日常生活和工作中随处可见各类二维码，不管是浏览网站、路边的海报还是每天在收银台支付。目前制作二维码的平台也很多，整理了8个好用的二维码生成平台，可以根据自己的需求选择。
作者 | 吕薇，腾讯员工 来源 | 互娱增值服务部 原文标题 | 浅析数据可视化与应用思路 一 好的数据可视化图表可以救命 约翰·斯诺（John Snow）在1854年制作了伦敦霍乱地图，通过标记死亡地图，清晰的了解到霍乱的源头，总而挽救了无数的生命。 (图片来源百度） 南丁格尔玫瑰图通过简单数据对比，更明晰表达军队医院季节性死亡率，打动了军方高层，军事改良提案得到了支持，方案实施后，伤员的死亡率很快从42%降低到了2% (图片来源百度） 说回到我们现实的生活，当前和平年代，可视化也是在不断帮
本文介绍的是利用Plotly绘制一种相对少见的可视化图形：桑基图，这个图形可以说是展现数据流动的利器。
这里所说的二维码默认指的就是我们经常用到的微信二维码这样方形格式的，二维码的英文全称是 Quick Response Code，快速响应矩阵图码。
plt.plot(x, y, format_string, **kwargs)#x轴，y轴，控制图线的格式，具体格式如下：
关于LEfSe分析，相信大家早已耳熟能详。网上也有很多指导如何做LEfSe分析流程的文章。可是在实际应用中，仍然会遇到一些问题。LEfSe以出图美观的优势吸引大家用它绘图，然而为什么同样的流程，我们做出来的图总是不如别人发在文章里的漂亮？比如，别人发表的图是这样的：
以上包中ggalluvial，networkD3，riverplot三个均可构建桑基图，当然从简单到复杂就是networkD3->ggalluvial->riverplot。那么接下来我们看下具体如何实现图的绘制。
拥有两个或两个以上的量子比特的量子系统通常被称为复合系统（composite systems）。单量子比特系统的描述与测量已有所了解，那么多个量子比特的系统该如何描述以及怎样去测量呢？单量子比特系统与多量子比特系统之间又有怎样的关系呢？首先，解决这些问题，需要认识一个新的运算-张量积（tensor products）。
既今年三月初开始，维基解密披露了一系列CIA Vault7 文档。4月28日维基解密再度公开了该系列中名为 Scribbles 的相关文件及其源代码。Scribbles ，别名为“ Snowden Stopper ”（斯诺登终结者…），是一款将“web beacon”标签加入机密文件中，用以追踪告密者及国外间谍的软件。 最新版本的 Scribbles （v1.0 RC1）是在2016年3月1日发布的，CIA 将其文件标记为机密等级并保持机密性至2066年。至少在去年的2016年年内，CIA 在使用 Scib
电脑应用发了不少，很久没专门推荐手机应用了。俗话说：授人以鱼不如授人以渔，对于手机来讲，下载APP莫过于从一个好的应用商店，除了各家手机厂商自带的应用商店，小代要给大家推荐一款很棒很好用的应用市场——酷安，除了作为一个第三方应用市场，它还是一个APP爱好者的交流平台，因为都是搞机（基）的，因此又被称为基安，对于一个倒腾安卓机的玩家来说，酷安应该是必不可少的。 •可以在公众号后台回复『022』或『酷安』获取下载链接。 使用教程： ❶V8新版本首页分为三部分，更重社交与交流，可以在这里看到各种机型的基友发的各种
作者：Beginning 来源：蝌蚪五线谱 生物学上关于性取向的研究一直是最让人头疼的人类遗传学问题之一，而且它充满了政治色彩。研究者首次发现，同性恋者和他们DNA上能被环境因素影响的标记有着千丝万缕
Pandas是一种高效的数据处理库，它以dataframe和series为基本数据类型，呈现出类似excel的二维数据。
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译团队 | 李亚楠，魏子敏 美国当地时间本周二，维基解密称他们获取到了8761份来自美国中央情报局（下称CIA）的文件。这些文件透露了美国政府的强大黑客工具可以通过监控数十亿人的日常电子设备来窥探大家的隐私，电视、智能手机甚至杀毒软件都有可能受到CIA的黑客入侵。一旦入侵后，他们能够获取你的声音、图像和短信信息，甚至是经过加密软件处理的聊天内容。 据维基解密所说，这些数据代号为Vault 7，文件日期介于2013年和2016年之间，据说是已公布的相关CIA最大规模的机密文
# 3 4 10 2 20 11 12 7 9 20 2 14 16 18 15 25 5 5 15 15 10 第一行两个数字分别表示供应方数量和需求方数量 后面三行通过二维表的方式记录每个供应方到需求方的运价 最后两行分别表示每个供应方的最大供应量和每个需求方的最大需求量
今天，知晓程序（微信号 zxcx0101）给你推荐 4 款二维码生成器小程序，让你轻松玩转二维码。
刚刚结束了本年度的最后一次扩增子课程和宏基因组课程（都是爆满，2020年的课程提前开始报名了。就看后面的转录组和单细胞课程的参与度了），数据分析得到的大部分结果都可以用ImageGP绘图展示。在运行流程之余，收到学员的反馈，说希望有一个手册来熟悉网站有哪些功能。在此之前，我们也零星收到一些关于网站的使用咨询和功能建议，因次借这次的ImageGP答疑，来给ImageGP正正名，是的，它不是imagp，也不是imap，更不是GPS（此处有个省略50字的悲伤故事）。它是ImageGP — 画个Picture。
URL Rewrite是网站建设中经常用到的一项技巧，通过 rewrite 我们能够屏蔽服务器运行态的信息，包括服务的程序、参数等等，给用户呈现美化后的URL，同时对搜索引擎更加友好，方便我们网站的推广。
如今我们走在大街上，会看到二维码无处不在，各种商家的付款码，小程序码，广告码等等。二维码的样式也越来越多样化，那种黑白色的二维码已经越来越没有个性化，也不美观。其实条码软件在生成二维码的时候，就支持二维码美化，下面小编就为大家演示如何改变二维码的码点样式。
在前面的一篇文章中，我们讲述了蛋白质的组成结构，一共是20种氨基酸。由这20种氨基酸的排列组合，可以得到一条相应的蛋白质链，而这条蛋白质链经过各种螺旋和折叠，会得到一个最终稳定的蛋白质构象，也是我们日常生活中所能够接触到的蛋白质的存在形态。那么在上一篇文章中的表格里面，我们可以看到众多的氨基酸在蛋白质链的中间时候的构象，本文将要讲述一些其他位置所对应的构象，以及其中原子的命名法则。
维基百科社区以人身攻击的评论臭名昭著。这个问题非常糟糕，以至于活跃的贡献者或编辑在八年期间下降了40％。尽管没有一个解决方案可以解决这个问题，但支持维基百科的非营利组织维基媒体基金会决定使用AI来更多地了解问题，并考虑如何解决这个问题。
2018 计算机视觉与模式识别会议 （CVPR） 上周在美国盐湖城举行，它是世界计算机视觉领域的顶级会议。今年，CVPR 收到了主要会议论文投稿 3300 份，接受了其中的 979 份。超过 6500 人出席了会议！6500 人齐聚一堂。每年，CVPR 都会带来杰出的人以及他们伟大的研究，我们总能看到并学习到新的东西。当然，总有些论文发表新的突破性成果并带来新的知识。这些论文经常为计算机视觉的许多子领域带来最新技术。
https://seananderson.ca/2013/10/19/reshape/
2018 计算机视觉与模式识别会议 （CVPR） 上周在美国盐湖城举行，它是世界计算机视觉领域的顶级会议。今年，CVPR 收到了主要会议论文投稿 3300 份，接受了其中的 979 份。超过 6500 人出席了会议！6500 人齐聚一堂：
编辑xwiki.cfg文件并启用xwiki.superadminpassword属性。例如：
在理解了我们需要解决的机器学习问题之后，我们可以思考一下我们需要收集什么数据以及我们可以用什么算法。本文我们会过一遍最流行的机器学习算法，大致了解哪些方法可用，很有帮助。 机器学习领域有很多算法，然后每种算法又有很多延伸，所以对于一个特定问题，如何确定一个正确的算法是很困难的。本文中我想给你们两种方法来归纳在现实中会遇到的算法。 学习方式 根据如何处理经验、环境或者任何我们称之为输入的数据，算法分为不同种类。机器学习和人工智能课本通常先考虑算法可以适应的学习方式。 这里只讨论几个主要的学习风格或学习模型，并
在理解了我们需要解决的机器学习问题之后，我们要思考需要收集什么数据以及我们可以用什么算法。本文我们会过一遍最流行的机器学习算法，大致了解哪些方法可用，很有帮助。 机器学习领域有很多算法，然后每种算法又有很多延伸，所以对于一个特定问题，如何确定一个正确的算法是很困难的。本文中我想给你们两种方法来归纳在现实中会遇到的算法。 机器学习 学习方式 根据如何处理经验、环境或者任何我们称之为输入的数据，算法分为不同种类。机器学习和人工智能课本通常先考虑算法可以适应的学习方式。 这里只讨论几个主要的学习风格
在理解了我们需要解决的机器学习问题之后，我们要思考需要收集什么数据以及我们可以用什么算法。本文我们会过一遍最流行的机器学习算法，大致了解哪些方法可用，很有帮助。 机器学习领域有很多算法，然后每种算法又有很多延伸，所以对于一个特定问题，如何确定一个正确的算法是很困难的。本文中我想给你们两种方法来归纳在现实中会遇到的算法。 机器学习 学习方式 根据如何处理经验、环境或者任何我们称之为输入的数据，算法分为不同种类。机器学习和人工智能课本通常先考虑算法可以适应的学习方式。 这里只讨论几个主要的学习风
来源：机器之心 作者：Vishal Maini 本文长度为3500字，建议阅读6分钟 本文对无监督学习的聚类和降维算法进行介绍，其中包括 K 均值聚类、层次聚类、主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD）。 我们可以怎样发现一个数据集的底层结构？我们可以怎样最有用地对其进行归纳和分组？我们可以怎样以一种压缩格式有效地表征数据？这都是无监督学习的目标，之所以称之为「无监督」，是因为这是从无标签的数据开始学习的。 我们将在这里探索的两种无监督学习任务是： 将数据按相似度聚类（clustering）成不同的分
可以说机器学习已经成为了改变时代的大事，一时间似乎人人都应该懂一点机器学习。但机器学习涉及到的数学知识和编程能力往往让没有相关经验的人望而却步。YupTechnologies 机器学习专家 Vishal Maini 近日在 Medium 上发布了一个介绍机器学习的系列文章《人类读得懂的机器学习（Machine Learning for Humans）》，用普通人能理解的语言对机器学习领域的一些核心概念进行了阐述。机器之心在这里编译了这一系列文章的第三部分「无监督学习」，对主要的聚类和降维算法进行了介绍，其中
数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。近年来网络 P2P借贷发展形势迅猛，一方面普通用户可以更加灵活、便快捷地获得中小额度的贷款，另一方面由于相当多数量用户出现违约问题而给 P2P信贷平台以及借贷双方带来诸多纠纷，因此根据用户历史款情况准确预测潜在是否还会发生违约就非常有必要。
样本的特征数也称为维数（dimensionality），当维数非常大时，也就是通常所说的“维数灾难”(curse of dimensionality)，具体表现在：在高维情形下，数据样本变得十分稀疏，因为此时要满足训练样本为“密采样”的总体样本数目是一个触不可及的天文数字。训练样本的稀疏使得其代表总体分布的能力大大减弱，从而消减了学习器的泛化能力；同时当维数很高时，计算距离也变得十分复杂，甚至连计算内积都不再容易，这也是为什么支持向量机（SVM）使用核函数 “低维计算，高维表达” 的原因。
本文介绍了主成分分析（PCA）在降维、特征提取和推荐系统等方面的应用。首先介绍了 PCA 的基本原理和常用算法，然后详细阐述了基于 PCA 的推荐系统设计和实现。最后，介绍了一个基于 PCA 的海量多标记分类算法，该算法可以有效地利用 PCA 进行特征降维和海量数据的处理，具有较高的实用价值。
「微下载」操作指南 我们整理了从APP上架到配置「微下载」的整套操作指南供你参考 1）注册腾讯应用宝 进入腾讯应用宝开放平台，选择应用开放平台–>应用接入，选择注册类型，按照步骤，注册账号。 2）上线安卓应用，直至审核通过 查看需要准备的资料和具体上线步骤 3）审核通过后，登录账号，进入管理中心，找到「微下载」 看到自己上传的APP，点击应用名称，可进入应用详情页，在「基础能力」栏选择「微下载」。
【引言】辞旧迎新，2023，聚焦人才和科技创新，中国移动云能力中心主办的移动云首届量子计算编程挑战赛正在火热报名中。大赛报名将于1月30日结束，初赛于2月1号开始，诚邀社会各界伙伴一起探索量子计算新方向。 01 初赛赛制介绍 参赛对象：面向全社会开放，国内外企业、创业团队、个人开发者、高等院校等开发者均可报名参赛。 量子在线编程环境：Python/C++编程语言；QPanda/pyQPanda两种编程框架。 赛制安排：初赛将晋级10支队伍。各评审环节获得晋级队应遵循大赛统一安排参加下一轮赛事评审，若因为团
大家好，我是相芯科技的蔡锐涛，很高兴今天在这里与大家分享交流。今天与大家分享的题目是AI驱动的智能图形应用。按照惯例，我简单介绍下我们公司。
选自Medium 作者：Vishal Maini 机器之心编译 参与：Panda 机器学习已经成为了改变时代的大事，一时间似乎人人都应该懂一点机器学习。但机器学习涉及到的数学知识和编程能力往往让没有相关经验的人望而却步。YupTechnologies 机器学习专家 Vishal Maini 近日在 Medium 上发布了一个介绍机器学习的系列文章《人人读得懂的机器学习（Machine Learning for Humans）》，用普通人能理解的语言对机器学习领域的一些核心概念进行了阐述。机器之心在这里编译了
对于训练集数据，通过训练若干个个体学习器，通过一定的结合策略，就可以最终形成一个强学习器，以达到博采众长的目的。
集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时候也被称为多分类器系统（multi-classifier system）、基于委员会的学习（committee-based learning）等。
虽然我觉得在 Python 的标准库里的确有不少很恶心的库，但是 re 库肯定不属于这种。尽管它真的有年头没有更新了，但是在我看来，仍不失为动态语言中最好的库之一。 我觉得 Python 作为一种动态语言，竟然没有对正则表达式进行原生支持，真是少见。尽管没有提供（原生的）语法和解释器的支持，但（这个模块）从纯 API 的角度给出了一个设计更加完善的核心系统作为补充的解决方案。然而这个方案也挺诡异的，比方说，它的解析器是用纯 Python 写的，如果你导入库的同时去追踪 Python 就会产生一些很诡异的结
摘要 在这篇论文里，我们提出了 gcForest，这是一种决策树集成方法（decision tree ensemble approach），性能较之深度神经网络有很强的竞争力。深度神经网络需要花大力气调参，相比之下 gcForest 要容易训练得多。实际上，在几乎完全一样的超参数设置下，gcForest 在处理不同领域（domain）的不同数据时，也能达到极佳的性能。gcForest 的训练过程效率高且可扩展。在我们的实验中，它在一台 PC 上的训练时间和在 GPU 设施上跑的深度神经网络差不多，有鉴于 gcForest 天然适用于并行的部署，其效率高的优势就更为明显。此外，深度神经网络需要大规模的训练数据，而 gcForest 在仅有小规模训练数据的情况下也照常运转。不仅如此，作为一种基于树的方法，gcForest 在理论分析方面也应当比深度神经网络更加容易。 级联森林（Cascade Forest）
本文来自作者在GitChat（ID：GitChat_Club）上的精彩分享，CSDN独家合作发布。 随着DT时代的到来，传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化，如果做得漂亮，虽表面简单却富含深意，可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的，表示所有结构化的信息表现方式，包括图形、图表、示意图、地图、故事情节图以及不是很正式的结构化插图。 基本的可视化展现方式，
之前使用的草料二维码生成的二维码是黑白的，简单大方：https://cli.im/ 最近业务需要，为游乐场的场馆做二维码以供需求，为了符合场馆的设计风格，考虑到后期贴在展馆展示牌上面的二维码也需要美
t-分布领域嵌入算法（t-distributed stochastic neighbor embedding，tSNE），是一种常用的非线性降维方法，非常适用于高维数据降维到2维或者3维，从而进行可视化。
我们平时所见到的二维码有各种颜色或者图案的。今天我们就来看看渐变色二维码是如何制作的，渐变色二维码具有绚丽多彩的外观，并且有黑白二维码的所有功能，无论你是想制作上下渐变色二维码，还是左右或者角对角的渐变色二维码都可以实现。
本研究对去噪扩散模型（DDM）进行了解构，发现其关键组件是分词器，而其他组件并非必要。DDM的表现能力主要来自去噪过程而非扩散过程。研究还发现，通过消除类标签条件化项和KL正则化项，使用补丁式分词器可获得与卷积VAE相当的表现。最后，将现代DDM推向经典DAE，通过消除输入缩放和直接定义噪声调度，可获得更好的结果。
样本的特征数称为维数（dimensionality），当维数非常大时，也就是现在所说的维数灾难。 维数灾难具体表现在：在高维情形下，数据样本将变得十分稀疏，因为此时要满足训练样本为“密采样”的总体样本数目是一个触不可及的天文数字，训练样本的稀疏使得其代表总体分布的能力大大减弱，从而消减了学习器的泛化能力；同时当维数很高时，计算距离也变得十分复杂，甚至连计算内积都不再容易，这也是为什么支持向量机（SVM）使用核函数低维计算，高维表现的原因。
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