p=9101 本文将描述如何在R中创建自定义Sankey图。我将首先解释Sankey图的基础，然后提供自动创建和手动控制的布局的示例。 Sankey图的元素 Sankey图是一种可视化数据流的方式。...Sankey图由三组元素组成： 节点， 链接和确定其位置的指令。 首先，有节点。在下面的示例中，方框表示四个节点。 这些链接具有 与之关联的值，该值由链接的厚度表示。...使用R nodes = data.frame("name" = c("Node A", # Node 0... ...第2至6行创建一个数据框。 第7至11行指定链接。 最后几行使用sankeyNetwork函数。 如果要修改此示例，则只需修改节点（此示例中的第3至6行）和链接（第8至11行）即可。...使用自动布局的Sankey图
利用 R 包 pagedown https://github.com/rstudio/pagedown 可以非常轻松地创建非常美观的简历，我这里说的轻松是指我这种比较缺乏艺术细胞的人。...Y 叔的模板，我进行了修改以便于分享，内容存储在了 https://github.com/ShixiangWang/pagedown-academic-cv-template 通过准备以下 CSV 和...这个需要时间慢慢填写，你可以写入 markdown 以及 html 语法，它们在利用 R 渲染时会被自动转换。...第二个就是简单提供下谷歌学术相关的信息，在 Y 叔的版本中，H-index 和 i10-index 是可以利用 scholar 包提取出来的，但我们国内一般都访问不了。...不过一般的引用数倒是可以使用我之前写的小包 tinyscholar。 除了第一个文件准确比较复杂点，其他都非常简单。2 个Markdown 文件基本是自己想写啥都行。
使用Tensorflow和支持向量机 创建图像分类引擎 最近，2018韩国小姐的出炉引起了一波话题 大家感慨到：这一届的韩国小姐终于 不再撞脸了~ 由此，小编查阅了往年韩国小姐的图片， 画风是这样的。。...这个项目的目标是建立一个系统，帮助使用拉链拉头的用户在数据库中找到匹配的拉拔器。简而言之，就是完成一个拉链拉头和拉拔器之间的“连连看”游戏！...在这个过程中，我们将使用两个重要工具，一个叫Tensorflow，它采用数据流图进行数值计算，计算过程将在流图的各个计算设备中异步执行，这个工具可以帮助我们更好地提取对象特征； ?...为了达到更好的效果，我们的方向是让网络更深，网络更宽。但是纯粹的增大网络有两个缺点——过拟合和计算量的增加。...Inception网络的瓶颈特征是2048-d向量。以下是以条形图显示的输入图像的瓶颈特征图： ?
使用Tensorflow和支持向量机 创建图像分类引擎 最近，2018韩国小姐的出炉引起了一波话题 大家感慨到：这一届的韩国小姐终于 不再撞脸了~ 由此，小编查阅了往年韩国小姐的图片， 画风是这样的。。...这个项目的目标是建立一个系统，帮助使用拉链拉头的用户在数据库中找到匹配的拉拔器。简而言之，就是完成一个拉链拉头和拉拔器之间的“连连看”游戏！...在这个过程中，我们将使用两个重要工具，一个叫Tensorflow，它采用数据流图进行数值计算，计算过程将在流图的各个计算设备中异步执行，这个工具可以帮助我们更好地提取对象特征； 另一个叫支持向量机，它是一种很好的分类方法...为了达到更好的效果，我们的方向是让网络更深，网络更宽。但是纯粹的增大网络有两个缺点——过拟合和计算量的增加。...Inception网络的瓶颈特征是2048-d向量。
计算系统使用相机之间的相对距离的先验知识，通过三角测量来估计深度 。 人脑的工作方式也是如此。它感知深度和三维形状的能力被称为立体视觉。...方向向量上的所有点都是候选源。由于两个向量只能在一个唯一的点上相交，我们将交点视为源点。 R_{s1}在上图中，左图和右图的方向向量（分别为 和 ）在单个源点 处相交。...06 计算机立体视觉的数学实现的关键概念 三角测量和视差图是计算机立体视觉所需的工具。在像素级别上，我们使用三角测量从一对立体图像的左右像素点中确定一个3D空间中的点。...对于具有数百万像素点的大图像，我们使用视差图。 6.1 计算机视觉中的三角测量 R_{s1}计算机视觉中的三角测量是从其在两个或多个图像上的投影中确定一个3D空间中的点的过程。...要从一对立体图像创建视差图，我们首先必须将左图像中的每个像素与右图像中的相应像素进行匹配。我们计算每对匹配像素之间的距离。我们使用这些距离数据生成一幅称为视差图的强度图像。
相反，本文引入了一个像素级投票网络(PVNet)用于回归指向关键点的像素级向量，并使用这些向量对关键点位置进行投票。这为定位被遮挡或截断的关键点创建了一种灵活的表示方式。...2.关键点选择 如图2(a)使用物体的3D包围框的8个角点作为关键点，这些角点可能远离图像中的物体像素。距离目标像素越远，定位误差就越大，因为关键点假设是使用从目标像素开始的向量生成的。...图2(b)和(c)分别是选择包围框角点和选择物体表面上关键点得到的假设。物体表面上的关键点在定位上的差异通常要小得多。 ? 图2 (a)3D物体模型及其3D包围框。...给定估计的平均值μk和协方差矩阵Σk，通过最小化马氏距离来计算六自由度位姿， ? 其中Xk为关键点的3D坐标，xk~是xk的二维投影，π是透视投影函数。参数R和t采用基于四个关键点的EPnP初始化。...请注意，在测试期间，不需要将预测的向量作为单位，因为后续处理只使用向量的方向。 ? 主要结果 ? 2D Projection metric。计算估计位姿和真实位姿的3D模型点投影之间的平均距离。
计算系统使用相机之间的相对距离的先验知识，通过三角测量来估计深度 。 人脑的工作方式也是如此。它感知深度和三维形状的能力被称为立体视觉。...在上图中，左图和右图的方向向量（分别为 和 ）在单个源点 处相交。这个场景中的3D源点是光线从中投射出左图像的像素 和右图像的像素 的点。...由于我们通过三角测量确定了 的位置，并且我们知道相对距离 ，我们可以使用勾股定理计算深度 ： 由于 相对于 来说非常大，角度 接近于 。长度 和 几乎相等（用 表示）。...06 计算机立体视觉的数学实现的关键概念 三角测量和视差图是计算机立体视觉所需的工具。在像素级别上，我们使用三角测量从一对立体图像的左右像素点中确定一个3D空间中的点。...要从一对立体图像创建视差图，我们首先必须将左图像中的每个像素与右图像中的相应像素进行匹配。我们计算每对匹配像素之间的距离。我们使用这些距离数据生成一幅称为视差图的强度图像。
v 和反射方向 R\pmb{R}???R?????R??R 的夹角？ (6)Q3:式子中指数 pp?p 怎么来的？...(1)高光条件 Blinn-Phong模型基于此，认为 v\pmb{v}vvv 和 R\pmb{R}RRR 接近也就相当于法线方向 n\pmb{n}nnn 和半程向量(bisector) h\pmb{h...(2)半程向量 h\pmb{h}hhh 这里的半程向量 hhh 也就是光照方向 l\pmb{l}lll 和观测方向 v\pmb{v}vvv 的角平分线方向，这里只要用平行四边形法则然后归一化(长度变为1...(5)Q2:为什么采用的是半程向量 h\pmb{h}hhh 和法线 n\pmb{n}nnn 的夹角而不是观测方向 v\pmb{v}vvv 和反射方向 R\pmb{R}RRR 的夹角？...导数相当于水平方向上移动一个单位距离，竖直方向上移动 dpd_pdp ，则此处的切线用向量表示为 (1,dp)(1,d_p)(1,dp) ，则扰动后的法线应该和切线垂直，即将其逆时针旋转 90o90
点到面距离计算公式如下：原理：目标点到三个原始点组成的三个向量构成的斜方体/底面面积。 分子：第二行两个向量的叉乘结果值等于j，l，m三个点构成的三角形面积，方向垂直于平面向上。...R i n t e 和 T i n t e R_{inte}和T_{inte} Rinte和Tinte由 R 和 T R和T R和T插值得到。...根据位姿及得到的点云进行建图，创建点云地图。 代码文件：laserOdometry.cpp ALOAM中实现代码比较清晰。...这个判断方法同NICP算法的平面法向量计算。解释参考 利用得到的直线的方向向量在该点附近构造2个邻近点，同odom使用同样点到线的距离约束方程进行约束。...V p x p V_px_p Vpxp为 x p x_p xp与 V p V_p Vp中的各个特征向量的投影*对应向量的模 而在LOAM中，使用imu作为姿态预测，使用雷达点云的点到线、点到面来优化姿态角
; 下图中 , 左侧的 P1 图是凸包 ; 右侧的 P2 图不是凸包 , 因为该图中 , A2 到 B2 的点连接线与 凸多边形 的边界发生了相交 ; 2、常用的凸包算法 常用的凸包算法有 : Graham...角排序 是 以角度大小进行排序 , 这里的角度是 选定的基准点 与 点集中的点 的 极角 进行排序 ; 角排序 是一种在计算几何学和算法设计中常用的技术 , 用于对点集中的点按照其与某一基准点的极角进行排序..., 一个点的位置由 极角 ( 从极轴到点到极点连线的方向的角度 ) 和 极径 ( 点到极点的距离 ) 确定 ; 在角排序中 , 极角是指从基准点出发到其他点的连线与某一固定方向的夹角 ; 角排序用于解决凸包算法中的子问题..." 向量积 " 或 " 矢量积 " , 是两个向量之间的一种运算 , 叉积 的结果是一个新的向量 , 值为两个向量所张成的平行四边形的面积 , 方向垂直于这个平行四边形的平面 , 符合右手定则 ; 判断...points # 找到最左下方的点作为起始点 # p0 点作为极坐标的原点 p0 = min(points, key=lambda p: (p.y, p.x)) # 按照极角和距离的平方排序
三角网格图形是一种特殊的图，可以用一个顶点和三角形集合(V,F)来表示，其中V是无序的三维顶点集，F是面集，每个面是由一个点的三元组组成的，这个面集隐含地描述了三角形的边 然后为了描述各个面与邻域面的关系...然后将三角形的三条边都用上述的特征来描述，也就是存为一个3*4的矩阵，在这种描述中三角形的三条边由于是描述了边与边的关系，所以可以保持旋转和移动的不变性而且可以在任意的全局位置和方向中恢复出来 PartC...经过这块就得到了一个三角形面片的特征向量 对称面卷积部分则要在上一部分作用到当前三角面片和邻域三个三角面片得到四个特征向量后，使用式子g(S, ^f|Ws,Wf,b) = S*Ws + ˆf*Wf +...所谓双向倒角距离就是同时最小化两个顶点间的欧几里得距离和点所形成的平面间的法线cos值，通过这个生成出来的模型会与真实模型更加相似。...然后GAN的生成器接受这个网格图形和一个噪声向量，这里噪声相当于产生传统GAN中的噪声图但又提供了一定的约束，加入噪声扰动让顶点的位置发生变化，由此生成器输出加了噪声前的模型各个面所需的偏移向量。
查看umap plot，检查需要去除的点 pbmc_small % RunUMAP(dims = 1:10) DimPlot(pbmc_small) 查看降维图，...使用plotly手动绘制可交互的umap plot 使用plotly手动实现这个umap plot散点图。...将交互式的umap plot使用shiny打开，并可以使用套索工具获得选区边界 library(shiny) library(plotly) ui <- fluidPage( plotlyOutput...在shiny页面圈选感兴趣的区域 在shiny页面，使用套索工具圈选感兴趣的区域，程序会自动将选区边界坐标导出到家目录中的lassso_boundary.rds文件中。 5....sp包计算所有在选区中的点，并在umap中展示套索选区和选中的点。
图1 距离-视觉-惯性里程计架构。距离和视觉测量z~、雅可比矩阵 J 和协方差矩阵 R 用于校正 EKF 中的惯性导航误差。...在本文中，为了简化起见，我们还假设相机的光学中心和 LRF 的原点之间的平移为零。图 2 说明了场景的几何形状。uri 是在时间 i 沿 LRF 光轴方向的单位向量。Ii 是该轴与地形的交点。...F1、F2 和 F3 是 SLAM 特征，在图像空间中围绕 Ii 形成一个三角形。n 是包含 F1、F2、F3 和 Ii 的平面的法向量。 图 2 在时间 i 的距离测量 izr 的几何形状。...图 5 比较了距离 VIO 和 VIO 在位置、速度和方向上的误差，因为在室内所有这些状态都可以使用地面实况。在图 5(a) 和 5(d) 中，沿着行进方向可以清楚地看到刻度漂移的减少。...同样，图 5（c）中的距离-VIO 方向误差与图 5（f）中的 VIO 略有不同，尤其是在 Z（偏航）轴上。
皮尔逊（Pearson）相关（r），它测量两个变量（x和y）之间的线性相关性。它也称为参数相关性检验，因为它取决于数据的分布。仅当x和y来自正态分布时才可以使用它。...冗余矩阵就是上三角和下三角一样的一个矩阵 :return: 返回距离公式 """ method = method.lower() distance_df = np.zeros...df)): # 遍历矩阵元素 for j in range(len(df)): # 由于距离矩阵中，对角线代表每个元素到自身的距离（必定为0），且上三角和下三角是重复的，因此精简算法...，对角线代表每个元素到自身的距离（必定为0），且上三角和下三角是重复的，因此精简算法，只对下三角进行填充 if method == 'euc': # 欧氏距离...在得到两个距离向量之后，就可以使用Pearson相关系数来反应两个距离向量之间的相关性。 而且我本人经过检验（R、Python），确实是这么一回事儿。
关于饼状图被批评为可视化效果差，不推荐在 R 社区中使用的文章在网络也有不少，感兴趣的可以去搜一下。 不管怎么说，学习一下总不是坏事，趁着一些客户刚好对饼图有需求，重温一下。...coord_polar coord_polar() 是 ggplot2 中的极坐标函数，它可以弯曲横纵坐标，使用这个函数做出蜘蛛图或饼图的效果。...为了确定数据填充的先后，同时方便在不同区域上填写上对应数据的大小，所以会先去创建有序因子，从而使数据列 dat$Num 的自然顺序和因子的顺序在一定程度上一致（一致的同向对应或反向对应）。...语言 cumsum 函数 cumsum 是 R 语言 base 包 cum 系列的一个函数，它的功能是计算向量的累积和并返回。...sessionInfo 信息 本次学习 R 和相关包版本信息。
RGB色彩空间 在所有用于表示色彩的各种色彩空间中，RGB(红绿蓝)色彩空间在计算机图形学中的使用最为广泛： 色彩使用三通道RGB向量(r,g,b)来表示； 在RGB色彩空间中，有部分的常用操作可以通过对...) 上图中的牛显示了三角网格的结构，龙和人头也是使用三角网格绘制的结果。...在上图中，使用空间一个面片的面积除以面片中心点到视点的距离的平方来表示立体角。空间最大的角度就是球，球的面积除以半径平方，得到最大立体角 4π。平面角度最大是 2π。...发光强度 (Radiance): 发光强度定义为：单位立体角内的光通量，记为 I。 Phong 光照模型 Phong 模型支持点光源和方向光源。...上图中，L 是入射光，R 是反射光，N 是物体表面法向量，V 是视点方向，H 是 L 和 V 夹角的角平分线方向。
原文链接：https://my.oschina.net/u/1047640/blog/202714#OSC_h4_2 摘要： 层次聚类 kmeans dbscan笔记 一、距离和相似系数 r语言中使用...upper为TURE的时候给出上三角矩阵上的值。 r语言中使用scale(x， center = TRUE， scale = TRUE) 对数据矩阵做中心化和标准化变换。...#把减去均值后的矩阵在列的方向上除以极差向量 center <- sweep(x, 2, apply(x, 2, min)) #极差正规化变换 R 图是方形的。另一个是三角形。 #horiz TRUE 表示竖着放，FALSE表示横着放。...showplot画不画图，0不画，1和2都画。countmode，可以填个向量，用来显示计算进度。
摘要： 层次聚类 kmeans dbscan笔记 一、距离和相似系数 r语言中使用dist(x， method = “euclidean”，diag = FALSE， upper = FALSE， p...upper为TURE的时候给出上三角矩阵上的值。 r语言中使用scale(x， center = TRUE， scale = TRUE) 对数据矩阵做中心化和标准化变换。...#把减去均值后的矩阵在列的方向上除以极差向量 >center R 图是方形的。另一个是三角形。 #horiz TRUE 表示竖着放，FALSE表示横着放。 ?...showplot画不画图，0不画，1和2都画。countmode，可以填个向量，用来显示计算进度。
作者将一个目标定义为一对关键点(边界框的左上角和右下角), 使用单个卷积网络来预测同一类别所有目标的左上角的热图(heatmap)，所有右下角的热图以及每个检测到的角点的嵌入向量。...图3 角落池化：对于每个通道，我们求两个方向（红线）的最大值（红点），每个方向都来自一个单独的特征图，并将两个最大值加在一起（蓝点）。 作者假设了检测角落比检测边界框中心更好的两个原因。...关联嵌入的思想也适用于本文的任务: 网络预测每个检测到的角点的嵌入向量，使得如果左上角和右下角属于同一个边界框，则它们的嵌入向量之间的距离应该很小, 从而可以根据左上角和右下角的嵌入之间的距离对角进行分组...嵌入向量的实际值并不重要, 本文仅使用嵌入向量之间的距离来对角进行分组。 本文学习Newell等人的方法, 并使用1维嵌入向量, etk和ebk分别为目标k的左上角和右下角嵌入向量。...作者计算左上角和右下角嵌入向量之间的L1距离,距离大于0.5或包含来自不同类别的角点对将被拒绝。左上角和右下角的平均置信度用作检测的最终置信度。
使用SharpGL三维建模技术生成3D井眼轨迹图 前面的文章里写过使用sharpGL三维建模生产3D井眼轨迹，这篇文章主要是说一下在WPF中如何进行3d图绘制。...您可以指定照相机在场景坐标系中的位置、照相机的方向和视野以及用来定义场景中“向上”方向的向量。下图阐释 PerspectiveCamera 的投影。...使用 NearPlaneDistance，可以指定一个距离照相机的最小距离，即，在超过该距离后将不绘制对象。...相反，使用 FarPlaneDistance，可以指定一个距离照相机的距离（即，在超过该距离后将不绘制对象），从而确保因距离太远而无法识别的对象将不包括在场景中。...Normals：法向量是与定义网格的每个三角形的面垂直的向量。法向量用于确定是否亮显给定三角形面。如果指定了三角形索引，则将考虑相邻面来生成法向量。
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