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当Sklearn遇上Plotly，会擦出怎样的火花？

导读：在学习sklearn(机器学习)过程中，模型原理可谓是枯燥无味，加上大多数模型训练过程也是不可见的，这使得很多小伙伴们望而却步，当然也有很多学者试图通过各种方式以可视化模型学习及预测过程，但大多数是复杂且不美观的...KNN回归可视化 KNN回归的原理是从训练样本中找到与新点在距离上最近的预定数量的几个点，并从这些点中预测标签。 KNN回归的一个简单的实现是计算最近邻K的数值目标的平均值。...边缘的直方图表示在某个区间内，模型与理论最优拟合之间的误差值，不同的颜色代表不同的数据集。...然后每当给它一个新样本时，它就会从训练集中找k个最接近的样本来找到对应的标签，然后做投票，看看这个区域内，哪个类别标签数量多，以确定标签值并把它赋给新样本。...通过plotly中的dash还可以绘制交互图，不同参数下不同的决策边界，无疑给我们理解模型提供了一个很好的帮手。具体绘图过程可以到官网查看，这里不做过多的介绍。 ?

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独家 | 放弃Jupyter Notebooks吧，教你如何用仪表板展示研究成果

如果你需要详细地比较他们之间的优缺点，请查看博客文章（https://medium.datadriveninvestor.com/streamlit-vs-dash-vs-voil%C3%A0-vs-panel-battle-of-the-python-dashboarding-giants...Streamlit 的工作方式非常有趣。每次移动滑块、选中一个框或按下一个按钮时，Streamlit 都会触发脚本的重新运行。每当输入值被更新，javascript 后端都会跟踪这些值。...因为streamlit在每次更新时都会重新运行整个脚本，所以感觉有点慢，尤其是在更新大量绘图时，它也可能卡在长时间运行的函数上。Streamlit提供了一些选项来缓存中间结果，从而优化性能。...Matplotlib一直是Python的首选绘图库。它已经存在了近二十年，并且紧密集成在Python科学计算技术栈中。...翻译组招募信息 工作内容：需要一颗细致的心，将选取好的外文文章翻译成流畅的中文。如果你是数据科学/统计学/计算机类的留学生，或在海外从事相关工作，或对自己外语水平有信心的朋友欢迎加入翻译小组。

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Plotly深入浅出

通常，plotly有两种常用的绘图接口: 第一种是面向对象的绘图接口：plotly.graph_objs(简称go),也是最基础的绘图接口， 第二种是面向函数式的快速绘图接口: plotly.express...我们先用go接口展示绘图范例，然后作为比较，用px接口再实现一遍。 1，柱形图 柱形图适合表现几组数据之间的对比关系，柱形图的数据的数量一般不宜太多。...，它计算这组数据落在各个小的分段区间的样本个数并用类似柱状图的方式展示出来。...1，柱形图 柱形图适合表现几组数据之间的对比关系，柱形图的数据的数量一般不宜太多。...，它计算这组数据落在各个小的分段区间的样本个数并用类似柱状图的方式展示出来。

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以账户更新方式实现某大公司网站普通用户到管理员的提权

本篇Writup讲述作者针对某大公司网站做安全测试时，发现其子域名网站在账户更新时存在漏洞，可以通过构造POST请求，实现从普通用户到管理员的提权，漏洞最终收获了$5000的奖励。...但经过几天后，我在Burp中回看当时的HTTP日志时发现，看到了用户账户更新的请求数据包： POST /updateUserInfo HTTP/1.1 Host: www.redacted.com CSRF-Token...我不知道该网站的2FA PIN码长度和组合样式，还有可能是符号加数字的方式，所以考虑暴力破解是不可能的。经过反复测试，我在服务端响应内容中发现了“companyUser2FA”字段内容。...我又反复测试，发现了与IP关联的响应字段“companyUserIP”，再次把该字段添加进账户更新POST请求中，为{“CompanyUser”: { “companyUser”: “1”, “companyUser2FA...当前的账户身份不仅是该子域名网站下的管理员，还是其它子域名网站的管理员，从中我发现在域名枚举中未发现的其它子域名网站。由于授权原因，我不敢深入测试其它子域名，只能浅尝辄止，立即做了漏洞上报。

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这才是你寻寻觅觅想要的 Python 可视化神器！

受 Seaborn 和 ggplot2 的启发，它专门设计为具有简洁，一致且易于学习的 API ：只需一次导入，您就可以在一个函数调用中创建丰富的交互式绘图，包括分面绘图（faceting）、地图、动画和趋势线...我们可以提供更漂亮的“标签” （labels），可以在整个图表、图例、标题轴和悬停（hovers）中应用。 我们还可以手动设置边界，以便动画在整个过程中看起来更棒： ?...平行坐标允许您同时显示3个以上的连续变量。 dataframe 中的每一行都是一行。 您可以拖动尺寸以重新排序它们并选择值范围之间的交叉点。 ?...的对象，这意味着你可以使用任何 Figure 的访问器和方法来改变 px生成的绘图。...这种方法的强大之处在于它以相同的方式处理所有可视化变量：您可以将数据框列映射到颜色，然后通过更改参数来改变您的想法并将其映射到大小或进行行分面（facet-row）。

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推荐：这才是你寻寻觅觅想要的 Python 可视化神器

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强烈推荐一款Python可视化神器！

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盘一盘 Python 系列 - Cufflinks (下)

整套 Python 盘一盘系列目录如下： Python 入门篇 (上) Python 入门篇 (下) 数组计算之 NumPy (上) 数组计算之 NumPy (下) 科学计算之 SciPy (上) 科学计算之...举例 “accent” 和 “-accent” 的色阶顺序正好相反。 fill：布尔格式，用于填充轨迹 (trace) 和坐标轴之间的空白。...-- dash：字典、列表或字符串格式，用于设置轨迹风格 字典：{column:value} 按数据帧中的列标签设置风格 列表：[value] 对每条轨迹按顺序的设置风格 字符串：具体风格的名称，适用于所有轨迹...具体选项有实线 solid、虚线 dash、虚点 dashdot、点 dot ---- mode：字典、列表或字符串格式，用于设置轨迹模式 字典：{column:value} 按数据帧中的列标签设置模式...注意参数 color 和 symbol 的用法 (以字典个格式传入参数值)。

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Python数据可视化：5段代码搞定散点图绘制与使用，值得收藏

特点是能直观表现出影响因素和预测对象之间的总体关系趋势。优点是能通过直观醒目的图形方式反映变量间关系的变化形态，以便决定用何种数学表达方式来模拟变量之间的关系。...如果变量之间不存在相互关系，那么在散点图上就会表现为随机分布的离散的点，如果存在某种相关性，那么大部分的数据点就会相对密集并以某种趋势呈现。...对于那些变量之间存在密切关系，但是这些关系又不像数学公式和物理公式那样能够精确表达的，散点图是一种很好的图形工具，可以进行直观展示，如图2所示。...代码示例③再次对前面提到的鸢尾花的数据集进行分析，图5中x轴为花瓣长度，y轴为花瓣宽度，据此可以将该散点数据聚类为3类。同时，该段代码展示了常规图形的绘制流程，含x、y轴的标签。...▲图6 代码示例④运行结果 代码示例④让读者感受一下Bokeh的交互效果，Div方法可以直接使用HTML标签，其作为一个独立的图层进行显示（第30行）。

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关于Python可视化Dash工具

，内置了大量实用、现代的绘图模板，用户只需调用简单的API函数，即可快速生成漂亮的互动图表，可满足90%以上的应用场景。...连续折线之间的区域被填充； 14、bar：条形图 在条形图中，每行data_frame表示为矩形标记； 15、timeline：时间轴图 在时间轴图中，每一行数据框都表示为日期类型x轴上的矩形标记...库包含每个HTML标签的组件类以及所有HTML参数的关键字参数。...HTML标签的子项是通过children关键字参数指定的。 dash_core_components库包含一组更高级别的组件，如下拉列表，图形等。...dash_html_components库为所有HTML标签提供类，同时关键字参数描述HTML属性，例如style，className和ID。

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Python数据可视化入门：使用Matplotlib绘图

不过如果我们用的是运行在Qt或Wx后端的IPython，图形将会交互式地更新，而不需要等待show函数的结果。这类似于屏幕上输出文本的方式，可以源源不断地打印出来。...(1) 以自然数序列作为多项式的系数，使用poly1d函数创建多项式。...func = np.poly1d(np.array([1, 2, 3, 4]).astype(float)) (2) 使用NumPy的linspace函数创建x轴的数值，在-10和10之间产生30个均匀分布的值...x = np.linspace(-10, 10, 30) (3) 计算我们在第一步中创建的多项式的值。 y = func(x) (4) 调用plot函数，这并不会立刻显示函数图像。...plt.plot(x, y) (5) 使用xlabel函数添加x轴标签。 plt.xlabel('x') (6) 使用ylabel函数添加y轴标签。

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用于高效跨格式低延迟交付的通用CMAF容器

目录 介绍 缓存效率 字节范围寻址 Segment结构 吞吐量估计 实际测试 总结 介绍 2020 年发布了端到端延迟在 2 秒范围内的两个 HTTP 自适应流 (HAS) 标准的更新：低延迟 DASH...缓存效率 让我们先来研究一下边缘缓存的效率，当我们同时面对低延迟和标准延迟的 HLS 和 DASH 客户端时，它们都在播放相同的内容。缓存是 CDN 扩展 HTTP 自适应流 （HAS）的主要方式。...这里的关键点是，这个单一的请求实际上将返回该 segment 中剩余的所有 part。图 4 说明了如何利用这一事实来推导出 LL-HLS 和 LL-DASH 之间的共同工作流程。...因此，如果播放器监控它的接收缓冲区，它可以标记接收部分边界的时间，从而计算出聚合窗口正确部分的吞吐量。...四种类型的客户端之间的互操作性：低延迟的HLS客户端，标准延迟的HLS客户端（，低延迟的DASH客户端，以及标准延迟的DASH客户端 如果CDN出现在分发链中，那么它需要在源、CDN和客户端层支持RFC8673

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独家 | 别在Python中用Matplotlib和Seaborn作图了，亲，试试这个

是时候升级你的可视化游戏了。 图片源: Unsplash，由Isaac Smith上传 数据可视化是人脑有效理解各种信息的最舒适、最直观的方式。...静态绘图的一些限制是，我们无法放大绘图中有趣的部分，也无法将鼠标悬停在绘图上以查看特定信息。 于是，plotly包闪亮登场了！...两国的预期寿命之间一直存在差距，除了 1960 年前后，中国的预期寿命因“三年困难时期”而突然下降。...Dash 是无需学习 HTML、CSS 和 Javascript 即可快速创建漂亮Python 仪表板的绘图框架。了解关于Dash的更多信息，见：https://bit.ly/311k37f....翻译组招募信息 工作内容：需要一颗细致的心，将选取好的外文文章翻译成流畅的中文。如果你是数据科学/统计学/计算机类的留学生，或在海外从事相关工作，或对自己外语水平有信心的朋友欢迎加入翻译小组。

1.5K20

ISUX「五月」行业设计趋势速递

Data Dash：用游戏方式介绍隐私设置（7）小组件霸屏你的好友（8）Hoome教你降低发消息路径（9）修勾夜店 元宇宙蹦迪（10）调皮的播放条（11）AI绘图黑科技（12）哭脸滤镜横扫社交网络（13...而在品牌推广/宣传物料的画面布局当中，Instagram 的品牌 Logo 则与图像和字体等元素精心搭配在一起，以强化 Instagram 与创造力之间的紧密联系。”...6、Twitter Data Dash：用游戏方式介绍隐私设置 产品在介绍隐私设置、功能说明时，更多是展示一堆枯燥的文字给用户，而大部分用户也会选择快速跳过。...10、调皮的播放条 安卓系统的播放条，播放时，已播放的部分会变成波浪；未播放时，进度条始终是直线。用进度条来展示播放中的状态。 11、AI绘图 AI绘图已进化到根据用户的文字描述生成图片。...他们的品牌形象物以动画的方式去阐述了语音房发送长文本（链接）的痛点，并且顺势介绍了聊天区入口及能力，特别抓眼球，也很符合他们的产品可爱俏皮的品牌特性。

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