今天无意中看到一个可视化作品: WHAT MADE ME? INTERACTIVE PUBLIC INSTALLATION Most Original Exhibit Award at the Bi
近年来基于严格设计的随机对照试验(RCT)已经被公认为评价干预措施疗效的最佳手段,这种比较所采用的针对两组研究结果比较的定量综合方法,被称为传统的 Meta 分析方法。传统 Meta 分析通过合并多个直接比较的研究而得到一个综合的评估结果,从而克服了单个研究样本量不足的缺陷,提高了研究的检验效能,特别是研究结果出现不一致时,运用 Meta 分析对判断某种干预措施的有效性与否发挥了重要作用。当欲开展两种干预措施利弊比较(A vs B)的 Meta 分析,但不能找到 A vs B 直接比较的 RCT,却可找到 A vs C与 B vs C 进行比较的 RCT,我们可以将 C 作为共同对照,通过 A vs C 与 B vs C的比较结果来间接得到 A vs B 的疗效比较,这种方法叫做间接比较(indirect comparison)。在实际的临床工作中,临床医生常常需要同时比较多种干预措施,权衡利弊以进行临床决策,这时证据网络中既存在直接证据,又存在间接证据,这种综合直接及间接证据的分析方法即为网状 Meta 分析(Network Meta-analysis, NMA)。 网状 Meta 分析可以同时比较三个或三个以上干预措施的疗效,因而被认为是传统 Meta 分析的扩展及延伸,即 NMA 可基于严格设计 RCT 同时比较多个干预措施,对直接及间接比较进行综合性分析。当无直接比较的研究存在时,间接比较成为提供有价值的卫生决策信息的有效途径;当有直接比较的研究存在时,综合直接比较与间接比较的研究结果能够提高结果的精度。不仅如此,NMA 还能够就不同干预措施的疗效进行排序,提供每一个干预措施是最佳干预措施的概率。关于 Meta 分析方法的研究迄今已经有 30 多年的时间,NMA作为一门新崛起的、一种循证医学统计学方法,越来越受到流行病学家、统计学家、临床研究者及药学家的关注及青睐。
参考http://huzhyi21.blog.163.com/blog/static/1007396201061052214302/
3D图形在数据分析、数据建模、图形和图像处理等领域中都有着广泛的应用,下面将给大家介绍一下如何在Python中使用 matplotlib进行3D图形的绘制,包括3D散点、3D表面、3D轮廓、3D直线(曲线)以及3D文字等的绘制。
在onSizeChanged()中, 根据View的长宽, 获取整个布局的中心坐标, 以及计算网状多边形的半径, 后续整个蜘蛛网都是从这个中心坐标开始绘制的:
作者简介:胥耀,腾讯云监控产品经理,具有六年云产品工作经验,目前主要负责腾讯云前端性能监控和云监控相关的产品策划工作,对监控和运维领域具有深刻理解。
在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。具体如下: 数据科学工作流程: 1.数据导入 2.数据整理 3.反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 4.作出推断(比如
在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。具体如下: 数据科学工作流程 数据导入 数据整理 反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 作出推断(比如预测) 沟通交流 自动化分析 程序开发 下面列出每个步骤最有用的一些R包: 数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather:一种快速,轻量级的文件格式。在R和python上都可使用 readr:实现表格数据的快速导入。中文介绍可参考这里 readxl:读取Microsoft Excel电子表
PivotalR:用于读取Pivitol(Greenplum)和HAWQ数据库中的数据
本文为matlab自学笔记的一部分,之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的,非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员,更是要奋发努力,拼搏上进,学好技术,才能师夷长技以制夷,为中华之崛起而读书!
这次和大家分享的还是基于R包‘gemtc‘的网状Meta分析,之前已经讲解过如何导入数据以及使用固定效应模型去分析。这一次主要内容是使用随机效应模型去进行网状Meta分析,同时包括一致性检验和概率排序的结果。
可视化信息以易于阅读的视觉化内容正在被越来越多的人所青睐。可视化形式呈现信息的需求也随之增加,因此近年来涌现出了许多数据可视化工具。对于不熟悉数据可视化领域的人来说,最好的方法是尝试一些现成的解决方案来快速制作标准化的图表。对于拥有更多技术专长、经验丰富的用户,最好的办法是使用更灵活的库。 下面与大家分享九大数据可视化库,希望你可以找到最适合的一款。
网状Meta分析的工具主要有R语言,STATA,SAS和WinBUGS,各自有各自的特点,鉴于本人对R语言熟悉,所以网状Meta的实战训练均会以R语言为例开展。在实战之前,我想和大家说一下,现在网状meta分析的统计方法主要有两大类,一类是频率学派的‘netmeta’包,另一类是贝叶斯学派的‘gemtc’包。从实用性和适用性角度看,这次使用的是‘gemtc’包。
今天做的这个案例,用到的是新的工具,新的经验不可多得,再次写一篇文章,更深层次的了解这个软件里面的其他工具
不过有些小伙伴也会遇到不少问题,比如选择何种图表,以及如何制作,代码如何编写,这些都是问题!
开发基于OpenGL的应用程序,必须先了解OpenGL的库函数。它采用C语言风格,提供大量的函数来进行图形的处理和显示。OpenGL库函数的命名方式非常有规律。所有OpenGL函数采用了以下格式
Sankey Diagram, 也叫做桑基图,是一种展示数据流的可视化方式,一张典型的桑基图示例如下
void findContours//提取轮廓,用于提取图像的轮廓 ( InputOutputArray image,//输入图像,必须是8位单通道图像,并且应该转化成二值的 OutputArrayOfArrays contours,//检测到的轮廓,每个轮廓被表示成一个point向量 OutputArray hierarchy,//可选的输出向量,包含图像的拓扑信息。其中元素的个数和检测到的轮廓的数量相等 int mode,//说明需要的轮廓类型和希望的返回值方式 int method,//轮廓近似方法 Point offset = Point() )
Demo功能很简单,打开之后自动检测平面,手指触摸平面会在触摸位置放置一个机器人。
1、艾瑞数据 http://index.iresearch.com.cn/ 该网站免费公开的部分可以提供一些简单的APP使用数据以及人群、区域等分析。
如果说一款产品是一/多个问题的解决方案,那么结构图可以视作方案的各个『模块』,流程图则是模块内部的具体『步骤』。模块与模块之间的关系可以是顺序递进的,也可以是平行的,但模块内的步骤多数是顺序递进的。
电信网结构(telecommunication network structure)是指电信网各种网路单元按技术要求和经济原则进行组合配置的组合逻辑和配置形式。组合逻辑描述网路功能的体系结构,配置形式描述网路单元的邻接关系,即以交换中心(或节点)和传输链路所组成的拓扑结构。常见的网络拓扑结构有星型结构、总线结构、环形结构、树形结构、网状结构、混合型拓扑以及蜂窝拓扑结构等,本文的例子主要描绘的是总线型拓扑,在显示上相对其他的结构类型来说更清晰明了,绘制起来也非常容易。 虽然题目起的名字是电信网络拓扑图,几乎所
CorelDRAW® Graphics Suite 2021 提供完全集成的应用程序 - CorelDRAW® 2021、 Corel PHOTO-PAINT™ 2021 和 Corel® Font Manager 2021 - 以及涵盖从矢量插图和页面布局到照片编辑、位图转矢量描摹、 Web 图形和字体管理等所有功能的补充插件。文章转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/356130176
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前段时间,我将精力专注在Web性能领域;在这个领域下有个重要的课题是如何让网页更丝滑(流畅)。
我进入项目组后参加了第一次项目会议,在会议上项目经理为每个项目成员都分配了任务,我的任务是使用GoJS实现一个拖拽效果,这也是我第一次听说GoJS,在网上查阅相关的资源后发现GoJS的资料比较少,而且绝大多数资源都是英文的,这也为我学习及使用这个框架带来了不小的困难,好在项目经理看出这块做起来比较难后来又加了一个人,现在这块由我和一个同事两个人共同开发。
感知机的出现标志着一门称之为“神经计算“的研究领域的诞生,现在更一般说法就是人工神经网络,尽管这个说法现在看起来已经不那么时髦。感知机是计算机科学家们借助神经科学或脑科学的研究成果,对实现人工智能所做的一次伟大而又具有深远意义的尝试。感知机在为人工神经网络的发展历程中起到的作用非常有趣,我们将在后面看到这一点。然而,人工神经网络(Artificial Neural Network的发展简直是一波三折,可以认为它的兴衰完全反映了人工智能道路的崎岖坎坷,实际上到目前为止,没人敢说他真正理解什么是人工智能。生理心理学家大都持谨慎的态度,一部分计算机科学家更加雄心勃勃,最激动的则是一些小报记者。本文的历史追溯应该比你在很多地方看到的要古老的多。
项目中需要实现音频智能控制以及根据音乐转换色彩功能,WaveView 完全满足目前需求,完美实现需求,该库还有另外 WaveSurferView 和
人们把客观存在的事物以数据的形式存储到计算机中,经历了对现实生活中事物特性的认识、概念化到计算机数据库里的具体表示的逐级抽象过程,即现实世界-概念世界-机器世界三个领域。有时也将概念世界称为信息世界;将机器世界称为存储或数据世界。
松哥最近正在录制 TienChin 项目视频~采用 Spring Boot+Vue3 技术栈,里边会涉及到各种好玩的技术,小伙伴们来和松哥一起做一个完成率超 90% 的项目,戳戳戳这里-->TienChin 项目配套视频来啦。 ---- 流程绘制工具感觉也挺常用的,而且流程图基本上也都标准化了,标准化的东西其实是最容易做的,但是 IDEA 上却一直没有一个称手的流程绘制工具,其实这也是一个机会吧哈哈,自己搞一个 IDEA 插件~ 不过这个机会留给各位正在阅读本文的小伙伴吧,松哥今天跟大家介绍另外一个工具 b
UML(Unified Modeling Language)是一种通用的建模语言,广泛用于软件开发中对系统进行可视化建模。PlantUML是一款强大的工具,通过简单的文本描述,能够生成UML图,包括类图、时序图、用例图等。PlantUML是一款强大的工具,用于绘制UML图和其他类型的图表,包括系统架构图。在本教程中,我们将使用PlantUML插件在VSCode中绘制系统架构图。
HTML5 中的元素用于图形的绘制,通过脚本 (通常是JavaScript)来完成。它被称为“网页中的画布”,有了这个画布便可以轻松的在网页中绘制图形、文字、图片等。
各类图表功能,小程序自带API并没有提供,所以很多人就用了其他方法来实现,极乐大叔将这些实现方法和教程聚合一下,以便大家能够迅速而方便的使用。 — 相关文章 — 在微信小程序中绘制图表(part
开发基于 OpenGL 的应用程序,必须先了解 OpenGL 的库函数。它采用 C 语言风格,提供大量的函数来进行图形的处理和显示。OpenGL 库函数的命名方式非常有规律。所有 OpenGL 函数采用了以下格式: . <库前缀><根命令><可选的参数个数><可选的参数类型> 库前缀有 gl、glu、aux、glut、wgl、glx、agl 等等,分别表示该函数属于openGL 的哪个开发库,从函数名后面中还可以看出需要多少个参数以及参数的类型。I 代表 int 型,f 代表 float 型,d 代表 double 型,u 代表无符号整型。 例如: glVertex3fv()表示了该函数属于 gl 库,参数是三个 float 型参数指针。我们用glVertex*()来表示这一类函数。
[题引]:君子性非异也,善假于物也。javascript本身不能绘制CAD图纸,但借助第三方库就可以绘制一些简单的二维图纸了。到被戏称为“全球最大的同性交友网站”(注:程序员之间认识先了解对方的代码,github为全球最大规模的代码托管站点,故被戏称为“全球最大的同性交友网站”)https://github.com/中搜索js-dxf,会有如下结果:
使用CocosCreator已经一年了,在此期间一直在摸索,如何才是组件化编程的最优实践。Shawn属于半野生的路子,水平不高,但不时会陷入一些问题瞎琢磨。我根据自己的经验,总结了一套组件化编程模型:法宝与结界模型。
使用简单的无线传感器而非摄像头构建IoT网状网络可以帮助了解购物者的行为。但是,为什么要建立一个物联网网状网络来监视购物者呢?在线零售商非常了解其客户如何浏览其虚拟商店,但是线下零售商就没有那么幸运了。
数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示,大量的数据集构成数据图像, 同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示,可以从不同的维度观察数据,从而对数据进行更深入的观察和分析。 图表库 C3 – 以 d3 为基础构建的可重用图表库 Chart.js – 带有 canvas 标签的图表 Chartist.js – 具有强大浏览器兼容能力的响应式图表 Dimple – 适用于业务分析的面向对象的 API Dygraphs – 适用于大型数据集的交互式线性图表库 Echarts – 针对
其实层次数据模型就是的图形表示就是一个倒立生长的树,由基本数据结构中的树(或者二叉树)的定义可知,每棵树都有且仅有一个根节点,其余的节点都是非根节点。每个节点表示一个记录类型对应与实体的概念,记录类型的各个字段对应实体的各个属性。各个记录类型及其字段都必须记录。
导语:今天我们带来一篇来自 Adobe 工程师 Rohit Boggarapu 的文章。他在文章中介绍了一些适合网页开发者的数据可视化和绘图工具,让你不必再花大力气与枯燥的数据抗争。部分工具不要求写代码也可以使用!
Matplotlib默认主题下绘制的可视化图形如一位高贵冷艳、不沾烟火的冰山女神,而cutecharts的图就像不拘常规、潇洒无羁的活力少年。
作为一名前端攻城狮,Canvas 和 SVG 对于我们并不陌生,canvas 是 HTML5 提供的新元素,而 svg 存在的时间要比 canvas 长很多,svg 并不属于 html,最初的 svg 是由 XML 定义的,在 html 5 中 canvas 与 svg 看着相似,其实不同。
[题引]:CAD(计算机辅助制图)是随着计算机技术发展而来的新技术,用于精确绘制。图纸上承理论设计,下接生产制造,重要性不言而喻。当前CAD软件种类繁多,但动辄1G+的计算机空间。若绘制简单CAD图纸,显得“杀鸡焉用牛刀”,本小节介绍使用轻量级的javascript编程绘制简单的CAD图纸。
大数据可视化是个热门话题,在信息安全领域,也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式,以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力,数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要
在大数据时代,很多时候我们需要在网页中显示数据统计报表,从而能很直观地了解数据的走向,开发人员很多时候需要使用图表来表现一些数据。随着Web技术的发展,从传统只能依靠于flash、IE的vml,各个浏览器尚不统一的svg,到如今规范统一的canvas、svg为代表的html5技术,表现点、线、面要素的技术已经越来越规范成熟。我把前端数据可视化分为了五种: 1.图表 2.图谱 3.地图 4.关系图 5.立体图 我将按照顺序介绍62款前端可视化插件,下面就分享下其中34款图表插件: 1.amcharts url
本文介绍如何使用Mermaid绘制UML图。Mermaid 是一种轻量级的图形描述语言,用于绘制流程图、时序图、甘特图等各种图表。它采用简单的文本语法,使得用户能够快速绘制各种复杂图表,而无需深入学习图形绘制工具。通过简单的文本语法,用户可以绘制各种类型的图表。它适用于各种场景,包括流程图、时序图、甘特图等。使用Mermaid,你可以更轻松地表达和分享你的图形设计。
3D图形在数据分析、数据建模、图形和图像处理等领域中都有着广泛的应用,下面将给大家介绍一下如何使用python进行3D图形的绘制,包括3D散点、3D表面、3D轮廓、3D直线(曲线)以及3D文字等的绘制。
OpenCV 霍夫变换与轮廓提取 3. 霍夫变换 3.1 霍夫直线 3.2 霍夫圆 4. 轮廓提取 4.1 查找轮廓 4.2 绘制轮廓 3. 霍夫变换 首先放上霍夫变换官方文档:[霍夫直线变换官网文档] 3.1 霍夫直线 import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 1. 将图片以灰度的方式读取进来 img = cv.imread("../img/weiqi.jpg", cv.IMREAD_COLOR) gr
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