双重几何-在非sf列上连接空间dfs，并删除额外的几何 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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Mysql索引

(比如微信中的openId,unionId) 可以大大加快数据的查询速度，这是创建索引的最主要的原因。在实现数据的参考完整性方面，可以加速表和表之间的连接。...(3) 全文索引（了解）全文索引类型为FULLTEXT，在定义索引的列上支持值的全文查找，允许在这些索引列中插入重复值和空值。全文索引可以在CHAR、VARCHAR或者TEXT类型的列上创建。...(4) 空间索引（了解）空间索引是对空间数据类型的字段建立的索引，Mysql中的空间数据类型有4种，分别是:GEOMETRY(几何)、POINT(点)、LINESTRING(线段)、POLYGON(...数量小表最好不要使用索引，由于数据较少，查询花费的时间可能比遍历索引的时间还要短，索引可能不会产生优化效果。在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立索引，在不同值很少的列上不要建立索引。...PRI表示主键（非空的唯一索引）UNI表示唯一索引MUL表示普通索引(列上可以有重复值) 3. show index from user（重要） ? 上图中描述了user表中所有的索引的详细信息。

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常用的表格检测识别方法——表格结构识别方法(上）

在早期，Liu等人（1995）提出了表格框线模板方法，使用表格的框架线构成框架模板，可以从拓扑上或几何上反映表格的结构。然后提出相应的项遍历算法来定位和标记表格中的项。...表格图片经过预处理，然后使用门控递归单元（GRU）和具有softmax激活的全连接层发送到双向递归神经网络。SF Rashid提供了一种新的基于学习的方法来识别不同文档图片中的表格内容。...S Raja提出了一种识别表格结构的方法，该方法结合了单元格检测和交互模块来定位单元格，并根据行和列预测它们与其他检测到的单元格的关系。此外，增加了结构限制的损失功能的单元格识别作为额外的差异组件。...这使得它们可以轻松地访问编程pdf中的表格单元格的内容，而不必训练任何专有的OCR解码器。作者称，这种体系结构的改进使表格内容的提取更加精确，并使它们能够使用非英语表。...这些字符配对在每个单独的图像中加下划线，然后交给DenseNet-121分类器，该分类器被训练来识别同行、同列、同单元格或无单元格等空间相关性。

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针对环视摄像头的车道检测和估计

然而，这些解决方案需要额外的硬件/传感器配置。图1：图像空间与地平面对应在本研究中，我们旨在通过使用现有的产品级SVS感知系统最小化硬件更改来实现令人满意的AD性能。...如图4(a)所示，相应的SVS点云具有两个显著的统计特性： i) 根据几何形状的非均匀不确定性， ii) 不确定性无法用任何已知的概率密度函数进行量化。...图5：基于网格填充的多边形（在一个小时间窗口内） B.时间和空间滤波现在可以重新考虑非均匀的不确定性，这是基于空间几何重要性和数据的最新性进行补偿的。...最佳的x_l是在拟合框中面积最小的值。时间过滤非常直观，使用指数系数作为数据序列上的衰减内存。时间数据处理在很大程度上减轻了偶尔的神经网络错误标记带来的错误。图7显示了经过空间和时间过滤后的结果。...我们采用了多阶段数据处理方法来处理高度扭曲的SVS数据。我们首先使用神经网络进行逐像素分割和标记。然后，我们采用基于网格的模糊逻辑，使SVS轮廓的非平稳几何不确定性变得均匀，并简化相应的量化。

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意识的数学物理分析

这个双重方面涉及内部状态的概率演化的(内在)信息几何,以及关于由内部状态参数化的外部状态的概率信念的独立(外在)信息几何。...这意味着,我们可以根据信息长度停止增长所需的(临界)时间 τ 来描述返回稳态的某种粒子(或生物系统) 临界时间短的系统将有效地迅速收敛到非平衡稳态,并表现出简单的自组织(如海兔鳃和虹吸退缩反射)。...然而,这也将预先假定根据外部信息几何对描述的现实主义解释(即,人们将不得不假设所有具有马尔可夫毯的系统实际上表示概率分布并执行计算)。...这正是统计学中提出的在缺乏新统计数据的情况下优化模型的论点——通过删除冗余的模型参数[128].在神经生理学中,这是我们之前解释睡眠现象学存，在的论点——特别是梦的作用[129–131].简而言之,意识改变的生理状态...,如睡眠,可能会为理论概念提供一个重要的经验处理方式——这些概念来自感觉的变化原理 16、从科学哲学的角度来看,也许处理双重信息几何的最站得住脚的方法是在结构实在论下。

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使用 VEX 表达式

该代码可以读取节点参数和几何属性的值，并设置特殊变量来更改输入几何中的值。提示 Python SOP 类似，但允许您使用 Python 片段编辑几何图形。为什么使用 VEX 进行临时修改？...请参阅下面的索引变量某些节点可能会提供额外的类似属性的变量，您可以读取这些变量以获取有关几何的计算信息。...在 VOP 中，您可以从 Globalsnode 连接诸如时间和帧之类的变量，以在 VEX 片段中使用它们。...如果您正在使用 setattrib 并且正在修改来自不同源点的点，请将mode参数设置为add以合成结果。几何创建函数可以并行运行。在您的 VEX 代码迭代所有现有几何体后，所有更改都会排队并应用。...将该属性设置为 1（或任何非零值）会将当前元素放入该组中。将该属性设置为 0 将从该组中删除当前元素。用户自定义函数您可以使用 VEX 函数语法将自己的函数定义为 VEX 代码段的一部分。

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一个R语言中操纵矢量空间数据的标准化工具—sf

本文主要描述此包的基本功能，其在R语言诸多扩展生态系统中的地位，以及在连接R语言与其他空间计算系统中的潜在价值。 "Simple features" 究竟是什么？...在sf包中，所有与底层库GDAL、GEOS和liblwgeom之间的通信，以及与空间数据库之间进行的空间几何对象读写操作，均使用c++编写的二进制序列化和反序列化。...兼容的连接函数，从而使应用于连接的空间谓词完全可定制。...与其他计算系统的连接和可伸缩性在许多情况下，使用R分析空间数据从导入数据开始，或者从文件或数据库导出数据结束。...在实现sf过程中，维护了几个经过良好验证的概念(几何对象与属性的分离)，为sf创建了新的连接(dplyr、ggplot2、空间数据库)，并探讨了新的概念(单位、空间索引等)。

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（实时）渲染管线（pipeline）

虽然主要任务就是输出渲染图元，但有些任务也可以在该阶段进行：碰撞检测（collision detection）处理设备或者其他来源输入渲染管线无法处理的一切问题几何阶段从几何阶段开始的剩余3个阶段一般都是在...几何阶段处理所有与几何相关的事情，例如决定需要绘制的图元是什么，怎么绘制它们，在哪里绘制它们。几何阶段的一个重要任务是把顶点坐标变换到屏幕空间中，再交给光栅器处理。...蓝色代表了这些阶段中的功能是完全固定的在几何阶段中，顶点着色器（Vertex Shader）是完全可编程的，它通常用于实现顶点的空间变换、顶点着色等功能。...下一阶段是裁剪（Clipping），这一阶段的目的是将那些不在摄影机可视空间内的顶点裁剪掉，并剔除某些三角图元的面片。...双重缓冲（Double Buffering）渲染一张图像的整个过程是有一定时间的，为了避免让用户看到正在进行光栅化的图元，GPU会使用双重缓冲的策略。

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R语言可视化——关于ggplot所支持的数据地图素材类型

sp:SpatialPolygonDataFrame sf:Simple feature list column 所以说数据文件格式和空间数据集对象格式的关系可以这么表述： ?...即sp空间数据对象是一个dataframe（描述层）和polygons（几何映射层）两个对象的组合对象。...而sf对象将这种控件数据格式件进行了更加整齐的布局，使用st_read（）导入的空间数据对象完全是一个整齐的数据框，拥有整齐的行列，这些行列中包含着数据描述和几何多边形的边界点信息。...然后如果是第一种sp格式的话，在制作ggplot2地图过程中，我们需要分离描述层和几何映射层，并为两者指定连接的id（主键）,如果算上你要将自己的业务数据和描述层数据合并这一动作的话，那么总共我们需要合并两次数据...如果我们需要制作填色地图，那么我们需要先将自己的业务指标和描述层数据进行整理和并，并将合并后的数据与几何映射层的数据框进行合并。这里我虚拟一个指标。

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以3D视角洞悉矩阵乘法，这就是AI思考的样子

因为 mm 使用了所有三个空间维度，所以相比于通常的二维图表，mm 有助于直觉化的展示和激发思路，所使用的认知开销也更小，尤其是（但不限于）对于擅长视觉和空间思考的人。...该维度成为矩阵乘法的深度 (k) 维度这种几何表示方法能为可视化所有标准的矩阵乘法分解提供坚实的基础，并能为探索非平凡的复杂矩阵乘法组合提供直观的基础，接下来我们就能看到这一点。...这里我们看到更有纹理的东西：可见的带状结构，其中特定 token 在注意力行的连续子序列上的得分很高，叠加在与 V 明显相似的矩阵上，但由于对角线较粗而有一些垂直遮挡。...4d 重返介绍：免费的不变性回头看，需要重申：我们之所以能够将注意力头等非平凡的复合操作可视化并让它们保持直观，是因为重要的代数性质（例如参数形状的限制方式或者哪些并行轴与哪些操作相交），这些性质不需要额外的思考...：它们直接来自可视化对象的几何属性，而不是需要记住的额外规则。

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MySQL的GIS功能

线、多边形及任意几何图形。...MySQL支持使用空间索引对空间值数据进行查询优化，空间列上的空间索引使用r - tree。使用几何图形的最小边界矩形(MBR)构建空间索引。MBR是包围大多数几何图形的最小矩形。...对于水平或垂直的linestring, MBR是退化为linestring的矩形。对于一个点，MBR是一个退化为该点的矩形。同时，MySQL还支持在空间列上创建普通索引。...MyISAM和InnoDB同时支持空间和非空间索引。其他存储引擎仅支持非空间索引。此外，MySQL支持空间数据参照系统。用户可以根据需要采用不同的参考系统，包括创建自己的参照系统。...空间数据参考系统(SRS)是一种基于坐标的地理位置系统。有不同类型的空间参考系统: 投影SRS是地球在平面上的投影，也就是平面地图。

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ICLR 2021｜一种端到端的基于双重优化的分子构象生成框架ConfVAE

在第二阶段的距离几何程序可能会显著放大这些距离中的误差，从而产生异常的三维样本。在本文中，我们提出了一种端到端基于双重优化的分子构象生成框架---ConfVAE。...然而，我们没有学习通过最小化距离空间中的误差来预测距离，而是将整个问题表述为双重优化，同时优化了构象生成的距离预测问题和距离几何问题。...整个框架建立在条件变分自编码器（CVAE）的基础上，在该框架中，分子图首先被编码到隐空间，并基于隐变量和分子图生成构象。...一般来说，内外部参数是实值的，内外部函数是光滑的，所以可得到外部函数的超梯度： 3 隐式距离几何在3.1部分，我们从宏观层面描述了我们的双重优化问题；在3.2部分，我们展示了模型的架构及训练的目标函数...在本文中，我们选取梯度下降，通过迭代的方式求解这个距离几何问题：经过足够多次的迭代，依据给定的成对距离可以收敛到一个比较合适的空间构象 R。

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GeoSpark 数据分区及查询介绍

几何对象在SRDD层存储和处理后，用户可以调用空间查询处理层提供的空间查询**，geospark在内存集群中处理该查询，并将最终结果返回给用户。...该操作解析输入数据并将其存储为空间对象类型。 Oerlap()：在一个SRDD中，这个操作的目标是找到所有与其他几何对象相交的内部对象。...由于索引构建是一个额外的开销，所以对于一些只有很少空间对象的SRDD分区，GeoSpark执行一个完整的空间对象扫描或嵌套循环。...删除由于全局网格分区阶段而存在的空间对象副本。将结果返回到spark程序的下一阶段(如果需要)，或者将结果集保存到磁盘。...连接算法步骤：首先遍历两个输入SRDDS中的空间对象，进行SRDD分区操作，并判断是否需要建立分区空间索引。然后，算法通过它们的键(网格id)连接这两个数据集。

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单图秒变3D对象，还可交互实时编辑！Stability AI中科大校友新作

利用点云降低网格划分的不确定性，进一步促进了反渲染的无监督学习，从而减少了纹理中的烘托照明。关键设计关键的设计选择是使用点云来连接两个阶段。...这样，就能估算出输入图像中的环境光照度。反照率是通过与几何类似的三平面来估算的，其中浅层MLP可预测每个三维位置的反照率值。对于金属和粗糙度，采用SF3D，并通过贝塔先验学习以概率方法进行估计。...图4是该测试的示意图。图4：阴影建模具体来说沿着MIS提出的所有采样方向，在6个步骤内进行短距离（0.25）的光线步进，并将位置投影回图像空间。...除了渲染损失外，还遵循SF3D并应用网格与着色正则化，分别对表面光滑度和逆向渲染进行正则化。交互式编辑两阶段设计的一个独特优势是，它自然支持对生成的网格中的不可见区域进行交互式编辑。...图7：编辑效果在左侧的两个例子中，通过复制现有点云，为马克杯添加了把手，为大象添加了尾巴。在右侧的两个例子中，通过移动或删除点云，修复了不完美之处，并改善了网格的局部细节。所有编辑耗时不到一分钟。

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Google Earth Engine（GEE）——R 语言 Google 地球引擎20个基本案例分析

请注意，的第二个参数map()是TRUE。这意味着映射的函数可能会返回空值，并且它们将被删除到结果集合中。...在选择性较少的过滤器之前应用更多选择性过滤器。空间和/或时间过滤器通常更具选择性。...在输出字典中，reducer 的名称附加到带名称。要获得均值和 SD 图像（例如对输入图像进行归一化），您可以将值转换为图像并使用正则表达式分别提取均值和 SD，如示例中所示。 8....使用非零的errorMargin 对于可能昂贵的几何运算，在给定计算精度的情况下，尽可能使用最大的误差容限。误差幅度指定在几何操作期间（例如在重新投影期间）允许的最大允许误差（以米为单位）。...通常，这是通过连接最有效地完成的。

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详谈R语言构建地理投影系统绘制高端地图

这样就得到一个新的地理空间数据框架 grat_wintri，它包含了经过投影转换后的经纬线信息。...由于每一组经度值都有 181 个，因此实际上会在经度为 180、-180 和 180 的位置绘制经纬线。通过这些纬度和经度值，可以在地图上绘制经纬线。...例如，我们可以把每一对纬度和经度值看作一个点，并将这些点连接起来，从而得到一组经纬线。...st_polygon函数将这个列表对象转换为一个空间几何(sfc)对象，表示一个多边形。...st_sfc函数将这个空间几何对象包装在一个简单空间几何集合sfc对象中，并为其指定坐标参考系统 st_sf函数将这个简单空间几何集合对象转换为一个空间数据框对象，并使用st_transform_proj

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超越BEV视角 | 新型紧凑占用Transformer助力自动驾驶3D占用预测

视图变换可以广泛地分为两种类型：一种是依赖显式深度估计形成伪点云并构建 3D 空间，另一种是预先定义 BEV 空间并隐式地通过空间交叉注意力建模深度信息，将图像特征映射到相应的 3D 位置。...SurroundOcc 通过将 BEV 特征的高度维扩展为占用特征，并直接对其进行空间交叉注意力来生成几何信息。此外，它们提出了一种新的构建占用事实的方法。...为了抵消降采样过程中几何细节的损失，作者构建了一个 U-net 架构，将多 Scale 特征 \{O_{\mathrm{E}}^{i}\}_{i=0}^{3} 连接到上采样特征。...值得注意的是，由于在训练期间作者只使用了粗粒度到细粒度的语义分组（CFSG）策略，并在推理时只保留一个组，CFSG 没有引入任何额外的开销。...然而，在第二场景中，当车辆的大部分被遮挡时，由于摄像机视角的约束，模型难以正确识别被遮挡的物体。遮挡场景下的视觉消融。为了验证作者在处理遮挡场景方面的鲁棒性，作者提供了额外的视觉结果。

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CGAL功能大纲

三维球形几何框架3D Spherical Geometry Kernel 这个包是线性CGAL内核的扩展。它提供了在三维空间或限制在参考球面上的球面、圆、圆弧和线段的功能。...Nef多面体区分开集和闭集，可以表示非流形几何。在实体建模中，使用了两种主要的表示方案:构造实体几何(CSG)和边界表示(B-rep)。两者都有优点和缺点。...CSG中可表示对象的类别通常受到基本实体选择的限制。B-rep通常受限于边缘支撑曲线几何形状和表面贴片支撑曲面几何形状的选择，以及允许的连接性结构。特别是，B-rep在布尔集操作下并不总是关闭。...这些框架依次用于排列上的其他操作的实现。例如，计算两种排列的叠加是基于扫描线框架的。还可以扩展排列和排利组件来存储额外的数据。一个重要的扩展存储了布局的构造历史，这样就可以获得布局子曲线的原始曲线。...无穷Delaunay 图L Infinity Segment Delaunay Graphs 计算算法和几何特征的双重泰森多边形法图的一组点和下段L∞ 指标。

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一篇文章带你玩转PostGIS空间数据库

.dbf —— 存储地理要素的属性信息（非几何信息）可选文件包括： .prj —— 存储空间参考信息，即地理坐标系统信息和投影坐标系统信息。...(geometry A, geometry B)计算两个几何图形之间的最短距离空间连接空间连接（spatial joins）是空间数据库的主要组成部分，它们允许你使用空间关系作为连接键（join...这样做的代价很高：连接两个各包含10000条记录的表（每个表都没有索引）将需要进行100000000次比较；如果使用空间索引，则比较次数可能低至20000次创建索引、删除索引就不多BB了。...几何图形创建函数"以几何图形作为输入并输出新的图形。 3.1 以点代形组成空间查询时的一个常见需求是将多边形要素替换为要素的点表示。...但是PostGIS支持所有几何图形类型额外的维度，对于每个坐标，另外还能支持用于表示高度信息的"Z"维度以及用于添加额外附加信息的"M"维度（通常为时间、道路英里或距离信息）。

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空间数据可视化笔记——simple features空间对象基础

这些空间几何对象都可以封装在一个单独的list中，同时与地理信息属性或者其他任何物理空间事物进行匹配组成一个sf对象，进而更完美的呈现空间对象特征。...sf的接口，看官方的最新文档你会看到多了一个geom_sf()几何对象函数，这就意味着ggplot2为这项sf新技术单独写了一套优化方案，今后的空间数据可视化再也不会是geom_ploygon()一家独大的天下了...在Python中，基础的点线面几何对象主要是通过shapely包来进行支持的。...它提供了如同R语言中的sf一样的地理信息数据格式，先将独立几何对象的空间信息进行压缩封装在一个独立的空间几何对象中，然后用这些独立空间几何对象组成空间几何对象集，也即一列由列表组构成的GeoSeries...主页和python中shapely包对于空间几何体构造的描述，相信这些内容对于你理解sf技术在空间地理信息方面的应用会有很大价值。

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LIO-PPF：通过增量平面预适应和骨架跟踪实现快速激光雷达惯性里程计

(a) 重建的场景，(b) 在快速旋转下的两个连续扫描，(c) 跨越扫描的大型平面形成场景的基本骨架，并揭示其整体几何结构，(d) kNN需要大量本地地图，否则大多数点无法找到邻居以拟合平面，而我们使用基本骨架来表示场景进行点匹配...当遇到大噪声或非严格的平面时，局部空间无法表征整体形式，从而误导了配准的优化目标（见图3左）图3....描述了在追踪带有较小局部曲率的非严格平面时，kNN退化的情况，kNN策略最小化点到局部平面的距离，然而，由4个最近邻点确定的局部空间无法反映整体几何形态，相反，iPCA方法迭代地提取所有全局平面点的主要骨架...在这里，“Skeleton-based Tracking”指的是通过基本骨架来跟踪并匹配后续的LiDAR扫描数据。在跟踪过程中，对于大平面内的严格内点p~，可以在平面空间F中进行搜索它们的对应点。...如有侵权，请联系删除

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