亲爱的BCGSoft用户,我们非常高兴地宣布BCGControlBar Professional for MFC和BCGSuite for MFC v30.2正式发布!此版本包含新的Office 2019样式可视化主题、改进了Shell控件以及其他一些新功能和改进!本文将为大家介绍v30.2中发布的新功能!让您对BCG最新发布的版本有一个全新的认识和了解。需要最新版的可以点击这里【BCG下载】
对齐相似细胞类型的细胞,这样就不会因为样本、条件、模式或批次之间的差异而在后续分析中进行聚类。
A . 此时 div 和 span 属于并列关系
这里,TP表示真阳性的数量(模型正确预测正类),FP表示误报的数量(模型错误地预测正类),FN表示假阴性的数量(模型错误地预测阴性类),TN表示真阴性的数量(模型正确预测阴性类)。
Journal: PLOS COMPUT BIOL Published: June20,2019 Link: https://journals.plos.org/ploscompbiol/arti
激活函数在神经网络里是一个重要的组件,大家最常用的是ReLU,其变种在各种任务/模型中都有较好的效果。Swish这种搜索得到的激活函数,在部分数据集上也能超越ReLU,但是搜索效率不够高。
导读:其实工作中我们并不需要作出很炫酷的视觉呈现,数据可视化主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息,有效地传达思想概念,通过直观地传达关键的方面与特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。因此在设计过程中:每一个选择,最终都应落脚于读者的体验,而非图表制作者个人。
单细胞RNA-seq分析介绍 单细胞RNA-seq的设计和方法 从原始数据到计数矩阵 差异分析前的准备工作 scRNA-seq——读入数据详解 scRNA-seq——质量控制 为什么需要Normalization和PCA分析 scRNA-seq聚类分析(一)
视觉编码是一种:将数据信息(属性 + 值)映射成可视化元素(可视化符号 + 视觉通道)的技术
《Deep web data extraction based on visual information processing》
调试机器学习模型是最痛苦的,因为算法本身不透明,就算运行结果不好,有时你也很难知道问题出在哪里。
如果访存32位数据,内存地址应当与32位的数据对齐,也就是说,D_PC的最低两位应当为0(如果内存存数据以32 bit为单位,表示数据是4个字节对齐的);
在可解释机器学习领域,不能仅仅满足于简单地训练模型获得预测。为了工作能更有意义并或得更好的结果,我们应该深入探寻和研究我们的模型。除此之外,算法的约束条件和偏置在也能在后续操作模型时得到清晰的认识。
用Flood-Filling网络和Local Realignment,基于果蝇的大脑切片自动重建出了完整的果蝇大脑神经图。
https://www.toutiao.com/i6670031809427800587/
数据科学工程的目标是向那些仅对数据内在本质感兴趣的人展示这些数据的含义。要达到这个目标,数据科学家/机器学习工程师要遵循若干个步骤。对于更精确地建立机器学习模型来说,数据预处理(清洗,格式化,缩放,正规化)和多种图表的数据可视化是两个非常重要的步骤。
O’Reilly和Intel人工智能2018北京大会售票系统已经上线,现在是Best Price票价阶段。目前已经公布部分讲师及议题,详情请登录官网:https://ai.oreilly.com.cn/ai-cn。 原文摘要: 学习速率是随着时间的推移神经网络里信息积累的速度。学习速率决定了神经网络达到(以及是否能达到)所需特定输出的最佳、最有利位置的速度。在原始随机梯度下降(SGD)中,学习速率与误差梯度的形状无关,因为它使用了一个与误差梯度无关的全局学习速率。 然而可以对原始SGD的更新规则进行许多
大数据是当下最火爆的话题之一。随之而来的,是数据可视化技术的持续发展,它用来展现和阐释大规模的数据。但是数据可视化技术并非千篇一律。 数据可视化是展现数据的最强大机制之一,技术上的优势也为其创造了独特
和数据打交道的朋友肯定经常会通过可视化的方式来呈现数据。在这里小编给大家总结了数据可视化制作的30个小技巧,通过列举一些容易被忽略的常见错误,希望最终能够快速提升和巩固你的可视化制作水平(来源:DataHunter) 一、你不得不注意的图表制作小技巧 1、条形图的基线必须从零开始 条形图的原理就是通过比较条块的长度来比较值的大小。当基线被改变了,视觉效果也就扭曲了。 2、使用简单易读的字体 有些时候,排版可以提升视觉效果,增加额外的情感和洞察力。但数据可视化不包括在内。坚持使用简单的无衬线字体(通常是
这是流体材质的第二篇,继上一篇纹理变形之后,讲述如何对齐流体而不再是将它们进行扭曲。
优秀的数据可视化图表只是罗列、总结数据吗?当然不是!数据可视化其真正的价值是设计出可以被读者轻松理解的数据展示,因此在设计过程中,每一个选择,最终都应落脚于读者的体验,而非图表制作者个人。
使用 Vega,我们能够以JSON格式描述可视化的视觉外观和交互行为,并使用 Canvas 或 SVG 生成基于 Web 的视图。
2017年,全球估计有7.5亿人使用Excel。2017年,世界人口约为76亿。这意味着大约有10%的人使用Excel,我猜大部分是用于数据分析。
错把相关性当成因果性 correlation vs. causation 经典的冰淇凌销量和游泳溺水人数成正比的数据,这并不能说明冰淇凌销量的增加会导致更多的人溺水,而只能说明二者相关,比如因为天热所以二者数量都增加了。这个例子比较明显,说起来可能会有人觉得怎么会有人犯这样的错误,然而在实际生活、学习、工作中,时不时的就会有人犯这样的错误。 举个栗子 数据显示,当科比出手10-19次时,湖人的胜率是71.5%;当科比出手20-29次时,湖人的胜率骤降到60.8%;而当科比出手30次或者更多时,湖人的胜率只有
深度神经网络(DNNs)在视觉、语言理解和语音识别等领域取得了前所未有的进展。但这些成功也带来了新的挑战。与许多以前的机器学习方法不同的是,深度神经网络可以很容易地在分类中产生敌对的例子,在强化学习中
作者:杨晓凡、camel、思颖、杨文 AI 科技评论按:神经网络的可解释性一直是所有研究人员心头的一团乌云。传统的尝试进行可解释性研究的方法是通过查看网络中哪个神经元被激发来来理解,但是即使我们知道「第 538 号神经元被激发了一点点」也毫无意义,并不能帮助我们理解神经元在网络中的意义。为了解决这样的问题 Google Brain 的一些研究人员开发了神经网络特征可视化方法。 2015 年上半年的时候,谷歌大脑的人员就尝试将神经网络理解图像并生成图像的过程进行可视化。随后他们开源了他们的代码 DeepDre
选自Google Research 作者:Maithra Raghu 机器之心编译 参与:李泽南、路雪 SVCCA 是谷歌大脑提出的一个简单、可扩展的工具,可以帮助开发者获知各类深度神经网络在训练过程中模型内部的表征,为开发者们带来洞见。该工作的论文已经被 NIPS 2017 大会接收,在下周举行的大会上,谷歌还将更深入展示新工具的特点。 深度神经网络(DNN)促使计算机视觉、语言理解和语音识别领域出现了前所未有的进步。但是这些成功也伴随着新的挑战。尤其是,和之前很多机器学习方法不同,DNN 易受分类中的对
神经网络的可解释性一直是所有研究人员心头的一团乌云。传统的尝试进行可解释性研究的方法是通过查看网络中哪个神经元被激发来来理解,但是即使我们知道「第 538 号神经元被激发了一点点」也毫无意义,并不能帮助我们理解神经元在网络中的意义。为了解决这样的问题 Google Brain 的一些研究人员开发了神经网络特征可视化方法。 2015 年上半年的时候,谷歌大脑的人员就尝试将神经网络理解图像并生成图像的过程进行可视化。随后他们开源了他们的代码 DeepDream。这个方法出乎他们意料的是,竟然促成了一个小小的艺术
每个数据科学家都必须掌握的最重要的技能之一是正确研究数据的能力。彻底的探索性数据分析 (EDA, Exploratory Data Analysis) 是必要的,这是为了确保收集数据和执行分析的完整性。
前言 数据的世界正在发生急剧变化,任何人都应该访问自己需要的数据,并具备获取任何数据的洞察力,而tableau正是帮我们洞察数据的好帮手。 Tableau作为BI tool leader ( 2016 Gartner BI chart), 它不仅是一款可视化软件,还具备不可忽略的强大的Data connection, collaboration, security management, multi-platform功能性: Data connection:Tableau Desktop可直接连接S
Matplotlib是Python的数据可视化库的基础。它是其他可视化工具(如Seaborn)的基础。 Matplotlib提供了很大的灵活性,因此您可以自定义或调整几乎所有的图表。但是想要完全控制可视化就需要编写更多的代码。 在本文中,我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧: 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例,但这些技巧也可以应用于其他类型的图。我创建了一个数据集模拟价格和销售数据。 import pandas a
前言 图表可形象展示统计数据的特征(如分类、趋势等),以“可视化”方式直观传达信息,帮助用户抓住重点。在管理端后台系统中,往往使用图表来呈现监控数据,便于运维人员快速获取数据特征,理解业务状况。但是,如果对图表或图表基础元素的使用理解有偏差,那所设计的图表将会对用户产生误导。 本文基于控制台图表设计所整理的材料基础上,浅析图表选择、基础元素、使用场景等注意细则,以在业务中更好了解和运用图表。文章结构如下: 图表价值 恰当使用图表呈现数据 图表使用场景 图表基础元素 图表状态 其他注意点 总结 图表价值 通常
升级到AS 4.0以后,出现如下的预警,对于我这种有代码洁癖的人是不能忍的,必须解决
来源:DeepHub IMBA 本文约2300字,建议阅读5分钟 本文中,我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧 Matplotlib是Python的数据可视化库的基础。它是其他可视化工具(如Seaborn)的基础。 Matplotlib提供了很大的灵活性,因此您可以自定义或调整几乎所有的图表。但是想要完全控制可视化就需要编写更多的代码。 在本文中,我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧: 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将
Matplotlib是Python的数据可视化库的基础。它是其他可视化工具(如Seaborn)的基础。
来源:ScienceAI本文约2600字,建议阅读5分钟本文简要讨论了 ChatGPT 可能应用于计算材料科学的 3 个方面,即生成结构、计算材料软件编程,数据可视化等。 ChatGPT 已火爆全球,它可以完成一系列具有挑战性的任务,比如撰写论文、编程、作曲、绘画等。 但 ChatGPT 在计算材料科学中的潜在应用还有待讨论。 近日,浙江大学材料科学与工程学院洪子健在《Energy Material Advances》发表题为「ChatGPT for Computational Materials Sci
在这里小编给大家总结了数据可视化制作的30个小技巧,通过列举一些容易被忽略的常见错误,希望最终能够快速提升和巩固你的可视化制作水平。
选自yuri.is 作者:Yuri Vishnevsky 机器之心编译 编辑:蛋酱、小舟 从诞生之日起,Julia 已经走过了十多个年头。 作为一个面向科学计算的高性能动态高级程序设计语言,Julia 在许多情况下拥有能与编译型语言相媲美的性能,且足够灵活。 曾有开发者盛言赞美 Julia,从速度、通用性、多重派发等多个维度出发,认为 Julia 甚至比 Python 更胜一筹。 当然,也有人发现了 Julia 尚存在一些不足之处,开发者 Yuri Vishnevsky 就写了一篇博客控诉 Julia,并
请移步Github仓库:https://github.com/xiaoxi666/Img2AsciiVision
Power BI VS Tableau 是个老生常谈的话题。相关文章在csdn、知乎、谷歌上有不少。但一来这两家的产品更新迭代很快,二来网上很多文章都是大方向上抽象概念的对比,没有细化到操作层面。个人估计,很多文章都是把初始一两篇对比文章的几个观点换个表达再写一遍,因此都是大同小异,且不痛不痒,让读者看完还是不知有啥区别。接下来我将以Power BI老手的视角,从多个方面去进行对比。本篇主要讲解可视化层面。为此,我特地用Tableau复刻了一遍Stack Overflow 2019调查问卷的Power BI报告。详见下图:
来源:专知本文为书籍介绍,建议阅读5分钟本指南教你如何利用最佳Python和JavaScript库的力量。 如何将原始的、未经处理的或格式不正确的数据转换为动态的、交互式的web可视化?在这本实用的书
前言 图表可形象展示统计数据的特征(如分类、趋势等),以“可视化”方式直观传达信息,帮助用户抓住重点。在管理端后台系统中,往往使用图表来呈现监控数据,便于运维人员快速获取数据特征,理解业务状况。但是,如果对图表或图表基础元素的使用理解有偏差,那所设计的图表将会对用户产生误导。 本文基于控制台图表设计所整理的材料基础上,浅析图表选择、基础元素、使用场景等注意细则,以在业务中更好了解和运用图表。文章结构如下: 图表价值 恰当使用图表呈现数据 图表使用场景 图表基础元素 图表状态 其他注意点 总结 图表价值 通
代码比较是日常开发经常需要做的工作,比如说源代码对比、文档对比,甚至是excel表格对比。
除此之外,我们使用了1亿到2亿张训练人脸缩略图,其中包含大约800万个不同的身份。人脸检测器在每张图像上运行,并在每张人脸周围生成一个紧密的包围框。这些脸部缩略图将根据各自网络的输入大小调整大小。在我们的实验中,输入大小的范围从96x96像素到224x224像素。
编译整合:Nancyzxll 审稿:张远园 Aileen ◆ ◆ ◆ 引言 小白学数据系列的读者们,大家好久不见。谷歌最近推出了一个神经网络可视化教学平台“游乐场”Tensorflow Play
R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。目前R主要支持四套图形系统:基础图形(base)、网格图形(grid)、lattice图形和ggplot2。其中ggplot2凭借强大的语法特性和优雅的图形外观,逐渐成为R中数据可视化的主流选择。
导语 时光回到38年前,就是1982年,HTML诞生,从此开辟了计算机领域的前端时代,13年后,第一个前端可视化IDE诞生,他就是Frontpage,又两年后,大名鼎鼎的Dreamweaver诞生,垄断了前端可视化IDE许多年。此后,前端可视化这片江湖可谓风起云涌,一茬又一茬的斗士奋起直追,与此同时,一茬又一茬的背影也在悄然离去,能活下来的,都是英雄。 可视化IDE的探索之路 能活下来的,都是英雄 时光回到38年前,就是1982年,HTML诞生,从此开辟了计算机领域的前端时代,13年后,第一个前端可视化I
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云