出发地目的地人员流动数据分析 从SafeGraph公司分析手机数据,该公司从美国代表性的移动设备(包括手机和其他可穿戴GPS设备)的代表性样本(约占美国总人口的10%)中收集并分析GPS轨迹数据。 我们将重点放在德克萨斯州的哈里斯县作为研究区域。 具体而言,对于每个人口普查区块组(CBG),可以从GPS轨迹数据中得出每日起点-目的地流(从一个CBG到另一个CBG)的时间序列,其中每个人的住所位置由主要使用滚动六周窗口的夜间位置。 具体的研究问题可能涉及: (1)OD数据的可视化。 (2)基于原点-目的地流模式的社区检测。 (3)在COVID-19之前和之后OD模式的变化。 (4)OD流数据的时空格局。
2021-04-03 22:26:51 1024B
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stm32模拟I2C读取px4flow光流传感器数据
2021-04-02 22:08:41 5.9MB stm32 i2c 光流传感器 px4flow
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通常我们翻译文本,需要复制,然后打开网页或者软件,然后粘贴翻译,或者搜索内容,需要打开网页,再打开搜索引擎,输入搜索的内容,如果你嫌得麻烦的话,现在有这么一款提高效率的软件 Liquid | Flow ,可以让你节省上面说的操作。
2021-04-02 19:01:01 10.46MB Liquid
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面向开发人员的GitHub 上课日期:2021年3月31日至4月1日 主持人:@ericalloyd 与我们交谈!! 如果您在上课时有疑问或需要帮助,请创建一个问题并提及@ericalloyd 。 给我们反馈 请花一点时间完成课程调查: : 用于添加文件的脚本 重击: for d in {1..6}; do touch file$d.md; git add file$d.md; git commit -m "adding file $d"; done for d in {1..6}; do touch file$d.md; git add file$d.md; git commit -m "adding file $d"; done PowerShell: for ($d=1; $d -le 6; $d++) { Out-File file$d.md; git add file$
2021-04-01 18:10:42 1.72MB HTML
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passenger_flow_forecast 创新项目-地铁客流预测 深度学习+地铁客流预测使用价值超级高,肯定 正在更新的分支有: wyh分支: 通过搭建一个Web软件来实现数据的可视化。 当前进度:数据库已有雏形,前端开始一点点,后端还未开始
2021-03-31 19:56:12 7.17MB HTML
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Advanced RF Matching Work Flow Fundamental
2021-03-29 14:04:59 1.39MB RF
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INE出品的SDN视频教程
2021-03-25 19:04:38 206.97MB SDN openflow
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INE出品的SDN视频教程
2021-03-25 19:04:29 395.56MB SDN openstack 虚拟化
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我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧! import tensorflow as tf import numpy as np input = tf.constant(1,shape=(64,10,1),dtype=tf.float32,name='input')#shape=(batch,in_width,in_channels) w = tf.constant(3,shape=(3,1,32),dtype=tf.float32,name='w')#shape=(filter_width,in_channels,out_channels) conv1 = tf.nn.conv1d(inpu
2021-03-25 11:22:05 46KB ens fl flow
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Unity流体特效插件 Mega Flow 1.37MegaFlow是一组允许使用矢量场控制Unity中物体或粒子系统运动的系统,矢量场是一个二维或三维网格值,用于描述空间中该点速度的方向和大小,Vector Field可以由Maya Fluids,FumeFX,Krakatoa,RealFlow等系统生成。 MegaFlow可以以.FXD或.FXA文件的形式导入由这些系统生成的文件,它还有一个Maya导出器,它将导出任何Maya流体模拟到MegaFlow .FLW格式。然后,可以将单帧或多帧导入Unity中的MegaFlow系统,然后使用它来控制Shuriken或Legacy粒子系统中粒子
2021-03-18 17:51:52 5.91MB MegaFlow Unity流体 特效插件
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