在VBA代码中，经常要引用单元格数据区域并对其进行操作。然而，如果对数据区域采用“硬编码”地址，那么当该区域大小变化时，必须修改相应的引用该区域的代码。...本文整理了可以动态引用数据区域的5种方法，供编写代码时参考。 方法1：使用UsedRange属性 工作表对象的UsedRange属性返回一个Range对象，代表工作表中已使用的单元格区域。...注意，如果第一行的最后一个单元格或者第一列的最后一个单元格为空，则本方法不会选择到正确的单元格区域。因此，本方法适用于数据区域的第一列在最后一行有值且第一行在最后一列有值的区域。...3：SpecialCells方法——最后一个单元格 使用SpecialCells方法来查找工作表中包含数据的最后一个单元格。...End Sub 方法5：固定列 很多情况下，工作表数据区域的列是固定的，只是随着数据的添加，行数发生变化。
文本数据可以分解成上述的这些表示。每个较小的文本单元称为token，将文本分解成token的过程称为分词（tokenization）。在Python中有很多强大的库可以用来进行分词。...1．独热编码 在独热编码中，每个token都由长度为N的向量表示，其中N是词表的大小。词表是文档中唯一词的总数。让我们用一个简单的句子来观察每个token是如何表示为独热编码的向量的。...下面是句子及其相关的token表示： An apple a day keeps doctor away said the doctor. 上面句子的独热编码可以用表格形式进行表示，如下所示。...以下代码演示了如何构建word2idx以及如何调用onehot_encoded函数： 上述代码的输出如下： 单词were的独热编码如下所示： 独热表示的问题之一就是数据太稀疏了，并且随着词表中唯一词数量的增加...，向量的大小迅速增加，这也是它的一种限制，因此独热很少在深度学习中使用。
imshow方法首先将二维数组的值标准化为0到1之间的值，然后根据指定的渐变色依次赋予每个单元格对应的颜色，就形成了热图。...imshow方法常用的几个参数如下 1. cmap cmap是colormap的简称，用于指定渐变色，默认的值为viridis, 在matplotlib中，内置了一系列的渐变色，用法如下 plt.imshow...完整的内置colormap的列表见如下链接 https://matplotlib.org/tutorials/colors/colormaps.html 2. aspect aspect用于指定热图的单元格的大小...，默认值为equal,此时单元格用于是一个方块，当设置为auto时，会根据画布的大小动态调整单元格的大小，用法如下 plt.imshow(data, aspect='auto') 输出结果如下 ?...0.5) 当origin参数的值为lower时，extent参数的默认值如下 (-0.5, ncol(data) - 0.5, -0.5, nrow(data)-0.5) 修改extent参数的值，图中单元格对应的刻度会发生变化
相信很多人都会在 Github 中看到这么一个热图，该热图记录的是 Github 平台使用的日常贡献。在每个日历年的热图中以天为单位采样的时间序列数据。...GitHub 的贡献图表示用户在过去几年中所做的贡献数量。色块表示贡献的数量，如色标下方所示。从这张热图中，我们可以检测到每天的贡献模式。...它在日历视图中显示每天事件的相对数量。每天按周排列，按月和年分组。这使你能够快速识别每天和每周的模式。 Calplot 可视化是深入了解数据的好方法。...在检查时间序列数据时，必须从数据中了解季节性或周期性行为（如果涉及）。使用 calplot python 库创建热图。Calplot 从 Pandas 时间序列数据创建热图。...，可以在每个小格子上显示具体数值，通过参数textformat和textfiller控制，分别表示网格单元文本的字符串格式，以及网格单元格的在文本缺失数据的时显示的文本样式。
“神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应”这是T.Kohonen 1988年在Neural Networks创刊号上给“神经网络...这里的“简单单元”就是“神经元”。我们先看看神经元的数学模型，如下图所示。该模型是1943年美国心理学家McCulloch和数学家Pitts提出的MP神经元模型。...因此，wkj就表示第k个神经元的第j个输入对应的权值。 ? 从数学角度而言，图中涉及到如下数学表达式，前两个表达式为线性运算。...wkj的大小表明了输入xj对输出的贡献程度；bk的作用则是调整激活函数的输入。一个神经网络的训练算法就是调整权值到最佳，以使得整个网络的预测效果最好，也就是提高网络的泛化能力。 ?...从Python角度而言，Numpy package增强了Python对矩阵运算的支持。上述矩阵乘法可方便地调用Python中的np.dot完成，如下图所示。 ?
热图是最常见的基因表达量数据的可视化方式，将每个单元格的表达量按照数值高低映射为不同的颜色，可以直观展示表达量在不同样本间的分布，再综合聚类的结果和基因/样本的注释信息，进一步丰富了展示的信息，一个经典的热图如下...图中提供了两大类的信息，第一大部分也是热图的主体部分，即表达量信息，上图中，每一列表示样本，每一行表示基因，用不同颜色表征表达量的不同数值；第二部分为行或者列的注释信息，对应上图中顶部的样本注释信息...表达量的基本信息已经有了，对照文献中的图，需要进行以下调整 1.调整颜色梯度，默认的颜色梯度和文献中的不同 2.调整行和列的文字大小，缩小基因名字使其不至于重叠，同时不展示样本名 3.调整聚类结果，不展示列的聚类结果...cluster_col = FALSE, # 不显示样本聚类 + show_colnames = FALSE, # 不显示样本名称 + fontsize_row = 10, # 调整基因名称大小...+ ) 调参后的结果如下 这里只展示了调整的方法，具体的颜色设置可以根据你的审美进行更换，其实一幅好看的图表，画图的代码并不是最难的，配色，图片的纵横比才是决定颜值的灵魂。
不用单元格高度来表示频率，而是使用单元格并按存储桶中值的数量成比例地为单元格上色。...上图中设置的Scale为log(base 2)，那么在Bucket范围将2的对数的形式进行分布，即[1,2,4,8,…]。...如果设置为 自动，则将根据面板的数据源类型选择绑定选项。 Size：Grafana使用“存储桶计数”和“大小”选项来计算热图中每个单元的大小。...字体大小Text size 调整仪表文本的大小。 标题Title -输入仪表标题大小的数值。 值Value -输入仪表值大小的数值。...Gauge 具体设置方法 General 一般设置 Query 查询设置 Visualization 可视化 Show可选项包括：All Values和Calculation All Values表示在选定的时间范围内显示所有的采样值
手工布局应该算是一项高级技能，在某些场合是不可或缺的，例如Partial Reconfiguration。同时，它也是实现时序收敛的一种可选方法。...Pblock的大小限定了该逻辑单元所能使用的FPGA资源；Pblock的位置限定了该逻辑单元在FPGA中的位置；Pblock中所包含的FPGA资源类型限定了该逻辑单元所能使用的资源。...第二步，在Netlist窗口中选择需要手工布局的逻辑单元，这里我们选取了模块arnd1，如下图所示。之后在Device窗口中点击蓝色椭圆标记的快捷键。 ?...第三步，一旦点击上图标记2的按钮，就可以开始画Pblock，如下图所示。图中Grids显示了该Pblock所包含的资源类型及数量。 ?...通常的做法是先给所有的需要手工布局的逻辑单元画Pblock，然后再根据这些逻辑单元的资源利用率以及连接关系调整相应的Pblock的大小和位置。
chart plt.figure(figsize=[9,7]) pstore['Content Rating'].value_counts().plot.pie() plt.show() 上面代码的饼状图如下所示...热图的最终目的是用彩色图表显示信息的概要。它利用了颜色强度的概念来可视化一系列的值。 我们在足球比赛中经常看到以下类型的图形， ? 足球运动员的热图 在Seaborn中创建这个类型的图。...热图如下所示， ? 使用Seaborn创建默认热图 我们可以对上面的图进行一些自定义，也可以改变颜色梯度，使最大值的颜色变深，最小值的颜色变浅。...带有一些自定义的热图代码 在我们给出“annot = True”的代码中，当annot为真时，图中的每个单元格都会显示它的值。如果我们在代码中没有提到annot，那么它的默认值为False。...结论 这就是Seaborn在Python中的工作方式以及我们可以用Seaborn创建的不同类型的图形。正如我已经提到的，Seaborn构建在matplotlib库之上。
六边形的每一条边是一个Mach-Zehnder干涉器(以下简称MZI)，由两个2X2的MMI、两个热相移器构成。六边形的顶点将三条边相连，如上图(c)所示。七个六边形构成一个处理器单元。...六边形的边长是675um。实际芯片如下图所示。图f中，光芯片已经贴装在PCB板上。图c结构对称，非常漂亮，姑且不论功能是否实现。 ?...图中箭头表示信号的方向。 2) 可调节的环形谐振器 ? 其中kappa_1和kappa_2的大小可以调节。 更复杂一点，可以构成双环形的谐振器，如下图所示， ? 3）多输入输出的线性变换 ?...2）本文的相移器都是基于热光效应的，其调制速度不够快，约在ms量级，这在将来会制约光芯片处理信号的速度。之前在Bristol大学在硅光芯片上实现纠缠态的产生、操控与分析 中提到，是否可以用电相移器。...后来了解到PIN型的电相移器，由于掺杂会增大波导的传输损耗，所以不一定可取。是否有更好的方法？ 3）如何控制好某一个热相移器，使其不影响周边的热相移器，减小彼此间的干扰？
假设我们需要处理一个大小为6x6像素的单通道灰度图像，并将其转换为二维矩阵，如下所示： ? 图片中的数字表示该位置的像素值，像素值越大，颜色越亮。图片中间两种颜色的分界线是我们要检测的边界。...卷积层主要包括两部分：滤波器和特征图，它是数据流经CNN网络的第一层神经网络，CNN的滤波器矩阵在尽可能多的使用滤波器的过程中，能自动调整，提取更多的特征。...通常我们更习惯使用最大值池化层，一般取一个大小为（2,2）、步长为2的滤波器，这样在池化之后，输入的长度和宽度会减少2倍，通道不会改变，如下图所示： ?...在训练CNN模型之后，我们可以得到一个热图来解释分类结果。例如，如果我们想解释C类的分类结果，我们就取C类对应的所有权重，并求出它们对应的特征图的加权和。...由于此结果的大小与特征图一致，我们需要对其进行过度采样并将其覆盖在原始图像上，如下所示： ? 通过这样的方式，CAM以热图的形式告诉我们：模型根据哪些像素来确定图片属于c类。 ?
01 我们在《如何批量获取Excel图片并准确重命名？》一文中提到一个场景，即excel表中至少有两列，一列是图片，另一列是对应的图片名称，我们希望批量地提取当中的图片，并根据对应列为图片重命名。...=""180"">" 步骤二： 桌面新建记事本，将上述D列复制过去，如下图所示： 步骤三： 复制记事本这几行，回到Excel，右键，选择性粘贴，选Unicode 文本即可。...而且由于批量导入的图片尺寸是统一的，如果原图尺寸大小不一，就造成图片变形。 方法二： 使用VBA代码。...如果图片高宽比高，那么调整到单元格高度，否则调整到单元格宽度 With pic.ShapeRange '如果图片高宽比比单元格大，说明图片太高，只需调整图片高度...导入的图片会根据单元格自动改变大小，但维持原有长宽比例。 点评： 好处：容易复用，最关键的是图片大小可以根据单元格大小自适应。
例如，上图中选择了一个像素点，其相邻位置的像素大小如宫格所示，X方向梯度大小为50，Y方向梯度大小为50，那么其融合梯度大小为70.1，方向为45°。...；gamma>1在低灰度值区域内，动态范围变小，图像对比度降低，图像整体灰度值变小，变得暗淡[3] 校正公式如下： 校正的好处在于：能够有效地降低图像局部的阴影和光照变化 3、对图像尺寸进行重新调整...(Cell)的概念，这里Cell的尺寸可以自由设定，我这里以8 X 8 的尺寸为例，如下图所示： 这张猫选自VOC2012数据集，我对其进行了一定的裁剪。...如图中的蓝框代表cell，黄框代表block，这里block的大小也是通过人为指定。...： orientations：方向数 pixels_per_cell：胞元大小 cells_per_block：块大小 block_norm：可选块归一化方法L2-Hys(L2范数) 这里图片的大小为
热区数据的动态更新策略 因为打车业务底部的面板高度是可伸缩的，所以底部的热区数据并不是静止不动的，需要考虑热区数据也要随着DOM元素的拉伸做同步调整。...可以通过在WebView H5层监控DOM的变化，DOM元素发生变化时，获取变化后的DOM元素位置、大小，格式化为热区数据，并更新到消息分发热区数据部分。...如下图所示，页面中存在很多H5元素需要添加热区，逐个元素编写代码添加的话会很繁琐，而且页面元素的位置、大小变化时还需要同步更新热区数据，这里我们使用了Vue中的directive（指令）来解决了此问题。...因为热区数据是一串数字，形如：[0, 0, 50, 50]，无法直观判断出该数据是否有误，于是我们开发了一个可视化工具，将设置热区的元素都用红色矩形高亮显示，如下图所示，这样就能快速诊断出热区数据是否有异常...工具是使用Canvas画布实现的，画布大小与屏幕大小完全重合，借助画布就可以将矩形热区数据在屏幕中实时绘制出来。 ?
用户要重置行或列的大小，仅需鼠标左键单击行首或列首的边界线，拖拽至所需位置释放鼠标。 如下图所示，当左键被按下时，鼠标位置就会显示一个工具栏。 一定要点击列的右边缘或行的下边缘以改变列宽或行高。...默认情况下，用户可以修改数据区域的行或列的大小，但是行首和列首的大小是不允许被修改的。 在代码中，你可以重置行首或列首的大小，不仅仅局限于数据区域的行或列。...被移动的行或列会跟随鼠标指针显示一个透明的拷贝。如下图所示，第四列就被移到了左边。 ?...你可以使用如下由表单所提供的方法。...属性 调整行列尺寸以适应数据大小 根据单元格中数据的长度和宽度，你可以调整列宽或行高。
且该算法即用即插，在基本不增加模型复杂度的情况下，有效提升了算法性能 1.使用连续度量标准 数据转换是指在不同的坐标系之间对关键点位置进行裁剪、旋转、调整大小、翻转等操作的转换。...现有的姿态估计方法都是在离散空间中利用像素来测量图像的大小。而利用离散的像素点作为度量，其实是对连续图像空间的采样。当在推理过程中执行标准翻转策略时，使用像素作为度量将显著降低性能。...而降低性能的主要原因为，离散的度量方式遇到图像水平翻转增强时存在固有的偏差。 如下图上半部分所示，因为在关键点预测领域中最终的输出热度图通常是输入图像的4分之1大小（下图中是2分之1）。...2.新编解码过程 但上述的所有的分析都是基于在保证关键点位置与热图的编解码过程准确的前提下进行的。然而在标准的方法中该编解码过程是存在固有误差的。...新解码过程： 在解码过程中，我们首先使用高斯核K对热图进行滤波，使其最高响应位于地面真值点附近。且高斯核如公式28所示。最终的坐标值还需要利用偏置进行反算，公式如29所示。
例如，VV具有数据查询特性，允许基于感兴趣的特性在3D视图中突出显示对象。特征查询可以在Python中定义;然后，通过API调用，VV指示板将更新、查找并选择满足这些条件的特性。...在上述情况下，将图由绝对值改为值的增量，在相同大小的图中，时间序列的变化更加明显。此外，调整数据使其与场景相关联可以更容易地解释。...值得注意的是在计算这些派生值时使用了滤波和平滑。虚线代表未过滤的值，实线代表从样条插值方法得到的平滑值。平滑是通过Python代码应用的，以帮助一个训练模型的收敛使用这些特性。...图和柱状图的复合视图示例如下所示。 ? 查看上面的可视化过程，地图显示了ego vehicle在所有样例数据集场景中所采取的路径(洋红色)。...热图分析 为了检查速度是如何受到位置的影响，可以使用热图特征分析聚合数据统计。热图收集数据到一个网格，然后分配一个颜色集的数据分布。热图显示了数据样本所在区域的颜色，而颜色本身代表了特征的大小。
热图可以聚合大量的数据，并可以用一种渐进色来优雅地表现，可以很直观地展现数据的疏密程度或频率高低。 本文利用R语言 pheatmap 包从头开始绘制各种漂亮的热图。...参数像积木，拼凑出你最喜欢的热图即可，如下图： 基因和样本都可以单独聚类，排序，聚类再分组，行列注释，配色调整，调整聚类线以及单元格的宽度和高度均可实现。 ?...# 设定cell 的大小 pheatmap(test, cellwidth = 15, cellheight = 12, fontsize = 10) ?...设定 text 热图中展示数值 # display_numbers = TRUE参数设定在每个热图格子中显示相应的数值，#number_color参数设置数值字体的颜色 pheatmap(test,...result = data.frame(rownames(result),result,check.names =F) colnames(result)[1] = "geneid" #result结果按照热图中的顺序
但是在一些业务场景下，Softmax层需要分类的类别可能会有很多，导致Softmax层太大，单个计算单元无法存储，这时需要把模型切割成若干部分，存储在不同的运算单元。...以Broadcast为例，最简单的通信方式是Master往各个GPU上发送数据，这样的耗时就是4次模型传输的时间，通信时间就会太长，一种简单的优化方法如下图所示： ?...如语音识别中的特征提取模块和算法。 通用的训练平台，通常是基于Data-flow Graph，来对计算图中的每个operator进行建模，所以颗粒度很小，需要调度的单元多，导任务调度复杂。...如下图所示的微博，如果不能正确理解“skr”的正确语义，可能就不能准确理解这条微博想要表达的意思。 ? 为了避免影响用户体验，我们可能会对NLU系统，马上进行热更新，把新模型紧急进行上线。...算法解析器主要用于解析算法执行的结果，触发对应的槽位。如根据算法的结果，触发Top 3的结果。 多个算法串联起来，就构建成如下结果： ? 热更新流程的设计 ?
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