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在本文中,我们将探讨如何使用Python和Pandas库来提取出租车行程数据。这个过程涉及到数据清洗、行程识别、以及行程信息提取等多个步骤。我们的目标是从原始的...
随着低碳经济发展的逐步推进,为大力提倡绿色出行,高度机动化的城市急需重塑慢行系统,提升非机动出行空间品质。骑行作为一种便捷、高效、绿色的新型出行方式,是解决城市...
Python的知识很庞杂,应用场景也很多,可以进行数据分析、编写软件、实现自动化、数据采集等,不可避免地就会学偏,我也学了很多不重要的内容,比如scrapy框架...
Python作为最流行的编程语言之一,持续引领技术产业的发展,孕育了不断扩大的强大包生态系统。2023年,Python包在多样化的领域中展现出了引人注目的增长,...
ArcGIS Pro 近期更新了三个非常好的教程,每个都展示了 ArcGIS Pro 强大的地理信息系统(GIS)功能。下面是这些教程的介绍,它们不仅各具特色,...
RSS订阅是一种让用户及时获得网站更新的技术。RSS的全称是"Rich Site Summary"或者"Really Simple Syndication",直...
上期深圳市共享单车数据分析【文末附共享单车数据集清单】[1]简单分享了如何使用共享单车数据进行数据分析,有很多人问如何才能获取数据,以及没学过Python,如何...
目前最新的共享单车公开数据可能只有深圳市政府数据开放平台[1]发布的共享单车企业每日订单表了,数据量包含2017-04-03到2021-08-30的 2.4 亿...
《通过深度学习了解建筑年代和风格》论文复现代码已上传到Github[1]和Gitee[2],但Gitee仅用于同步,目前文章和仓库还在更新中,请访问对应的主页查...
这是确保你的软件包列表是最新的,这样当你尝试安装软件包时,APT 能够找到它们。终端中运行:
本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》论文复现的第六篇——对建筑年代深度学习模型的进行评价,我们首先会通过对测试数据集的预测来展示模型的预测能力,其中,我们会...
本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》论文复现的第五篇——训练识别建筑年代的深度学习模型,我们会使用Python中的PyTorch库来训练模型,模型将选用基于...
(补档,建议点击底部阅读原文跳转到我的博客阅读)本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》论文复现的第三部分——获取阿姆斯特丹高质量街景图像的下篇,主要是介绍如何...
本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》论文复现的第三部分——获取阿姆斯特丹高质量街景图像的上篇,主要讲了如何获取利用谷歌街景地图自动化获取用于深度学习的阿姆斯...
本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》论文复现的第二篇——下载和预处理建筑足迹数据集,主要是下载研究区域的建筑风格和建筑年代数据,然后提取163210条阿姆斯...
本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》(详细引用信息见文末)论文复现的第一篇——论文解读,主要是介绍论文的大致逻辑,创新点和结论。
“机器学习”一词的火爆程度无需多言,今年ChatGPT的火爆让每一个都了解到了“人工智能”的巨大潜力。虽然你或多或少接触到“机器学习”、“人工智能”、“深度学习...
Segment-Geospatial包的灵感来自Aliaksandr Hancharenka[2]创作的Segment-anything-eo[3]存储库。为了...
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