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RSS订阅原创 2019年总结
>2019年总结就两个字，蓄力。今天是1月18，还有一周就过年了，19年基本结束，20年即将开始，回顾19年立下的目标： 融合传感器的定位摸透，Apollo 定位/感知/规划 三大模块看透，OSRM,Valhalla的规划引擎也看透； 《SLAM十四讲》《state estimation for robotics》前者再看一遍，后者着重看，《Multiple View Geome...
2020-01-18 11:59:02
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原创 算法篇：地图算法取经之路
整理与记载从事地图行业以来的一些实践心得, 包括但不限于一些地图基础建设工作, 优化工作, 挖掘工作, 拓展工作, 计划在未来1-3年内整理和完善, 分享与道同之人。 ...
2019-10-09 12:03:45
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原创 大数据篇：关于BI报表代码上的一些组织结构
BI报表是大数据的一种比较直观的呈现，如何在维护相关BI看板的同时，解耦看板与看板之间在代码上的关联，尽量做到一个基础工程，人人可维护，人人可开发。不多说了，一图胜千言，下图是自己的一点总结。...
2019-09-09 23:03:35
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原创 大数据篇：oozie与spark2整合进行资源调度
前言：Oozie是Hadoop平台上开源的工作流调度引擎，通过hue集成的oozie管理界面，可以清晰地发布/查看/管理相关调度任务，基于此可以完成整个BI中间表，结果表的存储与计算。整体流程如下：文章目录1.oozie资源调度1.1 oozie概览1.2 oozie与spark2整合1.2.1 oozie添加spark2依赖库1.2.2 打包与提交spark2 jar, 创建spark...
2019-08-24 10:04:46
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原创 大数据篇：flume+kafka+spark stream+hbase做日志收集
flume+kafka+spark stream+hbase做日志收集前言 flume+kafka+spark stream 是目前比较常用的一套大数据消息日志收集管理框架，至于最后是入到Hive或者者Hbase需看不同业务场景，下面以HBase为场景简述下整个配置与搭建流程以及这些框架如此搭配的优点。flume+kafka+spark stream+hbase做日志收集...
2018-06-30 11:11:52
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原创 2017年总结
2017年过得就一个累字，身累与心累。3月份来了租租车，主要做地图导航相关算法及数据工作，来的时候组里加上我就2个人，后来做着做着就剩下我一个了，后来的后来多了新来2个小伙伴，帮助很大。一是路线规划相关：路线规划相关的第一个就是旅游行程规划，用的是scala + akka做的并行遗传算法解决规划精度速度问题。规划线路中另一个就是导航状态，kalman滤波修正GPS漂移，交叉路识别
2018-01-10 13:44:45
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原创 可视化篇：mapbox + echarts-gl 展示血脉交通
好久没跟新，怕是这个爱好都要被繁忙的工作给消磨掉了。。 17年也快结束了，此篇应该是作为今年的结尾了，望来年分享更多有趣的东西。
2017-11-13 15:40:56
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原创 Distributed configure (hadoop 2.7.2 & spark 2.1.0)
Distributed configure (hadoop 2.7.2 & spark 2.10)
2017-04-26 14:44:17
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原创 可视化篇：流式数据监控（python）
preface 流式数据的监控，以下主要是从算法的呈现出发，提供一种python的实现思路其中： 1.python是2.X版本 2.提供两种实现思路，一是基于matplotlib的animation，一是基于matplotlib的ion
2017-02-08 22:05:57
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原创 谱聚类（spectral clustering)及其实现详解
Preface 开了很多题，手稿都是写好一直思考如何放到CSDN上来，一方面由于公司技术隐私，一方面由于面向对象不同，要大改，所以一直没贴出完整，希望日后可以把开的题都补充全。谱聚类从构造规则化的拉普拉斯矩阵，到对特征矩阵的聚类，个中原理虽然简洁明了，但却蕴含了强大的逻辑结构。
2016-11-01 16:19:52
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原创 可视化篇：Echarts实现区域人群密度实时监控
perface 一些工作经验的整理，欢迎留言探讨。 Echarts2的时候曾试过在百度地图背景上加timeline属性，但发现不支持遂以失败告终，e3后来的bmap.js扩展，使得之前的设想得以实现。 下面是《可视化篇：效果图》中第10、11张的实现说明其中： 1.下图展示数据均为模拟数据 2.使用的echarts版本为3.2.3，关于如何引入百度地图，参考《Echarts3
2016-09-04 13:45:27
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原创 可视化篇：Echarts3.0引入百度地图（更新）
perface 由于一直抽不开身，留言区以及不少朋友都在问如何在Echarts3.0里引入百度地图，由于之前写的是Echart32.0如何引入，但2.0目前已不再更新，所以这段时间断断续续研究了下，跟大家分享。 Echarts3.0采用标签引入，其相对而言比2.0的模块化引入更容易上手和配置。下面针对的是Echarts3.2.3，其下载地址为：http://echarts.baidu.
2016-09-04 13:43:53
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原创 可视化篇：Echarts个人轨迹可视化实现
写在最前 下面是《可视化篇：效果图》中第8、9张的实现说明其中： 1. 个人轨迹的可视化是echart通过调用百度地图API后实现，关于Echarts如何调用百度地图API，请参考上一篇文章《Echarts引入百度地图》 2. 下图展示的个人轨迹均为虚拟数据 3. 本文只做单用户轨迹展示说明，并未深入探讨批量用户轨迹的可视化及优化 4.使用工具为：Echarts1.Echart
2016-05-17 20:58:13
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原创 可视化篇：R可视化--迁徙/通勤图
写在最前 下面是《可视化篇：效果图》中第1、4、5、6、7张的实现说明使用工具为R语言工作后经常要做一些比较贴合用户级别的可视化，R的ggplot2在做一些学术或者理论研究上的可视化时，效果是非常好，基本上能想到的图ggplot都能画出（不要纠结双坐标和3D） 在作静态图时，ggplot2+AI可以展现出印刷级别的效果，具体可以查看：http://theinfo...
2016-05-14 21:02:16
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原创 可视化篇：Echarts2.0引入百度地图
写在最前 Echarts作为百度团队下一个可视化的js库，自2.0更新至3.0以来，其带来的视觉冲击更加强悍，数据可视更加精美，图形交互更加贴合用户。 由于echarts2在百度地图的实例上没有作过多的说明，echarts3更是删除了该实例，另外由于工作需要，捣鼓一番，作个笔记。
2016-05-10 22:57:23
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原创 可视化篇：R可视化--map图
写在最前 下面是《可视化篇：效果图》中第2、3张的实现说明使用工具为：R语言1.环境配置https://cran.r-project.org/ 上下载对应系统及版本的R软件，下文环境为win64的R根据提示安装R即可，过程不会太复杂此次用到的包为REmap，其挂靠在https://github.com/ 上，路径我写好了，只需运行R，依次输入： Install.packages(“d
2016-05-08 21:14:18
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原创 可视化篇：效果图
写在最前 在做可视化的时候，理解自己做的每个图形展示的意义，是多么的至关重要 每做一张图的时候，我都在想，该如何阐述图形背后的故事 下面是一些效果图，每张图，都只为更好地反应数据背后的那段故事。 由于图片最大只能2M，所以调小后有的看起来不是很舒服，多多见谅所使用的工具主要是：R语言，Echart，D3.js 如何实现在别的文章有详细说明。2016年的广州春运广州南站载客
2016-04-04 19:52:21
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原创 算法篇：SGD+logistic+Adaboost构建快速迭代增强式LR模型
写在最前： - 之前在新浪开个博客写东西，总有些不方便，后来看了CSDN，内置Markdown，写起来突感一见如故，十分感动。 - 工作中由于经常需要做一些可视化和算法类的研究，所以开个CSDN总结和记录一下。 下面主要讲的是近几个月来的一些研究成果，通过构建增强式的快速迭代logistics判别分类器，就是通过组合随机梯度（SGD），提升算法（adaboost），logistics模
2016-04-02 14:14:06
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空空如也
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