Matplotlib是Python的画图领域使用最广泛的绘图库,它能让使用者很轻松地将数据图形化以及利用它可以画出许多高质量的图像,是用Python画图的必备技能。对于这个教程,大家最好亲自码一遍代码,这样可以更有收获。
本节主要探讨matplotlib子图的非均匀划分,并在文末补充了axes对象的常用属性。
论文地址:https://www.mdpi.com/2076-3417/10/10/3621
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~
pandas库是Python数据分析的核心库 它不仅可以加载和转换数据,还可以做更多的事情:它还可以可视化 pandas绘图API简单易用,是pandas流行的重要原因之一
matplotlib是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地行制图。其中,matplotlib的pyplot模块一般是最常用的,可以方便用户快速绘制二维图表。可视化有助于更好地分析数据并增强用户的决策能力。在此matplotlib教程中,我们将绘制一些图形并更改一些属性,例如字体、标签、范围等。
定义:棋盘效应是由于反卷积的“不均匀重叠”(Uneven overlap)的结果。使图像中某个部位的颜色比其他部位更深: 📷 具体原因:在反卷积操作时,如果卷积核(Kernel)大小不能被步长(Stride)整除时,反卷积输出的结果就会不均匀重叠: 📷 在二维情况下棋盘效应更为严重,如下: 📷 原则上,网络可以通过训练调整权重来避免这种情况。解决方法就是注意调整好卷积核(Kernel)大小与步长(Stride)的关系。 不重叠(图a: kernel <= stride)与均匀重叠(图b: kern
答:无论是明场还是荧光场的图像,都可能出现一定程度的光照不均匀。这种不均匀不仅影响图像的美观,而且也会影响对该图像的测量分析(尤其是荧光图像)。如下:
导读 为了发挥清华大学多学科优势,搭建跨学科交叉融合平台,创新跨学科交叉培养模式,培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才,由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块,形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式,显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。 回首2022年,清华大学大数据能力提升项目取得了丰硕的成果,同学们将课程中学到的数据思维和技能成功
在数字图像处理中,图像分割是很关键的一步,当图像质量较好,光照很均匀的时候只需用全局阈值的方法就能很完美地完成图像分割任务,但是有些时候会遇到光照不均匀的现象,这个时候就需要用一些技巧才能达到比较好的分割效果,本文要介绍的是一种通过分块阈值进行分割的方法。
生成图片实验中总会出现各种各样的artifacts,这几天跑实验遇到了棋盘伪影,在前辈指导下了解了如何解决这个问题,记录一下
Redis Cluster 集群中涉及到了数据分布问题,因为 redis cluster 是多 master 的结构,每个 master 都是可以提供存储服务的,这就会涉及到数据分布的问题,在新的 redis 版本中采用的是虚拟槽分区技术来解决数据分布的问题,关于什么是虚拟槽分区技术我们后面会详细的介绍。在集群中除了虚拟槽分区技术之外,还有几种数据分布的算法,比如哈希算法,一致性哈希算法,这篇文章我们就来一起聊一聊这几种数据分布算法。
【新智元导读】非常仔细地观察神经网络生成的图像时,经常会看到一些奇怪的棋盘格子状的伪影(棋盘效应,checkboard artifacts)。本文作者讨论了棋盘效应出现的原因以及反卷积难以避免棋盘效应
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游侠网的验证码总体来讲比较简单,字符分割比较清楚。稍微有难度的地方就是处理他的阴影。
对于分布式系统来说,整个集群的存储容量和处理能力,往往取决于集群中容量最大或响应最慢的节点。因此在前期进行系统设计和容量规划时,应尽可能保证数据均衡。但是,在生产环境的业务系统中,由于各方面的原因,数据倾斜的现象还是比较常见的。Redis Cluster也不例外,究其原因主要包括两个:一个是不同分片间key数量不均匀,另一个是某分片存在bigkey;接下来我们看看,在腾讯云数据库redis中,如何及时发现和解决分片数据不均匀的问题。
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Topology-Imbalance Learning for Semi-Supervised Node Classifification
本文继续接上篇文章,【技术分析】4kw机柜无通道封闭CFD模拟分析及优化(上篇) 进行解析。
一般来说,数据库的繁忙体现在:不同用户需要访问数据集中的不同部分,这种情况下,我们把数据的各个部分存放在不同的服务器/节点中,每个服务器/节点负责自身数据的读取与写入操作,以此实现横向扩展,这种技术成为分片,即sharding。
参考: https://datawhalechina.github.io/fantastic-matplotlib/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E5%9B%9E%EF%BC%9AMatplotlib%E5%88%9D%E7%9B%B8%E8%AF%86/index.html
【新智元导读】谷歌研究院官方博客几小时前更新文章,介绍了一种名为“缩放卷积神经网络”的新方法,能够解决在使用反卷积神经网络生成图像时,图片中尤其是深色部分常出现的“棋盘格子状伪影”(棋盘效应,checkboard artifacts)。作者讨论了棋盘效应出现及反卷积难以避免棋盘效应的原因,并提供了缩放卷积 TensorFlow 实现的代码。作者还表示,特意提前单独公开这一技术,是因为这个问题值得更多讨论,也包含了多篇论文的成果,让我们谷歌大脑的后续大招吧。 当我们非常仔细地观察神经网络生成的图像时,经常会看
貌似以前,浪尖发过一篇文章,讲的是从spark streaming的web ui的角度去分析。这其实,是根据现象去分析定位问题的很方便的手段,大家可以去翻翻,星球的球友也可以去精华帖子里看看。
导读 为了发挥清华大学多学科优势,搭建跨学科交叉融合平台,创新跨学科交叉培养模式,培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才,由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块,形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式,显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。 图1. 参加学术会议(1) 怀着对数据科学的向往,我于2019年秋季学期报名参加了清华大学大数据
关于染色体外环状DNA (Extrachromosomal circular DNA, eccDNA) 也属于最近研究的一个新的热点。eccDNA的功能也在不断的研究。最近刚刚发表了一篇关于eccDNA研究的综述。基于这个综述也就简单来说一下关于eccDNA情况。
Bruker D8 Advance采用当前最先进的技术,能够精确地对金属和非金属多晶样品进行物相定性、定量分析。仪器应包括长寿命X射线光管、高精度测角仪、能量色散探测器以及相关外围设备。设备总价14万美元。
欧姆定律是指在同一电路中,通过某段导体的电流跟这段导体两端的电压成正比,跟这段导体的电阻成反比。该定律是由德国物理学家乔治·西蒙·欧姆1826年4月发表的《金属导电定律的测定》论文提出的。
摘要:将视觉SLAM(同步定位与地图创建)方法应用于水下环境时,扬起的沉积物会导致SLAM特征点提取与追踪困难,而且人工光源的光照不均匀还会引起特征点分布不均与数量较少。针对这些问题,设计了一种水下图像半均值滤波除尘与光照均衡化特征增强算法;根据水中杂质的像素特征,按照“检测-滤波”的顺序采取从外至内的半均值滤波过程消除扬起的沉积物在图像内造成的干扰;同时,通过统计光照均匀、充足区域内的像素分布,得到同一地形下不同位置处的环境特征相似的规律,并将其用于求解水下光照模型,将图像还原为光照均衡的状态,以此来增强图像的特征,进而实现更多有效特征点的提取。最后,利用该滤波与增强算法对多种海底地形数据集进行处理,并在ORB-SLAM3算法下测试运行。结果表明,滤波与增强后的数据集能够将特征点提取数量和构建地图的点云数量平均提高200%。综上,图像滤波除尘与特征增强算法能够有效提高视觉SLAM算法的运行效果与稳定性。
一致哈希是一种特殊的哈希算法。在使用一致哈希算法后,哈希表槽位数(大小)的改变平均只需要对 K/n个关键字重新映射,其中K是关键字的数量, n是槽位数量。然而在传统的哈希表中,添加或删除一个槽位的几乎需要对所有关键字进行重新映射。
在Android 中的卡顿丢帧原因概述 - 应用篇[1]这篇文章中我们列举了应用自身原因导致的手机卡顿问题 , 这一篇文章我们主要列举一些由 Android 平台自身原因导致的卡顿问题. 各大国内 Android 厂商的产品由于硬件性能有高有低 , 功能实现各有差异 , 团队技术能力各有千秋 , 所以其系统的质量也有高有低 , 这里我们就来列举一下 , 由于系统的硬件和软件原因导致的性能问题.
https://www.zhihu.com/question/390191723/answer/1185984775
机器之心编辑部 本文介绍了 CVPR 2018 的一篇 Poster 论文《Learning a Single Convolutional Super-Resolution Network for
除了使用scatter函数之外,还可以使用plot函数后加参数'o'来实现,代码如下所示:
水轮发电机组是由水轮机驱动的发电机组,容量和转速的变化范围很大,小型水轮发电机和冲击式水轮机驱动的高速水轮发电机多采用卧式结构,而大、中型代速发电机多采用立式结构。随着中国制造2025的推进,水轮机企业已经开始实施智能服务战略,改变传统例行维护或意外故障后才维修的作法,通过实时的状态监测与大数据分析提前发现并排除即将出现的故障隐患。
在进行图像定量分析之前,必须首先对图像背景进行校正。如果不作此操作,有时可能会出现极大或极小值,批量分析后得到的数据是不可信的。
随着数据中心行业的快速发展,IT机柜的密度也在持续增长,IT机柜密度的增长,对机房内气流组织的要求也越来越严格。针对IT机房的气流组织,现在普遍的做法是划分冷热通道,至于冷热通道封闭与否,一直是业内争议的问题。毕竟进行冷热通道封闭,会带来初投资不小的增加,而在低密的情况下,费效比可能会得不偿失。
在机器学习中,通常会涉及到大量的数据。如果直接观看这些原始数据,很难从中看出有用的信息。人类是非常视觉的生物,当我们看到可视化的东西时,会更好地理解事物。在python中,有一个强大的工具matplotlib来帮助我们,用图形化的方式来展现数据。在《机器学习实战》一书中,就多处使用了matplotlib来绘制图形,帮助我们理解数据和学习算法。
本文是在假定读者了解了直方图是什么,直方图如何进行添加维护的前提下,围绕直方图与索引的对比、何时应该添加直方图,及直方图如何帮助优化器选择更优的执行计划这几个方面来介绍直方图。 对直方图不太了解的小伙伴可参考GreatSQL社区的另一篇文章 4.直方图介绍和使用|MySQL索引学习
数据倾斜就是数据的分布严重不均,流入部分算子的数据明显多余其他算子,造成这部分算子压力过大。
全外显子(Whole-exome sequencing)测序是啥?转录组(RNA-seq)测序是啥?ChIP-seq又是啥?它们之间有什么差别么?傻傻分不清,不用怕,多学习下就会了,下面让我们一起来从平均测序深度和区域覆盖度的角度来区分它们吧! 1 基础概念 平均测序深度: 指定区域内得到的所有碱基数目与该区域的长度的比值,如果是全基因组,就是整个测序的碱基数目除以基因组的大小。比如人类的基因组大小是3G(30亿个碱基),我的全基因组测序共8.9亿条150bp的reads,那么全基因组范围的平均测序深度就是
解决方案:避免数据源的数据倾斜 实现原理:通过在Hive中对倾斜的数据进行预处理,以及在进行kafka数据分发时尽量进行平均分配。这种方案从根源上解决了数据倾斜,彻底避免了在Spark中执行shuffle类算子,那么肯定就不会有数据倾斜的问题了。 方案优点:实现起来简单便捷,效果还非常好,完全规避掉了数据倾斜,Spark作业的性能会大幅度提升。 方案缺点:治标不治本,Hive或者Kafka中还是会发生数据倾斜。 适用情况:在一些Java系统与Spark结合使用的项目中,会出现Java代码频繁调用Spark作业的场景,而且对Spark作业的执行性能要求很高,就比较适合使用这种方案。将数据倾斜提前到上游的Hive ETL,每天仅执行一次,只有那一次是比较慢的,而之后每次Java调用Spark作业时,执行速度都会很快,能够提供更好的用户体验。 总结:前台的Java系统和Spark有很频繁的交互,这个时候如果Spark能够在最短的时间内处理数据,往往会给前端有非常好的体验。这个时候可以将数据倾斜的问题抛给数据源端,在数据源端进行数据倾斜的处理。但是这种方案没有真正的处理数据倾斜问题。
介绍: 大疆出品,必属精品。 固态激光雷达里程计的工作现阶段还是比较少的,大疆自己出了固态激光雷达后在LOAM的基础上改进了一个适用于固态激光雷达的里程计,该系统可以用在小视场角和非重复性扫描的雷达上。
注:在分片分布均匀的情况下,如果查询请求中指定了routing参数,也会导致查询请求聚集于某一部分分片,造成请求不均匀。
https://link.springer.com/article/10.1186/s40168-017-0237-y
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service(ES)。
如果基因组是一幅风景,你可以通过NGS创建该景观的地图,那么这幅地图肯定会有一些白色区域。换言之:一些基因组区域不能很好地被NGS技术测序的DNA所覆盖。在此,我们将解释这一点的重要原因。
随着微服务的流行,服务之间的依赖性和调用关系变得越来越复杂,服务的稳定性变得尤为重要。业务场景中经常会涉及到瞬时流量冲击,可能会导致请求响应超时,甚至服务器被压垮、宕机不可用。出于对系统本身和上下游服务的保护,我们通常会对请求进行限流处理,快速拒绝超出配置上限的请求,保证系统或上下游服务系统的稳定。合理策略能有效应对流量冲击,确保系统可用性和性能。本文详细介绍了几种限流算法,比较各个算法的优缺点,给出了限流算法选型的一些建议,同时对业务上常用的分布式限流也提出一些解决方案。
对于很多生成模型(如GAN中的生成器、自动编码器(Autoencoder)、语义分割等模型)。我们通常希望进行与正常卷积相反的装换,即我们希望执行上采样,比如自动编码器或者语义分割。(对于语义分割,首先用编码器提取特征图,然后用解码器回复原始图像大小,这样来分类原始图像的每个像素。)
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