Heat map 绘图神奇

https://study.163.com/provider/400000000398149/index.htm?share=2&shareId=400000000398149(博主视频教学主页) https://en.wikipedia.org/wiki/Talk:Heat_map Heat map From Wikipedia, the free encyclopedia Heat map generated from DNA microarray data reflecting…

Power Map 更新日志

2015-05-18,五月更新 Custom Regions feature,允许用户自定义区域要素,支持kml和shape格式 New customization features,包括图例/文本框和装饰挂件的样式设置详见Power Map for Excel–May update for Office 365. 2015-02-10,二月更新 Data cards–Tooltips the way you want them! Heat map improvements 详见Power M…

Source Map入门教程

部署前端之前,开发者通常会对代码进行打包压缩,这样可以减少代码大小,从而有效提高访问速度.然而,压缩代码的报错信息是很难Debug的,因为它的行号和列号已经失真.这时就需要Source Map来还原真实的出错位置了. 为啥变换代码? 前端代码越来越复杂的情况下,开发者通常会使用webpack.UglifyJS2等工具对代码进行打包变换,这样可以减少代码大小,有效提高访问速度.关于变换代码的原因,这里不妨引用一下大神阮一峰的JavaScript Source Map 详解: 压缩,减小体积.比如j…

Google Map 学习过程中的代码

<!DOCTYPE html><html> <head> <title>Simple click event</title> <meta name="viewport" content="initial-scale=1.0, user-scalable=no"> <meta charset="utf-8"> <style> html, body { h…

Video Target Tracking Based on Online Learning—深度学习在目标跟踪中的应用

摘要近年来,深度学习方法在物体跟踪领域有不少成功应用,并逐渐在性能上超越传统方法.本文先对现有基于深度学习的目标跟踪算法进行了分类梳理,后续会分篇对各个算法进行详细描述. 看上方给出的3张图片,它们分别是同一个视频的第1,40,80帧.在第1帧给出一个跑步者的边框(bounding-box)之后,后续的第40帧,80帧,bounding-box依然准确圈出了同一个跑步者.以上展示的其实就是目标跟踪(visual object tracking)的过程.目标跟踪(特指单目标跟踪)是指:给出目标在…

Python数据可视化的四种简易方法

摘要: 本文讲述了热图.二维密度图.蜘蛛图.树形图这四种Python数据可视化方法. 数据可视化是任何数据科学或机器学习项目的一个重要组成部分.人们常常会从探索数据分析(EDA)开始,来深入了解数据,并且创建可视化确实有助于让问题更清晰和更容易理解,尤其是对于那些较大的高维度数据集.在项目结束的时候,能够以清晰的.简洁的和令人信服的方式呈现最终结果,这是非常重要的,让你的用户能够理解和明白. 你可能已经看过了我之前的文章<5种快速和简单的Python数据可视化方法(含代码)>(5 Quick…

4种更快更简单实现Python数据可视化的方法

数据可视化是数据分析或机器学习项目中十分重要的一环.通常,你需要在项目初期进行探索性的数据分析(EDA),从而对数据有一定的了解,而且创建可视化确实可以使分析的任务更清晰.更容易理解,特别是对于大规模的高维数据集.在项目接近尾声时,以一种清晰.简洁而引人注目的方式展示最终结果也是非常重要的,让你的受众(通常是非技术人员的客户)能够理解. 读者可能阅读过我之前的文章「5 Quick and Easy Data Visualizations in Python with Code」,我通过那篇文章向…

Python数据可视化的10种技能

今天我来给你讲讲Python的可视化技术. 如果你想要用Python进行数据分析,就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析,这样方便你对数据有一定的了解.其中最直观的就是采用数据可视化技术,这样,数据不仅一目了然,而且更容易被解读.同样在数据分析得到结果之后,我们还需要用到可视化技术,把最终的结果呈现出来. 可视化视图都有哪些? 按照数据之间的关系,我们可以把可视化视图划分为4类,它们分别是比较.联系.构成和分布.我来简单介绍下这四种关系的特点: 比较:比较数据间各类别的关系,或者是它们随着时间…

R2—《R in Nutshell》读书笔记(连载)

R in Nutshell 前言例子(nutshell包) 本书中的例子包括在nutshell的R包中,使用数据,需加载nutshell包 install.packages("nutshell") 第一部分:基础第一章批处理(Batch Mode) R provides a way to run a large set of commands in sequence and save the results to a file. 以batch mode运行R的一种方式是:使用系统…

11-MySQL DBA笔记-MySQL的监控

第11章 MySQL的监控为什么我们需要监控呢?因为如果没有了监控,那么我们的服务可用性就无从度量,我们也无法及时地发现问题和处理问题.一个完善的监控体系,不仅需要进行实时的监控,也需要分析历史的监控数据,以便掌握性能和容量趋势的变化,从而为产品.架构人员提供决策的依据. 本章将为读者讲述针对MySQL所提供的监控方法,然后,再来探讨下数据库监控的友好呈现,也就是数据的可视化技术. 11.1 非数据库的监控 11.1.1 开源监控工具/平台一个完整的监控体系,要求能够监控各种非数据库的资源,…

ELK集群之kibana（4）

kibane安装及基础使用 Kibana的安装 Kibana包含前端展示.es操作简化 yum localinstall kibana-7.6.2-x86_64.rpm -y Kibana配置修改kibana.yml,连接es的用户名密码需要正确 server.port: 5601 server.host: "0.0.0.0" elasticsearch.hosts: ["http://xxx:9200", "http://xxx:9200"]…

客户流失？来看看大厂如何基于spark+机器学习构建千万数据规模上的用户留存模型 ⛵

作者:韩信子@ShowMeAI 大数据技术 ◉ 技能提升系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/84 行业名企应用系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/63 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/296 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容背景 Sparkify 是一个音乐流媒体平台,用户可以获取部分免费音乐资源,也…

等差数列（bzoj 3357）

Description 约翰发现奶牛经常排成等差数列的号码．他看到五头牛排成这样的序号:"1,4,3,5,7" 很容易看出"1,3,5,7"是等差数列．给出N(1≤N≤2000)数字AI..AN(O≤Ai≤10^9),找出最长的等差数列,输出长度． Input 第1行:一个整数N. 第2到N+1行:每行一个整数Ai,表示牛的号码． Output 最长等差数列的长度． Sample Input 5 1 4 3 5 7 Sa…

Compute Resource Consolidation Pattern 计算资源整合模式

Consolidate multiple tasks or operations into a single computational unit. This pattern can increase compute resource utilization, and reduce the costs and management overhead associated with performing compute processing in cloud-hosted applications…

洛谷 P1529 回家 Bessie Come Home Label：Dijkstra最短路 && 乱搞

题目描述现在是晚餐时间,而母牛们在外面分散的牧场中. 农民约翰按响了电铃,所以她们开始向谷仓走去. 你的工作是要指出哪只母牛会最先到达谷仓(在给出的测试数据中,总会有且只有一只最快的母牛). 在挤奶的时候(晚餐前),每只母牛都在她自己的牧场上,一些牧场上可能没有母牛. 每个牧场由一条条道路和一个或多个牧场连接(可能包括自己). 有时,两个牧场(可能是字母相同的)之间会有超过一条道路相连. 至少有一个牧场和谷仓之间有道路连接. 因此,所有的母牛最后都能到达谷仓,并且母牛总是走最短的路径. 当然,…

WIX 安装部署教程(六) 为你收集的七个知识点

前段时间整理5篇WIX(Windows Installer XML)的安装教程,但还不够完善,这里继续整理了七个知识点分享给大家.WIX最新版本3.8,点击下载 WIX安装部署(一)同MSBuild自动生成打包文件 WIX安装部署(二)自定义安装界面和行为 WIX安装部署(三)自定义安装界面和行为 WIX安装部署(四)添加安装文件及快捷方式 WIX安装部署(五)Bootstrap 捆绑安装 1.设置路径变量有的时候路径过长,文件又比较多,重复粘贴一个地址总是不舒服,而且要改起来也很麻烦,那这个…

Deep Learning 8_深度学习UFLDL教程：Stacked Autocoders and Implement deep networks for digit classification_Exercise（斯坦福大学深度学习教程）

前言 1.理论知识:UFLDL教程.Deep learning:十六(deep networks) 2.实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T硬盘 3.实验内容:Exercise: Implement deep networks for digit classification.利用深度网络完成MNIST手写数字数据库中手写数字的识别.即:用6万个已标注数据(即:6万张28*28的图像块(patches)),作为训练数据集,然后把它输入到栈式自编码器中,它的第一层自编码器…

关于消除if-else的简单总结

if-else是计算机语言中基本的分支语句,虽然很简单,但可能会出现滥用的情况,如图: 这种标记判断,嵌套成这样(其实没有必要嵌套),会让别人觉得作者水平很低. 可以看出,这些if仅仅是在判断一个变量,根据这个变量的值,返回不同的文字信息. 用switch也不是很好,那样虽然理解起来容易一些,但仍然需要编写很长很长的代码. 接下来小菜就总结几点消除if-else的小技巧. 1.将对应关系保存在数据库中,作为字典. 截图中的例子,无非就是一个对应关系,把指定的数字翻译成文字信息. 这很像我们常用的…

机器学习编程语言之争，Python 夺魁【转载+整理】

原文地址 en cn 本文内容表现平平的 MATLAB 貌似强大的 Julia 本身无错的 R 语言逐渐没落的 Perl 老而弥坚的 Python 我个人很喜欢 Python~ 随着科技的发展,拥有高容量.高速度和多样性的大数据已经成为当今时代的主题词.数据科学领域中所采用的机器学习编程语言大相径庭.究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题.近日,密西根州立大学的博士生 Sebastian Raschka 再次发起了机器学习编程语言之争,分析了自己选择 Python 的原因. 目前,机器…

每日英语：A New Way to Learn Chinese

Entrepreneur and author ShaoLan Hsueh thinks that English-speakers can start learning to read Chinese in less than 10 minutes. The language, she says, has more than 20,000 written characters, which most students in China learn by rote memorization. M…

Adobe Scout 入门

http://www.adobe.com/cn/devnet/scout/articles/adobe-scout-getting-started.html Adobe Scout 是新一代 Flash 内容探查器,广泛适用于桌面 (Flash Player) 和移动设备 (Adobe AIR) 上运行的 Flash 内容.它能够让您洞悉过去无法了解的 Flash 内容行为.最重要的是,Scout 入门十分容易,不包含任何复杂的安装步骤! Scout 问世之前,您可以使用 Flash Build…

Azure平台对Twitter 推文关键字进行实时大数据分析

Learn how to do real-time sentiment analysis of big data using HBase in an HDInsight (Hadoop) cluster. Social web sites are one of the major driving forces for Big Data adoption. Public APIs provided by sites like Twitter are a useful source of data…

(13)odoo翻译

-------------------更新时间:15:52 2016-09-28 星期三增加模型名翻译17:26 2016-05-20 星期五17:58 2016-05-17 星期二12:14 2016-02-24 星期三-------------------* 翻译概述: 每个模块都可以提供自己的翻译文件,存放在i18n(其来源是英文单词 internationalization的首末字符i和n, 18为中间的字符数)目录下,文件名为LANG.po LANG为语言,如中文简体 z…

论文笔记之：Visual Tracking with Fully Convolutional Networks

论文笔记之:Visual Tracking with Fully Convolutional Networks ICCV 2015 CUHK 本文利用 FCN 来做跟踪问题,但开篇就提到并非将其看做是一个黑匣子,只是用来提取特征,而是在大量的图像和 ImageNet 分类任务上关于 CNN 的 feature 做了大量的深度的研究.这些发现促使他们设计了该跟踪系统,他们发现: 不同的卷积层会从不同的角度来刻画目标.顶层的 layer 编码了更多的关于语义特征并且可以作为种类检测器,而底层的…

（六）6.5 Neurons Networks Implements of Sparse Autoencoder

一大波matlab代码正在靠近.- -! sparse autoencoder的一个实例练习,这个例子所要实现的内容大概如下:从给定的很多张自然图片中截取出大小为8*8的小patches图片共10000张,现在需要用sparse autoencoder的方法训练出一个隐含层网络所学习到的特征.该网络共有3层,输入层是64个节点,隐含层是25个节点,输出层当然也是64个节点了. main函数, 分五步走,每个函数的实现细节在下边都列出了. %%==========================…

heatmap.2

heatmap.2 {gplots} R Documentation Enhanced Heat Map Description A heat map is a false color image (basically image(t(x))) with a dendrogram added to the left side and/or to the top. Typically, reordering of the rows and columns according to some set…

Day 3 @ RSA Conference Asia Pacific & Japan 2016 （afternoon）

13.30 hrs Keynote Security in the World-Sized Web Bruce Schneier,Chief Technology Officer, Resilient, an IBM Company, and Security Information technology permeates all aspects of our lives. The combination of mobile, cloud computing, the IoT, per…

海康威视研究院ImageNet2016竞赛经验分享

原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/23249000 目录场景分类数据增强数据增强对最后的识别性能和泛化能力都有着非常重要的作用.我们使用下面这些数据增强方法. 第一,对颜色的数据增强,包括色彩的饱和度.亮度和对比度等方面,主要从Facebook的代码里改过来的. 第二,PCA Jittering,最早是由Alex在他2012年赢得ImageNet竞赛的那篇NIPS中提出来的. 我们首先按照RGB三个颜色通道计算了均值和标准差,对网络的输入数据进行规范化,随…

第十三章——卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNNs)来源于对大脑视觉皮层的研究,并于1980s开始应用于图像识别.现如今CNN已经在复杂的视觉任务中取得了巨大成功,比如图像搜索,自动驾驶,语言自动分类等等.同时CNN也应用于了其他领域,比如语音识别和自然语言处理. 13.1 视觉皮层机理 David H. Hubel和Torsten Wiesel于1958.1959年在猫的身上做实验,给出了关于视觉皮层结构的深刻见解(作者因此与1981年获得诺贝尔生物或医学奖).…

kibana研究

概述 Kibana是一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台,用来搜索.查看交互存储在Elasticsearch索引中的数据.它操作简单,基于浏览器的用户界面可以快速创建仪表板(dashboard)实时显示Elasticsearch查询动态. 安装部署kibana kibana需要64位操作系统,并且需要先安装Elasticsearch,运行Elasticsearch又需要先安装java. 参考资料: Elasticsearch guide Kibana guide 下面以mac…

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