分子动力学模拟（Molecule Dynamics Simulation，MD），本质上是一门采样技术。通过配置力场参数、拓扑结构和积分器，对一个给定的体系不断的采样，最终得到一系列的轨迹。那么得到分子动力学模拟的轨迹之后，如何使用后分析工具进行轨迹分析，也是一项很重要的工作。目前来说，基于Python的开源工具MDAnalysis（简称mda）是一个比较常用的MD后分析工具。本文主要介绍基于MindSponge分子动力学模拟框架生成了相应的轨迹之后，如何使用MDAnalysis工具进行分析。
PythonRobotics 是用 Python 实现的机器人算法案例集合，该库包括了机器人设计中常用的定位算法、测绘算法、路径规划算法、SLAM、路径跟踪算法。 Github 地址： https://github.com/AtsushiSakai/PythonRobotics 需求 Python 3.6.x numpy scipy matplotlib pandas cvxpy 如何使用 安装所需的库 Clone 该库 在每个目录中执行 python 脚本 如果你喜欢这个库，请 star ：）
MDTraj是分子动力学模拟的一个python包，相对于MDAnalysis个人觉得操作性更强，更加Python范一些。其能够进行不同模拟软件的轨迹转换，常规计算，分析等等一体化。今天我们介绍其安装方法和简单使用。
本文的可视化大屏是利用帆软report大屏模板实现，知识点大致分为【Python可视化模块plotly实现航线轨迹地图】，【帆软网页框插件】，【利用js代码定时刷新】 三部分内容构成，希望能为读者在企业实践中提供一些思路。
Python程序的错误分两种。一种是语法错误（syntax error）。这种错误是语句的书写不符合Python语言的语法规定。第二种是逻辑错误（logic error）。这种错误是指程序能运行，但功能不符合期望，比如“算错了”的情形。
最近在研究动态障碍物避障算法，在Python语言进行算法仿真时需要实时显示障碍物和运动物的当前位置和轨迹，利用Anaconda的Python打包集合，在Spyder中使用Python3.5语言和matplotlib实现路径的动态显示和交互式绘图（和Matlab功能类似）。 Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具
在这一系列的V-REP自学笔记中，我们定了一个小目标，完成一个Demo。使用官方提供的KUKA公司的YouBot机器人模型来实验机器人的感知和控制过程，控制机器人从A点抓取物品，然后移动到B点将物品放置在B点的工作台上，这其中涉及到V-REP环境中的机器人感知和控制过程。没有看过前期学习笔记的读者，可以在文末找到往期文章地址。
最近有不少读者同学来问我，Python绘图库太多，我知不知道学哪一个？即使我选择了某一个绘图库后，我也不知道怎么学，我不知道第一步做什么，也不知道接下来该怎么做，四个字一学就忘。
本文和你一起探索Python编程经典案例，让你沉浸式学习Python。助你期末考试拿高分，拿到大厂的心仪offer。
！！！本博客，是对图像的背景颜色的修改的基础讲解~！！！ 还包括一个练习——是对背景色修改的一点应用尝试！！！——始终相信学习多一点探索，脚步会更坚定一些~
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2205.10737v2.pd
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本篇文章主要介绍如何使用pynmea2库解析传感器的GPS信号，以及如何使用folium库绘制GPS轨迹图。
專 欄 ❈treelake，Python中文社区专栏作者。 简书： http://www.jianshu.com/u/66f24f2c0f36 ❈ 最近有一些车辆的gps数据要分析，想着能否先直观地
Argoverse数据集是由Argo AI、卡内基梅隆大学、佐治亚理工学院发布的用于支持自动驾驶汽车3D Tracking和Motion Forecasting研究的数据集。数据集包括两个部分：Argoverse 3D Tracking与Argoverse Motion Forecasting。
目前主流的轻量化路面平整度检测技术方案为：使用车载加速度传感器采集车辆在路面上行驶时的竖向振动数据，并按照每100米计算竖向振动数据统计指标：均方根值RMS，并建立RMS与路面平整度指标：IRI之间的回归模型。检测前需要将车辆行驶至标准路段（即已知IRI真值的路段）上来回行驶对传感器进行标定，完成标定后驾驶车辆前往待检测路段进行平整度检测。
机器之心专栏 作者：沈煦 Dragon Lake Parking (DLP) 数据集以无人机正射航拍视角，提供了大量经过标注的高清 4K 视频和轨迹数据，记录了在停车场环境内，不同类型的车辆、行人和自行车的运动及交互行为。数据集时长约 3.5 小时，采样率为 25Hz，覆盖区域面积约为 140 m x 80 m，包含约 400 个停车位，共记录了 5188 个主体。数据集提供两种格式：JSON 和原视频 + 标注，可服务的研究方向包括：大规模高精度目标识别和追踪、空闲车位检测、车辆和行人的行为和轨迹预测、模
除了使用 sys.exc_info() 方法获取更多的异常信息之外，还可以使用 traceback 模块，该模块可以用来查看异常的传播轨迹，追踪异常触发的源头。
python爬虫，搞定HYSPLIT轨迹制作。还好有人之前做过，分析了一遍官网，把思路写一下，核心的几个接口参数说明一下吧。环保上面研究这个的人还挺多的。
有爬虫，自然就有反爬虫，就像病毒和杀毒软件一样，有攻就有防，两者彼此推进发展。而目前最流行的反爬技术验证码，为了防止爬虫自动注册，批量生成垃圾账号，几乎所有网站的注册页面都会用到验证码技术。其实验证码的英文为 CAPTCHA（Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart），翻译成中文就是全自动区分计算机和人类的公开图灵测试，它是一种可以区分用户是计算机还是人的测试，只要能通过 CAPTCHA 测试，该用户就可以被认为是人类。由此也可知道激活成功教程滑块验证码的关键即是让计算机更好的模拟人的行为，这也是激活成功教程的难点所在。（注：本文18年所作，仅作参考）
迷之栗 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI “有代码么？” 每每写到某实验室的机器人，解锁了厉害的操作，评论区很容易生出这样的问题。 然而，答案常常略带伤感，不好意思，暂时没有。
最近由于课题需要数据源，但是没有直接获取的方法，所以只能在周老师http://www.qianyi.info/的网站上自己下载深度图转换成点云数据，大概花了三天的时间，终于弄得差不多了，这里做个记录。
首先安装并打开猿如意 其次打开蓝桥云课ROS并加入课程 在猿如意输入问题得到答案 在蓝桥云课ROS验证 ---- 📷 如何通过turtlesim入门ROS机器人 您可以通过以下步骤入门ROS机器人： 安装ROS：您需要安装ROS，可以在ROS官网上找到安装指南。 安装turtlesim：turtlesim是ROS中的一个仿真器，可以帮助您学习ROS的基础知识。您可以在终端中输入以下命令安装turtlesim： sudo apt-get install ros-<distro>-tur
我最近看到很多公众号的python学习广告，什么30分钟让工作更轻松？好搞笑，我在此推荐官方的慕课教程，学python还用得着花钱吗？中国大学MOOC是学python最好的地方。尤其是北京理工大学的python系列课程。
文章：COLMAP-SLAM: A FRAMEWORK FOR VISUAL ODOMETRY
需要注意的是，ployly绘图库与matplotlib绘图库、seaborn绘图库并没有什么关系。也就是说说plotly是一个单独的绘图库，有自己独特的绘图语法、绘图参数和绘图原理，因此我们需要单独学习它。
openair 是一个R语言工具，旨在用于分析空气质量数据以及大气成分数据。起初主要用于处理空气质量数据，目前也可以用于分析大气成分数据。此工具具有如下特点：
rl-teacher是“Deep Reinforcement Learning from Human Preferences”的实现。 这个系统允许你教一个强化学习行为的新行为，即： 1. 该行为没有
全球化经济的不断发展使得快递业变得越来越重要，而快递物流地图轨迹查询 API 也因此应运而生。
历时一年多，《深度学习与交通大数据实战》终于出版了。下面简单介绍下本书的主要内容、本书特色、购书以及读者作者交流途径。 本书内容 该书从Python，到深度学习框架PyTorch，再到人工智能基础，最后到地铁，共享单车，出租车，私家车，以及空中交通五个实战案例，从基础知识到案例应用，几乎涵盖了初学者入门该领域所有需要学习的知识点以及所需要的的代码和数据，所有学习过程均带有详细的代码解释，全部以案例应用实战为主，拒绝纯理论讲解！ 作为一本关于深度学习与交通大数据的书籍，本书共有8章。 第1章为Python
Kepler.gl相信很多人都听说过，作为Uber几年前开源的交互式地理信息可视化工具，kepler.gl依托WebGL强大的图形渲染能力，可以在浏览器端以多种形式轻松展示大规模数据集。
笔者最近在做新零售智慧门店的相关项目，主要涵盖人流量、人物活动区域轨迹等。那么本篇其实是笔者在实践过程中一个"失败"的案例，因为其应用复用在现实场景的时候效果非常差，所以只是当做练习题抛出来。本篇是受《YOLOv3目标检测、卡尔曼滤波、匈牙利匹配算法多目标追踪》启发，感谢这位作者！ 笔者之前没有做过追踪领域的研究，了解的比较浅显，如果有小伙伴在这块儿有相同的困惑，或是已经有好的解决方案，欢迎留言讨论~
设计了4个表，User，Fleed,Locator,Coordinate分别表示用户，轨迹服务，设备管理，历史轨迹。
图中线的两端是圆点或者菱形，旁边都有标注持仓证券商和相对应的持多仓数或持空仓数，且左右线颜色不同。画图思路大体就是：先画水平线图，再用 scatter 散点图画线左右两端的点，然后标注两端名称，以及标题和注解。
截止到今天咸鱼已经写了很多期关于 Js 逆向的文章，不过这么多的文章都有一个共同点，都是关于加密参数或者密码加密的解析，很多读者在后台私信希望能够出一些关于滑动验证或者人机验证的分析教程。
基于 Frenet 坐标系的动作规划方法由于是由 BMW 的 Moritz Werling 提出的，为了简便，我们在后文中也会使用 Werling 方法简称。在讨论基于Frenet 坐标系的动作规划方法之前，我们首先得定义什么是最优的动作序列：对于横向控制而言，假定由于车辆因为之前躲避障碍物或者变道或者其他制动原因而偏离了期望的车道线，那么此时最优的动作序列（或者说轨迹）是在车辆制动能力的限制下，相对最安全，舒适，简单和高效的轨迹。
最近我们被客户要求撰写关于出租车GPS轨迹数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。
作为菜鸟分析师一枚，日常工作中需要处理大量地理位置相关（如城市、辖区、街道、商场、楼宇等）数据。分析报告中总是用吐了的柱形图、条形图，不仅自己看着辣眼睛，老板也审美疲劳。
是不是觉得这个展示会比较新颖，神奇呢？其实这是一项技术，叫做全息投影。全息技术已经成为我们生活中的一部分，它的应用已经涵盖了多个领域。在娱乐领域，我们可以在电影院、游戏厅和主题公园等地方看到全息技术的应用，通过全息投影技术，观众可以享受到更加逼真的视觉效果，进一步提高了娱乐体验。在医疗领域，全息技术被广泛用于医学诊断和手术中，通过呈现高分辨率的三维影像，医生可以更加精准地观察病情，提高了诊断和手术的效果。在教育领域，全息技术被用于制作教学资料和科普展示，帮助学生更好地理解和掌握知识。此外，全息技术还被应用于工程制造、安全监控、虚拟现实等领域，为我们的生活带来了更多的便利和创新。可以预见，随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，全息技术在未来的生活中会发挥更加重要的作用。
odrivetool 版本: 0.5.1.post0（pip install odrive==0.5.1.post0）
版权声明：本文为zhangrelay原创文章，有错请轻拍，转载请注明，谢谢... https://blog.csdn.net/ZhangRelay/article/details/89325679
论文【1】中提出的自动驾驶决策系统(Decision-Making System)包含三层Behavior Planner：
最近，张英峰博士发布了国产量子化学程序Amesp。为了进一步降低程序使用的门槛并弥补一些功能上的短板，我们尝试为Amesp增加一个接口程序——PyAmesp，通过ASE (Atomic Simulation Environment)调用Amesp进行理论计算，实现Amesp与ASE的集成与“联姻”。本文将给出PyAmesp的安装过程，并对ASE做简要介绍，随后展示利用ASE调用Amesp进行结构的优化与过渡态的计算。（注：本文适合具备一定Python和ASE基础的读者，如果您对ASE及其使用方法不熟悉，可以登录ASE官网https://wiki.fysik.dtu.dk/ase/获取更多信息。）
爬虫的一大难点就是破解验证码。验证码大致上分为文字识别、滑动、文字点击、图像识别等，本文讲的是其中的 滑动验证码
[ 系列文章篇 ] Python 地图篇 - 使用 pyecharts 绘制世界地图、中国地图、省级地图、市级地图实例详解
这篇文章分享了一个视频防抖的策略，这个方法同样可以应用到其他领域，比如常见的关键点检测，当使用视频测试时，效果就没有demo那么好，此时可以考虑本文的方法去优化。 分享这些demo并不一定所有人都会用到，但是在解决实际问题的时候，可以提供一个思路去解决问题。希望能给我一个三连，鼓励一下哈
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