数据分析一直是城市规划必不可少的部分，规划项目本身也和分析的过程十分相似，从现场调研到网上查找资料，是数据准备的过程；设立规划目标与愿景，是建立优化模型；形成方案也就形成了模型；细化调整方案令人头疼，...，最多再加一步看图说话，并无法从数据的相关性分析规律和预测未来；第二，无法从更大的数据量中获取更多的信息，所有人看地铁线的分布图也能知道，在上海几乎什么信息都是以人民广场为中心的单峰分布，并不需要用出租车的...第三，无法支撑规划方案，这些新的数据是最近两三年才逐渐走入规划圈，而规划的时间线是五年甚至更长，强生和联通这些企业也不会去储存上一个时间点至今的数据，时间尺度上的不匹配导致基于大数据的城市分析只能称为城市研究...当然规划师也希望看到有一个模型将这条路从初始在西边一百米慢慢的移动过来时，模型的损失函数的值在逐渐降低，直到正好落在如今的位置时，损失函数的值达到了最小值。...第一，卫星图片数据源和城市规划在时空尺度上的匹配，1m分辨率的影像最早可追溯到1985年，近三十年的周期可以对规划方案进行验证，而近年发展的小卫星星座在时间分辨率上很大程度补充了高分辨率卫星影像回归周期长的问题
Booking的一个主要特性是可以以地图的方式提供查找服务，其地图市场提供了上千万套房产，用户可以通过地图查找到： 提供租赁房产的位置 附近感兴趣的地方(博物馆、沙滩、历史建筑等) 租赁房产与感兴趣的地方的距离...通过Quadtrees可以实现高效地插入/删除点操作、快速范围查找、最近邻搜索等。 Quadtrees和其他树结构一样存在父子节点。...对于Booking，每个节点表示地图上的特定有界框，用户可以通过在地图上放大或平移来修改可见的有界框。节点的每个子节点将西北、东北、西南和东南边界框保持在父节点的边界框内。...查找Quadtree 当用户选择一个特定的有界框时，Booking会从Quadtree 中为该有界框查找最重要的标记，因此使用了广度优先查找(从上往下按照重要度查找到一定数目的标记)。...为了使用标记构建树，需要通过遍历所有标记来将其插入到树中。
你预测不到地图什么时候会改变，但是可以从谷歌Earth获得帮助，找到最新更新的日期。 有了谷歌的Follow Your World工具，还可以在特定位置图像改变时向注册电子邮件发送通知。 ?...谷歌地球从各种卫星和航空摄影来源收集数据，在数据出现在地图上之前，可能需要几个月的时间来处理、比较和设置数据。 有时，谷歌地图会实时更新，以标记重大事件，并在紧急情况下提供帮助。...查找谷歌地图更新的日期 无法在谷歌地图上找到最后一次更新的时间。 但是，可以通过下载谷歌Earth并在该程序中搜索位置来找到这些数据。如果去到卫星地图的底部，你会看到一个日期戳，标记着最近的更新。...每次谷歌更新你设置的一个点的位置时，都会收到一封电子邮件。 ? 您需要一个谷歌帐户才能登录到该工具。登录后: 转到主屏幕，在“查找位置”框中输入位置。...选择搜索位置并拖动地图，直到+号定位到想要跟踪的位置。 单击“选择点”按钮。该工具显示纬度和经度。 如果想给点起一个不同的名称，可在“位置名称”框中更改。
单击电子邮件中的链接激活帐户。 查找新加坡 接下来，您需要打开 GloVis 并导航到新加坡。 打开 GloVis 主页。...查找影像 真正的城市计划项目将使用大量的多种来源的数据类型。从 Landsat 影像数据库下载的单个影像将作为起点，使您可高质查看整个城市。...要搜索您的图像，您需要首先选择您感兴趣的特定影像类型。 在界面控件窗格的选择您的数据集下，查看列出的数据集。 GloVis 包含许多影像数据集，每个影像数据集由不同的卫星或航空摄影程序生成。...您想要一个相对较新的图像，因此您需要将范围定义为 2015 年到当前日期。 在元数据过滤器下，对于日期范围，将范围设置为从 01/01/2015 到今天的日期。...提示： 默认情况下，工程保存在 Documents 文件夹下的 ArcGIS 文件夹中。如果要将工程保存到其他位置，请浏览到其他位置。 单击确定。 工程随即打开并显示地图视图。
对话引擎算法集中在两个数据结构上：一个对话堆栈，它在运行时捕获话语结构；另一个期望议程，它捕获系统在任何给定回合中期望从用户那里听到的内容。该对话框由交错执行阶段和输入阶段控制——见图5。...每个层次对应于对话堆栈上的一个代理，因此对应于特定的语篇段。对话框引擎从顶部元素到底部遍历堆栈，并在预期议程中构造相应的级别。...由此产生了一种语义上的歧义：这座城市应该与“从城市”concepts相联系，还是与“到城市”concepts相联系？在concepts绑定阶段，通过自上而下遍历议程，可以自动解决歧义。...动态特定语言建模 支持动态的、特定于上下文的语言建模。在对话框中的每个回合，期望议程都会在语义级别捕获系统期望从用户那里听到的内容。...例如，考虑到图8中的示例，系统可以通过插入[是]、[否]、[来自城市]、[城市]、[城市]等的模型来创建特定于状态的语言模型。
这两个组件的共同点是一组用于在数据目录和工作区之间切换的按钮以及一个搜索栏，您可以在其中按关键字和位置名称查找数据集和地点。按照上面的链接，您将进入工作区，如下图所示。...请注意，某些数据集只能以特定缩放级别显示。例如，如果您一直放大到具有 Landsat 8 数据集的全局视图，它将在地图上不可见。别担心，它没有坏！地图顶部会出现一个黄色条，表示您需要放大才能查看数据。...您所看到的是海拔高度，表示为从黑色（低海拔）到白色（高海拔）的颜色渐变。 如果还没有打开图层设置。...应用更改，您会注意到对比度进一步增加。 不透明度 不透明是缺乏透明度的条件。它的等级从 0 到 1，其中 0 是透明的，1 是不透明的。它有助于保持顶层数据层的某些可见性，同时还显示来自底层的信息。...如果图像未出现在地图上，请查找页面顶部的黄色条，指示您需要放大。 每个数据集都来自在特定时间范围内运行（或运行）的卫星。
查询：查询时，通过检查边界框的交集来确定哪些节点可能包含目标对象，从而减少搜索的范围。2. 应用场景地理信息系统：用于存储地理位置信息，如地图上的兴趣点、道路网络等。...数据库索引：在数据库中对多维数据进行索引，提高查询效率。计算机图形学：在3D环境中快速查找碰撞或邻近的对象。3. Python R-Tree实现Python的rtree库提供了R-Tree的实现。...通过查询R-Tree，可以迅速找到特定区域内所有的设备，或者找出最近的设备。物联网设备监控在物联网(IoT)环境中，传感器节点可能分布在广阔的空间中。...使用R-Tree对这些节点进行索引，可以快速定位故障设备或监控特定区域的设备状态。实时地理信息分析在地图服务或智能城市应用中，R-Tree可以存储建筑物、道路、兴趣点等地理信息。...未来发展趋势随着物联网、自动驾驶和智慧城市等领域的快速发展，对实时、大规模空间数据处理的需求将持续增长。
我还有获得精选摘要位置的机会吗 从Ahrefs的研究看来，99.58％的精选网页已经排在了Google前10名。 所以如果你的相关搜索查询排名很高，你很有可能获得了精选摘要的位置。...争取各种获得精选的机会 从效果好的已有关键字开始研究 多项研究表明，大部分精选摘要都是由长尾关键字触发的。 实际上，输入到搜索框中的字数越多，出现精选摘要的概率就越高。...如果你开始深究问题并查看答案，则在答案框的底部会增加更多问题： ? 清楚自己搜索查询的排名位置 清楚你最好的搜索结果是排在哪个位置。...这些将是您优化回答框后最容易获得成果的部分（更多内容请参见下文）。 Google搜索界面显示搜索关键词的点击数据。点击“搜索流量”，然后点击“搜索分析”，就可以找到该数据。...这里也有一个从真实人群来的建议给到你： ? 当然，你还可以通过“调查猴子”和“谷歌表格”获取到类似的调查。 监控人们在推特提出的问题 另一种方法是在推特上查找问题。它的搜索框支持“？”
模型的由来 在许多没有交通运输机构实时预测的城市，谷歌从被调查的用户那里了解到，他们将谷歌地图规划的行车路线作为参考，巧妙地预估了公交的延误情况。...至于高亮框中代表快速的绿色带，研究者从 StreetView（右图）中了解到，他们的模型发现了一条只允许公共汽车转弯的车道。...他们在训练时对特定情况下的精确位置的惩罚会逐渐加重，并将结果用于特征选择。这样就可以确保考虑到百米内复杂区域中影响公交行为的细节特征，而开放的乡村中这种细粒度特征很少。...然而，世界上大多数的公车路线还是不在他们数据库中，因此模型必须能够稳健地泛化到新的区域。 学习当地特征 不同的城市和社区也有不同的特征，因此研究者让模型将其位置表示与时间信号相结合。...而谷歌希望从数据中推断出这些情况。
很多公司的项目，在使用框架很好能解决 UI 与数据状态同步的难题，但随着公司业务发展，数据量的庞大以及数据处理越来越复杂，官方组件也难以解决的同时，就不得不自己重写特定组件 公司里的系统确实业务越来越多...transfer 数据 父组件从数据中获取省级数据传递到子组件 transfer 展示出来 当选中的某个省，则传递对应省级 id 到父组件，根据 id 查找对应的市级并过滤，并且使用 ref 控制市级的...然后判断已选区域中是否有该省级一下的市级，有则删除，合并成一个省级，并在省级过滤数组删除掉这个市级 id 市级点击添加选中的城市，选中的城市对象数组，遍历拼接上当前的 father 对象，最终保存的形式...需要放在监听器里，当点击省级或市级，自动监听更新市级或区级的列表 从已选中删除 选中已选区域的数据，传递到父组件，同样的道理，删除过滤数组对应的 id，并刷新对应的区域数据 监听仓库与区域对应 找出选中仓库的对应省级...（全部数据和仅作展示的数据存放在不同变量） 为了优化全选的速度，全选只在当前页里的全选 穿梭框左右两个框的联动 关键点 分页形式，关键点判断临界点 搜索数据，监听 keyword 的变化，从全局数据搜索
对于未排序部分的数据，逐个插入到已排序部分的合适位置。当处理的数据量较小且部分数据已经有序时，插入排序的性能较好。...五、搜索算法（一）二分查找算法二分查找算法要求数据是有序的。它通过不断将查找范围缩小一半来查找特定元素。在前端开发中，常用于快速定位数据。...例如在一个已经按照字典序排序的单词列表中查找用户输入的特定单词。...假设有一个包含大量单词的词典数据在前端，当用户在搜索框输入一个单词时，二分查找算法可以快速确定这个单词是否存在于词典中，大大提高搜索效率。...例如在分析网页中元素之间的层级关系或者查找某个元素最近的同类元素时，BFS可以发挥作用。六、回溯算法回溯算法通过尝试所有可能的解来找到问题的解，当发现当前的选择并不是正确的解时，回溯到上一步重新选择。
从 LBS 应用聊起 在移动互联网如火如荼的今天，各种 LBS（Location Based Service，基于地理位置服务）应用遍地开花，其核心要素是利用定位技术获取当前移动设备（手机）所在的位置...在此之前，学院君在基于 Laravel + Vue 构建前后端分离应用 这个项目中就已经实现过类似的 LBS 服务 —— 定位当前用户所在的城市然后显示该城市所有的咖啡店： 基于数据库进行地理位置查询...，要查找距离最近的城市，可以使用如下这个 SQL 语句： SELECT id, (6371 * acos( cos(radians(u_latitude))...那有没有更好的解决方案呢？ 为了实现类似这种地理位置的高性能查询，Redis 引入了 Geo 这种数据结构，通过 Geo，可以轻松搞定在海量数据中查找附近 XXX 的功能。...通过 Geo 实现查找附近咖啡店功能 基于以上的介绍，想必你已经对如何在应用代码中实现「查找附近的XXX」功能胸有成竹了，以咖啡店应用为例，我们需要在新增咖啡店时将咖啡店名称及坐标信息维护到一个 Geo
指从用户特定的信息需求出发，对特定的信息集合采用一定的方法、技术手段，根据一定的线索与规则从中找出相关信息。...③、优先级队列（Priority Queue）：数据项按照关键字进行排序，关键字最小（或者最大）的数据项往往在队列的最前面，而数据项在插入的时候都会插入到合适的位置以确保队列的有序。...4.5 树 链表的插入和删除比较快，但是查找却比较慢，因为不管我们查找什么数据，都需要从链表的第一个数据项开始，遍历到找到所需数据项为止，这个查找也是平均需要比较N/2次。...在网页这个大字符串中，一次性查找 , , 到的字符串连带着标签就应该从网页中删除。...⑤、通过临时索引创建倒排索引 ⑥、记录单词编号在倒排索引文件的偏移位置 帮助我们快速地查找某个单词编号在倒排索引中存储的位置，进而快速地从倒排索引中读取单词编号对应的网页编号列表。
，也是将淮河/秦岭线作为地理边界，并根据城市和河流的位置制作了距离变量，使用ArcGIS来测量从城市质心到河边最近点的最短距离。...具体操作如下： 加载江西中心城市与江西高速公路的图层，并注意将数据框进行投影坐标转化，以便得到具体的单位距离。 ?...生成的结果中包含了道路ID、城市ID和城市到高速的距离 ?...由于上述结果中包含了每个城市到每条高速公路的距离，相当于一个208*M的矩阵（208为高速公路的个数，这里高速被分成多条折线，故有208条，11为城市的个数），而研究需要的是每个城市到最近高速公路的直线距离...接下来登场的就是【汇总统计数据】工具，该工具用来筛选出每个城市到每条高速公路的一组距离中最小的距离，进入arctoolbox找到分析工具--统计分析--汇总统计数据，然后按照下图进行参数设置： ?
向用户展示在指定位置上有哪些产品可用，根据特定需求（比如机场）定义区域，在同时有多人请求搭车的周边区域执行动态定价，这些都非常重要。...下图是位于科罗拉多州的一个地理围栏样例： 第一步是检索地理位置的配置，根据用户的手机定位，查找经纬度之类的信息，以确定该位置处于哪个地理围栏中。...Geo索引：用还是不用，这是个问题 我们如何根据经纬度指定的位置，在成千上万个地理围栏中查找它属于其中的哪一个？...每次查找，我们首先会通过线性扫描，查找所有的城市地理围栏，定位所在城市；然后再次通过线性扫描，找出其中包含的地理围栏。...后台任务定期对不同的数据库的地理围栏数据进行轮询，并将这些数据存储在主内存中，为查询提供服务；同时序列化到本地文件系统中，在服务重启时快速引导载入： 上图是我们的地理围栏查找服务架构。
方法（Method） 方法是与特定对象相关联的函数。它是在类定义中定义的函数，它可以访问对象的数据。 方法需要通过对象来调用，并且在方法内部可以使用self关键字来访问对象的属性和其他方法。...在Python中，方法是通过将函数绑定到类的属性来创建的，并且可以通过类的实例来调用。...[, end]]) str.rfind(sub[, start[, end]]) 参数说明 sub: 要查找的子串 start: 查找的开始位置索引,默认为0 end: 查找的结束位置索引(不包含该位置...),默认为字符串长度 功能 在字符串中查找子串sub首次出现的位置索引 find()从左往右查找,rfind()从右往左查找 如果找到子串,返回其首次出现位置的索引 如果没有找到,返回-1 示例 s =...: -1 (从17到结尾没有'i') print(s.rfind('i')) # 输出: 16 (找到最后一个'i') 4. index()和rindex() index()和rindex(
以目标检测为例，我们将Faster R-CNN的目标表示为 ，它包含目标类别的分类损失和目标边界框的回归损失。总之，总体目标制定为 其中λ控制任务特定损失和对抗性训练损失之间的权衡。...注意，我们从初始池大小3×3开始，步长为3，由于特征图的宽度限制，最后两个池大小从{38，41}减少到{35，37}。...我们在6个领域转移数据集上将我们的模型与最先进的方法进行了比较：Cityscapes[5]到FoggyCityscapes，Cityscapes[5]到KITTI，KITTI到Cityscapes]，PASCAL...自适应实例分割结果的一些可视化示例如图4所示。 语义分割 对于语义分割任务，我们进行了从GTA5[32]到Cityscapes[5]和从SYNTHIA[33]到Cityscapes的实验。...自从PASCAL VOC→ 剪贴画，模拟10k→ 城市景观和城市景观→ 雾代表了三种不同的领域转移场景，我们根据物体检测数据集进行消融研究，以进行综合分析。
） 内存中存储位置的地址 硬件和控制结构 由上一章我们可以了解到分页和分段机制在内存管理中取得的根本性突破： 进程中的所有内存访问都是逻辑地址，这些逻辑地址会在运行时动态地转换为物理地址。...： 从内存中读取一个字需要页表从虚拟地址（逻辑地址）到物理地址的转换 说明： 虚拟地址/逻辑地址由页号和偏移量组成；物理地址由页框号和偏移量组成 当进程运行时，一个寄存器保存该进程页表的起始地址...虚拟地址的页号（Page #，n位）用于检索页表，以查找相应的页框号（Frame，m位） 查找到的页框号作为物理地址的页号，再与虚拟地址的偏移量结合起来形成最终的物理地址。...4GB大小的虚拟内存中的数据 两级层次页表方案所对应的虚拟地址到物理地址的转换流程如下： 说明： 虚拟地址的前10位用于检索根页表，查找关于用户页表的页的页表项 若该页不在内存中，则发生一次缺页中断...（这也不难理解） 分段 段的大小不等，并且是动态的 简化了对不断增长的数据结构的处理 特定的数据结构（程序员并不知晓最后会变得多大）可以分配到它自己的段，需要时操作系统可以扩大或缩小这个段。
生成网络负责从感兴趣的特定数据分布（如图像）中提取特征，而判别网络区分真实（参考或地面真实数据）和GANs生成部分生成的那些数据（假数据）(Goodfello et al.，2014，Ma et al....头部组件负责使用softmax分类层检测对象，该分类层生成所有类的概率，并使用回归层预测边界框位置与地面真值的相对偏移。 图6：标记示例。...遇到的出版物仅在最近的五年中（从2016年到2021年）进行了注册，这表明科学期刊中基于UA的方法与DL方法相集成的最新方式。...应该注意的是，公共数据库中带标签的示例数量大多是RGB，这有助于改进和调查此类数据。 而且，从多光谱，高光谱和LiDAR传感器获得的数据被用于更特定的应用中，这有助于这一划分。...同样在基础设施方面，城市地区的另一种可能的应用是电线杆的标识和位置(Gomes et al.，2020)。该应用程序虽然是一个特定的示例，但对于定期维护和监视磁极的状况很重要。
image.png先验估计网络(P5和P4)从从F中提取的特征中预测特定天气的先验，然而，特征提取网络F(不包含特定天气的先验)并阻止PEN模块正确估计特定天气的先验。...注意，Cityscapes数据集包含在晴朗天气条件下捕获的图像。Cityscapes→Foggy-Cityscapes：在这个实验中，我们从城市景观适应雾都城市景观[47]。...最近[47]中提出了雾天城市景观数据集，用于研究雾天天气条件下的检测算法。基于城市景观数据集，在城市景观的晴空图像上模拟雾，得到雾天城市景观。...(ii)所提出的方法在总体得分上优于其他方法，并且在大多数班级中都取得了最好的成绩。更多洗礼见补充材料。??Cityscapes → RTTS：在这个实验中，我们从城市景观适应RTTS数据集[27]。...在模糊城市景观、RTTS和UFDD等基准数据集上对该框架进行了评估。通过大量的实验，我们证明我们的方法在所有数据集中取得了显著的进步比最近的方法。
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