团队课程 | 本科生寒假机器学习指南

课程介绍机器学习是计算机相关专业本科阶段的必修课,许多同学在初次接触机器学习的时候总是被铺天盖地的概念吓到,产生畏难心理。本课程旨在从初学者的角度思考,通过五个章节的学习,每个章节都附带知识学习与实战案例,带领同学们敲开机器学习的大门。课程内容理解机器学习的基本概念a. 了解常见的机器学习分类b.


团队课程 | GDAL与多线程编程入门

温馨提示:如果发生视频镜像错误,请直接进入bilibili查看:点此进入课程介绍本次课程内容主要为基于C++ 的gdal库的基本使用方法入门介绍,包括栅格数据的读写与矢量数据属性的查询等基础内容;同时补充了一些C分别基于OpenMp和C11标准的多线程编程入门知识。课程内容目的在于熟练掌握GDAL库


开放资料 | 手把手教:利用复杂网络和时间序列预测技术开展城市空间流量预测

一 活动简介城市空间流量预测是时间序列预测的典型应用之一,其具有很强的实用性,现已成为智能交通不可或缺的一部分,同时也是城市热点研究例如城市旅行需求、公共服务需求评估的重要组成部分,预测城市空间流量对城市交通系统的合理管理和控制具有重要意义。在本次活动中,我们将以城市空间流量预测为例学习时间序列预测


VGI大数据、关键技术及在城市科学领域的应用

VGI大数据简介VGI大数据概念自发式地理信息 (Volunteered Geographic Information, 简称VGI:• 随着地球信息科学在新地理信息时代中发展出现的新概念,由M.F. Goodchild 于2007年提出;• 指任何人都可以通过移动互联设备自发地贡献地理空间信息;•


UrbanComp城市计算小组新Logo下载和释义

经过了一个月的设计,我们团队的Logo终于确定了!撒花!无网址Logo:有网址Logo:解释(From 设计师Eva):形状整体趋近英文字母City,让人有熟悉感,把y简化成i, 符合发音而且对称;箭头的形状,表示的引领未来,也会给我们潜意识积极向上的感觉;去除了箭头的尖角,减弱了logo整体的攻击


《大数据和城市计算》课程资料(2020秋季学期更新完毕)

课程介绍城市化进程赋予我们现代化的生活,但同时也带来了很多问题和挑战,如空气污染、交通拥堵、能耗增加和规划落后等。由于城市环境极其复杂,要解决这些问题在很多年前看来几乎不太可能。近年来,随着感知技术和计算环境的成熟,各种大数据在城市里悄然而生,如交通流、气象数据、道路网、兴趣点、移动轨迹和社交媒体等