通常我们在政治新闻或者财经日报中看到的数据可视化图表中，美国地图中的两个海外州——阿拉斯加和夏威夷都是被平移过的，主要因为这两个海外州偏离本土太远，使用原始位置会使得美国地图的整体比例尺偏大，局部内容被缩小...但是通常来讲，我们从网络上免费获取的美国地图素材（无论是shp\json\svg)，都是原始经纬度数据，仅有少量适量素材（eps\ai等）会做过处理，所以我们需要自己处理坐标平移的问题。...今天我给大家讲解我在此问题上所经历过的四次探索： 纯手工调整；（只能移动位置，无法修正投影） 使用图层贴合技术（可以带原始位置投影调整，相当于拼图） 使用ggmapr包调整（同方案1，只能调整位置，无法修正投影...大家可以看到，以上虽然使用了多圆锥投影，但是我是先把夏威夷和阿拉斯加移动到指定位置之后才使用的投影，这样投影作用的当前位置而非阿拉斯加和夏威夷的原始坐标位置，实际上这样看到的地图，除了大陆部分之外，阿拉斯加和夏威夷的投影并非真实位置投影...因而，从目前来看，第四种方法是效率最高，效果最好，整体最佳的可选方案，虽然不知道它内部是如何处理阿拉斯加和夏威夷的原始坐标投影问题。
AngularJS 是一个功能强大的 JavaScript 前端框架，它提供了丰富的内置过滤器，用于处理和转换视图中的数据。...本文将详细介绍 AngularJS 过滤器的概念、特性和用法，并提供一些示例来帮助读者更好地理解和应用。什么是过滤器？过滤器是 AngularJS 中用于处理视图数据的函数。...过滤器和控制器的结合使用在 AngularJS 中，我们还可以将过滤器与控制器结合使用，以实现更灵活的数据处理。...首先，我们通过 orderBy 过滤器按照商品名称进行排序；然后，我们通过 filter 过滤器筛选出价格低于或等于 2.00 的商品。总结AngularJS 过滤器是处理和转换视图中数据的重要工具。...它们可以帮助我们对数据进行排序、过滤、格式化等操作，从而更好地满足用户需求。本文详细介绍了过滤器的概念、内置过滤器和自定义过滤器的用法，并提供了一些示例帮助读者更好地理解和应用。
对应点一定位于 g ( x , y ) = 0 投影到 f ( x , y ) 上之后形成的那条曲线上，比如上图中的点 B。...等式约束条件： 我们的目标函数变为： ? 现在我们在一张图中做出f(x,y)和g(x,y)的等高线（三维图形投影到二维平面后的结果），形如图： ?...绿线是g(x,y)的等高线，蓝线是f(x,y)的等高线。图中两条蓝线具体对应的函数分别是f(x,y)=d1和f(x,y)=d2。d1和d2是两个常数，对应上图中两个蓝圈对应的z轴坐标。...拉格朗日函数把原本的目标函数和其限制条件整合成了一个函数。于是，原本有约束的优化问题，就可以转化为对拉格朗日函数的无约束优化问题了。...拉格朗日对偶问题 现在我们已经把不等式的约束问题也转变为了一个p*的问题。 ? 但仍然个很难解决的问题，因为我们要先解决不等式约束的max问题，然后再在w上求最小值。怎么办呢？
3D条形图演 在不同平面上创建二维条形图 绘制 3D 轮廓（水平）曲线 使用 extend3d 选项绘制 3D 轮廓（水平）曲线 将轮廓轮廓投影到图形上 将填充轮廓投影到图形上 3D 曲面图中的自定义山体阴影...3D 误差条 3D 误差线 创建 2D 数据的 3D 直方图 参数曲线 洛伦兹吸引子 2D 和 3D 轴在同一个 图 同一图中的 2D 和 3D 轴 在 3D 绘图中绘制平面对象 生成多边形以填充 3D...三角形 3D 填充等高线图 三角形 3D 表面图 3D 体素/体积图 numpy 标志的 3D 体素图 带有 rgb 颜色的 3D 体素/体积图 具有圆柱坐标的 3D 体素/体积图 3D 线框图 旋转...3D 线框图 一个方向的 3D 线框图 matplotlib.org/stable/tuto… 3. openpyxl openpyxl：excel表格处理工具，可以根据数据绘制3D图表； 支持以下图表...： 面积图 二维面积图 3D 面积图 条形图和柱形图 垂直、水平和堆积条形图 3D 条形图 气泡图 折线图 二维折线图 3D 折线图 散点图 饼图 投影饼图 3D 饼图 渐变饼图 甜甜圈图 雷达图
在下图中，我们展示了等距圆柱投影的示例，它选择了沿子午线保留距离的纬度缩放。其他圆柱投影是墨卡托（projection='merc'）和圆柱等积（projection='cea'）投影。...它的构造是为了保留地图上的区域：尽管两极附近存在扭曲，但小块的区域反映了真实区域。其他伪圆柱投影是正弦曲线（projection='sinu'）和罗宾逊（projection='robin'）投影。...这可以产生非常好的局部特性，但是远离圆锥焦点的区域可能变得非常扭曲。其中一个例子是 Lambert Conformal 圆锥投影（projection='lcc'），我们之前在北美地图中看到过。...其中一些特定于地图的方法是： contour()/contourf()：绘制等高线或填充的等高线 imshow()：绘制图像 pcolor()/pcolormesh()：为不规则/规则网格绘制伪彩色图...示例：加利福尼亚的城市 回想一下，在“自定义图例”中，我们演示了在散点图中使用大小和颜色，来传达加州城市的位置，大小和人口的信息。
“欠拟合”和”过拟合”. 出自PRML 图1.4. 下图数据点是从绿色曲线生成的. 拟合参数是M, 通过M得到的模型是红色曲线....P(D|H1) 代表了使用复杂模型H1情况下，数据集D被准确预测的概率和置信度(Evidence)；P(D|H2) 代表了使用较简单模型H2情况下，数据集D被准确预测的概率和置信度(Evidence)。...一个非线性的问题, 在升维之后, 可以变为一个线性问题. 如下图, 想象样本是从一维的曲线生成的, 一定是个非线性问题. 但是如果把这个曲线看做是二维的, 马上就可以用线性的基础函数划分开了....最小方差的几何图解. 来自 ESL 图 3.2. y轴在平面上的投影表示最小方差估计. ? Geometry of least squares 10. 稀疏性....(即 权重向量有更多的零值). 来自ESL 图 3.11. 图中红色的等高线是平方误差项等值线, 可以理解为在等高线上的解是误差相等的.
在求解最优化问题中，拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier）和KKT（Karush Kuhn Tucker）条件是两种最常用的方法。...例如，一个三元函数w(x,y,z), 它是x,y,z的函数，且在一个约束条件下求它的极值。我们假设图中的曲面就是约束方程g(x,y,z)=0的图像，即约束面。...再想想一下我们是海水，从山底向上移动（集体作战），领袖沿着盘山路行进，每一步我们可以找到同海拔的海岸线（等高线），海岸线与盘山路想交，我们可以继续向上移动，直到海岸线与盘山路向切，此时，找到最高海拔，海岸线...在极值点，优化函数的等高线、优化函数与约束方程的交线、约束方程的投影线（类似约束曲面的等高线，约束曲线）相切于一点。...根据1将约束方程带入优化函数消元、降维变成无约束低维问题求解，根据2求梯度为0 二、根据2构造似然函数L（X，λ），使在特殊条件下满足1和2，对L（X,λ）解特殊条件。
目录 写在前面 偏导数 方向导数 梯度 等高线图中的梯度 隐函数的梯度 小结 参考 博客：blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 梯度是微积分中的基本概念，也是机器学习解优化问题经常使用的数学工具...梯度与方向导数的关系？ 为什么说梯度方向是上升最快的方向，负梯度方向为下降最快的方向？ 梯度的模有什么物理意义？ 等高线图中绘制的梯度为什么垂直于等高线？ 全微分与隐函数的梯度有什么关系？...其中，f_x (a, b)和f_y (a, b)分别为函数在(a, b)位置的偏导数。由上面的推导可知： 该位置处，任意方向的方向导数为偏导数的线性组合，系数为该方向的单位向量。...等高线图中的梯度 在讲解各种优化算法时，我们经常看到目标函数的等高线图示意图，如下图所示，来自链接Applet: Gradient and directional derivative on a mountain...图中，红点为当前位置，红色箭头为梯度，绿色箭头为其他方向，其与梯度的夹角为theta。将左图中z=f(x, y) 曲面上的等高线投影到xy平面，得到右图的等高线图。 梯度与等高线垂直。为什么呢？
先说拉格朗日乘子法，设想我们的目标函数z = f(x), x是向量, z取不同的值，相当于可以投影在x构成的平面（曲面）上，即成为等高线，如下图，目标函数是f(x, y)，这里x是标量，虚线是等高线，现在假设我们的约束...g(x)=0，x是向量，在x构成的平面或者曲面上是一条曲线，假设g(x)与等高线相交，交点就是同时满足等式约束条件和目标函数的可行域的值，但肯定不是最优值，因为相交意味着肯定还存在其它的等高线在该条等高线的内部或者外部...，使得新的等高线与目标函数的交点的值更大或者更小，只有到等高线与目标函数的曲线相切的时候，可能取得最优值，如下图所示，即等高线和目标函数的曲线在该点的法向量必须有相同方向，所以最优值必须满足：f(x)的梯度...再想想一下我们是海水，从山底向上移动（集体作战），领袖沿着盘山路行进，每一步我们可以找到同海拔的海岸线（等高线），海岸线与盘山路想交，我们可以继续向上移动，直到海岸线与盘山路向切，此时，找到最高海拔，海岸线...在极值点，优化函数的等高线、优化函数与约束方程的交线、约束方程的投影线（类似约束曲面的等高线，约束曲线）相切于一点。
x = np.linspace(-1,1,50)#定义x的数据范围 y1 = 2*x + 1#定义y的数据范围 y2 = x**2 plt.figure()#定义一个图像窗口 plt.plot(x,y1...；xytext = (+30,-30)和textcoord = 'offset points'对于标注位置描述和xy偏差值，arrowprops对于图中间头类型设置 plt.text(-3.7,3,r'...xy平面做等高线图，其中rstride和cstride表示row和column的宽度 ax.plot_surface(x,y,z,rstride=1,cstride=1,cmap=plt.get_cmap...('rainbow')) 添加xy平面等高线 投影到z平面 ax.contourf(x,y,z,zdir='z',offset=-2,cmap = plt.get_cmap('rainbow'))#把图像进行投影的图形...offset表示比0底两个位置 ax.set_zlim(-2,2) plt.show() #多图合并显示 #6.1 Subplot多合一显示 #6.1 subplot多合一显示 #均匀图中图 plt.figure
等高线图 针对于假设函数和代价函数问题，我们会继续进行优化问题，此时我们需要对两个参数θ0和θ1同时进行赋值，然后进行优化问题的处理： 当θ1进行赋值的时候，我们得到的代价函数图形类似一个抛物线：...但是当同时对θ1和θ0都进行了赋值，如上图θ0=50和θ1=0.05时，我们得到的函数图形如图所示： 但是为了很多问题，在此处不适用三维图形，我们此时就使用等高线图 总的来说。...等高线图，类似于地里中的那些图形，一座大山，地面测量大山各点的海拔高度，映射到平面上。高度相同的用线连接起来，就会形成图中的等高线图。也有一点类似于树的年轮。...当然了，在等高线图中，越靠近中心，海拔自然是越高。 梯度下降法 除了以上的方法之外，我们依然可以使用梯度下降法将代价函数J最小化。 梯度下降是比较常用的最小化代价函数J的算法....在梯度下降法中，我们要做的就是不停地改变θ1和θ0的值，通过改变使得J变小，直到找到J的最小值或者是局部最小值。 就像一座大山，我们走向山底，有很多方式，但是往往会选择最优的路线方式。
作者提出了PCGrad （projecting conflicting gradients），即将任务的梯度投影到具有冲突梯度的任何其他任务的梯度的法线平面上。...在一系列具有挑战性的多任务监督和多任务 RL 问题上，这种方法在效率和性能方面取得了实质性的进展。...算法思想也比较简单： 首先，计算任务i梯度和随机一个其他任务j梯度之间的余弦相似度，如果为负值表示是相互冲突的梯度，如上图（a） 如果余弦相似度为负值，则通过下式计算任务i梯度在任务j梯度的法线平面上的投影...这边我们来推导一下法平面的投影是如何计算的： 如上图， 我们设要求的投影向量（蓝色虚线）为 x。绿色的向量和 gj同向，我们可以视它为agj。...，图c是任务2的目标等高线图。
点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯0 数据架构是数据工程中数据概念模型的要素集合。 它从宏观角度阐述了数据功能实现的逻辑、依赖和保障性问题。...在日常工作中，有些读者对大数据架构有些问题，接下来，我们就大家关注的几个问题展开阐述。 01．企业真的需要大数据架构吗？...为了实现IT成本最优化控制，在选型时，需要考虑资源的动态付费、弹性调整、按需使用、灵活扩展等问题，只有这样，才有可能通过不断调整逐步趋向最优平衡点。...先进方案代表了行业发展的潮流，对行业发展具有引导和教育作用。但先进方案是在长期迭代的基础上逐渐演化而来的，并且拥有特定适配的场景。...如果您对 Python 和大数据感兴趣，或者想要提升你的技能，可以学习和实践《Python大数据架构全栈开发与应用》中的内容，相信你会收获很多知识和经验，也会为你的职业生涯和个人发展带来机会和价值。
在解释机器学习的基本概念的时候，我发现自己总是回到有限的几幅图中。以下是我认为最有启发性的条目列表。...这张图给了为什么复杂模型原来是小概率事件这个问题一个基本的直观的解释。水平轴代表了可能的数据集D空间。贝叶斯定理以他们预测的数据出现的程度成比例地反馈模型。这些预测被数据D上归一化概率分布量化。...注意到左侧的分类条件密度p(x|C1)的模式，在左图中以蓝色线条表示，对后验概率没有影响。右图中垂直的绿线展示了x中的决策边界，它给出了最小的误判率。 图8 8....Geometry of least squares: 图9带有两个预测的最小二乘回归的N维几何图形。结果向量y正交投影到被输入向量x1和x2所跨越的超平面。投影y^代表了最小二乘预测的向量。...展示了错误的等值线以及约束函数。分别的，当红色椭圆是最小二乘误差函数的等高线时，实心的蓝色区域是约束区域|β1| + |β2| ≤ t以及β12 + β22 ≤ t2。
这张图给了为什么复杂模型原来是小概率事件这个问题一个基本的直观的解释。水平轴代表了可能的数据集D空间。贝叶斯定理以他们预测的数据出现的程度成比例地反馈模型。这些预测被数据D上归一化概率分布量化。...右图添加了一条不切题的横轴，它破坏了分组，并且使得许多点成为相反类的近邻。 Basis functions 非线性的基础函数是如何使一个低维度的非线性边界的分类问题，转变为一个高维度的线性边界问题。...注意到左侧的分类条件密度p(x|C1)的模式，在左图中以蓝色线条表示，对后验概率没有影响。右图中垂直的绿线展示了x中的决策边界，它给出了最小的误判率。...Geometry of least squares 上图带有两个预测的最小二乘回归的N维几何图形。结果向量y正交投影到被输入向量x1和x2所跨越的超平面。投影y^代表了最小二乘预测的向量。...展示了错误的等值线以及约束函数。分别的，当红色椭圆是最小二乘误差函数的等高线时，实心的蓝色区域是约束区域|β1| + |β2| ≤ t以及β12 + β22 ≤ t2。
二、问题探索 使用QGIS打开导出的Tiff文件，形状、位置、投影等信息都正确，甚至大部分数据值都正确，唯一出现问题的地方就是边缘，边缘出现了很多不正常的值。...经过试验不同的投影方式、采样方式、数据类型，发现只有在投影方式选择4326（原始数据投影方式是墨卡托-3857），采样方式选择三次卷积法内插等几种重采样方式的时候才会出现边缘的问题，那么很明显导致该问题的原因肯定是投影的时候选择的采样方式造成的...简单的说采样就是根据栅格图中坐标点周围的一些值重新计算该点的值。这里我们虽然没有进行降低分辨率操作但是由于改变了投影方式，各坐标点的数据肯定是要重新计算的，所以需要用到重采样。...设α=x-i，β=y-j，过（x,y）作直线与x轴平行，与4邻点组成的边相交于点(i,y)和点(i+1,y)。先在y方向内插，计算交点的值f（i，y）和f(i+1,y)。...但是目前来看我们必须要想一个办法来解决这个问题，下面就是本文重点要讲的——使用缓冲区分析的方式解决投影变换中边缘数据值计算的问题。
这张图给了为什么复杂模型原来是小概率事件这个问题一个基本的直观的解释。水平轴代表了可能的数据集D空间。贝叶斯定理以他们预测的数据出现的程度成比例地反馈模型。这些预测被数据D上归一化概率分布量化。...Basis functions：非线性的基础函数是如何使一个低维度的非线性边界的分类问题，转变为一个高维度的线性边界问题。...注意到左侧的分类条件密度p(x|C1)的模式，在左图中以蓝色线条表示，对后验概率没有影响。右图中垂直的绿线展示了x中的决策边界，它给出了最小的误判率。 8....Geometry of least squares:带有两个预测的最小二乘回归的N维几何图形。结果向量y正交投影到被输入向量x1和x2所跨越的超平面。投影y^代表了最小二乘预测的向量。 10....展示了错误的等值线以及约束函数。分别的，当红色椭圆是最小二乘误差函数的等高线时，实心的蓝色区域是约束区域|β1| + |β2| ≤ t以及β12 + β22 ≤ t2。
这张图给了为什么复杂模型原来是小概率事件这个问题一个基本的直观的解释。水平轴代表了可能的数 据集D空间。贝叶斯定理以他们预测的数据出现的程度成比例地反馈模型。这些预测被数据D上归一化概率分布量化。...注意到左侧的分类条件密度p(x|C1)的模式，在左图中以蓝色线条表示，对后验概率没有影响。右图中垂直的绿线展示了x中的决策边界，它给出了最小的误判率。 8....Geometry of least squares: ESL 图3.2.带有两个预测的最小二乘回归的N维几何图形。结果向量y正交投影到被输入向量x1和x2所跨越的超平面。...投影y^代表了最小二乘预测的向量。 10....展示了错误的等值线以及约束函数。分别的，当红色椭圆是最小二乘误差函数的等高线时，实心的蓝色区域是约束区域|β1| + |β2| ≤ t以及β12 + β22 ≤ t2。
这张图给了为什么复杂模型原来是小概率事件这个问题一个基本的直观的解释。水平轴代表了可能的数据集D空间。贝叶斯定理以他们预测的数据出现的程度成比例地反馈模型。这些预测被数据D上归一化概率分布量化。...Basis functions：非线性的基础函数是如何使一个低维度的非线性边界的分类问题，转变为一个高维度的线性边界问题。...注意到左侧的分类条件密度p(x|C1)的模式，在左图中以蓝色线条表示，对后验概率没有影响。右图中垂直的绿线展示了x中的决策边界，它给出了最小的误判率。 ? 8....Geometry of least squares:带有两个预测的最小二乘回归的N维几何图形。结果向量y正交投影到被输入向量x1和x2所跨越的超平面。投影y^代表了最小二乘预测的向量。 ? 10....展示了错误的等值线以及约束函数。分别的，当红色椭圆是最小二乘误差函数的等高线时，实心的蓝色区域是约束区域|β1| + |β2| ≤ t以及β12 + β22 ≤ t2。
这个看似无厘头的问题，曾经引发了两个小国家持续不断的战争，好奇的读者可以自行查阅《格列佛游记》。这部小说也是big endian（大端）和little endian（小端）两个词汇的来源。...数据在memory中存储，以及在总线传输的时候，同样也会面临大小端问题。这个蛋疼的问题之所以存在，就好比各个国家的插座不兼容一样，都是历史遗留问题。...这里同样存在凑不够32bit的问题。但是因为每一byte数据都有对应的地址，只使用该地址对应的byte lane就好了。 那么问题来了？...通常系统里面总线位宽和存储位宽是整数倍关系，只需要计算好每次传输和memory读写的地址关系就可以了。 总线位宽大于存储位宽，相当于总线上一拍数据传输，需要读写N次memory。...这个图相当于是一个128位（每行16byte）的小端存储器显示。 结语 Q哥今天给大家讲述了数据存储和总线传输的大小端问题。
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