一个1024维的温度特征数据。...对于撞击声、触觉和热数据，研究团队使用ChatGPT生成一个句子标题，描述材料以及每种传感器模态和语言之间的一致性。然后冻结图像编码器和LLM的权重，以加快收敛速度并保持语言推理能力。

15110

可体外杀死肿瘤细胞！北航团队《Small》发布铁磁流体机器人，用于窗口肿瘤光热治疗

图2 在这项研究中，冯林课题组介绍了一种具有生物相容性的磁流体机器人（BFR）的制备方式，构建了一个可以在复杂的生物介质中实现 3D 磁驱动控制系统进而实现了磁流体机器人在复杂的生物介质中进行3D磁驱动...通过将将0.5 µL具有不同磁性颗粒浓度的铁磁流体液滴添加到24孔板中，并用1064 nm光源照射5分钟，研究组得到BFR升温和冷却循环曲线曲线（图6H）。...▍四电磁线圈系统产生均匀梯度磁场，实现对BFR运动精准控制 图8 四线圈系统的结构。它由六个部分组成：计算机、数据卡、驱动器、电源、线圈和摄像头。...无BFR覆盖区域的肿瘤细胞死亡率显着低于BFR覆盖区域（图 17J）。这些数据证明，通过控制BFR的位置可以控制光热分布，从而实现对肿瘤细胞的可控杀伤。...基于这些数据，有理由相信本研究开发的BFR可以在磁场控制下靶向肿瘤组织，产生热量杀死肿瘤细胞，并在近红外光照射下抑制肿瘤细胞的增殖。

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