在业务需求中,根据返回数据动态生成图片分享是很常见的场景。比如在起点读书小程序中,每本书都需要生成一个动态图片,包含:书名、作者、类别和当前页面小程序码,这几个内容都是会动态改变的。
| 导语【整合cocos博客、微信小游戏及laya性能优化官方文档总结并实践】业务中实践cocos导出的微信小游戏性能优化案例,希望对大家有所帮助~
前段时间,一只可爱的小黄鸭火起来了,据说是抖音上一位黄衣小姐姐模仿小黄鸭的动作而走红。这只动作呆萌的小黄鸭表情包也跟着火起来了,小黄鸭表情包也由一只变成多只,颜色也变幻莫测。
Ajax MGraph 基于 Prototype.js 的 Ajax 图表库,纯 XHTML 和 CSS 实现。
随着操作的增多,有一些步骤会省略,因为这个前面真的没什么难度,只需要多操作即可!
作为站长有时候需要录制屏幕 GIF 动态图片,就得现学现卖。这不魏艾斯博客在使用遨游浏览器的过程中遇到一些 bug 需要提交给官方,遨游技术员希望老魏提供一段正常操作及出现问题时候的视频。那么最简单最快捷的思路就是录制 GIF 动态图片了,老魏现学现卖搞出来后觉得这个软件和操作过程可以写出来给大家参考。
在近期举办的“WAVE SUMMIT 2020”深度学习开发者峰会上,百度飞桨总架构师于佃海提到:
在近期举办的「WAVE SUMMIT 2020」深度学习开发者峰会上,百度飞桨总架构师于佃海提到:
本文介绍了动态图计算在深度学习框架中的实现和优势,包括TensorFlow Fold、动态图计算和总结。
金融机构每年因欺诈带来的坏账损失每年高达数百万美元。随着在线数据量的增长,骗子的行骗能力也水涨船高,精心设计的骗局、身份窃取、欺诈手段及一些新型的诈骗手段层出不穷,方法复杂且容易广泛复制,当事后发现时,已经太迟了,客户和企业往往已经损失惨重。
今天要跟大家分享的是一个尼尔森的典型图表案例——全球游戏行业用户渠道调查报告! 而且本图表是一个使用单选按钮的动态图表,非常适合作为案例来讲,同时可以巩固一下最近学习的关于动态图表相关的知识。 原图表
今天开始,要跟着大家学习一个新的可视化R包——REmap包。 说起来,这个包要归功于百度的可视化开源项目——echarts,它是国内为数不多的高水平开源可视化js库,在业界地位首屈一指。 经过大神的努力,我们终于可以在R语言中以简洁的REmap函数形式,来调用Echarts核心功能,而不用亲自去学js代码,就可以创建动态地图可视化作品。 如果有小伙伴儿熟悉百度的大数据可视化项目——百度迁徙地图,以及交通通勤图,以及后来的一带一路可视化路线图,肯定对那些动态地图上流动的线条和路径有很深的印象。 下面我们开始简
而在我们第一个可视化学习社群里,也有同学问了类似的问题。正对动态图形,我在公众号中也有介绍过专门绘制的工具,今天这篇推文,我就汇总一下Python语言中绘制动态图的可视化工具~~
最近动态图表可以说火爆全网,我们当然可以通过很多第三方工具来实现该功能,既方便又美观。可是作为折腾不止的我们来说,有没有办法自己手动实现一个简易版的呢,答案当然是肯定的,今天我们就先来看一看如何基于 highcharts 完成上面的需求。
在本文中,作者将描述时间图网络(Temporal Graph Network,TGN),这是一个用于深度学习动态图的通用框架。
EXCEI在人力资源的数据分析方面我觉得和其他几个软件对比,由其自己独有的优势
相信各位做算法的同学都很熟悉框架的使用,但未必很清楚了解我们跑模型的时候,框架内部在做什么,比如怎么自动求导,反向传播。这一系列细节虽然用户不需要关注,但如果能深入理解,那会对整个框架底层更加熟悉。
这篇文章带大家读两篇近期多元时间序列分类工作。一篇是TodyNet: Temporal Dynamic Graph Neural Network for Multivariate Time Series Classification,通过动态图学习的方式刻画多变量之间的关系,指导多元时间序列分类;另一篇是Enhancing Multivariate Time Series Classifiers through Self-Attention and Relative Positioning Infusion,在卷积时间序列分类网络的基础上,引入了注意力机制,提升多元序列分类小姑偶。
导读:飞桨PaddlePaddle致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。飞桨核心框架已提供了动态图(DyGraph)相关的API和文档,并且还附有Language model、Sentiment Classification、OCR、ResNet等模型的动态图版本官方实现。飞桨目前兼具了动态图和静态图的优势,同时具备灵活性和高效性。
原文链接:https://blog.csdn.net/qq_45176548/article/details/112758689
最近准备了一下,一个人开发电商项目,开发周期预计一年,这里直接给上github地址:https://github.com/javaliao/personalmall
---- 新智元报道 来源:北京大学前沿计算研究中心 作者:Hyperplane&VCL 【新智元导读】本文是NeurIPS 2020入选论文《生成式的基于动态图网络学习的三维部件拼装(Generative 3D Part Assembly via Dynamic Graph Learning)》的解读。 知乎原文: https://zhuanlan.zhihu.com/p/265319518 项目主页: https://hyperplane-lab.github.io/Generative-3D
本系列或多或少涉及一些 pandas 的骚操作(网上很难看到相关的资料),其并非可视化的重点,不会多做讲解。
之前大家遇到的最多的就是动态条形图,看来大家都对这种比较少见的动态曲线图非常感兴趣。
https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/advanced/gradient_clip_cn.html
作为一名企业的部门管理者,主要工作就是对指标负责。但是经过长期的基层管理工作与学习之后深深感觉到,基层的管理者进行运营管理如果只看完成率这一个指标是远远不够的的。
静态图片的处理是许多人都会的,任何一个人都能通过手机中的修图软件将图片进行一些基本的调整。但是如何处理动态图片,把图片进行动画设置,就不是一般人都能掌握的技能了。平时大家用到的微信表情以及一些动态图片都是经过动态处理的照片。这技能难不难呢?如何处理动态图片呢?
本文仅做数据可视化部分的简单介绍,数据采集部分后续我们拿别的网站进行分享主要是关于js反爬,数据处理部分并不难后续我们再单独进行讲解。
机器之心原创 作者:思 2080Ti 竟然可以当 V100 来用,这个功能有点儿厉害。 自深度学习大潮兴起,模型就朝着越来越大、越来越 「深」 的方向发展。 2012 年,拥有 5 个卷积层的 AlexNet 第一次在视觉任务上展现出强大的能力。在此之后,基础模型就开始「深」化起来:2014 年的 VGG-Net 达到了 19 层;2015 年的 ResNet、2017 年的 DenseNet 更是将深度提升到了上百层。 模型大小的提升极大地提高了性能。因此,各大视觉任务都将 ResNet、DenseNe
目录 Python-ThirdWeek知识汇总 软件链接 思维导图 Python-ThirdWeek知识汇总 1、这周学习了很多新知识,比较容易晕的是装饰器,什么困难只要能坚持别人不能坚持的,才能得到别人得不到的,总的来说不能退步,不能退缩,如果累了,也应该去把该死的情绪放一放,让生活回归正轨!共勉!! 2、new_get_skill: 3D制作、ScreenTogif,Processon制图,技术总不能限制在2D的世界,给大家推荐一个制作动态图的软件非常好用下面拿搜单词做个例子,如果需要的话后期会做一
我在网上搜索的时候,看到网上写的都是,将cell调节成为markdown cell, 然后输入下面的代码
MindSpore有两种运行模式:动态图模式和静态图模式。默认情况下是动态图模式,也可以手工切换为静态图模式。
在iOS开发中,UIImageView类专门来负责图片数据的渲染,并且UIImageView也有帧动画的方法来播放一组图片,但是对于gif类型的数据,UIImageView中并没有现成的接口提供给开发者使用,在iOS中一般可以通过两种方式来播放gif动态图,一种方式是通过ImageIO框架中的方法将gif文件中的数据进行解析,再使用coreAnimation核心动画来播放gif动画,另一种方式计较简单,可以直接通过webView来渲染gif图。
对于机器学习科研工作者和工业界从业人员来说,熟练掌握一种机器学习框架是必备技能之一。随着深度学习技术发展的突飞猛进,机器学习框架市场也渐渐度过了初期野蛮生长的阶段。大浪淘沙,目前仍然活跃的机器学习框架主要是 PyTorch 和 TensorFlow。本文从学术界和工业界两个方面深度盘点了 2019 年机器学习框架的发展趋势。
将数据存储在数据库中对于当今的企业来说是一件很自然的事情。客户信息、历史订单、产品定价、物联网传感器数据,以及更多的正在被记录下来的信息,以备将来使用。然而,仅仅存储数据还不足以形成竞争市场优势。我们还必须能够分析数据,分析数据有很多方法可以选择。如果您想在MongoDB中进行可视化分析的数据,MongoDB图表是一个非常好的选择。
导读:本次分享的内容为图深度学习在自然语言处理领域的方法与应用,主要内容和素材都来自于我们Graph4NLP团队的一篇调研文章:Graph Neural Networks for Natural Language Processing:A Survery,以及我们团队所开发的Graph4NLP的python开源库和教程。主要包括以下几大方面内容:
之前写过两篇关于使用animation包来制作时间维度动态可视化GIF图,效果还是很棒的,最近又发现了一个好玩的包——gganimate,它也是主打制作时间维度动态可视化的,不过该包将动态展示的技术通过一个参数封装到了aes()函数里面,这就意味着我们省去了写繁琐的循环,直接可以通过ggplot函数一步搞定复杂的动态图表制作。 但是方便 至于必然存在缺陷,由于该包给我们的自由调整空间太小,我甚至无法调整输出图表的质量、尺寸,导致最终的成图看起来非常的怪异,无奈每一个案例效果我都用animation包又从新实
MATLAB 是一种强大的数值计算与数据可视化工具,不仅可以用于科学计算和工程设计,还可以用来创建各种形式的动态图片和特效。在本文中,我们将探索如何利用 MATLAB 来绘制 GIF 动态图片,并添加一些有趣的特效。
最新发布的飞桨开源深度学习框架1.7版本,带来多项重要更新。非常值得关注的是,飞桨“动态图”能力有了重大升级,不但编程体验极大提升,而且训练性能已媲美“静态图”,部署能力也有全面强化。
TensorFlow 是谷歌在 2015 年开源的一个通用高性能计算库。从一开始,TensorFlow 的主要目的就是为构建神经网络(NN)提供高性能 API。然而,借助于机器学习(ML)社区对它的兴趣以及时间上的优势,这个类库演变成了一个完整的 ML 生态系统。
导读: 自 2015 年开源以来,TensorFlow 凭借性能、易用、配套资源丰富,一举成为当今最炙手可热的 AI 框架之一,当前无数前沿技术、企业项目都基于它来开发。 然而最近几个月,TensorFlow 正在经历推出以来最大规模的变化。TensorFlow 2.0 已经推出 beta 版本,同 TensorFlow 1.x 版本相比,新版本带来了太多的改变,最大的问题在于不兼容很多 TensorFlow 1.x 版本的 API。这不禁让很多 TensorFlow 1.x 用户感到困惑和无从下手。一般来讲,他们大量的工作和成熟代码都是基于 TensorFlow 1.x 版本开发的。面对版本不能兼容的问题,该如何去做? 本文将跟大家分享作者在处理 TensorFlow 适配和版本选择问题方面的经验,希望对你有所帮助。内容节选自 《深度学习之 TensorFlow 工程化项目实战》 一书。 文末有送书福利!
在上周,【前端自习课】与大家分享了 7 篇文章,有介绍算法,也有极少 Vuejs,还有一些好玩的CSS技巧,这里我们在一起回顾下:
数据暴增的年代,数据科学家、分析师在被要求对数据有更深的理解与分析的同时,还需要将结果有效地传递给他人。如何让目标听众更直观地理解?当然是将数据可视化啊,而且最好是动态可视化。
本文由CDA数据分析研究院曾珂提供,刘春娇整理,版权私有,侵权必究,转载请注明出处。 总结一下2016年5月29日数据科学家训练营R语言课程中Echart学习成果,也把上课用Echart做的图表及脚
而此篇文章,就涵盖了图机器学习及其应用领域的大佬们的一些深入思考,其中包括了对2020年的总结,以及对2021年的的展望。
在读技术博客的过程中,我们会发现那些能够把知识、成果讲透的博主很多都会做动态图表。他们的图是怎么做的?难度大吗?这篇文章就介绍了 Python 中一种简单的动态图表制作方法。
本章节简单缕一缕PyTorch的动态图机制与Tensorflow的静态图机制(最新版的TF也支持动态图了似乎)。
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