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如何高效入门复杂系统仿真？

其中一篇研究成果《基于复杂系统仿真的微博客虚假信息扩散模型研究》，用的基础就是 Netlogo 中的计算机病毒传播模型。 ? 里面模型运行出来，是这样的： ? 看到这里，你可能早已跃跃欲试了。...Netlogo 使用中坑洼之多，可见一斑。 后来书的作者之一 Bill Rand 在 Sante Fe 的 Complexity Explorer 平台开设了一门 MOOC ，介绍复杂系统仿真。...我推荐作为辅助材料的 Netlogo 视频教程，都是英文的。学的时候，他们已经有好多地方跟不上，得反复回放了。 到了练习中，遇到一些新函数，或者是方法的组合，都需要查资料。...通过一个简单的经济模型，你可以了解如何绘制动态直方图。 ? 甚至更进一步，用另一张图，动态绘制洛伦兹曲线。 ?...更妙的是，当我们需要考虑多个变量的交互影响或者综合因素时，还可以使用 Netlogo 给我们提供的简便实验环境 behavior space。 ? 在使用中，每一步都有详细的介绍说明。

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    Python和VizViewer进行自动驾驶数据集可视化

    例如，如果我们正在寻找与向左转向多车道街道相关的示例，我们可以检查地图以找到适合这个情况的街道交叉口，然后根据感兴趣的区域的坐标过滤我们的示例。...下面，较大的直方图视图显示了特征数据在所有场景中的分布情况。我们可以看到数据集中在一个特定的预定路径。...下图显示了100个箱子中多个特征的归一化直方图和一个绘制速度值概率分布的非归一化直方图。 ? 数据的整体视图是有用的，但它同样有用的是深入到特定的场景，以探索是否在我们的派生计算跨数据集的一致性。...总之，我们发现了关于数据的一些有用的见解，这是模型构建过程中的一个重要步骤。为了全面回顾数据，我们可以使用工具，如热图和不同比例的直方图来识别可能有利于在我们的模型中捕获的空间模式。...该数据集仅包含针对少数街道类型的自我车辆的预先计划的路径。希望在将来，Lyft将扩展数据集，以包括从一组异构街道收集的样本。

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    基于多目标视频图像边缘特征的核相关滤波跟踪算法

    基于多目标视频图像边缘特征的核相关滤波跟踪算法 1、算法原理 多目标捕获视频图像中全部视场内均包括捕获目标,捕获过程中应去除已稳定跟踪的目标,且视频图像内目标的运动存在规律性,视频图像中的随机噪声无规律...1.2.2 图像颜色特征的提取 将视频图像梯度角度直方图与颜色信息相结合,获得梯度角度-色度饱和度直方图的颜色特征,并将提取的特征应用于核相关滤波跟踪算法中。...,利用OpenCV 工具获取视频图像色度饱和度直方图以及梯度角度直方图,即图像的梯度角度-色度饱和度直方图,该直方图可以有效表征图像的颜色特征。...式中,f(Z b )与f(Z s )分别为边缘特征Z b以及梯度角度-色度饱和度直方图颜色特征Z s的响应输出。根据不同特征响应大小分配跟踪权重,得到目标的最终跟踪位置为： ?...原因是本算法将提取的图像边缘特征与梯度角度-色度饱和度直方图颜色特征相结合,提升了多目标的跟踪性能。 ?

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    MapX5说明

    把绘图功能嵌入到用户应用中的最简单、最经济的方法。 MAPINFO MAPX 是强大的ACTIVEX 组件 – 使用标准可视化程序工具可以很容易就整合到商业应用中。...添加地图到应用中 MapInfo MapX v5.0 是功能强大的ActiveX 组件式开发工具，能够让开发人员把地图功能方便的添加到任何应用中。...MapInfo的地理编码解决方案为美国、英国和澳大利亚提供增强的街道匹配能力。可以获得美国街道级地理编码工具MapMarker的ActiveX 控件，它和MapInfo MapX, 紧密集成在一起。...专题图包括范围图、等级符号图、点密度图、饼图，直方图，以及标注专题图。...MapInfo MapX还支持MapInfo的地理编码工具MapMarker Plus 和MapMarker J Server, 以便进行更高级的街道级配。

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    如何用Python在笔记本电脑上分析100GB数据（上）

    完整的分析可以在这个Jupyter notebook中单独查看。 清扫街道 第一步是将数据转换为内存映射文件格式，如Apache Arrow、Apache Parquet或HDF5。...由于我们使用的是如此大的数据集，直方图是最有效的可视化方法。用Vaex创建和显示柱状图和热图是如此的快，这样的图可以是交互式的!...的距离，让我们用一个更合理的范围来绘制直方图。 ? 纽约出租车数据集的行程距离直方图。 从上面的图表我们可以看出，运行次数随着距离的增加而减少。在大约100英里的距离上，分布有一个很大的下降。...请注意，其他标准库在相同的操作中需要10GB的RAM。 好吧，我们来绘制运行时间的分布图： ? 纽约10亿多次出租车运营持续时间的直方图。...坐进驾驶座 假设我们是一个未来的出租车司机，或出租车公司的经理，并有兴趣使用这个数据集来学习如何最大限度地提高我们的利润，降低我们的成本，或者只是改善我们的工作生活。

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    金融风控数据管理——海量金融数据离线监控方法

    监控计算优化实例 - PSI计算从20h到2h 在我们的实践中，发现对6w个数据列的psi等4个监控指标的计算，仅日表监控计算耗时长达20h+ ，计算耗时过大，长时间占用集群资源也会导致线上任务延迟。...为了降低PSI的遍历次数，我们设计了一种基于直方图的PSI估算方法，通过一次遍历表，得到特征分布直方图，再结合历史上计算的其他周期特征分布直方图，就可以估算出PSI。...如下图所示，基于直方图的PSI估算方法主要包括4个步骤： - 步骤一：遍历一次表，使用蓄水池采样数据（>10w)，本地计算分段、统计各个分段计数，得到特征的直方图分布h1，如下图； - 步骤二：从历史结果中拉取...-n周期的直方图分布h2； - 步骤三：由于“分割点”不一致，我们无法直接根据直方图计算PSI，因此对直方图进行分割，使得当前周期直方图和上一周期直方图的分割点一致，取h1、h2直方图分割点的并集作为新分割点...，按照新的分割点重新划分直方图得到h1`、h2`； - 步骤四：根据分隔后的直方图h1`、h2`和PSI计算公式计算PSI即可。

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    基于粒子滤波的物体跟踪

    具体到Rob Hess的代码，开始时需要人工用鼠标拖动出一个跟踪区域，然后程序自动计算该区域色调(Hue)空间的直方图，即为目标的特征。...直方图可以用一个向量来表示，所以目标特征就是一个N*1的向量V。 2）搜索阶段-放狗 好，我们已经掌握了目标的特征，下面放出很多条狗，去搜索目标对象，这里的狗就是粒子particle。...“一号狗处图像与目标的相似度是0.3”,“二号狗处图像与目标的相似度是0.02”,“三号狗处图像与目标的相似度是0.0003”,“N号狗处图像与目标的相似度是0.013”...综合所有狗的报告，一号狗处的相似度最高.../* 否则，利用系统时间为种子数 */ { ran_seed = time(NULL); } return( ran_seed ); } /* 计算一幅图像中某个区域的彩色直方图分布...float &max_weight： 最大权重值 返回值： 成功1，否则-1 基于彩色直方图的粒子滤波跟踪算法的完整使用方法为： （1）读取彩色视频中的1帧，并确定初始区域，以此获得该区域的中心点

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    Oracle的自动统计信息不收集直方图的信息

    在oracle9i中，默认的统计信息收集是不收集直方图信息的，也就是说默认的MOTHOD_OPT模式为FOR ALL COLUMNS SIZE 1 在10g开始，dbms_stats包中默认的METHOD_OPT...DBMS_STATS.GET_PARAM('METHOD_OPT') ——————————————————————– FOR ALL COLUMNS SIZE AUTO 这就说明，从10g开始，统计信息收集中的直方图部分...，收集与否是有oracle自从判断,从实际的使用来看，oracle的智能判断并不是100%正确， oracle往往会大量的收集一些并不是必须的直方图信息，而有些直方图信息又会对查询造成不必要的影响 由于我们简单的对直方图进行删除后...，oracle的自动统计信息又会重新收集，所以我们需要采取一些必要的方法，来规避这个问题 10g中： 解决方案 删除表的统计信息 手工收集标的统计信息，不收集直方图 lock表的统计信息 创建JOB手工收集统计信息...11g中 在11g中，oracle对dbms_stats包添加了新功能，提供给我们进行修改，可以使用dbms_stats.set_table_prefs包 删除直方图信息： dbms_stats.delete_column_stats

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    时序数据库学习二:OpenMetrics规范

    它定义了大规模上报云原生指标的事实标准，同时支持文本表示协议和Protocol Buffers协议。虽然时间序列可以支持任意字符串或二进制数据，但RFC只针对和包括数字数据。...MetricFamily 中的每个Metric 都必须有一个唯一的LabelSet MetricFamily 名称必须在MetricSet中是唯一的 - 后缀: OpenMetric定义了文本格式样例度量名称使用的后缀...直方图MetricPoint 至少包含一个桶,并且应该包含Sum和Create值,每个桶必须有一个阈值和一个值 - GaugeHistogram (仪表直方图): 测量当前分布....一般是项目在队列中请求的大小 - Summary (摘要): Summary 测量离散事件的分布. 并且可以在直方图计算过于昂贵或平均事件大小足够时使用. ...(未知) : 当无法确定来自3rd方系统的单个指标的类型时,可以使用未知,一般情况不能使用.

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    如何用指标分析维度精准定位可视化图表？

    同一个指标的数据，从不同维度分析就有不同结果。出现这种情况很大程度就是因为分析的维度没有找准或定义的比较混乱。那么什么是维度呢？ 维度 数据分析中经常会提及维度。...值由点在图表中的位置表示。类别由图表中的不同标记表示。...商务类的汇报中应用较多。为了表示占比，拼图需要数值维度。 ? 分析维度：构成 适用：了解数据的构成情况 局限：分类过多，则扇形越小，无法展现图表 相似图表： 南丁格尔半径玫瑰图：一种圆形的直方图。...图表效果简单、直观，给人感觉就是有操控感展现某个指标的完成情况。 ?...坐标粒度即能细到具体某条街道，也能宽到世界各国范围。 ? ? ? 适合：展现呈面状但属分散分布的数据，比如人口密度等 局限：数据分布和地理区域大小的不对称。

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    MYSQL 8 Histogram statistics 直方图，开始开挂的MYSQL

    一个查询其实查询的就是每个列的值，并显示他，根据对应的条件，而条件也是从每列中获得的。...那这里提出三个问题 1 每列中值到底有多少种 2 每列的每种值得数量有多少，那个多，那个少 3 一个表有多少行 通过上面三个问题，其实我们就可以算出一个百分比，一个列中的某个值在这列总行数的占比。...下图仅仅是举例，这里仅仅是举例，直方图是有横纵坐标的，举例，横坐标是值域，会标注每个直方图中的每个区域的值域，而纵坐标是每个值域在整个表或列中的数量。...这里还要提醒一下，建立直方图的中可能由于输入的错误，输入了错误的字段名，而直方图会为错误的列名建立直方图，这点大家要知道。...当然你可以删除你建立错误的直方图 而关于直方图的使用中有一个变量关于这个信息是否能放入到内存的限制,通过这个限制来对内存中是否能放入直方图进行了限制。

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    Scale Match：国科大提出小目标检测的尺度匹配方法，用于预训练数据集处理

    比如，长距离的视频监控，画面中的人物可能都比较小。 作者构建的 TinyPerson 细小人物目标数据库与其他知名的目标检测数据库的视觉比较： ? ?...能较好的反应长距离视频监控场景中的人物。 ? TInyPerson数据集统计数据 当目标仅有十几个像素大小的时候，算法如何有效捕捉目标呢？...Psize（s；E）代表用于增加样本的外部数据集中目标尺度的统计直方图； Psize（s；Dtrain）则代表目标检测任务数据集中目标尺度的统计直方图； 尺度匹配（Scale Match）的过程就是让这两个直方图分布相似...熟悉数字图像处理的朋友，肯定学过直方图匹配（将一幅图像的直方图调整为与另一幅图像直方图相似），尺度匹配与其类似，不同的是，这里直方图每个分箱代表的是不同的尺度的目标的统计。...图像直方图匹配中要保持像素值映射的单调性，目标检测中尺度匹配不需要严格单调(毕竟尺度调整之后该是什么目标还是什么目标)，但作者也尝试了保持尺度调整单调性的Monotone Scale Match (MSM

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