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InfoVisHomework

作业选题

  1. 选题：数据降维及其可视化
  2. 选题：基于Density map的散点图的可视化

    作业说明

  3. 数据：2003-2013年美国每日降雨格点数据，经过数据处理和数据提取，得到25mm以上降雨对象的8维属性，存储于properties.txt。
  4. 数据降维：后端使用scikit-learn工具库，对数据进行降维处理，并使用D3进行散点图可视化
  5. 对降维后的数据，通过Mike Bostock基于D3的Density Contours技术实现基于Density map的散点图的可视化。

    作业框架

    为结合scikit-learn和D3，并完成有较好前端界面，使用Python的Django框架，Python，scikit-learn作为后端数据降维，D3，JQuery，Bootstrap作为前端视图展示技术

    作业截图


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Weather Forecast Biases Visual Analysis System

Visual analysis to weather forecast biases
This is a Django project!

系统的框架简述

  • Django: Diango框架部分
  • MongoDB: 每一个模型，都会对应数据库中一个表，用来存储处理好的数据
  • Data_process: 提取数据存储到MongoDB模型中
  • static: 该项目的前端部分，包括数据的传递，事件的响应操作等。
  • Template：主界面界的设计

编程语言和平台

编程语言:Python2.7

平台:Windows 10

工具:JetBrains PyCharm 2016

框架:Django, MongoDB

项目完成情况

  • 在降雨雨区数据基础上利用普式分析计算相似雨区[完成]
  • 在降雨雨区数据基础上提取连续雨区[完成]

  • 设计可视化方案，对单个降雨雨区及连续降雨情况进行可视化[完成]

  • 关联视图，优化交互 [完成]

  • 对降雨整体情况进行降维分析[完成]
  • 对降雨整体情况使用散点图可视化[完成]
  • 项目后台数据交互[完成]
  • 关联视图，优化交互[完成]
  • 在降雨雨区数据基础上计算雨区形态，强度，落区[完成]
  • 对降雨雨区多维属性使用平行坐标可视化[完成]
  • 对降雨雨区连续降雨统计使用直方图可视化[完成]
  • 关联视图，优化交互[完成]

    项目最终成果

    概览

  • 历史降雨数据地理信息概览（结合地图和热力图）
  • 历史降雨数据时序信息概览（结合直方图和时间轴）
  • 历史降雨数据降维概览（散点图）

  • 历史降雨数据属性概览（平行坐标视图）

    细节

  • 雨区可视化

  • 相似雨区检索
  • 连续雨区可视化

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R-FCN:Object Detection via Region-based Fully Convolutional Network

Abstract

  1. Region-based & Fully Convolution network
  2. Position-sensitive score maps

Introduction

  1. RoI pooling layer & RoI-wise subnetwork
  2. Deeper RoI-wise subnetwork cost lot, lower speed due to unshared per-RoI computation
  3. translation invariance & translation variance
  4. score maps encodes the position information, position-sensitive RoI pooling layer shepherds information
  5. Backbone 101-layer Residual Net

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自己紹介

初めまして。しょううんりゅう （簫云龍）です。出身は湖北省潜江市。専攻はソフトウェアニンジニアでし。清华大学のソフトウェア学院の研究生一年生です。どうぞよろしくお愿いします。

私の夢

小(ちい)さい時(とき)から今(いま)まで、夢(ゆめ)は科学者(かがくしゃ)になった。

以前(いぜん)、趣味(しゅみ)はＳＦの本(ほん)を読(どく)んたり、ＳＦの映画(えいが)を見(み)たりしました。科学(かがく)が大好(だいず)きだ。でも、その時間(じかん)はいろいろな友達(ともだち)と遊(あそ)ぶことだた。その後(ご)、学校(がっこう)に行(い)いた。多(おお)くい知(じ)識(しき)を学(まな)んた。夢(ゆめ)は技術開発(ぎじゅつかいはつ)するつもりだ。理科(りか)が大好(だいず)きだ。

今(いま)、清华大学に行(い)いた。専攻(せんこう)はソフトウェアエン(そふとうぇあえん)ジニアリング(じにありんぐ)。自分(じぶん)が選択(せんたく)した。清华大学に行(い)く前(まえ)に、ソフトウェアエン(そふとうぇあえん)ジニアリング(じにありんぐ)は何(なに)が知(し)らなかった。でも、目標(もくひょう)は分(わ)かった。

大学院(だいがくいん)の入学試験(にゅうがくしけん)を受(う)けった。もど技術(ぎじゅつ)を学(まな)んでしょう。

未来(みらい)、ソフトウェアエン(そふとうぇあえん)ジニア(じにあ)になっでしょう。技術(ぎじゅつ)を開発(かいはつ)しでしょう。みんなは私(わたし)の技術(ぎじゅつ)を徴(じょ)集(しゅ)しでしょう。

それわ私(わたし)の夢(ゆめ)だ

私の家族

私(わたし)は五人(ごにん)家族(かぞく)です。祖父(そふ)と祖母(そぼ)と両親(りょうしん)と私(わたし)です。

家人(かじん)は今(いま)故郷(ふるさと)にいます。祖父(そふ)は七十四歳です。祖母(そぼ)は六十九歳(さい)です。父(ちち)は四十七歳です。母(はは)は四十二歳です。私(わたし)は二十二歳(じゅうはちさい)。

祖父(そふ)と祖母(そぼ)は今(いま)退職(たいしょく)です。父(ちち)は湖北省华盛铝厂有限公司の職員(しょくいん)です。母(はは)は専業主婦(せんぎょうしゅふ)です。私(わたし)は清华大学のソフトウェア学院の研究生一年生です。

祖父(そふ)と祖母(そぼ)は優(やさ)しいです。父は厳(きび)しいです。
母は優(やさ)しくて、美(うつく)しいです。

家族(かぞく)は睦(む)まじいです。

私の故郷

故郷(ふるさと)は湖北省(こほくしょう)の潜江市です。潜江は湖北(こほく)の小(ちい)さい都市(とし)です。潜江は武漢(ぶかん)ほど有名(ゆうめい)じゃありません。でも、湖北(こほく)で潜江が一番(いちばん)きれいです。特(とく)に、潜江のＰＭ２．５はぜんぜん少(すく)ないです。そして、緑(みどり)は多(おお)いです。人口(じんこう)は200万(まん)人(ひと)ぐらいです。潜江は町(まち)がちょっと賑(にぎ)やかです。故郷(ふるさと)の物価(ぶっか)は安(やす)いですが、生活(せいかつ)はあまり便利(べんり)ではありません。電車(でんしゃ)も列車(れっしゃ)もは少(すく)ないですから。そして、潜江に地下鉄(ちかてつ)がいます。

故郷(ふるさと)の料理(りょうり)は美味(おい)しくて、安(やす)いです。特(とく)に、ザリガニは有(ゆう)名(めい)な料理(りょうり)です。そして、魚(さかな)は多(おお)くて、大(おおき)いです。故郷(ふるさと)の人々(ひとびと)は故郷(ふるさと)の料理(りょうり)好(す)きです。故郷(ふるさと)の料理(りょうり)は瀋陽(しんよう)の料理(りょうり)より安(やす)いです。ところで、どちらも好(す)きです。

故郷(ふるさと)のスターは曹禺です。故郷(ふるさと)の人々(ひとびと)は曹禺の書好(す)きです。

故郷(ふるさと)の一年(いちねん)で一番きれいな季節(きせつ)は夏(なつ)です。蓮(はす)花(はな)は美(うつく)しくて、多いですから。冬(ふゆ)は瀋陽(しんよう)ほど寒(さむ)くないです。

故郷(ふるさと)の人々(ひとびと)は面白(おもしろ)くて、優しいです。生活(せいかつ)は楽しいです。悪(わる)い人(ひと)は少(すく)ないです。町(まち)は小(ちい)さいですから。

故郷(ふるさと)の歌(うた)は《我的家乡是潜江》です！

日本についてどう思いますか

日本(にほん)の文化(ぶんか)は面白(おもしろ)いと思(おも)う。子供(こども)の時(とき)、よく日本(にほん)のメンガ(めんが)を見(み)た。

今(いま)、日本(にほん)の映画といろいろ日本(にほん)の歌(うた)が好きた。これらの事(こと)、日本(にほん)の文化(ぶんか)が好きた。

日本(にほん)の伝統文化(でんとうぶんか)は面白(おもしろ)いと思(おも)う。日本(にほん)の近代文化(きんだいぶんか)は科学技術(かがくぎじゅつ)が発達(はったつ)したと思(おも)う。日本(にほん)の女(おんな)は優(ゆう)しいと思(おも)う。

日本(にほん)の男(おとこ)は勤勉(きんべん)たと思(おも)う。でも、中国人(ちゅうごくじん)は「見(み)て信(しん)じて」という。

そして、日本(にほん)に旅行(りょこう)に行(い)きたい。