微信群有美女提问,下表能做成什么样的图表表达?大家讨论发现这个表能做出对比型商务图表,也可以做成柱形+折现的组合图表达。
本文列出的创建动画图表的步骤并不是孤立地考虑的,必须考虑整个过程。需要什么原始数据?如何将其聚合以显示想要什么?在绘制图表之前,是否需要对聚合数据进行进一步处理?使用哪种类型的图表?哪些数据(和其他信息)对查看者有用?需要VBA来自动化所有这些?
Origin是一款强大的科研绘图软件,支持多种图表类型,数据处理和分析功能极为丰富。在这一部分,我们将详细介绍Origin的安装过程和基本设置,以确保您能够顺利运行软件。
关于这个问题搜索一下,有很多解决方案。无非就是 省略(间隔显示)、旋转文字方向、竖排展示
选自arxiv 作者:Denny Britz等 机器之心编译 参与:微胖、蒋思源、吴攀 这样的实验只有谷歌级别的公司才能处理的了。这篇文章对大型 NMT 模型训练过程中的各个超参数对结果的影响进行了经验分析,并得出了一些有意义的结论。比如,嵌入用 2048 维结果最好,但是也没有好到哪里去,基本上,128 维的结果就不错了;LSTM 比 GRU 效果好;2-4 层的双向编码器效果最好。作为论文的一部分,作者们发布了一个开源 NMT 框架,能让研究员轻松试验新技术并得出最先进的试验结果,机器之心也有报道,请见
作者:马蕾,腾讯高级工程师 前言 我们在日常工作中,做了很多线上指标统计。统计线上指标的意义,在 AB 阶段是评估算法效果收益,在全量上线后是监控线上服务质量,及时发现并定位解决问题。做指标往往并不难,但是做完指标之后,对指标的监控,经常被大家忽视。当发现指标异常之后,对根因的定位很困难。尤其是涉及多个团队的综合指标,经常需要为了定位根因拉齐后台,客户端,产品各个方向的骨干成员,讨论若干次才能有结论。本文主要分享在指标的监控和告警分析的一些经验,如何提升告警发生后的根因分析效率。 近期部门在大力推广数字
在左边模型类型(Model type)列表中,选中Conceptual Data Model,单击“确认”按钮即新建了一个默认名为ConceptualDataModel_1的CDM工程
使用表格模拟,可以在电子表格一行的多个单元格中创建整个模型,其中一些单元格包括随机数。
深度神经网络由神经元组成,组织成层并相互连接,通过计算图捕捉其架构,其中神经元表示为节点,有向边连接不同层神经元。神经网络性能取决于其架构,但目前对神经网络精度与底层图结构之间的关系尚缺乏系统理解。这直接影响到设计更高效和更精确的架构,并可告知新的硬件架构设计。建立神经网络架构与它精度之间的关系具有重要科学和实际意义,但尚不清楚如何将神经网络映射到图。计算图表示有许多局限性,如缺乏通用性、与生物学/神经科学脱节等。
✦✦✦✦✦✦ 明天就是圣诞节了,在这里小魔方预祝大家圣诞快乐,平安夜记得吃苹果哦! 今天的教程也跟圣诞节有关系哦,好吧就不卖关子了!相信大家都已经收到了好多好朋友们送的平安果了,今天要跟大家讲的是如何
安德鲁·阿伯拉(Andrew Abela)制作的《这份指南》(This Guide)是思考图表类型的一个很好的起点,但不要把它用作决策引擎。并不是人人都同意他对图表类型的组织方式,层级结构也并未包含所有有效的图表类型。
安德鲁·阿伯拉(Andrew Abela)制作的《这份指南》(This Guide)是思考图表类型的一个很好的起点,但不要把它用作决策引擎。并不是人人都同意他对图表类型的组织方式,层级结构并且其中并未包含所有有效的图表类型。
MATLAB(Matrix Laboratory)是一种强大的科学计算软件,广泛用于工程、物理、数学、计算生物学和其他领域的数据分析、模拟和可视化。本文将带您从入门到精通,通过具体案例演示如何使用MATLAB进行科学计算。
当了解动态和不确定的环境时,人们应在新证据最能提供信息的时候最强烈地更新他们的信念,比如当环境发生了惊人的变化或现有的信念高度不确定的时候。我们发现,对惊喜和不确定性的调节被编码在一个特定的、全脑功能连接的时间动态模式中,并且这种编码在那些更适当适应他们的学习动态以应对这些因素的个体中得到增强。这种全脑功能连接模式的关键特征是额顶叶和其他功能系统之间更强的连接或功能整合。我们的研究结果为学习中的动态调整和大脑中功能连接的动态、大规模变化之间的联系提供了新的见解。
当今,数据可视化已经成当今,随着数据的日益增长,数据可视化变得越来越重要。ECharts 是一个强大的数据可视化工具,它提供了丰富的图表类型和交互方式,可以帮助我们更好地理解和分析数据。当今的数据可视化已成为数据分析和决策制定的重要工当今时代,数据分析和可视化已经成为了各行各业中不可或缺的一部分。而 ECharts 作为一款强大的数据可视化库,已经成为了众多开发者的首选。在本文中,我们将会介当今,数据可视化已成为数据分析和决策制定的必要当今时代,数据可视化已经成为了各行各业中不可或缺的一部分。数据可视化可以当今的数据可视化已经成为了数据分析和展示的重要手段之一,而ECharts作为一款优秀的数据可视化工具,被广泛应用于各个领域。在本篇文章中,我将向大家介绍如何在Uniapp中使用ECharts。
数据库模式分为三个层次:外模式、概念模式和内模式。这三个层次分别对应不同的抽象级别,帮助数据库管理员和用户以不同的视角理解数据库结构。
本文来自多个项目中的实际问题。如果你常用PowerBI,就会发现PowerBI默认的线图有个很严重的缺陷就是无法动态设置均值线或固定值线,只能设置成为一个静态的值。如下:
说来话长,这一切都得从PhotoShop中的钢笔工具开始说起... 声明:本文不含复杂数学公式,学渣放心阅读吧?(我仿佛看到了学渣们留下了激动的泪水) 一:背景 贝塞尔曲线(Bézier curve)
▽▼▽ 既然是创意雷达图,肯定是有难度的啦,单纯的雷达图太没有挑战了! 首先看成品,怎么样,还不错吧,想不想自己也做一个,如果感兴趣的话,继续往下看! 大家都看到了以上图表其实是一个包含三个序列数据
大家好,又见面了,我是全栈君。 说来话长,这一切都得从PhotoShop中的钢笔工具开始说起… 声明:本文不含复杂数学公式,学渣放心阅读吧?(我仿佛看到了学渣们留下了激动的泪水) 背景 贝塞尔曲
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库,专用于存储和处理大型矩阵,相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多,是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习,可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层:从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度: 1.导入模块numpy并以np作为别名,查看其版本 难度:1 问题:导入模块num
最近阅读学习了林骥老师的《数据化分析 Python 实战》,书中讲好的技能应该刻意的练习,而不是简单的重复。
上午QQ上的某好友问我:如何在excel中插入一张同时带柱状图+折线图的图表?(类似下面这样) 打开excel2007看了下,默认情况下插入图表时,只允许选择一种类型的图表,好吧,我承认不知道,但是,
有很多的三方库支持在Python程序中写Excel文件,包括xlwt、xlwings、openpyxl、xlswriter、pandas等,其中的xlwt虽然只支持写xls格式的Excel文件,但在性能方面的表现还是不错的。下面我们就以xlwt为例,来演示如何在Django项目中导出Excel报表,例如导出一个包含所有老师信息的Excel表格。
你好,我是喵喵侠。在前端开发中,经常会接到图表相关的页面需求,你需要在页面上绘制不同类型的图表,来丰富页面数据的呈现效果。通过图表你可以很直观的看到数据的大体情况,可以很方便的将数据进行多维度的对比。接下来我会为你介绍Vue-ECharts,看完本文后你能够快速上手开发。
今天给大家介绍的是来自斯坦福大学的Jure Leskovec课题组发表在ICML2020上的文章” Graph Structure of Neural Networks”。在本文中,作者系统地研究了神经网络的图结构如何影响其预测性能,并提出了一种新的基于图的神经网络表示方法称为“关系图”。
我们就拿论文配图里的误差柱形图来说,真的是PS痕迹满满啊!简单给大家列举一下,可能存在的问题也在图中给大家标注了(仅限个人理解,可能有的误差线就是这么做的呢
作者:池育龙 1. 引言 突然就对项目中的HashMap有了强烈的好奇心,这个HashMap的实现够高效吗,和 std::unordered_map 的效率比较性能如何? 他们的插入效率、查找效率、空
摘要:上一篇广告行业中那些趣事系列3:NLP中的巨星BERT,从理论的角度讲了下NLP中有里程碑意义的BERT模型。BERT具有效果好和通用性强两大优点,其中效果好最主要的原因就是使用了Transformer作为特征抽取器。本篇主要详解下这个从配角到C位出道的Transformer,主要从宏观和微观的角度分析Transformer,讲下它的核心注意力机制Attention,然后以翻译任务举例讲下Transformer是如何进行工作的。
Plotly:协同 Python 和 matplotlib 工作的 web 绘图库 官网链接:https://plot.ly/python/
KMP子字符串查找算法 概述 算法的基本思想是:当出现不匹配时,就能知晓一部分文本的内容,可以利用这些信息避免将指针回退到所有这些已知的字符串之前。 DFA(确定有限状态机)模拟 提前判断如何重新查找,而这种判断只取决于模式本身,所以可以对模式的字符序列做一个确定有限状态机。 DFA的数据结构表示为二维数组dfa[R][M],其中R为指定字典中的字符集的个数(比如ASCII为256),M为匹配字符串pat的长度,状态的意思是文本中某个位置i匹配pat的程度,0状态为未匹配状态,M状态为终止状态,找到了完整匹
与图像、语音这种,和日常生活息息相关的AI应用不同,在移动通信网络中的应用AI,其专业性较强。因此,首先简单介绍一下什么是网络规划?
本文中介绍的如何在pyecharts中配置全局组件,在后续的作图中会用到这些全局配置项。
日常生活中,我们或多或少有制作PPT的需求,也许是上级要求,也许是自我展示,我们也逐渐意识到一份精美的PPT对我们的学习工作有多么重要,因此很多人自然而然萌生了学习PPT相关表现技巧以增加个人竞争力的想法。
制作一张看起来像车轮辐条的图表,每个数据点的线从中间的同一点开始,向不同的方向出去,线的长度表示数据点的值。
今天跟大家分享带负值的图表标签处理方法! ▽▼▽ 在遇到某些特殊图表时,特别是一个数据系列中既有正值又有负值的情况,数据标签以及纵轴轴标签总是会相互遮挡,做出来的图表信息显得很凌乱,会影响读者的信息理
在上一篇文章中,我们了解了时间序列图表的绘制方法,效果如下(滑动以浏览),对以往的工作做个总结。目的就是简化大家代码的书写过程,拓宽绘图方法,为科研和商业绘图提供帮助。
AiTechYun 编辑:Yining 聚类是一种机器学习技术,它涉及到数据点的分组。给定一组数据点,我们可以使用聚类算法将每个数据点划分为一个特定的组。理论上,同一组中的数据点应该具有相似的属性和/或特征,而不同组中的数据点应该具有高度不同的属性和/或特征。聚类是一种无监督学习的方法,是许多领域中常用的统计数据分析技术。 在数据科学中,我们可以使用聚类分析从我们的数据中获得一些有价值的见解。在这篇文章中,我们将研究5种流行的聚类算法以及它们的优缺点。 K-MEANS聚类算法 K-Means聚类算法可能是大
欢迎来到 Excel 掌握的变革之旅,在这里,尖端技术和永恒专业知识在“ChatGPT Excel 掌握:释放专家技巧和窍门的力量”中融合。在当今快节奏的环境中,Excel 仍然是各行业专业人士的必备工具,而借助 ChatGPT 的融入,其潜力已经超出想象。
本文主要介绍了近期发表在PNAS上的论文“Understanding the computation of time using neural network models”里面的主要工作。原文作者是青岛大学的Zedong Bi和香港浸会大学的Changsong Zhou。
本文将探讨三种用Python可视化数据的不同方法。以可视化《2019年世界幸福报告》的数据为例,本文用Gapminder和Wikipedia的信息丰富了《世界幸福报告》数据,以探索新的数据关系和可视化方法。
本文主要介绍了 ResNet 架构,简要阐述了其近期成功的原因,并介绍了一些有趣的 ResNet 变体。 在 AlexNet [1] 取得 LSVRC 2012 分类竞赛冠军之后,深度残差网络(Residual Network, 下文简写为 ResNet)[2] 可以说是过去几年中计算机视觉和深度学习领域最具开创性的工作。ResNet 使训练数百甚至数千层成为可能,且在这种情况下仍能展现出优越的性能。 因其强大的表征能力,除图像分类以外,包括目标检测和人脸识别在内的许多计算机视觉应用都得到了性能提升。 自
选自TowardsDataScience 作者:Vincent Fung 机器之心编译 参与:邹俏也、路雪 本文主要介绍了 ResNet 架构,简要阐述了其近期成功的原因,并介绍了一些有趣的 ResNet 变体。 在 AlexNet [1] 取得 LSVRC 2012 分类竞赛冠军之后,深度残差网络(Residual Network, 下文简写为 ResNet)[2] 可以说是过去几年中计算机视觉和深度学习领域最具开创性的工作。ResNet 使训练数百甚至数千层成为可能,且在这种情况下仍能展现出优越的性能。
在 AlexNet [1] 取得 LSVRC 2012 分类竞赛冠军之后,深度残差网络(Residual Network, 下文简写为 ResNet)[2] 可以说是过去几年中计算机视觉和深度学习领域最具开创性的工作。ResNet 使训练数百甚至数千层成为可能,且在这种情况下仍能展现出优越的性能。
在日常生活中,随机数对于我们而言并不陌生,例如手机短信验证码就是一个随机的数字字符串;对于统计分析、机器学习等领域而言,通常也需要生成大量的随机数据用于测试、数据抽样、算法验证等。那么今天我们就来谈谈如何在 Oracle 数据库中生成随机数据。
Seaborn就是让困难的东西更加简单。它是针对统计绘图的,一般来说,能满足数据分析90%的绘图需求。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易,在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图,应该把Seaborn视为matplotlib的补充,而不是替代物。
Github 链接:https://github.com/mosaicml/composer
它们都是从激活函数的输入来考虑、做文章的,以不同的方式对激活函数的输入进行 Norm 的。
常用的Normalization方法主要有:Batch Normalization(BN,2015年)、Layer Normalization(LN,2016年)、Instance Normalization(IN,2017年)、Group Normalization(GN,2018年)。它们都是从激活函数的输入来考虑、做文章的,以不同的方式对激活函数的输入进行 Norm 的。
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