墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
700+累计阅读
753平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
中国是一个人口众多的国家，流动人口的迁徙现象在中国社会经济发展中起着重要的作用。通过地理信息系统（GIS）技术，我们可以对中国的流动人口迁徙进行数据可视化，以更好地了解这一现象。下面是一个使用GIS数据可视化的示例代码：
# 导入所需的库
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取中国行政区划数据
china_map = gpd.read_file('china_shapefile.shp')
# 读取流动人口迁徙数据
migration_data 全国高精度矢量地图SHP文件数据包
简介：全国矢量地图SHP文件是地理信息系统（GIS）中常用的矢量数据格式，由点、线、多边形构成，用于精确表示国家、省、市、县等各级行政区域的边界及属性信息。该数据包涵盖全国县级以上行政区划，包含shp、dbf和shx等配套文件，支持无损缩放与高效空间查询，适用于QGIS、ArcGIS等主流GIS平台。可用于人口密度分析、交通网络建模、城市规划与市场研究等场景。尽管个别区域可能存在边界划分偏差，需进行数据校验与修正，但整体具备较高的应用价值和参考意义。
中国行政区划shape文件
这是中国边界行政区划文件，文件是.shape格式的。投影是WGS_1984.
中国详细shapefile文件
中国详细shapefile文件省市县镇村全都包括！中国详细shapefile文件省市县镇村全都包括！中国详细shapefile文件省市县镇村全都包括！
中国shapefile地图
中国地区1:400万地图，包含省份及县市，海岸线，湖泊，水体等各种资源类型
中国矢量地图（SHP格式）
中国矢量地图（SHP格式）包括国界、省界、市界、县界
全国地图SHP
全国地图SHP，
中国国界和省界的SHP格式数据
中国国界与省界河流SHP文件中国国界与省界河流SHP文件中国国界与省界河流SHP文件，包含国界、省界和三级以上河流
国界与省界矢量图层shapefile格式（.shp）
国界与省界矢量图层shapefile格式（.shp）
中国原始shp数据集下载【包含多类地理要素集】
文件主要包含的shp数据如下： 1、地级城市驻地 2、国界线 3、经纬网 4、全国县级统计数据 5、省会城市 6、省级行政区 7、县城驻地 8、线状县界 9、中国地州界 10、中国湖泊 11、中国县界 12、主要公路 13、主要河流 14、主要铁路
手把手带你编写miniQMT实盘量化执行程序(3) | 交易系统
本文介绍了miniQMT实盘量化执行系统的核心交易系统代码，重点讲解了其模块化设计和工作流程。系统采用主控类LiveSystem管理交易全流程，包含初始化引擎、交易日判断、交易时段划分（开盘前、盘中、收盘等）、主循环调度和异常处理等核心功能。作者详细解析了系统如何实现365天不间断运行、精准判断交易日、分阶段执行交易策略等功能，并强调系统的稳定性和异常处理机制。
小龙虾 OpenClaw 安装全攻略：本地部署 AI 智能体一步到位
OpenClaw（昵称小龙虾）是一款 MIT 开源协议的本地优先 AI 智能体执行网关，支持多平台接入、本地部署，能实现自然语言驱动的设备自动化操作，区别于纯对话 AI，可直接操控系统执行实际任务，数据全程本地存储更安全。本文带来 2026 最新版 OpenClaw 安装教程，适配 Windows/macOS/Linux 全系统，新手也能一键搞定。
Basler相机和pylon viewer 的使用
文章目录1 线路连接2 安装和使用pylon 1 线路连接 电源线接到电源插座，网线接到电脑(电脑没有网口的话，可用转换器转到type-c接口)。 2 安装和使用pylon 参考 Basler pylon安装及对网口相机基本设置 相机和电脑以太网IP设置参考：balser相机IP设置 关于相机参数和pylon viewer的详细设置，可以参考pylon Viewer安装路径下的文档(Documentation) ...
大模型学习路线之多模态模型
（Frankly speaking，博主太懒了）章节一只对CLIP、BLIP、BLIP2、InstructBLIP进行了整理，章节二以CLIP、VisualGLM作为实践案例。 实际上多模态模型除了CLIP、BLIP、BLIP2、InstructBLIP，还有LLaVA、miniGPT4，以及国内清华的VisualGLM、阿里的Qwen-VL等。（更多多模态原理可以看文末的参考说明）一、多模态模型 & 理论。
告别卡顿！用AVPro Video在Unity 2022.3里流畅播放4K视频的保姆级配置流程
本文详细介绍了如何在Unity 2022.3中使用AVPro Video插件实现4K视频的流畅播放。从环境配置、插件选型到核心性能优化技巧，包括解码器设置、内存管理策略和多平台适配方案，帮助开发者彻底解决卡顿问题，提升视频播放体验。
VisionPro动态坐标系构建：CogFixtureTool与CogFixtureNPointToNPointTool实战解析
本文深入解析了VisionPro中动态坐标系构建的核心技术，重点对比了CogFixtureTool与CogFixtureNPointToNPointTool的原理与应用。通过实战案例，阐述了如何利用坐标跟随（Fixturing）技术解决工业视觉检测中因零件位置偏移导致的测量不准问题，实现从“固定”到“随动”的思维跃迁，从而构建稳定、精准的检测程序。
BEVFusion实战：从零搭建LiDAR-Camera融合的3D目标检测环境（附避坑指南）
本文提供了BEVFusion实战指南，详细讲解如何从零搭建LiDAR-Camera融合的3D目标检测环境。内容涵盖环境配置、数据预处理、模型训练与性能优化等关键步骤，并附有实用的避坑技巧，帮助开发者高效部署这一先进的BEV感知算法。
标题：Stata17安装后遇到Java安装问题解决方法
设置JAVA_HOME环境变量：在Windows上，您需要设置JAVA_HOME环境变量以告诉Stata Java的安装路径。d. 输入变量名为JAVA_HOME，变量值为Java安装路径。注意：请确保您的Java版本与Stata兼容，并使用正确的Java安装路径。设置Stata的Java安装路径：现在，您需要告诉Stata Java的安装路径。如果您看到Java版本信息，则表示Java已成功安装。如果没有安装，请先下载并安装Java。确认Java已安装：首先，请确保您的计算机上已经正确安装了Java。
蓝牙模块HM-10手册
蓝牙模块HM-10手册，该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
怀旧版电脑GBC模拟器
再现原版GBC掌机的界面，电脑运行连游戏界面都一样大小，很怀旧，很真实，（英文版）强烈推荐，很小的文件，很难才找到的。
最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版
Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf：最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版，包括SDIO 接口的外设，SDIO 接口官方协议等。
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
订阅专栏 解锁全文
639
扫一扫
