在左侧数值虽然是分别大8倍，小8倍的差别，但是在数轴上并不对称。但是经过转换后，这两个倍数差异离中心0是等距的，倍数变化就被明显的展示出来了。这可以使正负倍数的变化出现在一个对称的尺度上。
在上期《今日关注 | 最新最全的“独角兽公司”分析报告》（原文链接：http://mp.weixin.qq.com/s/IgTapcttCYqdF21iF4ax4Q）中，我们很惊奇的发现腾讯竟然位居独
例如[0, 1]对应到[0, 300]，当输入0.5时，输出150。或者将[0, 1, 2]对应到["red", "green", "blue"]，当输入2时，输出blue。
http://psbweb05.psb.ugent.be/conet/microbialnetworks/index.php
一般而言，任意数据集中的值不可能刚好与图表中的像素尺度一一对应。而D3中，比例尺要做的就是将数据值映射为可视图形中的可替代值得手段。
MPAndroidChart是一款基于Android的开源图表库，MPAndroidChart不仅可以在Android设备上绘制各种统计图表，而且可以对图表进行拖动和缩放操作，应用起来非常灵活。MPAndroidChart同样拥有常用的图表类型：线型图、饼图、柱状图和散点图。
1、打开电脑的控制面板,点击“系统和安全”打开“系统”。然后点击页面中的“高级系统设置”。接着在“系统属性”页面中的点击性能栏里的“设置”。
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这篇文章是我最近刚做的一个项目，会带领大家使用多种技术实现一个非常有趣的项目，该项目是关于苹果机（iphoneX）的销售数据分析，是网络爬虫和数据分析的综合应用项目。本项目会分别从天猫和京东抓取iphoneX的销售数据（利用 Chrome 工具跟踪 Web 数据），并将这些数据保存到 Mysql 数据库中，然后对数据进行清洗，最后通过 SQL 语句、Pandas 和 Matplotlib 对数据进行数据可视化分析。我们从分析结果中可以得出很多有趣的结果，例如，大家最爱买的颜色是，最喜欢的是多少G内存的iphoneX等等，当然本文介绍的只是一个小的应用，时间够的话如果大家刚兴趣可以进一步进行推广。
我们都知道，Power BI报告的设计中，配色是很基础和关键的步骤。配色奠定整个报告的视觉基调。Power BI提供了类似MS Office的自定义和切换主题的功能，其中就包含了配色相关的设置。效果如下图所示。
本文是《数据可视化实战：使用D3设计交互式图表》[1]的简要版读书笔记，通过约4000字概览如何用D3做可视化、实践从数据到图形的过程。D3是一个根据数据操纵文档的JavaScript库[2]，其全称Data-Driven Documents强调了这一点。D3的功能不止于做可视化，Documents代表可以在浏览器中展现的一切，包括HTML、SVG，根据数据操纵DOM(Document Object Model)可实现非常多的效果，但通常大家通常用D3来将数据映射为可视图形。
今天我们将学习如何使用Matplotlib创建饼图， 饼图非常适合以清晰显示每个类别比例的方式显示数据。我们将学习如何绘制饼图，自定义它的外观等等。让我们开始吧...
今天研究力扣的一道题死活写不出来对应的算法，没办法自己算法基础太差。于是看了下答案，发现使用什么回溯算法，菜鸟表示平时开发期间写的最复杂的程序就是写了两层for循环，已经很牛逼了有木有？这个回溯算法什么鬼？于是乎百度了下，算是了解了回溯算法是什么玩意儿。这里分析一波八皇后算法来加深一下理解。
文章索引 4.1.1 状态栏 4.1.2 导航栏 4.1.3 工具栏 4.1.4 工具栏与导航标准按钮 4.1.5 标签栏 4.1.6 标签栏标准图标 4.1.7 搜索栏 4.1.8 范围栏 4.2.1 活动 4.2.2 活动视图控制器 4.2.3 集合视图 4.2.4 容器视图控制器 4.2.5 图片视图 4.2.6 地图视图 4.2.7 页面视图控制器 4.2.8 浮出层 4.2.9 滚动视图(Scroll View) 4.2.10 分栏视图控制器 4.2.11 表格视图 4.2.12 文本视图 4.2
在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据： 硬件环境 CPU：3.5 GHz Intel Core i7 内存：32 GB HDDR 3 1600 MHz 硬盘：3 TB Fusion Drive 数据分析工具 Pyth
计算机视觉中最基本和最广泛研究的挑战之一是目标检测。该任务旨在在给定图像中绘制多个对象边界框，这在包括自动驾驶在内的许多领域非常重要。通常，这些目标检测算法可以分为两类：单阶段模型和多阶段模型。在这篇文章中，我们将通过回顾该领域一些最重要的论文，深入探讨用于对象检测的多阶段管道的关键见解。
iOS是运行于iPhone、iPad和iPod touch设备上、最常用的移动操作系统之一。作为互联网应用的开发者、产品经理、体验设计师，都应当理解并熟悉平台的设计规范。这有利于提高我们的工作效率，保证用户良好的体验。 iOS设计规范系列共10篇。本文是第10篇，介绍拓展程序（Extensions)。
这道题用基于集合的回溯的方法。在主体方法中，先定义变量储存最终结果集的变量，定义跟传入的皇后个数一样多的整形数组来储存皇后摆放的位置，对数组全赋值为 -1 也就是一个初始化的操作，定义三个集合分别记录每一列以及两个方向的每条斜线上是否有皇后，进行回溯，最终完回溯后返回最终结果集即可。 进入回溯算法之前对皇后个数与当前行数进行判断，当皇后个数跟行数一样的时候证明符合条件且经排列完成，则需要生成符合要求的棋盘布局，并将本次解法加入结果集数组中，也就是本次成功的布局；当皇后个数跟行数不一样的时候证明排列还在进行中，则需要判断哪一行那一列符合要求能放入皇后，先判断该列，如果该列已经有了皇后则进行下一个 for 循环。如果该列没有，则判断两个方向的斜线是否有皇后，如果任一斜线上已经有了皇后则进行下一个 for 循环，如果没有皇后，则确定这个位置符合放置皇后，将此时的行数作为数组的下标，列数作为该数组的对应行坐标的值存进去，记录入当前选择的位置和受影响的列和两个斜线。接着进入下一个递归，列数不变但是行数加一，其它参数一样。记得还原当前选择的位置，还原受影响的列和两个斜线，让下一次通过层次的选择不受影响，这是回溯的特性。 上文提到的生成结果棋盘的方法是先定义存储棋盘的结果集，用 for 循环生成 n 行 n 列的棋盘，n 为皇后个数。在 for 循环中定义一个长度为皇后个数的 char 数组，将其全部填充 ‘.’，再将上边记录皇后可以放的位置的对应地方用 ‘Q’ 覆盖 ‘.’，将 char 类型的数组转换为 String 类型添加到结果集中，并返回存储棋盘的结果集即可完成棋盘制作。 以上提到的两个方向的斜线的定义如下：
皇后的走法是：可以横直斜走，格数不限。因此要求皇后彼此之间不能相互攻击，等价于要求任何两个皇后都不能在同一行、同一列以及同一条斜线上。
当前智能手机上的运动传感器由于对振动的敏感性已被用于监听音频。但由于两个公认的限制，此威胁被认为是低风险的：首先，与麦克风不同，运动传感器只能捕获通过固体介质传播的语音信号，因此先前唯一可行的设置是使用智能手机陀螺仪窃听放置在同一桌子上的扬声器；第二个限制来自常识，即由于200Hz的采样上限，这些传感器只能捕获语音信号的窄带（85-100Hz）。在本文中将重新探讨运动传感器对语音隐私的威胁，并提出了一种新型侧信道攻击AccelEve，它利用智能手机的加速度计来窃听同一智能手机中的扬声器。
Mastercam进刀方式的设定在数控铣削中有很多不同于普通铣削的工艺性问题需要考虑，切削前的进刀方式就是其中之一。切削前的进刀方式有两种形式：一是垂直进刀方向，另一是水平进刀方向。对于数控加工来说，这两个方向的进刀都与普通铣削加工不同。下面就此讲述一下数控加工中进刀方式的设定方法。
NLP模型能够表示文本，那能够识别数字吗？本系列旨在介绍NLP模型中的数字表示，参考的是南加州大学在NAACL2021发表的文章：Representing Numbers in NLP: a Survey and a Vision
位运算在生产或算法解题中并不常见，不过如果你用得好，可以达到事半功倍的效果，而且位运算用得好，也可以极大地提升性能，如果在生产或面试中能看到使用位运算来解题，会让人眼前一亮，觉得你还是有点逼格的，巧用位运算，不仅会提升性能，还会让代码的可读性更好，达到四两拨千斤的效果，今天我们就来学学位运算在解题中的一些技巧，最后会用位运算来看看怎么解八皇后这道大 Boss 题，相信你看完肯定会有收获！
MATLAB 画双纵坐标 plotyy 的用法 对数坐标 MATLAB 画双纵坐标具有两个纵坐标标度的图形 在 MATLAB 中,如果需要绘制出具有不同纵坐标标度的两个图形,可以使用 ……
Microsoft office是一款广泛使用的办公软件套装，它包含了多种不同的应用程序，如Word、Excel、PowerPoint、Outlook等。这些应用程序可以帮助用户进行各种任务，例如创建文档、制作表格、创建演示文稿、管理电子邮件等。
在前一章讲解了IPSec采用的安全技术，那什么是IPSec安全协议呢？本章将会很透彻的讲解IPSec安全协议。
在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据： 硬件环境 CPU：3.5 GHz Intel Core i7 内存：32 GB HDDR 3 1600 MHz 硬盘：3 TB Fusion Drive 数据分析工具 Pyt
一直在学习新的可视化工具，因为这有助于找到适合手头任务的正确工具。在数据可视化方面，d3通常是首选，最近一直在用Vega。
移动设备的屏幕对于用户体验至关重要。Android 9 Pie 中改进的 “自动调节亮度” 特性会自动将屏幕调整到您偏好的亮度级别，使您在任何光线条件下都能获得最佳体验。
如果我们可以总结一下苹果从1995年到2013年的研发成本的话，我们就会发现一个惊人的秘密：尽管苹果用于研发的投入要小于对手，但却获得了比对手大得多的利润。 这倒不是说苹果越来越不重视研发投入，相反这
更麻烦的是因为文献里面的两个分组每个组内都是3个样品而已，而文章大家结论缺依赖于这个单细胞水平的细胞比例变化。其实早期（2018-2021时候）单细胞转录组费用居高不下，所以绝大部分情况下大家做两个分组，每个组内也就是三五个样品而已。这样的话两个分组之间的不同单细胞亚群的比例差异其实往往是需要最后使用流式细胞等价格相对低廉的实验技术去扩大样品队列去验证一下。
matplotlib.pyplot是使matplotlib像MATLAB一样工作的命令样式函数的集合。每个pyplot功能都会对图形进行一些更改：例如，创建图形，在图形中创建绘图区域，在绘图区域中绘制一些线条，用标签装饰绘图等。
在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据： 硬件环境 CPU：3.5 GHz Intel Core i7 内存：32 GB HDDR 3 1600 MHz 硬盘
上一篇文章已经介绍了图表可视化配置部分的 Panel options、Tooltip、Legend 3类配置，在这里我将继续介绍Axis、Graph styles、Standard options、Data links、Value mappings 和 Thresholds 6类配置。
C++中是如何处理注释的。注释可以帮助人类读者理解程序。注释通常用于概述算法，确定变量的用途，或者解释晦涩难懂的代码段。编译器会忽略注释，因此注释对程序的行为和性能不会有任何影响。
回溯法，又被称为“试探法”。解决问题时，每进行一步，都是抱着试试看的态度，如果发现当前选择并不是最好的，或者这么走下去肯定达不到目标，立刻做回退操作重新选择。这种走不通就回退再走的方法就是回溯法。
原文：http://www.justinablog.com/archives/1357?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 在数据分析领域，最热门的莫过于Py
在对功能富集分析的结果进行可视化的时候，大家肯定都听过Y叔的R包clusterProfiler，这个包可以说是富集分析结果可视化的神器，不仅画出来的图好看，而且种类繁多，可以满足各种需求；但要想用clusterProfiler进行可视化就必须用它进行富集分析；对于其他软件的富集结果，是不能够进行可视化的。那么能不能通过clusterProfiler对其他软件的富集结果进行可视化分析呢？答案是肯定的，本期就给大家分享一下怎么通过clusterProfiler对其他软件的富集结果进行可视化。
文章索引 4.3 控件 4.3.1 活动指示器 4.3.2 添加联系人按钮 4.3.3 日期时间选择器 4.3.4 详情展开按钮 4.3.5 信息按钮 4.3.6 标签 4.3.7 网络活动指示器 4.3.8 页面控件 4.3.9 选择器 4.3.10 进度视图 4.3.11 刷新控件 4.3.12圆角矩形按钮 4.3.13 分段控件 4.3.14 滑块 4.3.15 步进器 4.3.16 开关按钮 4.3.17 系统按钮 4.3.18文本框 4.4.1 警告框 4.4.2 操作列表 4.4.3模态视图
该文介绍了如何使用Chrome浏览器的Timeline功能来分析前端页面的性能，包括内存泄漏、CPU使用率、网络请求、渲染时间、内存变化等。通过在页面上进行操作，可以查看不同时间段内各项性能指标的变化情况。同时，还可以利用Timeline来找出内存泄漏等问题，从而优化前端性能。
最近发现，许多前端开发人员（包括作者我哈），对chrome的开发者工具中的使用并不是特别深入，而本文时对chrome开发者工具Timeline的一个讲解。
八皇后问题是一个以国际象棋为背景的问题：如何能够在 8×8 的国际象棋棋盘上放置八个皇后，使得任何一个皇后都无法直接吃掉其他的皇后？为了达到此目的，任两个皇后都不能处于同一条横行、纵行或斜线上。八皇后问题可以推广为更一般的n皇后摆放问题：这时棋盘的大小变为n×n，而皇后个数也变成n。当且仅当 n = 1 或 n ≥ 4 时问题有解。
国际象棋中的皇后，可以横向、纵向、斜向移动。如何在一个8X8的棋盘上放置8个皇后，使得任意两个皇后都不在同一条横线、竖线、斜线方向上？
这个例子说明了一个函数拟合的神经网络如何根据测量结果来估计脂肪百分比(BFP) 。
在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据：
在这个例子中，我们试图建立一个神经网络来估计一个人的脂肪百分比，这个人由13个物理属性描述。
Microsoft Excel 是微软为 Windows、macOS、Android 和 iOS 开发的电子表格软件，可以用来制作电子表格、完成许多复杂的数据运算，进行数据的分析和预测，并且具有强大的制作图表的功能。由于 Excel 具有十分友好的人机界面和强大的计算功能，它已成为国内外广大用户管理公司和个人财务、统计数据、绘制各种专业化表格的得力助手。允许用户自定义界面的电子制表软件包括字体、文字属性和单元格格式，它还引进了智能重算的功能，当单元格数据变动时，只有与之相关的数据才会更新，荒岛本次带来九十九个 Excel 技巧，提高您的办公效率。
自动布局是iOS6开始引进的新功能，而iOS 8则在原有自动布局的基础上增加了SizeClass的概念，从而增强了自动布局功能。
本论文收录于ECCV2020，从自下而上的角度出发，在目标检测任务中引入了投票机制，使得HoughNet能够集成近距离和远距离的class-conditional evidence进行视觉识别。本论文解读首发于“AI算法修炼营”。
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