高程.坡度和坡向是小班中非常重要的因子,坡度对水土保持规划设计具有决定性的作用,是土地利用规划和治理措施配置首先要考虑的因素.如何利用地形数据对坡度进行分析呢,本文即将揭晓. 软件准备: locaspace viewer:http://rj.baidu.com/soft/detail/39338.html?ald arcgis10.1:http://pan.baidu.com/s/1nvpUniD 数据准备:基于地形数据分析,就得用到DEM地形数据了,如果你已经拥有了高程点.等高线.矢量边界,那…

一.实验拓扑 二.路由配置 1.路由R1的详细配置(以R1为例,R2与R3相同) R1(config)#interface fastEthernet 0/1 R1(config-if)#ipv6 address 2001:db8:063:2::1/64 R1(config-if)#no shutdown R1(config-if)#exit R1(config)#interface fastEthernet 0/0 R1(config-if)#ipv6 address 2001:db8:063:…

这篇文章详细介绍在centOS7.5上搭建基于keras/tensorflow的深度学习环境,该环境可用于实际生产.本人现在非常熟练linux(Ubuntu/centOS/openSUSE).windows上该环境的搭建 :) 前面三篇博客代码实现均基于该环境(开发或者测试过): [AI开发]Python+Tensorflow打造自己的计算机视觉API服务 [AI开发]基于深度学习的视频多目标跟踪实现 [AI开发]视频多目标跟踪高级版 运行环境 1) centOS 7.5 ,不要安装GUI桌面:…

摘要:2019云栖大会大数据&AI专场,阿里云智能计算平台事业部研究员关涛.资深专家徐晟来为我们分享<AI加持的阿里云飞天大数据平台技术揭秘>.本文主要讲了三大部分,一是原创技术优化+系统融合,打破了数据增长和成本增长的线性关系,二是从云原生大数据平台到全域云数仓,阿里开始从原生系统走入到全域系统模式,三是大数据与AI双生系统,讲如何更好的支撑AI系统以及通过AI系统来优化大数据系统. 直播回放 >>> 以下是精彩视频内容整理 说到阿里巴巴大数据,不得不提到的是10年…

引言 随着模型规模和数据量的不断增大,分布式训练已经成为了工业界主流的 AI 模型训练方式.基于 Kubernetes 的 Kubeflow 项目,能够很好地承载分布式训练的工作负载,业已成为了云原生 AI 领域的事实标准,在诸多企业内广泛落地. 尽管 Kubeflow 让基于 Kubernetes 的大规模分布式训练变得可行,但是云原生的极致弹性.降本增效等特性在人工智能场景下没有得到很好地释放. 为了解决目前在云原生 AI 场景下的成本高,资源利用率低等问题,TKE AI 团队在 Kubef…

版本(4bit) 报头长度(4bit) 优先级和服务类型(8bit) 总长度(16bit) 标识(16bit) 标志(3bit) 分段偏移(13bit) 存活期(8bit) 协议(8bit) 报头校验和(16bit) 源IP地址(32bit) 目的IP地址(32bit) 选项(0或32bit,若有的话) 数据(可变)…

H2O是开源基于大数据的机器学习库包 H2O能够让Hadoop做数学,H2O是基于大数据的 统计分析 机器学习和数学库包,让用户基于核心的数学积木搭建应用块代码,采取类似R语言 Excel或JSON等熟悉接口,使的BigData爱好者和专家可以利用一系列简单的先进算法对数据集进行探索,建模和评估.数据收集是很容易,但是决 策是很难的. H2O使得能用更快更好的预测模型源实现快速和方便地数据的挖掘. H2O愿意将在线评分和建模融合在一个单一平台上. H2O提供了机器学习的培训手册供学习:H2O训练…

   今天收到<计算机时代>编辑部寄来的稿件录用通知,本人撰写的论文"基于数据仓库的广东省高速公路一张网过渡期通行数据及异常分析系统",已被<计算机时代>录用,拟在2015年第7/8期刊出.   本论文基于的是本人开发的基于数据仓库的广东省高速公路一张网过渡期通行数据及异常分析系统.近一年来,该系统每周在经过数据挖掘.数据仓库数据生成和数据展现后,为企业的管理者提供了较为清晰地依据. 下面是手机拍的照片: …

一.数据平台的软硬件环境 二.组织机构和权限体系 组织机构:平台中已集成一套组织机构,可以建立部门.人员.也可以与现有系统的组织机构集成,将组织机构导入到平台中. 功能权限:通过配置功能点URL的方式实现各个用户相应的BI访问权限.用户第一次访问受保护的资源(某个功能点)时,会发出访问请求,服务器接收到请求后会验证用户权限,如果没有通过验证则返回登录页面. 数据权限:很多系统的权限认证只是限制模块的使用,使得合法用户能够行使自己的权利.平台在满足这种整体权限认证的同时,权限的控制力度可以达到同一…

<Trip destination prediction based on multi-day GPS data>是一篇在2019年,由吉林交通大学团队发表在elsevier期刊上的一篇论文.在论文中,他们基于GPS数据,使用不同的方法建立了多个预测目的地的模型,进行对比试验,最终提高了正确率,取得了很好的效果. 0. 概括 基于8周.10人的GPS数据,在隐式马尔可夫模型和习惯预测模型的基础上,作者建立了一个可以预测出行目的地的模型,该模型大大提高了预测的精度.最重要的他们发现,人们出行关于…