相对传统公交， BRT和Metro系统作为一种新型的公共交通方式，是一个涉及面广、影响因素多、相对灵活的体系。BRT通过对传统公共汽车在规划、设计、运营和管理上的改良，从而以较少的投资、较强的灵活性实现较高的服务效率；Metro在地下，不占用地面土地，运行速度快，载客容量大，大大的减少居民出行时间。BRT和Metro系统规划的核心问题，在于如何与城市自身特点紧密配合，寻求快速公交和地铁与其它城市公共交通方式之间的合理结构模式，建立一体化的城市交通系统。因此，在快速公交和地铁系统决策的过程中，必须坚持整体化的规划原则与方法，对快速公交和地铁系统的规划、实施、运营、优化这一不断推进的过程进行全面分析。因此我们对BRT和Metro路线系统对合肥市中心城区可达性影响的分析。
这是全文第四章拓展阅读，也是全篇的最后一个章节。在前三章的内容里，我们详细介绍了最短路问题及其数学模型、最短路径求解算法以及单源、多源Label Correcting Algorithms的核心内容。本章将介绍如何利用前文介绍的算法求解多目标最短路径问题以及如何处理大规模网络。点击下方链接回顾往期内容：
在一个商店里，顾客需要购买一些商品。他们需要按照价格从低到高排序，以便更容易地找到他们想要的商品。
查询优化器（简称为优化器）是内置数据库软件，用于确定 SQL 语句访问请求数据的最有效方法。
Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 2368 Accepted Submission(s): 333
许多组织正试图收集和利用尽可能多的数据，以改进其业务运营方式、增加收入或对周围世界产生更大的影响。因此，数据科学家面对 50GB 甚至 500GB 大小的数据集的情况变得越来越普遍。
在开始介绍最短路问题之前我们先来简单讨论网络流问题（network flow problems）
通过对BRT和Metro路线系统的分析与研究，我们会对合肥“十二五”规划中要建成全国重要的综合交通枢纽以及提升合肥的现代化都市形象提出一些合理的、可行的和具有科学依据的建议，促进合肥市的大建设大发展，并带动整个合肥城市圈的经济发展。而快速公交系统(Bus Rapid Transit，BRT)和地铁运输系统(Metro)作为一种新型的大容量快速交通方式，在此背景下研究BRT和Metro在我国城市的应用和发展将对未来的城市交通产生重大的现实影响。快速公交系统将首先为沿线的那些受时间和出行费用所限的人群带来更多的工作和商业机遇。在更深的社会层面，通过实施BRT和Metro系统，满足群众出行需要和改善公共空间后，可以加强公众对城市的自豪感和归属感。
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第二种使用分布式计算：虽然在某些情况下这是一种有效的方法，但是它带来了管理和维护集群的巨大开销。想象一下，必须为一个刚好超出RAM范围的数据集设置一个集群，比如在30-50GB范围内。这有点过分了。
visualgo是新加坡国立大学计算机学院一位很棒的博士老师Dr. Steven Halim 在2011年写的一个可视化数据结构和计算机常用算法的开源项目，虽然现在没有维护了，但不可否认他依旧是一个很棒的网站。它最初的目的是为了帮助他的学生更好地理解算法和数据结构，但随着时间的推移，它已经成为了一个广受欢迎的在线教育工具。
若从一顶点到另一顶点存在着一条路径，则称该路径长度为该路径上所经过的边的数目，它等于该路径上的顶点数减1。
来源：techcrunch 作者：Megan Rose Dickey 【新智元导读】本文揭开了Uber飞行汽车UberAir项目的神秘面纱，UberAir将在2020年在达拉斯和洛杉矶进行第一次测试，2023年将推出第一批商用航班。而且，搭“飞的”的价格与Uber打车服务通常的价格差不多，流程也只需要使用同一个Uber app。 自动驾驶汽车和电动飞行汽车的时代即将到来。这对我们未来的城市意味着什么呢？本文采访了Uber自主车辆和城市航空政策主管Justin Erlich。 Erlich曾在总检察长卡马拉·
本文是在阅读Aditya Bhargava先生算法图解一书所做的总结，文中部分代码引用了原文的代码，在此感谢Aditya Bhargava先生所作出的这么简单的事例，对基础算法感兴趣的朋友可以阅读原文。由于本人也是编程初学者，所以本书比较浅显易懂，所介绍的算法配上插图也十分易懂，这里只是介绍几种最基础的算法由浅入深以帮助理顺一些简单的思维逻辑。
道格拉斯-普克算法(Douglas–Peucker algorithm，亦称为拉默-道格拉斯-普克算法、迭代适应点算法、分裂与合并算法)是将曲线近似表示为一系列点，并减少点的数量的一种算法。该算法的原始类型分别由乌尔斯·拉默（Urs Ramer）于1972年以及大卫·道格拉斯（David Douglas）和托马斯·普克（Thomas Peucker）于1973年提出，并在之后的数十年中由其他学者予以完善。
图与树相比较，图具有封闭性，可以把树结构看成是图结构的基础部件。在树结构中，如果把兄弟节点之间或子节点之间横向连接，便构建成一个图。
摘要： 本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念，文章内容都是博主用心学习收集所写，欢迎大家三联支持！本系列会一直更新，核心概念系列会一直更新！欢迎大家订阅
本内容来源于《趣学算法》，在线章节：http://www.epubit.com.cn/book/details/4825
作者｜Qing Feng，Peter 译者｜CarolGuo 编辑｜Emily AI 前线导读：机器学习在 Uber 改善应用程序的用户体验方面发挥着核心作用。鉴于 Uber 业务的规模和范围，我们经常需要创造性地思考如何设计这些系统。譬如，在开发合作伙伴活动矩阵（Partner Activity Matrix，一种基于总体使用趋势的个性化司机体验的新工具）时，我们从基因组可视化的生物医学技术（基因组双聚类）中找到了灵感。 更多干货内容请关注微信公众号“AI 前线”，（ID：ai-front） 通过使用
算法是什么？ 算法就是完成一组特定任务的方法。 比如将大象放进冰箱需要三步： 打开冰箱 将大象放进冰箱 关闭冰箱 这就是一种算法。 如果用计算机语言来叙述，就是任何实现某种功能的代码片段都可以称之为算法。 一个程序员应该掌握大概50种基本算法，但目前我们属于初级阶段，先掌握一些简单有趣的算法，为日后进一步的算法学习打下基础。 二分查找 比如我要在字典（这里是真实的字典，不是Python的dict类型）中查找以O为拼音首字母的汉字，我会从字典的中间附近开始翻阅，因为我知道字母O在26个字母的中间附近，
网址：https://learning.oreilly.com/library/view/graph-algorithms-/9781492060116/
知乎用户@谢熊猫君 一篇关于人工智能即将来临，并彻底改变人类历史进程的文章引发巨大争议。本文选自另一位知乎用户@Summer Clover的一篇回应，在后者看来，@谢熊猫君的那篇译文“论据不堪一击，结论却言之凿凿”。 以下是原文： 我的评价：论据不堪一击，结论却言之凿凿。读起来的感觉就是一篇以煽动为目的的文章。 我十分怀疑这篇文章的原作者并不真的关心他的结论对不对，而只关心这种言论给他带来的利益有多少。 （甚至可能只是硅谷为人工智能相关企业的炒高估值，吸引投资？） 毕竟，小孩子才看对错，大人只关心利弊嘛。
假定每次执行第i行所花的时间是常量ci；对 j = 2, 3, … n, 假设tj表示对那个值 j 执行while循环测试的次数。
本文从图的概念以及历史讲起，并介绍了一些必备的术语，随后引入了networkx库，并以一个航班信息数据集为例，带领读者完成了一些基本分析。
上一节笔记：随机过程（5）——无限状态马尔科夫链的进一步探讨，泊松分布引入，复合泊松分布
图已经成为一种强大的建模和捕获真实场景中的数据的手段，比如社交媒体网络、网页和链接，以及GPS中的位置和路线。如果您有一组相互关联的对象，那么您可以使用图来表示它们。
今天文章的内容是动态规划当中非常常见的一个分支——状态压缩动态规划，很多人对于状态压缩畏惧如虎，但其实并没有那么难，希望我今天的文章能带你们学到这个经典的应用。
你打算在2016年奥运会期间去巴西吗？或者在网上观看比赛？在这篇文章中，我们针对那些前往巴西观看奥运会的游客和计划在线观看比赛的观众，讨论了他们可能面临的信息安全威胁。 显然，奥运会主题对那些网络“坏家伙”来说是非常有吸引力的。网络犯罪分子经常利用大众体育活动作为他们攻击的诱饵，就像在2014巴西世界杯期间曾发生的网络攻击事件，经过我们严密监控发现，当时记录在案的攻击令人印象深刻。 但即将到来的里约奥运会有点不同，与巴西世界杯期间相比，网络攻击事件目前来说相对较少，主要原因在于国际奥委会组建了
从中学开始，我就对地理很感兴趣，而最感兴趣的就是地图，面对一张地图，我能够好几小时一动不动地测算从一个地点到另一个地点的距离，并且想象着一路的山山水水风光无限。直到今天，收藏地图依然是我的癖好。高考那阵子，我最骄傲的就是能够把中国地图和世界地图用飞快的速度画出来，并把一个个国家和地点标在上面，渴望未来有一天能够到这些地方走一走。大学的时候，我旅行过一些地方，骑自行车，徒步旅行，或钻在火车的座位底下，怎么省钱怎么来。但更多的时候只能对着地图发呆，梦想着自己哪一天能够自由自在在全世界行走，心中就常常涌起一阵激动。
本文解释了计算距离的各种方法，并展示了它们在我们日常生活中的实例。限于篇幅，便于阅读，将本文分为上下两篇，希望对你有所帮助。
寒假到了，如何让孩子过得更加充实？正好自己前两天看一本算法书，挑前面几个简单的算法给孩子讲讲，也算是给孩子做个启蒙。为了帮助他更好地理解，做了段程序演示下。顺序普及下Python代码。
This global accessibility map enumerates land-based travel time to the nearest densely-populated area for all areas between 85 degrees north and 60 degrees south for a nominal year 2015. Densely-populated areas are defined as contiguous areas with 1,500 or more inhabitants per square kilometer or a majority of built-up land cover types coincident with a population centre of at least 50,000 inhabitants. This map was produced through a collaboration between the University of Oxford Malaria Atlas Project (MAP), Google, the European Union Joint Research Centre (JRC), and the University of Twente, Netherlands. The underlying datasets used to produce the map include roads (comprising the first ever global-scale use of Open Street Map and Google roads datasets), railways, rivers, lakes, oceans, topographic conditions (slope and elevation), landcover types, and national borders. These datasets were each allocated a speed or speeds of travel in terms of time to cross each pixel of that type. The datasets were then combined to produce a “friction surface”, a map where every pixel is allocated a nominal overall speed of travel based on the types occurring within that pixel. Least-cost-path algorithms (running in Google Earth Engine and, for high-latitude areas, in R) were used in conjunction with this friction surface to calculate the time of travel from all locations to the nearest city (by travel time). Cities were determined using the high-density-cover product created by the Global Human Settlement Project. Each pixel in the resultant accessibility map thus represents the modeled shortest time from that location to a city.
由于对三维激光SLAM比较感兴趣，并且最近也在找无人驾驶激光SLAM算法的岗位，所以花了一个多月把LOAM的论文和源码好好看了一遍。发现论文还是比较容易明白，但一看代码全是坑。看论文懂了，看代码似懂非懂。为了尽快把这坑填上，所以诚邀读者一起探讨。作者始终认为填坑最好的方法是拉别人和你一起填坑。由于三千多行的源码不是一篇博客能够讲明白的，所以这篇博客主要讲一下我对LOAM论文的理解，后续会有代码的介绍，希望对大家能有帮助。
随着十一黄金周出行高峰的到来，“未堵先知”提前规划路线成为用户的最强“痛点”。9月27日，人民网舆情监测室联合百度共同举办《2016十一出行预测大数据报告》发布会。人民网副总编辑董盟君、百度地图开放平
关于图计算&图学习的基础知识概览：前置知识点学习（Paddle Graph Learning (PGL)） 欢迎fork本项目原始链接：关于图计算&图学习的基础知识概览：前置知识点学习（Paddle
原文地址：http://theory.stanford.edu/~amitp/GameProgramming/
后向传播是训练深度模型在计算上易于处理的关键算法。对于现代神经网络，相对于单纯的实现，它可以使梯度下降的训练速度提高一千万倍。这相当于模型训练时间是需要一个星期还是20万年的差距。
回溯法是一种组织搜索的一般技术，有“通用的解题法”之称，用它可以系统的搜索一个问题的所有解或任一解。 有许多问题，当需要找出它的解集或者要求回答什么解是满足某些约束条件的最佳解时，往往要使用回溯法。 可以系统地搜索一个问题的所有解或任意解，既有系统性又有跳跃性。 回溯法的基本做法是搜索，或是一种组织得井井有条的，能避免不必要搜索的穷举式搜索法。 这种以深度优先的方式系统地搜索问题的解的方法称为回溯法。
文章：LIO-PPF: Fast LiDAR-Inertial Odometry via Incremental Plane Pre-Fitting and Skeleton Tracking
当我们学习数据结构的时候，总是觉得很枯燥，而当我们解决实际问题的时候，又往往因为对数据结构了解的匮乏而束手无策。从问题中来，到问题中去，在某一点上的深入思考并且不断的实践积累，或许是个笨办法，但笨办法总是比没办法好一些。本文是老码农对DAG的随手笔记，积累成文。
随着日历已经撕到了 2018 年，春节的脚步也就不远了。辛苦了一年，你是否也想要给自己放个假，出去走走？
想象一下你在一个外国的城市，在某个地方（比如一家酒店），想用公共交通工具去另一个地方（比如一家不错的餐馆）。你是做什么？如果你会像许多人一样，掏出智能手机，输入目的地并开始按照说明操作。
本篇再看 NP 问题之经典的 TSP 旅行商问题，对于一些 TSP 算法作出解答。
最近一款“佛系游戏”《旅行青蛙》（旅かえる）爆红朋友圈，一夜间刮起一股“养蛙（娃）热潮”，知乎一位名叫@黄小秋的程序员大佬，为了让老母亲老父亲们理解自己的呱究竟在干什么，于是花了五个晚上逆向游戏程序逻辑，提取各种数据。这里相当于动用了上帝视角来解答这些问题，目前点赞已经超过2w。 1 呱真的在旅行么？ 不得不佩服游戏的设计者，为了追求真实，实现了一套非常完整的旅行模拟系统，有严谨的旅游路线设计。 因为旅行的过程并不展示给用户，我原本以为逻辑会十分简单。发现这套旅行模拟系统的时候，我也有些惊讶，也促使我深入
于是我问出版社要来《算法导论》的书摘看看，然后又去网上查了很多的资料，真的没想到《算法导论》这本书的评价那么好，而且书籍里涉及的内容非常的全面，在豆瓣上达到了9.3的高分。
A*算法是一种大规模静态路网中求解最短路径最有效的搜索方法，相比于Dijkstra算法，它提供了搜索方向的启发性指引信息，在大多数情况下大大降低了Dijkstra算法无效的冗余的扩展搜索，因此也成为自动驾驶路径规划中的首选算法。
激光雷达和照相机是用于感知和理解场景的两个基本传感器。他们建立周边环境模型、提供检测和确定其他对象位置的方法，从而为机器人提供了安全导航所需的丰富语义信息。许多研究人员已开始探索用于精确3D对象检测的多模式深度学习模型。Aptiv开发的PointPainting [1]算法是一个非常有趣的例子。
最近，我一直在和实验室的研究生一起研究移动机器人。我们通过尝试替换ROS中的一些默认包，学习了解了一个典型的机器人技术栈的各种算法。我的主要研究领域是规划和强化学习，而不是机器人学，所以学习曲线挺陡峭的。机器人需要知道如何在环境中定位自己，或者找到自己的位置，即时绘制环境地图，避开随时可能出现的障碍物，控制自己的电动机以改变速度或方向，制定解决任务的计划等等。
一、介绍 目前，对于全球科学家而言，“如何去学习一种新技能”成为了一个最基本的研究问题。为什么要解决这个问题的初衷是显而易见的，如果我们理解了这个问题，那么我们可以使人类做一些我们以前可能没有想到的事。或者，我们可以训练去做更多的“人类”工作，常遭一个真正的人工智能时代。 虽然，对于上述问题，我们目前还没有一个完整的答案去解释，但是有一些事情是可以理解的。先不考虑技能的学习，我们首先需要与环境进行交互。无论我们是学习驾驶汽车还是婴儿学习走路，学习都是基于和环境的相互交互。从互动中学习是所有智力发展和学习理论
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