Carto更新

  // Applies the 'odds' specified when calling ComputeLookupTableToApplyOdds()
  // to the probability of the cell at 'xy_index' if the cell has not already
  // been updated. Multiple updates of the same cell will be ignored until
  // StartUpdate() is called. Returns true if the cell was updated.
  //
  // If this is the first call to ApplyOdds() for the specified cell, its value
  // will be set to probability corresponding to 'odds'.

这里就是log odds 表示 ,如果没被更新过 则更新, 多次更新相同的cell会被忽略 。如果

  bool ApplyLookupTable(const Eigen::Array2i& xy_index,
                        const std::vector<uint16>& table) {
    DCHECK_EQ(table.size(), mapping::kUpdateMarker);
    const int cell_index = GetIndexOfCell(xy_index);
    uint16& cell = cells_[cell_index];
    if (cell >= mapping::kUpdateMarker) {
      return false;
    }
    update_indices_.push_back(cell_index);
    cell = table[cell];
    DCHECK_GE(cell, mapping::kUpdateMarker);
    UpdateBounds(xy_index);
    return true;
  }

/////////////////////// xlimit * y +x 等于格子数


    int GetIndexofCell(const Eigen::Array2i & xy_index)
    {
        return (maplimits_.Getcelllimits().num_x_cells*xy_index.y()+xy_index.x() );
    }

/////////////////////////////////////////sensor data ////////////////////

这里是谷歌最难得一步

////////////////////////////////

add sensor data 有trajectory builder 的 

真正实现是一个collator  然后有下面的

 private:
  // Queue keys are a pair of trajectory ID and sensor identifier.
  OrderedMultiQueue queue_;

内容概要:本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》,聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点,系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四大渠道的特点与适用场景,并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力,提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势,构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系,并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后,提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略,强调本土化传播与政府关系协同的重要性,助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群:企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员,尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标:①帮助企业科学制定媒体发稿策略,优化预算分配;②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题;③指导企业在重大营销节点(如春节、双11)开展高效传播;④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力; 阅读建议:建议结合自身企业所处阶段和发展目标,参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配,同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用,定期复盘数据以实现持续迭代。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/987bb7a43dd9 VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered. Want to read this in english ? Go here VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架,在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台,自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户,包括私募基金、证券公司、期货公司等。 在使用VeighNa进行二次开发(策略、模块等)的过程中有任何疑问,请查看VeighNa项目文档,如果无法解决请前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助,也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得! 想要获取更多关于VeighNa的资讯信息? 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】: AI-Powered VeighNa发布十周年之际正式推出4.0版本,重磅新增面向AI量化策略的vnpy.alpha模块,为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习(ML)策略开发、投研和实盘交易解决方案: :bar_chart: dataset:因子特征工程 * 专为ML算法训练优化设计,支持高效批量特征计算与处理 * 内置丰富的因子特征表达式计算引擎,实现快速一键生成训练数据 * Alpha 158:源于微软Qlib项目的股票市场特征集合,涵盖K线形态、价格趋势、时序波动等多维度量化因子 :bulb: model:预测模型训练 * 提供标准化的ML模型开发模板,大幅简化模型构建与训练流程 * 统一API接口设计,支持无缝切换不同算法进行性能对比测试 * 集成多种主流机器学习算法: * Lass...
### Carto 地图绘制中的“跑飞”问题分析 在 Carto 地图绘制过程中,“跑飞”现象通常指的是地图数据未能正确加载到指定位置,或者地理坐标偏离预期区域的现象。这种错误可能由多种因素引起。 #### 可能的原因及解决方案 1. **地理编码不准确** 如果输入的数据未经过精确的地理编码处理,则可能导致地图上的标记点偏移至错误的位置。这通常是由于地址解析服务返回的结果不够精准所致[^1]。 - 确保使用的地理编码工具支持高精度定位,并验证其输出是否符合实际地理位置需求。 - 对于已知地点,可以手动校正经纬度值以减少误差。 2. **投影系统设置不当** 不同的地图应用采用不同的空间参考系(SRS),如果源文件与目标平台之间的 SRS 配置存在差异,也可能引发显示偏差。 ```python import pyproj # 定义转换器实例 transformer = pyproj.Transformer.from_crs('EPSG:4326', 'EPSG:3857') lon, lat = (-73.994454, 40.750042) easting, northing = transformer.transform(lon, lat) ``` 上述代码片段展示了如何利用 `pyproj` 库实现不同 CRS 的相互变换操作。通过标准化所有参与运算对象的空间参照体系参数配置能够有效缓解此类矛盾状况的发生概率。 3. **网络传输异常** 当上传大量矢量图形要素时,若中途遭遇断网或其他通信障碍事件影响进度条更新机制的话,最终呈现出来的效果就可能出现部分区块缺失或者是整体漂移到屏幕之外的情况发生[^3]。 用户可以通过执行如下指令来提升 HTTP 请求缓冲区容量从而改善大尺寸二进制流交换过程稳定性表现: ```bash git config --global http.postBuffer 524288000 ``` 4. **软件版本兼容性** 使用较旧版客户端连接最新服务器端API接口可能会因为协议变更而造成误解码失败进而表现为视觉错乱形式展现出来。因此建议定期检查官方发布说明文档并及时升级相应组件保持一致步调前进方向一致[^2]. 综上所述,在遇到 carto 制作图表期间产生的所谓 “runaway” 故障情形下可以从上述几个角度切入排查具体成因所在之处加以修正完善即可恢复正常运作状态。
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