这是因为EasyCVR平台对离线的设备做了相关限制，如果下级传过来的状态为off或者没有传，EasyCVR就默认为不允许它们播放。...由于一些政府及相关单位对一些离线的点位需要播放以及监管 ，所以在EasyCVR平台中，可以通过将下级全部改为默认在线的方法满足此类需求。...具体操作方法如下：在easycvr.ini文件里，将channel storage online的值设置成true即可。
1.前言 potplayer是一款非常好用且功能十分强大的视频播放器，但我们在播放视频的时候，很大概率直接打开的播放器并不是potplayer,其原因就是没有把potplayer设置为默认播放器...2.设置方法 打开potplayer，鼠标右击，选中选项。 在参数选项中，选择关联全选图标，再点击应用并确定。 键盘上按住win+Q,在搜索中搜索默认应用，点击默认应用。...在默认应用设置中，把视频播放器设置为potplayer。 在完成上述的设置后我们再选择要播放的视频，此时默认播放器就会是potplay，这个原理同样适用于其他的播放器。
Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1 文档编写目的 在登录Hue后默认加载的为Impala执行引擎...本篇文章Fayson主要介绍如何在Hue4.0版中设置默认的SQL执行引擎。...测试环境： 1.操作系统：Redhat7.4 2.CM和CDH版本为5.15.0 2 设置默认的SQL执行引擎 1.在用户登录成功后默认加载的SQL执行引擎为Impala ?...点击出现的星号图标，设置为默认的Application ? 4.用户再次登录成功后默认加载的Application则为设置的Hive ?...提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 温馨提示：如果使用电脑查看图片不清晰，可以使用手机打开文章单击文中的图片放大查看高清原图。
/dist/vue-chartjs.min.js"> 整合 Chart.js 将所有可用的图表类型, 都导出为命名组件, 并可以直接导入它们....这种方式你可以动态改变外层容器的高度和宽度, 这并不是chart.js 的默认行为....这里有许多例子, 来教你如何扩展和修改默认的图表, 或者创建自己的图表类型. 在 vue-chartjs, 你可以使用同样的方式来做到这一点 // 1....扩展一个默认图表 // http://www.chartjs.org/docs/latest/developers/charts.html Chart.defaults.LineWithLine = Chart.defaults.line...像使用默认的vue-chartjs图表一样, 扩展自定义组件 export default { extends: CustomLine, mounted () { // ....
在此示例中，我们不仅知道每个单独数据点的特征（词频），而且还知道数据点之间的关系（引文关系）。那么，如何将它们结合起来以提高预测的准确性呢？...每篇论文及其特征向量分别表示为v_i和x_i。遵循Kipf和Welling [1]的GCN模型，我们可以使用具有一个隐藏层的神经网络通过以下步骤来预测论文的主题： ? ? 图1.图卷积网络的体系结构。...对于工业应用，图可以具有数亿个顶点和数十亿条边，这意味着在模型训练期间，邻接矩阵A，特征矩阵X和其他中间变量（图1）都可能消耗数TB的内存。...Cora数据集包含2708篇论文，1433个不同的单词（特征向量的维数）和7986个引用关系。每篇论文都用7种不同类别中的1种标记。 ?...可以将轮次数设置为查询输入，以提高准确性。 ? 运行预测查询 该查询将训练完成的GCN应用于图表中的所有论文，并可视化结果。
自编码器是一种用于达成该目标的常见结构，它学习如何将数据点映射到隐编码中——利用它以最小的信息损失来恢复数据。通常情况下，隐编码的维度小于数据的维度，这表明自编码器可以实施某种降维。...论文链接：https://arxiv.org/pdf/1807.07543v2.pdf 通过对隐编码中重建数据点所需的所有信息进行编码，自编码器为学习压缩表征提供了强大的框架。...论文还提出了一个简单的基准测试，可以定量测量各种自编码器可以插值的程度，并表明本文提出的正则化项可以显著改善此设置中的插值。...图 6：MNIST 上的插值示例，隐维数为 256：(a) 标准编码器，(b)Dropout 编码器，(c) 去噪编码器，(d)VAE，(e)AAE，(f)VQ-VAE，(g)ACAI 自编码器。...图 10：CelebA 上的插值示例，隐维数为 256：(a) 标准编码器，(b)Dropout 编码器，(c) 去噪编码器，(d)VAE，(e)AAE，(f)VQ-VAE，(g)ACAI 自编码器。
由于属性采用图表数据点设置为真，绿色和金色条和标签在图表中从第二和第四条移动到第一和第三条，因此相同单元格的值仍然突出显示。 ?...由于属性采用图表数据点设置为假，绿色和金色条和标签在图表中没有移动，而是保留在第二个和第四个条中。 ?...示例B—属性采用图表数据点和系列 属性采用图表数据点和系列 这个例子有多个数据系列。下面图14所示的第一个显示了包含两个系列的默认图表，我在每列中突出显示了两个单元格，填充颜色为金色和绿色。...属性不采用图表数据点和系列 这重复了相同的例子。下面图15所示的第一个显示了包含两个系列的默认图表，在每列中突出显示了两个单元格，填充颜色为金色和绿色。...由于“属性采用图表数据点”设置为假，自定义格式未在图表中移动，第一个系列为金色条形和标签，第二个系列为绿色条形和标签。 ? 图15 现在，我们知道了答案。
GridAxisAnimations（轴网格动画）: 使用动画效果来显示或隐藏轴的网格线。在显示或隐藏轴网格时，会有一个平滑的过渡效果。...这样会在显示或隐藏轴网格和数据系列时都有平滑的过渡效果。...这些效果的设置通常需要使用下标的方式，而下标索引是从0开始的，案例中我们使用Qt默认主题，并将动画AllAnimations完全启用，当然读者也可以将其定义为特定字符串方便使用，如下所示； // ---...bool isEmpty() const 检查折线系列是否为空（不包含数据点）。 void setPen(const QPen &pen) 设置绘制折线时使用的笔。...// 序列添加数据点 rd=(qrand() % 10)-5; //随机数,-5~+5 y2=qCos(t)+rd/50; // series1->append(t,y2);
图表颜色：设置图表数据区以外的背景色和字体颜色。数据区颜色：设置数据区内的背景颜色和字体颜色，包括X，Y轴的标题和刻度。水平网格线：设置网格线的水平方向的颜色和显示或隐藏。...垂直网格线：设置网格线的水平方向的颜色和显示或隐藏。柱体边框：设置柱体边框线的颜色和显示或隐藏。数据标签：设置数据点的值显示的位置，字体，显示方向，可隐藏。...标题：设置标题以及字体，字体大小和风格。图例：设置图例的位置，字体，字体大小和风格，图例所占的列数，可隐藏。5.选择X轴，设置X轴的标题和分类标签。...标题：设置X轴的标题文字，字体，字体大小，风格以及倾斜角度。0度为水平方向，90为垂直方向。分类标签：也叫分类的名称，用来设置标签的字体，字体大小，风格以及倾斜角度。...0度为水平方向，90为垂直方向。刻度：设置Y轴刻度的字体等属性，还有Y轴刻度的最小值和最大值，默认最小值为0，步长为单元格显示的Y轴的高度，最小值为15。
然后将其中的男性、女性两个序列通过更改图表类型功能，更改为带数据点标记的散点图。 ? 打开选择数据选项，将男性、女性数据序列的X轴分别设置为B列、C列，将两个序列的Y轴都设置为辅助列(D列)。 ?...将辅助序列的条形图隐藏，并调整图表横坐标轴的起始点数值。 ? ?...调整两个数据序列的数据点编辑格式：标记点类型为内置，圆形，大小为18，轮廓白色，填充RBG值：男：0,112,192，女：255,209,68。同时将两个折线线条颜色填充为各自的代表色，磅数1.5。...添加数据标签，选种各自的数据点，添加——数据标签——来自单元格区域，分别选区B列、C列数据作为数据标签，位置居中。 ? 最后就大功告成了，怎么样，看起来还不错吧！ ?
，而 ylabel 为绘图的 y 轴设置了一个标签。...默认情况下显示图例的图例，但是我们可以将 legend 参数设置为 false 来隐藏图例。 条形图 条形图是一种基本的可视化图表，用于比较数据组之间的值并用矩形条表示分类数据。...，它们在一组指标中总结数据：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值。...，图例将显示在饼图上，因此我们将 False 分配给 legend 关键字以隐藏图例。...换句话说，当数据点的数量很大，并且每个数据点不能单独绘制时，最好使用这种以蜂窝形式表示数据的绘图。此外，每个 hexbin 的颜色定义了该范围内数据点的密度。
默认折线图 从在iOS 16中用SwiftUI Charts创建一个折线图中使用SwiftUI Charts创建默认折线图开始。这显示了两个不同星期的步数数据，比较了每个工作日的步数。...GroupBox 背景设置样式 设置绘图或图表的背景 可以使用chartPlotStyle为图表绘图区域设置背景，或者使用chartBackground为整个图表设置一个背景。...y轴默认显示在图表的右方(trailing)。可以使用chartYAxis的AxisMarks将其放置在左侧。也可以通过设置可见性属性为隐藏来完全隐藏轴。...此外，还为图表上的数据点设置了一个自定义符号。...区域图只为当前一周的数据添加，并且区域的颜色被设置为渐变的线下。
Rules：可以定义规则，根据数据点的值改变数据点的颜色，例如。 Axes and backgrounds：可以在数据轨道上绘制轴和背景。 2....操作：设置Ideogram 我们首先只设置骨架文件，其他参数保持默认： 运行看看结果： 可以看到，只有一个圈。...最后， 将结果文件改名为：Circos Plot SVs 操作：只画5号染色体 重新运行刚才的工具 改变参数设置： 得到如下图片： 2.4 数据轨道二：拷贝数变异 拷贝数变异需要准备的数据格式： chr...": 0.75 应该看到这样的图： 操作：用不同颜色标记拷贝数变异状态 重新运行上一步的结果 在2D data track的拷贝数轨道中，增加以下规则： 应该得到如下结果： 操作：为拷贝数轨道增加坐标轴...重新运行刚才的结果 在2D data track中的拷贝数轨道设置页面： 结果如下： 最后， 重命名结果文件为：Circos Plot CopyNumber 2.5 数据轨道三：次等位基因频率 数据格式与拷贝数变异的类似
GroupBox 背景设置样式 设置绘图或图表的背景 可以使用 chartPlotStyle[3] 为图表绘图区域设置背景，或者使用 chartBackground[4] 为整个图表设置一个背景。...可以隐藏坐标轴或调整坐标轴的位置，比如将 Y 轴放在图表的左侧(leading)。y 轴默认显示在图表的右方(trailing)。...也可以通过设置可见性属性为隐藏来完全隐藏轴。...此外，还为图表上的数据点设置了一个自定义符号。...区域图只为当前一周的数据添加，并且区域的颜色被设置为渐变的线下。
为简单起见，我们将只考虑三个属性：卧室数量、房屋大小、位置。现在，每栋房子都将表示为一个包含三个值的向量。...我们通常拥有由数千栋房屋组成的数据集，每栋房屋都称为一个数据点。此时，我们要做的就是将房屋的向量堆叠起来，形成一个矩阵。每行代表一所房子，每列代表一个解释变量。...为简洁起见，我们将考虑一个包含两个示例和三个解释变量的简单示例： 矩阵和列向量相乘将产生另一个列向量。 现在让我们考虑将两个矩阵相乘。不要忘记矩阵相乘，第一个矩阵的列数应该与第二个矩阵的行数相同。...现在已经知道如何将两个矩阵相乘。假设有多个列向量，相乘的过程与将矩阵与向量相乘的过程相同，但是我们要将得到的列向量并排堆叠成一个矩阵。...为了表示隐藏层中的四个神经元，我们将我们的设计矩阵与一个四列三行的权重矩阵相乘；行数应等于输入的维数，列数应等于后续层中目标神经元的数量。 剩下的就是最终的输出层。
遍历完所有的数据点后，将每个聚类中心里的所有数据求平均值，将其更新为新的聚类中心。再重新遍历所有的数据点，再依次计算每个数据点与k个聚类中心的距离，找到它们与之对应的最近的聚类中心。...STING聚类算法按照维数将数据空间划分为多个单元，子单元与原始数据的父单元构成一个层次结构。每个子单元存储子单元的相关信息（均值，极值等）。基于网格方法的时间复杂度为o(K)。...DBSCAN通过计算每个数据点的邻域来探寻密度可达对象集。如果一个点p的邻域内所包含密度可达对象点数目大于指定个数，则需要创建一个以点p为核心的新类。...算法的优点： 应用比较广泛，收敛速度快 算法的缺点： 不适合高维数据 神经网络的方法 自组织映射(SOM)神经网络，实质上是一种浅层神经网络，只有输入层和隐藏层两层结构，隐藏层中的节点代表其需要聚集的类...每个输入的样本在隐藏层中找到一个和它匹配度最高的节点，称之为激活节点。
例: 设置正弦曲线的线宽为 3，设置上三角形进行数据点的标记，并设置标记 点边缘为黑色，设置标记点填充颜色为红色，设置标记点的尺寸为 10，则 MATLAB 代码 如下： % 横坐标轴 x = linspace...(0, 2*pi, 50); % 生成数据点，纵坐标轴 y = 2 * sin(pi * x); % 绘图 figure % 设置线的宽带为3 plot(x, y, 'k--^', 'LineWidth...MATLAB中提供了命令 hidden 用于观察图形后面隐藏的网格，hidden 命令的调用格式如下: hidden on：设置网格隐藏部分不可见，默认情况下为此状态。...hidden off：设置网格的隐藏部分可见。 hidden：该命令用于切换网格的隐藏部分是否可见。...slice()函数的调用格式如下: slice(v, sx, sy, sz)：输入参数 v 为三维矩阵（阶数为 m x n x p），x、y、z 轴默认状态下分别为 1：m、1：n、1：p，数据 v
对于监督学习的设置，神经网络的训练过程可以被认为是将一组输入数据点变换为可由线性分类器分离而表示的函数。...一旦训练完成，就为验证/测试数据中的每个数据点生成最终的隐藏表示（嵌入）。这种隐藏的表示基本上是神经网络中最后一层的权重。这种表示是神经网络对数据进行分类的一种近似表示。...对于动画，我们需要上传两个包含我们想要比较的隐藏表示的 csv 文件，并且可以为这些文件设置动画。我们还可以控制动画，因此我们可以观察到一组特定数据点在训练过程中如何移动。...模型如何将两个重复的文本放在一起，这很有趣。而且侮辱的概念在这里似乎很微妙！ 我也好奇地看着红色星团中心的一些绿点。为什么模型会对它们感到困惑？他们的文本会是什么样的？...我希望这篇文章能够阐明以不同方式可视化数据点的隐藏表示以及它们如何揭示有关模型的有用见解。我期待将这些分析应用于越来越多的机器学习问题。并希望其他人考虑相同并从中获益。
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