如何在MDAnalysis中加载通过将轨迹投影到其主组件上而生成的数组？ - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

MindSponge分子动力学模拟——使用MDAnalysis工具进行后分析（2024.02）

技术背景分子动力学模拟（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。...生成轨迹这里我们使用的案例轨迹，还是前一篇文章中所用到的能量极小化的一个案例。...关于h5md格式的轨迹文件，可以用silx这个工具来进行直观的可视化：这是体系能量极小化过程中的能量变化曲线：并且保存了轨迹数据： MDAnalysis分析使用MDAnalysis进行分析的主要流程...再者就是h5md也是mda所支持的轨迹文件扩展名，使用MindSponge生成的轨迹可以直接用mda加载： import MDAnalysis as mda u = mda.Universe('last_pdb.pdb...，因此这里has_velocities和has_forces两个的值都是False，但实际上我们是可以支持在中间轨迹把这两个参量写入到h5md文件中的。

8661 0

CVPR 2023｜Limap：基于3D line的重建算法

借助相关的2D-3D点对应和消失点，为每个2D线段生成第二组假设假设评分和轨迹关联：现在图像I中的每个2D线段与每个相邻图像J的一组3D线假设相关联。...一致性分数是通过对每个图像的最佳分数求和来定义的: 此时已为每个2D线段分配了唯一的3D线 (其最佳3D线候选)。然后目标是将这些2D线段集成到3D线track中。...为此提出了两种新的线评分措施，可以应对不同的端点配置和跨图像的可变的尺度：重叠分数：将L1正交投影到L2上，将投影的端点剪切到L2的端点 (如果它们落在L2之外) 以获得线段，并将长度与阈值τ进行比较...使用来自track中所有节点的3D分配的端点集，应用主成分分析 (PCA)，并使用主特征向量和平均3D点来估计无限3D线。然后将所有端点投影在这条无限线上，以获得新的3D端点。...线和点联合优化：使用其轨迹信息对获取的3D线进行非线性细化。直接的方法是对重投影误差进行几何细化。有了2D点线关联，可以通过包含其他结构信息来制定联合优化问题。

9624 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

HunyuanWorld 1.0 发布：一键生成360°可交互3D世界

为此，本文通过等距矩形投影（ERP）将输入图像反投影到全景空间，所需的相机内参由预训练的 3D 重建模型（如 MOGE 或 UniK3D）估计。...对于文本到全景图的生成，仅将增强后的文本提示词作为条件输入到扩散模型中。对于图像到全景图的生成，本文首先将输入图像投影到全景空间，然后使用变分自编码器（VAE）将其编码到潜在空间。...对于 Director3D，本文使用其模型预测的相机轨迹进行新视角渲染，因为其性能极度依赖于其自预测的相机轨迹。本文使用 CLIP-T 分数来量化生成的三维内容与其文本描述之间的语义一致性。...值得注意的是，Director3D 在许多测试用例中存在生成远距离相机轨迹的局限性，限制了其在多样输入条件下的泛化能力。...物体交互可解耦的物体表示支持在生成的三维世界中进行精确的物体级操控与交互。用户可以对场景中的单个组件执行精确的三维变换，如平移、旋转和缩放，同时保持周围环境元素的完整性。

1541 0

站在机器学习视角下来看主成分分析

因为我们可以设置无数的投影方向，即我们也会得到无数种一维投影的可能情况： ? 在我们拥有的所有可能性中，我们只选择正交投影，其基本情况如下。 ?...根据向量特性，在W空间中的所有向量中，最接近u的向量是u在W上的正交投影。换句话说，我们希望获得最接近原始数据集的投影以保持尽可能多的信息以及尽可能小的数据规模。以下是矢量属性的证明： ?...PCA用的是最小化正交投影距离，而线性回归是最小化y轴上的距离。 ? 在k维子空间中，存在k个标准正交基矢量。...我们可以通过做一些线性代数变换将这个问题转化为最大化问题，而不是处理最小化问题。具体变换如下： ? ? ? 第一个求和不依赖于基矢量q，因此它不会影响我们的最小化问题。...等效于最大化协方差矩阵以及与X的X转置相关联的特征值。注意，X的X转置的维度是dxd，但是其轨迹被最大化的矩阵具有kx k的维度。

1.3K5 0

Unity引擎基础知识

游戏物体创建与操作在Unity中，游戏物体是构建游戏的基本单位。可以通过拖拽的方式将预制体（Prefab）放置到Scene视图中，并对其进行缩放、旋转和移动等操作。...通过拖拽组件到Inspector面板中的相应位置，可以为游戏物体添加或修改功能。 7. 脚本语言C# Unity支持多种编程语言，但最常用的是C#。...总之，Unity引擎是一个功能强大且易于上手的游戏开发工具，通过系统的学习和不断的实践，可以逐步掌握其核心技术并应用于实际项目中。 Unity引擎中如何优化大型游戏项目的性能？...这包括响应用户的点击、拖动等操作，并执行相应的游戏内行为。通过学习如何在Unity中实现对象交互，可以增强玩家的参与度和沉浸感。观看相关的视频教程可以帮助快速上手并解决具体问题。...此外，还可以通过减少不必要的物理计算或使用更高效的碰撞器类型来优化性能。运动轨迹模拟：对于需要精确控制物体运动轨迹的情况，可以通过手动设置刚体的速度和位置来实现。

5751 0

maplab 2.0 多模态模块化建图框架

本文来自点云PCL博主的分享，未经作者允许请勿转载，欢迎各位同学积极分享和交流。摘要将多传感器和深度学习集成到同时定位和建图（SLAM）系统中是当前研究的重要领域。...借助maplab 2.0，我们通过集成多种新模式（如LiDAR、GPS接收器、轮速编码器、语义对象等），将原始框架扩展到远远超出其初始范围。这些示例为进一步的传感模式提供了易于扩展的模板。...然后，可以将包含所有约束的结果地图传递到建图服务器以进行联机处理，或者将其存储并加载，以便稍后在控制台中进行离线处理。...右上角的图像显示了通过将点云重新投影到优化姿态上的LiDAR地图 C、激光雷达投影图像的视觉跟踪为了展示maplab 2.0中地标系统的灵活性，我们集成了3D LiDAR关键点，我们从Streiff...将LiDAR点云投影到2D平面上，使用对数尺度归一化LiDAR范围和强度值，并使用Mertens融合合并两个通道。图5中显示了生成的2D投影的示例图像，以及来自相同视角的相机图像，显示了环境。

1.2K2 0

SemanticSLAM：基于学习的语义地图构建和稳健的相机定位

与现有的VSLAM算法相比，语义SLAM将姿态估计提高了17%。生成的语义地图提供了关于环境的可解释信息，并且可以轻松应用于各种下游任务，如路径规划、障碍物避开和机器人导航。...通过计算每个前景对象中像素在地图上的位置并根据其类别标签进行统计，得到地图上的语义特征分布。最后，通过ConvLSTM网络对地图中的错误进行校正。 B....视觉位姿估计首先，将语义观测地图ot视为自身为中心，然后通过空间变换对其进行多个不同的观察角度的旋转，生成一组观察图´ot。每个候选观察图都代表了相对于世界坐标系的不同视角。...地图更新在地图更新过程中，首先需要将自我中心的观测投影到估计的分配全局地图上。通过将视觉和惯性姿态估计结合起来，选择姿态估计的概率分布。...然后，使用转置卷积将自我中心观测投影到地图坐标上，生成包含观测信息的全局地图。在估计的姿态周围创建感兴趣区域(ROI)，并在该区域内更新全局地图，以减少误差。

1.4K1 0

RAL2021|基于快速直接的立体视觉SLAM

当前最先进的直接 VO 方法是 DSO [6]，它通过最小化定义在关键帧和点的滑动窗口 F 上的光度误差来工作，如即对于关键帧 i ∈F 中的每个点 p ∈Pi，如果它被关键帧 j 观察到，则 Epj...尺度优化的主要思想是将Cam0上的单目VO点投影到Cam1上，并找到使光度误差最小的最佳尺度，定义为：对于每个 3D 点，它在 Cam0 帧中通过当前尺度 s 重新缩放，然后通过立体校准已知的和投影到...在当前的实现中，尺度优化在主 DSO 线程中按顺序运行，而闭环部分（检测、估计和姿态优化）在单独的线程中运行。...相反，在 Stereo DSO 中，点被投影到立体框架，并在该投影周围搜索对应关系，这可能是其性能更快的原因。并且，尺度优化提供了最快的运行时间。...DSV-SLAM 生成的轨迹比 ORB-SLAM2 稍微准确一些。我们还注意到，轨迹起点和终点之间的距离因闭环而大大减少（从绿色轨迹到蓝色轨迹）。

6633 0

机器学习三人行(系列十)----机器学习降压神器(附代码)

现在，如果我们将每个训练实例垂直投影到这个子空间上（如连接实例到平面的短线所表示的那样），我们就得到如下图所示的新的2D数据集。当当！我们刚刚将数据集的维度从3D减少到了2D。...PCA(主成分分析主成分分析（PCA）是目前最流行的降维算法。主要是通过识别与数据最接近的超平面，然后将数据投影到其上。...3.3 投影到d维度一旦确定了所有主要组成部分，就可以将数据集的维数降至d维，方法是将其投影到由第一个主要组件定义的超平面上。选择这个超平面确保投影将保留尽可能多的方差。...为了将训练集投影到超平面上，可以简单地通过矩阵Wd计算训练集矩阵X的点积，该矩阵定义为包含前d个主分量的矩阵（即，由VT的前d列组成的矩阵），如下公式所示。 ?...或者，您可以使用NumPy的memmap类，它允许您操作存储在磁盘上的二进制文件中的大数组，就好像它完全在内存中; 该类仅在需要时加载内存中所需的数据。

1.2K9 0

Angular的12个经典问题，看看你能答对几个？（文末附带Angular测试）

组件特定hooks： ngAfterContentInit：组件内容已初始化完成 ngAfterContentChecked：在Angular检查投影到其视图中的绑定的外部内容之后。...保护运行后，它将解析路由数据并通过将所需的组件实例化到中来激活路由器状态。...在Angular2中，组件中发生的任何改变总是从当前组件传播到其所有子组件中。如果一个子组件的更改需要反映到其父组件的层次结构中，我们可以通过使用事件发射器api来发出事件。...在子模块路由中，将路径指定为空字符串“”，也就是空路径。RouterModule.forChild会再次采用路由数组为子模块组件加载并配置路由器。...如果服务器的HTTP请求结果或其它一些异步操作不再需要，则Observable的订阅者可以取消订阅，而Promise将最终调用成功或失败的回调，即使你不需要通知或其提供的结果。

21.9K8 0

CrashCourseComputerScience(2)-编程及操作系统

,也可以指向null,告诉计算机链表结束了链表存在意义在于,数组,String都是连续储存的,如果要对数组进行改变,则要读取数据CPU处理成新数据写入到一个新的内存地址中,效率很低.而链表只需要更改...减少重复数据,可以达到无损压缩字典编程dictionary code: 通过字典生成紧凑代码,可实现无损压缩将数据划分为不同的块将数据的重复频率制作成频率树,通过频率进行二进制编码,越靠近...将二进制代码按一下规则分割成不同的块从当前位置到0,为一个块, 如0, 10 到达频率树最大长度,为一个块(如下图示例频率树最大长度为2, 则碰到11,则为一个块) 对照字典,将二进制代码转化为原有的数据...,使用磁场控制电子的轨迹,从而在屏幕上显示图形....27 3D 图形 3D Graphics 为了在屏幕上实现3D效果, 我们一般制作3D模型,将3D模型转化为2D展示在屏幕上 3D投影: 使用投影算法将3D图形转化为2D展示在电视屏幕,投影有有以下算法

1871 0

用神经网络模型理解时间的计算

动物如何在工作记忆（working memory）中感知、维持和使用从几百毫秒到几秒不等的时间间隔？时间信息是如何与空间信息以及决策同时处理的？...左上图则是两个成分非正交而混合方差为0的情况。正交性和小的混合方差表明等间距和等时序流交织成矩形的网格，如Fig3.F下图所示。...第一种Decoder是使绿线上f0到PC1上的投影和训练时f0到PC1上的投影差值最小。...条形图显示了总信号方差如何在时间信息，非时间信息以及SR，t-SR，DM和t-DM中的时间和非时间信息无法解释的剩余方差之间分配。 Fig6.C表示任务时间上的复杂度。...Fig6.非时间任务中的时间信号 ? ? 总结 ? 总的来说，神经网络通过定型动态轨迹感知时间间隔，接着维持时间间隔，并通过缩放变化速度来执行IP和IC。

1.6K1 0

MongoDB实战面试指南：常见问题一网打尽

MongoDB支持多种类型的索引，如单字段索引、复合索引、多键索引等。 3. 问题：如何在MongoDB中执行聚合操作？...MongoDB使用分片键来确定如何将文档分配给特定的分片。当执行查询时，MongoDB会根据分片键将查询路由到相应的分片上。 6. 问题：在MongoDB中如何处理事务？...答案：MongoDB中的分片是一种将数据分布在多个服务器（称为分片）上的方法，以支持巨大的数据存储和处理需求。通过分片，MongoDB可以将数据集分布在多个服务器上，从而实现水平扩展。...当查询或更新操作时，MongoDB会根据分片键将请求路由到相应的分片上进行处理。分片可以帮助扩展数据库的性能和存储容量。通过将数据分布在多个服务器上，可以并行处理更多的请求，提高吞吐量。...这种异步复制机制允许主节点继续处理写入操作，即使次要节点暂时不可用或网络延迟较高。除了提供高可用性外，复制集还可以用于读取扩展。通过将读取请求分发到次要节点上，可以减轻主节点的负载并提高读取性能。

2.5K1 0

SL sensor :一种基于结构光传感器开源且实时用于高精度建筑机器人重建应用方案

当投影仪以5 Hz触发时，相机以30 Hz触发，并设置为在每次触发后投影整个图案序列。每个图案曝光两次，以确保每个图像将捕获单个图案的全部投影，而不管任何固有的图像捕获延迟。...为了实现这一点，需要关闭所有相机图像处理选项（如伽马校正、自动增益控制等）。此外，投影仪设置为图案模式，在该模式下，它显示存储在闪存中的模式，而无需任何额外的图像处理。...，同时将投影仪内部固定到步骤2中估计的值。...图像同步器节点从Versavis ROS节点获取带时间戳的图像以及投影仪触发定时，并基于等式12，将属于相同图案序列的图像分组到单个图像阵列中，以进行下游处理。...黄色和青色框分别划分50厘米水平扫描和30厘米垂直扫描的区域,箭头指示了扫描方向我们利用传感器的自适应特性，在每个区域上组合水平和垂直轨迹，在这两个运动之间切换投影图案和用于三角测量的相机。

9762 0

简化版Transformer来了，网友：年度论文

如果能够通过移除非必要组件来简化 Transformer 模块，既能减少参数数量，又能提高模型的吞吐量。...在论文第四章的每一个小节，作者分别介绍了如何在不影响训练速度的情况下每次删除一个块组件。...从图 6 中可以观察到，将深度从 18 个块扩展到 72 个块后，本研究的模型和 Pre-LN transformer 的性能都得到了提高，这表明本研究中的简化模型不仅训练速度更快，而且还能利用更大的深度所提供的额外能力...事实上，在使用归一化时，本研究中的简化块和 Pre-LN 的每次更新轨迹在不同深度下几乎没有区别。...可以注意到，在这里的实现中，并行块只比 Pre-LN 块快 5%，而 Chowdhery et al.（2022 ）观察到的训练速度则快 15%，这表明通过更优化的实现，整个训练速度有可能进一步提高。

4231 2

数据可视化大屏产品在滴滴的技术探索

通过在map3中对style数据一层层的解析和渲染，最终我们可以得到一次性加载完成的北京地图。...2）地图绘制都存在投影计算，我们将投影计算放在了encode的代码中，浏览器接收到数据decode后可以直接使用，这步可以减小浏览器的计算，节省cpu和计算时间的开支。...如动图中所示，需要获取实时轨迹数据在前端进行展示，轨迹需要流动起来，且在地图视野拉近（近看城市）时运动变慢、轨迹变细，在地图视野拉远时（俯视北京全城）运动变快、轨迹变粗。...那么现在问题又归结到如何在路径上找到距离起始点特定长度的点的坐标。...我们采取的方案是根据起点和终点的经纬度差值、地球的半径和曲线最高点对应的半径进行插值计算，得到20个插值点的坐标，将这20个点传入CatmullRomCurve3中生成曲线，并利用其提供的getPoints

3.1K1 1

ArcGIS空间分析笔记（汤国安）

当一个停靠点离道路的距离大于捕捉环境的距离时，将无法定位于道路网络上，显示出一个“未定位”的符号。 “未定位”符号可以通过“选择移动网络位置工具”将其定位到道路网络上。... GPS Connection 所有数据源都必须包括 Data_Time 字段，如果回放的数据是连续的额，具备轨迹，则数据源必须包含 EventID字段以将时间数据组织成轨迹。...该表将包括日期以及任何其他存在的属性简单事件在单个组件中包括Tracking Analyst 用于事件处理和显示所需的所有元素复杂事件: 包括两个组件，即观测组件和对象组件...复杂静态事件其地理位置及其他静态信息存储在时间对象组件中。时间对象组件还包括传感器ID,这样就可链接到正确传感器的观测。...，主要用于数据压缩和信息增强方法介绍此方法生成的是波段数与指定的成分数相同的多波段栅格（新多元空间中每个轴或成分一个波段）第一个主成分将具有最大的方差，第二个主成分将具有未通过第一个主成分描述的第二大方差

3.8K2 0

西湖大学 & 苏大提出 PiTe | 大型视频语言模型的空间与时间维度下的精细对齐研究！

通过要求模型预测图像中提及的单个物体的轨迹，它可以通过挖掘视频上下文在时间维度上的影响，并增强基于证据的像素级文本到像素的细粒度对齐的学习。...作者的主要关注点是将LLM的出色语言理解能力转移到分析视频中动态、连续的视觉数据，而不是静态视觉数据，如图像。...这里表示矩阵在维度一维的连接。不仅局限于轨迹，作者的模型可以识别生成文本中的时间边界。具体来说，作者将生成文本构建为 ...，从 s 到 e 或从 s 到 e，... 以帮助模型在时间维度上学习。...通过表5的实验结果，作者可以观察到以下几点：（1）消除了PiTe中的轨迹投影器初始化策略，会降低模型的推理能力和时间边界意识。然而，在密集标题生成任务中的性能保持一致。...（3）在时间定位中没有轨迹引导训练的情况下，PiTe的表现优于轨迹引导训练中没有初始化轨迹投影器权重的局部对齐策略。

2881 0

GoogleUCMichigam University 联合提出 MegaSaM：融合多技术优势，重塑相机跟踪与深度估计！

为了应对这些挑战，最近的研究主要集中在两种主要策略上：通过微调单目深度网络优化相机和场景几何结构，或者重构辐射场；或将来自单目视频的中间估计值（如深度、流场、长期轨迹和运动分割）结合到全局优化框架中。...作者发现这样的学习层对于在更具挑战性的动态视频场景中实现准确且高效的相机姿态估计至关重要。在此基础上，作者的一项关键创新是将单目深度先验信息和运动概率图集成到一个可微分的SLAM框架中。...本阶段将学习场景动态与学习2D对应关系分离开来，从而为可微优化的BA框架带来了更稳定和有效的训练行为。作者发现在动态视频中生成准确相机估计结果时，这种训练方案至关重要，如作者的消融研究所示。...参考CasualSaM的做法，作者将地面truth相机轨迹归一化为单位长度，因为不同视频中的相机轨迹差异很大，具有更长轨迹的视频在计算出的指标中可能会有更大的影响。...如图7所示，CasualSaM往往会生成失真的3D点云，而MonST3R错误地将旋转摄像机运动视为平移运动。

4550 0

自动驾驶路径规划-Lattice Planner算法

在这个过程中，我们每次会先挑选出cost最低的轨迹，对其进行物理限制检测和碰撞检测。如果挑出来的轨迹不能同时通过这两个检测，就将其筛除，考察下一条cost最低的轨迹。...首先我们有一条光滑的参考线（右图中红线），我们可以按右图所示将汽车的坐标点投影到参考线上，得到一个参考线上的投影点（图中蓝色点）。...从参考线起点到投影点的路径长度就是汽车在Frenet坐标系下的纵向偏移量，用S表示。而投影点到汽车位置的距离则是汽车在Frenet坐标系下的横向偏移量，用L表示。...给定一个时刻T*，我们可以计算出在T*时刻的纵向偏移量和横向偏移量，再通过参考线，即可还原成一个二维平面中的轨迹点。通过一系列的时间点T0，T1，......24、Q: 如果如果在过弯道的时候，reference line上的end point有噪音，在不停都抖动，如何在这种情况下规划一条稳定的轨迹，谢谢。

3.9K3 1

点击加载更多

MindSponge分子动力学模拟——使用MDAnalysis工具进行后分析（2024.02）

CVPR 2023｜Limap：基于3D line的重建算法

HunyuanWorld 1.0 发布：一键生成360°可交互3D世界

站在机器学习视角下来看主成分分析

Unity引擎基础知识

maplab 2.0 多模态模块化建图框架

SemanticSLAM：基于学习的语义地图构建和稳健的相机定位

RAL2021|基于快速直接的立体视觉SLAM

机器学习三人行(系列十)----机器学习降压神器(附代码)

Angular的12个经典问题，看看你能答对几个？（文末附带Angular测试）

CrashCourseComputerScience(2)-编程及操作系统

用神经网络模型理解时间的计算

MongoDB实战面试指南：常见问题一网打尽

SL sensor :一种基于结构光传感器开源且实时用于高精度建筑机器人重建应用方案

简化版Transformer来了，网友：年度论文

数据可视化大屏产品在滴滴的技术探索

ArcGIS空间分析笔记（汤国安）

西湖大学 & 苏大提出 PiTe | 大型视频语言模型的空间与时间维度下的精细对齐研究！

GoogleUCMichigam University 联合提出 MegaSaM：融合多技术优势，重塑相机跟踪与深度估计！

自动驾驶路径规划-Lattice Planner算法

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐