例如，在excel中输入单位的人员信息后，如果需要在原出生年份的数字前再加两位数字，即在每个人的出生年份前再加两位数字19，如果逐个修改太麻烦，那么我们可以使用以下方法来节省时间和精力:
本篇将讲解盒模型以及外边距折叠的相关知识。 “CSS 盒模型”是一组规则，用于定义如何呈现 Internet 上的每个网页。 CSS 将 HTML 文档中的每个元素视为一个”框”或”盒”，其中包含一系列不同的属性，用于确定它在页面上的显示位置。 本章介绍了 CSS 框模型的核心组件: 填充，边框，边距，Block boxes 和 Inline boxes。可以将此视为 CSS 布局的”微观”视图，因为它定义了框的个别行为。在以后的章节中，我们将更多地了解 HTML 结构和 CSS 框模型如何组合以形成各种复杂的页面布局。
图1所示的图表包含了两个折线图系列、两个堆积面积图系列。所使用的示例数据如下图2所示。
本文程演示了图表设计器，它允许您从头开始自定义或创建图表。本文演示使用设计器创建简单未绑定图表所需的步骤。
原标题 | Gentle Dive into Math Behind Convolutional Neural Networks
这个简单的例子有一系列数据。下面的图12所示的第一个显示了默认图表，我用金色和绿色填充颜色突出显示了两个单元格。
今天要跟大家分享数据地图系列12——PowerMap（下）图层叠加与复合数据地图！ 昨天跟大家介绍的powermap数据地图还有最后一种图形没有来得及介绍，就是区域地图。 我们利用本案例数据较大家利用
本系列前2篇已经稍微展示了 python 在数据处理方面的强大能力，这主要得益于 pandas 包的各种灵活处理方式。
在数据可视化时，除了展示数据的某个具体指，其置信区间也具有非常重要的参考意义，下图是一个典型的线性回归的拟合结果
CVPR 2022 | 上海交大&腾讯AI Lab&港中文开源FAME：助力视频表征学习运动感知的数据增强
❝本文完整代码及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/FefferyViz ❞ 1 简介 大家好~热衷于钻研复刻优秀数据可视化作品的费老师我🧐，最近的业余时间主要沉迷于撰写「Python+Dash快速web应用开发」系列文章，「在模仿中精进数据可视化」系列文章有两个月没更新了，今天继续捡起来🥳。 我们今天要复刻的数据可视化作品，是前段时间在微博刷屏的下面这张网易数读的作品，基于作业帮的用户画像数据对哪个地方的学习是“熬夜冠军”进行了可视化表达： 📷 图1
❝本文完整代码及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/FefferyViz ❞ 1 简介 最近几个月一是工作繁忙，二是将业余的注意力多数放在Dash系列教程的撰写上，因此费老师我已经很久很久很久没有更新过「在模仿中精进数据可视化」系列文章了😶，今天继续第9期~ 我们今天要绘制的数据可视化作品，灵感来源于DT财经某篇文章的一幅插图，原图如下： 📷 图1 这幅图其实可以说是柱状蝴蝶图的一种变种，用极坐标系代替平面坐标系，左上和右下彼此分离相对的半圆均以逆时针
❝本文完整代码及数据已上传至Github仓库https://github.com/CNFeffery/FefferyViz ❞ 1 简介 最近几个月一是工作繁忙，二是将业余的注意力多数放在Dash系列
GPT-4V 的推出引爆了多模态大模型的研究。GPT-4V 在包括多模态问答、推理、交互在内的多个领域都展现了出色的能力，成为如今最领先的多模态大模型。
甘特图是规划师和项目经理最简单、最有效的视觉工具，而Excel是制作甘特图最简洁常用的工具。
原作者: 2016 Nicolas P. Rougier MIT协议 翻译版权归我所有
接着上节继续学习，在本章中，你将从网上下载数据，并对这些数据进行可视化。网上的数据多得难以置信，且大多未经过仔细检查。如果能够对这些数据进行分析，你就能发现别人没有发现的规律和关联。我们将访问并可视化以两种常见格式存储的数据：CSV和JSON。我们将使用Python模块csv来处理以CSV（逗号分隔的值）格式存储的天气数据，找出两个不同地区在一段时间内的最高温度和最低温度。然后，我们将使用matplotlib根据下载的数据创建一个图表，展示两个不同地区的气温变化：阿拉斯加锡特卡和加利福尼亚死亡谷。在本章的后
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
上一篇，预告了下面这张图，请大家可以思考，这张图是怎么做出来的？**（不用怀疑，这的确是用Excel做的。）
图像分割是根据图像内容对指定区域进行标记的计算机视觉任务。本文聚焦于语义分割任务，即在分割图中将同一类别的不同实例视为同一对象。作者将沿着该领域的研究脉络，说明如何用卷积神经网络处理语义图像分割的任务。
可以看到它的实现方式是将 mousemove 事件触发时的坐标，用长宽不一的矩形连接起来，所以连接处出现了明显的“断裂”，整个轨迹也不平滑，而且其宽度和透明度的“渐变”也比较生硬，有明显断层。
在自动驾驶、医疗以及零售这些领域，计算机视觉让我们完成了一些直到最近都被认为是不可能的事情。今天，自动驾驶汽车和无人商店听起来不再那么梦幻。事实上，我们每天都在使用计算机视觉技术——我们用自己的面孔解锁手机，将图片上传到社交网络之前进行自动修图……卷积神经网络可能是这一巨大成功背后的关键组成模块。这次，我们将要使用卷积神经网络的思想来拓宽我们对神经网络工作原理的理解。打个预防针，本文包含相当复杂的数学方程，但是，你也不必为自己不喜欢线性代数和微积分而沮丧。我的目标并不是让你记住这些公式，而是为你提供一些关于底层原理的直觉认知。
本篇主要分享卷积神经网络（CNN）的数学原理解析，会让你加深理解神经网络如何工作于CNNs。出于建议，这篇文章将包含相当复杂的数学方程，如果你不习惯线性代数喝微分也没事，目的不是记住这些公式，而是对下面发生的事情有一个直观的认识。
使用echarts 是因为小一做过前端的一些开发，对echarts 的使用还相对熟悉点，文章中主要会用echarts 来做热力图
本文讲解如何使用RAND函数和RANDBETWEEN函数在Excel中创建随机数字或随机文本。
✦✦✦✦✦✦ 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
大数据文摘作品 编译：党晓芊、元元、龙牧雪 等待吴恩达放出深度学习第5课的时候，你还能做什么？今天，大数据文摘给大家带来了加拿大银行首席分析师Ryan Shrott的吴恩达深度学习第4课学习笔记，一共11个要点。在等待第5门课推出的同时，赶紧学起来吧！ 这两天，听说大家都被一款叫做“旅行青蛙”的游戏刷屏了，还有许多人在票圈喊着“养男人不如养蛙”。 在这个“云养蛙”的佛系游戏里，只有两种状态：蛙儿子在家和不在家。蛙儿子在家的时候，你只能一心盼他出门，啥也干不了。蛙儿子出门了，你也不知道他要多久才能回家，只能等
在日常生活和工作中，我们都会或多或少的使用Excel中的计算公式函数，比如求和公式、平均数公式等。今天为大家整理了一些在线Excel中可以引入的公式函数。
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。
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。
盒模型是CSS的一种基础设计模式，定义了Web页面中的元素是如何被看作盒子来解析的，而每一个盒子又有不同的展示方法接下来我们将详细的介绍一下边框的高级属性：圆角边框、图像边框。
学习CAD制图其实不难，主要还是看个人，下面是学习啦小编带来关于cad的零基础自学教程的内容，希望可以让大家有所收获!
今天这个案例，不仅是制作空心圆的过程，也是塑造立体效果的技巧之一，我们会更深入了解图层之间的相互关系，进一步了解交互式填充的渐变方向。
https://ishadeed.com/article/spacing-in-css/
更具体地讲，语义图像分割的目标在于标记图片中每一个像素，并将每一个像素与其表示的类别对应起来。因为会预测图像中的每一个像素，所以一般将这样的任务称为密集预测。
我已经谈到了构建属于你自己的数据仓库需要采取的前两个步骤（请参阅：如何在4周内构建数据仓库，第1部分）。选择架构和DBMS是需要完成的第一件事情。到目前为止，我们已经有了需要复制的数据的概念以及我们想要存储数据的数据库。缺失的部分就是复制的过程。我们如何存储复制的数据？我们如何转换数据？这些是我在这篇文章中所要回答的问题。
作者 | BBuf 单位 | 北京鼎汉技术有限公司 算法工程师(CV) 编辑 | 唐里
长得像饼图又不是饼图，长得像堆积簇状图又非簇状图，这种有着极坐标的怪异统计图，有着一个美丽的名字—南丁格尔玫瑰图。
基因型缺失：样本中没有被测序数据覆盖到的区域，基因型就属于未知的，我们将之称为缺失位点
在CSS中，我们可以使用 background-size 和background-position属性为背景图像设置大小和位置。而 object-fit 和 object-position 属性则允许我们对嵌入的图像（以及其他替代元素，如视频）做类似的操作。在本文中，我们将深入探讨如何使用 object-fit 将图像适应到特定的空间中，以及如何使用 object-position 在该空间中进行精确定位。
今天跟大家分享如何在地图上进行散点图、气泡图绘制。 昨天跟大家介绍了ggplot函数进行地图绘制的原理，通过轮廓点和分组来定义每一个地区（国家边界），通过多边形填充来完成区域填色。 ggplot的图层叠加原理晕允许我们在坐标系统的叠加多个图层； 所以在地图上叠加散点、甚至气泡可以很容易的实现： 包的导入： library(maptools) library(ggplot2) library(plyr) 导入地理信息数据： china_map <- readShapePoly("c:/rstudy/bou2_
本文将通过一系列的天鹅图片来解释卷积神经网络（CNN）的概念，并使用CNN在常规多层感知器神经网络上处理图像。
机器之心报道 编辑：蛋酱 在这项研究中，斯坦福大学的一个研究小组提出了时间控制 (TC)，这种语言模型通过潜在的随机过程进行隐式计划，并生成与该潜在计划一致的文本，以提高长文本生成的性能。 近年来，包括 GPT-2 在内的大型语言模型在文本生成方面非常成功，然而，大型语言模型会生成不连贯的长文本。一个原因是不能提前计划或表征长段文本动态。因此，它们常常产生游离的内容，语篇结构差，关联性低 ; 文本在生成时似乎没有锚定目标。当自回归模型生成更长的文本时，这些连贯性问题进一步恶化，因为模型很难推断超出其预期的文
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 机器之心报道 编辑：蛋酱 在这项研究中，斯坦福大学的一个研究小组提出了时间控制 (TC)，这种语言模型通过潜在的随机过程进行隐式计划，并生成与该潜在计划一致的文本，以提高长文本生成的性能。 近年来，包括 GPT-2 在内的大型语言模型在文本生成方面非常成功，然而，大型语言模型会生成不连贯的长文本。一个原因是不能提前计划或表征长段文本动态。因此，它们常常产生游离的内容，语篇结构差，关联性低 ; 文本在生成时似乎没有锚定目标。当自回归模型生成更长的文本时，这些连贯性问题进
今天跟大家分享漏斗图的制作技巧！ ▽ 大家可能不经常听到漏斗图这个名字。其实这种图表常见于数据分析报告以及商务演示场合。漏斗图可以用来反映一组数据的大小趋势，通常是由大到小，并且左右居中排列，效果就像
TcMalloc 的核心是分层缓存，前端没有锁竞争，可以快速分配和释放较小的内存对象（一般是 256 KB）前端有两种实现，分别是 pre-CPU 和 pre-Thread 模式，前者申请一块大的连续内存，每一个逻辑 CPU 将获得其中的一段。这种模式下 TcMalloc 通过保存额外的元数据来动态地调整每种大小类的实际缓存大小。Per-Thread 模式为每个线程分配一个本地缓存，线程缓存中每种大小类的可用对象通过链表连接。
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