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【金猿技术展】模块注册机制——打造AI算法流水线
编程算法
python
模块注册机制基于注册器和构建器，可以轻松地进行模块拓展，而不需要在原有框架代码中进行改动。使用注册器管理字符串到类的映射，其中支持注册的模块类型包括但不限于模型结构、数据预处理模块、优化器。使用构建器可以将配置文件转换成对应的模块，其提供了灵活的构建方式，使得可以构建定制化的训练流水线。模块注册机制的另一特性是采用分层策略划分模块的注册域，不仅能够避免跨项目间同名模块的冲突，也能够支持跨项目间模块的相互调用。
数据猿
2021-12-28
339
0
Python Seaborn (5) 分类数据的绘制
python
我们之前探讨了如何使用散点图和回归模型拟合来可视化两个变量之间的关系，以及如何在其他分类变量的层次之间进行展示。 当然，还有一大类问题就是分类数据的问题了？ 在这种情况下，散点图和回归模型方法将不起作用。当然，有几个观察可视化这种关系的选择，我们将在本章中讨论。
数据猿
2019-03-06
3.9K
0
Python Seaborn (4) 线性关系的可视化
编程算法
线性回归
python
这章介绍的针对回归类型的散点数据的可视化可能是未来机器学习最直接的助理，这章给我的感悟很多。
数据猿
2019-03-06
2K
0
Python Seaborn (3) 分布数据集的可视化
python
numpy
在处理一组数据时，通常首先要做的是了解变量是如何分布的。这一章将简要介绍seborn中用于检查单变量和双变量分布的一些工具。你可能还想看看分类变量的章节，来看看函数的例子，这些函数让我们很容易比较变量的分布。
数据猿
2019-03-06
2.1K
0
Python Seaborn (2) 斑驳陆离的调色板
python
颜色显然比图形风格的其他方面都更加重要，因为颜色使用得当就可以有效显示或隐藏数据中的特征。有许多的好资源都可以了解关于在可视化中使用颜色的技巧，推荐Rob Simmon的《series of blog posts》和这篇进阶的技术文章,matplotlib文档现在也有一个很好的教程，说明了如何在内置色彩映射中构建的一些感知特性。
数据猿
2019-03-06
2.6K
0
Python Seaborn (1) 艺术化的图表控制
python
numpy
一直苦于没有系统学习seanborn的教程，似乎市面上也还没有完整的官方文档的学习资料。终于下决心用几天的时间通读下官方文档，并把记录下来。
数据猿
2019-03-06
1.2K
0
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