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手把手教你图表

今天我就教你用Excel图表,以及设置图表的样式。【图表】位于【插入】选项卡下。在【图表】命令组中,我们可以看到常用的图表类型,柱形图、折线图、饼图、散点图等。 下面我们通过常用的柱形图来展开学习图表。 1)插入图表选择用于图表的数据区域,然后单击【插入】选项卡【图表】里面的“柱形图”插入图表后得到的是原始图表,就好比女的“素颜”,我们要进一步将其。3.图表? 最终效果下图所示:4.一键图表?经过上面的一番学习后,有会觉得繁琐,太麻烦啦,又添加又删除又调整啥的,有没有快捷的方法可以使图表一键就的?还真有! 最终效果下所示:5.总结 图表后要对图表进行,通过增加、删除、调整默认的图表元素,可以让图表更加观。同时还可以充分运用系统自带的【图表样式】【快速布局】,使图表的设计更加便捷。

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动态图可视具有精动画图

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    FERET数据库http:www.nist.govitliadigcolorferet.cfm由FERET项目,此图像集包含大量的图像,并且每幅图中均只有一个。 CMU Multi-PIE数据库http:www.flintbox.compublicproject4742由国卡耐基梅隆大学立。 YALE数据库(国,耶鲁大学)http:cvc.cs.yale.educvcprojectsyalefacesyalefaces.html由耶鲁大学计算视觉与控制中心,包含15位志愿者的165 MIT数据库由麻省理工大学媒体实验室,包含16位志愿者的2592张不同姿态(每27张照片),光照和大小的面部图像。6. 其中采集对象的面部表情和细节均有变,例笑与不笑、眼睛睁着或闭着以及戴或不戴眼镜等,不同样本的姿态也有变,其深度旋转和平面旋转可达20度。?7.

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    「镁客·请讲」日跃星窦宇飞:高增长的市场下,我们用三维整形工具改变容行业

    常言说的好,爱之心皆有之,但是当我们谈论起整容,仍然有不少对此讳莫深,不过随着们消费观念以及对整容理念的变,镁客君发现这块市场正在高速增长。 此庞大的市场增量,也让不少技术业者开始摩拳擦掌进入其中,试图从一个新的角度切入开辟出一条康庄大道,比这家来自西安用三维模切入医整容市场的初公司日跃星。 一个大男生选择了医整容业窦宇飞是西北工业大学自动专业的学生,读研期间,他和几个小伙伴组了现在的日跃星。虽然还是学生的身份,但是窦宇飞的业之路也算是厚积薄发、水到渠成了。 但是,很多做整容手术还有一个很大的担忧:最终的结果和预期的三维模型设计相去甚远。窦宇飞不否认这其中可能会有差距,他解释道:“我们主要是分析为主,设计也只是让客户看到最终的方案。 但是结果还是医生主导的。”未来还要让AI学会诊断分析从技术研发到推向市场,窦宇飞表示最大的难点就是在模型设计上的微调,让这种变形显得比较自然和柔和需要在软件算法上不断调整。

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    【转载】AI驱动的智能图形应用

    今天我的分享包括三个部分,第一部分,我会简单介绍下智能图形学,第二部分我会从AR视频、AI视频两个方面介绍智能图形学在应用视频领域造价值。 第一步是对像的三维模并进行特征提取,然后用结构信息进行三维风格的迁移,最后生成卡通形象。这里我们使用的是多任务网络来完成。 但是我想说的是,正我所说的先重出一个三维信息,我们进行映射,将典型数据通过UV映射方式转成2D贴图,应用神经网络进行处理三维信息重构。 另外值得一提的是,我们借鉴了一个计算机图形学领域的一个知识——张量模型,可以理解为三维重中用于表达的一个参数模型,给出一组系数,便可以生成足够像的。 2.3 早期技术其实是基于图像处理技术的方案,是以肤、型为核心的颜技术,包括白亮眼、型、精准磨皮、像滤镜等技术,称为1.0时代。

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    AI驱动的智能图形应用

    今天我的分享包括三个部分,第一部分,我会简单介绍下智能图形学,第二部分我会从AR视频、AI视频两个方面介绍智能图形学在应用视频领域造价值。 第一步是对像的三维模并进行特征提取,然后用结构信息进行三维风格的迁移,最后生成卡通形象。这里我们使用的是多任务网络来完成。 但是我想说的是,正我所说的先重出一个三维信息,我们进行映射,将典型数据通过UV映射方式转成2D贴图,应用神经网络进行处理三维信息重构。 另外值得一提的是,我们借鉴了一个计算机图形学领域的一个知识——张量模型,可以理解为三维重中用于表达的一个参数模型,给出一组系数,便可以生成足够像的。 2.3 早期技术其实是基于图像处理技术的方案,是以肤、型为核心的颜技术,包括白亮眼、型、精准磨皮、像滤镜等技术,称为1.0时代。

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    MySQL 索引?怎么优

    索引类似大学图书馆书目索引,可以提高数据检索的效率,降低数据库的IO成本。MySQL在300万条记录左右性能开始逐渐下降,虽然官方文档说500~800w记录,所以大数据量立索引是非常有必要的。 MySQL提供了Explain,用于显示SQL执行的详细信息,可以进行索引的优。一、导致SQL执行慢的原因1.硬件问题。网络速度慢,内存不足,IO吞吐量小,磁盘空间满了等。 (一般在互联网公司,DBA会在半夜把表锁了,重新立一遍索引,因为当你删除某个数据的时候,索引的树结构就不完整了。 比SQL语句写的烂,索引没有或失效,关联查询太多(有时候是设计缺陷或者不得以的需求)等等。 我们平常所说的索引,果没有特别指明,一般都是指B树结构组织的索引(B+Tree索引)。索引图所示:?最外层浅蓝色磁盘块1里有数据17、35(深蓝色)和指针P1、P2、P3(黄色)。

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    逾1000亿市场、百万级潜在用户,医也有“AI风口”

    值得注意的是,报告中明确提出一点,整形审从模仿明星的单一型审向保留个特色的多元发展,精灵、高级、处女、鲶鱼、厌世、超模等百花齐放。众所周知,整形是一个讲究细节的技术活儿。 、黑眼圈属于哪种类型、斑点的种类及大小变、面部畸形的程度等成千上百种问题,每一种分析都需要进行AI模,而单个需求的难度就已经和识别不相上下了。 在“AI颜”模式中,系统通过工智能算法在识别后,会基于轮廓、肤色、光线等因素对进行调整,让任都能够瞬间“变”。 即使是咨询师或者是主刀的医生,或许都不能够给出具体、数据的特征,这一前提下,没有标准数据的AI系统又该进行训练并给出准确的整体判断呢? 然而需要注意的是,们所要担心的不仅仅只是产品质量,他们还需要考虑另一个问题——用好AI产品?

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    【杂谈】果你想快速系统掌握计算机视觉大部分领域,学习图像是唯一选择

    这样一来,就解决了特征的问题,即将高维的表达成了一个低维的特征,接下来就是进行的聚类与检索。?识别系统虽然已经大规模商业,但并不意味着这里面就没有事情可以做了。 另外,逼真地重的细节信息,在二维的被遮挡后还能进行重,都是当前领域要解决的难题,研究起来有足够的技术深度,一旦攻克也有大量商用场景。 ? 图像编辑与风格随着生成对抗网络等技术的发展,当前图像编辑与风格正在成为计算机视觉领域的新热点,其中尤其是图像落地能力最强,在机交互,娱乐社交,内容作等领域应用非常广泛。? 怎么规划学习路线上面说了这么多,无非就是想告诉大家,作为打算长期在计算机视觉有所树的同学,图像是非常值得研究的,也是不可能绕过的,那么长期学习相关知识呢?下面介绍我们的两个内容。 书中各章节内容下:第1章 图像和特征基础第2章 深度学习基础 第3章 数据集第4章 检测第5章 关键点检测第6章 识别第7章 属性识别第8章 属性分割第9章 颜和妆第

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    朋友圈变靠AI:新型颜技术实现细粒度颜值提升

    由此造成的后果是,在物理世界(比面部妆和整形手术)和虚拟世界(比颜相机和滤镜)中,们对都有强烈的需求。 哲学家、心理学家和整形外科医生已经对问题进行过广泛的研究。 这篇论文的作者认为,要造一种更加灵活和更有前景的框架,可通过一到多转译(one-to-many translation)来描述的过程,其中可以使用很多不同的方式来定义目标。 本研究仅关注女性的。问题描述和动机给定一张目标(颜值普通)和一张参照(通常是颜值高的明星的),我们可以迁移参照图像的相关信息来实现对目标。 为了将参照 B 的颜风格迁移到目标 A,很自然的做法是将基于内容(身份)的表征 C_a 和基于风格(颜)的表征 S_b 连接起来;然后通过下式定义的专用解码器 G 重后的图像 AB:图 2 主要原因是对齐不好,即参照图像基本都是正图像,而较大遮挡和姿势差异会导致无法很好对齐。 ● 干货 | 用Python开启你的机器学习之路

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    犀牛鸟物丨专访刘偲老师:图像之像素级语义理解研究

    现而今,随着科技的发展,我们可以通过各种方式来达到“”的目的,比通过工智能一键智能妆、妆容迁移。然而,判断一个妆容是被大众所接受的对不同面容之间的妆容进行迁移? 您刚才提到,图像的像素级语义理解可以应用在解析上,比智能妆、妆容迁移、年龄迁移,这个是做到的?我们定义一下这里所说的解析问题。 基于解析,我们开展了智能妆、妆容迁移、三个工作。 智能妆是根据解析的结果,我们将指定的妆产品应用于图片,最终得到妆的结果。 比在小红书这样的网站上,分析其中一些博主的照片,看哪些喜欢什么妆?立起与妆容之间的对应关系,然后再对个进行相对个性的推荐。 因为女生做我这方面的课题也有一些优势,比妆、一键换衣等,女性有很好的审,也更热情,因为兴趣是最好的老师。?那您目前团队情况?是否有一些经验跟大家分享?目前团队多是90-95后的学生。

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    腾讯优图多项AI技术亮相2021全球数字经济大会

    现场,腾讯优图实验室为大家带来了基于识别变换+融合技术融合的「云毕业照」及「一键返回童年」互动体验,展示了腾讯优图实验室联合腾讯云AI打造的AI泛娱乐场景应用的新模式,带来生动有趣的体验。 戳我体验区别于传统的PS改图,“云端毕业照”通过特征采集,将用户上传的照片和特定形象进行面部层面融合,保留原图的样貌特征,又呈现出自然的神情状态,让因为疫情而不能回校的学生党也能拥有丽自然的毕业照片 除此以外,云端毕业照还提供学士服、跟校长合影、师生合影、意合影等生活场景可供广大用户选择。利用AI技术加持,花样繁多的新颖展示形式,让学生党们拥有一张好的毕业照。 基于腾讯优图实验室领先的定位和重技术,最终生成的童年照与最初上传的图片能最大程度上保证相近,确保年龄变换后的符合目标年龄层的特点,同时又保证初始照片的样貌特征。 戳我体验 作为腾讯顶级的工智能实验室,腾讯优图一直在AI的路上不断探索和研究,深耕产业互联网的同时,也不断探索通过AI技术为生活带来更多好的体验。

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    【杂谈】让你的2020年秋招CV项目经历更加硬核,可深入学习有三秋季划4大领域32个方向(2020.7.23号后涨价)

    算法组算法小组需要掌握当前图像领域的主要算法,学习的东西包括8大方向:检测,关键点检测,识别,属性分析,分割,颜,编辑与风格,三维。 :(1) 表情,颜值,年龄等算法原理(2) 属性分析项目实践5 属性分割属性分割项目包括:(1) 图像分割模型设计和优方法(2) 属性分割项目实践6 颜与颜项目包括 :(1) 通用颜技术磨皮白,大眼,瘦以及妆算法原理(2) 颜项目实践7 编辑与风格编辑项目包括:(1) 通用的编辑技术,表情迁移,姿态迁移,换等(2) 编辑项目实践8 项目包括:(1) 传统优和深度学习三维算法原理(2) 三维重项目实践图像质量组图像质量小组需要掌握与图像质量相关的内容,学习的东西包括8大方向:图像质量评价,图像构图分析,图像降噪 用于图像去模糊(3) GAN用于图像超分辩(4) GAN用于提升图像的学质量5 结构设计 这一部分主要是学习对GAN的各种各样的结构进行设计和调参改进,包括:(1) GAN的基本结构(2)

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    Python3 网络爬虫(五):老板,需要特殊服务吗?

    果看服务质量,那应该各有千秋。比旷视,相关的技术,应该是比较好,毕竟早些年支付宝的识别技术,都是旷视提供技术支持的,底子在那呢。 咱们以旷视科技的技术为例进行测试。首先,一个账号。然后,找一个想体验的服务,咱先试试颜。这年头,没有颜还真不敢上镜。旷视科技提供了现成的功能体验。 这是通过 web 体验服务,果想嵌入自己的程序里,那就需要学习使用这个 API 了。登录账号,选择控制台,然后一个应用,选择「试用」​类型。​ 相当于你的个账号和密码。在控制台,有各种服务的使用说明,比颜。 除了颜,还有很多服务,检测、识别、关键点等等。关键点就是在上画一堆点,这有什么用?一个比较成熟的例子就是虚拟主播。看着还不错吧?

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    开价20w元,这家公司想买下你的!不限性别年龄,预计2023年投入机器使用

    NFT,即一种非同质代币,可以在网上流转的资产。元宇宙的热度不减,不少预测NFT将成为实现虚拟物品数字资产和流通交易的重要工具。 12岁小朋友靠卖一系列的像素画,一个暑假赚了约250万民币;Twitter联合将一条仅有5个单词的推特以NTF形式拍卖,成交价超过290万元;B圈孙宇晨斥资1050万元买下一个头像……这些“ 因此在招募的要求中,公司也写到,尽可能保证你的看上去要“和蔼可亲”,除此之外对于性别和年龄都没有任其他要求。 根据报道,在新冠期间,这个机器国时代广场中心,“通过互动调查检查常见的冠状病毒症状,以及会议你去看医生”,但也仅此而已了。 但有意思的是,就算你四个问题全选了“是”,机器也只是会议你去看医生。果你全选了“否”,就会解锁一段特殊对话,“你并没有明显的新冠症状,希望你遵守防疫政策”。

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    图发布的白皮书讲了这些

    另外,图智能档案(MSP)里的数据以去中心的方式存储,除了用户本,任机构或个无法接触到原始数据。 目前来看,AI识别已有多年技术积累,2016年680亿张相片处理量在技术能力上应当足够充分,剩下的问题是单独或者联合其他AI服务商向应用持续开放这种能力。 作为最大的图像社交平台,图拥有超10亿用户,以及围绕图平台的大量第三方和开发者,但把传统业务优势顺利转作为热启动的生态基础,白皮书并没有过多提及。 只是,这个过程比代币复杂太多,用户、应用、服务、生态构……任一个环节出错,平台就可能丧失吸引力而毁于一旦。 但不论,尝试解决行业、用户层面的痛点,图的区块链技术并非空架子概念,造了在非ICO场景下实现实用价值的可能,具体结果,只能静观后效。(完)

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    识别该测试

    (2)在图象平面内的平移、缩放、旋转:采用几规范图象经过旋转、平移、缩放后,最后得到的部图象为指定大小,两眼水平,两眼距离一定。 (3)在图象平面外的偏转和俯仰:可以的三维模型,或进行三维融合(morphing),将图象恢复为正面图象。(4)光源位置和强度的变:采用直方图规范,可以消除部分光照的影响。 但对于测试同学来讲,还要考虑异常场景的表现,即任可能造成拍不到,拍不清晰,判断不出是,或者不完整的表现。详细场景比:1) 没有正对摄像头,角度有倾斜。2) 拍照环境过暗或者过黑。 另外判断拍摄的样品是否包含时,原理上一般会通过样品学习、或者是参考模版来,比先设计一个标准的模版,包含标准的特征、有一定的结构分布、相对规律的肤色分布。 那么针对这个原理,在测试时需要考虑不同肤色,或者是面部特征过于复杂的案例,比、比上有皱纹的老。再看比对。实际应用场景中,比对的本质是照片的比对。

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    AI「照妖镜」:不仅知道你P过图,还知道你P图前长啥样

    那我们要识别这些被 P 过的照片呢?众所周知,PS 是国公司 Adobe 推出的一款专业图形编辑软件 Photoshop 的简称。 部感知液可以先识别五官,然后用户可以使用它进行相应的修改,眼睛大小、额头宽窄、瘦、鼻高等,还可以轻松调出微笑唇。?Liquify 工具堪称修图神器,而且使用起来也非常简单。 果然是「以子之矛攻子之盾」啊,Adobe 这项新研究对自己之前推出的「颜」功能下手了!根据 Adobe 博客介绍,这项新研究试图解决以下基本问题:是否可以一个比类识别「修图」还可靠的工具? 另外,他们通过编写 Photoshop 脚本了图像训练集,以在数千幅抓取自网络的照片上进行部感知液调整。研究员随机选择这些照片的子集进行训练。 Efros 说道:「这听起来似乎是不可能的,因为面部几形状存在着大量的变。但果深度学习能够查看低级图像数据(扭曲伪像)和高级线索(面部布局),那这种方法似乎是行之有效的。」

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    AI「照妖镜」:不仅知道你P过图,还知道你P图前长啥样

    那我们要识别这些被 P 过的照片呢?众所周知,PS 是国公司 Adobe 推出的一款专业图形编辑软件 Photoshop 的简称。 部感知液可以先识别五官,然后用户可以使用它进行相应的修改,眼睛大小、额头宽窄、瘦、鼻高等,还可以轻松调出微笑唇。?Liquify 工具堪称修图神器,而且使用起来也非常简单。 果然是「以子之矛攻子之盾」啊,Adobe 这项新研究对自己之前推出的「颜」功能下手了!根据 Adobe 博客介绍,这项新研究试图解决以下基本问题:是否可以一个比类识别「修图」还可靠的工具? 另外,他们通过编写 Photoshop 脚本了图像训练集,以在数千幅抓取自网络的照片上进行部感知液调整。研究员随机选择这些照片的子集进行训练。 Efros 说道:「这听起来似乎是不可能的,因为面部几形状存在着大量的变。但果深度学习能够查看低级图像数据(扭曲伪像)和高级线索(面部布局),那这种方法似乎是行之有效的。」

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    朋友圈变靠AI:新型颜技术实现细粒度颜值提升

    近日,ObEN 公司和西弗吉尼亚大学的一项研究提出了一种新型技术,能够基于参照图像(通常是明星照片)的特征提升输入(比你的自拍)的颜值,从而让你也能变得与明星一样。? 由此造成的后果是,在物理世界(比面部妆和整形手术)和虚拟世界(比颜相机和滤镜)中,们对都有强烈的需求。 哲学家、心理学家和整形外科医生已经对问题进行过广泛的研究。 这篇论文的作者认为,要造一种更加灵活和更有前景的框架,可通过一到多转译(one-to-many translation)来描述的过程,其中可以使用很多不同的方式来定义目标。 本研究仅关注女性的。问题描述和动机给定一张目标(颜值普通)和一张参照(通常是颜值高的明星的),我们可以迁移参照图像的相关信息来实现对目标。 为了将参照 B 的颜风格迁移到目标 A,很自然的做法是将基于内容(身份)的表征 C_a 和基于风格(颜)的表征 S_b 连接起来;然后通过下式定义的专用解码器 G 重后的图像 AB:?

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