Python程序的错误分两种。一种是语法错误（syntax error）。这种错误是语句的书写不符合Python语言的语法规定。第二种是逻辑错误（logic error）。这种错误是指程序能运行，但功能不符合期望，比如“算错了”的情形。
最近在研究动态障碍物避障算法，在Python语言进行算法仿真时需要实时显示障碍物和运动物的当前位置和轨迹，利用Anaconda的Python打包集合，在Spyder中使用Python3.5语言和matplotlib实现路径的动态显示和交互式绘图（和Matlab功能类似）。 Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具
本文的可视化大屏是利用帆软report大屏模板实现，知识点大致分为【Python可视化模块plotly实现航线轨迹地图】，【帆软网页框插件】，【利用js代码定时刷新】 三部分内容构成，希望能为读者在企业实践中提供一些思路。
目前主流的轻量化路面平整度检测技术方案为：使用车载加速度传感器采集车辆在路面上行驶时的竖向振动数据，并按照每100米计算竖向振动数据统计指标：均方根值RMS，并建立RMS与路面平整度指标：IRI之间的回归模型。检测前需要将车辆行驶至标准路段（即已知IRI真值的路段）上来回行驶对传感器进行标定，完成标定后驾驶车辆前往待检测路段进行平整度检测。
本篇文章主要介绍如何使用pynmea2库解析传感器的GPS信号，以及如何使用folium库绘制GPS轨迹图。
openair 是一个R语言工具，旨在用于分析空气质量数据以及大气成分数据。起初主要用于处理空气质量数据，目前也可以用于分析大气成分数据。此工具具有如下特点：
来自上海交通大学、加利福尼亚大学的研究团队展示了预训练的LLMs可以轻松地被教导成为高效的并行解码器，并介绍了一种新的并行解码器族，称为一致性大语言模型（CLLMs），能够通过在每个推断步骤中高效地解码一个n -token序列来降低推断延迟。
最近由于课题需要数据源，但是没有直接获取的方法，所以只能在周老师http://www.qianyi.info/的网站上自己下载深度图转换成点云数据，大概花了三天的时间，终于弄得差不多了，这里做个记录。
迷之栗 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI “有代码么？” 每每写到某实验室的机器人，解锁了厉害的操作，评论区很容易生出这样的问题。 然而，答案常常略带伤感，不好意思，暂时没有。
Kepler.gl相信很多人都听说过，作为Uber几年前开源的交互式地理信息可视化工具，kepler.gl依托WebGL强大的图形渲染能力，可以在浏览器端以多种形式轻松展示大规模数据集。
图中线的两端是圆点或者菱形，旁边都有标注持仓证券商和相对应的持多仓数或持空仓数，且左右线颜色不同。画图思路大体就是：先画水平线图，再用 scatter 散点图画线左右两端的点，然后标注两端名称，以及标题和注解。
本文是 Python 系列的 Cufflinks 补充篇。整套 Python 盘一盘系列目录如下：
有爬虫，自然就有反爬虫，就像病毒和杀毒软件一样，有攻就有防，两者彼此推进发展。而目前最流行的反爬技术验证码，为了防止爬虫自动注册，批量生成垃圾账号，几乎所有网站的注册页面都会用到验证码技术。其实验证码的英文为 CAPTCHA（Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart），翻译成中文就是全自动区分计算机和人类的公开图灵测试，它是一种可以区分用户是计算机还是人的测试，只要能通过 CAPTCHA 测试，该用户就可以被认为是人类。由此也可知道激活成功教程滑块验证码的关键即是让计算机更好的模拟人的行为，这也是激活成功教程的难点所在。（注：本文18年所作，仅作参考）
机器之心专栏 作者：沈煦 Dragon Lake Parking (DLP) 数据集以无人机正射航拍视角，提供了大量经过标注的高清 4K 视频和轨迹数据，记录了在停车场环境内，不同类型的车辆、行人和自行车的运动及交互行为。数据集时长约 3.5 小时，采样率为 25Hz，覆盖区域面积约为 140 m x 80 m，包含约 400 个停车位，共记录了 5188 个主体。数据集提供两种格式：JSON 和原视频 + 标注，可服务的研究方向包括：大规模高精度目标识别和追踪、空闲车位检测、车辆和行人的行为和轨迹预测、模
文章：COLMAP-SLAM: A FRAMEWORK FOR VISUAL ODOMETRY
https://blog.csdn.net/u012477435/article/details/104158573
Metropolis-Hastings 算法对概率分布进行采样以产生一组与原始分布成比例的轨迹。
很多小伙伴们反馈，在web自动化的过程中，经常会被登录的验证码给卡住，不知道如何去通过验证码的验证。今天专门给大家来聊聊验证码的问题，一般的情况下遇到验证码我们可以都可以找开发去帮忙解决，关闭验证码，或者给一个万能的验证码！那么如果开发不提供帮助的话，我们自己有没有办法来处理这些验证码的问题呢？答案当然是有的，常见的验证码一般分为两类，一类是图文验证码，一类是滑动验证码！
需要注意的是，ployly绘图库与matplotlib绘图库、seaborn绘图库并没有什么关系。也就是说说plotly是一个单独的绘图库，有自己独特的绘图语法、绘图参数和绘图原理，因此我们需要单独学习它。
pyGenomeTracks 是一款功能强大且灵活的基因组数据可视化工具，用于展示各种类型的基因组数据，如基因注释、信号强度和覆盖度等。从而使研究人员更好地理解基因组的功能和结构。广泛应用于表观遗传学、转录组学、基因组学等研究。其免费开源且具有以下特性
[ 系列文章篇 ] Python 地图篇 - 使用 pyecharts 绘制世界地图、中国地图、省级地图、市级地图实例详解
来源：Deephub Imba 本文约3000字，建议阅读5分钟 本文将介绍CNN应用于解决简单的二维路径规划问题。 卷积神经网络(CNN)是解决图像分类、分割、目标检测等任务的流行模型。本文将CNN应用于解决简单的二维路径规划问题。主要使用Python, PyTorch, NumPy和OpenCV。 任务 简单地说，给定一个网格图，二维路径规划就是寻找从给定起点到所需目标位置（目标）的最短路径。机器人技术是路径规划至关重要的主要领域之一。A、D、D* lite 和相关变体等算法就是为解决此类问题而开发的。
但实际上我们说的不是这个叫贝克汉姆的英国男人，而是另外一个人，就是下面这个叫“皮埃尔·贝塞尔”（Pierre Bézier）的法国男人：
本人同类型博客(新鲜的哦！)matplotlib animation 绘制动画： 数据收集（产生）完成后，再生成动态显示。一般用于成果展示。生成各种格式的视频,gif动态图等。
由于我国省份较多，把数据放在地图上展示会更加清晰，故本文用Python中的pyecharts库进行人口分布和迁移绘图展示。
首先申明：历时八天，本文作者（在多位好友的帮助下）已经成功破解该验证码成功率73%，但是出于网络安全与知识产权等因素（破解只是兴趣，不能咂人家饭碗），不会提供完整源代码。仅发布破解的思路和部分代码。如有转载请告知原作者，关于本文，原作者拥有最终解释权。
笔者最近在做新零售智慧门店的相关项目，主要涵盖人流量、人物活动区域轨迹等。那么本篇其实是笔者在实践过程中一个"失败"的案例，因为其应用复用在现实场景的时候效果非常差，所以只是当做练习题抛出来。本篇是受《YOLOv3目标检测、卡尔曼滤波、匈牙利匹配算法多目标追踪》启发，感谢这位作者！ 笔者之前没有做过追踪领域的研究，了解的比较浅显，如果有小伙伴在这块儿有相同的困惑，或是已经有好的解决方案，欢迎留言讨论~
数学建模就是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进行求解，然后根据结果去解决实际问题。
尽管Stan提供了使用其编程语言的文档和带有例子的用户指南，但对于初学者来说，这可能是很难理解的。
Luecken MD, Theis FJ. Current best practices in single-cell RNA-seq analysis: a tutorial. Mol. Syst. Biol. 2019, 15: e8746.
大数据时代到来，随着智能设备与物联网技术的普及，人在社会生产活动中会产生大量的数据。在我们的日常活动中，手机会记录下我们到访过的地点；在使用城市公交IC卡、共享单车等服务时，服务供应商会知道这些出行需求产生的时间与地点；公交车与出租车的定位信息，也可以告诉我们城市交通状态的具体情况。这些具备时间、空间与个体属性的数据能够为城市交通的智慧管控提供强有力的支持。
该框架可用于从弱监督 (如问答对) 中学习语义解析和程序合成，这比全监督 (如问答对) 更容易收集，也更灵活。应用程序包括虚拟助手、数据库的自然语言接口、人机交互等。它常被用在 Freebase 上学习语义解析器 (https://arxiv.org/abs/1611.00020) 以及数据库表的自然语言接口 (https://arxiv.org/abs/1807.02322) 上。
基于 Frenet 坐标系的动作规划方法由于是由 BMW 的 Moritz Werling 提出的，为了简便，我们在后文中也会使用 Werling 方法简称。在讨论基于Frenet 坐标系的动作规划方法之前，我们首先得定义什么是最优的动作序列：对于横向控制而言，假定由于车辆因为之前躲避障碍物或者变道或者其他制动原因而偏离了期望的车道线，那么此时最优的动作序列（或者说轨迹）是在车辆制动能力的限制下，相对最安全，舒适，简单和高效的轨迹。
时序图显示，该序列既包含长期趋势又包含以年为周期的季节效应 差分平稳化 对原序列做1阶差分消去趋势，再做4步差分消去季节效应的影响，差分后序列时的时序图：
翻译：陈妍君 吴怡雯 校对：田晋阳 图表是一种美观而强大的工具，可以帮助我们探索和诠释这个世界。数百年来，人们一直在使用图表来解释跟数据相关的种种。为了向数据可视化的历史和图表的力量致敬，我们重新制作了史上最具代表性的7张图表。 这其中一部分是用现代的方法呈现出原稿，而另一些则致力于对原图的重新制作。这项工程由Edward Tufte发起。他是一位数据可视化的专家，已经对这些以及更多的图表写过相关文章。 ◆ ◆ ◆ 1. 俄法战争 1969年，Charles Minard做了一张图表，是1812年拿破仑
作为菜鸟分析师一枚，日常工作中需要处理大量地理位置相关（如城市、辖区、街道、商场、楼宇等）数据。分析报告中总是用吐了的柱形图、条形图，不仅自己看着辣眼睛，老板也审美疲劳。
从格罗滕迪克那里，我学习到不要以证明过程的难度为荣：困难意味着我们尚未理解。也就是说我们要能绘制出让证明过程显而易见的图景。 ——著名数学家 Pierre Deligne
最近，张英峰博士发布了国产量子化学程序Amesp。为了进一步降低程序使用的门槛并弥补一些功能上的短板，我们尝试为Amesp增加一个接口程序——PyAmesp，通过ASE (Atomic Simulation Environment)调用Amesp进行理论计算，实现Amesp与ASE的集成与“联姻”。本文将给出PyAmesp的安装过程，并对ASE做简要介绍，随后展示利用ASE调用Amesp进行结构的优化与过渡态的计算。（注：本文适合具备一定Python和ASE基础的读者，如果您对ASE及其使用方法不熟悉，可以登录ASE官网https://wiki.fysik.dtu.dk/ase/获取更多信息。）
关于这个网站的登录，百度谷歌一大推。然后呢，我就都试了一番。最后发现只有扫码登录最靠谱。
本文提出了一种双目事件相机的视觉里程计方法.我们的系统遵循并行跟踪和建图的方法,建图模块以概率的方式融合来自多个局部视点(通过时空一致性获得)的深度估计,构建场景的半稠密三维地图.跟踪模块通过解决由于选择的地图和事件数据表示而自然产生的配准问题来恢复双目相机的位姿.在公开数据集和我们自己的记录上的实验证明了该方法在一般6自由度运动的自然场景中的通用性.该系统成功地利用了基于事件的相机的优势,在具有挑战性的照明条件下进行视觉里程计估计,如低光和高动态范围,同时在一个标准的CPU上实时运行.
在这一系列的V-REP自学笔记中，我们定了一个小目标，完成一个Demo。使用官方提供的KUKA公司的YouBot机器人模型来实验机器人的感知和控制过程，控制机器人从A点抓取物品，然后移动到B点将物品放置在B点的工作台上，这其中涉及到V-REP环境中的机器人感知和控制过程。没有看过前期学习笔记的读者，可以在文末找到往期文章地址。
那么在京的小伙伴，估计都想查询一下这些途经点距离自己有多远？自己的行程卡会不会出现星号？今天我就分享一下自己是如何用数据查询的吧！
来源：大数据文摘本文约2000字，建议阅读5分钟800张图只要2分钟，程序已封装。 近日，根据复旦大学报道，学校信息科学与工程学院博士生李小康使用OCR和正则表达式帮助学院几分钟核查完数百人核酸完成截图，大大提高了核查效率和精度。 相关话题在知乎上也引起了众多讨论，目前该话题已经得到了300多万次浏览。 用OCR和正则表达式“防疫” 首先，我们需要简单介绍一些OCR。 OCR，英文全称Optical Character Recognition，即光学字符识别，也可简单地称为文字识别，这是文字自动输入的
RGB-D相机作为一种特殊形式的相机，主要通过主动发射红外结构光或计算飞行时间（TOF）来直接获得图像深度。它使用方便，但对光线敏感，大多数情况下只能在室内使用。
背景 对接业务类型 HBase是建立在Hadoop生态之上的Database，源生对离线任务支持友好，又因为LSM树是一个优秀的高吞吐数据库结构，所以同时也对接了很多线上业务。在线业务对访问延迟敏感，并且访问趋向于随机，如订单、客服轨迹查询。离线业务通常是数仓的定时大批量处理任务，对一段时间内的数据进行处理并产出结果，对任务完成的时间要求不是非常敏感，并且处理逻辑复杂，如天级别报表、安全和用户行为分析、模型训练等。 多语言支持 HBase提供了多语言解决方案，并且由于滴滴各业务线RD所使用的开发语言各有偏好
專 欄 ❈ treelake ，Python中文社区专栏作者。 博客地址： http://www.jianshu.com/u/66f24f2c0f36 ❈ 简述 极验验证码的主要问题在于对人的行为
（第二部分：深度学习） 第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据 第14章 使用卷积神经网络实现深度计算机视觉 第15章 使用RNN和CNN处理序列 第16章 使用RNN和注意力机制进行自然语言处理 第17章 使用自编码器和GAN做表征学习和生成式学习 第18章 强化学习 [第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型]
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