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Style 方法提高 Pandas 数据的颜值

Pandas的style用法在大多数教程中见的比较少,它主要是用来美化DataFrame和Series的输出,能够更加直观地显示数据结果。...下面采用某商店的零售数据集,通过实际的应用场景,来介绍一下style中那些实用的方法。...色阶样式 运用style的background_gradient方法,还可以实现类似于Excel的条件格式中的显示色阶样式,颜色深浅来直观表示数据大小。...数据条样式 同样的,对于Excel的条件格式中的数据条样式,可以style中的bar达到类似效果,通过颜色条的长短可以直观显示数值的大小。...按照往常的思路,可以可视化的形式绘制出来,但是这样稍显复杂,使用sparklines则可以简单达到这种效果。

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Vivado综合属性:RAM_STYLE和ROM_STYLE

此外,也可以通过ram_style指导工具推断RAM的实现方式。...对于如下图所示的RAM,如果ram_style为distributed,则消耗267个LUT和16个FF;如果ram_style为Block,则消耗1个18Kb的Block RAM。 ? ?...相对于使用IP,手工编写HDL代码的好处在于便于移植,同时,由于可以使用ram_style,可以灵活地根据设计需求将RAM采用不同的资源实现。...类似地,rom_style则是引导综合工具将ROM采用不同的资源实现。其可选值有两个:block和distributed。这是因为UltraRAM不能用做ROM。...结论 -ram_style和rom_style都可将存储单元映射为BlockRAM或分布式RAM -手工编写HDL代码的优势在于结合ram_style/rom_style可灵活地将RAM或ROM根据设计需求映射为不同的资源

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A Neural Algorithm of Artistic Style

//github.com/jcjohnson/neural-style (转载请注明出处:【译】A Neural Algorithm of Artistic Style (zhwhong) ) 快读...在这里我们展示了一个可以达到分离图片内容和风格的人工神经网络,因此它也可以另一个图片的风格改写某张图片的内容.我们通过生成新的,艺术化的结合了一些有名的画作的风格和任意选定的照片的内容的合成图片来展示...根据这个式子关于图片x的梯度可以标准差反向传播计算出来.因此我们可以改变原始的随机图片x直到它在特定的CNN的某层生成了和原始图片P相同的响应....在这里wl是每一层在total loss中所占的权值.El的导数可以解析的方法计算出来: El在更低层的导数可以很轻易地标准差反向传播计算出来.图1中五个风格的重构是通过匹配在‘conv1_1’ (...Separating style and content on a nonlinear manifold.

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