lattice

R pch plotting in illustator as “q”

痞子三分冷 提交于 2021-02-06 16:29:04
问题 Every time I use pch=21 for plotting in R with lattice, my plot plots normally in the R plotting window and in pdf (circles with borders); however when I open a saved pdf version of my plot in Adobe Illustrator or Inkscape, the dots are oddly converted to "q"'s. Can anyone explain this? It's pretty frustrating, as I would like to edit my plot in either Illustrator or Inkscape. 回答1: I think you might want to use: useDingbats = FALSE as in: pdf("myplot.pdf", useDingbats=FALSE) plot() dev.off()

R: Adjust Color Gradient for 3DBarplot using latticeExtra cloud in R

久未见 提交于 2021-01-29 05:33:40
问题 I am trying to change the colors of the 3d bar plot so that the colors go from green, to yellow, to orange, to light red, to red, to dark red. However, whenever I plot it, it looks like the colors start repeating after green. Is there something, I can do to fix this? The output that I get is: The output that I want is this: enter image description here This is the code, I am using. It gives me the first picture. That is not what want. I want the colors to look the way they look in the second

R lattice wireframe color

寵の児 提交于 2021-01-28 12:02:24
问题 I am trying to create a map of the bathymetry of the region around Faroe (only the sea bottom). I am using lattice and wireframe function. So I did: depthfaroe <- getNOAA.bathy(lon1 = -11, lon2= -2, lat1 = 60, lat2 = 63, resolution = 1) %>% fortify() depthfaroeNeg <- depthfaroe depthfaroeNeg$z[which(depthfaroeNeg$z > 0)] <- 0 #I remove the detail on the land depthfaroe <- as.bathy(depthfaroeNeg) wireframe(unclass(depthfaroe), shade = T, aspect = c(0.6, 0.1), screen = list(z = 0, x = -20), par

rasterVis - setting the bottom plots in the middle with levelplot

筅森魡賤 提交于 2021-01-28 09:36:26
问题 I am using the awesome rasterVis to create a panel with maps that have the same extent (i.e. same spatial coverage) but that show different features (i.e. each with its own legend). This is what it looks like so far: library(raster) library(rasterVis) library(RColorBrewer) library(gridExtra) # make-up data r <- raster(system.file("external/test.grd", package="raster")) s <- stack(r, r*2, r*3, r*4, r*5) names(s) <- paste0("Field ",seq(1,5)) # pre-allocate list l <- vector("list", length

rasterVis - setting the bottom plots in the middle with levelplot

微笑、不失礼 提交于 2021-01-28 09:32:47
问题 I am using the awesome rasterVis to create a panel with maps that have the same extent (i.e. same spatial coverage) but that show different features (i.e. each with its own legend). This is what it looks like so far: library(raster) library(rasterVis) library(RColorBrewer) library(gridExtra) # make-up data r <- raster(system.file("external/test.grd", package="raster")) s <- stack(r, r*2, r*3, r*4, r*5) names(s) <- paste0("Field ",seq(1,5)) # pre-allocate list l <- vector("list", length

万字综述:行业知识图谱构建最新进展

限于喜欢 提交于 2021-01-09 17:15:46
作者|李晶阳[1],牛广林[2],唐呈光[1],余海洋[1],李杨[1],付彬[1],孙健[1] 单位|阿里巴巴-达摩院-小蜜Conversational AI团队[1],北京航空航天大学计算机学院[2] 摘要 行业知识图谱是行业认知智能化应用的基石。目前在大部分细分垂直领域中,行业知识图谱的 schema 构建依赖领域专家的重度参与,该模式人力投入成本高,建设周期长,同时在缺乏大规模有监督数据的情形下的信息抽取效果欠佳,这限制了行业知识图谱的落地且降低了图谱的接受度。 本文对与上述 schema 构建和低资源抽取困难相关的最新技术进展进行了整理和分析,其中包含我们在半自动 schema 构建方面的实践,同时给出了 Document AI 和长结构化语言模型在文档级信息抽取上的前沿技术分析和讨论,期望能给同行的研究工作带来一定的启发和帮助。 引言 从计算到感知再到认知的人工智能技术发展路径已经成为大多人工智能研究和应用专家的共识。机器具备认知智能,进而实现推理、归纳、决策甚至创作,在一定程度上需要一个充满知识的大脑。知识图谱 [4, 18, 19],作为互联网时代越来越普及的语义知识形式化描述框架,已成为推动人工智能从感知能力向认知能力发展的重要途径。 知识图谱的应用现在非常广泛:在通用领域,Google、百度等搜索公司利用其提供智能搜索服务,IBM Waston 问答机器人

CompTIA Security+笔记总结 (SY0-501) Chapter 2

霸气de小男生 提交于 2020-11-30 11:04:21
CompTIA Security+ SY0-501 笔记 Chapter 2 Understanding Identity and Access Management 0. Mind Map 1. Identification & AAA Identification occurs when users claim (or profess) their identity with identifiers, such as usernames or email addresses. Users then prove their identity with authentication, such as with a password. In this context, a user’s credential refers to both a claimed identity and authentication. It is worth noting that authentication is not limited to users, but services, processes, workstations, servers, and network devices all use authentication to prove their identities.

ultraedit使用教程

跟風遠走 提交于 2020-11-29 04:00:40
文中涉及的项目使用了AVR的Mega168 MCU和Lattice的M4A5 CPLD,IDE为AVR Studio4和ispLEVER,它们都有各自的文本编辑器,Mega168的源码使用C语言,M4A5CPLD使用Verilog硬件描述语言,相应的源文件为168.C和M4A5.V。我们将这两个文本文件组成一个UltraEdit的工程文件A.prj。当每次完成编辑修改并保存,进入相应的IDE后,会触发IDE的源码重载动作,继续开发流程。很明显,这是一个单一文本编辑环境的源码开发方式。   一. 高亮语法显示无论是C语言还是Verilog硬件描述语言,都有其自己的关键字和语法,当关键字被突出显示的时候,其语法也就被显示出来了。在UltraEdit中,通过关键字的着色来实现语法显示。哪些关键字需要着色,着何种颜色,你都可以自己定义。   二. 函数列表和显示折叠C语言和许多高级语言的结构化都是以函数的形式来构建的,当你的视点越高时,越能从整体上把握你的系统框架,而不是每一个函数的细节,这似乎是宏观和微观的关系。在UltraEdit中,函数列表可以更好地把握系统框架,更快速地进入函数的细节。而显示折叠可以将C语言中的代码块折叠起来,进而掩盖这些被折叠部分的细节,从而突出了未被折叠的部分,使其成为被关注的焦点。   三. 拆分显示有时候在同一个程序中,有两个部分需要被同时关注或修改

FPGA和图像处理

▼魔方 西西 提交于 2020-11-15 07:59:29
基于FPGA的数字图像处理原理及应用【PDF+源码】+基于FPGA的嵌入式图像处理系统设计【PDF】 链接: https://pan.baidu.com/s/1jZh6TkjlFilxdsGF3MsxTA 提取码: i6mc *基于FPGA的数字图像处理原理及应用 本书首先介绍FPGA程序设计和图像与视频处理的关键基础理论,然后通过实例代码详细讲解了如何利用FPGA实现直方图操作中的直方图统计/均衡化/线性拉伸/规定化、线性滤波器操作中的均值滤波器、Sobel算子(滤波、求模、求角度)、非线性滤波器操作中的排序类算法/形态学滤波、图像分割算法中的局部自适应分割/Canny算子等。本书在仿真测试部分设计了一种完善的通用测试系统,并利用此测试系统在每一章的仿真测试环节对所设计算法进行严格的测试和验证。本书在最后一章介绍了在视频处理领域常见的输入/输出接口。本书偏向于工程应用,在书中有大量关于如何利用FPGA实现图像处理算法的实例及代码,并对这些算法的原理及其实现过程、算法测试等做了详细的介绍,全部的算法都进行了仿真测试验证。本书提供实例的全部源代码,可登录以下网址免费获取:http://www.hxedu.com.cn(华信资源教育网)。本书适用于需要利用FPGA进行图像处理和视频分析的学者和工程开发人员。读者需要具备一定的嵌入式设计及FPGA设计的基础知识

Lattice Sentry解决方案堆栈和SupplyGuard服务以动态信任方式提供端到端的供应链保护

余生长醉 提交于 2020-10-23 09:15:47
Sentry 堆栈软件解决方案提供符合美国国家标准技术研究所 (NIST) 要求的实时动态 PFR 软件解决方案,可将上市时间从数月缩短至数周 SupplyGuard 服务通过防止伪造、过度构建和特洛伊木马程序插入来维护整个不受保护的供应链的信任 俄勒冈州希尔斯博罗--(美国商业资讯)--低功耗可编程解决方案的领导者 莱迪思半导体 公司(Lattice Semiconductor Corporation, NASDAQ: LSCC)今日推出Lattice Sentry™解决方案堆栈和Lattice SupplyGuard™供应链保护服务。Sentry堆栈是可自定义的嵌入式软件、参考设计、IP和开发工具的强大组合,可加快实施符合《 NIST平台固件保护恢复(PFR)指南 》(NIST SP-800-193)要求的安全系统。Lattice SupplyGuard服务扩展了Sentry堆栈在当下充满挑战和快速变化的整个供应链中提供的系统保护,通过提供原厂锁定设备来保护它们免受克隆和恶意软件插入之类的攻击,除此之外,还支持安全的设备所有权转移。这些硬件安全解决方案对于通信、数据中心、工业、汽车、航空航天和客户端计算等一系列应用越来越重要。 此新闻稿包含多媒体内容。完整新闻稿可在以下网址查阅: https://www.businesswire.com/news/home