最近项目需求,需要一个对于全国各个省份的数据分析,图形最好是地图的样子,这样子更为直观. 最先想到的图表插件是Echarts,他的文档相对于阿里的G2,G6更加清晰一些.在Echarts 里找到的个 实例,效果如gif图,这里是实例的链接: https://gallery.echartsjs.com/editor.html?c=xa5_zRRpes, 看到上面的评论里,有挺多人评论说图形显示不了,因为实例上只有图表的属性Option,是无法显示 的.根据文档是需要创建一个 ECharts 实例,

温馨提示:本文目前仅适用于在 Chrome 51 及以上中浏览. 2016.11.1 追加,Firefox 52 也已经实现. 2016.11.29 追加,Firefox 的人担心目前规范不够稳定,未来很难保证向后兼容,所以禁用了这个 API,需要手动打开 dom.IntersectionObserver.enabled 才行. 2016.12.30 追加,Firefox 53 已经重新开启. IntersectionObserver API 是用来监视某个元素是否滚动进了浏览器窗口的可视区域(

之前想过要做个地铁驾驶的游戏,其中想把一些原本是矩形图片弄成一个梯形,但是发现GID+上面没有类似的方法.于是在谷歌谷了一下.没有!只能找到令人垂涎的,并没有源码.按照自己的想法尝试了一两天,有点效果,但实际上不是那样.后来知道那个在数字图像处理中叫“透视变换”.于是上网找了相关资料,原理找了,看了不明白.代码没多少,有ActionScript的,不明:有C的,不明.真笨啊!后来在CodeProject上面看到一份外国人的博文,全英文看不太明白,但看了一幅图,大概知道他意思了.下了份源码看看,C

即将进入涉及大量数学知识的阶段,先读下“别人家”的博文放松一下. 读罢该文,基本能了解面部识别领域的整体状况. 后生可畏. 结尾的Google Facenet中的2亿数据集,仿佛隐约听到:“你们都玩儿蛋去吧”. 长文干货!走近人脸检测:从 VJ 到深度学习(上) 长文干活!走进人脸检测:从 VJ 到深度学习(下) Ello 戏说系列 人脸识别简史与近期发展 人脸检测的开始和基本流程 具体来说,人脸检测的任务就是判断给定的图像上是否存在人脸, 如果人脸存在,就给出全部人脸所处的位置及其大小.由于人

/* * To change this template, choose Tools | Templates * and open the template in the editor. */package snailocr.util; import java.awt.Color;import java.awt.image.BufferedImage;import java.io.File;import java.io.IOException;import java.util.logging.L

[转]Fragstats软件使用及其景观生态学意义     原文地址:http://blog.163.com/shuailai@126/blog/static/132380408201041525137936/ 现在景观格局研究普遍采用Fragstats 3.3软件计算格局指数,我在写文章的过程中也使用了这一软件,期间也遇到不少问题,幸得高人指点和自己不断摸索(当时网上鲜有使用方法),终于把数据算出来了,现在把使用过程中遇到的一些问题与方法写出来,希望对后来者有些帮助,在写这个的过程中,参考了一

CSS3 Gradient介绍参考地址: http://www.cnblogs.com/lhb25/archive/2013/01/30/css3-linear-gradient.html http://www.zhangxinxu.com/wordpress/?p=3639 效果图: html: <div class="colorWheel"> <div class="piece"></div> </div> css

题目大意:给出平面上许多矩形的中心点和倾斜角度,计算这些矩形面积占这个矩形点形成的最大凸包的面积比. 算法:GRAHAM,ANDREW. 题目非常的简单,就是裸的凸包 + 点旋转.这题自己不会的地方就是点旋转,另外,Andrew 算法还没有调试出来 .有一个非常细节的地方:给出的矩形有N个,但是点有4*N个. 直接上代码:GRAHAM #include <cstdio> #include <iostream> #include <algorithm> #include

vue-eraser 一款用于vue刮刮卡的组件 github地址: vue-eraser npm地址: vue-eraser 在网上有看到过几个版本的组件,都有点问题 1.拉快了,就会断,连不起来(源码中是画的圆导致的这个问题,vue-eraser画的是线去解决不连贯的问题) 2.面积算得不准确 3.结果图片可能比覆盖图片加载得快,页面会先闪一下结果图片,然后再由canvas覆盖(在vue-eraser用到图片预加载去解决这个问题) 发现有一款jquery版的jquery-eraser,用起来

为了增强模型的泛化的性能,一般的手段有数据增强和正则化方法(如dropout,BN),而用于数据增强的一般方法有:随机裁剪.随机水平翻转.平移.旋转.增加噪音和生成网络方法等(前两个方法用的最多,也最有效),作者从CNNs输入的数据预处理出发,极端的情况下,如果训练模型的数据集很少有遮挡的样本(尽管放大再随机裁剪一定程度对应对遮挡的情形上有帮助),那么最终训练得到的模型也不能很好处理遮挡情景,为了使训练的模型更好的应对作为影响模型泛化能力的重要而关键的因素–遮挡,作者提出了很简单且实用的无参数数

导读:得益于十余年来各种一手电商平台对市场与用户的教育以及共享.分享经济浪潮的兴起,互联网化的二手.闲置商品买卖.置换成为越来越普遍且简单可实现的生活方式. 第三章目录: 三.对比:主流二手电商竞品的玩法归纳 交易模式 导购功能与关系链 账号与信用体系 二手交易的玩法 3.2   导购功能与关系链 1导购功能 导购功能模块主要包括:全局导航设计与各流量承接页面设计. 导购功能,狭义来说就是寻常看到的KOL晒单.推广软文等:广义上看,电商APP内每一个可能引导用户成交的功能都可以称之为导购,例如:

Fork版本项目地址:SSD 一.TFR数据读取 创建slim.dataset.Dataset对象 在train_ssd_network.py获取数据操作如下,首先需要slim.dataset.Dataset对象 # Select the dataset. # 'imagenet', 'train', tfr文件存储位置 # TFR文件命名格式:'voc_2012_%s_*.tfrecord',%s使用train或者test dataset = dataset_factory.get_datas

北京时间9月13日凌晨1点,苹果在美国加利福尼亚州的Apple Park园区召开了2018年苹果秋季新品发布会. 很多人对这次科技界的春晚充满了期待,除了那些让人“剁手”的新品,设计师关注的还有新手机发布后的设计适配工作.本文UI中国会员-新像素将给大家全面梳理一下今天凌晨发布会的主要内容,向大家娓娓道来. 新手机iPhoneXS.XS Max与iPhoneXR 发布的三款新iPhone包括两款OLED屏幕的iPhone XS和iPhone XS Max,屏幕尺寸分别为5.8英寸(分辨率为112

常见指标 precision 预测出的所有目标中正确的比例 (true positives / true positives + false positives). recall 被正确定位识别的目标占总的目标数量的比例(true positives/(true positives + true negatives)). 一般情况下模型不够理想,准确率高.召回率低,或者召回率低.准确率高.如果做疾病监测.反垃圾,则是保准确率的条件下,提升召回率.如果是做搜索,那就是保证召回的情况下提升准确率.1

绘制饼状图的基本语法 创建数组 x 的饼图,每个楔形的面积由 x / sum(x) 决定: 若 sum(x) < 1,则 x 数组不会被标准化,x 值即为楔形区域面积占比.注意,该种情况会出现 1 - sum(x) 的空楔形 若 sum(x) > 1,则由 x[ i ] / sum(x) 算出每一个楔形占比,饼图360°区域均被填充. 下图为sum(x) < 1 的情况,存在空楔形区域. 1 语法 pie(x, explode=None, labels=None, colors=None

即将进入涉及大量数学知识的阶段,先读下“别人家”的博文放松一下. 读罢该文,基本能了解面部识别领域的整体状况. 后生可畏. 结尾的Google Facenet中的2亿数据集,仿佛隐约听到:“你们都玩儿蛋去吧”. 长文干货!走近人脸检测:从 VJ 到深度学习(上) 长文干活!走进人脸检测:从 VJ 到深度学习(下) Ello 戏说系列 人脸识别简史与近期发展 人脸检测的开始和基本流程 具体来说,人脸检测的任务就是判断给定的图像上是否存在人脸, 如果人脸存在,就给出全部人脸所处的位置及其大小.由于人

转自:http://blog.csdn.net/genome_denovo/article/details/78322628 pandas绘图总结 pandas中的绘图函数(更加详细的绘图资料可参考pandas.pdf文档中的Visualization这一章) >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> from pandas import Series, DataFrame >>&

object detection我的理解,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别.object detection要解决的问题就是物体在哪里,是什么这整个流程的问题.然而,这个问题可不是那么容易解决的,物体的尺寸变化范围很大,摆放物体的角度,姿态不定,而且可以出现在图片的任何地方,更何况物体还可以是多个类别. object detection技术的演进:RCNN->SppNET->Fast-RCNN->Faster-RCNN 从图像识别的任务说起这里有一个图像任务:既

常用的Region Proposal Selective Search Edge Boxes Softmax-loss softmax-loss层和softmax层计算大致是相同的,softmax是一个分类器,计算的是类别的概率(Likelihood),是Logistic Regression的一种推广.Logistic Regression只能用于二分类,而Softmax可以用于多分类,softmax和softmax-loss的区别: Softmax计算公式: 而Softmax-loss的计算

基于R-CNN的物体检测 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187029 作者:hjimce 一.相关理论 本篇博文主要讲解2014年CVPR上的经典paper:<Rich feature hierarchies for Accurate Object Detection and Segmentation>,这篇文章的算法思想又被称之为:R-CNN(Regions with Convolutional Neural Netwo

G20峰会对于全球经济有着举足轻重的影响,其成员人口占全球的2/3,国土面积占全球的60%,国内生产总值占全球的90%,贸易额占全球的75%……作为国际经济合作的主要平台,G20在引领和推动国际经济合作方面具有举足轻重的作用.所以G20对于数字货币的态度,决定着其走向,也预示着主流社会对于数字货币这小众区域的态度. 据日本时事通讯社消息,在近期举行的二十国集团(G20)领导人布宜诺斯艾利斯峰会上通过的宣言中表示,要针对国际性的数字征税制度改进进行协作,在明年日本担任主席国期间进行讨论,争取在20