试想一下,你是一名GIS工作新人,你的领导总是让你做一些基础的工作,这一次他交给你政府和甲方提供的shp格式用地数据、兴趣点数据、街道数据等,你需要将分散在各个文件夹的一些数据集转换为统一的坐标系,然后将其导入到地理数据库中。你可能会在ArcGIS Pro中手动完成这些工作,但是如果你需要重复这些工作,那么手动完成这些工作就会变得很繁琐。在这种情况下,你可以使用30行Python代码自动化完成这些工作流程,然后你就可以摸鱼了。。。
今天我们这里要讲第一个有监督学习算法,他可以用于一个回归任务,这个算法叫做 线性回归
一、问题引入 有一天,小哈一个人去玩迷宫。但是方向感不好的小哈很快就迷路了。小哼得知后便去解救无助的小哈。此时的小哼已经弄清楚了迷宫的地图,现在小哼要以最快的速度去解救小哈。那么,问题来了... 二、
在上一篇文章中,我们讲了创建数据模型,数据处理以及预处理优化,今天我们继续接下来的内容。
# 获取表格中所有合并单元格位置,以列表形式返回 (起始行,结束行,起始列,结束列) merged = sheet.merged_cells #结果:[(1,5,0,1),(5,9,0,1)]
读写HTML元素(改变HTML内容、改变HTML样式、改变HTML图像)。
Hint是Oracle数据库中很有特色的一个功能,是很多DBA优化中经常采用的一个手段。那为什么Oracle会考虑引入优化器呢?基于代价的优化器是很聪明的,在绝大多数情况下它会选择正确的优化器,减轻DBA的负担。
提示:Document 对象是 Window 对象的一部分,可通过 window.document 属性对其进行访问。
如何优化一个询价应用的核心代码?如果采用“ThreadPoolExecutor+Future”,优化代码可能如下:
对场景进行高分辨率的高保真渲染是计算机视觉和图形学领域的一个长期目标。实现这一目标的主要范式是精心设计一个场景的三维模型,再加上相应的光照模型,使用逼真的相机模型渲染输出高保真图像。生成对抗网络(GAN)已经成为一类强大的可以实现高保真高分辨率图像合成的生成模型。这种二维模型的好处之一是他们可以使用便于获得的大量图像进行训练。然而,将 GAN 扩展到三维则相对困难,因为用于监督的三维真实模型难以获得。近期,3D-aware GAN 解决了人工制作的三维模型以及缺乏三维约束的用于图像合成的 2D GAN 之间的不匹配问题。3D-aware GAN 由三维生成器、可微分渲染以及对抗训练组成,从而对新视角图像合成过程中的相机位姿以及潜在的场景的对象形状、外观等其他场景性质进行显式控制。GRAF 采用了 NeRF 中基于坐标的场景表示方法,提出了一种使用基于坐标的 MLP 和体渲染的 3D-aware GAN,将基于 3D 感知的图像合成推进到更高的图像分辨率,同时基于物理真实且无参数的渲染,保持了场景的三维一致性。然而在三维场景进行密集采样会产生巨大的消耗,同时三维的内容经常与观察视角纠缠在一起,而进行下游应用时,场景的三维表征往往需要集成到物理引擎中,因此难以直接获得场景三维内容的高分辨率表征。许多近期的方法通过将 MLP 移出场景表征从而加速了新视角合成的训练速度,通过优化稀疏体素证明了 NeRF能够获得高保真图像的原因不是由于其使用了 MLP ,而是由于体渲染和基于梯度的优化模式。
知乎 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/335191534
前言:本篇文章用讲解+实战的形式,浅显易懂讲解“梯度下降”,拥有高中数学知识即可看懂。
pyshp是python读写shape文件的一个很简单的库。下面记录其用法: 用法详见代码中: 1 #! /usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 4 import shapefile 5 6 sf = shapefile.Reader("shapefile/d_map_1000000.shp") 7 shapes = sf.shapes() # shapes方法返回描述每个形状记录的几何形状的Shape对象的列表。 8 9
提到人工智能算法,人工神经网络(ANN)是一个绕不过去的话题。但是对于新手,往往容易被ANN中一堆复杂的概念公式搞得头大,最后只能做到感性的认识,而无法深入的理解。正好最近笔者本人也在经历这个痛苦的过程,本着真理越辩越明的态度,索性坐下来认真的把这些头大的问题梳理一番,试试看能不能搞清楚ANN背后的数学原理。
首先看一个二元函数(再复杂一点的函数就很难直观地呈现出来)的三维图像和对应的等高线,其中函数表达式为
基于这个思路,我们通常的做法是在服务器前端设置一个负载均衡器。负载均衡器的作用是将请求的连接路由到最空闲的可用服务器上。如图 1,显示了一个大型网站负载均衡设置。其中一个负责 HTTP 流量,另一个用于 MySQL 访问。
迷宫的入口为左上角,出口为右下角,在迷宫中,只能从一个位置走到这个它的上、下、左、右四个方向之一。
了解 Python 集合: 它们是什么,如何创建它们,何时使用它们,什么是内置函数,以及它们与集合论操作的关系
当今社会,人们的生活几乎已经无法离开各种各样的APP了,它提供给我们的便利与服务意义远远超出了其本身的软件价值。作为测试来说移动应用也早已是各大互联网公司的拳头产品,其本身的开发周期短,附属产品价值高等特性决定了今后的主导地位。
为了更了解其他人对软件工程的看法,我开始疯狂在 YouTube 上追 TechLead 的视频。在接下来的几天里,我为他在 Google 工作时提出的一道面试题想出了各种解决方案。
审稿人:阿泽,Datawhale成员,复旦大学计算机硕士,目前在携程担任高级算法工程师。
这是渲染系列的第二篇文章,第一篇讲述的是矩阵,这次我们会写我们的第一个Shader并且导入一张纹理。
离散化是离散数学中的概念。离散化算法,指把无限空间中的离散数据映射到一个有限的存储空间中,并且对原数据进行有序索引化。主打压缩的都是精化。
前面我们讲了Nacos客户端如何获取实例列表,如何进行缓存处理,以及如何订阅实例列表的变更。在获取到一个实例列表之后,你是否想过一个问题:如果实例列表有100个实例,Nacos客户端是如何从中选择一个呢?
driver.remove_app('com.example.android.apis')
多维列表:list[axis1_index,axis2_index],通过不同轴上的坐标获取
k近邻算法(k-Nearest Neighbor,简称kNN):给定一个训练数据集,对于新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最接近的
R的源起 R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件,它基于S语言,并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处,两个软件有一定的兼容性。 R is free R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的
R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件,它基于S语言,并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处,两个软件有一定的兼容性。
2022-10-09:我们给出了一个(轴对齐的)二维矩形列表 rectangles 。
导读:描述“富者愈富,穷者愈穷”的马太效应,以及经济学中的帕累托法则,其背后的数学模型是什么?在统计学中,它们可以被抽象成幂律分布。
使用工作表中连续区域的所有数据,只需单击该数据区域的任一单元格,通过插入图表命令插入图表即可
之前说接下来要写下机器学习的总结,但是回看了下吴恩达的机器学习发现没有太多总结的必要,往上的笔记已经很足够了(摸了)。那么从这篇开始就来记录我心心念念已久的图形学内容
一、控件风格和外观 (1)BackgroundColor:设置控件背景颜色,使用[R G B]或颜色定义。 (2)CData:在控件上显示的真彩色图像,使用矩阵表示。 (3)ForegroundColor:文本颜色。 (4)String属性:控件上的文本,以及列表框和弹出菜单的选项。 (5)Visible:控件是否可见。
Turf.js是JavaScript 空间分析库,由Mapbox 提供,Turf 实现了
1 . 后向传播算法 : 针对每个数据样本 , 从输入层到输出层传播输入 , 这是向前传播输入 , 然后从输出层向输入层传播误差 , 这是向后传播误差 ;
走在大街上,满眼都是广告(说明市场经济发达,这是好事情),再观察一下广告,多是以各种样式的图形呈现,而不是简简单单地把数字呈现出来,即使是数字,也会想办法把数字搞得像图一样。这样做的目的是要吸引人的注意,并且能够让人一眼就能看到想要看的。
在阅读本书之前,如果您了解一些 Python 编程知识(或者知道如何使用 Python 之外的其他语言进行编程),可能会有所帮助;但是即使您没有,您仍然可以阅读本书。编程并不像人们想象的那么难。如果您遇到问题,可以在线阅读免费书籍“使用 Python 发明自己的电脑游戏”http://inventwithpython.com,或者在 Invent with Python 维基 http://inventwithpython.com/wiki 上查找您觉得困惑的主题。
Python是一门简单易学,而且功能非常强大的语言,目前是火的一大糊涂,据说除了生孩子啥都干。但是Python有一个很致命的问题就是慢,看下面两个人都吵起来:
和稠密矩阵相比,稀疏矩阵的最大好处就是节省大量的内存空间来储存零。稀疏矩阵本质上还是矩阵,只不过多数位置是空的,那么存储所有的 0 非常浪费。稀疏矩阵的存储机制有很多种 (列出常用的五种):
在早前我们就已经发布过有关iOS假面攻击威胁的文章。到目前为止,这类攻击依旧十分流行。FireEye最近从HackingTeam军火库中发现11款iOS App使用了假面攻击,其中有一款恶意App还是针对未越狱用户的。 对这些受欢迎的社交App以及聊天App进行逆向工程并加入攻击代码。其中包括WhatsApp, Twitter, Facebook, Facebook Messenger, WeChat, Google Chrome, Viber, Blackberry Messenger, Skype,
综上所示:我们发现在列表尾部添加元素后,b的存储地址前后并没有改变属于原地操作列表,这样的话对内存的开销较小。
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