深度学习中的自编码器。图源：https://debuggercafe.com/autoencoders-in-deep-learning/
数据可视化是一种将密集复杂数据信息以视觉图形的形式呈现。设计出来的视觉效果简化了数据，让用户分析研究比较数据变得容易以及可以更好地向领导或者团队讲述“故事”——可以帮助用户更好地做出决策。
SciPy的interpolate模块提供了许多对数据进行插值运算的函数，范围涵盖简单的一维插值到复杂多维插值求解。
数据可视化是一种以图形描绘密集和复杂信息的表现形式。数据可视化的视觉效果旨在使数据容易对比，并用它来讲故事，以此来帮助用户做出决策。
从本期开始，我会陆续推出系列空间插值的推文教程，包括常见的「Kriging（克里金插值法）、Nearest Neighbor（最近邻点插值法）、Polynomial Regression（多元回归法）、Radial Basis Function（径向基函数法）」 等多种空间插值方法，探索空间可视化带给我们的视觉魅力。
今天为大家分享谷歌的Material Design可视化数据设计规范指南，这个规范指南基本适用所有数据图表设计，很有参考价值，建议收藏。
首先，让我们启动 IPython。 它是 Python 标准提示符的最好的改进，它与 Matplotlib 配合得相当不错。 在 shell 或 IPython Notebook 上都可以启动 IPython。
码云项目页：https://gitee.com/scooplolwiki/toh-1
这是渲染系列的第三篇文章，上一节介绍了着色器和纹理。我们已经看到了如何使用单一的纹理制作一个用平坦的表面完成的复杂显示的例子，现在我们更进一步，一次同时使用多个。
这是渲染系列的第二篇文章，第一篇讲述的是矩阵，这次我们会写我们的第一个Shader并且导入一张纹理。
在顶点、曲面细分和几何着色器执行它们的操作后，图元被裁剪并设置为光栅化，如前一章所述。管线的这一部分在其处理步骤中相对固定，即不可编程但有些可配置。遍历每个三角形以确定它覆盖哪些像素。光栅化器还可以粗略计算三角形覆盖每个像素的单元格区域（第5.4.2节）。与三角形部分或完全重叠的像素区域称为片元。
batch字面上是批量的意思，在深度学习中指的是计算一次cost需要的输入数据个数。
视频恢复(如视频超分辨率)旨在从低质量帧恢复高质量帧。与单个图像恢复不同，视频恢复通常需要利用多个相邻但通常不对齐的视频帧的时间信息。现有的视频恢复方法主要分为两大类:基于滑动窗口的方法和循环方法。如图 1（a） 所示，基于滑动窗口的方法通常输入多个帧来生成单个 HQ 帧，并以滑动窗口的方式处理长视频序列。在推理中，每个输入帧都要进行多次处理，导致特征利用效率低下，计算成本增加。其他一些方法是基于循环架构的。如图 1（b） 所示，循环模型主要使用之前重构的 HQ 帧进行后续的帧重构。由于循环的性质，它们有三个缺点。首先，循环方法在并行化方面受到限制，无法实现高效的分布式训练和推理。其次，虽然信息是逐帧积累的，但循环模型并不擅长长期的时间依赖性建模。一帧可能会强烈影响相邻的下一帧，但其影响会在几个时间步长后迅速消失。第三，它们在少帧视频上的性能明显下降。
机器之心专栏 机器之心编辑部 来自香港中文大学、上海人工智能实验室、蚂蚁技术研究院以及加州大学洛杉矶分校的研究者提出了一个新的视频生成方法（Towards Smooth Video Composition），在多个数据集上的实验显示，新工作成功取得了大幅度超越先前工作的视频质量。 近年来，基于生成对抗式网络（Generative Adversarial Network, GAN）的图片生成研究工作取得了显著的进展。除了能够生成高分辨率、逼真的图片之外，许多创新应用也应运而生，诸如图片个性化编辑、图片动画化等
DarkLabel是一个轻量的视频标注软件，相比于ViTBAT等软件而言，不需要安装就可以使用, 本文将介绍darklabel软件的使用指南。
“描述轨道的某些方程式在解析上无法求解，在数值上求解较慢。为了避免这种潜在的障碍，我充分利用了Mathematica的插值函数功能来创建快速计算、可逆的插值函数， （在我的允许范围内）在数值上与其建模的功能相同。”
机器之心报道 机器之心编辑部 Transformer 模型在几乎所有自然语言处理（NLP）任务中都带来了革命，但其在序列长度上的内存和计算复杂性呈二次方增长。相比之下，循环神经网络（RNNs）在内存和计算需求上呈线性增长，但由于并行化和可扩展性的限制，很难达到与 Transformer 相同的性能水平。本文提出了一种新颖的模型架构，Receptance Weighted Key Value（RWKV），将 Transformer 的高效可并行训练与 RNN 的高效推理相结合。实验证明，RWKV 的性能与相同
Pandas 是一种非常流行的数据分析工具，同时它还为数据可视化提供了很好的选择。
卷积神经网络架构设计，又指backbone设计，主要是根据具体任务的数据集特点以及相关的评价指标来确定一个网络结构的输入图像分辨率，深度，每一层宽度，拓扑结构等细节。公开发表的论文大多都是基于ImageNet这种大型的公开数据集来进行的通用结构设计，早期只以其分类精度来证明设计的优劣，后来也慢慢开始对比参数量(Params)和计算量(FLOPs)，由于ImageNet的数据量十分巨大且丰富，所以通常在该数据集上获得很好精度的网络结构泛化到其他任务性能也都不会差。但在很多特定任务中，这种通用的结构虽然效果还可以，却并不算最好，所以一般在实际应用时通常是基于已公开发表的优秀网络结构再根据任务特点进行适当修改得到自己需要的模型结构。
本文分享论文『MobileViT: Light-weight, General-purpose, and Mobile-friendly Vision Transformer』，由苹果公司提出《MobileViT》，轻量、通用、适用于移动设备的Transformer！
人体姿态估计（HPE）是计算机视觉中的一项经典任务，它主要通过识别人的关节的位置来表示人的方向。HPE可以用来理解和分析人类的几何和运动相关信息。Newell等人在Mask3D中提出的堆叠沙漏架构是第一个基于深度学习的HPE方法之一，因为经典方法在此之前主导了HPE文献。
Firefox Quantum 发布在即。它带来了许多性能改进，包括从 Servo 引入的的极速 CSS 引擎。
点阵图表 (Dot Matrix Chart) 以点为单位显示离散数据，每种颜色的点表示一个特定类别，并以矩阵形式组合在一起。
现在，当变换任意图层类型时，拖动角手柄默认情况下会按比例缩放图层，这是由选项栏中处于“开”状态的保持长宽比按钮（链接图标）来指示的。要将默认的变换行为更改为不按比例缩放，只需关闭保持长宽比按钮（链接图标）即可。现在，按下 Shift 键可用作保持长宽比按钮的切换开关。如果“保持长宽比”按钮处于“开”状态，按下 Shift 键则会处于“关”状态，反之亦然。Photoshop 会记住您的最后变换行为设置（按比例或不按比例缩放），当您下一次启动 Photoshop 时，它将是您的默认变换行为。
缺失值处理是一个数据分析工作者永远避不开的话题，如何认识与理解缺失值，运用合适的方式处理缺失值，对模型的结果有很大的影响。本期Python数据分析实战学习中，我们将详细讨论数据缺失值分析与处理等相关的一系列问题。
您可以通过将HTML模板中的控件绑定到Angular组件的属性来显示数据。 在这个页面中，您将创建一个包含英雄列表的组件。 您将显示英雄名单的列表，并有条件地在列表下方显示一条消息。 最终的用户界面如下所示：
Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具，其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。经过多年不懈的努力，Pandas 离这个目标已经越来越近了。
本教程介绍如何添加对平面着色的支持以及如何显示网格的线框。它使用了高级渲染技术，并假定您熟悉“渲染”系列中介绍的材质。
导入类动画是通过Unity提供的动画导入器将3D模型导入到Unity项目中的过程。导入过程包括以下步骤：
在 AI 绘画领域，很多研究者都在致力于提升 AI 绘画模型的可控性，即让模型生成的图像更加符合人类要求。前段时间，一个名为 ControlNet 的模型将这种可控性推上了新的高峰。大约在同一时间，来自阿里巴巴和蚂蚁集团的研究者也在同一领域做出了成果，本文是这一成果的详细介绍。
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 上采样与上池化 图示理解，使用三张图进行说明： 📷 图（a）表示UnPooling的过程，特点是在Maxpooling的时候保留最大值的位置信息，之后在unPooling阶段使用该信息扩充Feature Map，除最大值位置以外，其余补0。 Unpooling是在CNN中常用的来表示max pooling的逆操作。 鉴于max pooling不可逆，因此使用近似的方式来反转得到max pooling操作之前的原始情
来自马里兰大学、马克斯·普朗克信息学研究所、Adobe的研究人员提出了一种新型纹理混合器Texture Mixer。
After Effects 2022有着简洁、容易上手的操作界面，如果你是第一次使用，会对这款软件抱有很大的好感，因为太简单上手了，After Effects 2022是一款可以帮助您高效且精确地创建无数种引人注目的动态图形和震撼人心的视觉效果软件。拥有强大的特效工具，旋转，用于2D和3D合成、动画制作和视觉特效等，效果创建电影级影片字幕、片头和过渡。
今天向大家介绍的CVPR 2020 的文章出自华中科技大学白翔老师组，特别要提醒，文中有视频，相信看过之后你一定会被它的魅力所吸引！
从组件（数据）到视图：绑定组件数据到视图上，我们使用插值 Interpolation 和属性 Property 绑定。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 前言 卷积神经网络的发展，从上个世纪就已经开始了，让时间回到1998年， 在当时，Yann LeCun 教授提出了一种较为成熟的卷积神经网络架构LeNet-5，现在被誉为卷积神经网络的“HelloWorld”，但由于当时计算机算力的局限性以及支持向量机(核学习方法)的兴起，CNN方法并不是当时学术界认可的主流方法。时间推移到14年后，随着AlexNet以高出第二名约10%的accuracy rate成为了2012年Ima
可视化图表千千万，很多小伙伴在选择过程中就容易犯选择困难症。即使选择了一款图表，后期也可能发现可视化图表既无法准确表达自己的意图，也没能向阅读者传达出应有的信息，可视化图形让人困惑或看不懂。
Severino Ribecca 是一位平面设计师，也是数据可视化的爱好者，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
数据可视化的爱好者Severino Ribecca，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
无论是ravel、reshape、T，它们都不会更改原有的数组形状，都是返回一个新的数组。
典型图像传感器的核心是CCD单元(charge-coupled device，电荷耦合器件)或标准CMOS单元(complementary meta-oxide semiconductor，互补金属氧化物半导体)。CCD和CMOS传感器具有类似的特性，它们被广泛应用于商业摄像机上。
来源：数学中国本文约2200字，建议阅读9分钟当有适当的神经网络架构以及足够大的数据，深度学习网络可以学习从一个向量空间到另一个向量空间的任何映射。 据报道称，由于采用基于云的技术和在大数据中使用深度学习系统，深度学习的使用在过去十年中迅速增长，预计到 2028 年，深度学习的市场规模将达到 930 亿美元。 但究竟什么是深度学习，它是如何工作的？ 深度学习是机器学习的一个子集，它使用神经网络来执行学习和预测。深度学习在各种任务中都表现出了惊人的表现，无论是文本、时间序列还是计算机视觉。深度学习的成功主要
据报道称，由于采用基于云的技术和在大数据中使用深度学习系统，深度学习的使用在过去十年中迅速增长，预计到 2028 年，深度学习的市场规模将达到 930 亿美元。
Support screen readers: 为 IntelliJ IDEA 启用屏幕阅读器支持。
从视觉科学、心理语言学到市场营销和人机交互，眼球追踪在科学界广泛应用。但令人惊讶的是，到目前为止，在眼动数据的预处理步骤中几乎没有持久性和透明性，这使得许多研究的重复和再现性变得困难。为了增加可重复性性和透明性，本文的作者团队创建了一个基于R语言的被称为gazeR的眼动分析工具包，用于读取和预处理两种类型的数据：注视位置数据和瞳孔大小数据。
首先，您应该可视化连续特征的分布，以了解如果有许多异常值，分布将是什么，以及它是否有意义。
Living Atlas of the World 中提供的许多实时天气资源都提供了自定义数据显示的功能。关键是在服务层选项中寻找更改样式图标，同时探索每个层的属性表。
很多新手都喜欢一个人完成项目，从项目的规划、搭建，到实施、debug、验收，一整套流程都是自己纯手完成，当然，对于提高自己的整体开发能力和自适应能力很有帮助。ok,不废话，下面开始介绍小白如何快速完成一个微信小程序。
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