可视化 | 易学教程

可视化操作，实现横向柱形echart图无边框

阅读更多关于可视化操作，实现横向柱形echart图无边框

图片的实现： <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>占比</title> </head> <style type="text/css"> .bgF{ height: 12px; background-color: #7299CF; border-radius: 10px 0 0 10px; width:50%; } .bgBar{ height: 12px; background-color: #DB7272; margin: auto; border-radius: 10px; display: flex; overflow: hidden; } .line{ width: 4px; height: 12px; background: #fff; -webkit-transform: skew(30deg); transform: skew(30deg); } .bgL{ margin-left: -10px; width: 15px; height: 12px; background: #7299CF; -webkit-transform: skew(30deg); transform: skew(30deg); } </style> <body> <div class="bgBar"> <div

美军全资产可视化

阅读更多关于美军全资产可视化

美军全资产可视化1级：包装单元采用( B C)。 A.全球定位系统 B.无源RFID标签 C.条形码 D.有源RFID标签美军全资产可视化4级：集装箱采用( D )。 A.全球定位系统 B.无源RFID标签 C.条形码 D.有源RFID标签美军全资产可视化2级：运输单元采用(B C )。 A.全球定位系统 B.无源RFID标签 C.条形码 D.有源RFID标签美军全资产可视化0级：单装采用(B C )。 A.全球定位系统 B.无源RFID标签 C.条形码 D.有源RFID标签美军全资产可视化5级：机动车辆采用( A)。 A.全球定位系统 B.无源RFID标签 C.条形码 D.有源RFID标签来源： https://www.cnblogs.com/tqing/p/11674442.html

Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践 ☝☝☝

阅读更多关于 Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践 ☝☝☝

Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践随着 TensorFlow 在研究及产品中的应用日益广泛，很多开发者及研究者都希望能深入学习这一深度学习框架。而在昨天机器之心发起的框架投票中，2144 位参与者中有 1441 位都在使用 TensorFlow 框架，是所有框架中使用率最高的。但 TensorFlow 这种静态计算图有一定的学习成本，因此也阻挡了很多准备入坑的初学者。本文介绍了学习 TensorFlow 的系列教程，旨在通过简单的理论与实践帮助初学者一步步掌握 TensorFlow 的编程技巧。这一系列教程分为 6 部分，从为什么选择 TensorFlow 到卷积神经网络的实现，介绍了初学者所需要的技能。机器之心在本文介绍了 PyTorch 和 Caffe 等深度学习框架的优缺点及 TensorFlow 基础，包括静态计算图、张量、TensorBoard 可视化和模型参数的保存等。为什么选择 TensorFlow？在本文中，我们将对比当前最流行的深度学习框架（包括 Caffe、Theano、PyTorch、TensorFlow 和 Keras），帮助你为应用选择最合适的框架。 1. Caffe ：第一个主流产品级深度学习库，于 2014 年由 UC Berkeley 启动。优点：快速支持 GPU 漂亮的 Matlab 和 Python 接口

clientHeight获取屏幕可视化高度

阅读更多关于 clientHeight获取屏幕可视化高度

此时你设置后会发现屏幕的高度出现滚动条那是因为body有8个外边距设置margin：0就可以解决 watch可以区监听data中的数据，只要data中的数据发生变化就可以执行watch中的函数了 watch也可以区调用methods中的方法 <style> #box{ background: #000; } body{ margin: 0; } </style> <body> <div id="app"> <div id="box" ref="fullheight"> </div> </div> </body> <script src="https://unpkg.com/vue/dist/vue.js"></script> <script> new Vue({ el: '#app', data() { return { clientHeight:"", }; }, mounted(){ this.clientHeight=`${document.documentElement.clientHeight}`;//获取屏幕可视化的高度； // console.log(this.clientHeight);//798px window.onresize = function temp() { //屏幕大小发生改变触发 window.onresize this

PCL学习之点云可视化：坐标字段、随机、单一颜色、法向量

阅读更多关于 PCL学习之点云可视化：坐标字段、随机、单一颜色、法向量

pcl中几种常见的点云渲染方式（1）颜色区别深度此方法在PointCloudColorHandlerGenericField类中实现，该将不同的深度值显示为不同的颜色，实现以颜色区分深度的目的，PointCloudColorHandlerGenericField方法是将点云按深度值(“x”、“y”、"z"均可)的差异着以不同的颜色进行渲染。 #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h> #include <vector> using namespace std; int main(int argc, char* argv[]) { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr Cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::io::loadPCDFile("./biansu.pcd", *Cloud);//读入点云数据 pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("display"); viewer.setBackgroundColor(0, 0, 0);

ZFNet(2013)及可视化的开端

阅读更多关于 ZFNet(2013)及可视化的开端

目录写在前面网络架构与动机特征可视化其他参考博客： blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 ZFNet出自论文《 Visualizing and Understanding Convolutional Networks》，作者Matthew D. Zeiler和Rob Fergus——显然ZFNet是以两位作者名字的首字母命名的，截止20190911，论文引用量为4207。ZFNet通常被认为是 ILSVRC 2013 的冠军方法，但实际上ZFNet排在第3名，前两名分别是Clarifai和NUS，不过Clarifai和ZFNet都出自Matthew D. Zeiler之手，见 ILSVRC2013 results 。 ZFNet(2013)在AlexNet(2012)的基础上，性能再次提升，如下图所示，图片来自 cs231n_2019_lecture09 。论文最大的贡献有2个：提出了 ZFNet ，一种比AlexNet性能更好的网络架构提出了一种特征可视化的方法，并据此来分析和理解网络本文将围绕上述2点展开，先介绍网络架构，再介绍特征可视化的方法。网络架构与动机 ZFNet的网络架构如下 ZFNet的网络架构是在AlexNet基础上修改而来，与AlexNet相比，差异不大：第1个卷积层，kernel

vue地图可视化 ArcGIS篇

阅读更多关于 vue地图可视化 ArcGIS篇

ArcGIS for javascript开发心得本次实例中采用ArcGIS for javascript3.24版本，由于版本3与4在API等存在较大区别，就不一一列举，详细区别看官方解释 arcgis for js4.7版本能够自动创建layer、graphs等类，而不像3.24版本需要在图形渲染前重新new 新的类。然而，查找大量文件资料，网上有关ArcGIS forjavascript的资料甚少，更不用说通过vueJS+arcGIS开发出一套可视化平台，在不断查看官方文档和实际操作,总结自己的构思和使用心得。技术采用： vueJS + vuetify + axios + arcGIS3.24 + echarts 如图所示：可视化界面采用三层三文治结构，从server（后台，非online server）读取数据，vueJS负责数据驱动，ArcGIS与echarts负责数据的图形化。同时引入浏览器的web sql db本地数据库进行海量数据缓存 ArcGIS API for Javascript 是由美国 Esri 公司推出，基于 dojo框架和 REST 格式的一套编程接口（目前最新版本为 3.3， dojo1.8。通过 ArcGIS API for Javascript可以对 ArcGIS for Server 进行访问调用，并将 ArcGIS for

pytorch中使用tensorboard可视化

阅读更多关于 pytorch中使用tensorboard可视化

文章目录 tensorboard 常用记录函数 add_graph add_image add_images add_figure add_scalar add_scalars add_histogram add_pr_curve add_text add_embedding 参数说明 tag global_step walltime 安装目标：pytorch1.2.0+tensorboard1.14 当前环境： ubuntu16.04 已安装有tensorflow1.11(内部集成有tensorboard) python环境为anaconda,3.6版本 pytorch官网教程使用如下命令安装tensorboard pip install tb-nightly tensorboard --logdir = runs 但由于老版本的tensorflow没有卸载，故会引起冲突，之所以会引起冲突是因为tensorboard优先检索是否安装有tensorflow,如果有，则会使用tensorflow提供的函数集，如果没有安装则使用自带的精简函数集。而当tensorflow与tensorboard版本不匹配或者tensorflow卸载不完整时，tensorboard检索到tensorflow，并用其作为函数集，但当运行时才发现其中的各种函数接口不匹配，或者直接没有，故而引起各种问题报错。

可视化: Python—MatPlotLib—多模型的ROC曲线

阅读更多关于可视化: Python—MatPlotLib—多模型的ROC曲线

文章目录示例代码解释示例代码 from sklearn.metrics import roc_curve, auc import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt plt.figure ( figsize = ( 15, 10 )) def plot_roc ( labels, predict_probs, titles ) : color = [ 'r' , 'g' , 'b' , 'y' ] shape = [ 'o' , 'v' , '^' ] for idx, predict_prob in enumerate ( predict_probs ) : false_positive_rate,true_positive_rate,thresholds = roc_curve ( labels, predict_prob ) roc_auc = auc ( false_positive_rate, true_positive_rate ) plt.title ( 'ROC' ) c = color [ idx%len ( color ) ] s = shape [ idx%len ( shape ) ] plt.plot ( false_positive_rate, true_positive_rate

SuperZero gero同步区块可视化

阅读更多关于 SuperZero gero同步区块可视化

var startBlock = sero.syncing.currentBlock var cs = 0 var b_time = 10 * 1000 setInterval(function(){ var nowData = sero.syncing var blocks = nowData.currentBlock - startBlock; cs += 1 console.info(" 总区块：" + nowData.highestBlock) console.info(" 当前区块：" + nowData.currentBlock) console.info(" >>> 同步区块：" + blocks) console.info(" >>> 同步进度：" + (blocks / (nowData.highestBlock - startBlock) * 100).toFixed(2) + "%") console.info(" >>> 预计剩余时间：" + ( (nowData.highestBlock - startBlock)/(blocks/(b_time*cs/1000))/60/60).toFixed(2) + '小时') console.info("------------------------------------")},b_time) 　　来源：

订阅可视化