DataWhale数据可视化

聪明办法学Python第1节：启航

作业链接：https://hydro.ac/d/datawhale_p2s/user/53146第一行代码print("聪明办法学Python")#输出：聪明办法学PythonHelloWorld的由来
m0_53743757·2024-09-04 11:13

Vue前端框架选型论证

Model：负责保存应用数据，与后端数据进行同步Controller：负责业务逻辑，根据用户行为对Model数据进行修改View：负责视图展示，将model中的数据可视化出来。
2401_84434086·2024-09-04 06:40

2022-01-14

Tree_microbiome的博客_CSDN博客-微生物组测序数据可视化,微生物组测序分析领域博主（一）不同分类水平注释结果相对丰富度转化在微生物组测序中我们会从taxa_bar.qvz文件中下载到不同水平
Tree_microbiome·2024-09-03 21:24

grafana 关闭匿名登录情况下的免密登录

前言Grafana是一种流行的开源数据可视化和监控平台，可以帮助用户通过各种图表和面板展示各种数据，并实时监控系统和应用程序的性能；通常grafana会提供一个分享链接给到系统嵌入使用，为体现用户友好性
꯭吾꯭非꯭水·2024-09-03 19:03

Datawhale七月组队——动手学数据分析 Task01 数据加载及探索性数据分析

第一次的打卡内容包括数据的载入及初步观察、Pandas基础以及探索性数据分析三个部分。1.数据的载入及初步观察这一节内容中，刚开始绝对路径的设置中"/"和'''\'用错了，直接拿文件夹的路径粘贴过来，导致运行失败使用pandas中read_csv读取csv数据时，对于有表头的数据，将header设置为空(None)，会报错：pandas_libs\parsers.pyxinpandas._libs
郁浓·2024-09-03 15:36

Pyecharts可视化数据大屏分析文章

Pyecharts可视化数据大屏分析文章引言随着大数据时代的到来，数据可视化成为企业决策、业务分析不可或缺的一部分。
大分享文库·2024-09-03 11:42

Pyecharts有哪些常用的图表样式

Pyecharts是一个强大的Python数据可视化库，它结合了Echarts（由百度开源的可视化库）的功能，通过Python的封装使得在Python环境中能够方便地生成丰富的图表。
Botiway·2024-09-03 09:55

热力图科普：数据可视化的利器

hello大家好，俺是没事爱瞎捣鼓又分享欲爆棚的叶同学！！！日常闲扯哎呀，第一天上完课，给俺的感觉是（热和惊喜），热是真热，从出租屋走到教学楼给我整的汗流浃背的了，然后上午班级的空调也不是很给力，所有很。。。，但也有惊喜哈，虽然我搬出来住了，不能和他们一起上课，但下课他们还是来找我了，到我这边来了，下午还帮我占了座位，还是挺惊喜开心的哈，白天也是忙碌起来了，生活也变得不那么无所事事和无聊了！好了每
Traveller_man·2024-09-03 08:53

第 35 题：如何实现字符串反序？

gfedcba文章的内容/灵感都从下方内容中借鉴【持续维护/更新500+前端面试题/笔记】https://github.com/noxussj/Interview-Questions/issues【大数据可视化图表插件
Noxus丶SJ·2024-09-03 04:07

pyecharts可视化数据大屏

ECharts是一款由阿里巴巴开发的开源JavaScript图表库，广泛应用于网页端的数据可视化。
丁爸·2024-09-03 03:21

Datawhale AI夏令营第五期CV Task01

、体验baseline1.下载baseline相关文件aptinstallgit-lfsgitlfsinstallgitclonehttps://www.modelscope.cn/datasets/Datawhale
m0_60530253·2024-09-02 07:21

Datawhale AI夏令营第五期CV Task02

一、yolo模型介绍YOLO，全称为"YouOnlyLookOnce"，是一种流行的实时目标检测算法，由JosephRedmon等人于2015年首次提出。YOLO的核心思想是将目标检测任务视为一个单一的回归问题，直接从图像像素到边界框坐标和类别概率的映射。这种设计使得YOLO能够以非常快的速度进行目标检测，同时保持较高的精度，特别适合需要实时处理的应用场景。YOLO算法的一个显著特点是它在单个网络
m0_60530253·2024-09-02 07:21

Datawhale AI夏令营第五期魔搭-CV竞赛方向Task1笔记--初识yolo模型

DatawhaleAI夏令营第五期魔搭-CV竞赛方向Task1笔记–初识yolo模型作者:福州大学我是一个温柔的刀客2024/8/221.赛题简介本赛题最终目标是开发一套智能识别系统，能够自动检测和分类城市管理中的违规行为
切记 我是一个 温柔的 刀客·2024-09-02 07:19

Datawhale Al夏令营第三期 Al+物质科学task2学习笔记

AI4Science是一个较为普遍的术语，通常指的是人工智能在科学研究和技术发展中的应用。它涵盖了各种科学领域，包括物理学、化学、生物学、地球科学等。虽然没有一个特定的确切历史，但可以描述人工智能在科学研究中的一些早期里程碑和发展趋势。早期发展知识表示与推理：20世纪70年代末和80年代初，早期的AI研究开始探索如何用机器推理来模拟人类的思维过程。这种推理方式被应用于物理学、化学等学科中，尝试解决
weixin_75033552·2024-09-01 17:56

Datawhale x李宏毅苹果书入门 AI夏令营 task03学习笔记

实践方法论训练模型的基本步骤：（如下图所示）用训练集训练模型，（最终得出来最优的参数集）将最优参数集带入模型中，用测试集测试模型（人话：将最优参数集带入原来函数中，用测试集的x值计算y值）（这个过程就叫做预测）训练过程中遇到问题的解决攻略（看下图的方式是“前序遍历”）modelbias出现问题的情况：1.看trainingdata的loss，太大；2.当你模型无论如何调整参数，训练的结果还是不够好
weixin_75033552·2024-09-01 17:22

Pyecharts 可视化数据大屏设计与实践

Pyecharts可视化数据大屏设计与实践在当今数字化转型的大潮中，数据可视化大屏成为了企业展示业务数据、监控运营状态、辅助决策制定的重要工具。
bigbig猩猩·2024-09-01 10:41

STM32智能交通信号控制系统教程

目录引言环境准备智能交通信号控制系统基础代码实现：实现智能交通信号控制系统4.1数据采集模块4.2数据处理与控制算法4.3通信与网络系统实现4.4用户界面与数据可视化应用场景：交通信号控制应用与优化问题解决方案与优化收尾与总结
stm32发烧友·2024-09-01 07:18

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 进阶 Task2-自适应学习率+分类

目录1.自适应学习率1.1AdaGrad1.2RMSProp1.3Adam1.4学习率调度1.5优化策略的总结2.分类2.1分类与回归的关系2.2带有softmax的分类2.3分类损失1.自适应学习率传统的梯度下降方法在优化过程中常常面临学习率设置不当的问题。固定的学习率在训练初期可能过大，导致模型训练不稳定，而在后期可能过小，导致训练速度缓慢。为了克服这些问题，自适应学习率方法应运而生。这些方法
沙雕是沙雕是沙雕·2024-08-31 22:57

科研绘图系列：R语言饼图（pie chart）

介绍饼图是一种常用的数据可视化图表，它通过圆形的扇形区域来展示数据的比例关系。每个扇形的面积大小与其所代表的数据量成正比，从而直观地显示各部分在整体中所占的比重。
生信学习者2·2024-08-31 22:25

gis教程链接

QGIS教程：入门与进阶—QGIS教程：入门与进阶QGIS3.x入门教程—数据可视化-网易云课堂StackOvernet:gis
从此潜龙入海·2024-08-31 19:28

Pyecharts 可视化数据大屏设计与实践

Pyecharts可视化数据大屏设计与实践在当今数字化转型的大潮中，数据可视化大屏成为了企业展示业务数据、监控运营状态、辅助决策制定的重要工具。
jun778895·2024-08-31 19:08

使用 ECharts 进行数据可视化

1.概述ECharts是一个由百度开源的强大、灵活的JavaScript图表库，用于在Web页面上创建各种类型的数据可视化图表。
小于负无穷·2024-08-31 05:32

Datawhale AI夏令营

一、分析CV识别任务任务分析自己研究生期间做过的大多是无监督任务，监督任务做的很少。比如，之前用过yolov5做过滑动验证码的识别，给滑动验证码的缺口打标签是项耗时费力的工作。本次任务相同，是给非机动车、机动车打标签。frame_id：不同帧event_id：一帧里面出现的不同车辆idbbox：车辆位置模型输入输出猜测1）如果识别车辆很容易，那么输入原始音频x，标出每帧的位置作为输出，记为y。放进
于弋gg·2024-08-31 04:21

python 计算曲线面积_Python数据可视化----------利用matlibplot做出漂亮的图表（入门篇）...

众所周知，知乎是一个专业的学习网站。时间不等人，开始今天的学习。今天我们讲python能和matlab媲美的绘图工具包-------Matlibplot。什么？你没学过python？那你点个赞赶紧走吧。首先我们先了解一下，一张美丽的图表（Figure）包括了哪些东西，最基本的是坐标轴，图例，曲线，标题（如下图）。如何利用matlibplot创建一个Figure呢？在你的python编译器里面输入下
weixin_39884412·2024-08-30 22:41

[Datawhale#1] cv task1 - Datawhale AI夏令营

from=Datawhale可以用3090，速度很快！
cinboxer·2024-08-30 15:29

[Datawhale AI 夏令营][第五期]智能识别系统-Task1笔记

任务是发布在MARS大数据服务平台的2024“大运河杯”数据开发应用创新大赛——城市治理。了解智慧河长的朋友可能听说类似的项目，它们可以识别河道中出现的一些问题。这次的智能识别系统与前者有相似的地方，但这个系统将聚焦城市违规行为的智能检测，通过研究开发高效可靠的计算机视觉算法，提升违规行为检测识别的准确度，降低对大量人工的依赖，提升检测效果和效率，从而推动城市治理向更高效、更智能、更文明的方向发展
keexh·2024-08-30 15:58

DataWhale AI夏令营 2024大运河杯-数据开发应用创新赛-task2

DataWhaleAI夏令营2024大运河杯-数据开发应用创新赛YOLO(YouOnlyLookOnce)上分心得分享YOLO(YouOnlyLookOnce)YOLO算的上是近几年最火的目标检测模型了
十分钟ll·2024-08-30 15:57

Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营深度学习详解进阶Task02

目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是深度学习中最为基础的优化算法，其核心思想是沿着损失函数的梯度方向更新模型参数，以最小化损失值。公式如下：θt+1←θt-η*∇θL(θt)其中，θ表示模型参数，η表示学习率，L表示损失函数，∇θL表示损失函数关于参数的梯度。然而，梯度下降在复杂误差表面上存在局限性。例如，在鞍点或局部最小值处，梯度接近零，导致模
z are·2024-08-30 08:14

Kibana安装部署

目录一、环境准备二、安装部署2.1下载安装包到指定文件夹，并解压2.2重置kibana_system密码2.3编辑启动文件2.3进入界面三、使用3.1创建视图3.2视图优化概述Kibana是一个强大的开源数据可视化工具
季风泯灭的季节·2024-08-30 01:29

使用Axure打造智慧场景下的数据可视化大屏原型

在数字化转型的浪潮中，数据可视化大屏以其直观、动态、高效的特性，成为了智慧社区、智慧城市、智慧工厂、智慧园区等各个领域不可或缺的展示窗口。
招风的黑耳·2024-08-30 01:26

STM32智能医疗监控系统教程

目录引言环境准备智能医疗监控系统基础代码实现：实现智能医疗监控系统4.1数据采集模块4.2数据处理与分析模块4.3通信与网络系统实现4.4用户界面与数据可视化应用场景：医疗监控与优化问题解决方案与优化收尾与总结
stm32发烧友·2024-08-29 23:16

【QT教程】QT6桌面应用开发

桌面应用开发使用AI技术辅助生成QT界面美化视频课程QT性能优化视频课程QT原理与源码分析视频课程QTQMLC++扩展开发视频课程免费QT视频课程您可以看免费1000+个QT技术视频免费QT视频课程QT统计图和QT数据可视化视频免费看免费
QT性能优化QT原理源码QT界面美化·2024-08-29 20:52

【QT教程】QT6 WebEngine QT Web浏览器编程

使用AI技术辅助生成QT界面美化视频课程QT性能优化视频课程QT原理与源码分析视频课程QTQMLC++扩展开发视频课程免费QT视频课程您可以看免费1000+个QT技术视频免费QT视频课程QT统计图和QT数据可视化视频免费看免费
QT性能优化QT原理源码QT界面美化·2024-08-29 19:45

（3-2-01）绘制散点图和折线图：绘制折线图（1）

3.2绘制折线图出了前面介绍的散点图外，在数据可视化工作中还经常需要绘制折线图。在本节的内容中，将详细讲解在Python程序中使用各种库绘制折线图的知识。
码农三叔·2024-08-29 18:10

echarts瀑布图_一种基于阶梯瀑布图的数据计算方法与流程

和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器(IE8/9/10/11，Chrome，Firefox，Safari等)，底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender，提供直观，生动，可交互，可高度个性化定制的数据可视化图表
孤独凤凰战士·2024-08-29 15:21

计算机毕业设计之基于Python的旅游景点评论内容分析与研究

旅游景点评论内容分析与研究是一个涉及文本挖掘、情感分析和数据可视化等多领域技术的复杂过程。本研究以Python编程语言为基础，首先收集了来自不同旅游平台的用户评论数据。
微信bishe58·2024-08-29 10:49

使用 Pandas 进行数据可视化：全面指南（六）

本文将详细介绍Pandas中的数据可视化功能，帮助您充分利用Pandas的图形展示能力。一、数据的图形展示概述在Pandas中，DataFrame
小高要坚强·2024-08-29 09:44

2020-03-24

Datawhale零基础入门数据挖掘-Task2数据分析【代码摘要】赛题：零基础入门数据挖掘-二手车交易价格预测地址：[https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance
黑乎乎AI·2024-08-29 09:10

Datawhale AI夏令营-task03

DatawhaleAI夏令营-task03笔记来源：DatawhaleAI夏令营数据增强基础数据增强是一种在机器学习和深度学习领域常用的技术，尤其是在处理图像和视频数据时。
ghost_him·2024-08-29 06:50

房屋千千万，如何找到便宜实惠的呢，python采集数据并做数据可视化~

前言嗨喽，大家好呀！这里是魔王呐~环境使用:Python3.8Pycharm模块使用:requests>>>pipinstallrequests数据请求模块parsel>>>pipinstallparsel数据解析模块csv内置模块如果安装python第三方模块:win+R输入cmd点击确定,输入安装命令pipinstall模块名(pipinstallrequests)回车在pycharm中点击T
颜狗一只·2024-08-29 02:59

在B站看到有人提问说安东尼戴维斯的数据比邓肯好，画个图来比较下

作为R语言数据可视化爱好者，当然得找到邓肯和安东尼戴维斯的数据来可视化比较一番了数据来源https://www.basketball-reference.com/今年是安东尼戴维斯的第10个赛季，赛季刚刚开始
小明的数据分析笔记本·2024-08-28 17:08

python自动化运维工资

数据可视化数据可视化是数据分析很重要的一部分，它能帮助我们更好的从繁杂的数据中更直观更有效的获取信息深入解读PHP词汇背后的意义。
m0_60591287·2024-08-28 12:18

Python大数据之Python爬虫学习总结——day16 数据可视化

数据可视化Map_地图基础地图知识点:基础示例:实战练习:知识点:自定义模块:制作中国地图data1.txt文件内容python代码示例制作区域地图data2.txt文件内容python代码示例Line
笨小孩124·2024-08-28 12:46

【学习笔记】第三章深度学习基础——Datawhale X李宏毅苹果书 AI夏令营

局部极小值与鞍点梯度为0的点我们统称为临界点，包括局部极小值、鞍点等局部极小值和鞍点的梯度都为0，那如何判断呢？先请出我们损失函数：L(θ)，θ是模型中的参数的取值，是一个向量。由于网络的复杂性，我们无法直接写出损失函数，不过我们可以写出损失函数的近似取值。根据宋浩老师所讲的大学一年级高等数学的知识，我们可以通过三阶泰勒展开对损失函数在θ附近的取值进行近似：其中，θ是模型中的参数的取值，θ’是在θ
MoyiTech·2024-08-28 11:38

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营｜机器学习基础之案例学习

机器学习（MachineLearning,ML）：机器具有学习的能力，即让机器具备找一个函数的能力函数不同，机器学习的类别不同：回归（regression）：找到的函数的输出是一个数值或标量（scalar）。例如：机器学习预测某一个时间段内的PM2.5，机器要找到一个函数f，输入是跟PM2.5有关的的指数，输出是明天中午的PM2.5的值。分类（classification）：让机器做选择题，先准备
Monyan·2024-08-28 11:06

如何做一张能让人眼前一亮的大屏？

作为在职场驰骋的社会人，提到数据可视化大家应该都不陌生了。数据可视化的作用也不用我多说，主要是利用图形化手段，更清晰直观地将数据展示。
一帆简书·2024-08-28 04:46

使用Vite+Vue3创建Cesium项目

公司计算机图形开发小组与2011年研发的三维地球和地图可视化开源JavaScript库，Cesium一词来源于化学元素铯，铯是制造原子钟的关键元素，研发小组通过命名强调Cesium产品精益求精，专注时间数据可视化
IT界胖猫·2024-08-28 03:49

分享一个基于Spark的招聘数据可视化与分析系统Hadoop大数据源码（源码、调试、LW、开题、PPT）

作者：计算机源码社个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！学习资料、程序开发、技术解答、文档报告如需要源码，可以扫取文章下方二维码联系咨询Java项目微信小程序项目Android项目Python项目PHP项目ASP.NET项目Node.js项目选题推荐项目实战|基
计算机源码社·2024-08-27 20:05

Python数据可视化词云展示周董的歌

马上开始了，你准备好了么准备工作环境：Windows+Python3.6IDE：根据个人喜好，自行选择模块：Matplotlib是一个Python的2D数学绘图库pipinstallmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltjieba中文分词库pipinstalljiebaimportjiebawordcloud词云库pipinstallwordcloudfrom
PathonDiss·2024-08-27 13:23

局部极小值与鞍点 Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营

1，为什么随着参数的不断更新，损失无法降低？当参数对损失微分为零的时候，梯度下降就不能再更新参数了，训练就停下来了，损失不再下降了，此时梯度接近于0。我们把梯度为零的点统称为临界点（criticalpoint）。损失没有办法再下降，也许是因为收敛在了临界点，临界点包括局部极小值，局部极大值和鞍点（梯度是零且区别于局部极小值和局部极大值（localmaximum）的点）2，如果一个点的梯度接近于0，
千740·2024-08-27 09:23
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