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標(biāo)簽 > 可視化
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基于Keras實(shí)現(xiàn)雙向LSTM,可視化其注意力機(jī)制
直觀地說,這類似總結(jié)整個(gè)輸入數(shù)據(jù)為單個(gè)表示,接著嘗試加以解碼。盡管對(duì)于情緒檢測(cè)這樣的分類問題(多對(duì)一),總結(jié)狀態(tài)可能已經(jīng)具備足夠信息,對(duì)于翻譯之類的問題...
2018-10-04 標(biāo)簽:編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化 4.0萬 0
如何基于Plotly和ipywidgets在Jupyter Notebook中創(chuàng)建交互可視化內(nèi)容
我的Fitbit睡眠數(shù)據(jù)是一個(gè)需要可視化不同統(tǒng)計(jì)量(睡眠效率、睡眠得分、初次入睡時(shí)間等)、不同尺度(日、周、年等)數(shù)據(jù)的例子。使用Seaborn的刻面圖...
2018-10-26 標(biāo)簽:可視化數(shù)據(jù)集 1.6萬 0
根據(jù)上圖公式:新權(quán)重=權(quán)重-學(xué)習(xí)率×梯度。已知學(xué)習(xí)率是個(gè)超參數(shù),當(dāng)梯度非常小時(shí),權(quán)重和新權(quán)重幾乎相等,這個(gè)層就停止學(xué)習(xí)了。由于這些層都不再學(xué)習(xí),RNN就...
2018-10-27 標(biāo)簽:可視化機(jī)器學(xué)習(xí) 1.4萬 0
各個(gè)平臺(tái)各種行業(yè)的數(shù)據(jù)可視化分析工具大集合
Openlayers可能是所有地圖庫中可靠性最高的一個(gè)。雖然文檔注釋并不完善。且學(xué)習(xí)曲線非常陡峭,但是對(duì)于特定的任務(wù)來說,Openlayers能夠提供一...
2018-12-25 標(biāo)簽:可視化數(shù)據(jù)集決策樹 1.3萬 0
AM 背后的想法很直觀,其基本的算法也早在 2009 年就已經(jīng)被 Erhan 等人提了出來。他們將 Deep Belief Net 中隱藏神經(jīng)元的首選輸...
2018-05-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化CNN 1.2萬 0
關(guān)于d3.js的一些誤解,為不同技術(shù)背景的人設(shè)計(jì)了專門的學(xué)習(xí)路線
對(duì)設(shè)計(jì)師而言,d3提供了強(qiáng)大的能力和靈活性,但他們首先必須學(xué)習(xí)一些基礎(chǔ)的技能。我經(jīng)常推薦Scott Murray的d3教程(還有他寫的Interacti...
2018-11-16 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)可視化數(shù)據(jù)可視化 7814 0
lobe可視化工具能建立、訓(xùn)練并安裝個(gè)性化的深度學(xué)習(xí)模型
由于在云端訓(xùn)練的速度非???,你能隨時(shí)得到模型表現(xiàn)的結(jié)果,計(jì)算機(jī)的速度也不會(huì)減慢。你可以通過交互圖表控制模型的精確度,理解它是如何隨時(shí)間進(jìn)行改進(jìn)的。最終它...
2018-05-07 標(biāo)簽:可視化深度學(xué)習(xí) 7706 0
三種常見的損失函數(shù)和兩種常用的激活函數(shù)介紹和可視化
從上面闡釋的步驟可以看出,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重由損失函數(shù)的導(dǎo)數(shù)而不是損失函數(shù)本身來進(jìn)行更新或反向傳播。因此,損失函數(shù)本身對(duì)反向傳播并沒有影響。下面對(duì)各類損失...
統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)理論之一——中心極限定理的核心概念
為了降低這個(gè)定理的理解門檻,首先我們來舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子。假設(shè)有一個(gè)包含100人的團(tuán)體,他們?cè)谀承﹩栴}上的意見分布在0-100之間。如果以可視化的方式把他們...
CNN架構(gòu)創(chuàng)新分為七個(gè)不同的類別綜述
深度網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練頗具挑戰(zhàn)性,這也是近來很多深度網(wǎng)絡(luò)研究的主題。深度 CNN 為復(fù)雜任務(wù)提供了高效的計(jì)算和統(tǒng)計(jì)。但是,更深的網(wǎng)絡(luò)可能會(huì)遭遇性能下降或梯度消失...
科達(dá)發(fā)布了基于可視化、智能化、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的專業(yè)對(duì)講系統(tǒng)解決方案
科達(dá)作為視訊與安防領(lǐng)域的領(lǐng)先品牌,積累了20余年專業(yè)經(jīng)驗(yàn),擁有80多項(xiàng)專業(yè)解決方案,覆蓋國(guó)內(nèi)外200多個(gè)行業(yè),此次專業(yè)對(duì)講解決方案的發(fā)布進(jìn)一步完善了科達(dá)...
2018-01-08 標(biāo)簽:物聯(lián)網(wǎng)智能化對(duì)講系統(tǒng) 6702 0
數(shù)據(jù)可視化,不僅僅是統(tǒng)計(jì)圖表
這里引入一個(gè)概念——可視編碼,它數(shù)據(jù)信息映射為可視化元素的技術(shù),其通常具有表達(dá)直觀、易于理解和記憶的特性。數(shù)據(jù)包含屬性和值,相應(yīng)可視編碼也由兩部分組成:...
RISC-V使用ripes進(jìn)行可視化仿真調(diào)試
在學(xué)習(xí)RISC-V時(shí)往往需要有一些工具進(jìn)行匯編級(jí)別的代碼仿真調(diào)試,或者進(jìn)行一些可視化的仿真,一般使用qemu,但是其對(duì)于新手來說稍微顯得有點(diǎn)復(fù)雜。rip...
之前用Keil MDK做項(xiàng)目的時(shí)候有個(gè)想法:是否能將宏定義做成一個(gè)可視化的模板呢?這樣我就不用直接去修改對(duì)應(yīng)的.h或者.c文件了,也能減少手誤導(dǎo)致工程編...
如實(shí)使用網(wǎng)格圖(trellis chart)來構(gòu)建可視化作品?
就快成功了?,F(xiàn)在需要做的就是將這些值分開,以便它們不像上面的圖表那樣分組。這里可以使用 '%' 符號(hào)來代替分隔符號(hào)來完成。它能用來計(jì)算除法的余數(shù)。例如 ...
折線圖可能是最常見的可視化方式了,它可以讓用戶很直觀地按照時(shí)間維度了解系統(tǒng)的情況。系統(tǒng)中每個(gè)單一或聚合的指標(biāo)都會(huì)以一條折線在圖表中體現(xiàn)。但當(dāng)同一個(gè)圖表中...
2018-11-15 標(biāo)簽:可視化數(shù)據(jù)分析 6208 0
超強(qiáng)大的Nginx可視化管理平臺(tái)Nginx-Proxy-Manager中文入門指南
今天給大家介紹一款 Nginx 可視化管理界面,非常好用,小白也能立馬上手。
制作動(dòng)畫的關(guān)鍵是定義一個(gè)動(dòng)畫函數(shù),指定視頻的每一幀發(fā)生了什么。這里i表示動(dòng)畫幀的索引。你可以選擇在i幀中可見的數(shù)據(jù)范圍。之后我使用seaborn的線圖繪...
在數(shù)據(jù)分析和可視化中最有用的50個(gè)Matplotlib圖表
通常,多個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)具有完全相同的 X 和 Y 值。 結(jié)果,多個(gè)點(diǎn)繪制會(huì)重疊并隱藏。 為避免這種情況,請(qǐng)將數(shù)據(jù)點(diǎn)稍微抖動(dòng),以便您可以直觀地看到它們。 使用 ...
2018-12-28 標(biāo)簽:代碼可視化數(shù)據(jù)分析 5483 0
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