Model and Cost Function_Cost Function - Intuition II”
之前的文章一图入门Matplotlib绘图中我们学习了matplotlib中常见图表元素的绘制方法，所有操作都通过可以调用plt的函数实现。本节继续来学习使用matplotlib中生成各种常见的统计图表。后台回复“统计图一”可以获取本文全部代码。
恭喜你看到了本系列的第三篇！前面两篇分别介绍了基于循环的图神经网络和基于卷积的图神经网络，那么在本篇中，我们则主要关注在得到了各个结点的表示后，如何生成整个图的表示。其实之前我们也举了一些例子，比如最朴素的方法，例如图上所有结点的表示取个均值，即可得到图的表示。那有没有更好的方法呢，它们各自的优点和缺点又是什么呢，本篇主要对上面这两个问题做一点探讨。篇幅不多，理论也不艰深，请读者放心地看。
我原来总结过LOAM_Livox，这篇文章主要是解决LOAM在长时间运行的时累计误差的问题。本文提出的方法计算关键帧的2D直方图，局部地图patch，并使用2D直方图的归一化互相关(normalized cross-correlation)作为当前关键帧与地图中关键帧之间的相似性度量。这个方法快速且具有旋转不变性，鲁棒性高。
实例分割：机器自动从图像中用目标检测方法框出不同实例，再用语义分割方法在不同实例区域内进行逐像素标记
通常我们生活中遇到的图像，无论是jpg、还是png或者bmp格式，一般都是8位的（每个通道的像素值范围是0-255），但是随着一些硬件的发展，在很多行业比如医疗、红外、航拍等一些场景下，拥有更宽的量化范围的图像也越来越常见，比如10位（带宽1024）、12位（带宽4096）、14位（带宽16384）以及16位（带宽32768）的图像，当然还有以浮点数保存的高动态图像(hdr格式的那种),但是目前大部分的显示器还是只支持8位图像的显示，因此，对于这一类图像，一个很重要的问题就是如何将他们的数据量化到0到255之间，而且尽量的保留更多的细节信息，这也就是常见的HDR到LDR的过程。 在我前面的博客里其实也有讲到这方面的信息，本文再尝试将直方图均衡化引入到这个过程中。
“Neural Networks: Learning——Backpropagation intuition”
Matplotlib是一个流行的Python库，可以很容易地用于创建数据可视化。然而，设置数据、参数、图形和绘图在每次执行新项目时都可能变得非常混乱和繁琐。而且由于应用不同，我们不知道选择哪一个图例，比如直方图，饼状图，曲线图等等。这里有一个很棒的思维导图，可以帮助您为工作选择正确的可视化效果：
梯度：在向量微积分中，标量场的梯度是一个向量场。标量场中某一点上的梯度指向标量场增长最快的方向，梯度的长度是这个最大的变化率。更严格的说，从欧几里得空间Rn到R的函数的梯度是在Rn某一点最佳的线性近似。在这个意义上，梯度是雅可比矩阵的一个特殊情况。 在单变量的实值函数的情况，梯度只是导数，或者，对于一个线性函数，也就是线的斜率。
直方图是表上某个字段在按照一定百分比和规律采样后的数据分布的一种描述，最重要的作用之一就是根据查询条件，预估符合条件的数据量，为sql执行计划的生成提供重要的依据
上文中我们了解了一下XGBoost的原理，本文再来了解一下GBDT的另一个进化算法LightGBM，从原理上来说它和GBDT及XGBoost类似，都采用损失函数的负梯度作为当前决策树的残差近似值，去拟合新的决策树。
各位朋友，欢迎来到新的篇章！在前面的文章中，我们学习了如何去除图像中的镜头畸变和晕影(Vignetting)，特别的是我还在上一篇文章中讨论了去除晕影操作的合理的位置。如果你忘记了细节，请回顾以下的文章：
有一说一，这个小学生研究成果里面的统计图和组图都做得非常漂亮，值得广大硕博学习。
几乎所有的数据分析师的招聘JD中都要求具备可视化和使用PPT制作分析报告的技能。哪怕不是数据分析师的岗位，例如产品、市场、运营等，哪怕是学校里的教师，每天也会接触大量的图表。
走在大街上，满眼都是广告（说明市场经济发达，这是好事情），再观察一下广告，多是以各种样式的图形呈现，而不是简简单单地把数字呈现出来，即使是数字，也会想办法把数字搞得像图一样。这样做的目的是要吸引人的注意，并且能够让人一眼就能看到想要看的。
感谢作者沈浩教授授权转载 摘自：http://shenhaolaoshi.blog.sohu.com/ 大数据文摘愿意为读者打造高质量【可视化讨论群】，措施如下 （1）群内定期组织分享 （2）确保群内分享者和学习者数量适合，有分享能力者不限名额，学习者数量少于分享者，按申请顺序排序。 点击文末“阅读原文”填表入群 一直想写这样一本介绍数据可视化的书。可以介绍一些日常办公中常常用到的图表处理的技巧并且能够推荐给读者一些非常优秀的小工具，比如Xcelsius、Smartdraw、Visio、Swiff Char
image.png 相信大部分同学曾经都学习过快速排序、Huffman、KMP、Dijkstra等经典算法，初次学习时我们惊叹于算法的巧妙，同时被设计者的智慧所折服。于是，我们仔细研读算法的每一步，甚至去证明算法的正确性，或者是去尝试优雅地实现这些算法。总之，我们会花费很大的时间精力去理解这些智慧的结晶。 然而，现在对于这些经典的算法你仍然了然于胸吗？就算现在你仍然记得这些算法的步骤，你敢确保一年后、十年后自己不会忘记？我想没有多少人敢保证吧。 我们当然希望自己掌握一个算法后，就永远不会忘记，最好还能举一反
环绕式卡片是一种指标组合可视化效果，下图中间是业绩结果，四周是影响业绩结果的几个指标。Power BI借助PPT，仅使用内置卡片图可以轻松实现。
本章节来初次使用tensorboard来可视化pytorch深度学习中的一些内容，主要可视化的内容包括：标量变化（模型损失、准确率等）；权重值的直方图；特征图的可视化；模型图的可视化；卷积核的可视化。
seaborn是一款非常强大的画图工具，可以画很多种图，除了截图中展示的，下面还有很多，大家可以尝试一下其他的。今天我们用的只是其中一个：distplot。
直方图到底可以干什么呢？我觉得最明显的作用就是有利于你对这个图像进行分析了，直方图就像我们常用的统计图，只不过直方图统计的是图片的一些特征，例如像素值（这是最常用的了）。
现在，我们需要分情况讨论一下。在实际生活中，最常见的情形是靠近正无穷的一侧有一个长尾巴（如图1左），习惯上称为「右偏」（right-skewed）或「正偏态」（positive skewness）。许多人会有点儿困惑，觉得图上分布的那个峰明明是向左边负数一侧偏的，怎么叫「右偏」「正偏态」呢？要记住，当我们描述偏态的方向时，说的是分布的尾巴，而不是峰。这本身没有什么大道理可讲，就是一种约定俗成而已。
很多人咨询我，手机上到底有哪些计算摄影的应用和技术。那么接下来就准备抽空写一系列文章做一下介绍。
在前面的文章中讲过，很多模型的假设条件都是数据是服从正态分布的。这篇文章主要讲讲如何判断数据是否符合正态分布。主要分为两种方法：描述统计方法和统计检验方法。
觉得很有用，但是用不上。 这个肯定是很多人对《统计学》这一门课程的直观感觉，如果这货一点用处都没有，那是不可能的，大学的老师又不傻，没用的课程不会做为基础课程开设。但是你说它有用在哪里，又没有办法举例出来，所以就用不上了。 坦白来讲，我不想开设一门所谓的《傻瓜都能学懂统计学》的类似课程，因为《统计学》是一门高投入，高回报的课程，也就是我们需要对它投入一定的热情和时间去学习，去思考，它才能对你有所回应，并且，非常强烈地回应的一门科学。打个比喻，统计学就像一个高冷的美人，你想获得美人的青睐，就必
“Octave Tutorial——Vectorization”，是第二周内容的最后一次视频。
【目录】 1 描述性统计是什么？ 2 使用NumPy和SciPy进行数值分析 2.1 基本概念 2.2 中心位置（均值、中位数、众数） 2.3 发散程度（极差，方差、标准差、变异系数） 2.4 偏差程度（z-分数） 2.5 相关程度（协方差，相关系数） 2.6 回顾 3 使用Matplotlib进行图分析 3.1 基本概念 3.2 频数分析 3.2.1 定性分析（柱状图、饼形图） 3.2.2 定量分析（直方图、累积曲线） 3.3 关系分析（
目录 1 描述性统计是什么？ 2 使用NumPy和SciPy进行数值分析 2.1 基本概念 2.2 中心位置（均值、中位数、众数） 2.3 发散程度（极差，方差、标准差、变异系数） 2.4 偏差程度（z-分数） 2.5 相关程度（协方差，相关系数） 2.6 回顾 3 使用Matplotlib进行图分析 3.1 基本概念 3.2 频数分析 3.2.1 定性分析（柱状图、饼形图） 3.2.2 定量分析（直方图、累积曲线） 3.3 关系分析（散点
跨年龄的人脸识别和验证是一个非常具有挑战性的问题，如果能对年龄进行归一化，去除年龄因素的干扰，将大大提升跨年龄人脸识别的精度。
虐面试官系列Lifecyele篇 - （2）源码分析之 Event & State
在计算机视觉领域，特征是为了完成某一特定任务需要的相关信息。比如，人脸检测中，我们需要在图像中提取特征来判断哪些区域是人脸、哪些区域不是人脸，人脸验证中，我们需要在两个人脸区域分别提取特征，来判断他们是不是同一个人，如下图所示，深度神经网络最终得到一个128维的特征用于识别等任务，图片来自Openface
P图技术日新月异，有些P图大神的作品，让我们驻足相忘~嗷嗷，如何使用神经网络对这些大神的P图风格进行学习，我们这篇论文就提出了下面的方法。我认为这篇文章能很好的帮助我们去理解浅层的神经网络，然后他提出
考虑到公众号后台数不胜数的提问其实并不是生物学知识或者数据处理知识的困惑，仅仅是绘图小技巧以及数据转换的困难。所以我们一再强调系统性掌握编程知识的重要性，在这个打基础方面我让实习生“身先士卒”，起码每个人在每个编程语言上面都需要看至少五本书而且每本书都需要看五遍以上，并且详细的记录笔记。
我们的大多数统计评估都依赖于累积分布函数 (CDF)。尽管直方图乍一看似乎更直观并且需要较少的解释，但实际上 CDF 提供了几个优点，值得熟悉它。CDF 的主要优点以及我们主要使用它而不是直方图的原因在对两个图的主要解释之后列出如下。
散点图显示两组数据的值，如图1-1所示。每个点的坐标位置由变量的值决定，并由一组不连接的点完成，用于观察两种变量的相关性。例如，身高—体重、温度—维度。
RIFT (Rotation-Invariant Feature Transform)
Python 字符串这块可以玩出很多有意思的功能，今天我以一个精简的字符串打印为例来展示。
写在最前 这本书是2011年出版的，按照计算机的发展速度来说已经算是上古书籍了，不过由于其简单易懂，仍旧被推荐为入门神书。先上封面： 由于书比较老，而且由于学习的目的不同，这里只介绍了基础
这个真的是强烈建议，对于一个页面，首先应该大致的看一下可以划分为哪几个模块，通常的划分方式是，整体来看，是row排列，还是column排列的，那么，最擅长做这种划分的布局方式是什么，没错，就是flex布局了。
对于一些小的模块或者小的芯片，IR drop基本问题不大。所以有时候只是希望检查一下电源网络的连接，比如有没有因为某些原因，某些cell的电源没有连上。这种情况下，用power signoff的工具，可能感觉有点杀鸡用牛刀的感觉。
前面学了很多的机器学习的理论知识了，但是纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行，接下来几个视频一起来学习一些机器学习编程工具Octave的一些基础编码知识。
今天是数据处理专题的第9篇文章，在之前的8篇文章当中我们已经介绍完了pandas这个库的一些基本用法，我们先把一些冷门的高级用法放一放，先来给大家介绍一下另外一个很有用的数据分析库——matplotlib。
协同过滤是推荐系统恒久不变的主题。随着时间的推移，它也不再是那个经典的、苍老的协同过滤，反而在各大顶会中洗练出了更花哨的光华，例如：
虐面试官系列Lifecycle篇 - （2）源码分析之 Event & State
大家生活中肯定都有这样的经验，那就是大众化的产品都比较便宜，但便宜的大众产品就是一个词，普通；而可以定制的产品一般都价位不凡，这种定制的产品注定不会在大众中普及，因此定制产品就是一个词，独特。
机器之心整理 演讲者：俞栋 5 月 27-28 日，机器之心在北京顺利主办了第一届全球机器智能峰会（GMIS 2017），来自美国、加拿大、欧洲，中国香港及国内的众多顶级专家分享了精彩的主题演讲。在这
这题问的是函数的返回值，而通过代码我们能看到返回值的多少取决于x什么时候变为0，而x的值又取决于x&(x-1)这个表达式，在c++中有一个规则，凡是看到&或者|这样的符号，那就把它左右两边的值转换为二进制去计算，假设x是7，转换为二进制是00000111,x-1那就是00000110，那x&(x-1)就变成00000110了，再减一个1，变成00000101，那x&(x-1)就是00000100，所以实际上这个表达式每执行一次，二进制就少一个1，这样的话，这篇题目就转换成了，输入的数字转换为二进制有多少个1，那么返回值就是多少。
那么什么是直方图？你可以把直方图看作是一种图，它可以让你对图像的灰度分布有一个整体的了解。它是一个在X轴上有像素值（范围从0到255，不一定），在Y轴上有图像中相应像素数的图。
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