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与朋友分享你的位置-Google Maps with Latitude

导航与地图平台介绍);谷歌也有Google Maps for Windows Mobile,目前推出了新的版本,只要你有google账户,就可以和其他朋友分享你的位置了。    ...安装后,运行程序,使用最新的latitude服务,键入我的google账户,如下图1所示: 图1:在Google Maps上登陆Google账户     作为测试,向我的另一个google账户发送邀请,...在邮箱中打开该邮件,并点击接收请求以后,就可以和朋友分享你的位置了,如下图2所示: 图2:在Google Maps上显示的Google账户列表     假设Jiong Shi目前在Chicago,我就可以看到他的位置...其实在Google Maps上,可以选择detect your location,也可以选择hide your location,完全取决于你自己的意愿,如下图4所示: 图4:在Google Maps上显示具体位置的选项...6:在Google Maps上设定GPS硬件参数     果然,GPS定位以后,就在屏幕上看到我的位置信息了,如下图7所示: 图7:在Google Maps上看到我的位置     还可以看到北京地图和天安门

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    google图像新压缩技术RAISR的测试

    不久前,Google刚刚发布了一种名为RAISR(Rapid and Accurate Super Image Resolution,意为“快速、精确的超级图像分辨率技术”)的图像压缩技术,旨在保存宝贵的数据...,而不牺牲照片质量;并在带宽受限的移动设备上提供清晰锐利的图像。...Google声称,该技术可以降低高达75%的带宽,RAISR分析同一图像的低分辨率和高分辨率版本,了解到高分辨率版本出众的原因,然后在低分辨率版本模拟出来。...实际上就是使用机器学习创建一个类似Instagram的过滤器,欺骗你的眼睛,让你相信低分辨率与高分辨率图像是一致的。...*2+yP%2 # 过滤器         hh = np.matrix(h[j,t])         LRDirect[xP][yP] = hh*A.T   从上面可以看出,RAISR 的过滤器都是根据图像的边缘特征训练的

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    如何使用 Google 的 AutoAugment 改进图像分类器

    本文为 AI 研习社编译的技术博客,原标题 : How to improve your image classifier with Google’s AutoAugment 作者 | Philip Popien...它还有助于防止过度拟合,因为网络几乎从来不会看到完全相同的两次输入然后仅仅记住它们。典型的图像数据增强技术包括从输入图像中随机裁剪部分,水平翻转,应用仿射变换,如平移、旋转或剪切等。 ?...一个主要策略由5个子策略组成,每个子策略依次应用2个图像操作,每个图像操作都有两个参数:应用它的概率和操作的幅值(70%的概率执行旋转30度的操作) 这种策略在训练时是如何应用在图片上的呢?...然后,有20%的概率,对图像的颜色进行翻转。子策略4以90%的概率对图像进行颜色反转,然后在10次中有6次进行颜色直方图均衡化。...AutoAugment像NASNet一样训练——一个源自Google的用于搜索最优图像分类模型结构的增强学习方法。

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    Google S2 是如何解决空间覆盖最优解问题的?

    前言 这篇不出意外就是 Google S2 整个系列的最终篇了。这篇里面会把 regionCoverer 算法都讲解清楚。...至于 Google S2 库里面还有很多其他的小算法,代码同样也很值得阅读和学习,这里也就不一一展开了,有兴趣的读者可以把整个库都读一遍。...Denormalize 关于 Denormalize 的实现已经在上面分析过了。这里就不再分析了。 (三). 小结 用一张图来表示 Google S2 对整个空间区域覆盖算法实现的全流程: ?...---- 空间搜索系列文章: 如何理解 n 维空间和 n 维时空 高效的多维空间点索引算法 — Geohash 和 Google S2 Google S2 中的 CellID 是如何生成的 ?...Google S2 中的四叉树求 LCA 最近公共祖先 神奇的德布鲁因序列 四叉树上如何求希尔伯特曲线的邻居 ? Google S2 是如何解决空间覆盖最优解问题的?

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    基于3DCNN的深度学习卫星图像土地覆盖分类

    遥感概论 土地覆盖分类的深度学习 Sundarbans 国家公园卫星图像 CNN在土地覆盖分类中的实现 结论 参考文献 遥感概论 遥感是探测和监测一个地区的物理特征的过程,方法是测量该地区在一定距离(通常是从卫星或飞机...船上的声纳系统可以在不需要潜入海底的情况下生成海底图像。 卫星上的照相机可以用来拍摄海洋温度变化的图像。...本文对实现高光谱图像的土地覆盖分类进行了验证。 卷积神经网络(CNN) 根据《CS231n:用于视觉识别的卷积神经网络》,卷积神经网络与普通神经网络非常相似:它们由具有可学习权值和偏差的神经元组成。...CNN进行土地覆盖分类 让我们通过对数据应用主成分分析(PCA)来创建Sundarbans卫星图像的三维补丁。...结论 本文介绍了用于卫星图像的土地覆盖分类的各种深度学习方法,并且还展示了3D-CNN在Sundarbans卫星图像的土地覆盖分类中的实现和训练。

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    Google 的神经网络生成图像 (Inceptionism) 自述(含源码下载)

    假设你希望了解什么样的图像可以产生“香蕉”状图像。从一个充满随机噪声的图像入手,随后朝神经网络认为是“香蕉”状的方向逐渐调整图像(参见相关研究[1],[2],[3],[4])。...就其本身而言,这并不能很好的工作,但如果我们对图像优先施加约束,这些图像应该具有类似的自然图像统计信息,例如相邻像素需要相关的,那么便可以达到目的。 ?...所以这里有一个惊喜:通过训练来区分不同类型的图像的神经网络也有相当多生成图像所需的信息。在不同的类查看一些例子: ? 为什么这个很重要?...主要的不同是除了梯度信息以外,google的方法在最底层的patch上加了一个reconstruction的正则项,来表示“什么样的patch是实际图像当中应该出现的呀”。...2015.7.1 更新:Alex把code开源了,code在这里: https://github.com/google/deepdream 以上来自知乎问题:Google 的神经网络生成图像 (Inceptionism

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    NASA数据——AIRS 颗粒地图产品包括 PDF 和 JPG 格式的颗粒覆盖图像

    ,每天在全球范围内收集地球表面和大气层发射的红外能量。...其数据提供了大气柱中温度和水蒸气的三维测量值,以及大量痕量气体、地表和云层属性的测量值。世界各地的天气预报中心都使用 AIRS 数据来改进其预报。...AIRS 的数据改善了天气预报,增进了我们对地球气候的了解。AIRS 是 Aqua 卫星上的六台仪器之一,Aqua 卫星是 NASA 地球观测系统的一部分。...AIRS 颗粒地图产品包括 PDF 和 JPG 格式的颗粒覆盖图像。这些图像为每日图像,但每 6 分钟更新一次,以捕捉任何新的可用颗粒。...简称:AIRXAMAP 长名称:AIRS/水颗粒地图产品 V005 版本:005 格式:PDF Spatial Coverage:-180.0,-90.0,180.0,90.0 时间覆盖范围:

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