深度学习可视化第4页

Python数据可视化：25年GDP之变_基于d3

同时还需要注意一下编码问题，这里的CSV文件需要用gbk编码。下面是从统计局下载下来的CSV数据。我偷了个懒，直接就先在表格里删除了前三行，如下。接下来便是用Python对数据进行规整，代码如下。 importpandasaspd#读取数据df=pd.read_csv(gdp.csv,encoding=utf-8)(names,values,dates)=([],[],[])#记得去除地区这个列名

2401_84558508·2024-09-11 14:37

python基础学习

第一章标识符1、python被称为胶水语言，可以跟各个代码能一块儿使用爬虫、数据分析web全栈开发、数据科学方向、人工智能的机械学习和深度学习、自动化运维、爬虫、办公自动化python是跨平台的，python

agente·2024-09-11 12:27

机器学习和深度学习区别

机器学习和深度学习作为人工智能领域的两大重要分支，虽然有着紧密的联系，但在多个方面存在显著的差异。

hong161688·2024-09-11 12:55

深度学习算法在图算法中的应用（图卷积网络GCN和图自编码器GAE）

深度学习算法在图算法中的应用1.图卷积网络（GraphConvolutionalNetworks,GCN）图卷积网络（GCN）是一种将卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks

大嘤三喵军团·2024-09-11 12:52

深度学习速通系列:LoRA微调是什么

LoRA微调（Low-RankAdaptation）是一种用于大型预训练语言模型（LLM）的高效微调技术。它的核心思想是在不改变预训练模型权重的前提下，通过在模型的Transformer层中引入可训练的低秩矩阵来实现模型的微调。这种方法可以显著减少训练参数的数量，从而降低对计算资源的需求。LoRA微调的原理：LoRA微调方法建议冻结预训练模型的权重，并在每个Transformer块中注入可训练的低

Ven%·2024-09-11 11:47

基于深度学习的基因组数据分析

基于深度学习的基因组数据分析利用深度学习技术来处理和分析基因组数据，帮助解决基因组学领域中一些复杂且具有挑战性的问题。

SEU-WYL·2024-09-11 11:16

基于深度学习的信号滤波：创新技术与应用挑战

在众多信号处理技术中，基于深度学习的信号滤波技术逐渐崭露头角，成为研究的热点。基于深度学习的信号滤波在信号处理领域具有至关重要的地位。

逼子歌·2024-09-11 10:09

【题目】数据分析与数据思维选择题

1.以下选项中不属于数据预处理的是（）A.数据清理B.数据可视化C.数据变换D.数据集成解析：选B。

天启和风·2024-09-11 08:28

Python和数据分析：Seaborn新手指南

Seaborn是建立在Matplotlib之上的统计数据可视化库，它提供了高级接口和漂亮的默认样式，使得数据可视化变得更加简单和美观。

Python_魔力猿·2024-09-11 07:53

Holoviews 创建复杂的可视化布局

如何使用Holoviews创建复杂的可视化布局在数据科学和数据可视化领域，Holoviews是一个非常强大的Python库，它可以帮助我们轻松地创建各种复杂的可视化布局。

步入烟尘·2024-09-11 07:20

Kamada-Kawai 布局算法简介，nx.kamada_kawai_layout(G)

这是一个经典的力导向布局算法，它特别适用于中小型图的可视化，能够让节点的位置更直观地反映它们之间的关系。Kamada-Kawai布局算法简介Kamada-Kawai算法是一种用于图的二维或三维可

小桥流水---人工智能·2024-09-11 06:40

2024年Python最全Python-Matplotlib可视化（1）——一文详解常见统计图的绘制(1)

importmatplotlib.pyplotaspltx=range(50)y=[value*2forvalueinx]plt.plot(x,y)plt.show()上述代码将会绘制曲线y=2*x，其中x在[0，50]范围内，如下所示：可以看到窗口上方还包含多个图标，其中：|项目|Value||—|—|||此按钮用于将所绘制的图形另存为所需格式的图片，包括png，jpg，pdf，svg等常见格式

2401_84558452·2024-09-11 05:36

Ansible Tower与AWX：构建可视化的运维自动化解决方案

AnsibleTower与AWX：构建可视化的运维自动化解决方案引言随着企业数字化转型的深入，运维自动化逐渐成为IT管理的重要组成部分。

勤劳兔码农·2024-09-10 23:22

Pyecharts可视化数据大屏

Pyecharts是一个非常强大的Python数据可视化库，它可以用来创建各种图表，并通过配置参数将这些图表组合成数据大屏。以下是创建一个简单的数据大屏的步骤和示例代码。

七夜zippoe·2024-09-10 22:16

pytorh基础知识和函数的学习：torchvision.transforms()

它提供了一组工具，用于在图像数据集上进行常见的预处理和数据增强操作，以便更好地训练深度学习模型。

深蓝海拓·2024-09-10 19:30

推荐开源项目：Luci-App-BandwidthD —— 网络流量监控利器

毕艾琳·2024-09-10 18:50

深度学习驱动下的字符识别：挑战与创新

一、引言1.1研究背景深度学习在字符识别领域具有至关重要的地位。随着信息技术的飞速发展，对字符识别的准确性和效率要求越来越高。

逼子歌·2024-09-10 18:49

2.1、matlab绘图汇总(图例、标题、坐标轴、线条格式、颜色和散点格式设置)

1、前言在MATLAB中进行绘图是一种非常常见且实用的操作，可以用来可视化数据、结果展示、分析趋势等。

逼子歌·2024-09-10 18:18

Adam优化器：深度学习中的自适应方法

引言在深度学习领域，优化算法是训练神经网络的核心组件之一。Adam（AdaptiveMomentEstimation）优化器因其自适应学习率调整能力而受到广泛关注。

2401_85743969·2024-09-10 18:46

【深度学习实战】行人检测追踪与双向流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、双向计数、行人检测追踪、过线计数

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体

阿_旭·2024-09-10 17:39

【PyTorch】使用容器(Containers)进行网络层管理(Module)

文章目录前言一、Sequential二、ModuleList三、ModuleDict四、ParameterList&ParameterDict总结前言当深度学习模型逐渐变得复杂，在编写代码时便会遇到诸多麻烦

遥感小萌新·2024-09-10 16:32

深度学习之sigmoid函数介绍

1.基本概念Sigmoid函数，也称为Logistic函数，是一种常用的数学函数，其数学表达式为：其中，e是自然对数的底数，Zj是输入变量。Sigmoid函数曲线如下所示：计算示例：原始输出结果Zj：[-0.6,1.4,2.5]使用Sigmoid函数后输出为：[0.35,0.8,0.92]2.Sigmoid函数特点Sigmoid函数具有以下特点：值域限定在(0,1)之间：Sigmoid函数的输出范

yueguang8·2024-09-10 16:02

Deep learning for Computer Vision with Python（1）从零开始入门计算机视觉

2.实践阶段实践阶段：深入学习深度学习，理解先进技术，发现最佳实践方式。3.图像网络阶段完成计算机视觉领域的经验积累。使用大规模数据集和真实图片案例作为数据集，包括年龄和性别预测，交通工具模型识别。

Hazelyu27·2024-09-10 16:59

ZK springboot整合zookeeper

1资源资源信息版本号备注zookeeper3.4.10IP:192.168.51.4springboot2.1.5.RELEASEprettyZoo2.0zookeeper可视化工具zookeeper可视化工具下载

小P聊技术·2024-09-10 15:47

七十二五·2024-09-10 15:21

Coding and Paper Letter（十四）

1Coding:1.R语言包ungeviz，ggplot2的拓展包，专门用来作不确定性的可视化。ungeviz2.计算机图形学相关开源项目。计算机图形学光线追踪开源项目C++源码。

G小调的Qing歌·2024-09-10 13:10

深度学习目标检测入门COCO数据集

常见数据集类型：COCO数据集：Pytorch加载COCO数据集：COCO数据集的读取COCO_dataset=torchvision.datasets.CocoDetection(root="./dataset/val2017",annFile="./instances_val2017/instances_val2017.json")root(strorpathlib.Path)–Rootdir

日暮途远z·2024-09-10 13:45

【数据获取与读取】JSON & CSV

数据分析流程获取数据-读取数据-评估数据-清洗数据-整理数据-分析数据-可视化数据公开数据集飞桨（百度旗下深度学习平台）数据集：https:/aistudio.baidu.com/aistudio/datasetoverview

yogurt=b·2024-09-10 13:14

深入解析五大 LLM 可视化工具：Langflow、Flowise、Dify、AutoGPT UI 和 AgentGPT

为了帮助开发者更快地构建和部署这些智能代理，多个开源工具应运而生，尤其是那些提供可视化界面的工具，让开发者通过简单的图形界面设计、调试和管理智能代理。

花千树-010·2024-09-10 13:13

DL参考资源（二）

antkillerfarm·2024-09-10 13:13

COI实验室技能：图像到图像的深度学习开发框架（pytorch版）

github连接：https://github.com/SituLab/Basic-deep-learning-framework-for-image-to-image目录1模型开发1-1克隆项目到本地1-2深度学习开发

山颠海涯·2024-09-10 11:33

大模型面试通关指南：常见问题与答案解析史上最全超详细收藏我这一篇就够了

回答：大模型通常指的是参数数量巨大的深度学习模型，如GPT系列。它们与传统模型的主要区别在于规模：大模型拥有更多的参数和更复杂的结构，从而能够处理更复杂、更广泛的任务。

程序员辣条·2024-09-10 09:49

自动编码器 - Autoencoder

几种常见编码器1.堆栈自动编码器2.欠完备自编码器3.正则自编码器4.噪自编码器（denoisingautoencoder,DAE）参考链接一、自编码器（Autoencoder）简单模型介绍暂且不谈神经网络、深度学习等

hellozhxy·2024-09-10 05:53

Autoencoder

SparseAutoencoder降噪自编码器DenoisingAutoencoder堆叠自编码器StackedAutoencoder本博客是从梁斌博士的博客上面复制过来的，本人利用Tensorflow重新实现了博客中的代码深度学习有一个重要的概念叫

chuange6363·2024-09-10 05:22

20240905软考架构-------软考126-130答案解析

A.形式化、可视化表示提高了软件的可构造性B.软件架构设计方案涵盖的整体结构信息、配置信息、约束信息C.架构设计时对系统组件之间的耦合描述

杨诚实·2024-09-10 03:09

深度学习部署：Triton（Triton inference server）【旧称：TensorRT serving，专门针对TensorRT设计的服务器框架，后来变为Triton，支持其他推理后端】

triton作为一个NVIDIA开源的商用级别的服务框架，个人认为很好用而且很稳定，API接口的变化也不大，我从2020年的20.06切换到2022年的22.06，两个大版本切换，一些涉及到代码的工程变动很少，稍微修改修改就可以直接复用，很方便。本系列讲解的版本也是基于22.06。本系列讲解重点是结合实际的应用场景以及源码分析，以及写一些triton周边的插件、集成等。非速成，适合同样喜欢深入的小

u013250861·2024-09-10 03:09

老板视角的可视化分析

明明在金蝶开发了报表，老板却看也不看，因为站在老板的视角，他想要的金蝶BI数据可视化分析大概是下面这样的：1、不用等，想要的分析马上就能做到点击刷新，马上就能更新数据，自动计算指标、分析数据；在分析过程中

qq_43696218·2024-09-10 03:38

微积分在神经架构搜索中的应用

微积分在神经架构搜索中的应用1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展,神经网络模型的复杂度也在不断提高,从最初的简单全连接网络,到如今的卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等各种复杂的神经网络架构。

光剑书架上的书·2024-09-10 03:34

Swagger使用手册

认识Swagger:Swagger是一个规范和完整的框架，用于生成、描述、调用和可视化RESTful风格的Web服务。总体目标是使客户端和文件系统作为服务器以同样的速度来更新。

纬一·2024-09-10 02:26

理性拥抱机器学习热潮：ML祖师爷Tom Mitchell最新洞见

此次主题为"AI生万物，谐音爱生万物，科学技术要有人文的温度，机器有爱，真芯英雄"的大会上，全球人工智能领袖汇聚全球业界顶尖领袖，探讨在基础硬件、大数据与开源平台、深度学习为代表的算法等人工智能领域的最新洞见

「已注销」·2024-09-10 00:33

当NAS遭遇鲁棒性：寻找对抗攻击的坚固架构

当NAS遭遇鲁棒性：寻找对抗攻击的坚固架构RobNets项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/RobNets在当今深度学习的浪潮中，模型的安全性和鲁棒性日益成为研究的热点

甄如冰Lea·2024-09-09 23:30

深度学习速通系列:鲁棒性和稳定性

在机器学习中，鲁棒性和稳定性是评估模型性能的两个关键指标，它们对于确保模型在实际应用中的可靠性至关重要。鲁棒性（Robustness）定义：鲁棒性指的是模型对于输入数据的扰动、噪声、异常值或对抗性攻击的抵抗能力。一个鲁棒的模型能够在面对这些不利因素时保持其性能。提高鲁棒性的方法：数据增强：通过对训练数据进行变换（如旋转、缩放、裁剪等），使模型能够更好地泛化到未见过的数据。对抗训练：在训练过程中引入

Ven%·2024-09-09 21:21

基于深度学习的对抗样本生成与防御

基于深度学习的对抗样本生成与防御是当前人工智能安全领域的关键研究方向。对抗样本是通过对输入数据进行微小扰动而产生的，能够导致深度学习模型做出错误预测。

SEU-WYL·2024-09-09 21:49

深度学习思考

神经网络如果能了解每一层输出的意义，就可以避免end－to－end的黑箱理论，对理论话深度学习很有意义，一个思路是经验值，将每一层在特定任务下都有输出，对结果作经验总结，比方说浅层输出低层次的几何轮廓特征

夜雪朝歌·2024-09-09 19:45

基于实时深度学习的推荐系统架构设计和技术演进

简介：整理自5月29日阿里云开发者大会，秦江杰和刘童璇的分享，内容包括实时推荐系统的原理以及什么是实时推荐系统、整体系统的架构及如何在阿里云上面实现，以及关于深度学习的细节介绍本文整理自5月29日阿里云开发者大会

阿里云云栖号·2024-09-09 19:03

python 物理引擎_在 Gym 上构建会动的人工智障1（python）

Gym是用于开发和比较强化学习算法的python包，但是我们也完全可以使用它来作为我们自己程序的应用背景，并提供可视化。

weixin_39542608·2024-09-09 19:30

科研绘图系列：R语言扩展物种堆积图（Extended Stacked Barplot）

介绍R语言的扩展物种堆积图是一种数据可视化工具，它不仅展示了物种的堆积结果，还整合了不同样本分组之间的差异性分析结果。

生信学习者1·2024-09-09 16:10

目标检测-YOLOv1

YOLOv1介绍YOLOv1（YouOnlyLookOnceversion1）是一种用于目标检测的深度学习算法，由JosephRedmon等人于2016年提出。

wydxry·2024-09-09 15:06

科研绘图系列：R语言柱状图分布（histogram plot）

文章目录介绍加载R包读取数据画图介绍柱状图（BarChart）是一种常用的数据可视化图表，用于展示和比较不同类别或组的数据。

生信学习者1·2024-09-09 15:06

【Python之Streamlit】第1章：Streamlit简介

借助Streamlit，您可以使用简单的Python代码即可创建交互式数据可视化、机器学习模型演示和可部署的仪表板。1.2Streamlit的主要特点无代码界面：无需编写HT

civilpy·2024-09-09 14:58

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