目前想象中所能勾勒的最佳场景应用 在完美的乌托邦种，你的日常生活是从家庭AI系统（具体可以参考钢铁侠的Jarvis）开始的。打开百叶窗，系统会告诉你当前的天气，热点新闻等信息。...虽然这听上去这个童话故事非常美好，但是我们应该对这种生活持谨慎态度，从而确保我们的工作，自由和人际关系依然在我们的掌控范围。而且如果我们真的大力推进，实现这个理想生活并不是遥不可及。...这一预测远没有弗雷和奥斯本的预测那么糟糕，尽管它仍然意义重大，相当于约6600万人失业。 该报道指出，例如，仅在美国，由于自动化，将会有1300万个工作岗位被销毁。...其中一个原因是，经合组织关注的是那些在高度自动化的工作中存在的难以自动化的任务。 举个例子，想想工厂里的机器操作员。...正如研究人员所写的那样：“自动化的风险并不是在工人之间平均分配的。”最可能被自动化的职业通常只需要基本的教育水平。这也意味着，自动化对年轻人的影响不是普遍的。
不知道是不是真的，但是面试结束的时候，面试官通常会问下候选人 你有没有想要问我的，今天结合我自己的面试和被面试的经历聊聊这个话题。 作为候选人 我换个两份工作，社招过2次。...第一家因为第一份工作团队人员流失率非常高，作为一个工作1年的人就得扛起大旗，每走一个人，意味着留给我的坑又多了许多。所以导致本来明明是一家养老公司，我却天天在加班。...第二家第二家公司团队真的很稳定，但是因为是美资世界五百强，做的事情没有什么挑战性，始终觉得技术没有得到施展，发挥应有的价值。所以面试时我的问题就是 这个工作有没有挑战性？公司的发展空间有多大？...等我入职后我发现像我这么问有问题，因为把前公司好的一面都丢到了，来到新公司，难免会比较，如果新公司没有之前公司的优点，我想要的新的期望又不突出，那么在新公司待的就比较痛苦了。...如果你前面面试的时候表现优秀，不会因为这个问题答的不好把你pass掉；如果你前面表现不好，也不会因为这个问题答的好让你过。但是你可以利用这个问题，问到你想要了解关于公司的问题。
不知道是不是真的，但是面试结束的时候，面试官通常会问下候选人 你有没有想要问我的，今天结合我自己的面试和被面试的经历聊聊这个话题。 作为候选人 我换个两份工作，社招过2次。...第一家因为第一份工作团队人员流失率非常高，作为一个工作1年的人就得扛起大旗，每走一个人，意味着留给我的坑又多了许多。所以导致本来明明是一家养老公司，我却天天在加班。...第二家第二家公司团队真的很稳定，但是因为是美资世界五百强，做的事情没有什么挑战性，始终觉得技术没有得到施展，发挥应有的价值。所以面试时我的问题就是 这个工作有没有挑战性？公司的发展空间有多大？...等我入职后我发现像我这么问有问题，因为把前公司好的一面都丢到了，来到新公司，难免会比较，如果新公司没有之前公司的优点，我想要的新的期望又不突出，那么在新公司待的就比较痛苦了。 作为面试官 ?...如果你前面面试的时候表现优秀，不会因为这个问题答的不好把你pass掉；如果你前面表现不好，也不会因为这个问题答的好让你过。但是你可以利用这个问题，问到你想要了解关于公司的问题。
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这不就是把《黑客帝国》开始大热的绿幕/蓝幕拍摄技术普及到人人都可以操作的地步了么！人人都可以圆大导演的梦啦！当时就暗暗定下一个小目标：一定要复现出飞桨框架的代码实现版本！...最终复现成功，看到自己的视频背景成功抠除的时候，简直激动的要跳起来。...运行环境建议选高级版或至尊版，有NvidiaTesla（特斯拉）V100的GPU的支持，动力强劲，让我们的视频处理速度更快！ STEP2:上传素材 点击左侧的上传按钮上传素材。...没有技术门槛，不需要任何技术背景，人人都可以过把瘾。尤其是在AI Studio项目里，只要动动手上传视频，一键转换，然后下载即可。...因能力和时间有限，目前还没有复现训练代码，有兴趣的朋友可以一起来实现啊！ 结束语 让我们荡起双桨，在AI的海洋乘风破浪！
这几天我在阅读《谁说菜鸟不会数据分析（工具篇）》一书，发现里边有很多知识是我自己想要学习的内容，现分享部分可视化的学习内容给大家。...我们通常看到的或者在公司企业经常性用到的图表有饼图、条形图、柱形图、折线图、散点图、表格等，工作中我们要秉持一种原则，能够使用图来展示的坚决不用表格，能够用表格展示的绝对不用文字，也就是说优先级顺序为：...美国总统大选可视化 上图展示的是2012年美国总统大选可视化的图片，红色代表支持罗姆尼，蓝色代表支持奥巴马，一目了然。...二、标签云（词云） 标签云是一种关键词的视觉化方式，其中字体的大小表示该关键词出现的频率或者次数，出现的频次越高，那么字体就越大，反之就越小。话不多说，直接甩图。 ?...民谣歌手歌词的词云展示 上图是上个月我通过网络爬虫分析15万民谣歌手歌词所得的词云可视化图，可以清楚的看到民谣歌词中出现频率比较高的意象是世界、生活、姑娘、青春、时间等。
这几天我在阅读《谁说菜鸟不会数据分析（工具篇）》一书，发现里边有很多知识是我自己想要学习的内容，现分享部分可视化的学习内容给大家。...我们通常看到的或者在公司企业经常性用到的图表有饼图、条形图、柱形图、折线图、散点图、表格等，工作中我们要秉持一种原则，能够使用图来展示的坚决不用表格，能够用表格展示的绝对不用文字，也就是说优先级顺序为：...美国总统大选可视化 上图展示的是2012年美国总统大选可视化的图片，红色代表支持罗姆尼，蓝色代表支持奥巴马，一目了然。...二、标签云（词云） 标签云是一种关键词的视觉化方式，其中字体的大小表示该关键词出现的频率或者次数，出现的频次越高，那么字体就越大，反之就越小。话不多说，直接甩图。...民谣歌手歌词的词云展示 上图是上个月我通过网络爬虫分析15万民谣歌手歌词所得的词云可视化图，可以清楚的看到民谣歌词中出现频率比较高的意象是世界、生活、姑娘、青春、时间等。
还在为怎么制作PPT而烦恼吗，点进来没有后悔，相信有你想要的！！！ 制作PPT实用方法
正如马哲介绍事物具有普遍联系性，而图正好能捕捉这种联系，所以用它来描述这个世界是再好不过的方法。 但图这种结构化数据有个麻烦的地方，我们先要有图才能进行后续的计算。...但图的搭建并不简单，目前也没有比较好的自动化方法，所以第一步还是需要挺多功夫的。只要各节点及边都确定了，那么图就是一种非常强大且复杂的工具，模型也能推断出图中的各种隐藏知识。 ?...不同时期的图建模 其实，我们可以将图建模分为图神经网络与传统的图模型。其中以前的图建模主要借助 Graph Embedding 为不同的节点学习低维向量表征，这借鉴了 NLP 中词嵌入的思想。...例如 GNN 可以表示子图的语义信息，将网络中一小部分节点构成的语义表示出来，这是以前 Graph Embedding 不容易做到的。...此外，GNN 对单个节点的表示也可以做得更好，因为它可以更好地建模周围节点丰富信息。 在传统图建模中，随机游走、最短路径等图方法会利用符号知识，但这些方法并没有办法很好地利用每个节点的语义信息。
然后可以对比两次推测得到的结果，如果相差不悬殊，那基本就没差啦。然后在陈述的时候也可以需要说几句可能会出现误差的影响因素以及对结果的影响，会显得思考更加全面。...具体的答案不是要求必须正确，重要的的是分析思路这类练习题不要，多练练思路，多看看平时的新闻报道，掌握一些基本数据sense 就行。下面我们通过几道常见的面试题来说明这类题怎么回答。...角度一（需求层面）：北京市一天卖出的油条=早饭吃油条的人数*每人吃的油条的数量北京市约有人口 2000 万人，假设 20 人中有 1 人选择早饭吃油条，则有 2000÷20=100 万人。...因此，北京市一天卖出约100*1=100 万根油条 角度二（供给层面）：北京市一天卖出的油条=北京油条店的数目*每家店卖出的油条数目北京市面积约 16410 平方千米，五环内面积约 735 万平方千米...根据常识，不仅仅有在校的公立教师，还有一部分私立学校、课外培训机构的教师，非公立教师人数占比约为公立教师的80%， 则参与课外英语辅导的私立教师人数=64.2 万*80%=51.36 万。
数据思维的靠考察也体现在各种各样的业务问题中，具体的答案不是要求必须正确，重要的的是分析思路这类练习题不要，多练练思路，多看看平时的新闻报道，掌握一些基本数据sense 就行。...新老用户的弹出率容易考验网站的基础能力，新客户的弹出率可以检验一个网站 抢客户的能力。对于老客户来说，流程上的用户体验相对不是最讲究，产品的质量和价格是吸引老客户的关键。...如果新用户的弹出率非常高，或者是老用户的弹出率非常高，那么运营者就该反思，是不是网站（店铺）首页的设计没有照顾到新客户或者老客户。...所以，要特别留 心客户停留在产品页的时间，如果许多用户打开产品页不到 3 秒钟就走了，就要留意分析原因了。是不是这个产品没有吸引力？是不是产品描述不准确？ f.购物车里多少产品没有付款？...其实真实的用户的留存曲线是一条平滑的指数衰减曲线，如果你发现你的留存曲线存在陡升陡降的异常波动，基本上就是渠道干预了数据。 （2）用户终端： a.关注低价设备的排名。
算了算了，不整游戏了，反正你们也不爱看~ [e4eebd45e8ac41f5b767be86bdad4c23~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image] 今天来试试把头条上扭腰上热门的那些妹子爬一爬...，不知道我顶不顶得住~ [f05d817730714c1fbf670327955bca38~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image] 二、准备工作 1、使用的环境 python 3.8...pycharm 2021.2 专业版 2、要用的第三方模块 selenium requests parsel 三、大致流程 鉴于你们不喜欢我啰嗦，但是流程呢，我还是要给你们写出来，所以我就单独把它列出来了...[图片] 1、网站分析(明确需求) 在视频网页源代码当中找到 embedUrl 对应的链接； 在链接当中找到视频播放地址，在元素面板当中； 发现规律 embedUrl上面的 groupby_id 其实就是当前视频链接上的...id，下载视频的时候 就只需要 一个 id 就可以下载视频； 2、代码实现过程 构建embedUrl 使用selenium访问该链接 提取视频链接地址 拼接视频链接地址 使用requests发送请求
NBA激战正酣，首轮除掘金和马刺的较量还没有结束外，其余对决都已经结束，本文将手把手带你可视化分析下各球队的首轮表现，同时将对次轮最受瞩目的火勇大战进行一个简单的前瞻分析！...，我们需要限定y轴的范围，使用ylim方法： plt.ylim(80,140) # y轴的范围 这样，我们得到了下面的图片： ?...) # 设置x轴的刻度plt.yticks(np.arange(80,141,10)) #y轴的刻度plt.ylim(80,140) # y轴的范围plt.bar(index,pts[:,0]) # 绘制直方图...接下来，我们想通过雷达图来对比一下二者的这九项数据，matplotlib里面的雷达图貌似必须是统一刻度的，至少我目前还没有找到如何设置为不同刻度。...不过还是刚才的那句话，数据不能体现一切，希望火勇双方能给我们带来一场精彩绝伦的较量。
y1 = 2*x + 1 # 仿真一维数据组(x ,y2)表示曲线2. y2 = x**2 plt.plot(x, y1) # 曲线的颜色属性(color)为红色;曲线的宽度(linewidth)为1.0...；曲线的类型(linestyle)为虚线....() 调整 坐标轴 范围。...""" 示例： """ # 使用plt.xlim设置x坐标轴范围：(-1, 2)； plt.xlim((-1, 2)) # 使用plt.ylim设置y坐标轴范围：(-2, 3)； plt.ylim...使用plt.ylim设置y坐标轴范围：(-2, 3)； plt.ylim((-2, 3)) Ref： Pyplot tutorial 莫烦Python - Matplotlib matplotlib
SAP Retail MM41 维护商品主数据，报错 - 估价范围 NM01 还没有生产式的物料帐簿 – 之对策 MM42 去维护某个商品的store 视图，系统报错 – 估价范围NM01 还没有生产式的物料账簿...如下图示： 看详细报错信息， 估价范围 NM01 还没有生产式的物料帐簿 消息号 C+020 诊断 已为此评估范围激活物料分类账，但评估范围中的物料数据尚未转换。...系统管理过程 如果需要使用物料分类账，请选择会计 -> 成本控制 -> 产品成本控制 -> 实际成本核算/物料分类账 -> 环境 -> 生产启动 -> 将评估范围设置为“生产”。...此处，可以按照在线文档中的指示转换物料分类账数据。 注释 必须完成物料分类账到生产的设置。 解决方案就是WB02去site主数据里为该Site激活物料分类账。
', linewidth=2.0) plt.show() 设置坐标轴名称及范围 使用plt.xlim设置x轴范围：(-2,2); 使用plt.ylim设置y轴范围：(-5,5); 使用plt.xlabel...设置x轴名称； 使用plt.ylabel设置y轴名称； plt.xlim(-2, 2) plt.ylim(-5, 5) plt.xlabel("this is x") plt.ylabel("this...，此时再添加一个语句即可正常显示： plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 定义坐标轴刻度及名称 如果我们希望坐标轴的刻度不是一连串的数字而是一些文字，或者想要调整刻度的系数...： plt.ytricks([-5,-4,4,5],['很差','一般','还行','很好']) 这样我们就实现了对x轴调整稀疏程度，对y轴调整指定范围指定名称。...', linewidth=2.0) plt.xlim(-2, 2) plt.ylim(-5, 5) # plt.xlabel("这是x轴") # plt.ylabel("这是y轴") plt.rcParams
一、可视化探索 数据的初步诊断 数据清洗的初始阶段，需要初步认识数据集的特点以及构成 若数据量适中，人为观察是直观可行的方式 一般情况下，需要借助外部工具和手段进行数据的初步判定 数据可视化...，label为图例的名称 ax1.legend(loc='best') # 设置图例的位置 ax1 ?...上图我们可以看到是不相关的，如果相关的话是会聚集到对角线附近 4、条形图 如果想要查看属性的分布情况时，可以使用条形图 ax3 = plt.subplot(111) a = ax3.hist(...6、plt.xlim()&plt.ylim() 用于设置坐标轴范围 1、plt.xlim() plt.plot(iris['Petal.Length'], drawstyle = 'steps'...2、plt.ylim() plt.plot(iris['Petal.Length'], drawstyle = 'steps') plt.ylim([0, 50]) ?
虽然NBA没有提供公共的API ，我们实际上可以通过requests 库来访问NBA给stats.nba.com所使用的API。...'e=&VsDivision=&mode=Advanced&showDetails=0&showShots=1&sh'\ 'owZones=0' 上述网址提供给我们的...JSON文件包含了我们想要的数据。...现在让我们用requests来获取我们想要的数据。...In [12]: import urllib.request #第一个参数为头像的链接 #第二个参数是我们想要获取的头像 pic =urllib.request.urlretrieve("http:/
- plt.plot(x,y,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--') # 设置 x，y 轴的范围以及 label 标注 plt.xlim(-1,2) plt.ylim...，因此，可以直接导入 matplotlib 的module，想要安装 Anaconda 的请查看的写的另一篇文章。...3 设置坐标轴 设置 x，y 轴坐标范围及标注 label 使用 plt.xlim 设置x坐标轴范围：(-1, 2)； 使用 plt.ylim 设置 y 坐标轴范围：(-2, 3)； 使用 plt.xlabel...label 标注 plt.xlim(-1,2) plt.ylim(-2,3) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') # 设置坐标轴刻度线 # Tick X 范围 (-1，...label 标注 plt.xlim(-1,2) plt.ylim(-2,3) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') # 设置坐标轴刻度线 # Tick X 范围 (-1，
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