取色技巧1.可以利用QQ或微信的截图功能，抓取颜色：① 同时按住 Ctrl + Alt + A，进入截图；② 按住 Ctrl 键，光标处会显示光标位置对应RGB的6位十六进制颜色码；③ 松开 Ctrl 键，光标处会显示光标位置对应RGB的3串RGB颜色值。2.使用画图工具抓取颜色① 使用 颜色选取器 点击对应颜色② 在 编辑颜色 可以看到对应的RGB颜色值配色方案1.复古编号12345678910
方案一：复古系列色——十六进制颜色码：0780cf - 765005 - fa6d1d - 0e2c82 - b6b51f - da1f18 - 701866 - f47a75 - 009db2 - 024b51 - 0780cf - 765005系列色——RGB颜色值：（7,128,207）-（118,80,5）-（250,109,29）-（14,44,130）-（182,181,31）-（21
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2024-08-10 13:56:12
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不断更新中…其实对于机制示意图而言，颜色的饱和度尽量不要太高（饱和度越高越鲜艳），选择柔和一点的深暗色及浅色系搭配起来，比如前几期的机制图绘制对于数据图的颜色使用，参考了一位大佬（ID: DrZhao93）的视频，总结了笔记发给大家：（一）单条数据线：a. 传统：黑/红 流行：深灰/深蓝
b. 带有其他彩色信息的单条数据线：黑色
c. 细密、噪音大的单条数据线：深灰色（更清晰，不会乱成
【火炉炼AI】深度学习003-构建并训练深度神经网络模型(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )前面我们讲解过单层神经网络模型，发现它结构简单，难以解决一些实际的比较复杂的问题，故而现在发展出了深度神经网络模型。深度神经网络的深度主要表现在隐含层的层数上，前面的单层神经网络只有一个
一、摘要我们提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的深度估计系统，该系统通过对从双目图像对中预测的深度图进行体积融合，从而得到场景的三维重建。我们提出了一种深度改进架构，它可以计算可视图的视差并预测遮挡部分，进而帮助融合系统产生几何一致的重建。我们在提出的新的代价滤波网络中利用3D扩张卷积，与现有滤波架构相比，会产生更好的滤波效果，同时将计算量减少一半。对于特征提取，我们使用Vortex Pooli
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2024-10-15 09:00:09
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# 深度学习画图流程
## 流程表格
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 准备数据集 |
| 步骤2 | 构建模型 |
| 步骤3 | 定义损失函数 |
| 步骤4 | 选择优化算法 |
| 步骤5 | 训练模型 |
| 步骤6 | 预测和绘图 |
## 步骤详解
### 步骤1：准备数据集
在深度学习中，数据集是非常重要的。你需要准备一个包含输入数据和对
原创
2023-12-11 16:33:24
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# Python中画图配色的实现
在数据可视化中，配色方案是至关重要的一部分，它能帮助我们更好地传达信息。对于刚入行的小白来说，了解如何在Python中进行图形配色是非常必要的。本文将通过一系列步骤来教你如何实现Python中画图的配色，步骤清晰易懂，具体操作详尽。
## 整体流程
以下是实现“Python中画图配色”的整体步骤：
| 步骤 | 描述
# Python画图配色方案的科普
在数据可视化中，颜色的使用不仅影响着信息的传达，也对观众的情感和理解至关重要。Python作为一种强大的编程语言，提供了多种库和方法来创造美观且易于理解的图表。本文将介绍Python中常用的画图配色方案，并给出相关的代码示例，同时展示如何使用Mermaid流程图和甘特图来辅助理解。
## 1. Python中常用的绘图库
在Python里，有几个常用的绘图
原创
2024-08-05 04:38:39
99阅读
深度学习画图工具
## 引言
在深度学习领域，数据可视化是非常重要的一环。通过可视化工具，我们可以更好地理解和分析模型的表现、数据的分布以及网络的结构。然而，传统的画图工具往往难以满足深度学习的需求。为了解决这个问题，研发者们开发了一系列专门为深度学习设计的画图工具，它们具有强大的绘图功能和与深度学习框架无缝集成的能力。本文将介绍几款常用的深度学习画图工具，并给出代码示例。
## PyTor
原创
2023-09-21 01:14:31
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1.在Al中使用橡皮擦工具时，按住Alt键拖动，能以矩形的形式切割形状，该操作适用于单个或多个对象。我们可以利用此操作快速进行减去矩形形状的布尔运算。 2.在Al中想在某个对象上绘制内容且不超出对象时，我们只需选中想要绘制的对象后，使用【绘图模式】中的“内部绘图”就能快速的解决该问题。 3.在Al中可以使用分布间距进行多对象的精确调整。只需打开对齐窗口的显示选项后
# 深度学习中的Loss可视化：使用代码绘制损失函数图像
深度学习是机器学习领域中的一项重要技术，其核心在于算法的训练过程。在训练过程中，损失函数（loss function）用于评估模型预测值与真实值之间的差异。为了调优模型和监控训练过程，通常需要将损失值进行可视化。本文将讨论如何绘制训练过程中的损失曲线，并提供相关的代码示例。
## 1. 什么是损失函数？
损失函数是机器学习中用来估算模
在使用 GitHub 进行深度学习相关的画图时，会遇到一些技术和逻辑上的挑战，这里记录下整个解决过程，旨在帮助有类似需求的开发者和研究者。
### 背景定位
在深度学习项目中，图形展示数据处理流程、模型结构和结果分析至关重要。项目团队的用户反映：“我们无法有效展示模型训练的过程与结果，导致数据的直观性和说服力不足。”这直接影响了项目的反馈和下一步的开发方向，提高了团队沟通成本。
> “我们无法
# 如何实现“深度学习 画图软件”
## 整体流程
下面是实现“深度学习 画图软件”的整体步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 安装Python深度学习库 |
| 2 | 数据准备 |
| 3 | 搭建深度学习模型 |
| 4 | 模型训练 |
| 5 | 模型测试 |
| 6 | 画图软件实现 |
## 操作步骤
### 1. 安装Python深度学习
原创
2024-05-13 03:22:19
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配色的选择是在我们论文文章画图过程中经常面临的一个问题。常用的R或python语言都内置了默认的颜色系统，强大的默认设置可以满足我们的绘图需求。但当我们需要绘制更多的图形时，固定的配色就会显得重复，此时通过自定义颜色就可以丰富图形的表现。但是当遇上选择困难户这又诞生了一个更大的问题。随机的选择又不能满足一个处女座该有的挑剔，这可怎么办呢？下面小鹿将介绍一种从艺术画作中提取特征颜色的新奇思路，让名家
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2023-10-13 23:19:34
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本文概述它属于列表优先级算法类别。它也称为深度排序算法。在该算法中, 完成了对象可见性的排序。如果按特定顺序反转对象, 则可以得到正确的图像。对象以增加的顺序排列到z坐标。渲染按z坐标顺序进行。其他物体将使附近的物体模糊。后一个像素将覆盖其他物体的像素。如果两个的z值重叠, 我们可以从Z值确定正确的顺序, 如图(a)所示。如果z个对象相互重叠(如图(b)所示), 则可以通过拆分对象来保持此正确顺序
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2023-11-25 13:50:36
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PlotNeuralNet源代码链接：https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet 网上找了很多画深度学习网络图的方法，发现这个PlotNeuralNet的颜值与实用性比较出色，只是需要进行编程，但是对于搞深度学习的人来说，问题应该不大。先展示几张PlotNeuralNet画的效果图： 在GitHub上的源码中有所依赖软件安装步骤，本人的电脑是wind
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2023-12-04 13:38:56
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1 NN-SVG这个工具可以非常方便的画出各种类型的图，是下面这位小哥哥开发的，来自于麻省理工学院弗兰克尔生物工程实验室, 该实验室开发可视化和机器学习工具用于分析生物数据。可以绘制的图包括以节点形式展示的FCNN style，这个特别适合传统的全连接神经网络的绘制。以平铺网络结构展示的LeNet style，用二维的方式，适合查看每一层featuremap的大小和通道数目。 
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2023-08-01 21:04:21
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摘要广义线性模型和非线性特征变换的组合广泛用于输入稀疏的大规模回归和分类问题。特征的交叉非常有效并且可解释性也很好，但是为了提高模型泛化能力，需要大量的特征工程工作。深度神经网络可以更好的通过稀疏特征的低纬稠密向量泛化到非显性的特征组合。但是当用户物品的交互数据比较稀疏的时候，深度神经网络可能会过拟合。本文我们提出wide & deep 学习，同时训练线性模型和深度模型，结合了记忆与泛化的
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2024-01-21 00:31:12
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一、论文一：Multi-Temporal Remote Sensing Image Registration Using Deep Convolutional Features1.论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/84040752.GitHub： https://github.com/yzhq97/cnn-registration3.Mo
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2024-05-11 11:48:22
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? Author ：Horizon John✨ 编程技巧篇：各种操作小结? 机器视觉篇：会变魔术 OpenCV? 深度学习篇：简单入门 PyTorch? 神经网络篇：经典网络模型? 算法篇：再忙也别忘了 LeetCode [ 轻量级网络 ] 经典网络模型2——MobileNet 详解与复现? MobileNet? MobileNet 详解? MobileNet 网络结构? 背景介绍? Depth
