[ 推荐文章 ] Python 地图篇 - 使用 pyecharts 绘制世界地图、中国地图、省级地图、市级地图实例详解
性能黄金法则 只有10%-20%的最终用户响应时间花在接收请求的HTML文档上，剩下的80%-90%时间花在HTML文档所引用的所有组件(图片，script，css，flash等等)进行的HTTP请求上。 前言 有关前端性能优化的资料参考于《高性能网站建设》这本书，这一系列的文章可以看作是对这本书的阅读笔记。 改善响应时间的最简单途径就是减少组件的数量，并由此减少HTTP请求的数量。接下来将探讨几个技术实现。 1. 图片地图 图片地图允许你在一个图片上关联多个URL。目标URL的选择取决于用户单击了图片上的
Quick BI（以下简称Qbi）做数据分析有5个模块：仪表板、电子表格、数据大屏、即席分析和自主取数。其中仪表板和即席分析比较接近于Power BI（以下简称Pbi）制作的报告。本文的比较对象，主要指Qbi的仪表板和Pbi的报告。
之前有过一段时间，特别热衷于数据地图，也分享很多篇关于地图制作的教程（涉及到各种作图软件），但大多是整理拼凑，自己发挥的不多。 最近在看哈德利.威科姆的那本火遍全球的R语言数据可视化经典教程——《ggplot2——数据分析与图形艺术》。书内虽然关于数据地图的内容很少，但是ggplot所渗透的可视化图层理念实在让人叹为观止。 书中完全将复杂的地图图表语言拆解成常规图表思维，通过图层叠加、分组填色、空间映射，让我对地图这种深度可视化形式有了更多深入的理解。 今天这一篇主要分享美国地图的绘图代码，同样是我们之前分
关于图层的混合，说的直白点就是图层摞一块按什么方式叠加混合得到最终效果。每个混合模式遵循一个公式，这个公式就是图层摞一块的方式，不知道你们能不能理解
做了这么多数据地图，是时候该总结一些心得和理念了，今天这篇讨论ggplot2所支持的数据地图素材格式。 library("plyr") library("dplyr") library("rgdal") library("sf") library(maptools) library("ggplot2") library("ggthemes") library("geojsonio") options(stringsAsFactors=FALSE,warn=FALSE,encoding="UTF-8") 今
确定图片的坐标比较繁琐且易出错，同时使用图片地图导航也不具有可读性，因此不推荐使用图片地图。
SP将地理数据分割为两大块：描述层和映射层，可以使用rgdal包的readOGR（)函数读取数据。
标题：ORB-SLAM3: An Accurate Open-Source Library for Visual, Visual-Inertial and Multi-Map SLAM
滴滴与中国优步合并终于尘埃落定，这一超级资本事件已成功抢到各种头条，相关解读连篇累牍。正如我昨日文章所言，Uber此举的核心目的是“舍车保帅”，将中国市场交给新的滴滴公司打理，自身则可抽身出来聚焦资源谋求更长远的未来——这跟腾讯将搜索、电商等业务打包抛出去很相似。那么，Uber的未来在哪里？ 同一天，《金融时报》报道，Uber计划投资5亿美元开发地图项目，以求摆脱对Google地图的依赖，并为无人驾驶汽车开辟道路。要开发一个全球性的高水准地图，5亿美元远远不够，想必未来Uber还会在地图上持续投入，并且将探
当今年代，每个人都有智能手机，出门在外，自然离不开使用手机地图了，查找附近的餐馆，附近的地铁站，非常方便，可是在这项技术背后又隐藏着什么算法呢？这篇博客将会讲述这个技术背后的GeoHash算法以及基本的实现。
今日凌晨，OpenAI发布Neural MMO—一个强化学习的大型多智能体游戏环境。这一平台可以在持久性和开放式任务中支持大量可变数量的智能体。
SecureCRT for Mac适用于Windows，Mac和Linux的 SecureCRT客户端为计算专业人员提供了坚如磐石的终端仿真，通过高级会话管理提高了工作效率，并提供了一系列节省时间和简化重复性任务的方法。SecureCRT为组织中的每个人提供安全的远程访问，文件传输和数据隧道。无论您是要更换Telnet还是终端，还是需要更强大的安全远程访问工具，SecureCRT都是您可以全天使用的应用程序。
投稿作者|巫银良 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn 移动互联网应用和大规模社交网络催生了海量的数据分析需求，时空数据作为记录用户和设备在现实世界分布和活跃程度的基础数据，一直为各大互联网电子商务平台和商家所关注。地理空间数据结合其他业务数据如何被分析利用，以及如何在分析中可视化呈现一直是现代化分析平台的一个重要方向。一方面各种地图服务越来越多地集成到应用中，成为应用增强交互的组成部分（比如“附近的服务/人”，甚至连支付包红包都需要呈现各种方位关系，来增强乐趣）
在上节中，我提到“解空间”映射包含 3 部分的内容：战略设计、战术设计、代码实现。其中，战略设计主要包含 3 部分工作：
当前在 datav的geoatlas中，可以下载单个地市或区县的数据，例如福建省下面每个地市都可以单独下载一个geojson文件，现在需要将所有地市的geojson合并为一个福建省区县层级的geojson
文章：VoxelMap++: Mergeable Voxel Mapping Method for Online LiDAR(-inertial) Odometry
在React 组件设计实践总结 03 - 样式的管理一文中吹了一波 styled-components 后，本文想深入来了解一下 styled-components 的原理. 如果你对 styled-components 还不了解，建议先阅读一下官方文档或前面的文章.
瓦片是互联网地图webGIS组织地图数据的一种方式，最近的一个项目需要获取一定区域内的百度地图瓦片；ArcGIS的一个插件ArcBruTile支持很多地图源（如OSM、Bing）的瓦片获取，但是没有百度地图的，Github上的一些项目（如pyMap）也不支持百度瓦片的下载，
文章采用了GPU加速的trick，本质上还是描述的LI-SLAM,里程计基于关键帧进行固定滞后平滑优化，然后在全局建图模块再一次进行因子图的优化。时间上通过GPU加速体素格GICP因子和IMU预积分因子的计算以及融合。
【导读】2017《中国大数据企业排行榜》V3.0从数据准备、数据交易、基础服务、行业应用、领域应用、人机交互、挖掘分析、基础技术服务、智慧城市和大数据周边领域等10个大类64个细分领域）对国内大数据企
想象这样一个场景：你可能希望为你的法国客户提供指定主题的热点报道。为实现这一功能，你需要向 谷歌或者Twitter的API请求所有语言中针对该主题最热门的评论，可能还需要依据你的内部算法 对它们的相关性进行排序。之后，你可能还需要使用谷歌的翻译服务把它们翻译成法语，甚至 利用谷歌地图服务定位出评论作者的位置信息，最终将所有这些信息聚集起来，呈现在你的网站上。
文章：Direct LiDAR-Inertial Odometry: Lightweight LIO with Continuous-Time Motion Correction
适配器模式主要用来解决两个已有接口之间不匹配的问题，它不考虑这些接口是怎样实现的，也不考虑它们将来可能会如何演化。适配器模式不需要改变已有的接口，就能够使它们协同作用。
在非常有限的内存和计算能力的条件下实现准确定位是下一代汽车序列的一大挑战。本文提出了基于几何图元的定位算法，该几何图元的表示形式紧凑，对于其他任务（如规划和行为生成）更有价值。这些图元缺乏独特的签名，这使得检测和地图元素之间的关联非常不明确。我们通过在线构建局部地图来避免传递过程中的歧义，这对于提高运行效率至关重要。此外，我们基于鲁棒的位姿图优化引入了一种新的框架来融合与里程计观测的关联。
文章：Multi-Session, Localization-oriented and Lightweight LiDAR Mapping Using Semantic Lines and Planes
文章：RoadMap: A Light-Weight Semantic Map for Visual Localization towards Autonomous Driving
首先，赫夫曼编码是一种变长编码方式，其目标是使得编码的总长度最短。赫夫曼编码的生成基于赫夫曼树，其中树的每个内部节点表示两个子节点频率的和，而叶子节点则代表原始字符及其频率。在构建赫夫曼树时，我们每次选择频率最低的两个节点来生成一个新的父节点，直到只剩下一个节点（即根节点）为止。
想要理解ORB-SLAM3的地图管理，仅看ORB-SLAM3的论文[3]是不够的，因为很多细节出现在之前的ORB-SLAM1/2[1][2]，以及ORB-Atlas[4]这几篇论文中。从头到尾搞清楚这些论文中采用的地图管理方法，就能理解ORB-SLAM3中的内容。本文介绍这几篇论文中涉及地图的部分，并不介绍特征跟踪、关键帧创建等内容。作者能力有限，在整理时难免出现疏漏，望读者以原论文为准。
本文介绍在GEE中，将多个存储有点要素的Asset加以合并，使得其成为一个Asset的方法。本文是谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）系列教学文章的第十五篇。
WWDC 2014 上，Apple的原型设计团队分享了公司内部的一套App开发流程。在完成App之前不断的进行原型迭代，这个过程中，原始的idea逐步变的更加具体真实，最终达到满意的用户体验和达到预期的目的。本文包含了两部分，前半部分介绍Apple的工作流，并且加上了部分个人理解；后半部分是Apple用一个虚拟的项目展示了如何快速完成一个三轮迭代。
为了研究和娱乐目的创造一个有益的「时间旅行」体验，谷歌AI研究院推出了一个基于浏览器的工具集名为「 rǝ」 (发音为 re) 。
行人检测有两种方向，传统算法和基于深度学习算法。传统算法的典型代表有Haar特征+Adaboost算法，Hog特征+Svm算法，DPM算法。而基于深度学习的行人检测典型代表有RCNN系列，YOLO系列和SSD系列。其中RCNN系列算法是现在使用的最广泛的基于深度学习的行人检测算法。
7620:区间合并 查看 提交 统计 提问 总时间限制:1000ms内存限制:65536kB描述 给定 n 个闭区间 [ai; bi]，其中i=1,2,...,n。任意两个相邻或相交的闭区间可以合并为一个闭区间。例如，[1;2] 和 [2;3] 可以合并为 [1;3]，[1;3] 和 [2;4] 可以合并为 [1;4]，但是[1;2] 和 [3;4] 不可以合并。 我们的任务是判断这些区间是否可以最终合并为一个闭区间，如果可以，将这个闭区间输出，否则输出no。 输入第一行为一个整数n，3 ≤ n ≤ 500
蒜头君给定 nn 个闭区间 [a_i, b_i] [a i,b i ]，其中 i=1,2,…,ni=1,2,…,n。
整理数据的本质可以归纳为：对数据进行分割（Split），然后应用（Apply）某些处理函数，最后将结果重新组合（Combine）成所需的格式返回，简单描述为：Split - Apply - Combine。plyr包是Hadley Wickham为解决split – apply – combine问题而写的一个包。使用plyr包可以针对不同的数据类型，在一个函数内同时完成split – apply – combine三个步骤。plyr包的主函数是**ply形式的，函数名的第一个字符代表输入数据的类型，第二个字符代表输出数据的类型，其中第一个字符可以是(d、l、a)，第二个字母可以是(d、l、a、_ )，不同的字母表示不同的数据格式，d表示数据框格式，l表示列表，a表示数组，_则表示没有输出。
其中, 通过多次处理, 生成多个中间数据, 最后对结果进行操作获得数据. 本文不涉及任何原理, 仅总结spark在处理的时候支持的所有操作, 方便后面使用的时候, 可以参照本文进行数据的处理.
题目出自：http://noi.openjudge.cn/ch0204/7620/
利用鲁棒的地图融合方法解决不限数量的子地图融合问题，Altas使SLAM系统变的更加的精准和鲁棒。在tracking线程跟踪失败的时候，系统会构建一个新的子地图。当该地图和先前的子地图有共同部分的时候就会进行地图融合。针对原来的方法中只舍弃特征点数量少的帧，我们也舍去位姿估计不准的帧来构建更加精准的子地图。
论文名称: ORBSLAM-Atlas: a robust and accurate multi-map system
全景分割结合了语义分割和实例分割的任务[17]。对于一组“事物”类别，例如“汽车”，它提供了关于各个实例的信息，例如以带有类别标签的边界框和指示实例像素的二值 Mask 的形式。在实例分割中不属于“事物”实例的区域（实例分割中的“背景”）以类似于语义分割的方式分配到所谓的“物品”类别之一。对于这些类别（例如，“墙壁”），不决定实例的信息。
地理数据可视化在许多领域都是至关重要的，无论是研究地理空间分布、城市规划、环境保护还是商业决策。Python语言以其强大的数据处理和可视化库而闻名，而Geopandas作为其地理信息系统（GIS）领域的扩展，为处理地理空间数据提供了方便的工具。本文将介绍如何使用Python和Geopandas进行地理数据可视化，并提供实用的代码示例。
经常帮一些同学 One-on-One 地解决问题，在看部分同学使用 VS Code 的时候，有些蹩脚，实际上一些有用的技巧能够提高我们的日常工作效率。
注释：如果您仅向 array_merge() 函数输入一个数组，且键名是整数，则该函数将返回带有整数键名的新数组，其键名以 0 开始进行重新索引（参见下面的实例 1）。
我们从中了解了声明合并其实指的就是编译器会针对同名的声明合并为一个声明，合并的结果是合并后的声明会同时拥有原先两个或多个声明的特性
数字地球非洲的耕地范围地图非洲2019年 这些地图显示了2019年1月至12月期间以下国家耕地的估计位置，其中耕地被定义为至少0.01公顷（单个10米×10米像素）的土地，在播种/种植日期后的12个月内至少可收获一次。还指出，"这一定义将排除非种植的牧地和多年生作物，因为卫星图像可能难以将其与自然植被区分开来。"临时耕地范围地图的分辨率为10米，使用2019年的哥白尼哨兵-2号卫星图像建立。耕地范围地图是使用来自非洲东部、西部、北部和萨赫勒地区的大量训练数据，加上随机森林机器学习模型单独建立的。对用于制作耕地范围地图的方法的详细探索，可以在Jupyter Notebooks中的DE Africa的crop-mask中找到。最容易下载数据集的地方是AWS开放数据注册处前言 – 床长人工智能教程
本文介绍了ORB-SLAM3,这是第一个能够使用单眼、双目和RGB-D相机,使用针孔和鱼眼镜头模型执行视觉、视觉惯性和多地图SLAM的系统.
即把待排序序列分成若干个子序列，每个子序列是有序的，然后在把有序子序列合并为整体有序序列.
构造最小生成树还有一种算法，Kruskal算法：设G=（V，E）是无向连通带权图，V={1，2，…，n}；设最小生成树T=（V，TE），该树的初始状态为只有n个顶点而无边的非连通图T=（V，{}），Kruskal算法将这n个顶点看成是n个孤立的连通分支。它首先将所有的边按权值从小到大排序，然后只要T中选中的边数不到n−1，就做如下的贪心选择：在边集E中选取权值最小的边（i，j），如果将边（i，j）加入集合TE中不产生回路（圈），则将边（i，j）加入边集TE中，即用边（i，j）将这两个连通分支合并连接成一个连通分支；否则继续选择下一条最短边。把边（i，j）从集合E中删去。继续上面的贪心选择，直到T中所有顶点都在同一个连通分支上为止。此时，选取到的n−1条边恰好构成G的一棵最小生成树T。
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