之前，我们介绍了一位神奇的本科生，他在数学课上用Vim+LaTeX，全程手打出1700页课堂笔记，速度直追老师的板书。
科研绘图在国外已经非常流行，且被高度重视，国内科研人员也越来越重视科研方面的绘图。
作为一名科研人员，也许你经常会在不同类型的论文中看到各种令人称赞的算法框图或者神经网络框图，作为一名AI从业者，你经常需要在你的论文、Poster或者Slide中添加一些神经网络框图，作为新手的我也经常遇到这个问题，但是一直并没有找到一个好的工具，很多大佬们都说利用PPT或者Visio等就能绘制成功，我的想法是这样的，尽管很多工具都能完成同样的一项工作，但是它们的效果和效率肯定是不一样的，你用Visio需要2个小时的一张图或者利用另外的一个工具仅仅需要花费20分钟，这可能就是所谓的区别，如果你感觉你的时间很多，浪费一点无所谓，请高手们绕过这篇博文。我花费了一点时间在网上找了很多有用的工具，在这里总结汇总一下，朋友们各取所好！
在 LaTeX 中使用 TikZ 宏包绘制闭合曲线时，可以在 \draw 中使用循环选项。
在查找模板的过程当中，几经波折。由于我是用的是WSL[Ubuntu]，之前太懒没有装Windows下的TeXLive而且也懒得再倒腾，WSL中的TeX中文环境也只适配了XeTeX，所以这些都成为了找米板路上的阻碍。
类似于css的思想，这个其实就是先定义一下样式然后调用，调用的时候也可以修改，大多数参数也能猜（确信
使用 pgf 后端，matplotlib 可以将图形导出为可以使用 pdflatex，xelatex 或 lualatex 处理的 pgf 绘图命令。 XeLaTeX 和 LuaLaTeX 具有完整的 unicode 支持，可以使用安装在操作系统中的任何字体，利用 OpenType，AAT 和 Graphite 的高级排版功能。 由plt.savefig('figure.pgf')创建的 Pgf 图片可以作为原始命令嵌入到 LaTeX 文档中。 图形也可以通过切换到该后端，直接编译并使用plt.savefig('figure.pdf')保存到 PDF。
整理 | 苏宓 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 2019 年，微软用 10 亿美元砸进 OpenAI，两者展开为期数年的合作。 当时两家对外公开的合作内容包括，微软和 OpenAI 将联合开发新的 Azure AI 超级计算技术，而 OpenAI 也将把它的服务转移到 Azure 上运行，最终目标是向通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）技术发起进攻。 简单总结，微软与 OpenAI 联手，也被外界解读为，明为 AGI 研究，暗争 Google
机器之心报道 编辑：小舟、梓文 扩散模型虽好，但如何保证生成的图像准确高质量？GPT-4或许能帮上忙。 文本到图像生成领域近两年取得了很大的突破，从 GAN 到 Stable Diffusion，图像生成的速度越来越快，生成效果越来越好。然而，AI 模型生成的图像在细节上还有很多瑕疵，并且使用自然语言指定对象的确切位置、大小或形状存在一定的困难。为了生成精准、高质量的图像，现有方法通常依赖于广泛的提 prompt 工程或手动创建图像草图。这些方法需要大量的人工工作，因此非常低效。 最近，来自加州大学伯克利分
https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet
VSCode 原生就支持 Markdown 语言编写，但功能比较基础。为了满足 Markdown 更多的日常使用功能，以下推荐几款非常有用的插件：
自从上一篇文章发布后，大家给我推荐了不少绘图工具，比如startUML，rose，TikZ package，flowchart.js，matlab，R等等。感兴趣的可以自行研究。至于matlab/R这样的工具，虽然强大，但跟本文讨论的画一般意义的设计图（如uml图）无关。 鉴于公众号中很多读者想进一步了解plantUML，这篇文章就多讲讲PlantUML。 plantUML支持如下UML图： ❏ Sequence diagram ❏ Usecase diagram ❏ Class diagram ❏ Act
【GiantPandaCV导语】本文主要介绍最最最基础的tikz命令和一些绘制CNN时需要的基础的LaTeX知识，希望能在尽可能短的时间内学会并实现使用tikz这个LaTeX工具包来绘制卷积神经网络示意图。
Awesome LaTeX drawing - Drawing Bayesian networks, graphical models and framework with LaTeX
原始的 TeX 引擎不支持彩色，有关彩色的功能都是由输出 PS、PDF 格式的 TeX 引擎或驱动提供的，有关命令是在绘图相关的扩展宏包中定义的。基本的彩色支持工具是 color 宏包，它是 LaTeX 的基本组件，graphics 工具包的一部分。
看经济学教材的时候，在想这些复杂又清晰的图是怎么绘制的。于是上网搜了一下，根据网上的信息，在 LaTeX 中使用 TikZ 包进行绘制是一个不错的选择，所以这两天花点时间学习了一下。
深度学习领域，最常见的就是各种网络模型，那么在写论文或者文章，介绍网络模型的时候，最好的办法当然就是展示代码画图，今天介绍的 Github 项目，就是整理了 22 个设计和可视化网络结构的工具，其地址如下：
LaTeX 是一种标记语言(或者，如 官方网站 所述，“用于高质量排版的文档准备系统”) 用于创建精彩的论文和演示文稿。你在职业生涯中阅读的几乎所有论文都是使用 LaTeX 编写的。那么，让我们看看它是如何工作的！
西风 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 叮！您的深度学习口袋书教程，请查收。 这本袖珍版教程，不仅能让你零基础看懂深度学习，据说十二岁小孩也爱看： 专为手机阅读而打造，155页内容，还都是免费的！ 不卖关子，最近一本适合手机阅读的袖珍版深度学习教程在网上爆火，能从概念这样的“基础知识”开始带你走近深度学习，一个月就有超过23万人下载： 这本可以轻松在手机上阅读的“掌上小书”，由瑞士日内瓦大学的计算机科学教授François Fleuret撰写。 一个月前，他在推特发布了这本小书的测试版
祝大家中秋国庆双节快乐！ 回过头来，我们在编程过程中，经常会遇到各种各样的问题。然而，很多问题都无法解决，网上夹杂着各种冗余的回答，甚至需要看自己多年前的博客来解决。为更好地从事科学研究和编程学习，后续将撰写各类常见错误及解决方法的汇总笔记，希望对您有所帮助。
实现效果 ---- codes ---- \documentclass[UTF8]{ctexart} \usepackage{tikz} \usetikzlibrary{shapes,arrows} \begin{document} \pagestyle{empty} % 无页眉页脚 \tikzstyle{startstop} = [rectangle,rounded corners, minimum width=3cm,minimum height=1cm,text centered, draw=b
R语言是即使一款功能强大的统计语言，也是一款内容丰富的绘图工具。从原则上讲，你可以用R语言绘制出你能想到的任何图形。
前期，分别对python数据分析三剑客进行了逐一详细入门介绍，今天推出系列第4篇教程：seaborn。这是一个基于matplotlib进行高级封装的可视化库，相比之下，绘制图表更为集成化、绘图风格具有更高的定制性。
http://seaborn.pydata.org/examples/index.html
最近在做几个项目的数据分析，每次用到seaborn进行可视化绘图的时候总是忘记具体操作。虽然seaborn的官方网站已经详细的介绍了使用方法，但是毕竟是英文，而且每次都上网查找不是很方便，还不如自己重新来一遍。因此博主想从零开始将seaborn学习一遍，做一个总结，也希望供大家使用参考。
R有着非常强大的绘图功能，我们可以利用简单的几行代码绘制出各种图形来，但是有时候默认的图形设置没法满足我们的需要，甚至会碰到各种各样的小问题：如坐标轴或者标题出界了，或者图例说明的大小或者位置遮挡住了图形，甚至有时候默认的颜色也不能满足我们的需求。如何进行调整呢？这就用到了“强大”的函数par()。我们可以通过设定函数par()的各个参数来调整我们的图形，这篇博文就是对函数par()的各个参数进行一下总结。
Matplotlib 的默认绘图设置通常是其用户所抱怨的主题。虽然在 2016 年末的 Matplotlib 2.0 版本中有很多改进的内容，但自定义默认设置的能力，有助于使软件包符合你自己的审美偏好。
Micosoft.Chart.Controls是微软自带的一个图形可视化的组件，可以在Web程序和窗体程序中（Windowsform）中使用。在.NET4.0之后（即VS2010之后）不需要再手动安装，集成在了VS里面，比如我用的VS2017版本，直接在工具箱中点开“ 数据 ”控件，里面就有一个Chart控件，直接拖动到窗体中即可，默认创建一个chart1的实例对象。
插图功能是利用 TeX 的特定编译程序提供的机制实现的，不同的编译程序支持不同的图形方式。不同 LaTeX 编译程序对应的插图格式如下表所示：
这个工具可以非常方便的画出各种类型的图，是下面这位兄弟开发的，来自于麻省理工学院弗兰克尔生物工程实验室, 该实验室开发可视化和机器学习工具用于分析生物数据。
默认情况下，Win10的linux子系统(WSL)是只能使用命令行程序的。所有图形界面的程序都无法执行。
前面我写过一篇关于plotly的文章，简要介绍了一下关于plotly的画图架构，参考链接：
%every node/.style={scale=0.8}是每个节点文字的大小，可以修改调整节点文字的大小。
Matplotlib 的默认刻度定位器和格式化程序，在许多常见情况下通常都足够了，但对于每个绘图都不是最佳选择。本节将提供几个刻度位置和格式的示例，它们调整你感兴趣的特定绘图类型。
相关视频——【C/C++/EasyX】学编程，做游戏，小白快速入门图形编程，零基础入门到精通，学习就是这么快乐_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili
matplotlib是基于Python语言的开源项目，旨在为Python提供一个数据绘图包。
上期介绍了使用R-ggplot绘制基础柱形图的绘制推文，本期按照惯例，我们继续推出Python 版本的绘制方法，当然我们也是经过美化修饰的结果，毕竟要自己看的过去才行。本期推文主要涉及的知识点如下：
修改绘图参数，如 par(mfrow = c(2,2)) 或 par(mfcol = c(2,2))；
ann:如果ann=FALSE，那么高水平绘图函数会调用函数plot.default使对坐标轴名称、整体图像名称不做任何注解。默认值为TRUE。
版权声明：本文为原创文章发布于公众号：Modeng , 你可以随意转载但请务必注明出处！！！关注微信公众号：Modeng，回复 「前端书籍」上百本经典书籍你懂的。 https://blog.csdn.net/qq_32135281/article/details/73087660
ggplot2是R语言中四大著名绘图框架之一，且因为其极高的参数设置自由度和图像的美学感，即使其绘图速度不是很快，但丝毫不影响其成为R中最受欢迎的绘图框架；ggplot2的作者是现任Rstudio首席科学家的Hadley Wickham，ggplot2基于Leland Wilkinson在Grammar of Graphics（图形的语法）中提出的理论，取首字母缩写再加上plot，于是得名ggplot，末尾的2是因为Hadley写包的一个习惯——对先前的版本不满意便写一个新版本的名称不变仅在末尾加上2，如reshape2等；
Plotly是一个非常著名且强大的开源数据可视化框架，它通过构建基于浏览器显示的web形式的可交互图表来展示信息，可创建多达数十种精美的图表和地图，本文就将以jupyter notebook为开发工具，详细介绍Plotly的基础内容。
除了使用scatter函数之外，还可以使用plot函数后加参数'o'来实现，代码如下所示：
一直苦于没有系统学习seanborn的教程，似乎市面上也还没有完整的官方文档的学习资料。终于下决心用几天的时间通读下官方文档，并把记录下来。
canvas其实没有那么玄乎，它不外乎是一个H5的标签，跟其它HTML标签如出一辙： canvas 元素用于在网页上绘制图形。 那么什么是 Canvas？ HTML5 的 canvas 元素使用 JavaScript 在网页上绘制图像。 画布是一个矩形区域，您可以控制其每一像素。 canvas 拥有多种绘制路径、矩形、圆形、字符以及添加图像的方法。 canvas本身没有任何的绘图能力，所有的绘图工作都是通过js来实现的。通常我们在js通过getElementById来获取要操作的canvas（这意味着咱得
近两年的疫情，导致大部分项目都在远程交付，给客户做presentation和workshop也都搬到了线上，在演讲过程中高亮鼠标，画图做批注补充等等都有了很大的需求。
虽然现在ggplot 的优雅的图像语法已经非常多了。可还是偶有base 绘图的使用场景：
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