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如何使Echarts图表更具有观赏和实用

前言 前面有文章,讲述了Vue中封装Echarts组件,但都是直接上代码,没有具体对代码进行讲述。今天我们就来看看,如何使Echarts图表更美观,都是那部分属性使其更惊艳。 ?...barWidth是柱子宽度。...... legend: { right: 68, //图例组件离右边距离 orient : 'vertical', //布局 纵向布局 width: 40, //图行例组件宽度...视图里面加阴影提示:tooltip,提示框组件 show,默认true,是否显示提示框组件 trigger,触发类型,item、axis、none,当为none时候代表什么都不触发,就不会显示提示框...总结 总来讲,颜色搭配是具有观赏主要因素。同时,精简不需要组件和功能,能够一目了然看懂图表,不要添加无用元素说明信息。这样反而让用户看不懂,不知道图表要表达什么主题了。

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COMET | 概念学习使机器具有思维方式

元学习在小样本学习领域取得了重大进展。然而,最近一项工作表明,简单基线方法性能与现有的元学习方法相当,这就引出了另一个问题,即哪些组件对于快速适应和泛化至关重要。...当机器具有这种结构化认知时,就能提高元学习泛化能力。 受人类认知结构化形式启发,文章提出了一种元学习方法——COMET,它能够沿着人类可解释概念维度进行学习。...三个关键方面使得COMET方法具有很强泛化能力:(1)半结构化表示学习,(2)用概念原型描述特定于概念度量空间,以及(3)对多个模型集成,提高了基础学习概括能力。...这些高级概念可以以完全无监督方式发现,或者使用外部知识库来定义,并且允许这些概念具有许多噪声。模型可以通过分配局部和全局概念重要分数来学习这些概念中哪些子集是重要。...b)CUB上最相关鸟类特征重要分数。 3 相关工作和总结 该研究工作结合大量关于元学习、成分表征和基于概念可解释提出。最近元学习方法大致分为两类:基于优化方法和基于度量方法。

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怎样让 JS - API 具有更好实用

下面就通过一个简单例子,怎么让 API 更加实用,更好复用。 1.代码实用,只能尽量,尽量再尽量。不会出现完美的API,或者是一次编写,永不修改 API 。...2.关于实用,API 命名和扩展性也很重要。但之前写过文章,在这里就不重复了。[[前端开发]--分享个人习惯命名方式](https://juejin.im/post/5b6ad6......改多了,出现问题概率就大了。而且,这样没复用。试想,如果别的页面有一个需求,同样数据。但是 cashDate 字段只需要精确到时分秒。这样需求,大同小异。...,复用比复杂 API 更好,而且编写难度更低。...,暂时就先提这几个方面,如果以后发现有其他例子,还能从其他方面提高 API 实用,就再发文章分享。

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具有Keras和Tensorflow Eager功能RL

由于此类函数没有副作用,因此无论是符号调用还是多次调用它们,它们对输入都具有相同效果。...(即增加未来收益行动)可能。...带有RLlib功能RL RLlib是一个用于强化学习开源库,它为各种应用程序提供高可伸缩和统一API。它提供了多种可扩展RL算法。 ?...简化新算法开发 通过用从纯函数(例如TRFL提供原语)集合构建策略替换单片“ Agent”类,使算法更易于自定义和理解。 无需手动声明TF张量占位符。...尽管代码可读在一定程度上是主观,但用户报告说,构建器模式使自定义算法更加容易,尤其是在Jupyter笔记本电脑等环境中。此外,这些重构已经高达几百行代码减少了算法大小每个。

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使企业物联网具有成本效益6种方法

但物联网技术企业应用仍在不断发展,目前还不完全清楚哪些用例和实践具有经济和商业意义。普华永道互联解决方案部门负责人Rob Mesirow阐述如何使企业物联网实现尽可能经济高效。...不过,幸运是,Mesirow提供了一些提示,说明了公司如何使物联网实施尽可能具有成本效益。 1.不要等待更好技术 Mesirow建议不要等到部署了5G网络等新兴技术后再实施物联网项目。...3.使愚蠢事情变得聪明 当然,找出最成熟低垂果实并不总是那么容易。...他提到普华永道有三个独立平台,这些平台上有大约80种产品,他说这些平台成本“只是传统物联网产品一小部分,而且内置了安全和隐私。”...尽管具有产品优势,Mesirow还是正确地指出了使用低成本,低功率网络而不是使用现有的更昂贵蜂窝网络所带来效率。 5.平衡安全与成本 Mesirow表示,企业在规划物联网时需要考虑成本和安全

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如何让你推荐系统具有可解释

作者:一元,炼丹笔记小编 Jointly Learning Explainable Rules for Recommendation with Knowledge Graph(WWW19) 简介 可解释和有效是构建推荐系统两大关键成份...商品对在规则下特征向量表示为,注意: 如果和之间在关系类型上存在一条边,我们就有, 也就是说我们可以通过一个点e,从a到b。这么做我们可以令模型更具有解释。...为了考虑候选商品以及商品集全局商品相关,我们增加和在中每个商品规则特征。...规则学习模块能够在具有不同类型商品关联知识图中导出有用规则,推荐模块将这些规则引入到推荐模型中以获得更好性能。此外,有两种方法来实现这个框架:两步学习和联合学习。...所提出四种规则增强推荐算法在多个领域都取得了显著效果,并优于所有的基线模型,表明了本文框架有效。此外,推导出规则还能够解释我们为什么要向用户推荐这个项目,同时也提高了推荐模型可解释

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具有穿透微针新型脑机接口

脑机接口(BCI)使瘫痪患者和残疾人可以使用大脑信号控制外部设备。...发表在《Advanced Functional Materials》上一项新研究,揭示了世界上第一个具有灵活背衬和穿透微针脑机接口。...加州大学圣地亚哥分校和波士顿大学研究人员共同研究构建了一种新型脑机接口,该接口具有可扩展且灵活1024通道穿透硅微针阵列(SiMNA)。SiMNA是第一个具有灵活背衬穿透微针阵列。...犹他阵列是具有穿透微针脑机接口现有黄金标准。 与犹他阵列不同,新型硅微针阵列新型脑机接口由柔性,透明和更薄材料制成。...结论 研究展示了首个具有灵活背衬、可扩展功能微针阵列SiMNA。并记录了SiMNA在啮齿动物中慢性电生理信号。

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思考: 如何设计 输出结果 具有对称 网络结构

前言 这个Idea其实不是我想出来。 实验室师兄参与了一个强化学习竞赛,让仿生人体学会站立行走乃至跑起来。...在比赛过程中他自己用tensorflow设计出了一个 对称神经网络 ,能保证输出 最终结果 具有 对称(具体表现为 输出结果数值分布 呈现 左右对齐)。...我想到是,如果网络结构比较简单的话,保证 每一层参数分布 左右对齐 就行了。只用设计一半数量变量存储,让 对称位置 参数 存储在同一个变量中 。...在反向传播时,对称位置 参数变化 取平均结果,再进行偏移即可。 师兄说他网络结构设计也是这样,但是在反向传播时,累加 对称位置 参数变化,之后再进行偏移。...不过在我看来,区别只在于前方案 learning_rate 是后方案二分之一,并没有其他区别。

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R语言随机森林模型中具有相关特征变量重要

p=13546 ---- 变量重要图是查看模型中哪些变量有趣好工具。由于我们通常在随机森林中使用它,因此它看起来非常适合非常大数据集。...大型数据集问题在于许多特征是“相关”,在这种情况下,很难比较可变重要解释。 为了获得更可靠结果,我生成了100个大小为1,000数据集。...顶部紫色线是的可变重要值 ,该值相当稳定(作为一阶近似值,几乎恒定)。红线是的变量重要函数, 蓝线是的变量重要函数 。例如,具有两个高度相关变量重要函数为 ?...实际上,我想到是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到结果, apply(IMP,1,mean)} 在这里,如果我们使用与以前相同代码, 我们得到以下图 plot(C,VI[2,]...然而,当我们拥有很多相关特征时,讨论特征重要并不是那么直观。

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R语言随机森林模型中具有相关特征变量重要

p=13546 ---- 变量重要图是查看模型中哪些变量有趣好工具。由于我们通常在随机森林中使用它,因此它看起来非常适合非常大数据集。...大型数据集问题在于许多特征是“相关”,在这种情况下,很难比较可变重要解释。...红线是的变量重要函数,    蓝线是的变量重要函数   。例如,具有两个高度相关变量重要函数为 看起来  比其他两个  要  重要得多,但事实并非如此。...我想我发现图形混乱,因为我可能会想到  重要     恒定。考虑到其他变量存在,我们已经掌握了每个变量重要。...关联度接近1时,与具有相同   ,并且与蓝线相同。 然而,当我们拥有很多相关特征时,讨论特征重要并不是那么直观。

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Briefings in Bioinformatics:具有不同杂合水平基因组实用组装指南

虽然已开发了具有不同视角各种组装程序,但尚未对具有不同杂合二倍体基因组长读长组装程序进行系统评估。...研究团队使用六个具有不同杂合水平基因组,根据计算机资源使用情况(执行时间和内存使用情况)、连续和完整来评估组装程序(5个长读长组装程序Canu、Flye、miniasm、NextDenovo、Redbean...输入数据集概要 具有不同杂合水平基因组实用组装指南 首先,为了了解样本特性,如基因组大小,使用GenomeScope等工具评估杂合和重复率。...对于任何杂合基因组,首先推荐组装程序是Redbean,这是一个轻量级工具,无论杂合如何,它在连续和BUSCO完整方面都具有稳定性能。...基因组杂合≥1,MaSuRCA_C应该作为第二个试验组装器备选方案,因为它是一个重量级工具,在连续和BUSCO完整方面都被归类为“高”,并且在任何杂合基因组中都具有稳定性能。

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想让系统更具有弹性?了解背压机制和响应式流秘密!

分析传统开发模式和响应式编程实现方法之间差别引出了数据流概念 1 引言 从“流”概念出发,并引入响应式流程规范,从而分析响应式编程中所包含各个核心组件。...我们知道队列具有存储与转发功能,所以可以用它来进行一定流量控制。...有界丢弃队列 有界丢弃队列考虑了资源限制,适用于允许丢消息业务场景。但消息重要很高场景显然不可能采取这种队列。...有界阻塞队列 6 背压(Backpressure)机制 纯“推”模式下数据流量会有很多不可控制因素,需要在“推”模式和“拉”模式之间考虑一定平衡,从而优雅地实现流量控制。...7 响应式流规范 针对流量控制解决方案以及背压机制都包含在响应式流规范中,其中包含了响应式编程各个核心组件。 8 响应式流核心接口 8.1 Publisher 一种可以生产无限数据发布者。

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怎样为H5网站创建具有可读内容?

烟台H5网站建设内容设计不仅仅只是在视觉上给人一种好看感觉,更应具备可读内容。 因此我们必须创建一个用户可以实际阅读设计并帮助他们参与到内容中。...1.通过大小和规模来创建层级 可读设计一般从多个文本级别开始,建立清晰层次将有助于用户更直观浏览文本。 更大尺寸或规模是一种视觉提示,它告诉用户这是他们首先需要阅读内容,因为它是最重要。...创建一个具有一致文本位置和大小,使得用户更容易浏览文本。这在长形式内容甚至短内容主页上很有效,如上面的Narrative案例。 你会注意到主页在banner上设置了四种不同级别的文本。...设计师有时会犯错误是将每一个元素都限制在单独盒子或空间里。通过将它们与其他元素混合使用起来,使之更具沉浸感。...文本是图像一部分(它实际上触及了牛角在顶部)这种视觉和文字组合吸引用户进入内容,使他们想要获得更多信息。 5.保持线条(思想)单一 在规划设计时,要考虑短时间内可能发生突发事件。

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Detalk.js —— 具有高自定义、简洁、轻量开源评论系统

Waline 是「有后端 Valine」,保留了 Valine 很多特性,但还是没有让我满意。 后来,我转到了 Twikoo,这也是我使用最久评论系统。...它有非常丰富特性,但我最后还是弃用了它。 Detalk.js 部署平台从名字就可以看出,基于 Deta Bases 和 Deta Micros. 这些平台对个人开发者免费使用,非常友好。...在开发过程中,我发现 Detalk.js 响应时长至少在 1s+,我推测是与 Deta 平台运行方案和冷启动有关,但对于评论系统来说,这无伤大雅。...前往 Web 面板截图,可以看到,Detalk 所创建数据库基本格式如下: 图片 以 CMT_ 开头存放评论,FUNCTION_ 开头存放事件函数,还有一些关于站点配置。...解析 如果你没有额外配置,那么点击「预览」时候。

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生化小课 | 常见二级结构具有特征二面角

生 化 小 课 医学生:生理生化 必有一挂 生科/生技:生化书是我见过最厚教材 没有之一 每周一堂 生化小课 —— 期末/考研 逢考必过—— 常见二级结构具有特征二面角 α螺旋和β构象是多种蛋白质中主要重复二级结构...Ramachandran引入,是将特定蛋白质结构中观察到所有φ和ψ角可视化有用工具,通常用于测试三维蛋白质结构质量。...在Ramachandran图中,定义α螺旋和β构象二面角落在空间允许结构相对有限范围内(图4-8a)。...已知蛋白质结构φ和ψ大部分值落在预期区域,如预测那样,α螺旋和β构象值附近浓度较高(图4-8b)。唯一经常在这些区域之外构象中发现氨基酸残基是甘氨酸。...由于Gly残基侧链很小,它可以参与许多其他氨基酸在空间上禁止构象。在这些区域之外构象中经常发现唯一氨基酸残基是甘氨酸。

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这是一篇非常具有操作程序员初学者攻略。

当然,Step by Step 路线是不现实,并且每个人都会有自己特点,所以给出这个编程入门导引更多是为了引发小伙伴们思考,最终帮助你形成适用于自己学习路线。...或是你是想自动化完成一些乏味任务让你有更多时间看窗外风景?也许你只是想更具有就业竞争力找个好工作。...兴趣是推动力不竭源泉,保持这种充满兴趣感觉,以便于你能将其投入到你10年/10000小时编程时间中。 编程很有趣,那是探索喜悦。那是创造喜悦。...完成这本书后,你会具备坚实系统基础,也具有了学习操作系统,编译器,计算机网络等内容先决条件。...当学习更高级系统内容时,翻阅一下此书相应章节,同时编程实现其中例子,一定会对书本上理论具有更加感性认识,真正做到经手代码,从上层设计到底层实现都了然于胸,并能在脑中回放数据在网络->内存->

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