📷 来源：DeepHub IMBA本文约1500字，建议阅读5分钟本文为你介绍6个用于可解释性的Python框架。 随着人工智能的发展为了解决具有挑战性的问题，人们创造了更复杂、更不透明的模型。AI就
📷 大数据文摘转载自数据派THU 来源：DeepHub IMBA 随着人工智能的发展为了解决具有挑战性的问题，人们创造了更复杂、更不透明的模型。AI就像一个黑匣子，能自己做出决定，但是人们并不清楚其
📷 来源：DeepHub IMBA本文约1700字，建议阅读5分钟在本文中，将介绍6个用于机器学习可解释性的Python框架。 随着人工智能的发展为了解决具有挑战性的问题，人们创造了更复杂、更不透明的
随着人工智能的发展为了解决具有挑战性的问题，人们创造了更复杂、更不透明的模型。AI就像一个黑匣子，能自己做出决定，但是人们并不清楚其中缘由。建立一个AI模型，输入数据，然后再输出结果，但有一个问题就是我们不能解释AI为何会得出这样的结论。需要了解AI如何得出某个结论背后的原因，而不是仅仅接受一个在没有上下文或解释的情况下输出的结果。
但在GAN学习的潜在空间里，人的姿势、形状和纹理样式等不同属性通常都是结合在一起的。
你惊奇的发现，谷歌定义了生成式 AI 的全新范式 —— 生成式交互环境（Genie，Generative Interactive Environments）。Genie 是一个 110 亿参数的基础世界模型，可以通过单张图像提示生成可玩的交互式环境
前两篇文章讲解了cmd和powershell混淆的各种姿势，原理和防御方式，希望能对大家有启发。
本文盘点了12款常用的Python数据可视化库，挑选适合自己业务的那一款吧！Python有很多数据可视化库，这些数据可视化库主要分为交互式可视化库和探索式可视化库。
大家普遍第一次接触到的Python数据可视化库基本上都是Matplotlib。Python还有很多数据可视化库，本文我将简单介绍12款常用的Python数据可视化库，并在文末送出一本数据可视化书籍！
在数据可视化的领域，pyecharts是一个功能强大、易于使用的Python库。它是基于Echarts引擎开发的，能够生成丰富多样的图表类型，包括折线图、柱状图、散点图、饼图等。本文将介绍pyecharts的基本使用方法和常见图表示例。
大数据可视化的新动态 Intetix Foundation（英明泰思基金会）由从事数据科学、非营利组织和公共政策研究的中国学者发起成立，致力于通过数据科学改善人类社会和自然环境。通过联络、动员中美最顶尖的数据科学家和社会科学家，以及分布在全球的志愿者，我们创造性地践行着我们的使命：为美好生活洞见数据价值。 1 引言 数据可视化是将数据以不同形式展现在不同系统中，其中包括属性和变量的单位信息[1]。基于可视化发现数据的方法允许用户使用不同的数据源，来创建自定义分析。先进的分析集成了许多方法，为了支持交互式
桔妹导读：死锁是多线程和分布式程序中常见的一种严重问题。死锁是毁灭性的，一旦发生，系统很难或者几乎不可能恢复；死锁是随机的，只有满足特定条件才会发生，而如果条件复杂，虽然发生概率很低，但是一旦发生就非常难重现和调试。使用锁而产生的死锁是死锁中的一种常见情况。Linux 内核使用 Lockdep 工具来检测和特别是预测锁的死锁场景。然而，目前 Lockdep 只支持处理互斥锁，不支持更为复杂的读写锁，尤其是递归读锁（Recursive-read lock）。因此，Lockdep 既会出现由读写锁引起的假阳性预测错误，也会出现假阴性预测错误。
在数据可视化的研究热潮中，如何让数据生动呈现，成了一个具有挑战性的任务，随之也出现了大量的可视化软件。相对于其他商业可视化软件，Python是开源且免费的，而且具有易上手、效果好的优点。 大家普遍第一次接触到的Python数据可视化库基本上都是Matplotlib。Python还有很多数据可视化库，本文盘点了12款常用的Python数据可视化库，挑选适合自己业务的那一款吧！ 深入学习Python商业数据可视化技术，推荐阅读《Python商业数据可视化实战》。 ▼ Python有很多数据可视化库，这些数据可
摘要 本演讲将介绍如何利用CSS对shiny页面进行个性化设计及在网页中嵌入视频；并通过一个详细案例介绍了利用htmlwidgets包开发HTML控件，基于D3.JS库创建简单的交互桑基图，包括控件创
TorchExplorer是一个交互式探索神经网络的可视化工具，他的主要功能如下：
机器之心专栏 机器之心编辑部 如今大型语言模型（如 ChatGPT）风靡全球，其最重要的应用之一就是辅助用户完成各种日常写作，如撰写电子邮件，创作博客文章，都能得到它的有力支持。但是目前包括 ChatGPT 在内的各种大语言模型在长内容创作领域，如小说，剧本，长篇文案等领域却显得力不从心。 近期，来自苏黎世联邦理工和波形智能的团队发布了 RecurrentGPT，一种让大语言模型 (如 ChatGPT 等) 能够模拟 RNN/LSTM，通过 Recurrent Prompting 来实现交互式超长文本生成，
本文分享一篇 CVPR 2021 论文『Modular Interactive Video Object Segmentation: Interaction-to-Mask, Propagation and Difference-Aware Fusion』，由伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校、香港科技大学联合快手提出模块化交互式 VOS 算法， MiVOS，所需的交互帧数更低，分割精度与运行效率更高。
在实际工作中，每个数据科学项目各不相同，但基本都遵循一定的通用流程。具体如下： 数据科学工作流程： 1.数据导入 2.数据整理 3.反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 4.作出推断（比如
PivotalR：用于读取Pivitol（Greenplum）和HAWQ数据库中的数据
在实际工作中，每个数据科学项目各不相同，但基本都遵循一定的通用流程。具体如下： 数据科学工作流程 数据导入 数据整理 反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 作出推断（比如预测） 沟通交流 自动化分析 程序开发 下面列出每个步骤最有用的一些R包： 数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather：一种快速，轻量级的文件格式。在R和python上都可使用 readr：实现表格数据的快速导入。中文介绍可参考这里 readxl：读取Microsoft Excel电子表
并行性是指计算机系统具有可以同时进行运算或操作的特性，在同一时间完成两种或两种以上工作。并行性等级可以分为作业级或程序级、任务级或程序级、指令之间级和指令内部级。
Markmap 是一个非常有用的工具，它可以将 Markdown 文本转换成交互式的思维导图，我在工作中经常会用到这个工具，比如：
就在几天前，著名的机器学习框架scikit-learn在pypi上释放了其1.0rc1版本，这里给大家科普一下，版本号中的rc是Release Candidate的简称，代表当前的版本是一个候选发布版本，一旦到了这个阶段，scikit-learn对于1.0版本的开发设计就基本上不会再新增功能，而是全力投入到查缺补漏的测试中去也就意味着：
永远不要低估Excel的作用，虽然名种BI工具很火爆，但记住他们只在分析师的群体中火爆，当涉及到报表分享时，分享到一般用户手里时，或者职场老一辈人群时，Excel是最佳的选择。同样对灵活性要求高、自动化程度强烈的，Excel仍然是不二的选择。
rust/compiler/rustc_resolve/src/rustdoc.rs是Rust编译器中解析文档注释的模块。该模块处理Rust源代码中的文档注释，提取出有用的信息，例如函数、结构体、枚举的名称、说明、参数、返回值等。它的主要作用是解析和整理文档注释的内容，以便生成文档（例如Rust的官方文档）。
Wolfram 技术带您进入一个全新的世界，在这个世界中，每个文档都可以立即进行交互，每个概念都带有一个应用程序——在由 Wolfram 语言提供支持的统一系统中，将文学编程和交互式发布结合在web、桌面和移动设备上。
我教授了一门关于数据可视化的数据科学硕士课程。我们的数据科学硕士项目是一个为期15个月的强化项目，这个项目已经成功地培养了许多优秀的数据科学家。
这学期（2018学年春季学期）我教授了一门关于数据可视化的数据科学硕士课程。我们的数据科学硕士项目是一个为期15个月的强化项目，这个项目已经成功地培养了许多优秀的数据科学家。
源码路径：Github-LearningMpaAbp 1. 引言 现在的互联网已不在仅仅局限于网页应用，IOS、Android、平板、智能家居等平台正如火如荼的迅速发展，移动应用的需求也空前旺盛。所有的互联网公司都不想错过这一次移动浪潮，布局移动市场分一份移动红利。 的确，智能手机作为我们日常生活已必不可少的一部分，通过手机app能够获得更好的体验，比如社交、购物、娱乐、生活。 但这也引入了一个问题，如果布局移动市场，就意味着要维护好几条产品线，比如网页、Android、IOS、微信公众号等。这对公司
二十五年前，NVIDIA通过构建第一个GPU，改变了计算机图形行业。现在，由NVIDIA研究人员开发的一种新的基于深度学习的模型旨在将行业推向AI领域。新的技术为创建虚拟世界降低时间和成本。
1.The Dawn of LMMs: Preliminary Explorations with GPT-4V(ision)
Ant Design Blazor是一套基于 Ant Design 和 Blazor 的企业级组件库。
基本块是连续三地址状态的最大序列，其中控制流只能在块的第一个语句中输入，并在最后一个语句中停留，而不会停止或分支。
pavian 是一款基于 shinny 的 R 包，可以生成交互式的网页结果。也可以使用在线版本的pavian。支持 kraken，metaphlan 格式结果。如果要利用pavian 可视化 centrifuge 结果，需要首先将其转换为 kraken 格式结果。
区块链技术最初给我们第一印象是其拥有匿名性，不可篡改性，一致性，分布式等特点。其中匿名性随着对区块链的进一步分析和一些信息情报的收集，一般区块链公链的匿名性都是较弱的。我们熟悉的比特币，以太坊等区块链的匿名性都是较弱的，可以实现交易追踪和地址的聚类，我们在区块链追踪这边也做了一些基础的工作，实现区块链的威胁情报与监管。但是可以通过密码学技术进一步增强区块链的匿名性，其中主流的方法有两种，一种是采用混币的方式其中最具代表性的公链技术是门罗币，这个技术我们在上一篇《区块链隐私保护技术解析——之门罗币(monero)》中进行了详细的分析；另一种技术是采用零知识证明的方式实现强匿名性具有代表性的公链技术是大零币ZEC（Zerocash）。
数据可视化对于通过将数据转换为视觉效果来揭示数据中隐藏的趋势和模式非常重要。为了可视化任何形式的数据，我们都可能在某个时间点使用过数据透视表和图表，如条形图、直方图、饼图、散点图、折线图、基于地图的图表等。这些很容易理解并帮助我们传达准确的信息。基于详细的数据分析，我们可以决定如何最好地利用手头的数据，帮助我们做出明智的决定。
RDD，学名可伸缩的分布式数据集（Resilient Distributed Dataset）。是一种对数据集形态的抽象，基于此抽象，使用者可以在集群中执行一系列计算，而不用将中间结果落盘。而这正是之前 MR 抽象的一个重要痛点，每一个步骤都需要落盘，使得不必要的开销很高。
在这篇文章中，我向大家介绍前5名最好的开源JavaScript图表库。每个站点的仪表板都是不完整的，因为他们缺少图表，所以为我们的站点找到正确的图表库是非常重要的。以下库可以帮助你在站点创建可自定义和美观的图表。 D3.js - 数据驱动的文档 📷 D3.js是一个开源的JavaScript库，用于根据用户数据处理文档。这是一个强大的工具，通过HTML，SVG和CSS的帮助，赋予数据生命。 D3允许开发人员将任意数据绑定到DOM，然后将数据驱动的转换应用到DOM。例如：考虑一个数组数组，您可以使用它来生成一
利用强大的计算、统计和优化，即时交互性和内置化学数据的组合，可以立即部署的完全交互式模型来模拟您的化学过程。一个系统，一个集成的工作流程。
在lattice图形中，lattice函数默认的图形参数包含在一个很大的列表对象中，你可通过trellis.par.get()函数来获取，并用trellis.par.set()函数来修改。show.settings()函数可展示当前的图形参数设置情况。查看当前的默认设置，并将它们存储到一个mysettings列表中：
模型可解释性是当今机器学习中最重要的问题之一。通常某些“黑匣子”模型（例如深度神经网络）已部署到生产中，并且正在运行从工作场所安全摄像头到智能手机的所有关键系统。令人恐惧的是，甚至这些算法的开发人员都无法理解为什么正是这些算法真正做出了自己的决定，甚至更糟的是，如何防止对手利用它们。
大家都看过非常酷的实时数据看板，能用最直观的方式给到我们业务数据的信息，如下图所示。
matplotlib算是python比较底层的可视化库，可定制性强、图表资源丰富、简单易用、并且达到出版质量级别。
构建有效的机器学习系统意味着要问许多问题。仅仅训练一个模型放在那儿是不够的。优秀的从业者就像侦探一样，总是试图更好地理解自己的模型：对数据点的改动对模型的预测能力有何影响？对于不同的群体——如历史上被边缘化的人群——模型的表现是否不同？用于测试模型的数据集的多样化程度如何？
第1 步,求关系模式R < U , F > 的最小函数依赖集F 第2 步, 按照上面的定义, 分别计算出UL ,UR , UB （UL 表示仅在函数依赖集中各依赖关系式左边出现的属性的集合; UR 表示仅在函数依赖集中各依赖关系式右边出现的属性的集合;另记UB = U - UL - UR ） 第3 步,若UL ≠Φ,计算UL的闭包，若UL+ = U ,则UL 为R 的唯一的候选码,算法结束. 若UL+ ≠U ,转第4 步. 若UL = Φ,转第5 步. 第4 步,将UL 依次与UB 中的属性组合,利用上述的定义4 判断该组合属性是否是候选码; 找出所有的候选码后,算法结束. 第5 步,对UB 中的属性及属性组合利用上述的定义4 依次进行判断;找出所有的候选码后,算法结束.
随着项目规模庞大，文件层级与结构的复杂度越来越高，模块关系混乱，循环依赖，反向依赖行为越来越多。
大家好，今天让我们看一下使用Python进行数据可视化的主要库，以及可以使用它们完成的所有类型的图表。我们还将看到建议在每种情况下，使用哪个库以及每个库的独特功能。
交互式图表受到所有人的喜爱，因为它们能够更有效地讲述故事。在数据科学和相关领域也是如此。探索性数据分析是数据预处理管道中的一个重要步骤，在生态系统中有许多可用的库来实现这一点。下图完美地概括了这一观点。
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