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Python matplotlib绘制散点图

上面的例子中使用2009年至2019年这十一年天猫11的总成交额数据。 散点图根据提供的两组数据,构成图形中的多个坐标点。...,可以修改figsize参数调整图像尺寸,设置更好的图像比例。...数据是历年11的总成交额,每年的数据是独立的,可以用不同的颜色来区分。...比如我想预测2020年天猫11的总成交额,通过对比的方式,简单分析一下这个趋势更接近指数函数还是更接近多次函数。...这里我只是简单对比一下,三次函数还有二次项、一次项和常数项,所以x^(3.3)中的0.3可以通过二次项、一次项和常数项来补充,指数函数的变化趋势太快,与11总成交额的变化趋势差异很大。

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从消费互联网到产业互联网,互联网行业发生了哪些变化

2014年7月李研珠开始创业筹建汽车电商平台,起初平台叫“买好车”。...但一年之后,李研珠觉察到汽车行业的一些共性痛点,比如国内一些中小型汽车经销商车源和资金的问题,经过一番调研,最终“买好车”在2016年变成了“卖好车”,一字之差,2C到了2B。...“最困惑的是在2015年底,我们刚好做完了A轮融资,那个时候我们发现自己在做的2C的事情不对,路在哪里?100多人的团队很紧张。” 2C为何不行?...卖好车绝不是个例,越来越多的创业公司也将方向指向了B端市场,但是切入B端之前,要通过产业链的上下流来分析行业的痛点在哪里,对于创业公司来讲,靠融资不是长久之道,寻找行业的核心利润点才有的玩,找对核心利润点也是找对了核心痛点

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iPhone 11: What is Deep Fusion and how does it work?

“ Deep Fusion将与iPhone 11上的摄像头(超宽和宽)系统配合使用。它还可与iPhone 11 Pro系列中的三摄像头系统(超宽,宽和远摄)配合使用。...How Deep Fusion works 它总共拍摄了9张图片 即使在按下快门按钮之前,它已经拍摄了4张短图像和4张次要图像 按下快门按钮时,需要1张长曝光照片 然后在1秒内,神经引擎分析长短图像的融合组合...,选择其中最好的图像,选择所有像素,逐像素,通过2400万像素,优化细节和低噪声 大量的图像细节,令人印象深刻的动态范围和非常低的噪音。...Some details about the cameras iPhone 11上的摄像头包括两个1200万像素的摄像头,一个是焦距为26mm,f / 1.8的宽镜头,另一个是超宽镜头,焦距为13mm...That Night Mode thing Apple还在iPhone 11中使用AI来提供夜间模式。 这通过以多个快门速度捕获多个帧来工作。 然后将它们组合在一起以创建更好的图像

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满周岁的“多多读书月”,改变了什么?

电商行业“有节过节、没节造节”,阿里11、京东618、苏宁818……每个平台都在造节搞大促,但拼多多却是一个例外,百亿补贴“每天都是11”,根本不需要造节。...如果硬是要算的话,“多多读书月”算是拼多多造的一个节,也跟11一样成了电商行业图书界的IP。...在全国范围内推进全民阅读并不是一件容易的事情,拼多多进行系统化的顶层设计,联合出版社、创作者等社会力量一起来推动平价正版图书市场可持续发展,一边给全国读者提供平价正版好书,让全国读者花小钱买好书;另一边则推出面向不同阅读群体的专项活动...一年下来,通过一套不断迭代的组合拳,“多多读书月”让好书更平价的同时营造全民阅读氛围,吸引更多人买好书、看好书,助力我国“全民阅读”战略落地。 “多多读书月”一岁了,到底改变了什么?...看纸质书的人减少,更多人不买书,图书产业规模效应减小,出版机构不得不提价,这导致“平价好书”急缺,一方面进一步增加了用户买好书成本,另一方面正版好书难卖(书价贵、缺渠道、盗版多等),“低价折扣”“爆款效应

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CVPR自动驾驶场景冠军算法!

Datawhale开源 方向:自动驾驶、图像分割算法 自动驾驶中的重中之重就是能否真正做到帮助人们便捷、安全地出行,目前各大公司主要采用计算机视觉作为自动驾驶的技术底座,汽车如何分清楚哪里是路,哪里是人...,其中的核心技术就是图像分割。...产业级人像分割模型PPSeg 人像分割技术的应用可谓无所不在,比如抠图、视频会议换背景、人体姿态分析等等。...它可以通过一系列的绿色点(正点)和红色点(负点)实现对目标对象边缘精准的分割,可以用于图像编辑、半自动标注,从而实现精细化标注,抠图,辅助图像后期处理(例如PS)等场景应用。 ? ?...而PaddleSeg提供的全景分割算法--Panoptic DeepLab以简单的网络结构实现了精度、速度超越,开创了全景分割算法新方向,也是当前Cityscape全景分割榜首采用的算法。

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产业互联网的N个变化丨齿轮分享

2014年7月李研珠开始创业筹建汽车电商平台,起初平台叫“买好车”。...但一年之后,李研珠觉察到汽车行业的一些共性痛点,比如国内一些中小型汽车经销商车源和资金的问题,经过一番调研,最终“买好车”在2016年变成了“卖好车”,一字之差,2C到了2B。...“最困惑的是在2015年底,我们刚好做完了A轮融资,那个时候我们发现自己在做的2C的事情不对,路在哪里?100多人的团队很紧张。”  2C为何不行?...卖好车绝不是个例,越来越多的创业公司也将方向指向了B端市场,但是切入B端之前,要通过产业链的上下流来分析行业的痛点在哪里,对于创业公司来讲,靠融资不是长久之道,寻找行业的核心利润点才有的玩,找对核心利润点也是找对了核心痛点

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如何用人工智能预测 11 的交易额?

本文将用一个简单的人工智能算法,即线性回归算法,预测阿里巴巴 2019 年 11 的交易额。 1....处理数据 其次,我把历年 11 的交易额数据,保存到文件「1111.xlsx」中,在林骥的公众号后台回复「1111」,可以获取该文件的链接。...进行预测 接下来,我们调用 sklearn 库中的线性回归算法,对历年 11 的交易额数据进行拟合,并对 2019 年进行预测,预测结果是 2471 亿元。...小结 本文用一个简单的人工智能算法,预测 2019 年 11 的交易额为 2471 亿元,并用图形展示了预测的结果。 到此,预测工作算是基本完成了,但数据分析工作还要继续。...等 11 活动结束之后,我们还应该进行复盘,拿实际数据与预测的结果进行对比分析,计算预测的准确率,分析差异的原因,提出改进的方案,想方设法提高下一次预测的准确率。

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如何用数据分析指标分析数据含义

鸭鸭在开始之前给鸭仔们介绍几个数据分析经常用到的指标: ? 平均数:数据当中有异常数值,平均值是不准确的,平均数有时候用来愚弄大众的智商。...首先鸭鸭认为数据分析的第一步一定要明确自己要解决什么问题: 第一层: 婴幼儿出生时间分布及原因分析; 婴幼儿商品购买数量分布及对商品畅按畅销度划分; 从性别、年龄、时间(月份)3个维度分析对婴幼儿商品购买数量的影响...然后和商品类型进行对比,可以知道哪些类别商品是妈妈倾向未雨绸缪就买好的,哪些是等到时间到了才买的。...5.鸭鸭可以分析某大类产品的购买量,如果可以从property当中获取商品价格,那么在结合其性质可以分析妈妈们选择婴幼儿商品当中必需品的选择或者说易消耗品的选择的价格考量。...6.对数据进行可视化,可视化鸭鸭认为最重要的是可以看到数据在哪里密集,是否有异常,密集是可以体现集中购买量,核心婴幼儿群体对应核心的购买力(消费力),这可以反应购买行为对应人群属性的普遍问题。

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漆远:小数据学习和模型压缩存挑战,场景成为 AI 技术发展关键

我们当时做这个项目,应用在11实时预测的用户产品推荐上,后来变成了阿里巴巴第一个大规模机器学习平台。所以一开始你要找到一个商业价值的落地点,如果我们做参数服务器,同样的技术,就是死路一条。...它带来了图像识别、语音识别、NLP 等领域的长足进步,但是它的落地点在哪里?这就要问你的核心价值在哪里。一开始我们就很具体,就做客服。...客服项目在蚂蚁金服可以说是第一个标杆性的人工智能落地项目,它一开始是典型的人力服务工作,在成都客服中心有几千人,每年11接电话非常繁忙。...我们做了大约半年,自助率从60%一下子升到94%,2016年自助率高达97%,去年11最忙的时候,客服小二实际上非常轻松。今年我们有了一个新的标杆性的指标,两三个星期前刚刚做到。...PPT上显示的是三个简单的真实APP展示,展示了机器人本身是怎么来回答问题的;第二,在你没有问问题之前,不靠语音信号或者NLP输入信息,而是通过用户的行为轨迹自动判断当前可能的问题在哪里,系统会根据用户的行为轨迹做出时间训练模型进行分析

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10X空间转录组WORKFLOW

前言 记得我们在ST Pipeline||空间转录组分析流程(https://www.jianshu.com/p/7b5d145a515a)讲过,空间转录组就是把之前的单细胞的cell-gene矩阵转化为...这使得在后续步骤中覆盖细胞组织图像和基因表达数据成为可能。 4. Permeabilisation 用我们的渗透试剂对组织进行渗透,这意味着在细胞膜上形成小孔。...5. cDNA Synthesis cDNA合成是为了创造稳定的链DNA分子。这是必要的,因为cdna - rna -杂交体的降解速度很快。此外,这是构建可测序文库之前的必要步骤。 6....因此,关于捕获的RNA编码的基因和RNA来自组织的哪里的信息被提取出来。这些数据在云中存储和分析。 8....这意味着在实践中,您可以查看组织切片的图像并选择组织中的不同区域。然后你可以确定哪些基因在这些区域中以什么数量表达。因此,你可以在一个单一的实验中进行广泛的新分析

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10X空间转录组WORKFLOW

前言 记得我们在ST Pipeline||空间转录组分析流程(https://www.jianshu.com/p/7b5d145a515a)讲过,空间转录组就是把之前的单细胞的cell-gene矩阵转化为...这使得在后续步骤中覆盖细胞组织图像和基因表达数据成为可能。 4. Permeabilisation ? 用我们的渗透试剂对组织进行渗透,这意味着在细胞膜上形成小孔。...cDNA合成是为了创造稳定的链DNA分子。这是必要的,因为cdna - rna -杂交体的降解速度很快。此外,这是构建可测序文库之前的必要步骤。 6. Library Preparation ?...因此,关于捕获的RNA编码的基因和RNA来自组织的哪里的信息被提取出来。这些数据在云中存储和分析。 8. Data Visualisation ?...这意味着在实践中,您可以查看组织切片的图像并选择组织中的不同区域。然后你可以确定哪些基因在这些区域中以什么数量表达。因此,你可以在一个单一的实验中进行广泛的新分析。 ? ?

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“新零售”的另一种玩法?从“时尚之王”蘑菇街说起

11结束后,各家电商平台都已交出成绩单。其中天猫和京东均创下新高,天猫11单日成交额达到了2135亿,同比增长26.93%;京东11月1日到11日累计下单金额超1598亿,同比增长25.7%。...不过,今年11各大电商平台的新零售探索依然给人一种浅尝辄止的感觉,新零售对GMV的贡献尚未得到显著体现。未来“新零售”的探索会有哪些可能?...今年11线上线下结合就是各大电商平台的重点。...在“全生态”的战略下,天猫11一线下生活服务全面加入,新零售智慧门店、盒马鲜生门店、超市百货、家居店,以及饿了么和口碑的本地生活服务商家全部深度参与到11中;京东联合旗下的京东之家、7Fresh等60...新零售则是用户和流量在哪里,就将店开到哪里,将商品和服务送到哪里。电商巨头都在喊线上线下融合,有人说是去线下获取流量,我觉得更像是将商品和服务送到距离用户更近的地方去。

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十万亿条消息背后的故事

当时“ 11”每年的数据量都要翻番,如果当年“ 11”问题解决不了,那么可预见下一年的“ 11”还会遇到同样的问题。...“ 11”的考验 项目最终是要上生产环境验证的。特别是在“ 11”,流量是平时的上千、上万倍,一些平时微不足道的细节会在这个时候被放大一万倍,放大之后可能就是个大故障了。...而对能考虑到的情况,也需要在“ 11”来临之前做好各种预案。 第一年的“ 11”,RocketMQ 团队挑选了一些相对非核心业务上线验证。逐步地验证,并逐步修复。... 11 之后将这些问题进一步完善修复好,然后再进行更全面的验证。到第二年融合架构就百分百平稳上线了。” 光“ 11”还不够的,因为“ 11”只能证明性能和稳定性都很好。...更重要的是,“全世界都能看到这个产品到底好在哪里,不好在哪里”。 开源是一种生产力的体现,由数百人、数千人、数万人一起协作开发,同时又吸收全世界所有公司、所有行业、所有业务场景的需求。

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CVPR 2021 顶会冠军图像分割算法全解密

来源:DataFunTalk 本文约1400字,建议阅读5分钟 本文为大家介绍 CVPR 2021 顶会冠军图像分割算法。...而图像分割技术,作为视觉识别技术中举足轻重的模块,是智能车得以精准区分哪里是路,哪里是人的关键!...比如抠图、视频会议换背景、人体姿态分析等等。但往往数据来源和算法部署环境非常多样,有手机的、固定摄像头的、移动车载摄像头的等等,不仅如此,不同的光照条件也为人像分割算法带来了极大的考验。...它可以通过一系列的绿色点(正点)和红色点(负点)实现对目标对象边缘精准的分割,可以用于图像编辑、半自动标注,从而实现精细化标注,抠图,辅助图像后期处理(例如PS)等场景应用。...而PaddleSeg提供的全景分割算法--Panoptic DeepLab以简单的网络结构实现了精度、速度超越,开创了全景分割算法新方向,也是当前Cityscape全景分割榜首采用的算法。

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