/Aqua level 3 global monthly Surface Soil Moisture Averages V005 (AMSRE_AVRMO) at GES DISC GES DISC 的...AMSR-E/Aqua 第 3 级全球每月地表土壤水分标准偏差 V005 (AMSRE_STDMO) 简介 该数据集包含 1 乘 1 度网格单元的全球月度土壤湿度统计数据（标准偏差）。...数据集涵盖的时间段为 2002-10-01 至 2011-09-30。 - ** 数据集简介** 该数据集包含1x1度网格单元的全球月表面土壤湿度统计数据（标准偏差），数据来源为AMSR-E每日。...数据包含全球月表面土壤湿度统计数据。[来源](https://monica.im/s/CuNBYiT4cr) 该数据集包含 1 乘 1 度网格单元的全球月度土壤湿度统计数据（标准偏差）。...数据集涵盖的时间段为 2002-10-01 至 2011-09-30。
我们建议将结构知识，世界结构的表示，即世界中的实体如何相互关联，需要与实体本身的表示分离。...这允许新的感官观察与先前学习的结构知识相适应，这导致泛化。 为了理解我们如何构建这样一个系统，我们从神经科学中获取灵感。...还已经表明，有像的二维（2D）网格编码非空间坐标系统[ 康斯坦丁等人（2016）康斯坦丁，O'Reilly的，和贝伦斯 ]，并且其用于空间环境中响应该网格单元，也在非空间环境中作出反应[ Aronov等...这些总结统计意味着我们不仅可以在“空间”空间中概括2D规则，例如，如果A接近于B，B接近于C，那么我们可以推断出A和C也接近。事实上，在共享结构的环境中，网格单元表示是相似的（参见第5节））。...预测状态转换发生在网格单元中，因为网格代码是2D空间导航的自然基础[Stemmler等（2015）Stemmler，Mathis和Herz， Bush等（2015）Bush，Barry，Manson和Burgess
我们建议将结构知识，世界结构的表示，即世界中的实体如何相互关联，需要与实体本身的表示分离。...这允许新的感官观察与先前学习的结构知识相适应，这导致泛化。 ? 为了理解我们如何构建这样一个系统，我们从神经科学中获取灵感。...还已经表明，有像的二维（2D）网格编码非空间坐标系统[ 康斯坦丁等人（2016）康斯坦丁，O'Reilly的，和贝伦斯 ]，并且其用于空间环境中响应该网格单元，也在非空间环境中作出反应[ Aronov等...这些总结统计意味着我们不仅可以在“空间”空间中概括2D规则，例如，如果A接近于B，B接近于C，那么我们可以推断出A和C也接近。事实上，在共享结构的环境中，网格单元表示是相似的（参见第5节））。...预测状态转换发生在网格单元中，因为网格代码是2D空间导航的自然基础[Stemmler等（2015）Stemmler，Mathis和Herz， Bush等（2015）Bush，Barry，Manson和Burgess
创建直方图 密度图（核密度估计） 密度图是展示单变量分布的另一种方法，本质上是通过绘制每个数据点为中心的正态分布，然后消除重叠的图，使曲线下的面积为1来创建的 密度图是展示单变量分布的另一种方法，本质上是通过绘制每个数据点为中心的正态分布...，然后消除重叠的图，使曲线下的面积为1来创建的 计数图（条形图） 计数图和直方图很像，直方图通过对数据分组描述分布，计数图是对离散变量（分类变量）计数。 ...使用Seaborn的jointplot绘制蜂巢图，和使用matplotlib的hexbin函数进行绘制 2D核密度图和kdeplot类似，但2D核密度图课展示两个变量 条形图也可以用于展现多个变量，barplot...因此，箱子的高度在一定程度上反映了数据的波动程度 上下边缘则代表了该组数据的最大值和最小值 有时候箱子外部会有一些点，可以理解为数据中的“异常值” 箱线图是经典的可视化方法，但可能会掩盖数据的分布，...该函数只要运行一次，后续绘图的样式都会发生变化 Seaborn有5中样式： darkgrid 黑色网格（默认） whitegrid 白色网格 dark 黑色背景 white 白色背景 ticks fig
本文重点： 对齐纹理和流体方向 把表面切割为瓦片 无缝混合瓦片 混淆视觉效果 这是流体材质的第二篇，继上一篇纹理变形之后，讲述如何对齐流体而不再是将它们进行扭曲。...（顺其自然的涟漪） 1 各向异性模式 让纹理变形以模拟流动时，它最终可能在任何方向上被拉伸或挤压。这意味着无论如何变形，看起来效果都还不错。但这仅在各向同性模式下才有可能。...“渲染1，矩阵”教程将2D旋转矩阵定义为 ? ，但它表示逆时针旋转。当我们需要顺时针旋转时，我们必须翻转sinθ的符号，这得到我们最终的旋转矩阵 ? 。...要将其转换回0到1的范围，请除以平铺坐标除以网格分辨率。 ? ? ? （每个网格单元的一个流向） 3.2 融合单元 现在，我们具有明显可区分的网格单元，每个网格单元包含一个不扭曲的图案。...（网格分辨率为3） 现在，可以清楚地看到较暗或较亮的图块。这是由于每个瓦片的流速不同所致。但这不是最有问题的部分。我们可以使用黑色消除这种情况。 ? （黑色） 当你注意镜面反射时，仍然可以看到网格。
世界第 4 版网格化人口 (GPWv4) 修订版 11 对 2000、2005、2010、2015 和 2020 年在 30 弧秒（约 1 公里）网格单元上的全球人口分布进行建模。...使用人口普查和行政单位的人口比例分配将人口分配到单元格。人口输入数据是在 2010 年普查结果中可用的最详细的空间分辨率收集的，普查结果发生在 2005 年和 2014 年之间。...创建人口计数和密度网格的输入单元的平均面积。
图2用代数数据类型定义了这些数据结构，用于网格对、网格、对象、形状、掩码和向量（2D位置和大小）。它们使用自然数（N）、颜色（C）和2D位图（M）的原始类型。...在这个类比中，网格是句子，网格模型是文法规则，而根据模型的数据是解析树。解析树解释了文法规则如何生成句子。...第三，根据网格模型查找对象的匹配叠加。 对于每一层，以固定顺序考虑候选对象，包括一些简单的启发式方法。最后考虑黑色对象，因为黑色通常是背景颜色。然后，按照覆盖的单元格数量递减的顺序考虑对象。...然而，计算预测输出网格和预期输出网格之间的网格增量不足以学习更好的模型。拥有每个网格的网格解析树更有用，因为它提供了模型如何“看待”网格的解释。...即使模型中没有计数和多数的概念，MDL原则隐式地识别了最能压缩的主要颜色。 对于11个训练任务，该方法在所有训练实例上都成功了，尽管它在测试实例上失败了。
307-07-逐行递推 逐行递推：dp在某种情况下按照一行一行的顺序进行递推。 P2704 [NOI2001]炮兵阵地 题目描述 司令部的将军们打算在N*M的网格地图上部署他们的炮兵部队。...在每一格平原地形上最多可以布置一支炮兵部队（山地上不能够部署炮兵部队）；一支炮兵部队在地图上的攻击范围如图中黑色区域所示： ?...如果在地图中的灰色所标识的平原上部署一支炮兵部队，则图中的黑色的网格表示它能够攻击到的区域：沿横向左右各两格，沿纵向上下各两格。图上其它白色网格均攻击不到。从图上可见炮兵的攻击范围不受地形的影响。...现在，将军们规划如何部署炮兵部队，在防止误伤的前提下（保证任何两支炮兵部队之间不能互相攻击，即任何一支炮兵部队都不在其他支炮兵部队的攻击范围内），在整个地图区域内最多能够摆放多少我军的炮兵部队。...输入样例#1： 复制 5 4 PHPP PPHH PPPP PHPP PHHP 输出样例#1： 复制 6 题解 这里可以采用逐行递推的方式：定义 f(i,s,t) = \max_{0 ≤ r <
机器视觉一般由工业光源，图像采集单元，图像处理单元，图像处理软件及网络通讯装置等构成。在自动化工业质量控制和在线检测领域，2D和3D技术都具有重要的作用。...如何将两者结合起来创建一个更可靠、高效的机器视觉检测系统，首先要认识两者的各自优势和局限性。 ?...从2D视觉技术开始 2D技术起步较早，技术也相对成熟，在过去的30年中已被证明在广泛的自动化和产品质量控制过程中非常有效。 2D技术根据灰度或彩色图像中对比度的特征提供结果。...有限的对比度补偿 2D传感器依赖于测量物体的对比度(边缘数据)，例如，这意味着它们无法测量黑色背景上的黑色物体，或者在没有特定光照的情况下区分部分特征来暴露边缘的存在和定义。...下载2：Python视觉实战项目52讲 在「小白学视觉」公众号后台回复：Python视觉实战项目，即可下载包括图像分割、口罩检测、车道线检测、车辆计数、添加眼线、车牌识别、字符识别、情绪检测、文本内容提取
这种体验更具代表性的例子就是在同一个物理空间中从不同角度观察椅子以积累信息，随后构建椅子的 3D 形态。如何解决这个复杂的 2D 到 3D 推理任务？在这个过程中，我们需要用到什么样的线索？...随着深度神经网络及其在数据建模任务中展现出的强大能力，人们的研究重点正逐渐转向单眼线索，将单个图像作为深度/表面标定图或 3D 像素网格，我们能从中获取信息并利用卷积神经网络预测 3D 模型。...反投影模块将 2D 图像中的特征（由前馈卷积神经网络获取）投影到 3D 网格中，并使得多张此类图片获得的结果根据极线约束（epipolar constraint）在 3D 网格中对齐。...这种特征匹配使用 3D 循环单元建模，该单元在保持匹配分数的运行估计时执行反投影网格的顺序匹配。...投影操作可以被视为反投影的逆过程，在这里 3D 特征网格与样本特征随着视线将它们以相同深度间隔投影到 2D 特征图上。这种投影特征图随后被解码为每个视图的深度图。
在网格中，每个方格居住着一个细胞，其状态由其周围的8个细胞决定，以黑色代表细胞存活。 ? 之后，许多研究采用了更为复杂的神经网络规则，被称为神经元细胞自动机（NCA）。...但是其应用大多局限于2D结构，或是只能生成简单的3D结构。 为了提高NCA在实际应用中的通用性，研究团队开发了3D NCA。...它利用3D卷积捕捉周围更多的细胞，以生成复杂的3D结构，并且具有更多类型的建造单元。 ?...并且，将「我的世界」中的实体作为3D网格中的细胞，其状态向量包含：块类型、存活状态、隐藏状态。 但是，由于每个单元是单一的块类型，于是他们将结构重建任务视为一个多类分类问题，预测给定单元的类型。...为解决这一问题，研究人员根据是否归类为“空气 ”块，将损失计算划分为两部分，并且增加了一个交叉重叠（IOU）成本，测量非“空气”块与实体之间的绝对差，以此提升精度。 效果如何？
核心由一组功能单元组成，负责执行不同类型的计算（算术运算、内存运算、逻辑运算、指令控制等）。 而TSP的设计师将这种传统设计彻底颠覆了。他们将功能单元移到核心之外，以2d网格方式排列。...网格的每一列只包含特定类型的功能单元，称为切片（slice）。下图显示了传统多核芯片和TSP在设计上的区别。...，它负责获取和调度指令并在其他切片上执行。...上图的黑色块描绘了流在切片中不同时间戳的移动。 当然了，想要愉快地执行指令，必然少不了编译器和指令集（ISA）设计。 TSP的编译器和ISA TSP的设计人员简化了硬件，所以压力就给到了编译器这边。...使用硬件对齐计数器同步TSP的时钟 每个TSP设备都包含一个称为硬件对齐计数器（HAC）的硬件计数器，溢出周期为256。
对于第二种情况，三维物体的三角形单元将被分为两个部分，位于视域体内部的将被保留，视域体外的哪部分将被剔除。 ...我们的显卡信息中通常会有一个标示为“T&L”的硬件部分，T即是Transform,L即是Lighting。那么三维顶点坐标为什么需要变换？如何变换？...在观察者坐标系中，我们的任务是获取3D场景的2D表示，这种从N维到N-1维的操作在数学上称为投影，实现投影有多种方式，如正投影（也称平行投影）和透视投影。...网格由顶点和索引组成，在之前的流水线中是对顶点的处理，而在这阶段是根据索引将顶点连接中一起，组成线、面单元。...由于人眼会把一个很细致的黑白相间的图案解释成灰色，所以灰度图象也可使用单色文件格式，数据仍然可以是黑和白。使用黑色或某一种单色的点获得连续的该色灰度的过程就是抖动处理。
对于第二种情况，三维物体的三角形单元将被分为两个部分，位于视域体内部的将被保留，视域体外的哪部分将被剔除。 ...我们的显卡信息中通常会有一个标示为“T&L”的硬件部分，T即是Transform,L即是Lighting。那么三维顶点坐标为什么需要变换？如何变换？...在观察者坐标系中，我们的任务是获取3D场景的2D表示，这种从N维到N-1维的操作在数学上称为投影，实现投影有多种方式，如正投影（也称*行投影）和透视投影。...网格由顶点和索引组成，在之前的流水线中是对顶点的处理，而在这阶段是根据索引将顶点连接中一起，组成线、面单元。...由于人眼会把一个很细致的黑白相间的图案解释成灰色，所以灰度图象也可使用单色文件格式，数据仍然可以是黑和白。使用黑色或某一种单色的点获得连续的该色灰度的过程就是抖动处理。
资源重复率：是指内存中同一时刻，存在两份或者以上相同的2D纹理、网格、动画剪辑、音频等资源。...点击任意一个资源名称，可以获取该资源影响区域。 ? 网格资源：纹理资源对应Unity的Mesh资源，该项目主要展示网格峰值、超标资源数。...网格大小：该项主要展示网格资源占内存大小的趋势，通过黑色竖条虚线，了解每个场景具体的纹理资源走势，红色横条虚线为20M的资源超标警示线。 ?...超标网格Top 20：该表格主要展示建议优化网格资源，默认按照资源大小降序排列。点击任意一个资源名称，可以获取该资源影响区域。 ? 点击任意一个资源名称，可以获取该资源影响区域。 ?...关卡间保留资源：从场景A切换到到场景B过程中保留的2D纹理、网格、动画剪辑、音频等资源大小，该项目主要展示关卡间保留资源峰值、超标关卡数，以及每个场景切换保留的资源占内存大小情况。
，度量名称拉到颜色 ③ 删选度量名称，只勾选“目标完成度”&目标差距 ④ 计数拉到列 ⑤ 标记下的计数2中的颜色、角度等全部去掉，且调整两个计数的大小，计数1调大些 ⑥ 选择列上的第二个计数点击双轴...，且将标记下的计数2的颜色调成白色 ⑦ 另新建工作表，将完成度拉到文本，且显示标题去掉，调整字体大小。...⑤ 点击横轴，调整字体为Arial &百分比形式&加粗 ⑥ 无关网格线都去掉，零值线黑色加粗 原数据源 变换之后的数据源： 数据源解析： 目标列的1代表目标是100% 100%对应180度...：颜色、角度等全部去掉，大小拉到最小，颜色黑色 ⑦ 点击纵轴，选择同步轴 ⑧ 因黑色线条在饼图上面，需将列上的实际完成度左右调换下位置 ⑨ 点击纵轴添加参考线，添加方式如下图所示，添加完成之后点击纵轴去掉勾选显示标题...真正决定你成败的，是时间管理！ 经验之谈：程序员应该如何学好大数据技术 ▼点击阅读原文，查看本书详情~
另一方面，简单地将3D数据投影到诸如深度图像之类的2D表示，然后应用2D技术很容易导致3D表示中嵌入的重要结构信息丢失。灵感来自于对二维图像问题的成功深入学习。...B.3D CNN 3d-cnn在视频数据分析中的应用是首次被提出的，因为视频可以看作是2d图像的一个时间3d扩展，并且具有定义良好的网格值。提出了一种基于三维CNN的人体动作识别方法[7]。...体素网格的标签是由围绕关键点的单元格中的主要类别决定的。...使细胞的大小与构建体素网格的细胞相同。在大多数情况下，一个单元格中存在多个类别的点。采用投票的方式来决定细胞的标签，即细胞内点数最多的类别将被视为细胞的代表性类别。...六 标签推断 给定训练好的网络，我们可以对细胞进行体素水平分类。我们以0.3的距离对体素网格的中心点进行密集采样。中心距与单元尺寸的重合，是为了产生整个空间的非重叠紧划分。
最后给出了一个简单的有限元模型分析实例和相应的代码，并逐行分析了该示例代码的作用，以及部分重要参数的可选取值，基于Plaxis文档对这些取值进行了举例。...下面着重示例在Plaxis 2D中如何循序渐进创建板对象，先创建几何结构然后基于几何结构创建板实体，最后对板实体进行材料的赋值。...由于在Plaxis2D和3D的几何模型中，板单元对象是没有厚度的，在划分网格之后没有办法直接对实体单元进行曲线点的选取，如下图所示： ?...1.4.1学会查阅输出对象类型文档 基于以上，在获取实体单元上节点的内力和变形时，不能直接通过选取曲线点方式实现。...，通过结合获取到的Y坐标值即可将剪力与弯矩在实体单元上的位置一一对应。
Go 语言代码示例（模拟DFS过程） 由于实际编写一个完整的DFS代码来动态生成这样的网格并不直接，以下是一个简化的Go函数，展示如何在DFS中处理节点颜色： package main import(...}) fmt.Println(node.color)// 输出将显示节点的新颜色 } } 注意：上述代码主要演示了如何在DFS过程中改变节点颜色，并未直接展示如何构建或遍历图以及生成颜色网格...每个表单元 (i，j) 表示节点 i 到节点 j 的有向边是否存在，并指明该种边的类型（前进边或后退边）。...在这种情况下，由于没有方向性，只需要标记每个表单元中连接两个不同颜色节点之间的边的类型即可。...对于有向图，我们可以创建一个 3\times3 的网格，其中行和列分别代表白色、灰色和黑色的节点。在深度优先搜索（DFS）中，从一个节点到另一个节点的边取决于我们如何遍历图。
开始今天的学习内容 渲染上下文 会创建一个固定大小的画布，会公开一个或多个 渲染上下文(画笔)，使用 渲染上下文来绘制和处理要展示的内容。 我们重点研究 2D渲染上下文。... 先来复习一下上一章的内容： 如下图所示，canvas元素默认被网格所覆盖。...通常来说网格中的一个单元相当于canvas 元素中的一像素。栅格的起点为左上角（坐标为（0,0））。所有元素的位置都相对于原点来定位。 ...所以图中蓝色方形左上角的坐标为距离左边（X轴）x像素距离上边（Y轴）y像素（坐标为（x,y））。后面我们会涉及到坐标原点的平 移、网格的旋转以及缩放等。 ? 绘制一个简单的矩形。...); //绘制矩形,填充的默认颜色为黑色 ctx.strokeRect(10,70,100,50); //绘制矩形边框 }() ?
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