可视化

1. 折线图：plt.plot 设置数据 ：plt.plot(x,y)，单列数据传入默认y轴，此时x轴数据默认从0逐渐对应递增 设置颜色 ：plt.plot(x,y,color/c=" ")，RGB颜色列表为： https://xkcd.com/color/rgb/ 设置数据点的形状 ：plt.plot(x,y,marker=" ")， 符号参考： https://matplotlib.org/api/markers_api.html#module-matplotlib.markers 设置连接线风格 ：plt.plot(x,y,linestyle/ls=" ") ‘-’ or ‘solid’ ——solid line ‘–’ or ‘dashed’ ——dashed line ‘-.’ or ‘dashdot’ ——dash-dotted line ‘:’ or ‘dotted’ ——dotted line ‘None’/’ ‘/’’ ——draw nothing 其它设置 ：线宽-linewidth/lw=n；点大小-markersize=m；透明度-alpha=m；label='XXX’用于设置标签（必须使用plt.legend(loc=“upper left”)来显示标签） 颜色点线同时设置 ：“ro-” 同时绘制多条线 ：plt.plot(x1,y1,“ro”,x2,y2

以颜色 区别深度 为了更加直观的显示点云，将不同的深度值显示为不同的颜色。 #include <iostream> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/io/ply_io.h> #include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h> #include <pcl/io/io.h> using namespace std; using namespace pcl; using namespace io; int main() { PointCloud<PointXYZ>::Ptr cloud(new PointCloud<PointXYZ>); if (io::loadPLYFile("bunny.ply", *cloud) == -1) { // 读取.ply文件 cerr << "can't read file bunny.pcd" << endl; return -1; } boost::shared_ptr<pcl::visualization::PCLVisualizer> viewer(new pcl::visualization::PCLVisualizer("3D Viewer")); pcl::visualization:

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 我在自己的机器上独立玩git，我发现很难维护我所有分支和提交的心理模型。 我知道我可以做一个 git log 来查看我所在的提交历史，但是有没有办法看到整个分支拓扑，就像这些似乎在各地用于解释分支的ascii映射？ .-A---M---N---O---P / / / / / I B C D E \ / / / / `-------------' 只是觉得有人出现并试图拿起我的存储库会很难确定正在发生的事情。 我想我受AccuRev 流媒体浏览器的影响 ...... #1楼 “99.999％的时间是通过 git lg 查看历史记录，而0.001％是通过 git log ” 只想分享2个可能有用的日志别名。 （从.gitconfig配置） [Alias] lg = log --graph --pretty=format:'%Cred%h%Creset %ad %s %C(yellow)%d%Creset %C(bold blue)<%an>%Creset' --date=short hist = log --graph --full-history --all --pretty=format:'%Cred%h%Creset %ad %s %C(yellow)%d%Creset %C(bold blue)<%an>

Hystrix Dashboard 是 Hystrix 的仪表盘组件，提供了数据监控，可以实时监控 Hystrix 的各个指标，例如： 各Hystrix Command的请求响应时间, 请求成功率等数据，然后通过图形化界面展示出来 创建一个子模块hystrix-dashboard 启用Hystrix Dashboard步骤： 1~4步骤是在子模块hystrix-dashboard中操作 1.修改子模块hystrix-dashboard与springcloud04添加父子模块引用 注1：hystrix-dashboard是个独立的服务，不用注册到 Eureka server 2.添加依赖，(添加至主模块springcloud04，这样其它子模块均可引用)： <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix-dashboard</artifactId> <

原文链接： http://tecdat.cn/?p=9227 数据集： 行为危险因素监视系统数据 摘要： 该数据集是来自全美约40万份与健康相关主题的问卷调查。BRFSS始于1980年代，并已通过问卷调查在美国用于监测普遍的疾病。该研究是追溯性的，而不是设计性的实验，因此尽管可以推断出相关性，但不能因果关系。 数据集中的特征既是连续的又是分类的。 目标： 探索性别，体重和年龄之间的相关性 第0部分：设置 library(ggplot2) library(dplyr) library(Rgraphviz) library(knitr) library(grid) library(gridExtra) load("brfss2013.RData") # group and count a feature with discrete values feature_vcounts <- function(df, f) { df %>% group_by_at(f) %>% count()} # method for binning values bin_min_sample <- function(p) { n = 10 a = 10/p b = 10/(1-p) max(c(a,b))} # create a new df for simulating binom probability

本文主要介绍navicat工具连接mongodb服务器,实现数据可视化展示 下载安装包 客户端连接 下载安装包 这步读者自己百度去下载安装吧,笔者之前把破解链接放在这里审核不通过,或者可以通过私信笔者获取; 客户端连接 下图是登录后的效果和关系型数据库mysql比较像,当然如果有不喜欢这种展示方式的,可以点右下角去切换视图: 来源： CSDN 作者： 程序员or cv 链接： https://blog.csdn.net/weixin_40292351/article/details/103487552

作者 | Jeskson 来源 | 达达前端小酒馆 Vue简介 Vue框架，框架的作者，尤雨溪，组件化，快速开发的特点。生命周期beforeCreate：组件刚刚被创建created：组件创建完成生成 beforeMount：挂载之前mounted：挂载之后成熟 beforeDestory：组件销毁前调用destoryed：组件销毁后调用老年 安装： 全局安装：vue-cli npm install --global vue-cli 创建一个基于webpack模板的新项目 vue init webpack my-project 安装依赖包： cd my-project npm install npm run dev @代表src目录： import Vue from 'vue' import Router from 'vue-router' import Hello from '@/components/Hello' Vue.use(Router) export default new Router({ routes: [ { path: '/', name: 'hello', component: Hello } ] }) 生命周期调用： beforeCreate created beforeMount mounted 实例生命周期钩子 比如 created 钩子 new Vue

作者 | Jeskson 来源 | 达达前端小酒馆 Vue简介 Vue框架，框架的作者，尤雨溪，组件化，快速开发的特点。 生命周期 beforeCreate：组件刚刚被创建 created：组件创建完成 生成 beforeMount：挂载之前 mounted：挂载之后 成熟 beforeDestory：组件销毁前调用 destoryed：组件销毁后调用 老年 安装： 全局安装：vue-cli npm install --global vue-cli 创建一个基于webpack模板的新项目 vue init webpack my-project 安装依赖包： cd my-project npm install npm run dev @代表src目录： import Vue from 'vue' import Router from 'vue-router' import Hello from '@/components/Hello' Vue.use(Router) export default new Router({ routes: [ { path: '/', name: 'hello', component: Hello } ] }) 生命周期调用： beforeCreate created beforeMount mounted 实例生命周期钩子 比如 created 钩子

1、下载 下载地址： http://www.kafkatool.com/download.html 2、安装 根据不同的系统下载对应的版本，我这里kafka版本是1.1.0，下载kafka tool 2.0.1。 双击下载完成的exe图标，傻瓜式完成安装。 3、简单使用 kafka环境搭建请参考： CentOS7.5搭建Kafka2.11-1.1.0集群 1）连接kafka 打开kafka tool安装目录，点击exe文件 提示设置kafka集群连接 点击确定，设置 设置完了，点击Test测试是否能连接，连接通了，然后点击Add，添加完成设置。出现如下界面 2）简单使用 配置以字符串的形式显示kafka消息体 或者通过如下界面配置 注释：更改完Content Types，要点击Update和Refresh按钮 再次查看kafka的数据： 来源：https://www.cnblogs.com/frankdeng/p/9452982.html https://cloud.tencent.com/developer/news/112764 来源： CSDN 作者： 周小董 链接： https://blog.csdn.net/xc_zhou/article/details/103497547

Why MobileNet and Its Variants (e.g. ShuffleNet) Are Fast 文章通过输入与输出连通性的角度直观上分析了不同卷积模式计算量的改变情况。 图片来自 这里 基础卷积模块 standard convolution 图片来自 这里 标准卷积的计算量为HWNK²M，可以分为3部分 (1) the spatial size of the input feature map HxW, (2) the size of convolution kernel K² (3) the numbers of input and output channels NxM. group convolution 图片来自 这里 Depthwise Convolution 图片来自 这里 Pointwise Convolution 图片来自 这里 Depthwise separable convolution 图片来自 这里 channel Shuffle 图片来自 这里 ，(a) Two Stacked Group Convolutions (GConv1 & GConv2), (b) Shuffle the channels before convolution, (c) Equivalent implementation of (b) 卷积操作变体