在R中有很多方式去绘制散点图，其中最基本的就是是用plot(x, y)函数，往期内容已经进行过详细讲解,这里就不赘述了，下面直接看实例图。
numpy(numerical Python) 是 Python 数值计算最重要的基础包，大多数提供科学计算的包都是用 NumPy 的数组为构建基础。 NumPy 可以用于数值计算的一个重要原因是因为他能处理大数组的数据：
我们的模型不再是线性的，而是指数的，并且方差也随着解释变量的增加而增加，因为有了泊松回归，
可视化是一种方便的观察数据的方式，可以一目了然地了解数据块。我们经常使用柱状图、直方图、饼图、箱图、热图、散点图、线状图等。这些典型的图对于数据可视化是必不可少的。除了这些被广泛使用的图表外，还有许多很好的却很少被使用的可视化方法，这些图有助于完成我们的工作，下面我们看看有那些图可以进行。
今天将分享使用一致性点漂移算法（Coherent Point Drift）来对点云数据进行配准。
问题是，当我们从线性模型引入Poisson回归时，我们改变了两件事。因此，让我们看看当我们分别更改两个组件时会发生什么。首先，我们可以使用高斯模型来更改链接函数，但是这次是乘法模型（具有对数链接函数）
随着文本生成图像的语言模型兴起，SolidUI想帮人们快速构建可视化工具，可视化内容包括2D,3D,3D场景，从而快速构三维数据演示场景。SolidUI 是一个创新的项目，旨在将自然语言处理（NLP）与计算机图形学相结合，实现文生图功能。通过构建自研的文生图语言模型，SolidUI 利用 RLHF (Reinforcement Learning Human Feedback) 流程实现从文本描述到图形生成的过程。
异常值是与其他观察结果显着不同的数据点。如下图所示，橙色数据点与一般分布相去甚远。我们将此点称为异常值。
上图中激光雷达位于圆圈的中心，周围产生的光点就是产生的3D点云。它的中心一般由一辆携带激光雷达的汽车来进行360度的扫描
说到计算机生成的图像肯定就会想到deep fake：将马变成的斑马或者生成一个不存在的猫。在图像生成方面GAN似乎成为了主流，但是尽管这些模型在生成逼真的图像方面取得了巨大成功，但他们的缺陷也是十分明显的，而且并不是生成图像的全部。自编码器（autoencoder）作为生成的图像的传统模型还没有过时并且还在发展，所以不要忘掉自编码器！
文章：TJ4DRadSet: A 4D Radar Dataset for Autonomous Driving
今天给大家介绍的是来洛桑联邦理工学院、MIT等团队2022年10月发表在Arxiv上的预印本《Equivariant 3D-Conditional Diffusion Models for Molecular Linker Design》。
从单目图像估计 3D 人体姿势和形状是动作重定向、虚拟化身和人类动作识别等各种应用的关键任务。这是一个具有根本挑战性的问题，因为深度模糊和人类外表的复杂性会随着关节、衣服、照明、视角和遮挡而变化。为了通过紧凑的参数表示复杂的 3D 人体，诸如 SMPL 之类的基于模型的方法已在社区中得到广泛使用。然而，SMPL 参数以整体方式表示人体，导致通过直接它们的参数无法灵活适应真实世界图像。更重要的是，当人体在图像中不完全可见时，基于回归的方法往往会失败，例如，被遮挡或在框架外。在这项工作中，作者的目标是学习与输入图像并且对部分身体情况具有鲁棒性的人体估计。
深度学习研究的一个新兴领域是致力于将DL技术应用于3D几何和计算机图形应用程序， 对于希望自己尝试3D深度学习的PyTorch用户而言，一个叫Kaolin 库值得研究。对于TensorFlow用户，还有TensorFlow Graphics库。3D技术中一个特别热门的子领域是3D模型的生成。创造性地组合3D模型，从图像快速生成3D模型，以及为其他机器学习应用程序和模拟创建综合数据，这只是3D模型生成的众多用例中的少数几个。
我们在前文玩转 MMDetection3D （一）中介绍了整个框架的大致流程，从这篇文章开始我们将会带来 MMDetection3D 中各种核心组件的解析，而在 3D 检测中最重要的核心组件之一就是坐标系和 Box 。
在之前的两篇 GAN 系列文章--[GAN学习系列1]初识GAN以及[GAN学习系列2] GAN的起源中简单介绍了 GAN 的基本思想和原理，这次就介绍利用 GAN 来做一个图片修复的应用，主要采用的也是 GAN 在网络结构上的升级版--DCGAN，最初始的 GAN 采用的还是神经网络，即全连接网络，而 DCGAN 则是换成卷积神经网络（CNNs）了，这可以很好利用 CNN 强大的特征提取能力，更好的生成质量更好的图片。
来源：DeepHub IMBA本文约2300字，建议阅读5分钟本文为你介绍检测和处理数据集中的异常值。 本文是关于检测和处理数据集中的异常值，主要包含以下四部分内容： 什么是异常值？ 为什么检测异常值很重要？ 如何检测异常值？ 如何处理异常值？ 什么是异常值？ 异常值是与其他观察结果显着不同的数据点。如下图所示，橙色数据点与一般分布相去甚远。我们将此点称为异常值。 为什么检测异常值很重要？ 在数据科学项目、统计分析、机器学习应用中检测异常值非常重要： 异常值会导致分布偏斜。 异常值会严重影响数据集的
今天给大家介绍的是牛津大学和剑桥大学的Fergus Imrie等人在Journal of Chemical Information and Modeling上发表的文章“Deep Generative Models for 3D Linker Design”。在本工作中，作者介绍了目前第一种基于图的深度生成方法，它将三维结构信息直接结合到设计过程中。分子的三维结构对于成功的复合设计至关重要，作者证明了省略三维信息的局限性，量化了它在大规模评估中的影响，也经验性地展示了模型如何使用三维结构信息。
QQ图通过把测试样本数据的分位数与已知分布相比较，从而来检验数据的分布情况。[1]
python 检验数据分布，KS-检验（Kolmogorov-Smirnov test） – 检验数据是否符合某种分布 Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。D=max| f(x)- g(x)|，当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0，否则则接受H0假设。 KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况，可以算是一种非参数检验方法。当然这样方便的代价就是
作者：张丹(Conan), 程序员Java,R,PHP,Javascript blog: http://blog.fens.me 随机变量在我们的生活中处处可见，如每日天气，股价涨跌，彩票中奖等，这些事情都是事前不可预言其结果的，就算在相同的条件下重复进行试验，其结果未必相同。数学家们总结了这种规律，用概率分布来描述随机变量取值。 就算股价不能预测，但如果我们知道它的概率分布，那么有90%的可能我们可以猜出答案。 目录 正态分布 指数分步 γ(伽玛)分布 weibull分布 F分布 T分布 β(贝塔)分布
使用可视化工具包探索Lyft预测数据集介，可视化动图非常消耗流量，请在wifi环境下查看本篇文章
在MCMC(三)MCMC采样和M-H采样中，我们讲到了M-H采样已经可以很好的解决蒙特卡罗方法需要的任意概率分布的样本集的问题。但是M-H采样有两个缺点：一是需要计算接受率，在高维时计算量大。并且由于接受率的原因导致算法收敛时间变长。二是有些高维数据，特征的条件概率分布好求，但是特征的联合分布不好求。因此需要一个好的方法来改进M-H采样，这就是我们下面讲到的Gibbs采样。
折线图（Line Plot）：用于显示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。在实际项目中，可以用于可视化模型性能随着训练迭代次数的变化。
激光雷达测距传感器在安全关键型应用中（例如，自动驾驶中的目标检测和全景分割）发挥着至关重要的作用，它可以在不考虑光照条件的情况下提供精确的3D环境测量。然而，激光雷达点云本质上是非均匀的、无序的且稀疏的，这禁止了高度优化算子（如卷积）的直接应用。解决此问题的一种方法是在点云中首先建立一个邻域结构，通过昂贵的半径搜索或最近邻搜索，然后在局部邻域中应用性能卷积算子[5, 23, 27, 36]。另一种方法是通过对输入点进行量化创建规则的 Voxel 栅格[8, 35, 41, 42, 43]或 Voxel 柱[15, 16, 26, 39, 43]，这不可避免地会导致信息丢失。尽管这些算法取得了巨大成功，但利用点集和 Voxel 栅格的算法通常需要繁重的计算，这给在实时自主系统中扩展它们带来了挑战。相比之下，距离图像以无损的方式将3D数据组织成结构化的2D视觉表示。因此，距离图像无疑是所有激光雷达点云数据表示中最为紧凑和高效的。
全局视觉定位是指利用单张图像，根据已有的地图，估计相机的绝对姿态（位置和方向）。这种技术可以应用于机器人和增强/虚拟现实等领域。这篇文章的主要贡献是提出了一种利用姿态标签来学习场景的三维几何信息，并利用几何信息来估计相机姿态的方法。具体来说，作者设计了一个学习模型，它可以从图像中预测两种三维几何表示（X, Y, Z坐标），一种是相机坐标系下的，另一种是全局坐标系下的。然后，通过将这两种表示进行刚性对齐，就可以得到与姿态标签匹配的姿态估计。这种方法还可以引入额外的学习约束，比如最小化两种三维表示之间的对齐误差，以及全局三维表示和图像像素之间的重投影误差，从而提高定位精度。在推理阶段，模型可以实时地从单张图像中估计出场景的三维几何信息，并通过对齐得到姿态。作者在三个常用的视觉定位数据集上进行了实验，进行了消融分析，并证明了他们的方法在所有数据集上都超过了现有的回归方法的姿态精度，并且可以实时地从单张图像中估计出场景的三维几何信息，并通过对齐得到姿态。
作者：Dishashree Gupta 翻译：闵黎 卢苗苗 校对：丁楠雅 本文长度为6500字，建议阅读20分钟 本文是Analytics Vidhya所举办的在线统计学测试的原题，有志于成为数据科学家或者数据分析师的同仁可以以这41个问题测试自己的统计学水平。 介绍 统计学是数据科学和任何数据分析的基础。良好的统计学知识可以帮助数据分析师做出正确的商业决策。一方面，描述性统计帮助我们通过数据的集中趋势和方差了解数据及其属性。另一方面，推断性统计帮助我们从给定的数据样本中推断总体的属性。了解描述性和
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Matplotlib 是一个Python的 2D绘图库。通过 Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。 通过学习Matplotlib，可让数据可视化，更直观的真实给用户。使数据更加客观、更具有说服力。 Matplotlib是Python的库，又是开发中常用的库。
MATlAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于数据分析、无线通信、深度学习、量化金融与风险管理、机器人，控制系统等领域。MATLAB在数值计算方面首屈一指，也是使用最广泛的科研绘图软件之一。优点：编程效率高 便于矩阵计算。缺点：循环效率低 封装性不好。
这里主要是用到了fill_between函数。这个函数很好理解，就是传入x轴的数组和需要填充的两个y轴数组；然后传入填充的范围，用where=来确定填充的区域；最后可以加上填充颜色啦，透明度之类修饰的参数。
Plotly_Express是新一代的高级可视化神器，它是plotly.py的高级封装，内置了大量实用、现代的绘图模板。
两个骰子面值之和的概率，是两个骰子独立事件的概率的和。比如，得到点数3的概率为：一颗1、一颗2的概率 加上 一颗2、一颗1的概率 之和：
在脑科学领域的研究中，我们往往需要对计算得到的结果数据（如fMRI中计算得到功能连接等指标）进行归一化（Normalization）处理。其实不止在脑科学领域，在其他领域也常常需要对结果数据进行归一化。对数据归一化的目的，要么是把数据线性变换到一个很小的区间内（如[0,1]）,便于数据结果之间的比较，要么是使得数据符合正态分布，便于进行统计分析。本文，笔者简单介绍3种在脑科学领域常用的数据归一化方法，即离差标准化、z-score标准化和Fisher r-z变换，并给出简单的Matlab程序。
【导读】本文是悉尼大学博士生 Thushan Ganegedara 撰写的一篇博文，主要介绍贝叶斯线性回归的内在原理。我们知道，深度学习可以利用大规模数据产生很好的结果，但是对于小样本高维度问题，贝叶
本文发表在 ICML 2020 中，题目是Hypernetwork approach to generating point clouds。利用超网络（hypernetworks）提出了一种新颖的生成 3D 点云的方法。与现有仅学习3D对象的表示形式方法相反，我们的方法可以同时找到对象及其 3D 表面的表示。我们 HyperCloud 方法主要的的想法是建立一个超网络，返回特定（目标）网络的权重，目标网络将均匀的单位球上的点映射到 3D 形状上。因此，特定的 3D 形状可以从假定的先验分布中通过逐点采样来生成，并用目标网络转换。因为超网络基于自动编码器，被训练来重建3D 形状，目标网络的权重可以视为 3D 表面的参数化形状，而不像其他的方法返回点云的标准表示。所提出的架构允许以生成的方式找到基于网格的 3D 对象表示。
KITTI数据集是自动驾驶领域最知名的数据集之一。可以用来从事立体图像、光流估计、三维检测、三维跟踪等方面的研究。
这里我们要讲的是画一些与对数（log）有关的图像，这里的log，既可以是图像是log，又可以是坐标轴是log，我们接下来用一个例子来说明
11年过去了，出走半生，我们依旧少年，「阿凡达2」依旧没有如约上映，但3D应用却在此期间得到了蓬勃的发展。这一方面得益于3D传感器技术的飞速发展，用户可以更加便捷地获取到三维图像数据；另一方面随着机器人、无人驾驶、AR&VR等业务的日趋成熟，需要快速处理和理解海量的3D数据，以便精确感知周边物体的空间信息，3D数据的深度学习需求应运而生。随着2020年中国新基建政策的发布，相信未来3D视觉技术将会有更广阔的应用空间。
一直以来，研究人员都希望能够赋予机器和人类感官一样的感知，其中就包含视觉。作为人类最重要的感官之一，人类接受到的信息中超过 70% 来源于双眼。人的眼睛可以感知到 3D 信息，由于双目视觉的存在，即使面对一张照片也可以比较轻易的从中获取深度信息。然而，这对计算机来说却是一个难点——3D 世界中形状不同的物体可以在 2 维世界中拥有一模一样的投影，3D 形状的估计实际上是一个非适定性问题（ill-posed problem）。传统研究主要利用各类几何关系或者先验信息，而近年来随着深度学习的流行，对几何方法的研究似有所忽视。
本次介绍一个发表于Pattern Recognition的经典三维点云描述子TOLDI，首先进行算法阐述，然后再给出数据集的介绍、局部参考坐标系与描述子的评估方法。
搭建一套700行代码的激光SLAM。通过对ALOAM进行修改实验，确定对激光SLAM最核心的技巧，并接上节里程计，完成后端，构建较大场景(轨迹约2km)地图。
基于LiDAR的感知系统对于自动驾驶汽车[20]或移动机器人[41]的安全导航至关重要。一个关键挑战是在车辆环境中对物体进行可靠检测和分类[54]。最先进的（SOTA）三维目标检测方法在很大程度上依赖于用于训练的数据集的质量和多样性，同时也取决于这些数据集在推理过程中如何真实地反映现实世界条件。获取和标注此类数据仍然是一项重大的技术和实践挑战，既耗时又劳动密集。这在三维目标检测模型的大规模开发和部署中构成了一个主要障碍。
输入原始点云（x，y，z，intensity），得到每个三维点的语义类别。如图所示，不同颜色代表不同类别。
其中△w(j)用于更新w(j)的值，该值计算(eta为学习速率，一般为0-1之间的常数)：
本文的目的是估计RGB-D图像中未见过的对象实例的6D姿态和尺寸。与“实例级”6D姿态估计任务相反，我们的问题假设在训练或测试期间没有可用的精确对象CAD模型。为了处理给定类别中不同且未见过的对象实例，我们引入了标准化对象坐标空间（NOCS）-类别中所有可能对象实例的共享规范表示。然后，我们训练了基于区域的神经网络，可以直接从观察到的像素向对应的共享对象表示（NOCS）推断对应的信息，以及其他对象信息，例如类标签和实例蒙版。可以将这些预测与深度图结合起来，共同估算杂乱场景中多个对象的6D姿态和尺寸。为了训练我们的网络，我们提出了一种新的上下文感知技术，以生成大量完全标注的混合现实数据。为了进一步改善我们的模型并评估其在真实数据上的性能，我们还提供了具有大型环境和实例变化的真实数据集。大量实验表明，所提出的方法能够稳健地估计实际环境中未见过的对象实例的姿态和大小，同时还能在标准6D姿态估计基准上实现最新的性能。
引言：随着计算机技术的飞速发展以及人们对智能化设备需求的提高，人体行为识别已经成为计算机视觉领域热门研究方向之一，其广泛应用于公共安防、人机交互、虚拟现实、体育运动和医疗健康等领域，具有极高的理论研究价值。早期的方法主要针对于 RGB 视频图像，由于易受复杂背景、光照强度的影响，很难达到理想效果。但随着深度传感器技术的发展，高精度获取三维骨架关节点信息变得方便可行。对比传统 RGB 视频图像数据，骨架姿势信息对行为的描述有其内在优势，它不仅能够更准确地描述人体姿态和运动状态而且不受背景复杂度及光照强度等因素的影响，同时骨架信息也可以被广泛应用于行为识别。
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