大家好我是费老师，地图可视化神器kepler.gl终于带来了其3.0大版本的更新🎉，距离其上一个正式版本2.5.5的发布已经过去了两年多的时间，这次的版本更新也围绕巨量地理信息数据可视化的多个方面实现了显著的提升，今天的文章中，我就将为大家介绍kepler.gl新版本中的主要更新内容。
一个精美的图片！我特别喜欢城市周围的线条，它们交织在一起，呈现出一幅非常精确的城市地图的实际面貌。这个可视化地理空间数据是我最喜欢的项目之一。
Kepler.gl作为一款强大的开源地理信息数据可视化工具，可以帮助我们轻松制作针对大规模矢量数据的可视化作品，从而辅助数据分析工作。
在开源的地理空间信息数据可视化工具中，大部分都需要一定的编程基础和技巧才能使用。而今天要介绍的这款工具，不需要任何编程基础，即可实现地理空间数据的可视化，而且效果十分炫酷。
kepler.gl是由Uber开发的进行空间数据可视化的开源工具，是Uber内部进行空间数据可视化的默认工具，通过其面向Python开放的接口包keplergl，我们可以在jupyter notebook中通过书写Python代码的方式传入多种格式的数据，在其嵌入notebook的交互窗口中使用其内建的多种丰富的空间数据可视化功能，本文就将针对在jupyter notebook中使用keplergl的基本用法进行介绍。
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。
kepler.gl作为开源地理空间数据可视化神器，也一直处于活跃的迭代开发状态下。而在前不久，kepler.gl正式发布了其2.4.0版本，下面我们就来对其重要的新特性进行介绍：
When a multiprocessor is given warps to execute, it first distributes them among the four schedulers. Then, at every instruction issue time, each scheduler issues two independent instructions for one of its assigned warps that is ready to execute, if any.
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第27天，我们今天开始讲解性能，希望在接下来的73天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计985字，阅读时间15分钟 注意：最近涉及到的基础概念很多，所以我们备注的内容也非常详细，希望各位学员认真阅读 5.2.3. Multiprocessor Level At an even lower level, the application should maximize parall
kepler.gl由大名鼎鼎的独角兽公司 Uber 团队开发，现已开源。库直接集成到了 Jupyter Notebook 中，非常方便使用。
Tesla K20是由NVIDIA公司研发，用于服务器高性能计算的一款GPU，是Tesla品牌下的一个产品。
The read-only data cache load function is only supported by devices of compute capability 3.5 and higher.
首先,这文章属于一种个人纪录类,如果你对这个积分感兴趣看一看,不敢兴趣就跳过了.有著名的积分.
When a multiprocessor is given warps to execute, it first distributes them among the four schedulers. Then, at every instruction issue time, each scheduler issues one instruction for one of its assigned warps that is ready to execute, if any.
我常用的动态可视化工具主要有「Tableau、Echarts、Flourish、Python」这几个，另外加上地图可视化神器「kepler.gl」。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 知识图谱与语言预训练是什么关系呢？ 本文就将从语言预训练模型开始，介绍知识对语言预训练模型的价值，并介绍几个前沿的知识图谱增强语言预训练模型。 01 知识图谱与语言预训练 关于“知识”的话题有两条不同的技术思路。 一条思路认为需要构建知识图谱，利用符号化的表示手段描述知识，才能完成复杂的语言理解和推理问题。 另外一条思路认为可以利用语言预训练模型，从大量文本语料中训练得到一个由大量参数组成的模型，这个模型中包含有参数化表示的知识，可以直接利用这个模型完
①在软件eclipse下的Help->InstallNew Software->中，在Work with中点击Add，如下，加入
说起 Python 中的可视化，我们一般用的最多的是 Matplotlib，绘制一般的图效果都很好。有时候也会用风格比较好看的 Pyecharts 库，尤其是在展示空间地图上的数据时。
5.4.1. Arithmetic Instructions Table 2 gives the throughputs of the arithmetic instructions that are
打开eclipse – 窗口 – 首选项 – 服务器 – 运行时环境 找到Tomcat然后添加。
天文爱好者们或许该学学机器学习了，在人工智能时代，用望远镜来猎星已经略 low。 AI 科技评论按：在去年 12 月份，谷歌训练了一个神经网络，通过分析美国宇航局（NASA）Kepler 空间望远镜获
①在软件eclipse下的Help->InstallNew Software->中，在Work with中点击Add，如下，加入Name——”Kepler” repository；Location——http://download.eclipse.org/releases/kepler
转：https://www.cnblogs.com/skyofbitbit/p/3701592.html#top
keplergl是由Uber开源的一款地理数据可视化工具，通过keplergl我们可以在Jupyter notebook中使用，可视化效果如下图所示：
其中jre是java运行环境，eclipse需要先装jre，才可能运行，cdt是在eclipse中运行c\c++程序的插件。
摘要：代号为Kepler的Eclipse 4.3正式版的下载已经出现在Eclipse官方的首页上，该版本支持开发Java EE 7应用、提供完整的商业过程管理BPM套工具和运行环境。
北京时间今天凌晨2：00，美国宇航局对外举行新闻发布会，正式宣布在一个恒星周围发现有8颗行星组成的行星系统。 在此之前，我们生活的太阳系一直以来都是围绕单个恒星周围已知行星数量最多的案例，有多达8颗行星围绕太阳运行。但随着今天发布会上宣布的消息，我们了解到在2545光年之外，在一个名为“开普勒90”（Kepler-90）的恒星周围有着同样数量的行星。 利用美国宇航局开普勒望远镜获得的数据，天文学家在近期发现了这个系统中隐藏的第八个行星，从而让这一系统中行星体的数量达到了与太阳系相同的水平。 开普勒90系
去年12月，谷歌大脑用机器学习发现了两个系外行星，分别是开普勒80 g和开普勒90 i。 开普勒90 i还是颗类地行星诶！ △ 因为这次新系外行星的发现，开普勒90有了第8颗行星 这还只是在分析了67
沃尔玛宣布其最新计划，在其位于纽约Levittown的一家门店内推出其所谓的智能零售实验室。
本文讲介绍如何用容器技术（Docker）快速安装GPU版GAMESS，并演示如何进行实际计算。
今天尝试修改 Java 项目，在使用 Eclipse 时没有服务器软件，不能运行项目，安装 Tomcat 后还是找不到服务器软件。
由于实验结果不太好，现在已经开始往最底层的sass修改上努力了，鉴于nvidia官方出于大概是商业目的，关于sass的内容少之又少，因此只能零星地从各种paper或者之类的东西里寻找。前两天发现了一个文档，是关于Volta架构的，里面讲了一些关于sass的内容，大致和 maxas 的介绍差不多但是更好懂，特此翻译了相关部分，也就是第二章的内容。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第62天，我们正在讲解CUDA C语法，希望在接下来的38天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。
【磐创AI导读】：本文内容是关于谷歌刚刚举行的Google Cloud Next 2018 大会中对TensorFlow方面新增功能和改动的几点总结。想要学习更多的机器学习、深度学习知识，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。悄悄告诉你一个秘密，我们最近在派发礼物哦~详情请点击最下方阅读全文或这里：七夕有礼 | 领取深度学习入门书籍、订制U盘、抖音流光数据线和github短袖啦。
平时在实验中用到GPU的地方比较多，看新闻也总是能看到英伟达又出了什么型号的显卡等等，可是我一直没搞清楚该公司显卡名称的命名关系，今天特地查了下，总结在这里，以便以后翻阅。 Nvidia的GPU命名有4个层次：
JBoss在2006年被 RedHat 收购。在各种 J2EE 应用服务器中，JBoss 是最受欢迎而且功能最为强大的应用服务器。不过JBoss从8.0开始改名为WildFly，这个新名称在我看来似乎并不朗朗上口。 在折腾Java EE的配置时，新增一个Server，发现JBoss最多只到JBoss v5.0，官网上明明已经更新到7.1了，为何这里只显示这么古老的版本，而且我用的是Eclipse的最新版Kepler（v4.3.0）。几番搜索，需要安装JBoss Developer Studio 7(Kepler)后Server才会显示JBoss community项。
以Eclipse(Kepler)安装SVN插件为例，记录eclipse安装插件的几种方法。 1 eclipse market在线安装 2 eclipse Install New Software 手动在线安装 3 下载插件，离线安装（eclipse插件目录，或用link自定义插件目录）
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第38天，我们正在讲解CUDA C语法，希望在接下来的62天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计468字，阅读时间15分钟 前情回顾： DAY36：阅读”执行空间"扩展修饰符 DAY37：阅读不同存储器的修饰符 B.2.4. __managed__ The __managed__ memory space specifier, optionally used together
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-best-practices-guide/index.html 来阅读原文。
nvcc编译分成device部分编译和host部分编译，host部分直接调用平台编译器进行编译Linux使用gcc，window使用cl.exe，这里主要讲解device部分的编译，此部分编译分两个阶段，第一阶段将源文件.cu文件的device部分编译成ptx文本指令，第二阶段将ptx文本指令编译成在真实架构上运行的二进制指令，第二阶段可能发生在生成可执行程序的过程中，也可能发生在运行可执行程序的过程中（just-in-time compilation）。在生成可执行程序的过程中可以根据nvcc选项选择是否将ptx文本指令(x.ptx中间文件中)、二进制指令（x.cubin中间文件）嵌入到可执行程序中，一般有3种嵌入方式：只嵌入x.ptx（第二阶段被忽略，全部依赖just-in-time compilation）；只嵌入x.cubin（无法进行just-in-time compilation）；两者都嵌入（运行过程中driver找到合适二进制指令镜像则加载之，否则进行just-in-time compilation再加载之）。
AiTechYun 编辑：Yining 前一阵，谷歌通过训练一个神经网络来分析来自NASA的开普勒太空望远镜的数据，并准确地识别出最有希望的行星信号，从而发现了两颗新行星。虽然这只是对700颗恒星的初
地理空间数据无处不在：在这次新冠肺炎大流行中，我们见识到了各种地理空间数据可视化工具制作出的各种风格的地图。而对Python的使用者来说，有几个非常强大的库可以帮助我们进行地理空间数据可视化。
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