散点图是我们经常使用的一种图表类型，然而，当有许多个数据点时，往往很难弄清楚特定的数据点。其实，使用一些小技巧，我们能够很容易地定位散点图中特定的数据点，如下图1所示。 ?...2.单击功能区“数据”选项卡“数据工具”组中的“数据验证”命令。在“数据验证”对话框的“设置”选项卡中，验证条件允许列表框中选择“序列”，来源选择工作表单元格区域B3:B10，如下图7所示。 ?...图7 设置数据验证后的单元格F2如下图8所示。 ?...图9 步骤3：添加数据点 1.选择图表，单击功能区“图表设计”选项卡“数据”组中的“选择数据”命令。...图11 可以看到，在图表中增加了一下不同颜色的数据点。 2.选取刚添加的数据点，单击右键，在快捷菜单中选取“设置数据系列格式”命令，如下图12所示。 ?
大数据时代早已到来，你来了吗？之给我一张地图，还你一个新世界。 地图的前世今生 现在出门就需要地图，就像玩游戏一样，如果没有地图的话除非你特别熟悉这个地方的话可以不需要地图。...符号系统和注记构成了地图独有的语言。用地图语言表示地理事物，比其他语言、文字、电码等更直观。 地图可以更直观的看数据，如果将数据地图化，那么就可以打造一个新的世界。...百度地图在数据方面做得非常的出色，如果大家平时是选择公交或者是地铁出行，使用百度地图是非常明智的选择。在查询趁车方式或者是目的地周边的设施方面，百度地图给予的回答是非常精确地。...对于百度地图来说，则是更加重视用户的体验功能，如果用户出行使用的是百度地图，很大概率上对于目的地是不熟悉的。所以百度才针对这种情况开发出了实景功能。 ?...同时百度地图对于用户目的地附近的商家服务开发功能也做得很棒。 ? 所以基于这几点因素，虽然同为地图软件，但是由于两者的侧重点不同，在各自擅长的方面都取得了很大的成功，也让用户获得了更多的选择。
最近在做一个演示DEMO的时候，需要省界和市一级界线的数据。以前自己是有这样的SHP数据的，然而现在由于行政区划更新很快，而自己之前下的数据还是2010年版本的国家基础数据。...网上没有相关的最新的界线数据，只好自己去搜索一下。...而且都是利用百度地图的接口来实现的。 刚好按照网上的方法，自己也能搞定某一个边界的下载，按照网上的一个HTML页面就可以搞定的。 的webbrowser来实现对边界数据的批量下载。 其原理非常简单，就是通过webbrowser的document获取页面中指定的input和按钮，进行消息触发。...由于百度提供的边界线接口中，县级区域数据并未完全更新完整，如三沙市，广丰县实质上已经变为区等，所以这样界线数据相对来说还是有些滞后。
例如，车辆通过ETC关卡时，摄像头采集到的车型数据会通过AI算法得到一个结果，再与采集到的ETC信息数据进行比对，如果出现不匹配的现象，则会提醒相关工作人员及时制止偷逃通行费等不良行为。...又例如，通过智能车型识别，配合地磅等数据，对当前车辆的超载情况进行评估，以协助工作人员的治超工作。...在模型迭代所需要的底层算子方面，昇腾AI实现高频次迭代支持，帮助交嵌信息在项目开发上能够更频繁、更深入地迭代，推动模型质量的提升。...实际上，在过去交嵌信息与华为的合作中，后者就提供包括测试样机、服务器、智能摄像头等直接的设备支持，甚至还深度介入、帮助前者更好地进行测试工作。...例如，交嵌信息也根据场景应用的需要，设计与提交新的算子需求，推动昇腾AI的技术生态越来越完善。 更准确地说，这应该是一个昇腾AI与伙伴的相互成长、相互成全的故事。
千呼万唤始出来，犹抱琵琶半遮脸，对小程序开发比较有感触的我，几乎要奔走相告：在我有生之年，终于等到你来了！ ? image.png 这开放的能力，短短的十一个字，具有重大的意义！...然而这些框架最终也是生成小程序的代码格式，仍无法解决外嵌网页的问题。 现在，让我们来解读下小程序外嵌网页的能力能带来什么？若有说得不对的请指正。...小程序外嵌网页的能力，其实是新增了一个web-view组件，有了该组件可以实现当前未解决或解决不好的功能： 可以完全嵌入网页，小程序此时本身只作为一个二次容器。...这样来想，网页不止局限于自身开发的网页、第三方网页，还有如百度地图的接入呢？这样就可以有很多开发的想象空间了…… 解决第三方网页跳转问题。...…… 曾经有个项目要同时开发webapp版和微信小程序版，开发所用的技术总体是不难的，然而开发的过程是有点痛苦的！痛苦并不是说技术的坑多，而是维护两套代码随着业务的复杂度和版本迭代而带来的繁琐。
随着业务的发展，经过了多个系统架构的演变，变成了这样（拿百度的功能举个栗子）： ? 图中，每个网页搜索子系统和百度地图子系统的实例都可以视同为一个微服务。...网页搜索子系统为百度地图子系统提供了“用户查询内容、用户IP地址”等信息提供的服务接口，为百度地图子系统定位用户地理信息情况提供数据依据。...、功能迭代的高效等）。...（可以理解为一套子系统代码被部署到了多个机器上） Eureka的管理： 基于以上概念，使用Eureka管理时会具备几个特性： →服务需要有一个统一的名称（或服务ID）并且是唯一标识，以便于接口调用时各个接口的区分...在非AWS环境下，我们可以简单地将region理解为Eureka某个地区的集群中心，zone理解成该区域的每个机房。每个区域是通过外网连接，所以速度、稳定性上不能保证。
集合的迭代器按升序键顺序返回条目。该集合由地图支持，因此对地图的更改将反映在集合中，反之亦然。...如果在集合中的迭代正在进行时（除了通过迭代器自己的remove操作或通过迭代器返回的映射条目上的setValue修改映射，则迭代的结果是未定义的。...集合的迭代器按照相应键的升序返回值。集合由地图支持，因此对地图的更改将反映在集合中，反之亦然。如果在集合中的迭代正在进行时修改映射（除了通过迭代器自己的remove操作），迭代的结果是未定义的。...该集合的迭代器按升序返回密钥。该集合由地图支持，因此对地图的更改将反映在集合中，反之亦然。如果在集合中的迭代正在进行中修改映射（除了通过迭代器自己的remove操作），迭代的结果是未定义的。...返回的地图由此地图支持，因此返回的地图中的更改将反映在该地图中，反之亦然。返回的地图支持该地图支持的所有可选地图操作。
该模块能泛化到更大尺寸的地图中，并学习在动态环境中进行导航。此外，该模块能够在环境包含随机元素时学习进行规划，为各类交互式导航问题提供具有成本效益的学习系统，从而构建低级别、尺寸不变的规划器。...在这项研究中，我们进一步规范了 VIN 的使用，从而更准确地表示类似 gridworld 的场景结构，使价值迭代模块能够在强化学习框架内自然地使用，这超出了初始工作的范围，同时还消除了一些限制以及约束原始架构的基本假设...我们的主要贡献包括：（1）引入 VProp——这是一个网络规划模块，通过强化学习能成功学习解决路径搜寻任务，（2）展现了只在小图训练的基础上也具有的在大型未见过的地图中泛化的能力，（3）表明无论是在转换函数还是观察复杂度方面...在图中，为了提高可视化效果，智能体和目标以圆形显示，但实际上它们仍占据单个单元格。 ? 图 2：在我们的课程中所训练的所有模型的平均、最小和最大奖励。请再次注意，在前两张图中，地图大小为 32×32。...，可以通过强化学习进行训练，用来完成未见过的任务，还能泛化到更大尺寸的地图中，并且可以学习在动态环境中进行导航。
我们使用 title 属性将地图标题设置为“世界各国”。 我们使用 add（） 方法将数据添加到地图中。在下面的示例中，我们提供了一个元组列表，其中每个元组代表一个国家/地区及其关联数据。...按照以下步骤在世界地图中绘制大陆 - 导入必要的模块 - 下面给出的程序示例首先导入“pygal.maps.world”模块，该模块提供了创建世界地图的功能。...通过添加国家/地区来绘制大陆 - 下面的程序迭代了“country_to_continent”字典中存在的独特大陆。...您可以浏览其他可用样式或创建自己的自定义样式。 向地图添加数据（可选） - 程序使用世界地图对象的 add（） 方法将数据添加到地图中。...凭借其直观的语法和广泛的自定义选项，我们可以毫不费力地创建视觉上令人惊叹的全局数据表示。通过利用Pygal的潜力，我们可以解锁数据可视化的可能性，并有效地将我们的见解传达给更广泛的受众。
我们展示了： (i) PPF能够自然地减小本地地图的规模，并消除大部分冗余的kNN搜索和平面拟合； (ii) kNN对噪声和非严格平面的非鲁棒性。...描述了在追踪带有较小局部曲率的非严格平面时，kNN退化的情况，kNN策略最小化点到局部平面的距离，然而，由4个最近邻点确定的局部空间无法反映整体几何形态，相反，iPCA方法迭代地提取所有全局平面点的主要骨架...而对于散乱点Θ中的点p~，搜索仍然发生在点级别，即在局部地图中搜索k个最近邻点，然后计算这些散乱点p~与这些邻近点构成的懒惰拟合平面块fknn之间的距离。...这样，通过将点集Ω和Θ分别与对应的平面空间F和局部地图中的邻近点关联，就可以实现高效的残差评估和跟踪过程。...为了模拟机器人的自我运动，我们设定两个平面之间的距离，目标是通过配准这两个扫描，使得同一物体的不同扫描能够在地图中重叠，结果如图7所示。 图7.
这种过滤方法代表了一种在线SLAM系统，显然会产生重大的计算开销，并且只能生成小规模的地图。为了进行大规模的建图，已经提出了一种解决在因子图中解决SLAM的优化策略。...回环闭合检测 全局数据关联通过识别机器人是否已经到达其在历史瞬间到达的位置，从而生成全局一致的地图，以纠正累积的错误，回环闭合检测通常有两个步骤：（1）使用位置识别找到与当前观察类似的数据库中的点。...该算法相对于FAST-LIO2的优势在于，在保持准确性的同时实现更大的算法效率。这主要归因于使用iVox（增量体素）数据结构来维护局部地图，可以有效地减少点云配准时间而不影响里程仪的精度。...基于图优化的SLAM系统 Shan介绍了LeGO-LOAM算法，用于实时的六自由度地面车辆姿态估计，Jens构建了一个基于surfel的地图，并通过利用当前扫描与surfel地图的渲染模型之间的投影数据关联来估计机器人的姿态变化...Koide描述了一种基于三维LiDAR的便携式人行为测量系统。该系统在估计三维环境地图中的目标人物位置的同时，估计了传感器的姿态。
其中，线形图中的视觉元素为方向，我们从中感知到的是变化趋势；柱状图中的视觉元素为长度，我们从中感知到的是数据所代表的值的大小；而饼图和雷达图中的视觉元素则分别是角度和面积。 ...地图渲染步骤 上面这张图清晰地呈现了地图渲染的步骤： · 首先，将地球通过墨卡托投影变成平面地图； · 然后，将平面地图根据现实场景，分成一层层不同精度的地图，排列成为一个金字塔状； · 最终，将拼凑起这张地图的细节分割成为一张张地图瓦片...其中，对于数据聚合，我们研究了四种方案：Kmeans、网格法、距离法、网格距离法。 Kmeans：首先随机选取n个聚类质心点，然后遍历每个点到每个聚类的距离并归类，再不断地迭代再归类。...首先迭代格子，算出网格质心，再次迭代聚合后的点，通过距离法再算一次质心。相对来讲，网格距离法会比网格法和距离法，在算法时间上多一点，但是它的结果会更准确一点。...这里我们只是简单地把模型映射到屏幕。 六、结语 数据可视化以直观、高度视觉冲击力的方式向受众揭示数据背后隐藏的规律，传达数据价值。
基于环境自然导航的激光导航叉车AGV中，机器人在运动过程中通过编码器结合IMU计算得到里程计信息，运用机器人的运动模型得到机器人的位姿初估计，然后通过机器人装载的激光传感器获取的激光数据结合观测模型（激光的扫描匹配...）对机器人位姿进行精确修正，得到机器人的精确定位，最后在精确定位的基础上，将激光数据添加到栅格地图中，反复如此，机器人在环境中运动，最终完成整个场景地图的构建。...在完成场景地图构建后，需要在所构建的地图基础上进行基于地图的位置和路径规划来实现叉车AGV的导航。...叉车AGV运动过程中，通过里程计信息结合激光传感器获取的激光数据与地图进行匹配，不断地实时获取AGV在地图中的精确位姿，同时，根据当前位置与任务目的地进行路径规划（动态路线或者固定路线，且每次的路线都略微不同...（5）滤波： 将重采样后的粒子带入状态转移方程得到新的预测粒子，然后将它们继续进行上述转移、决策、重采样过程，经过这种循环迭代，最终绝大部分粒子会聚集在与真实值最接近的区域内，从而得到机器人准确的位置
最后激光点到平面的残差和视觉的光度误差及IMU前向传播的值放到基于误差状态的迭代卡尔曼滤波器中得到准确的位姿，并利用该位姿把新的观测加到地图中。...2.视觉的测量模型： 当接收到一帧新的图像，我们从全局的视觉地图中提取落在当前视野内的地图点。...为了保证流型的约束，在每次迭代的时候，都把误差状态参数化到切空间中（通过第一个公式定义的方法），得到的误差状态更新到状态量然后进行下次迭代直到收敛，收敛的状态和协方差用于imu的前向递推，也用于视觉地图和激光雷达地图点增量更新...的数据结构可以大大缩短最近点查找的时间（基于并行化加速后，2000个点大概0.6ms）。...视觉全局地图的数据结构和更新的方法如下： 数据结构：为了快速找到落在当前视野内的地图点，我们利用体素保存视觉全局地图。
其中，线形图中的视觉元素为方向，我们从中感知到的是变化趋势；柱状图中的视觉元素为长度，我们从中感知到的是数据所代表的值的大小；而饼图和雷达图中的视觉元素则分别是角度和面积。...上面这张图清晰地呈现了地图渲染的步骤： · 首先，将地球通过墨卡托投影变成平面地图； · 然后，将平面地图根据现实场景，分成一层层不同精度的地图，排列成为一个金字塔状； · 最终，将拼凑起这张地图的细节分割成为一张张地图瓦片...其中，对于数据聚合，我们研究了四种方案：Kmeans、网格法、距离法、网格距离法。 Kmeans：首先随机选取n个聚类质心点，然后遍历每个点到每个聚类的距离并归类，再不断地迭代再归类。...首先迭代格子，算出网格质心，再次迭代聚合后的点，通过距离法再算一次质心。相对来讲，网格距离法会比网格法和距离法，在算法时间上多一点，但是它的结果会更准确一点。...这里我们只是简单地把模型映射到屏幕。 六、结语 数据可视化以直观、高度视觉冲击力的方式向受众揭示数据背后隐藏的规律，传达数据价值。
现有的基于激光雷达的SLAM研究通常将问题描述为两个模块：点云帧到点云帧匹配和点云帧到地图匹配。这两个模块都是通过迭代计算来解决的，计算量很大。...B 运动估计与失真补偿 在LOAM和LeGO LOAM等现有方案中，通过点云帧对点云帧匹配来校正失真，该匹配方法迭代地估计两个连续激光扫描点之间的转换。然而，要找到变换矩阵需要迭代计算，计算效率很低。...为了减少搜索的计算量，边缘特征地图和平面特征地图都存储在三维KD树中。通过从边缘和平面特征图中收集附近的点来估计全局线和平面。对于每个边缘特征点， 从全局边缘特征图中计算其附近点的协方差矩阵。...与逐帧更新相比，基于关键帧的地图更新可以减少计算量。如上所述，为了降低计算成本，基于恒定速度模型而不是迭代运动估计来执行失真补偿。...可以看出，我们的方法可以精确地跟踪机器人的姿态。与 VICON 系统提供的地面真值相比，它的平均定位精度达到2厘米。 图6：所提出的方法与地面真值的比较。
需要指出的是，这只是一份非常初级的地图，有很多关键概念和思想都没有纳入进来。不过，就像 Perez 自己说的那样，这只是个开始，希望有更多人站出来继续扩充这份地图。...强化学习的部分则来自 OpenAI 研究科学家、伯克利教授 Pieter Abbeel 的演讲。 深度学习发展日新月异，地图中标记出来的概念还有很多的衍生，这次尚未没有收录。...此外，图中已有概念之间的关系也没有全部标出，例如，卷积神经网络（CNN）可以用于值迭代（Value Iteration），对抗生成网络（GAN）和变分自编码器（VAE）也可以使用深度学习框架。...Jeff Dean 表示，目前人工智能领域解决问题所需的就是机器学习技术、计算和数据，我们能否减少对这种技术本身的需求呢？他认为是可能的。...强化学习→策略优化 & 动态编程 最后来看强化学习（Reinforcement Learning），也即通过试错、单纯地通过奖励或者惩罚完成的学习范式。
实际上泛函编程的这种在套子内部更新变量的方式恰恰是我们选择泛函模式的考虑重点：它可以使程序运行更安全稳定、能轻松解决很多行令编程模式中存在的难题，这些优点将会在将来的应用中逐渐显现出来。...既然变量封装在了套子里面，那么自然需要设计一些在套子里更新变量的函数了： 我们的目的是用某些函数把F[A]变成F[B]：A 变成了 B，但任然封装在 F[] 里： 下面我们列出几个函数，它们的操作结果都是一样的...但Functor,Applicative,Monad都是泛函数据类型，我们还没有明确定义这些数据类型。这些数据类型自提供了操作函数对嵌在内部的变量进行更新。也就是说它们应该自带操作函数。...它们已经具备了数据类型内嵌函数的特性。 下面我们再用规范方式定义F[A]这个数据类型。...以上方式得到同样的数据类型效果。同时又能更好的对源代码进行分类组织，是规范的泛函组件库编码方式。
在身材上，高个的男性比小个的胖男性更接近高个头的女性，因为他们“相似”得多。 SOM热图 典型的SOM可视化是“热图”。热图显示了变量在SOM中的分布。理想情况下，相似年龄的人应该聚集在同一地区。...下图使用两个热图说明平均教育水平和失业率之间的关系。 ? SOM算法 从样本数据集生成SOM的算法可总结如下： 选择地图的大小和类型。形状可以是六边形或正方形，具体取决于所需节点的形状。...从训练数据中选择一个随机数据点，并将其呈现给SOM。 在地图上找到“最佳匹配单位”（BMU）–最相似的节点。使用欧几里德距离公式计算相似度。 确定BMU“邻居”内的节点。...–邻域的大小随每次迭代而减小。 所选数据点调整BMU邻域中节点的权重。 –学习率随着每次迭代而降低。 –调整幅度与节点与BMU的接近程度成正比。 重复步骤2-5，进行N次迭代/收敛。...缺点包括： 由于训练数据集是迭代的，因此对于非常大的数据集缺乏并行化功能 很难在二维平面上表示很多变量 SOM训练需要清理后的，数值的数据，这些数据很难获得。 ---- ? 最受欢迎的见解
优化前，未使用融合框架时： 优化后，使用了融合框架： 可以清晰地观察到，使用融合框架扫码后，地图瞬间展示出来，相比Web地图减少了漫长的白屏时间。 2....比如在地图中添加一个Marker，H5层业务逻辑发出添加Marker的消息，H5层通过JSBridge技术将消息发送到Native地图层，Native地图收到消息后在地图中添加Marker元素。 ?...如果消息是点击操作，比如我们想实现点击地图中的Marker，将消息传递给H5处理的功能。...只需首次跟版发布，后续只需要迭代H5的业务逻辑即可。 6....这种融合机制为打车业务提升迭代效率同时保障地图体验提供了一种有效的途径，日常业务功能上线采用H5技术迭代，Native地图作为不常更新的基础能力首次发版时安装到用户手机上，实现业务需求随时发版的能力，不再受各大应用商店的限制
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