该项目的主要功能是提供预训练和微调后的 LLaMA 语言模型的权重和起始代码。这些模型参数范围从 7B 到 70B 不等。
考虑到招聘岗位的数据中含有城市信息(city变量),不妨再结合城市与省份的数据,在原有的数据基础上再添加省份字段,代码如下:
自定义沿坐标轴的刻度值和标签有助于突出显示数据的特定方面。以下示例说明一些常见的自定义,例如修改刻度值的放置位置、更改刻度标签的文本和格式,以及旋转刻度标签。
在《手把手带你抓取智联招聘的“数据分析师”岗位!》一期中我们分享了如何抓取智联招聘中“数据分析师”岗位的数据信息(数据截止到2018年11月4日),在本期我们将基于已有的数据对其作进一步的分析和探索。在探索过程中,我们将围绕如下几个主题进行问题的回答:
使用Jetpack Markdown和Crayon Syntax Highlighter插件组合时常常出现这样的问题: 代码: # Redis示例配置文件 # 注意单位问题:当需要设置内存大小的时候,可以使用类似1k、5GB、4M这样的常见格式: # # 1k => 1000 bytes # 1kb => 1024 bytes # 1m => 1000000 bytes # 1mb => 1024*1024 bytes # 1g => 1000000000 bytes # 1gb =>
你的程序有多么依赖数据?即使应用程序不完全面向业务,你也可能需要管理面板、仪表板、性能跟踪以及用户非常喜欢的类似分析功能的数据。
虽然 Matplotlib 默认的坐标轴定位器(locator)与格式生成器(formatter)可以满足大部分需求,但是并非对每一幅图都合适。此次我将通过一些示例演示如何将坐标轴刻度调整为你需要的位置与格式。
介绍 1000以上的阅读量可以转化为1k 例如 1600 转换为1.6k 或者 16600 转换为 1.66w 代码 function convert($num) { if ($num >= 100000) { $num = round($num / 10000) .'W+'; } else if ($num >= 10000) { $num = round($num / 10000, 1) .'W+'; } e
二进制加权数模转换器是一种将数字二进制数转换成与数字数值成比例的等效模拟输出信号的数据转换器。
有读者说〖PyEcharts〗一贴里的图美如画,但是版本是 pyecharts v0.5,用现在 v1.0 来运行会出错,建议我再写篇 pyecharts v1.0 的。我最不喜欢让读者失望,这不我就来了。
您可以将tokens认为是单词片段,其中 1000 个tokens大约是 750 个单词
本文主要讲解使用Echarts时setOption里面的属性以及常见的问题,参数都是本人项目里的具体参数。设置内容都是在 setOption({ })中。
本篇介绍 matplotlib 中直方图的用法。直方图用来表示变量的分布特征。matplotlib 中用 hist() 函数用来绘制直方图。
数字电路是利用电源电压的高电平和低电平分别表示1和0,进而实现信息的表达。模拟信号:随时间连续变化的信号。处理模拟信号的电路就是模拟电路。数字信号:随时间不连续变化的信号,离散变化。处理数字信号的电路就是数字电路。
在上一篇文章【以『赘婿』为实战案例,手把手教会你用python爬取『爱奇艺』视频弹幕】,教会了大家如何爬取爱奇艺弹幕!
在普通的matplotlib的三维投影中,我们似乎并不能获得我们想要的结果,尤其是视觉上的,虽然倾斜了图形,但是文字等标注仍然是二维的,例如下面这张图片:
数据总是在变化的,那么我们要如何将变化的数据反映到图表上呢? 在D3中,这些变化通过更新进行处理。而过渡通过使用动画用于处理视觉上的展示。
ClongEval: A Chinese Benchmark for Evaluating Long-Context Large Language Models
股市及期货市场中的K线图的画法包含四个数据,即开盘价、最高价、最低价、收盘价,所有的K线都是围绕这四个数据展开,反映大势的状况和价格信息。如果把每日的K线图放在一张纸上,就能得到日K线图,同样也可画出周K线图、月K线图。研究金融的小伙伴肯定比较熟悉这个,那么我们看起来比较复杂的K线图,又是这样画出来的,本文我们将一起探索K线图的魅力与神奇之处吧!
ECharts是我们常用的图表控件,功能特别强大,每次使用都要查API比较繁琐,这里就记录开发中常用的配置。
前面的项目使用metpy将台风数据插值转换为极坐标系中,介绍了如何利用metpy完成将台风数据从笛卡尔坐标系转化成极坐标系的插值操作。
在硬件上,要用OC门(三极管,集电极开路)或OD门(NMOS,漏极开路)来实现。另外,为了防止灌电流过大,在输出端要加1个上拉电阻。
zabbix4.0 LTS版本已经在国庆期间发布,带来众多新特性及功能,最近会陆续推出4.0的一些功能介绍文章,今天为第一篇——防止单位转换
QS世界大学排名(QS World University Rankings)是由英国一家国际教育市场咨询公司Quacquarelli Symonds(简称QS)所发表的年度世界大学排名
最近国内疫情已经有所好转,但是国外的情况不容乐观,那么怎样用python去制作动态图表来看全球疫情变化趋势呢?比如下面的国内外疫情发展趋势
上两篇文章《19年你应该关注这50款前端热门工具(上)》、《19年你应该关注这50款前端热门工具(中)》文章小编介绍了构建、框架和库、CSS和HTML、JavaScript相关的工具,这篇文章小编将介绍剩余21款工具,希望在新的一年里对大家有所帮助。
通过requests模块里面get请求方法,对于url地址发送请求,并且携带上面header请求头参数,最后用response变量接收返回数据
在数据科学和数据分析领域,数据可视化是一种非常重要的技术。Plotly 是一个功能强大的 Python 可视化库,它可以帮助我们创建交互式的数据可视化图表。本文将介绍如何使用 Plotly 实现交互式数据可视化,包括数据准备、图表创建和交互功能的添加。
本文内容适合入门及复习阅读,绘图所需的基本知识均有涉及,内容较多,由于篇幅限制,故分成两部分。
D3的数轴实际商是由程序员自己来定义参数的函数。调用数轴函数,会生成数轴相关的可见元素,包括轴线、标签和刻度 。
首先pyecharts是个可视化的好工具,pyecharts已做了变更目前是1.6.2版本,但工具的灵活运用学习过程还是很痛苦的。
效果: 📷 代码: <<template> </template> <script> //疫情数据 // export default { data() { return { data:{ //疫情数据太多 放不下 要的滴滴我
pyecharts是基于前端可视化框架echarts的Python可视化库。该库让我们在Python里也可以充分体验到快速出图和丰富交互的数据可视化体验。
陈桦 编译自 Facebook 量子位出品 | 公众号 QbitAI 知乎上有个问题,大意是你在等待机器学习模型训练的时候,都做些什么。 Facebook今天在西雅图Data@Scale大会上公布的一篇新论文说,他们用不着花太长时间等待,在ImageNet -1k的120万张图片上完成训练,以前需要几天,现在只要1小时。 该公司的工程师Pieter Noordhuis分享了新发表的论文《准确、大规模的小批量SGD:在1小时内训练ImageNet》。这篇论文展示了,具有创新性的基础设计如何规模提高深度学习的效
将数据转换和机器学习算法与适当的数据科学任务相匹配是设计成功的智能应用程序的关键。
基于很多同志询问添加经纬度办法,系统性重编了地图的经纬度添加方式。各种投影中以矩形投影PlateCarree最为方便,可以套用matplotlib.mticker的形式。在最新的0.18版本的cartopy中,虽然还不完善,但是终于能直接绘制兰勃脱下的标签了。墨卡托在官网上有示例。
在可视化展示过程中,为了达到更形象的展示效果,我们往往需要自定义一些直观的图例,本期给大家介绍可视化库Pyecharts中的象形柱图,希望对你有所帮助。
这个数据集是我们在后面学习中将会用到的图形分类数据集。它的图像内容相较于手写数字识别数据集MINIST更为复杂一些,更加便于我们直观的观察算法之间的差异。
不同的余数,代表bitmap 有 65535 bit。所以bitmap的大小可以计算为
本文主要介绍netty对http协议解析原理,着重讲解keep-alive,gzip,truncked等机制,详细描述了netty如何实现对http解析的高性能。 1 http协议 1.1 描述 标示
去年接触基金,体会到了基金的香(真香),今天也是过年后基金开始交易的第一天,今天爬取『蛋卷基金』数据,通过pyecharts动图可视化方式展示基金的涨跌情况。
语音识别的目标是把语音转换成文本,这项技术在我们生活中应用很广泛。比如说谷歌语音助手和亚马逊的 Alexa ,就是把我们的声音作为输入然后转换成文本,来理解我们的意图。
重要提示:如果您拥有价值超过1,000美元的加密货币,那么您应该毫不犹豫地使用硬件钱包,而不是把货币存在交易市场里。我推荐使用Trezor,您可以直接从他们的网站上购买到€89 。
该项目是浙江大学地理空间数据库课程作业8:空间分析中,使用 flask + pyecharts 搭建的简单新冠肺炎疫情数据可视化交互分析平台的一部分,完整的实现包含疫情数据获取、态势感知、预测分析、舆情监测等任务;
需求文档和敏捷中的Epic,User Story, Task之间是什么关系以及如何将需求文档转换成敏捷方式的描述,指导开发人员。 一直是很多公司团队比较困扰的问题,那么最近笔者为了解决这些问题,上了一些课程, 现将核心内容,总结如下,希望对大家有帮助,一起探讨~~ 在项目开发过程中,由于历史或者出于方便和规范的原因项目经理一般还是喜欢使用word文档来描述需求。 举个电商的例子,一般文档结构会如下所示 -----------------------------------------------------
最近用plolty绘制了很多的动态可视化图形,有一定自定义的图形设置技巧,供大家参考学习。
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