Jupyter notebook, 前身是 IPython notebook, 它是一个非常灵活的工具，有助于帮助你构建很多可读的分析，你可以在里面同时保留代码，图片，评论，公式和绘制的图像。
如果我们想要运行Python，通常有两种方式，第一种方式就是在Python或者IPython的解释器环境中进行交互式运行，还有一种方式就是程序员最喜欢的编写.py文件，在文件中编写python代码，然后运行。
Python有很多优秀的可视化库，其中有名的像matplotlib、seaborn、plotly，可以绘制出各式绚丽的图表。
以下是我与同事和学生就如何优化深度模型进行的对话、消息和辩论的摘要。如果你发现了有影响力的技巧，请分享。
本文是根据自身构建深度学习模型总结而来，可能读起来比较干巴，但干货确实不少。闲话少叙，直接进入相关内容。
本文介绍了几个深度学习模型的简单优化技巧，包括迁移学习、dropout、学习率调整等，并展示了如何用 Keras 实现。
3. # 用Image类显示”jupyter.png”图片，缺省路径为Notebook文件所在的目录
pygal比较小众，专注于SVG图，擅长交互，最主要的是它能用非常少的代码就可画出非常漂亮的图形
google最近发布了gemini api，我之前在我的博客 介绍了如何申请，这篇文章来介绍如何使用
Jupyter具有很强的可扩展性，支持许多编程语言，可以很容易地托管在计算机上或几乎所有的服务器上，只需要拥有ssh或http访问权限。 最重要的是，它是完全免费的。
Matplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。
补充知识：jupyter notebook matplotlib绘制动态图并显示在notebook中
如今，“图像分类”、“目标检测”、“语义分割”、“实例分割”和“目标追踪”等5大领域是计算机视觉的热门应用。其中“图像分类”与“目标检测”是最基础的应用，在此基础上，派生出了“语义分割”、“实例分割”和“目标跟踪”等相对高级的应用。
上面的两个动图，就是条形竞赛图和折线竞赛图，今天我们就来看看都有哪些方便的方法来制作呢
在解决图像处理问题的时候，可以利用opencv打开视频，并一帧一帧地show出来，但是要用到imshow()，需要本地的界面支持。
在用python编程的时候，你是否偶尔有个需求？需要把输出的日志 or 信息清空？以下笔者将从3个角度讨论清空输出的简单方式
本文是小菜的一篇关于在 Processing 中使用 SVG 的学习笔记，一起来跟着小菜来看看吧:)
数据可视化是数据分析和科学计算中不可或缺的一部分。通过图形化展示数据，我们不仅能更直观地理解数据结构和模式，还能更有效地传达信息。Python提供了许多强大的数据可视化库，其中PyGraphviz是一个用于创建和渲染图形的强大库。本文将通过一个实用示例来介绍如何使用PyGraphviz进行数据可视化。
指定原子或键高亮在某些场景下有需求，此处指定原子或键高亮方法供参考。 脚本文件： HilightChemAtom.py from rdkit import Chem from rdkit.Chem.Draw import rdMolDraw2D from IPython.display import SVG from io import BytesIO from PIL import Image from cairosvg import svg2png import argparse def gen
此项目解释了如何在FPGA上使用resizer IP来调整图像的大小。其中对比了两种图像大小调整的解决方案的运算速度，其中之一为使用Python Image Library通过软件算法实现图像大小调整，另一种使用Xilinx xfopencv library实现了在FPGA上硬件加速的图像大小调整。
随便打开这些任何一个网站，全站的内容都变成了灰色，包括按钮、图片等等。相信这时候从事程序开发的粉丝可能会好奇这是怎么做到的呢？
JuPyteR是三大编程语言Julia、Python 和 R 的缩写，即可以在 Jupyter NoteBook (JNB) 里面编写这三种语言，除此之外，JNB 还支持轻量级别标记语言（Markdown）的功能。本帖结合 Python 语言来介绍 JNB 里面的玩法。
我们的国家经历了非常惨痛的时刻，很多英雄在救助他人的路上倒下，更有很多烈士英雄保卫人民的安危遇难，今天全国下降半旗，北京时间 10 点全国默哀三分钟，来致敬英雄们。同时今天一切公共娱乐活动也都会停止，包括直播、综艺、影视、游戏等等。
import cv2; # OpenCV Python import numbers; import numpy as np; import math; import matplotlib; import matplotlib.pyplot as plt; import matplotlib.image as mpimg; from IPython.display import display, Image img = cv2.imread('9012.JPG'); img=np.zeros((51
DGL开发人员提供了用于可视化训练模型原子权重的代码。使用Attentive FP构建模型后，可以可视化给定分子的原子权重，意味着每个原子对目标值的贡献量。
https://juejin.cn/post/6952150039732944910
Jupyter Notebook是一种基于Web的交互式工具，机器学习和数据科学社区使用了很多。它们用于快速测试，作为报告工具，甚至是在线课程中非常复杂的学习材料。
每一个应用程序，其实都会有分享的需求，比如一键分享一篇文章或者一些活动到微博或者微信亦或者是twitter等社交平台，因为人类是社交动物，而社交分享能够满足马斯洛需求金字塔情感和归属的需求以及受尊重的需求。另外网页的社交分享功能不仅可以满足阅读者，同时，对于网络应用本身，也可以相应的增加该网站的外部链接，比如微博豆瓣等线上粘性用户非常多的社交平台，如果是twitter或者facebook则可以带来一部分来自于国外的流量，对于网络平台来说，这样做即可以分发流量又可以引流导流，一箭双雕，一举而多得。
但是如果使用普通的按钮或者图片来制作分享按钮未免太过单调，这里推荐使用iconfront，那么iconfront是什么呢？它的学名叫做字体图标，是一种介于字体和图片之间的东西，它集成了字体和图片各自的优势，同时又降低了各自的劣势，我们知道几年之前awsomefont大行于世，备受追捧，但是它过大的体积另小型网站望而却步，而图片的问题在于，不论是压缩后的图片，还是雪碧图，终归还是图片，只要是图片，就还是会占用大量网络传输资源。但是字体图标的出现，却让前端开发者看到了另外一个神奇的世界，iconfront矢量图标则可缩放至你想要的任意尺寸而不心担心失真、与文字一样的处理方式，方便调整颜色与大小等。
在讲正文之前,看到了一篇「九边」大佬写的<笨功夫是普通人最后的依靠>文章. 其中有一些文字很打动我. 然后,秉承着「独乐乐不如众乐乐」的想法,给大家分享出来. 以下是我认为最好的一段文字,如果想看全文,可以搜索文章名字进行查阅.
数据可视化是数据分析与数据科学工作中的重要组成部分，而Matplotlib与Seaborn作为Python最常用的绘图库，其掌握程度直接影响到面试表现。本篇博客将深入浅出地探讨Python面试中与Matplotlib、Seaborn相关的常见问题、易错点，以及如何避免这些问题，同时附上代码示例以供参考。
简介 几乎所有人都喜欢与家人、朋友一起观看电影度过闲暇时光。大家可能都有过这样的体验：本想在接下来的两个小时里看一个电影，却坐在沙发上坐了20分钟不知道看什么，选择困难症又犯了，结果好心情也变得沮丧。所以，我们很需要一个电脑代理，在做挑选电影的时候提供推荐。 现在，电影智能推荐系统已经成为日常生活中的一部分。 Data Science Central 曾表示： “虽然硬数据很难获得，但知情人士估计，对亚马逊和Netflix这样的大型电商平台，推荐系统为它们带来高达10%至25%的收入增长”。 在这个项
@argyleink在第四次的伦敦（LondonCSS 2020）CSS活动中分享了一个有关于CSS特性相关的话题。看了一下这个主题的PPT，里面有些新东西还是蛮有意思的。基于该PPT，我稍微整理近24个CSS方面的新特性，感兴趣的同学可以继续往下阅读。
[ 导读 ]最近做实验一直是用Jupyter Notebook编程，有一种打草稿的便捷感，在dataquest上看到一篇博客总结了28种Jupyter Notebook的使用技巧。为了方便大家理解，对原文一个简略的地方进行了适当的解释和扩充。希望大家在用Jupyter Notebook编程时可以更加爽快。
可缩放矢量图形Scalable Vector Graphics - SVG基于XML标记语言，用于描述二维的矢量图形。作为一个基于文本的开放网络标准，SVG能够优雅而简洁地渲染不同大小的图形，并和CSS、DOM、JavaScript等其他网络标准无缝衔接。SVG图像及其相关行为被定义于XML文本文件之中，这意味着可以对其进行搜索、索引、编写脚本以及压缩，此外这也意味着可以使用任何文本编辑器和绘图软件来创建和编辑SVG。
默认情况下，在pycharm中用matplotlib绘制的图形在窗口内，是静态的：
本文将回顾如何仅使用 CSS 在任何图片上创建旧照片效果。无需 Photoshop 或任何其他图像编辑器。只需几行代码！
我们现在将深入研究M atplotlib 包，以便在 Python 中进行可视化。Matplotlib 是一个基于 NumPy 数组的多平台数据可视化库，旨在兼容更广泛的 SciPy 技术栈。它由 John Hunter 在 2002 年构思，最初是作为 IPython 的补丁，用于通过来自 IPython 命令行的gnuplot实现 MATLAB 风格的交互式绘图。
Deepfakes 是人工智能生成的任何人或名人的合成视频，它冒充真实的人，并让他们采取行动或说出他们从未做过的任何事情。
Instagram是最大的照片分享社交媒体平台，每月有5亿活跃用户，每天会上传9500万张照片和视频到Instagram上。它有大量的数据和巨大的潜力。这篇文章将教会你如何使用Instagram作为数据的来源，以及如何将它作为你的项目的开发者。 关于API和工具 Instagram有一个官方的API，但它已经过时了，目前在你能用它做的事情非常有限。因此，在这篇文章中，我将使用LevPasha的非官方Instagram API，它支持所有的主要功能，如follow，上传照片和视频等。它是用Python编写的。
1、frame，pandas dataframe对象 2、alpha， 图像透明度，一般取(0,1] 3、figsize，以英寸为单位的图像大小，一般以元组 (width, height) 形式设置 4、ax，可选一般为none 5、diagonal，必须且只能在{‘hist’, ‘kde’}中选择1个，’hist’表示直方图(Histogram plot),’kde’表示核密度估计(Kernel Density Estimation)；该参数是scatter_matrix函数的关键参数 6、marker，Matplotlib可用的标记类型，如’.’，’,’，’o’等 7、density_kwds，(other plotting keyword arguments，可选)，与kde相关的字典参数 8、hist_kwds，与hist相关的字典参数 9、range_padding，(float, 可选)，图像在x轴、y轴原点附近的留白(padding)，该值越大，留白距离越大，图像远离坐标原点 10、kwds，与scatter_matrix函数本身相关的字典参数 11、c，颜色
照片由 Aaron Burden 在Unsplash上提供
「 傍晚时分，你坐在屋檐下，看着天慢慢地黑下去，心里寂寞而凄凉，感到自己的生命被剥夺了。当时我是个年轻人，但我害怕这样生活下去，衰老下去。在我看来，这是比死亡更可怕的事。--------王小波」
动画是网络中不可或缺的一部分。与互联网早期使用 GIF 图像不同，现在的动画更加细腻和高雅。设计师和前端开发者利用动画使网站看起来更加精致，不仅提升用户体验，还吸引用户关注重要的元素，以传达信息。
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