https://www.nature.com/articles/s41586-022-04808-9
Behind the scenes in the computer's memory, color is always talked about as a series of 24 bits of information for each pixel. In an image, the color with the largest proportional area is called the dominant color. A strictly dominant color takes more than half of the total area. Now given an image of resolution M by N (for example, 800×600), you are supposed to point out the strictly dominant color.
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这段代码主要用来从图片提取其主要颜色，类似Goolge和Baidu的图片搜索时可以指定按照颜色搜索，所以我们先需要将每张图片的主要颜色提取出来，然后将颜色划分到与其最接近的颜色段上，然后就可以按照颜色搜索了。在使用google或者baidu搜图的时候会发现有一个图片颜色选项，感觉非常有意思，有人可能会想这肯定是人为的去划分的，呵呵，有这种可能，但是估计人会累死，开个玩笑，当然是通过机器识别的，海量的图片只有机器识别才能做到。 那用python能不能实现这种功能呢？答案是：能 利用python的PIL模块的强大的图像处理功能就可以做到，下面上代码：
Power BI内置了若干条件格式图标，但是没有任何一个可以用作气泡图，因为无法改变大小。
在上一篇文章中，我们将使用Mallet版本的LDA算法对此模型进行改进，然后我们将重点介绍如何在给定任何大型文本语料库的情况下获得最佳主题数。
Sybase PowerDesigner – 一个高端数据建模工具。你可以下载一个45天试用版。ERWin – 一个高端数据建模工具。可下载试用版。Rational Rose Enterprise – 一个高端UML工具，恰如其分的数据库建模支持。可下载试用版。Visio Professional – 一个价格低廉的绘图工具，可用来生成数据模型、UML图等。企业版还支持针对各种数据库的双向工程能力。你可以订购60天试用版的CD。Dezign – 一个价格极其低廉的ERD建模工具。你可以下载一个有限制的试用版本。ERD Tool List – 一个关于各种数据库和UML建模工具的链接和资源的清单。 附: PowerDesigner12.0下载地址： http://download.sybase.com/eval/PowerDesigner/powerdesigner12_eval.exe
Power BI内置了若干条件格式图标可以表示升降，但不能改变颜色，不能改变形状，使得可用性大大降低。
创建索引 from elasticsearch import Elasticsearch es = Elasticsearch('192.168.1.1:9200')
Received: 4 May 2018 Accepted: 17 February 2019
同期对比常规状态下可以使用簇状条形图/柱形图，以下是Power BI内置图表的效果。
这是一个星友的提问，如何制作不等宽图表？常用来两个指标对比，一个度量值使用SVG模式实现，以不等宽条形图为例：
上一节介绍了如何在Power BI中设计一个简约的日历图表，如下图所示。本文更进一步，尝试为该日历增加信息，依然使用内置的矩阵去设计。
我们有时候会听到这么一个词--“蒙太奇”，但却不知道这个词是什么意思。蒙太奇原为建筑学术语，意为构成、装配。而后又延伸为一种剪辑理论：当不同镜头拼接在一起时，往往又会产生各个镜头单独存在时所不具有的特定含义。这就是我们经常听到了蒙太奇手法，在电影《飞屋环游记》中皮克斯运用蒙太奇手法，用一个不到5分钟的短片展现了主角的大半人生，感动无数观众。下面我们就看看今天的内容同蒙太奇有何关系。
在前端页面中,有时,字体的大小要求小于12px,对于更小的字体,没办法在更小了的,对于更小的字体,那是如何实现的呢
读书笔记: 博弈论导论 - 04 - 完整信息的静态博弈 理性和公共知识 理性和公共知识 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记。 纯策略中的优势(dominance) 数学表达: 除了玩家i以外所有玩家的策略集合 : 所有人的所有策略组合。 : 除了玩家 以外，所有人的所有策略组合。 : 所有人的一种策略组合。 : 除了玩家 以外，所有人的一种策略组合。 引进 和 是为了 通过看玩家i以外的
输入法可以调出表情包，UNICHAR可以显示表情包。新建一个表情包的度量值也就易如反掌。
如何在只做一次遍历就得到结果呢？因为结果只有三个元素，而且是按列表下标序递增变大，那么我的思路是用一个变量去存一次遍历中列表的最小值，如果遇到比它小的就做替换；这次遍历中如果遇到比现有的最小值大的，就把它存成次小值；如果之后还有比次小值更大的，说明这个满足题意的三元组一定存在。上述过程也是唯一一种存在该三元组的情况，其他则都返回False。
按照教程一步步装好了 PyGOD，用到的命令如下所示（我的环境：PyTorch1.8.1 + CUDA11.1）：
GitHub：https://github.com/pygod-team/pygod/
微信公众号手机端（订阅号助手APP）有对关注者的数据分析模块，例如下图是阅读排行前三名。这个卡片图简洁清晰，左上角是名次，名次底纹为金银铜色；中间是人物头像；下方是人物昵称。
这次不比上次了，我搜罗了一堆资料，全是什么人工智能领域的图像识别，AI识别之类的，没有能够符合我需求的，看来CV大法这次是失策了。
作为最广泛使用的关联分析工具，plink支持卡方检验，费舍尔精确检验，逻辑回归，线性回归等多种分析方法，用法简单，运行速度快。使用plink进行case/control逻辑回归, 只需如下所示的一句代码
今天在写博客的时候，做了一个封面图，然后hexo cl && hexo g && gulp && hexo s一键生成，点开后却发现这个标题的字体颜色亮瞎我的眼睛：
Plotnine is the implementation of the R package ggplot2 in Python. It replicates the syntax of R package ggplot2 and visualizes the data with the concept of the grammar of graphics. It creates a visualization based on the abstraction of layers. When we are making a bar plot, we will build the background layer, then the main layer of the bar plot, the layer that contains title and subtitle, and etc. It is like when we are working with Adobe Photoshop. The plotnine package is built on top of Matplotlib and interacts well with Pandas. If you are familiar with the ggplot2, it can be your choice to hand-on with plotnine.
本公众号已经使用DAX内嵌SVG的方式自定义了一大票图表，读者可点击本文上方的#图表标签查看。很多时候，图表需要使用图例，例如下方的同期对比图：
本文主要综述了人群分析的研究现状，包括关键技术和方法，分析了各种方法的优缺点，并展望了未来的研究方向。
源自知识星球星友遇到的一个对比问题，本文使用一个度量值实现元素间两两对比，主要用来和优秀对标。示例是零售店铺之间的差异。
Python中有许多用于图像处理的库，像是Pillow，或者是OpenCV。而很多时候感觉学完了这些图像处理模块没有什么用，其实只是你不知道怎么用罢了。今天就给大家带了一些美图技巧，让你的图美翻全场，朋友圈赞不绝口，女朋友也夸你，富贵你好厉害啊！
原文地址已经不可考。。。一、概念数据模型概述数据模型是现实世界中数据特征的抽象。数据模型应该满足三个数据库
在使用商用CFD软件的工作中，大约有80%的时间是花费在网格划分上的，可以说网格划分能力的高低是决定工作效率的主要因素之一。
Loss Max-Pooling for Semantic Image Segmentation CVPR2017 https://arxiv.org/abs/1704.02966
读书笔记: 博弈论导论 - 04 - 完整信息的静态博弈 理性和公共知识 理性和公共知识 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记。 纯策略中的优势(dominance) 数学表达: 除了玩家i以外所有玩家的策略集合 \[ S \equiv S_1 \times S_2 \times \cdots S_n \\ S_{-i} \equiv S_1 \times S_2 \times \cdots \times S_{i-1} \time
本系列 D3.js 数据可视化文章是古柳按照自己想写的逻辑来写的，可能和网上的教程都不太一样，至于会写多少篇、写成什么样，古柳也完全心里没数，虽然是奔着初学者也能轻松看懂的目标去的，但真的大家看完觉得有什么感受，古柳也不清楚，所以希望大家多多反馈，后续文章能改进的也继续改进，并且有机会的话基于这个系列再出个视频教程，但那是后话了。
我们在利用Python进行数据可视化时，有着大量的高质量库可以用，比如：Matplotlib、seaborn、Plotly、Bokeh、ggplot等等。但图表好不好看，配色占一半。如果没有良好的审美观，很容易做出来的东西辣眼睛……
以上所有效果不依赖任何第三方视觉对象，完全使用Power BI内置图表生成，交互功能一个不少（比如工具提示），数据标签，条件格式也完全支持。这是怎么办到的？
论文地址：http://arxiv.org/pdf/2010.07906v1.pdf
噪音标注（noisy label）是机器学习领域的一个热门话题，这是因为标注大规模的数据集往往费时费力，尽管在众包平台上获取数据更加快捷，但是获得的标注往往是有噪音的，直接在这样的数据集上训练会损害模型的性能。许多之前处理噪音标注的工作仅仅对特定的噪音模式（noise pattern）鲁棒，或者需要额外的先验信息，比如需要事先对噪音转移矩阵（noise transition matrix）有较好的估计。我们提出了一种新的损失函数，
首先，这篇文章的最终的效果不是很成功。记录一下我在这个失败过程中遇到的问题和尝试过的技术。
Power BI表格效果如下图所示，将特别好或者特别差的数据使用椭圆框选出来。如何实现？
在网络空间这个战场中敌暗我明的条件下，大规模、多维度的数据采集在赋能安全防御能力的同时，也给安全运营团队带来了前所未有的挑战。安全运营人员每天面对海量的告警信息，这需要根据个人经验及专业知识对告警进行分析、关联、然后再溯源到攻击者。针对当前安全运营存在的问题，迫切需要一种方法从多个维度对攻击者进行画像，并评估攻击者的威胁评估推荐给安全运营人员高危攻击者进行人工研判。属性图建模是一种有效的建模方法，可以多属性、结构和时序等不同维度对攻击者进行建模。
MySQL 8.0的发展越来越趋同与Oracle，为了更好的监控MySQL的一些相关指标，出现了SYS视图，用于监控。
Kubernetes 已经成为容器编排领域的事实标准，将来所有应用都会在 Kubernetes 上开发和运行，这个系列文章的目的是深入浅出的介绍 Kubernetes 底层实现的原理。
Database management 一定会被问及很多事情，并且自己也得平时也的预先了解一些事情以防止某些可以预防的事情。今天就总结一些常用的query sql，方便应付各种 asking.
由北京博奥和北京贝瑞公司提供测序 single-cell 3' v2 or v3 (10x Genomics)
一位群友遇到一个问题，数据差异非常大，有的上亿，有的只有几百。如何更好的显示这样的数据？
在金融时报的市场数据模块看到如下卡片图，上升和下降使用不同方向的五边形表示，数据的位置也随正负数变化而上下进行调整。
首先推荐使用gdc客户端命令行工具根据文件附属的：https://gdc.cancer.gov/files/public/file/PanCan-panimmune_Open_GDC-Manifest_1.txt 文件来下载下面的文件：
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