绘图在数学建模、撰写论文时是必不可少的，MATLAB 就是其中一个非常实用的工具。这次给大家分享一个我收藏并用了很久的万能MATLAB绘图模板，本人曾用这个模板绘制过数模国赛、美赛以及电磁杯论文中的绝大部分图片，非常实用，欢迎大家copy~首先，准备好绘图所需的数据，可以根据实际情况对数据进行更改。%% matlab绘制论文图片格式设置
X1 = 0:0.2:10;
Y1 = sin(X1);
论文里的插图是给读者最直观的论文信息，是最能明了的反映论文结果的形式。在这里我们将具体细说下论文里的那些图。文章中的插图从用途上来分，主要分为两种类型。一是模型图，二是结果图/数据图。//模型图// 模型图，就是把你的某种理论模型描绘出来。这种图形很重要，要求图形能准确无误地描绘出你的理论思想，必须得严格符合理论上的所有条件，否则那就是错误的。另一角度上就是美观的要求，你可以看到science
# 深度学习论文画模型图
深度学习是一种在计算机科学领域中应用广泛的机器学习方法，它模拟人脑神经网络的结构和功能，通过大量的数据和计算能力进行训练，可以用于图像识别、自然语言处理、语音识别等多个领域。在深度学习领域，论文是学术界交流和共享研究成果的重要形式，而画模型图是一种清晰、直观地展示深度学习模型结构的方式。
本文将介绍如何使用Python中的`graphviz`库来绘制深度学习论文中的模
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2023-07-31 23:11:12
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【导读】现在搞AI研究写论文，其中论文里的框架图模型图很是考验你画图的能力，不费一番心思功夫，怎能画出一个入得Reviewer法眼的图，论文也不大好中，很是发愁。好消息来了，elvis介绍了有个ML visual的利器，提供一份32页的PPT模型图素材，你在上面可以直接使用画出你要的机器学习深度学习模型图，再也不用担心画图了！比如要画一个 基于一个Transformer的模型的
作为一个科研儿，找文献读文献都是家常便饭的事情，写论文更是科研生涯中必不可少的一部分。本喵今天就跟大家分享几个超级好用的论文神器，总有一个适合你，一起来看看吧！方方格子是一个非常轻巧的Excel工具箱软件，功能强大，操作简单，支持DIY工具箱。拥有上百个实用功能：文本处理、批量录入、删除工具、合并转换、重复值工具、数据对比、高级排序、颜色排序、合并单元格排序、 聚光灯、宏收纳箱等。使用起
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2023-08-14 15:14:11
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什么是数学建模?数学建模，就是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进行求解，然后根据结果去解决实际问题。建模过程1 模型准备了解问题的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。2 模型假设根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。3 模型建立在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量常量之间的数学关系，建立相应的数学结构4 模型求解利用获取
搜索算法在实际编程应用中起着举足轻重的作用，学会掌握搜索算法并熟练应用搜索算法来解决实际问题不得不说是一件相当COOL的事，所以我将深度搜索和广度搜索认真地做了详细的总结，与诸君共勉，也方便以后查阅复习广度优先搜索(BFS)顾名思义，追求的是”覆盖面积”， 现在来一张简单的有向图，广度搜索就是按照那个顺序搜索的，像有句话所说，道生一，一生二，二生万物！具体思想：从图中某顶点a出发，在访问了a之后
论文”正逐渐演变成一个行业，尤其是清华推出论文检测后，想必在未来，高校对这论文查重的需求会越来越大。今天的小编辑做的很简单，就是教你如何降低重复率。可以概括为：换词、换句、变描述(把原句改为倒句、被动句、主动句等)、扰乱段落顺序、删除关键词、关键句等。
1、论文查重软件检测13个相同的单词，被认为是相同的，所以连续相同，不超过13个单词；
2。试着用同义词来代替，例如：损害=破坏；渠道=方式；
对于数学建模画图来说，PPT，visio, matlab就够用了，其他根据特点备选。 首先搞清楚，我们需要画的图主要分为两种：一是 示意图，主要是用于表达思路，过程；特点和要求就是： 好看，简约，能很好地表达你的意思。不太在意画图元素的大小。二是 仿真图（或理论分析图）实质就是根据数据画图的。当然也存在用仿真图来做示意图的，这个没有明显的界限。一 画图前的准备主要分为颜色和元素的大致挑选
Python是一种广泛应用于数据分析、机器学习和深度学习领域的编程语言。在深度学习研究中，经常需要绘制一些图表来展示实验结果或模型结构。本文将介绍如何使用Python来画深度学习论文图，并给出代码示例。
### 绘制饼状图
饼状图是一种常用的数据可视化方式，用于展示各部分占整体的比例。在Python中，我们可以使用matplotlib库来绘制饼状图。以下是一个简单的示例代码：
```pyth
OpenCV Python Depth Map from Stereo Images 立体图像的深度图【目标】通过立体图像创建一个深度图【理论】上一节中，我们学习了一些基本概念，如对极约束和其他一些相关术语。我们还可以看到，如果我们有同一个场景的两张图像，我们可以以一种直观的方式获得深度信息。上图包含等价三角形。写出它们的等价方程，得到如下结果:为图像平面中与场景点3D对应的点与其相机中心之间的距
说明通过本教程，我们将会学会：如何通过两种方式可视化深度图像。一种方式是在3D viewer中以点云的方式显示。（深度图来源于点云图）一种方式是作为一幅图像显示（以不同的颜色表示不同的深度值）操作在VS2010 中新建一个文件 range_image_visualization.cpp，然后将下面的代码复制到文件中。参照之前的文章，配置项目的属性。设置包含目录和库目录和附加依赖项。#include
写在前面Origin是一款功能强大的作图软件，能够方便地画出符合论文规范的又不失优美的各类统计图。作为补充，在本文中将以常用的点线图为例，介绍如何使用Origin画图并插入到word中。一、在表格中填入原始数据并画出点线图构建表格：首先是要将原始数据填入到表格中。通常在第一列填入x轴的数值，其他列填入y轴的数值。增加新的一列，右键->添加新列即可。 2. 画点线图：选择工具栏的绘图->
算法模型主要应用于人工智能和机器学习领域，目前较为流行的算法模型有线性回归，逻辑回归，线性判别分析，决策树，学习矢量量化，Bagging和随机森林，深度神经网络等等。算法模型的常见用途每一种算法模型都有其特定的用途，比如决策树模型，将每次决策节点都拆分为“是”或“否”的结果，对决策人做出决策有着巨大的用处；线性回归模型，利用线性方程调整系数的权重，使数据科学家可以获得不同的训练结果；深度神经网络模
好久没写博客了，去年一年忙忙碌碌，但是也不知道在忙些啥，各种琐事，真正静下心来学的东西。感觉真正掌握或者说做了一点事情的话，就是从零开始写了一篇会议论文，虽然质量比较水，但是也算是完整的走了一遍写论文的过程，还是有一些收获的。今天这篇博客主要从画图的角度来说一下，论文里面的图怎么画才比较有逼格，怎么从零开始去画一张符合论文规范的比较漂亮的图，阐述过程中我也会尽量推荐一些比较好用的方法以及素材的寻找
首先说下我对论文中的标量图（位图）的理解，需要借助其它软件生成的基础图和实验代码运行结果图。我觉得只有这两类图按标量图绘制。其它可以自己画的建议使用矢量图（展示效果更清晰）。一、对于方法描述需要的示意图等（不由实验代码运行出，而是经过使用部分软件绘制），这一类图的话，经验很重要，需要多看论文，根据多次思考和参考高质量论文如何很好表述示意图。我的方法以及建议有以下几点：多看论文多积累。很多优秀的论文
前沿 看了图像处理有一段时间了，但是图像的通道和深度一直不理解，毕竟是比较抽象的概念。现在好好总结下，希望能帮助理解图像的通道和图像的深度。 图像的深度和通道 图像的深度： 图像中像素点占得bit位数，就是图像的深度，比如：
二值图像：图像的像素点不是0 就是1 （图像不是黑色就是白色），图像像素点占的位数就是 1 位，图像的深度就是1，也称作位图。
灰度图像：图像的像素点位于0
作为一名战斗在科研一线的研(搬)究(砖)生(工)，当实验数据收集好了之后，就要开始着手准备发表成果，写成被你的领域同行认可的专业论文。你所有的研究成果都会用文字、图或表的形式呈现出来，虽然文字和表格的作用不可替代，但是大部分研究者会更倾向于从图中获取最直观的实验结果，有时候一张图的好坏会直接影响到论文能否发表在高影响力的期刊上。对于新入门的研究生们，早一点认识到作图在论文发表中的重要作用是十分必要
目标在本节中，我们将学习根据立体图像创建深度图。基础在上一节中，我们看到了对极约束和其他相关术语等基本概念。我们还看到，如果我们有两个场景相同的图像，则可以通过直观的方式从中获取深度信息。下面是一张图片和一些简单的数学公式证明了这种想法。上图包含等效三角形。编写它们的等式将产生以下结果：disparity=x−x′=BfZdisparity = x - x' = \frac{Bf}{Z}dispa
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2023-09-03 10:06:22
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组件化、模块化本质上差不多，但是因为组件化可以转成应用的，方便团队化开发，同时个人开发的话也比较好提高效率，比如个人开发中，你开发了一款登录组件，然后其他项目要用了，或者其他同事要用了，你就可以直接把这个组件复制给它，然后那边的项目或者你的同事复制来后就可以直接用了，达到类似插拔一样的效果，极为方便，省去重复造轮子的麻烦，同时还可以降低项目复杂性，提升开发效率；上面只是我的浅显理解 组件
