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2.Python特征工程系列基于相关性分析的特征重要性分析（案例+源码）
3.GIS之家整理GIS源码、地图数据及资料
4.盘点8个地图开发的图源开源项目，yyds！码热
5.基于echarts实现前端中国地图、力图中国热力地图和广东省地图的代码展示
6.TrackNetV2论文记录与pytorch复现
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本篇汇聚《Vue+OpenLayers入门教程》和《Vue+OpenLayers实战进阶案例》所有文章，方便查找。热力拍照识别asp源码
本专栏源码结合Vue与OpenLayers框架，图源从搭建Vue脚手架到引入依赖，码热再到实例，力图引导快速掌握Vue+OpenLayers开发。代码
一、热力介绍
了解GIS开发基础，图源对比OpenLayers、码热Leaflet、力图Maplibre-gl和Cesiumjs，代码介绍vms、vmts。
二、入门
介绍OpenLayers，阐述与其它地图引擎的比较优势。
三、地图控件
详细操作，如中心点坐标调整、缩放级别、地图可视角度、复位等。
四、地图定位与缩放
实现地图平移、飞行、旋转、弹簧跳跃等动画效果。
五、事件监听
地图加载、瓦片加载事件、鼠标移动、点击事件的监听与实现。
六、图层管理
介绍图层加载与管理，覆盖、xyz、超图、百度、高德、wmts等。
七、244源码叠加图层
包括热力图、点、线、多边形、、动态、点聚合等。
八、动态与点聚合
实现动态叠加与点聚合功能。
九、数据格式叠加
介绍WFS、GeoJSON、wkt、TopoJson等格式数据叠加。
十、动画与图形绘制编辑
包括图形动画、编辑与拖拽操作。
十一、性能优化与坐标转换
讨论瓦片加载速度优化和坐标转换技术。
十二、实战进阶案例
通过定位动画、运动轨迹与迁徙图、特殊图形绘制、气象风场/台风案例，深入实践。
Python特征工程系列基于相关性分析的特征重要性分析（案例+源码）
本文探讨基于相关性分析的特征重要性评估方法，通过计算特征与目标变量之间的相关系数，初步筛选特征。常用的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
皮尔逊相关系数衡量连续变量间的线性关系强度，斯皮尔曼相关系数适用于评估变量间的等级单调关系，尤其非线性数据。在统计学中，这为快速评估特征重要性提供了有效手段。
实现过程中，首先准备数据，明确目标变量和特征变量。接着，通过划分训练集与测试集，对训练集进行数据重构。热力图通过可视化展示特征间相关系数，直观显示特征与标签间关系。
通过代码实现相关性分析，计算属性间相关系数，collectors源码并生成热力图结果。此方法能帮助快速识别与目标变量关联度高的特征，为后续模型构建奠定基础。
作者为读研期间发表6篇SCI数据算法论文的研究人员，现专注于数据算法研究工作。致力于分享Python、数据分析、特征工程等基础知识与案例，关注原创内容，以简便方式讲解复杂概念，促进共同学习与成长。
GIS之家整理GIS源码、地图数据及资料
GIS之家的全面资料库
GIS之家精心整理了一系列GIS相关资源，涵盖四个核心部分：1. GIS源代码
arcgis api 3.x：包括地图加载、开发教程（个系列）如地图查询、态势标绘、热力图等，以及大连地图导航、GIS网格化监管等实例。
arcgis api 4.x：涉及第三方矢量切片、Echarts集成、地图叠加等高级功能。
leaflet：与Echarts、geoserver集成的地理信息处理功能，如图层编辑、属性查询等。
Cesium：三维场景、3D-Tiles、贴地标绘等高级3D展示技术。
OpenLayers：支持大规模数据渲染，如GeoServer服务的加载和在线分析。
Python方向：arcpy工具包的OSGB、MDB转换，以及切图工具等。
2. 地图数据
全国及部分区域的矢量数据，如路网、水系、绿地和行政区划。
不同分辨率的DEM数据、 ESA数据，以及三维模型数据。
多个城市的三维实景数据、倾斜影像数据和校园地图。
OSM中国区矢量数据、槊源码3DTiles大雁塔等。
3. 安装包和文档
包括arcgis .2.2至.5的不同版本。
文档资料包括教程、处理流程、技术大纲、开发指南等。
4. 适用对象与更新
面向webGIS和GIS初学者，以及对学习有帮助的GIS专业人员。
年更新记录：新增的省份地图数据和GIS项目实例。
盘点8个地图开发的开源项目，yyds！
地图开发领域中，开源项目提供了丰富的资源和工具，以下是一些具有代表性的项目，它们在不同方面展现出其独特价值。 Historical-Atlas 这个项目以其直接的命名“历史地图集”吸引了众多关注，作者采用的AGPL-3.0开源协议使得它不仅适合作为参考设计思路或在线服务提供，也鼓励其作为软件产品对外分发时保持开源状态。项目中存在一些遗留问题，如数据库配置和用户信息存储的实现，但通过对照源码，还原表结构并不困难。 vue3-ts-cesium-map-show 由地虎降天龙开发的这个项目，采用MIT开源许可协议，是一个专注于三维可视化数字城市应用，结合Cesium-1.开源库，提供后台可视化编辑与保存功能。 QGIS 作为开源地理信息系统，QGIS支持Windows、Linux、MacOS，拥有强大的地理空间管理与分析能力，包括时间动画、3D地图预览和地图美化等特性，使用户能够生成美观的地图。 react-baidu-map 由uiw开发的react-baidu-map项目，基于React封装了百度地图组件，简化了将地图集成到React项目的过程，使开发者能够快速接入地图功能。 Maptalks Maptalks是一个HTML5地图引擎，基于原生ES6 Javascript开发，提供二三维一体化地图能力，通过二维地图旋转、倾斜增加三维视角，源码温泉并支持插件化设计。 QuickEarth-Free QuickEarth（QE）是一个面向个人免费开放的二三维一体化Web端矢量和栅格数据渲染引擎，适用于气象、海洋、水文、环境等领域，帮助用户实现数据可视化。 地图下载器 使用Java开发的地图瓦片图下载工具，支持多种地图服务，如OpenStreetMap、天地图、谷歌地图等，提供XYZ瓦片图下载与合并功能，方便用户获取地图数据。 L7 L7是蚂蚁金服AntV推出的一款基于WebGL的开源大规模地理空间数据可视分析框架，专注于数据可视化表达，通过多种视觉变量设置实现信息的有效呈现，满足地图图表、BI系统可视化分析、GIS等领域的需求。 xdh-map xdh-map是一款基于Openlayers的地图应用Vue组件，内置多种地图瓦片，并支持与多个PGIS厂商对接，提供丰富的组件，如文本、图形、热力图等，以及与ECharts结合实现基于地理位置的图表，满足项目常见需求。 这些开源项目在地图开发领域中各具特色，为开发者提供了丰富的选择和强大的技术支持。基于echarts实现前端中国地图、中国热力地图和广东省地图的展示
随着互联网技术的不断进步，组件化开发已成为现代前端应用的主流趋势。组件化开发能够有效提升开发效率，降低维护成本，并使应用结构更加清晰。本文将介绍如何利用Echarts库在uni-app中实现前端中国地图、中国热力地图和广东省地图的展示。
首先，我们通过uni-app框架构建项目。uni-app是一个使用Vue.js开发跨平台应用的框架，它提供了丰富的组件和API，便于开发者构建高性能、跨平台的应用。
然后，我们引入了Echarts库。Echarts是一款由百度开发的开源可视化库，具有丰富的图表类型和良好的兼容性，能够轻松嵌入网页或应用中。它还支持响应式设计，适应不同设备的屏幕大小。
接下来，我们分步骤实现地图的展示：
1. 初始化图表：在页面上创建一个div容器，并使用Echarts的init方法初始化图表实例。
2. 加载地图数据：获取相应的地图数据文件，如广东省热力图的数据文件guangdong.json。注册地图类型并设置地图数据。
3. 设置图表选项：根据地图特点调整图表的标题、数据范围、颜色等属性。
最后，我们通过代码示例展示了实现地图展示的具体步骤。完整的组件源码和示例项目可从以下链接获取：ext.dcloud.net.cn/plugi...
TrackNetV2论文记录与pytorch复现
TrackNetV2专为追踪高速且体积微小的物体设计，如羽毛球、网球、乒乓球等。原作者以Tensorflow为开发平台，然而现提供给公众的官方数据集链接已失效，如需测试，建议自行制作迷你数据集。文章中提及作者已修复网络架构中一个关键bug，详情见第7节的Tensorflow权重转换至Pytorch权重指南。此外，作者在年9月日重新上传了数据集。
网络架构方面，TrackNetV2的总结构包含一系列卷积层，最后的conv2d_中的激活函数应为sigmoid而非relu，以适应后续的二分类任务。在TrackNetV2的检测原理中，输入连续三帧图像至网络，输出为一个宽度x高度x3的热力图，分别对应每帧图像的检测结果。每个像素点输出一个概率值，通过设定阈值生成0-1的热力图，值为1的像素点表示球体存在，0表示背景。值1的像素点聚集成团，最大面积区域的中心点坐标即为球体的最终位置。
TrackNetV2的正样本生成方法是基于标注的中心点坐标，以半径r的圆圈赋值1（代表球体）和0（代表背景）。代码示例展示了如何使用genHeatMap函数生成ground truth图。然而，对于模型而言，预测较大区域相比单个像素点更为准确，因此，如何生成更精确的正样本标签值得深入研究。
在TrackNetV2的训练过程中，采用了一种称为Focal Loss的损失函数，公式如下：y尖为真值，y为网络预测值，w为权重，通常取w=y，以强调模型聚焦于残差较大的像素。官方提供的训练代码使用了特定的loss函数，但在转换过程中遇到了问题。最终，作者通过修改源代码成功转换了Tensorflow权重至Pytorch格式。在转换过程中，最大的挑战在于理解并修正网络架构中BatchNormalization层维度设置的问题，以确保Pytorch和Tensorflow版本的一致性。经过调整，作者成功使用了原作者的权重，并分享了完整的修改细节以供参考。检测结果表明，经过调整的模型能够实现预期的追踪效果。
单目3D目标检测
单目3D目标检测是计算机视觉领域中的一项重要任务，旨在识别出目标的类别以及在相机坐标系下的精确位置。这个过程通常分为三个关键部分：确定目标类别、获取边界框信息（高度、宽度、长度、位置坐标、朝向角度）和回归目标的八个关键点坐标。本文将详细阐述这一技术的实现流程和关键组件。
首先，单目3D目标检测系统通常包含一个主干网络（如DLA-），该网络用于提取特征并生成目标中心点的热力图，这是检测的基础。热力图的生成基于高斯核函数，其半径大小根据目标的实际宽度和高度确定，确保即使存在中心点微小偏移，也能正确检测目标。然后，通过约束处理，将热力图结果转换为概率值，范围在0到1之间。
接下来，进行3D边界框回归，这一过程涉及到深度偏移、中心点偏移、尺寸偏移、方向角等参数的预测。预测结果经过变换调整，例如将深度偏移范围调整至(-0.5, 0.5)，方向角归一化至(sin, cos)形式，以适应后续处理。这些预测值经过解码，计算目标在相机坐标系下的实际位置，其中关键一步是利用相机成像原理计算目标的全局方位角。
在训练阶段，采用GaussianFocalLoss和L1Loss作为损失函数。GaussianFocalLoss在正样本附近引入额外的约束，以减少对中心点附近的负样本损失的影响。L1Loss用于衡量预测值与实际值之间的差异，确保回归结果的精确性。
为了进一步提升检测性能，引入了fcos3D模型，该模型通过共享权重的头部网络预测目标中心点位置（centerness）和3D边界框参数。其中，centerness分支用于衡量预测点与真实目标中心点的相对距离，通过计算目标中心点与预测框中心点之间的距离，使用特定公式进行计算。此外，fcos3D模型还通过FocalLoss进行损失计算，并采用SmoothL1loss、CrossEntropyLoss等损失函数，以平衡不同尺度的目标检测和分类任务。
除了上述模型外，还存在如3D BBox Estimation Using Deep Learning and Geometry的论文，该方法利用目标的2D边界框和相机几何关系来推测目标的中心点位置，同时设计网络回归目标的三维尺寸和偏航角。通过将°角度分解为方向分类和角度回归，得到目标的全局偏航角，并结合先验尺寸信息，最终通过相机投影反向计算目标的3D中心点。
在实现过程中，可变形卷积（DCN）被广泛应用于这些模型中。DCN相比传统卷积，引入了偏移量(offset)概念，通过学习这些偏移量，可变形卷积能够更加精准地定位目标，减少背景干扰，提升检测效果。理解DCN的原理和应用，需要参考相关源码和教程，如Deformable ConvNets v2 Pytorch版源码讲解。
总结而言，单目3D目标检测技术通过复杂的特征提取、多参数回归和损失函数优化，实现了对目标的精确识别和定位。其中，可变形卷积的引入显著提升了检测的准确性，使得这一技术在自动驾驶、机器人视觉等领域展现出巨大的应用潜力。
详解Plotly，创建自定义指标图表
详解如何使用Plotly库创建自定义指标图表，本文将提供具体操作步骤。
Plotly是一个强大的数据可视化工具，用于创建交互式绘图和图表。其指标图表适用于仪表盘，强调关键指标或追踪时间变化。
首先导入Plotly库。
接下来，考虑两个值-和，以及参考值。使用go.Indicator函数创建指标。
通过go.Indicator函数，自定义参数如颜色、范围、指标位置，适应数据和受众需求。美学定制虽好，但数据可视化首要目标是清晰表示数据。
使用Plotly进行简单而强大的数据可视化。Plotly提供多种更多功能和图表类型。
推荐书单《Python数据分析从入门到精通》全面介绍Python数据分析所需知识。全书包括数据分析基础、环境搭建、Pandas统计分析、可视化图表、第三方图表库、NumPy数组计算、数据统计案例、机器学习、项目实战等。
所有示例、案例、实战项目附源码，书内包含模块库、案例库、题库、素材库、答疑服务。旨在打造“基础入门+应用开发+项目实战”一体化学习资源。
《Python数据分析从入门到精通》内容详尽，图文丰富，适合数据分析人员学习，也可作为Python开发人员参考。
精彩回顾包括体验PandasAI、数据网站应用、金融数据分析、Python热力图分析、非结构化数据EDA等。
Python可视化系列一文教会你绘制美观的热力图（理论+源码）
Python可视化系列：热力图绘制指南
在Python可视化系列的系列文章中，我们已经深入探讨了折线图、柱状图和直方图的绘制。本文作为系列的延续，将专注于介绍如何绘制美观且具有洞察力的热力图，这是一种用于揭示矩阵数据模式和关联性的强大工具。热力图通过颜色渐变展示数据的大小，直观地呈现数据间的相关性。基本热力图
seaborn库的heatmap()函数是绘制热力图的常用工具。其关键参数包括：data: 要展示的数据矩阵
annot: 是否在每个单元格显示数值，默认为False
fmt: 格式化数值显示的字符串
xticklabels, yticklabels: 设置x轴和y轴的标签
实例演示
让我们通过一个矩阵数据集来创建一个基础热力图： 矩阵数据： （在这里插入矩阵数据示例） 对应的热力图： （在这里插入热力图或代码片段）相关性热力图
对于数据集中的变量相关性分析，首先准备df数据： 数据集df： （在这里插入数据框数据示例） 相关性热力图如下： （在这里插入相关性热力图或代码片段） 作者是一位拥有科研背景的数据算法专家，致力于分享Python、数据分析等领域知识，通过简洁易懂的方式帮助读者学习和成长。如果你对这些内容感兴趣，欢迎关注我的频道，一起探索更多知识。 原文链接：Python可视化系列一文教会你绘制美观的热力图（理论+源码）
