Python能把数据自动输出成折线图、三维图、直方图、嵌套饼图等规范高质量的图表，直观展示千辛万苦得来的研究成果，助力文章发表。
在我开始做号的这半个多月的时间里，有一些同学也添加了我为好友，跟我分享了一些ta们现在的困惑，其中有个问题比较普遍，概括来说就是“我要怎么学CV，以后才能找到工作”。我觉得这个问题也很有代表意义，现在拿出来，提供一点意见供大家参考哈～
这两天有一个学员给我私信，咨询有没有一个工具可以快速完成指定SCI期刊(如Nature)配图的格式(字体、图形刻度、色系等)。
今天的提问环节是我们第一期可视化课程学员提供的，该同学在学习完我们的第一期课程之后，还是觉得自己的配色不是太好看，让我推荐几个好用的颜色工具包，如下：
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 本文来源：武汉大学 别人的20岁：本科在读、考研、实习、工作…… 他的20岁：读博、科研、玩得“野”，他就是武汉大学2022级最小博士生，来自计算机学院的苗雨春。 20岁的“野”博士 20岁，当大部分人还在读本科的时候，2001年10月份出生的苗雨春却已收拾行装，即将以博士新生的身份来到武汉大学报道，在武汉大学计算机学院开启研究生生涯，还有自己21岁的生日。 提到年龄小的问题，苗雨春笑谈：“可能是因为幼儿园的时候上学早，又少上了一年吧，后面并没有跳级。”本科从电子科
在深度学习（Deep Learning）的热潮下，Caffe作为一个高效、实用的深度学习框架受到了广泛的关注。了解Caffe研发的背景、愿景、技术特色、路线图及其开发者的理念，对于我们选择合适的工具更好地进行深度学习应用的迭代开发大有裨益。《程序员》记者近日深度对话Caffe作者贾扬清，剖析Caffe的起源、目标、差异性、现存的一些问题和改进工作，以及未来的规划。 起源故事 《程序员》：请介绍一下您自己与深度学习结缘的故事，以及开发Caffe的背景和初衷？ 贾扬清：我经常和人开玩笑说，“我写Caffe的
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 “为什么越来越多博士逃离科研”这个话题是知乎上的热门话题，答题的人很多，关注的人更多，浏览量非常大。 北京大学原子核物理女博士去竞聘城管岗位引得社会各界热议，大家纷纷说着博士为什么不做科研？现在都这么卷了吗，博士也要来抢普通人的工作了吗？ 其实不管是主动逃离的，还是被动选择的，每年毕业的博士中都有很多不会留在学术圈，不会继续做科研。导致这种现状的，除了博士个人的原因，还有一部分客观原因，在《现代科研指北》一书中提到： 这些年国内新增的
随着哈工大、哈工程MATLAB被禁用一事还在持续发酵，有关中国开发MATLAB需要多久的问题上了知乎热榜。
在新增我们的统计可视化课程的时候，发现了贝叶斯分析，且其可视化结果也是应用非常广泛，本期推文就给大家简单介绍下Python和R语言中用于贝叶斯模型分析的好用的工具。
Circos 是可视化基因组相似性和特征的最流行软件之一。不过，它的执行过程比较复杂，需要多个原始配置文件才能实现可视化。此外，Circos 是用 Perl 编写的，这限制了它与其他生物分析软件的整合。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 2022年全国硕士研究生报考人数为457万，而2017年报考人数为201万，5年间翻了一番。 随着考研热和硕士研究生数量的增加，考博也逐渐升温，2022年博士招生人数突破13万，我国在读博士人数将达到56万。 “是否读博”“读博士是否要留在学术界”成为热议话题。 然而，与硕士相比，获得博士学位显然要难得多。 到底有多难，从知乎上这几个话题可以窥见一斑。 就像一座围城，一边是源源不断的人希望进来，另一边是进来的人苦口婆心地劝退。 城外的人认为，博士位
最近在修订《科研论文配图绘制指南-基于Python》一书的部分章节时，发现在介绍森林图(forest plot) 的绘制方法较为繁琐，决定重新进行修订，当然，修订后的代码和介绍会发布到我们的学习圈子中。今天这篇推文就介绍一下Python绘制森林图的一个超简单工具包-MyForestPlot。
今天给大家介绍一个Python语言中不常用但非常好用的统计分析可视化包-grplot，它可以快速帮助使用者构建出好看的统计插图，基于 numpy、scipy、matplotlib、seaborn、squarify以及pandas等拓展库，只需一行代码，就能绘制出完整、美观的统计图。
项目背景 上海纽约大学是国家教育部正式批准的、具有独立法人资格和学位授予权的第一所中美合作举办的国际化学，也是纽约大学全球教育体系的组成部分。学校配置国际一流的软硬件环境，支持高校师生科研事业，提高学术素养。 📷 上海纽约大学的计算化学是一个重点发展的研究方向。随着现代计算方法和高性能计算的进步，研究人员精确模拟化学和生物系统及预测其性质的能力得到了极大的提升。华东师范大学-纽约大学计算化学联合研究中心（上海纽约大学）成立于这样的背景之下。该中心从事的研究领域涉及到广泛定义的计算化学研究，报告材料科学，生物
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 实验室窗外 上海人工智能实验室是我国人工智能领域新型科研机构，开展战略性、原创性、前瞻性的科学研究与技术攻关，目标建成国际一流的人工智能实验室，成为享誉全球的人工智能原创理论和技术的策源地。 实验室网址： www.shlab.org.cn 研究方向 人工智能基础理论、人工智能基础软件和基础硬件系统、人工智能核心技术、人工智能开放平台、人工智能应用、人工智能伦理与政策 我们的优势 全球顶尖的AI科研团队 由汤晓鸥、姚期智、陈杰领衔，通过全职、全时双聘等灵活合作方式，
两种语言其实本身都简单，注意我说的是语言本身简单，也就是说基本的语法、规范啥的其实都不难。但两个语言的“文化背景”不一样。
本系列推送主要参考： Stanford University CS20SI: Tensorflow for Deep Learning Research. 01 — 为什么会有TensorFlow ?
硬件平台、软件环境和算法模型的一站式支持，可以让各学科的研究都能从数据科学的发展获益。
正好最近在准备课程新增内容，查阅了很多资料，发现了一个个人根绝非常棒的可视化工具包-MetPy。详细介绍如下：
说真的，我本身使用MATLAB的频率并不是很高，不过最近由于任务的需求，再系统学习MATLAB的绘图部分，也搜集到了横夺好用的绘图工具，特别是针对科研绘图的，趁着这次机会，给大家分享一下吧。
今天给大家介绍Python语言中绘制网络结构图的可视化拓展工具-NetworkX包。NetworkX提供了丰富的数据结构和函数，使得用户能够轻松地构建、分析和可视化复杂网络。
R语言的学习途径主要有几个：一个是R语言书籍；一个是R帮助文档；还有就是R视频和一些干货教程了。越来越多的R学习者开始在网上分享自己的学习笔记，有的人会搭建自己的博客平台，有的人会使用现成的平台，其中最常用的就是公众号了。今天的推文我就分享5个我平时会经常看的，分享R语言学习笔记干货的公众号。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 “为什么越来越多博士逃离科研”这个话题是知乎上的热门话题，答题的人很多，关注的人更多，浏览量非常大。 有人现身说法，给出了自己的选择、亲身经历； 有人说现在的学术环境很差，压力大，工资少，成果难出，难以养家糊口； 有人说有些人读博士就是为了逃避社会，并不具备搞科研的能力。 再来看一则最近比较火的新闻。 北京大学原子核物理女博士去竞聘城管岗位引得社会各界热议，大家纷纷说着博士为什么不做科研？现在都这么卷了吗，博士也要来抢普通人的工作了吗？ 其实不管是主
今天我们课程学员的小伙伴向我咨询关于天气雷达图的绘制，最近学习的Py-ART 就可以排上用场了，下面就简单的给大家介绍一下啦~~
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 关于数据挖掘 提到收据挖掘（Data Mining， DM），很多想学习的同学大多数都会问我： 什么是数据挖掘？ 怎么培养数据分析的能力？ 如何成为一名数据科学家？ （简称数据挖掘工程师为DMer） 我认为，在学习DM之前你至少需要明白以下几点： 数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右； 数据挖掘本身融合了统计学、数据库和机器学习等学科，并不是新的技术； 数据挖掘技术更
R语言是一门实用的、自由开放的计算机语言。强大的统计绘图能力，唯美的绘图效果使得R语言倍受科研工作者青睐，在生物、医学、生态、农牧、环境、食品等诸多科研领域有着广泛的应用。已有越来越多的科研工作者、数据分析人员使用R语言，分析、挖掘自己的实验大数据，绘制高质量图片，发表高水平文章。要分析（特别是个性化分析）自己的实验数据，需要具备一定的计算机基础，这给“零基础学员”们带了不小的挑战。
IT派 - {技术青年圈} 持续关注互联网、大数据、人工智能领域 互联网在经历前几年的繁荣之后，现在开始进入寒冬，资本家不再像以前那样大胆地投资，纷纷攥紧自己的口袋。但是从整个互联网行业来看，大数据却一枝独秀，逐渐崛起。 我们正处于一个大数据飞速发展的时代，我们所做的一切事，不论是在互联网中或者是互联网之外，都会留下数字的痕迹。比如刷卡购物，网络搜索，手机上网，乃至在网上每一个小小的点击都会被一一记录下来。各行各业，大数据技术应用也越来越广泛，对于大数据人才的需求也越来越大。 如果你学的是大数据，那么恭喜
科研绘图在国外已经非常流行，且被高度重视，国内科研人员也越来越重视科研方面的绘图。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- “为什么越来越多博士逃离科研”这个话题是知乎上的热门话题，答题的人很多，关注的人更多，浏览量非常大。 有人现身说法，给出了自己的选择、亲身经历； 有人说现在的学术环境很差，压力大，工资少，成果难出，难以养家糊口； 有人说有些人读博士就是为了逃避社会，并不具备搞科研的能力。 再来看一则最近比较火的新闻。 北京大学原子核物理女博士去竞聘城管岗位引得社会各界热议，大家纷纷说着博士为什么不做科研？现在都这么卷了吗，博士也要来抢普通人的工作了吗？ 其实不管是主动逃离的，还是
上篇推文介绍到了使用R语言GGally包中ggpairs()函数绘制了对角矩阵系列图形，详情可看：不是?！这种图一行代码就搞定了，超简单...。之后就有网友咨询有没有Python版本的？
几经波折，公式识别神器Mathpix for matlab 1.0.0版今天正式与大家见面，相关演示视频已上传至matlabaihaozhe的B站账号。
原题目如下： 机器学习应该准备哪些数学预备知识？ 数据分析师，工作中经常使用机器学习模型，但是以调库为主。 自己一直也在研究算法，也裸写过一些经典的算法。 最近在看PRML这类书籍，感觉有点吃劲，主要
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。 贾其萃，女，清华大学水利系在读三年级博士生。2020年秋季学期参与清华大学大数据能力提升项目，充分
今天我们的学员私信了我一个绘图经常遇到的问题，特别是绘制带有中文的论文配图时，就是如何在同一幅插图中同时显示中英文？如下：
近日，哈工大、哈工程的老师和学生们最近无法使用 MATLAB 了，这一消息迅速成为了人们关注的热点....
相关信息： VMware招聘机器学习和云原生开发工程师 VMware招聘内源开发工程师 VMware招聘应届生开发工程师 《Harbor权威指南》新书发布 1. 背景 ---- GPU作为一种加速器芯片，在机器学习，特别是深度学习中得到广泛的应用。但是，无论是企业、学校、医院或者政府单位，决定在人工智能领域进行投入时，领导却发现： 投入了100万，光买设备就花了80万，工程师还经常抱怨GPU资源不够用 当工程师雄心勃勃打算开始干活，却发现花了一个多星期，IT环境还没有搞好 究其原因，大致有以下三个：
在前两篇推文中，我们介绍了使用R语言中ggcorplot相关性矩阵热力图绘制和corrplot！花样更多的出版级相关性矩阵热力图绘制。这期推文我们介绍下Python语言中绘制相关性矩阵热力图的工具包-「BioKit」
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 本文募格学术撰写。参考资料：兰大就业、中国新闻周刊、知乎、武同学学术主页。 博士生在读期间发表100多篇论文，其中以第一作者发表了67篇。平均每年发30多篇？！ 近日，知乎上一则话题「如何看待清华大学博士生武某某在读期间发表100多篇论文？」引起热议。 毕竟这发文的速度，也太恐怖了.... 没有感情的发文机器？ 根据知乎提供的博士生武某某的学术主页显示。 目前读博士三年级的武同学，已经发表了108篇论文。 包括arXiv的一作论文，武同学就读清华大学期间，
双塔模型，使用ERNIE-Gram预训练模型，使用margin_ranking_loss训练模型。
大家好，我是华中农业大学植物科学技术学院植物科学与技术专业的杨航，专业排名5/54，GPA 3.67/4.0，现已保研至中国科学院遗传与发育生物学研究所。受邀来给大家分享保研经历，希望大家能从我的故事中吸取一点经验和教训。
今天直接给大家介绍一下我最近常用的空间绘图神器-Xarray，之所以给大家推荐这个工具包，是因为我最近在空间可视化课程中免费新增的部分内容，其就是使用Xarray工具绘制的。先给大家看一下新增的可视化预览图：
先声明本人硕士阶段搞得深度学习，面的后台。 一面 你搞深度学习的为啥投java后台？(估计面试官觉得是不是深度学习混成渣渣) 说说所有的排序算法吧，稳定性，复杂度，能手撕几个？堆排能手撕吗？sell排序咩？ 说说jvm内存机制，讲讲gc吧。 说说数据库索引，索引有什么不好吗？ 说说丢包和粘包问题吧。 能介绍下你科研项目吗？有实际点的应用产品吗？ 能说说你知道的锁吗？ 为什么用python做科研项目？ 会不会spring 手撕代码 字符串中第一个出现三次的字符 你有什么要补充的嘛 二面 会不会spring，
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 内容来源：学之策（仅转载，不代表本号任何观点） 昨日，杜克大学电子与计算机工程系教授、ACM/IEEE Fellow 陈怡然在社交媒体上发布了一则消息，在各大科研微信群中广泛传播： 他表示，刚才听了一个八卦：某名校女PI的Billionaire未婚夫给她捐了五亿美元，让她可以以后再也不必担心申请项目，招150个科学家专心搞科研！ 看到这则消息，正在对国基会评两眼一抹黑，焦急难耐等待8月开奖的我，先是震惊，然后不争气地流下了贫穷的泪水。 消息一出，引发了科研人（吃瓜
近几年，python 正在成为最受欢迎的编程语言之一。无论是软件开发还是机器学习，python 都能够处理地游刃有余。
“虽然是本科毕业,但是在看数据挖掘方面的算法理论时经常感觉一些公式的推导过程如天书一般,例如看 svm 的数学证明，EM算法，凸优化… 感觉知识跳跃比较大, 是我微积分学的不好还是中间有什么好的教材补
最近在新增Python数据可视化课程的拓展内容时，发现了一个处理空间数据的超赞工具-「Iris」，下面就给大家详细介绍一下这个工具~~
我写公众号的最初目的就是督促自己学习，分享一些教程，和专门搞生信的大佬们比起来，自己也就是菜鸟一枚，公众号更新也比较佛系，也不做推广，你能自行关注到，完全靠缘分。我就是分享一些生信基础的生信分析技能，以满足大家在科研工作中的生信需求。说实话，大家需要给你自己以定位，自己做纯生信的还是只是借助生信为大家在湿实验中提供思路，或者文章中添加一些生信内容。如果你是做纯生信，那也是分档次和研究方向的，如果只是分析别人的数据，比如预后模型这种，属于比较低端的水平。有的做开发，比如开发一个R包或者一些其他生信分析工具，又或者是建数据库，这些属于开发类。另外，这个也和研究领域有很大关系，植物的，人的，微生物的，是有区别的，当然，很多基础工具都差不多，但需要相关的知识背景。我自己主要是做药，癌症，所以我会的技能主要和自己研究方向相关的，我也不是什么都掌握，因为我觉得，具备基础知识储备后，自己用到什么就去现学现卖，而不是一下子学会很多东西等着以后用，我个人认为这是效率极其低下的。
打开conda官方网站，查看版本和下载链接：https://repo.anaconda.com/miniconda/
1 月 15 日，一篇题为「面向智能物联 中国科研团队发布 “木兰” 编程语言体系」的文章刷爆了朋友圈。
不得了，GPT-4都学会自己做科研了？ 最近，卡耐基梅隆大学的几位科学家发表了一篇论文，同时炸翻了AI圈和化学圈。 国内可以玩chatGPT可以的吗？可以的。不过需要海外号码以及邮箱进行注册 没有海外
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