在网络分析工具栏中选择Network Analyst ——新建服务区 网络分析窗口显示 设施点、面、线、点障碍 添加设施点 在网络分析窗口中，右键“设施点”，选择加载位置，从加载自对话框中加载设施点图层...成本距离加权数据表示了每一个单元到它最近源的最小累计成本。 成本方向数据表示了从每一单元出发，沿着最低累计成本路径达到最近源的具体路线。...最短路径分析可找到通达性最好的路线，或找出从居民地到达超市的最优路径 三种最短路径计算方法 Each Cell为源中每一个单元点寻找一条成本最小路径 Each Zone为每个源寻找一条成本最小路径...在重采样后的输出栅格中，每个栅格值，都是输入栅格数据中真是存在而未加任何改变的值 这种方法简单易用、计算量小，而且速度最快 数据重采样——双线性采样（BILINEAR） 取内插点（x，y）点周围四个临点...，从大量的重复的观察中可以进行预测和估计，并可以了解估计的变化性和不确定性。
简介 单目相机对于机器人和自动驾驶辅助是至关重要，也在交通控制基础设施中大量使用。然而，校准单目摄像机非常耗时，通常需要大量手动干预。...，右边为点云信息，目标是恢复相机的外参矩阵P的参数，即旋转矩阵R3×3和平移向量T，同时，假设表示从摄像机坐标系中的3D坐标到2D像素坐标的映射的内在参数K（R3×4）是已知的，提出了一种新的标定方法来估计相机的外参数据...，由于道路颠簸和不准确的方向测量，传感器远场中的点的位置误差会增加，从而导致具有许多异常值的噪声3D点云，因此，我们过滤出距离车辆激光雷达传感器超过最大距离dmax的点，在实践中，dmax选择在50米和...P（R^；^t）定义的视点的图像I^，然后，通过计算两幅图像之间的距离度量并将结果解释为损失值，可以将I^与先前获得的图像分割进行视觉匹配，通过调整R^和^ t以最小化这些图像之间的视觉差异，从而最小化损失值...这是通过计算模型中每个点到摄像机位置的距离d来实现的，将3D模型中的每个点渲染为半径为ri=λ的圆，其中λ是一个缩放因子，取决于点云密度，可以通过渲染侧视图并增加λ来经验确定，直到渲染视图的外观与目标分割图像大致匹配
贝叶斯地理统计模型INLA 本次博客主要讲述如何使用R-INLA软件进行空间分析，通过随机嵌套偏微分方程方法和集成的嵌套Laplace渐进法可为潜在高斯随机场模型中的边际分布提供准确而有效的估计。...简述 空间自相关是地理研究中的涉及到的普遍问题。Tobler的第一地理定律： “所有事物都与其他事物有关，但附近的事物比远处的事物更相关。”...INLA模型 INLA模型中，空间效应的计算是重点，这里利用每个测量点的经纬度信息 2.1 Mesh格点 主要经纬度转换时候，需要变成Matrix。...使得所有的采样点都能落在三角形区域内，然后计算每个三角形是否包含采样点位置信息。...cutoff 点之间允许的最小距离。 这允许将非常靠近的点放置在同一三角形中。 特别需要注意的是，我们不希望三角形的角度非常锐化，因为三角形在投影时效果会较差。
然后每走一段距离，都反复采用同一个方法，最后就能成功的抵达山谷。...根据之前的场景假设，最快的下山的方式就是找到当前位置最陡峭的方向，然后沿着此方向向下走，对应到函数中，就是找到给定点的梯度 ，然后朝着梯度相反的方向，就能让函数值下降的最快！...因为梯度的方向就是函数之变化最快的方向(在后面会详细解释) 所以，我们重复利用这个方法，反复求取梯度，最后就能到达局部的最小值，这就类似于我们下山的过程。...下面我们就开始从数学上解释梯度下降算法的计算过程和思想！ 此公式的意义是：J是关于Θ的一个函数，我们当前所处的位置为Θ0点，要从这个点走到J的最小值点，也就是山底。...多变量函数的梯度下降 我们假设有一个目标函数 现在要通过梯度下降法计算这个函数的最小值。我们通过观察就能发现最小值其实就是 (0，0)点。但是接下来，我们会从梯度下降算法开始一步步计算到这个最小值！
by Edzer Pebesma 摘要 Simple features是一种在计算机中编码矢量空间数据（点、线、面等）的标准化方法。...本文主要描述此包的基本功能，其在R语言诸多扩展生态系统中的地位，以及在连接R语言与其他空间计算系统中的潜在价值。 "Simple features" 究竟是什么？...相对于geosphere包(Hijmans, 2016a)而言，这个包的主要优势在于，它支持所有simple feature对象的距离计算，但geosphere包只能计算点与点之间的距离。...与其他计算系统的连接和可伸缩性 在许多情况下，使用R分析空间数据从导入数据开始，或者从文件或数据库导出数据结束。...初步研究表明，使用dbplyr框架可以在R中处理大量耗费内存的空间数据库。这不仅消除了R的内存限制，而且还从这些数据库的持久空间索引中获益。
梯度：梯度是一个矢量，在其方向上的方向导数最大，也就是函数在该点处沿着梯度的方向变化最快，变化率最大。...那么在机器学习中逐步逼近、迭代求解最优化时，经常会使用到梯度，沿着梯度向量的方向是函数增加的最快，更容易找到函数的最大值，反过来，沿着梯度向量相反的地方，梯度减少的最快，更容易找到最小值。...用步长乘以梯度，得到当前位置下降的距离 确定是否所有参数梯度下降的距离都小于算法终止距离，如果小于则算法终止，否则进行下一步 更新所有参数，更新完毕转到步骤1 面临的问题 梯度下降会遇到所有最优化问题中常见的两个问题...下山的例子中，我们看到初始值不同，获得的最小值可能不同，所以规避局部最小值最简单的方法可以多次用不同的初始值执行算法，选择损失函数最小的初始值。...这种方法每更新一次参数，都要把数据集里的所有样本计算一遍，计算量大，计算速度慢，不支持在线学习。
在其核心，我们的方法论旨在将IMU测量融入到稳健的参数估计算法框架中，并充分利用相机和IMU的协同效益。 3D-2D匹配阶段：系统介绍了在新帧到达时如何进行3D地标与2D关键点的匹配。...为了实现这一目标，在特征跟踪中增加了第三次RANSAC,第三次RANSAC用于解算匹配点之间的旋转矩阵。具体地首先计算最新两帧之间的平移量 t，并计算共同地标 p 到 t 所在直线的距离 D。...我们从地面真实数据中计算运动速度并绘制速度曲线。对于每个检测到的R帧，我们添加了一个表示其时间点的红色线。对于所有序列，都存在长时间的停止期。我们的方法几乎可以将这些时期的所有帧标记为R帧。...因此，我们可以在许多局部最小点中看到稀疏标记的R帧。为了进一步检查我们的纯旋转检测方法的速度范围，我们在图8中为每个序列绘制了R帧和N帧的热图。...相比之下，SF-VIO能够适应停止情况，保持跟踪位置在原地锁定，从而产生平稳的误差曲线。作者还通过可视化速度曲线和R帧检测结果，进一步说明了SF-VIO在处理停止场景时的有效性。
ADR对于高性能网络是至关重要的，具有了可扩展性。在基础设施方面，以最小的投资部署一个网络，当需要增加容量时，就部署更多的网关，ADR将会使数据速率更高，可将网络容量扩展6到8倍。 5.)...LoRaWAN定义了一组特定的数据速率，但终端芯片或PHY是可以有多种选项。SX1272支持数据速率从0.3到37.5kbps，SX1276支持0.018到37.5kbps。 9....只有在链路预算非常边缘的节点才使用最低的数据速率和最大的输出功率。 ADR方法可以适应网络基础设施的变化，支持变化的路径损耗。...理论上， Rs=BW/(2^SF)、DR= SF*( BW/2^SF)*CR，但我们建议你使用Semtech LoRa调制解调器计算器按照不同的配置选型评估数据速率和传输时间。21....改变BW、SF和CR也就改变了链路预算和传输时间，需要在电池寿命和距离上做个权衡。请使用LoRa调制解调器计算器评估权衡。 22.
因此，DS-Conv减少了大量的计算和参数，并已成为后续轻量化神经网络和现代大型神经网络的Basic设计组件。...可以观察到，与中心的3×3位置相比，5×5中最外圆的位置的重要性可以忽略不计，因此作者使用了3×3卷积 kernel，其也具有较少的参数和浮点运算。...此外，观察到中心位置总是具有最高的重要性得分（几乎为1），因此作者构造了一个额外的1×1DW-Conv分支来进一步增强中心位置。...因此，通过关注 X_h 的特定通道中的这组神经元，SF Conv的输出神经元可以以最小数量的参数具有完整的感受范围。...给定一定的通道缩减率R，为了实现最小的参数，将kernel大小K设置为 K=\sqrt{λCR} ，根据 C 、 λ 和 R 进行动态调整。SF Conv的参数总数变为 2C\sqrt{λC/R} 。
梯度下降算法 1.1 什么是梯度下降 在线性回归中，我们使用最小二乘法，能够直接计算损失函数最小值时的参数值，但是，最小二乘法有使用的限制条件，在大多数机器学习的使用场景之下，我们会选择梯度下降的方法来计算损失函数的极小值...根据之前的场景假设，最快的下山的方式就是找到当前位置最陡峭的方向，然后沿着此方向向下走，对应到函数中，就是 找到给定点的梯度 ，然后朝着梯度相反的方向，就能让函数值下降的最快。...在优化过程中，梯度下降法沿着函数下降最快的方向更新变量x x: 初始化的起点或当前点，表示我们开始搜索最小值的位置 alpha: 学习率（learning rate），它决定了每次迭代时x的更新步长。...迭代次数过小模型可能没有足够的时间从数据中学习到有效的模式，导致欠拟合。 初始点 模型参数初始值会影响梯度下降的收敛速度和最终解，良好的初始化可以加速收敛过程，避免陷入局部极小值或鞍点。...迭代次数过小模型可能没有足够的时间从数据中学习到有效的模式，导致欠拟合。 初始点 模型参数初始值会影响梯度下降的收敛速度和最终解，良好的初始化可以加速收敛过程，避免陷入局部极小值或鞍点。
findInterval() 返回第一个向量的元素在第二个向量(其value按升序排列)中的排序 mahalanobis() 计算向量的mahalanobis距离 runif(...density() 用K.D.E方法计算密度分布 特定统计函数 wilcox.test() wilcox non-parametric rank test，位置（均值） fisher.test...levene.test() assess the equality of variance in different samples,require package Rcmdr outlier.test() 计算线性拟合过程中的极值点的...因为shapiro和sf都有样本量的限制(3~5000)，如果数据多于5000时，可用ad方法，它与大家的综合距离最小。...mapply rapply eapply range() 返回所有指定对象的最大和最小值 pretty() 计算一数值序列的等分位点 deparse() 以字符形式按原样输出表达式
然后每走一段距离，都反复采用同一个方法，最后就能成功的抵达山谷。 ?...根据之前的场景假设，最快的下山的方式就是找到当前位置最陡峭的方向，然后沿着此方向向下走，对应到函数中，就是找到给定点的梯度 ，然后朝着梯度相反的方向，就能让函数值下降的最快！...因为梯度的方向就是函数之变化最快的方向(在后面会详细解释) 所以，我们重复利用这个方法，反复求取梯度，最后就能到达局部的最小值，这就类似于我们下山的过程。...下面我们就开始从数学上解释梯度下降算法的计算过程和思想！ ? image.png 此公式的意义是：J是关于Θ的一个函数，我们当前所处的位置为Θ0点，要从这个点走到J的最小值点，也就是山底。...为了转换为矩阵的计算，我们观察到预测函数的形式 ? image.png 我们有两个变量，为了对这个公式进行矩阵化，我们可以给每一个点x增加一维，这一维的值固定为1，这一维将会乘到Θ0上。
对其求解关于 w 的最小值，起止 y , X 均已知二次函数，直接求导，导数为零的位置，即为最小值。 求导： ?...注：式(1) 到 式(2) 推导过程中, X 是一个 m 行 n 列的矩阵，并不能保证其有逆矩阵，但是右乘 XT 可把其变成一个方阵，保证其有逆矩阵。 式(5) 到 式(6) 推导过程中，和上面类似。...根据之前的场景假设，最快的下山的方式就是找到当前位置最陡峭的方向，然后沿着此方向向下走，对应到函数中，就是找到给定点的梯度 ，然后朝着梯度相反的方向，就能让函数值下降的最快！...因为梯度的方向就是函数变化最快的方向。重复利用此方法，反复求取梯度，最后就能到达局部的最小值，这就类似于下山的过程。而求取梯度就确定了最陡峭的方向，也就是场景中测量方向的手段。...通过观察就能发现最小值其实就是 (0，0) 点。但是不能直接看，需要论证。接下来，我们会从梯度下降算法开始，一步步计算到这个最小值!
然后每走一段距离，都反复采用同一个方法，最后就能成功的抵达山谷。...根据之前的场景假设，最快的下山的方式就是找到当前位置最陡峭的方向，然后沿着此方向向下走，对应到函数中，就是找到给定点的 梯度 ，然后朝着梯度相反的方向，就能让函数值下降的最快！...因为梯度的方向就是函数之变化最快的方向(在后面会详细解释) 所以，我们重复利用这个方法，反复求取梯度，最后就能到达局部的最小值，这就类似于我们下山的过程。...下面我们就开始从数学上解释梯度下降算法的计算过程和思想！ img 此公式的意义是：J 是关于Θ的一个函数，我们当前所处的位置为Θ0 点，要从这个点走到 J 的最小值点，也就是山底。...我们通过观察就能发现最小值其实就是 (0，0)点。但是接下来，我们会从梯度下降算法开始一步步计算到这个最小值！
要想拟合直线达到最好的效果，就是将直线和所有点都近，即与所有点的距离之和最小。 图片 很显然，这个值越小，则样本点与直线间的距离越小。...最小二乘法的距离不能用点到直线的距离来表示样本点与直线之间的距离。...根据之前的场景假设，最快的下山的方式就是找到当前位置最陡峭的方向，然后沿着此方向向下走，对应到函数中，就是找到给定点的梯度 ，然后朝着梯度相反的方向，就能让函数值下降的最快！...利用这个方法，不断地反复求取梯度，最后就能到达局部的最小值，这就类似于我们下山的过程，求取梯度就确定了最陡峭的方向 在一座大山上的某处位置，由于不知道怎么下山，于是决定走一步算一步，也就是在每走到一个位置的时候...为了降低过拟合，这个时候就引入正则项，这种方法叫做正则化。在此之前需要了解下范数的概念。 图片 从结果来看，L1范数是向量中各个元素绝对值之和。L2范数是向量各元素平方和然后求平方根。
P-中位问题（p-median problem） P-中位问题（也叫P-中值问题）是研究在一个给定数量和位置的需求集合和一个给数量和候选位置的设施集合的前提下，分别为P个设施找到合适的位置，并指派每个需求点到一个特定的设施...该问题的应用场景也很常见，典型的应用包括核反应堆、垃圾场等的最佳位置。在疫情形势下，需要建立大量的隔离场所供患者入院。考虑到潜在的感染风险，公共设施应远离居民区。...因此，obnoxious p-median problem的目标函数应该稍作修改。设 N 表示一组需求点集合，M 表示设施的选址集合， 为需求点i到选址j之间的距离。...目标是找到 p 个设施的选址( p 已给定)，即一个子集 满足： 其中， 表示给定需求点 i 与所有设施之间的距离，定义为 i 与每个设施选址 j 的所有距离中的最小值。...初步实验表明，在得到相同解的情况下，与典型的进程间不进行信息交互的并行实现方法相比，这种并行实现方法所需的计算时间更少，特别是在求解大型实例时。 然后是“迭代”。
不同 1.实现方法和结果不同：最小二乘法是直接对求导找出全局最小，是非迭代法。而梯度下降法是一种迭代法，先给定一个，然后向下降最快的方向调整，在若干次迭代之后找到局部最小。...ICP算法的原理与步骤：（请参照左下角网站） ICP算法的基本原理是：分别在带匹配的目标点云P和源点云Q中，按照一定的约束条件，找到最邻近点（pi，qi），然后计算出最优匹配参数R和t，使得误差函数最小...： Voronoi图:计算几何里的一种基于距离的平面划分方法。...优点：主要用于3D点云分割，不受噪声和异常数据干扰 缺点：分割质量受像素点特征影响较大，不适于大量数据的分割 2）基于区域增长的方法 优点：广泛应用在3D点云分割中，执行简单 缺点：...基于欧几里德距离的分割算法 具体的实现方法大致是： 找到空间中某点p10，有kdTree找到离他最近的n个点，判断这n个点到p的距离。将距离小于阈值r的点p11,p12,p13…放在类Q里。
梯度下降原理简述 介绍 在一个多元函数中，某点的梯度方向代表函数增加最快的方向，梯度下降的原理就是，找到损失函数下降最快的方向（与梯度方向相反），然后往这个方向走，最后达到损失函数的最小值，如下图，从高的红色点到达了低的蓝色点...，梯度下降就是这样一个过程 我们可以得到一个参数更新公式，把参数设为a， 梯度设为grad，那么 为什么要有个n呢，因为梯度方向只能表示当前位置函数增加最快的方向，对于复杂的函数，当我们改变位置的时候，...这个梯度可能一直在变化，所以n代表我们每走一步的距离，我们慢慢的走下去，然后每走一步再找一次方向，这样就能走到最小的位置了 可能的问题 由于算法是往最低的地方走，当走到函数局部最小值的时候，周围都比较高...基本算法 与批量梯度下降不同的是，随机梯度下降每次随机选择一个实例来计算梯度，这样大大减小了运行时间，并且，随机梯度下降可以摆脱局部最小值的问题，因为随机挑选，那么即使有一部分在局部最小值中，还有一部分的方向选择可以将困住的部分解救出...0.001小时停止训练 可以看到拟合效果也很好 小批量梯度下降 有了上面两种梯度下降的定义，小批量梯度下降应该也好理解了，它兼容二者的优点与缺点 训练快，容易到最小值，但是可能难以辨别局部最小值 当你使用
，又变成全局回归了，所以在GWR中，能且能够选择的，只有距离方法了。...近高斯函数 但是，如果数据非常离散，带来的结果就是有大量的数据躲得远远的，这种所谓的“长尾效应”会带来大量的计算开销，所以在实际运算中，应用的是近高斯函数来替代高斯计算，把那些没有影响（或者影响很少）...通常，您将通过程序选择所需的带宽值或相邻点值，方法是为带宽方法参数选择修正的 Akaike 信息准则 (AICc) 或交叉验证 (CV)。这两个选项都将尝试识别最佳固定距离或最佳自适应相邻点数目。...将 GWR AICc 值与 OLS AICc 值进行比较是评估从全局模型 (OLS) 移动到局部回归模型 (GWR) 的优势的一种方法。 R2：R 平方是拟合度的一种度量。...R2Adjusted：由于上述 R2 值问题，校正的 R 平方值的计算将按分子和分母的自由度对它们进行正规化。这具有对模型中变量数进行补偿的效果，因此校正的 R2 值通常小于 R2 值。
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