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關于本書

我編寫了《Geoprocessing for Python》 來幫助您學習處理地理空間數據的基礎知識，主要使用GDAL/OGR。當然，還有其他的選擇，但是其中一些是在GDAL之上構建的，所以如果您理解了這本書中的內容，您就可以很容易地獲得它們。這不是一本關于地理信息系統或遙感的書，盡管會解釋一些背景理論。相反，本書將教您如何編寫用于操作和創建空間數據的Python代碼，以及一些簡單的分析。您可以使用這些構建塊來簡化您自己設計的更復雜的分析。

關于作者

Chris Garrard是在猶他州立大學昆尼自然資源學院的遙感/地理信息系統實驗室做了近15年的開發人員。在那段時間里，她一直在教授一門關于Python的GIS課程，她還在校園和會議上教授研討會。她喜歡向人們展示處理數據的開源方法，但是她最喜歡的教學方法是“Aha!”，當某人意識到編碼的能力對他們的工作有多大幫助的時候。

面向人群

這本書是為任何想學習使用地理空間數據的人準備的。本文解釋了GIS和遙感的一些基礎知識，以便初次接觸地理空間分析的讀者了解他們為什么要學習某些內容，但是代碼開始時非常簡單，因此具有地理空間背景但沒有太多編碼經驗的人也會從中受益。

內容介紹

本書共分13章。它首先介紹了地理空間數據和Python，然后介紹了矢量數據、空間參考系統、光柵數據和可視化。

• 第1章是空間數據和分析的介紹。它描述了您可以對不同類型的數據執行的分析類型，以及向量和柵格數據之間的差異以及它們各自的用途。

• 第2章是Python的快速入門。

• 第3章解釋了什么是OGR庫，并教你如何讀、寫和編輯向量數據源。

• 第4章深入探討向量格式之間的差異。雖然在許多情況下可以對各種格式進行相同的處理，但是在這里您將了解特定的功能。

• 第5章教你如何過濾和選擇基于空間和attri- bute關系的數據。

• 第6章描述了創建和編輯點、線和多邊形幾何圖形的細節。

• 第7章向您展示了如何查看幾何圖形之間的空間關系，以及如何使用這些概念進行簡單的分析。

• 第8章包括空間參考系統的介紹，然后教你如何使用它們并在它們之間轉換數據。

• 第9章解釋了什么是GDAL庫，并教你如何讀寫光柵數據集。它還向您展示了如何在實際坐標和像素偏移量之間進行轉換。

• 第10章向您介紹如何處理光柵數據的各個方面，如地面控制點、顏色表、直方圖和屬性表。它還包括回調函數和錯誤處理程序的使用。

• 第11章描述了如何在映射代數中使用NumPy和SciPy，包括局部、焦點、區域和全局分析，并介紹了重新采樣數據的一些方法。

• 第12章向您展示了一些用于有監督和無監督地圖分類的技術。

• 第13章教你如何使用matplotlib和Mapnik來可視化你的數據。

本文件包含了圖論和加法組合學的課程筆記，這是一門研究生水平的課程，由Yufei Zhao教授于2019年秋季在麻省理工學院講授。課堂筆記是由學生根據課堂內容撰寫的，并在教授的幫助下進行編輯。這些筆記沒有經過徹底的準確性檢查，特別是結果的出處。它們的目的是作為研究資源，而不是作為專業出版物的替代品。我們為任何無心的不準確或不實的陳述道歉。關于這門課的更多信息，包括習題和演講視頻(即將出現)，可以在課程網站上找到:

//yufeizhao.com/gtac/

本課程審查圖論與加法組合學的經典與現代發展，并注重在連結這兩門學科的主題。本課程也介紹學生目前的研究課題和開放問題。

摘要

推薦系統是一種軟件應用程序，它可以幫助用戶在信息過載的情況下找到感興趣的主題。當前的研究通常假設一個一次性的交互范式，其中用戶偏好是根據過去歷史觀察到的行為來估計的，并且按照等級排序的推薦列表是用戶交互的主要的且是單向的形式。對話推薦系統(CRS)采用了一種不同的方法，支持更豐富的交互。例如，這些交互可以幫助改進偏好激發過程，或者允許用戶詢問關于推薦的問題并給出反饋。對CRS的興趣在過去幾年里顯著增加。這種發展主要是由于自然語言處理領域的重大進展，新的語音控制家庭助手的出現，以及聊天機器人技術的增加使用。在本文中，我們詳細介紹了現有的對話推薦方法。我們將這些方法按不同的維度進行分類，例如，根據支持的用戶意圖或用戶在后臺使用的知識。此外，我們還討論了技術方法，回顧了CRS的評估方法，并最終確定了一些在未來值得更多研究的差距。

介紹

推薦系統是人工智能在實踐中最明顯的成功案例之一。通常，這些系統的主要任務是為用戶指出感興趣的潛在主題，例如電子商務網站。因此，它們不僅可以在信息超載的情況下幫助用戶，還可以對服務提供商的業務做出重大貢獻。 在這些實際應用中，推薦是一個一次性的交互過程。通常，底層系統會隨著時間的推移監視其用戶的行為，然后在預定義的導航情況下(例如，當用戶登錄到服務時)提供一組定制的建議。盡管這種方法在各個領域都很常見，也很有用，但是它可能有一些潛在的限制。例如，在許多應用程序場景中，用戶首選項無法從其過去的交互中可靠地估計出來。對于高介入的產品(例如，當推薦一款智能手機時)，我們甚至可能完全沒有過去的觀察結果。此外，在一組建議中包含哪些內容可能與上下文高度相關，而且可能很難自動確定用戶的當前情況或需求。最后，另一個假設通常是，當用戶登錄網站時，他們已經知道自己的偏好。然而，這未必是真的。例如，用戶可能只在決策過程中確定他們的首選項，例如，當他們意識到選項的空間時。在某些情況下，他們也可能只在與推薦者的交互過程中了解這塊內容和可用的選項。 對話推薦系統(CRS)是可以幫助解決這些的挑戰中的許多這樣的問題。一般來說，這種系統的總體思想是支持與用戶進行面向任務的多回合對話。例如，在這樣的對話中，系統可以引出用戶當前的詳細偏好，為主題推薦提供解釋，或者處理用戶對所提建議的反饋。 鑒于這類系統的巨大潛力，對CRS的研究已經有了一定的傳統。早在20世紀70年代末，Rich就設想了一個電腦化的圖書管理員，通過用自然語言互動地向用戶提問有關他們的個性和偏好的問題，向他們提出閱讀建議。除了基于自然語言處理(NLP)的接口外，近年來還提出了多種基于表單的用戶接口。CRS中較早的基于這些接口的交互方法之一稱為critiquing，它在1982年就被提出作為數據庫領域的查詢重新制定的一種方法。在critiquing方法中，用戶很快會在對話中看到一個建議，然后可以對這些建議應用預先定義的評論。 基于表單的方法通常很有吸引力，因為用戶可以使用的操作是預先定義的、明確的。然而，這樣的對話也可能出現非自然的，用戶可能在表達他們的偏好的方式上感到約束。另一方面，基于NLP的方法在很長一段時間內受到了現有的限制，例如在處理語音命令的上下文中。然而，近年來，語言技術取得了重大進展。因此，我們現在習慣于向智能手機和數字家庭助手發出語音命令，這些設備的識別精度已經達到了令人印象深刻的水平。與語音助手領域的這些發展相對應，我們注意到聊天機器人技術在最近幾年的快速發展。聊天機器人，無論是簡單的還是復雜的，通常也能處理自然語言，現在廣泛應用于各種應用領域，例如，處理客戶服務請求。 這些技術的進步導致在過去幾年中對CRS的興趣增加。然而，與以前的許多方法相比，我們注意到今天的技術建議更多地是基于機器學習技術，而不是遵循預先定義的對話路徑，用于確定要向用戶詢問的下一個問題。然而，通常在語音助手和聊天機器人的功能與支持真正的對話推薦場景(如系統是語音控制的)所需的功能之間仍然存在差距。 本文從不同的角度對對話推薦系統的文獻進行了綜述。具體地說,我們將討論(i)CRS的交互模式(第3節),(ii)CRS基于的知識和數據(第4節), 和(iii)CRS中典型的計算任務(第5節)。然后,我們討論CRS的評估方法(第6節),最后展望未來的發展方向。

對話系統的特征描述

關于什么是CRS，文獻中沒有一個公認的定義。在這項工作中，我們使用以下定義。 CRS是一個軟件系統，它支持用戶通過多回合的對話來實現推薦相關的目標。

CRS的概念架構：在過去的二十年中，人們提出了各種CRS模型的技術途徑。這些解決方案的技術體系結構的細節取決于系統的功能，例如，是否支持語音輸入。盡管如此，仍然可以確定此類體系結構的許多典型概念組件，如圖1所示。

CRS交互模式

最近對CRS的興趣是由NLP的發展和技術進步(如寬帶移動互聯網接入和智能手機和家庭助手等新設備)推動的。然而，我們對文獻的回顧表明，用戶和CRS之間的交互既不局限于自然語言輸入和輸出，也不局限于特定的設備。

知識和背景數據

根據所選擇的技術方法，CRS必須結合各種類型的知識和背景數據才能發揮作用。顯然，像任何推薦人一樣，必須有關于推薦項目的知識。同樣，推薦的生成要么基于明確的知識，例如推薦規則或約束，要么基于在一些背景數據上訓練的機器學習模型。然而，對話系統通常依賴于其他類型的知識，例如對話中的可能狀態，或者用于訓練機器學習模型的數據，如記錄和轉錄的自然語言推薦對話。

計算任務

在討論了推薦對話中可能的用戶意圖之后，我們現在將回顧CRS的常見的計算任務和技術方法。我們區分(i)主要任務，即那些與推薦過程更直接相關的，例如，計算推薦或確定下一個要問的問題，以及(ii)額外的支持任務。

介紹對話系統的評價

一般情況下，推薦系統可以通過不同的方法從不同的維度進行評價。首先，當系統在其使用上下文中進行評估時，即，當它被部署時，我們通常最感興趣的是通過A/B測試來衡量系統是否達到了設計目標的具體關鍵性能指標(KPI)，例如，增加的銷售數字或用戶參與度。其次，用戶研究(實驗室實驗)通常調查與系統感知質量相關的問題。常見的質量維度是建議的適宜性、流程的可感知透明性或易用性。最后，計算性實驗不需要用戶參與評估，而是基于客觀指標來評估質量，例如，通過測量建議的多樣性或計算運行時間來預測測試集中的輔助評級的準確性。同樣的質量維度和研究方法也適用于CRS。然而，在比較面向算法的研究和對話系統的研究時，我們發現評估的主要焦點往往是不同的。由于CRS是高度交互的系統，因此與人機交互有關的問題更常用于這些系統的研究。此外，在測量方法方面，CRS評估不僅關注任務的完成，即，如果建議是合適的或最終被接受的，但也涉及到與談話本身的效率或質量有關的問題。

總結和未來工作

總的來說，我們的研究表明，CRS領域在過去幾年中出現了一定程度的復興，其中最新的方法依賴于機器學習技術，尤其是深度學習和基于自然語言的交互。考慮到語音控制系統(如智能音箱)最近的興起，以及聊天機器人系統的日益普及，我們預計在未來幾年將看到對CRS的更多研究。雖然在某些方面取得了重大進展，但仍有許多領域需要進行更多的研究。在接下來的文章中，我們將概述一些有待解決的問題以及該領域未來可能的發展方向。 第一個問題涉及模式的選擇。盡管近年來，“自然語言”越來越流行，但究竟哪種情況下“自然語言”才是最好的選擇，目前還不完全清楚。需要進行更多的研究來了解哪種模式適合當前給定的任務和情況，或者是否應該向用戶提供替代模式。一個有趣的研究方向還在于解釋用戶的非言語交際行為。此外，完全基于語音的CRS也有一定的局限性，例如，在一個交互周期中提供完整的推薦集合。在這種情況下，用戶可能希望對一組推薦進行總結，因為在大多數情況下，當CRS向用戶推薦過多(例如多于兩三個)選項時，這可能沒有意義。

近幾十年來，數據缺失的問題引起了廣泛關注。這個新版本由兩個公認的專家在這個問題上提供了一個最新的實用方法處理缺失數據問題。將理論與應用相結合，作者Roderick Little和Donald Rubin回顧了該主題的歷史方法，并描述了缺失值的多元分析的簡單方法。然后，他們提供了一個連貫的理論來分析基于概率的問題，這些概率來自于數據的統計模型和缺失數據的機制，然后他們將該理論應用到廣泛的重要缺失數據的問題。

統計分析與缺失的數據，第三版開始給讀者介紹缺失數據和解決它的方法。它查看創建丟失數據的模式和機制，以及丟失數據的分類。然后，在討論完整案例分析和可用案例分析(包括加權方法)之前，對實驗中缺失的數據進行檢查。新版本擴大了它的覆蓋面，包括最近的工作，如不響應抽樣調查，因果推理，診斷方法，靈敏度分析，在許多其他主題。

• 一個更新的“經典”由著名的權威寫的主題
• 超過150個練習(包括許多新的)
• 介紹了最近的一些重要方法的研究工作，如多重歸算、加權的穩健替代方法和貝葉斯方法
• 根據過去的學生反饋和課堂經驗修改以前的主題
• 包含一個更新和擴展的書目

2017年，國際統計研究所(International Statistical Institute)將卡爾·皮爾森獎(Karl Pearson Prize)授予了這兩位作者，以表彰他們對統計理論、方法或應用產生深遠影響的研究貢獻。

第三版統計分析缺失的數據，是一個理想的教科書，為本科高年級和/或剛開始研究生水平的學科學生。它也是一個優秀的信息來源，為應用統計學家和在政府行業的從業人員提供參考。

本書簡介:

這本書介紹了數據類型(簡單和結構化)和算法與圖形和文本的解釋。在下一節中，您將介紹簡單和復雜的標準算法及其流程圖:所有內容都與解釋和表集成在一起，以提供算法的逐步發展。

主要的算法有:循環中三個或n個數字的和、十進制到二進制的轉換、最大和最小搜索、線性/順序搜索、二進制搜索、冒泡排序、選擇排序、兩個排序數組的合并、從文件中讀取字符、堆棧管理、階乘和斐波那契序列。

C語言算法介紹的最后一部分是C語言的介紹和代碼的實現，這部分是與所研究的算法相關的。這本書充滿了屏幕截圖和說明代碼意義的插圖。

你會學到什么

• 在C語言中實現算法
• 處理變量、常量、基本類型和結構化類型
• 使用數組、堆棧、隊列、圖、樹、散列表、記錄和文件
• 探索算法的設計
• 解決搜索問題，包括二分查找、排序和冒泡/選擇排序
• 用階乘函數和斐波那契數列編制遞歸算法

這本書是給誰看的

初級入門:對于任何第一次學習計算機科學和信息系統的人來說，它都是一個起點。

目錄：

題目： Machine learning and the physical sciences

摘要：

機器學習(ML)包含廣泛的算法和建模工具，用于大量的數據處理任務，這些任務近年來已經進入大多數科學學科。本文有選擇地回顧了機器學習與物理科學接口的最新研究進展。這包括由物理洞察力驅動的ML的概念發展，機器學習技術在物理中的幾個領域的應用以及這兩個領域之間的交叉。在介紹了機器學習方法和原理的基本概念之后，舉例說明了如何用統計物理來理解ML中的方法，然后介紹了ML方法在粒子物理和宇宙學、量子多體物理、量子計算、化學和材料物理中的應用。此外，還強調了針對加速ML的新型計算體系結構的研究和開發。每個部分都描述了最近的成功以及特定領域的方法和挑戰。

作者簡介：

Giuseppe Carleo于2018年加入了位于美國計算量子物理中心的Flatiron研究所。2007年，他在羅馬大學獲得物理學學士學位;2011年，他在意大利國際高等研究學院獲得凝聚態理論博士學位。他在法國光學研究所和瑞士蘇黎世聯邦理工學院獲得博士后。他也是蘇黎世聯邦理工學院計算量子物理學的講師。Carleo的主要研究方向是發展先進的數值算法來研究強相互作用量子系統的挑戰性問題。他的研究應用范圍包括凝聚態物質、超冷原子和量子計算。他對量子蒙特卡羅方法的發展做出了貢獻，包括平衡和動態特性，包括時變蒙特卡羅和神經網絡量子態。在CCQ，他正在開發和推廣基于人工智能的新技術來解決量子問題。他是開源項目NetKet的創始人和開發負責人。

題目： Machine Learning Advanced Techniques and Emerging Applications

簡介：

跨不同的工業部門、業務單位和科研社區生成、存儲和通信的數據量正在迅速擴大。移動通信和分布式/并行計算技術的最新發展使跨不同部分的生成數據的實時收集和處理成為可能。一方面，移動通信行業所支持的物聯網(IoT)連接了能夠收集異構數據的各種類型的傳感器。另一方面，計算能力的最新進展，例如圖形處理單元(gpu)中的并行處理和云計算集群上的分布式處理，使處理大量數據成為可能。有必要從大量數據(所謂的大數據)中發現重要的模式并推斷出趨勢，以增強數據驅動的決策過程。機器學習中已經開發了工具和技術，以結構化和自動化的方式從可用數據中得出有洞察力的結論。機器學習算法基于多個領域開發的概念和工具，包括統計、人工智能、信息論、認知科學和控制理論。機器學習的最新進展在不同的科學領域有廣泛的應用。這本書涵蓋了機器學習技術在智能城市、自動化工業和新興企業的廣泛應用領域的最新進展。

章節：

• 第一章：機器學習的硬件加速器設計
• 第二章：利用可負擔的數據收集建立預測空氣污染的回歸模型
• 第三章：基于多個內核的多媒體融合用于從Tweets中自動檢測事件
• 第四章：使用情緒分析和機器學習算法來確定市民的看法
• 第五章：從高級機器學習到深度學習的曲折之路
• 第六章：認知無線電網絡中頻譜管理的機器學習方法
• 第七章：Osamah Ali Abdullah和Ikhlas Abdel-Qader提出的用于無線室內定位的機器學習算法
• 第八章：利用深度卷積神經網絡對感染瘧疾的細胞進行分類
• 第九章：Ibtehal Talal Nafea的《教育技術中的機器學習》
• 第十章：改進產品推薦的基于情感的語義規則學習
• 第十一章：一種應用于最大可滿足性問題的多級進化算法

作者簡介：

Hamed Farhadi是瑞典斯德哥爾摩愛立信研究所的研究員。2014年在瑞典斯德哥爾摩KTH皇家理工學院獲得博士學位。2016年，他是美國馬薩諸塞州劍橋市哈佛大學的博士后研究員，2015年，他是瑞典哥德堡查爾默斯理工大學的博士后研究員。他的研究興趣主要集中在統計信號處理和機器學習等廣泛的應用領域，包括無線醫療系統、微型機器人手術、臨床數據分析和無線信息網絡。他曾獲得多項學術獎項，包括ICASSP 2014最佳學生論文獎。Farhadi博士是2015年IEEE醫學信息與通信技術國際研討會(ISMICT)的聯合主席。

論文題目： A Survey on Edge Computing Systems and Tools

論文摘要： 在物聯網和5G通信的愿景驅動下，邊緣計算系統在網絡邊緣集成了計算，存儲和網絡資源，以提供計算基礎架構，從而使開發人員能夠快速開發和部署邊緣應用程序。 如今，邊緣計算系統已在業界和學術界引起了廣泛關注。 為了探索新的研究機會并幫助用戶選擇適合特定應用的邊緣計算系統，本調查報告對現有邊緣計算系統進行了全面概述，并介紹了代表性的項目。 根據開放源代碼工具的適用性進行了比較。 最后，我們重點介紹了邊緣計算系統的能源效率和深度學習優化。 本次調查還研究了用于分析和設計邊緣計算系統的未解決問題。

課程介紹：

深度學習正在改變人工智能領域，但缺乏扎實的理論基礎。這種事務狀態極大地阻礙了進一步的發展，例如耗時的超參數優化或對抗性機器學習中遇到的非凡困難。我們為期三天的研討會基于我們確定為當前的主要瓶頸：了解深度神經網絡的幾何結構。這個問題是數學，計算機科學和實用機器學習的融合。我們邀請這些領域的領導者加強新的合作，并為深度學習的奧秘尋找新的攻擊角度。

主講人：

Peter Bartlett，加州大學伯克利分校教授，工作于計算機科學和統計部門、伯克利人工智能研究實驗室、西蒙斯計算理論研究所。

Leon Bottou，一名研究科學家，對機器學習和人工智能有著廣泛的興趣。近年來，在大規模學習和隨機梯度算法方面的工作受到了廣泛的關注。他也以DjVu文件壓縮系統而聞名，于2015年3月加入Facebook人工智能研究。

Anna Gilbert，在芝加哥大學獲得理學學士學位，在普林斯頓大學獲得數學博士學位；1997年，是耶魯大學和at&T實驗室研究所的博士后研究員。1998年至2004年，她是新澤西州弗洛勒姆公園at&T實驗室研究部的技術人員。從那以后，她一直在密歇根大學數學系工作，現在是那里的一名教授。

Piotr Indyk，電氣工程和計算機科學系的托馬斯D.和弗吉尼亞W.卡伯特教授。計算機科學與人工智能實驗室，無線麻省理工學院，大數據學院和MIFODS計算組的成員。興趣方向：高維計算幾何（包括近似最近鄰搜索）、數據流算法、稀疏恢復、壓縮感知、機器學習。

S. T. Yau，中國科學院數學科學研究所所長，哈佛大學數學系教授。感興趣的領域：微分幾何，微分方程和數學物理。

報告主題：Building and deploying AI applications and systems at scale

報告摘要：Ben Lorica和Roger Chen回顧了當今公司如何構建AI應用程序。

邀請嘉賓：

Ben Lorica，是O'Reilly的首席數據科學家。Ben在各種環境中應用了商業智能，數據挖掘，機器學習和統計分析，包括直接營銷，消費者和市場研究，定向廣告，文本挖掘和金融工程。他的背景包括在一家投資管理公司，互聯網初創公司和金融服務公司任職。

羅杰·陳（Roger Chen），是Computable 聯合創始人兼首席執行官，還是O'Reilly人工智能會議的計劃主席。在此之前，他是O'Reilly AlphaTech Ventures（OATV）的負責人，在那里他投資于早期創業公司并與之合作，主要從事數據，機器學習和機器人技術領域。羅杰（Roger）具有深厚的動手技術歷史。在初創公司和風險投資之前，他是Oracle，EMC和Vicor 的工程師。他還開發了新型納米和量子光學技術為加州大學伯克利分校的博士研究員。羅杰擁有波士頓大學的學士學位和加州大學伯克利分校博士學位，無論是在電氣工程。