文章目录一、数据来源及理解二、分析思路三、数据处理数据预处理数据清洗数据转换四、数据描述性统计五、三维分析-人用户质量分析用户类别分析DM(管理者)排名分析六、三维分析-货销售金额及销量分布情况商品退货率七、三维分析-场城市区域八、总结 一、数据来源及理解此次分析数据来源于第二届Power BI 可视化大赛样例数据，共有四个表，分别为sales ，store，item，district，一共有七
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2024-03-11 21:22:29
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3D游戏的渲染原理以及立体化需求 不知道您或您的朋友有没有过这样的经历：在刚开始玩CS类FPS游戏的时候，会不由自主的左右摇晃身体，用以观察躲在屏幕边缘和角落的敌人，经过多次尝试之后才会明白，原来侧着身体并不能看到屏幕外的物体。之所以会产生如此可笑的举动，是因为大家玩游戏太投入了，还真以为3D游戏就是三维立体的。 尽管我们玩的确实是3D游戏
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2023-07-12 22:11:42
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# 3D大数据分析简介
随着信息技术的飞速发展，数据生成和采集的规模也在不断扩大。大数据分析已成为企业和研究机构进行决策的重要工具。而3D大数据分析，作为一种新兴的分析手段，通过将数据可视化为三维图形，帮助用户更直观地理解复杂的数据关系和模式。
## 什么是3D大数据分析？
3D大数据分析是指通过三维数据可视化技术，对数据进行分析和决策支持的过程。相比于传统的二维数据展示，3D可视化能够提供
“SV365智能三维测绘系统”（原SV360）是基于多版本 AutoCAD 平台开发的新一代测绘系统。系统支持三维模型测图、正射模型测图、激光点云测图、正射影像测图和全站仪测图多种成图方式，集成了地形处理、坐标系统、图像处理、数字地模、无人机辅助、不动产调查、农业普查、部件普查和数据转换等专业测绘模块。软件提供的“三维测图”是革命性的测绘新技术，利用三维模型“裸眼”测图，满足 1：500-1：20
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2024-01-18 17:37:14
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最近在用nuScenes3D目标检测数据集，可能由于官方已经提供了解析工具包nuscenes-devkit，绝大多数博客只介绍了如何使用工具包进行数据解析和可视化，对于数据解析的内部逻辑就不是很关注了。本文根据官网说明、论文以及工具包源码整理归纳得到，对其他博客未提及的数据集结构、坐标系转换、传感器同步等问题进行了详细分析。1. 数据集概述 1.1 传感器配置nuScenes的数据采集车辆为Ren
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2023-11-30 17:20:34
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#这个问题应该分两种情况讨论，即：①EXCEL表格文件中不包含X轴和Y轴的数据，它里面的值实质上表示它在三维曲面上Z的值，而它的坐标（行，列）表示它在三维曲面上X、Y的坐标。如下图：②EXCEL表格文件中包含三组数据，即包含三个维度的取值。点在三维曲面上X轴的取值，Y轴的取值，Z轴的取值，这个最容易理解，也最容易处理。如下图： ##############################
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2024-01-16 01:45:38
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1摘要激光雷达产生的点云是大多数最先进的3D目标检测器的主要来源。然而，小的，遥远的，和不完整的稀疏或少数点的物体通常很难被检测到。本文提出了一个新的框架Sparse2Dense，通过学习在潜在空间中对点云进行致密化，从而有效地提高3D检测性能。具体来说，本文首先训练一个以密集点云为输入的密集点三维检测器(DDet)，然后设计一个以规则点云为输入的稀疏点三维检测器(SDet)。重要的是，本文在SD
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2024-09-18 15:16:25
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# 3D统计数据分析师
在大数据时代，统计数据分析师的角色越来越重要。通过对数据的分析，能够为企业提供宝贵的决策支持。其中，3D数据可视化带来了更直观的展示效果，帮助分析师更好地理解复杂的数据关系。在本文中，我们将探讨3D统计数据分析的基本概念，并通过示例代码展示如何操作与实现。
## 什么是3D数据可视化？
3D数据可视化是将数据以三维方式展示的技术。它能够在一个空间中同时展示三个变量（X
文章目录1 目标检测简介2 lmdb数据制作2.1 VOC数据制作2.2 lmdb文件生成 lmdb格式的数据是在使用caffe进行目标检测或分类时，使用的一种数据格式。这里我主要以目标检测为例讲解lmdb格式数据的制作。1 目标检测简介【1】目标检测主要有两个任务：判断图像中对象的类别类别的位置【2】目标检测需要的数据：训练所需的图像数据，可以是jpg、png等图片格式图像数据对应的类别信息和
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2024-05-11 21:36:47
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1、主要贡献 主要是现有的一些trick的集合以及模块重参化和动态标签分配策略，最终在 5 FPS 到 160 FPS 范围内的速度和准确度都超过了所有已知的目标检测器。 当前目标检测主要的优化方向：更快更强的网络架构；更有效的特征集成方法；更准确的检测方法；更精确的损失函数；更有效的标签分配方法；更有效的训练方法。2、主要思
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2024-04-22 20:16:02
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1.前言散点图（scatter graph、point graph、X-Y plot、scatter chart ）是科研绘图中最常见的图表类型之一，通常用于显示和比较数值。散点图是使用一系列的散点在直角坐标系中展示变量的数值分布。在二维散点图中，可以通过观察两个变量的数据变化，发现两者的关系与相关性。散点图可以提供三类关键信息：（1）变量之间是否存在数量关联趋势；（2）如果存在关联
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2023-11-29 13:35:00
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数据分析一、数据分析——基础1.什么是数据分析1.1数据分析的概念1.2数据分析的应用1.3数据分析方法1.3.1对比分析1.3.2同比分析1.3.3环比分析1.3.4 80/20分析1.3.5 回归分析1.3.6 聚类分析1.3.7时间序列分析1.4数据分析工具1.5数据分析流程二、数据分析——numpy2.1numpy概述2.1.1numpy介绍2.2数据预处理2.2.1数据读写2.2.1.
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2023-09-11 17:38:48
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# 3D数据分析
在现代科技的快速发展下，我们处于一个大数据的时代。数据分析已经成为了企业和研究机构的重要组成部分。然而，传统的数据分析方法往往只能处理二维数据，而对于三维数据的分析则相对较少。在本文中，我们将介绍3D数据分析的概念、应用场景以及如何使用Python进行3D数据分析。
## 什么是3D数据分析？
3D数据分析是指对三维数据进行探索和分析的技术。与二维数据分析相比，3D数据分析
原创
2023-07-13 04:12:53
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目前，市场上将3D TLC NAND flash主要分为两代: 第一代为32-48 layer 3D TLC NAND flash; 第二代为64-72 layer 3D TLC NAND flash; 第一代3D TLC NAND已经比较成熟，凭借容量和单GB成本优势，顺利取代2D NAND成为市场主导。其P/E cycle Endurance虽然比2D MLC差点，加上主控的优化，也足够可
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2024-05-03 09:45:35
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当我们拿到数据集的时候，我们应该做些什么呢？在数据的汪洋大海中，你是否体会到了同在北上广奋斗的人们一样的在午夜的孤寂感？在充实着林林总总的数据表格中，你试图从中发现规律，可是否感受到了像心上人在身边却无法说出口的那层窗户纸。今天写下这篇文章，算是自己对处理数据的一些感受，同大家分享。导入，清洗当我们拿到初始数据的时候，我们首先要做的是将数据读入并对数据进行筛选和规整。原始数据的类型有很多，有的存在
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2023-08-10 15:14:25
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# coding: utf-8
import requests
import openpyxl
from openpyxl import load_workbook
from bs4 import BeautifulSoup
import lxml
import re
import datetime
path = r"C:\Users\Administrator\Desktop\误删\pytho
原创
2024-05-17 17:07:29
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1 点云在做3D视觉的时候，处理的主要是点云，点云就是由一些点的集合。点云在组成特点上分为两种，一种是有序点云，一种是无序点云。有序点云：一般由深度图还原的点云，有序点云按照图方阵一行一行的，从左上角到右下角排列，当然其中有一些无效点因为。有序点云按顺序排列，可以很容易的找到它的相邻点信息。有序点云在某些处理的时候还是很便利的，但是很多情况下是无法获取有序点云的。无序点云：无序点云就是其中的点的集
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2023-10-27 15:31:03
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2. 关键帧动画导入与切割动画的分割与导入概述：在游戏当中，游戏角色在不同状态下会有不同的动作，这些动作在引擎里相当于一段段的动画片段。当导入模型资源的时候，连同模型动画都会一并导入到引擎中。开发者这需要在引擎当中，按照事先调试好的序列帧动画，将动画分割成不同的动画片段即可。原理：导入->分割，分割原则遵循美术人员提供的动画分割表。实现方法：步骤1：将带有动画的模型文件，导入到Genesis
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2024-02-24 01:11:30
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自动驾驶汽车的发展已经见证了硬件传感器记录感官数据的容量和准确度的发展。传感器的数量增加了，新一代传感器正在记录更高的分辨率和更准确的测量结果。 在本文中，我们将探讨传感器融合如何在涉及环环相扣的数据标记过程中实现更高程度的自动化。所有自动驾驶汽车(AV)都使用一组硬件传感器来识别周围的物理环境。硬件传感器包括摄像机或一组摄像机，这些摄像机战略性地放置在车辆车身周围，以捕获2D视觉数据，以及一些安
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2024-05-11 15:02:01
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很多时候，我们使用电脑总是容易误删一些数据。比如使用电脑，误删了办公资料；使用SD卡，出现照片没有办法打开的情况；使用移动硬盘，出现文档误格式化等问题。不必要的数据被删除那就没问题，如果是急用且很重要的数据，想要恢复回来有哪些简单又实用的方法吗？来看这篇文章，免费数据恢复的方法有这几种，需要的小伙伴赶紧来看看！第一种：借助专业软件导致数据被删除的原因有很多，比如误格式化、误删除、清空回收站等。有没
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2024-04-29 15:18:15
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