文章目录前言一、主成分分析（PCA）1.说明2.【例1】基于主成分分析对 Iris 数据集降维：二、奇异值分解（SVD）1.说明2.【例2】基于奇异值分解对 Iris 数据集降维。三、线性判别分析（LDA）1.说明2.【例3】基于线性判别式分析对 Iris 数据集降维四、局部线性嵌入（LLE）1.说明2.【例4】基于局部线性嵌入对 Iris 数据集降维五、拉普拉斯特征映射（LE）1.说明2.【例5
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2024-04-03 13:11:05
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pooling 是仿照人的视觉系统进行降维（降采样），用更高层的抽象表示图像特征，这一部分内容从Hubel&wiesel视觉神经研究到Fukushima提出，再到LeCun的LeNet5首次采用并使用BP进行求解，是一条线上的内容，原始推动力其实就是仿生，仿照真正的神经网络构建人工网络。
至于pooling为什么可以这样做，是因为：我们之所以决定使用卷积后的特征是因为图像具有一种“静态性”
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2024-06-13 07:34:56
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Plotly，一个用于做分析和可视化的在线平台，曾被网友称为“有史以来最牛逼”可视化神器（具体无从考据，只是在搜索资料时看到的），为何有如此称号？因为它功能强大，功能强大，功能强大！重要的事情说三遍！其功能强大到不仅与多个主流绘图软件的对接，而且还可以像Excel那样实现交互式制图，而且图表种类齐全，并可以实现在线分享以及开源，等等；这种功能强大到还没有一个人能够完全掌握其全部应用，甚至国内对它的
文章目录一、动画1.1 基本动画1.2 使用 Plotly Express 制作动画条形图1.3 当前动画限制和注意事项二、为动画添加控制按钮2.1 简单的播放按钮2.2 曲线上的移动点2.3 沿平面曲线移动 Frenet 框架2.4 使用滑块和按钮三、MRI 体积切片的可视化 一、动画使用 Plotly Express 制作的动画 几个Plotly Express 函数支持通过animatio
今日鸡汤一去紫台连朔漠，独留青冢向黄昏。高级可视化神器Plotly_Express快速入门Plotly_Express是新一代的高级可视化神器，它是plotly.py的高级封装，内置了大量实用、现代的绘图模板。使用者只需要调用简单的API函数，便可快速地生成漂亮的动态可视化图表；同时其内置了很多的数据集，方便自行调用，快速模拟作图。 安装用pip install plotly_express 命令
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2023-07-19 14:39:04
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Dev Express，一个非常优秀的报表控件。像其他报表一样，该报表也包括几个主要部分：Report Header，Page Header，Group Header，Detail，Group Footer，Page Footer和Report Footer共7个部分。，除此之外，我们还可以添加Detail Report，并同时添加与此相对应的Report Header/Footer。借助此功
文章目录前言一、双Y轴图绘制二、图形动画制作三、多图层动画制作 前言全文动图演示Origin双Y轴图的绘制、演示origin图形动画制作。一、双Y轴图绘制首先，利用美国疫情数据(截至2020年4月28日)，绘制确诊与死亡人数的双Y轴图。点击工具栏下的“绘图”，选择“双Y轴图”，在弹出的对话框中，将“时间-X”与“确诊人数-Y”添加到“图层1”，将“时间X”与“死亡人数Y”添加到图层2，具体操作如
Plotly是一款适用于Phython、Java、Matlab等平台的在线绘图程序.下面，我们从零开始，看看如何用Plotly美化Matlab中的图片！Step1:：首先，在Plotly官网上注册账号。https://plot.ly/matlab/Step2：注册完成后，进入账号设置，可以查看我的API KEY以及USERNAME。https://plot.ly/settings/api/Step
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2024-05-09 18:42:16
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Pandas is a dependency that is only used in plotly.express not in plotly. For more you can visit this issue.So you neandas or conda install -c anaconda pandas
原创
2024-03-27 17:25:32
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高级可视化神器Plotly_Express快速入门Plotly_Express是新一代的高级可视化神器，它是plotly.py的高级封装，内置了大量实用、现代的绘图模板。使用者只需要调用简单的API函数，便可快速地生成漂亮的动态可视化图表；同时其内置了很多的数据集，方便自行调用，快速模拟作图。
原创
2022-01-11 16:03:30
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Plotly是Python中的开源绘图库。Python用户可以使用Plotly生成不同类型的交互式基于Web的图表
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2023-01-25 19:49:57
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Plotly Express：简化数据可视化的利器在现代数据科学的世界中，数据可视化不仅是数据分析的基础，更是揭示数据内在规律的重要工具。Python作为数据科学的主流编程语言，提供了丰富的可视化库，其中Plotly Express因其简洁易用、功能强大，成为了许多数据分析师和工程师的首选。本文将深入探讨Plotly Express的使用，并通过实际代码示例，帮助读者更好地理解其应用。什么是Plo
可视化神器 Plotly Express 合并到 Plotly，安装过程有点小尴尬前些时候，「Python数据之道」发布了关于 Plotly Express 的两篇文章，发现大家都很喜欢这个新的可视化神器。可视化神器推荐（Plotly Express）在 Pycharm 等编辑器下使用 Python 可视化神器 Plotly Express7月17日， Plotly 官方宣布将 Plotly 更新
原创
2021-01-21 15:22:37
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1、创建CGRect rect = CGRectMake(100, 200, 50, 50);
UILabel *label = [[UILabel alloc] initWithFrame:rect];2、text //设置和读取文本内容,默认为nillabel.text = @”文本信息”; //设置内容
NSLog(@”%@”, label.text); //读取内容3、textColor
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2024-05-24 20:28:51
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介绍Express 是一个基于 node.js 的 Web应用开发框架。它提供了一组强大的特性，可以帮助开发人员快速构建高性能的 Web 应用和 API。Express 的主要特性包括：轻量级： 核心代码非常简洁，只有几百行，可以快速启动。高度可扩展：提供了一系列的插件（称为中间件），可以轻松扩展功能。强大的路由功能：提供了灵活的路由功能，可以为不同的请求指定不同的处理逻辑。内置模板引擎：提供了对
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2024-07-08 09:20:33
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Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库，它是 Plotly.py 的高级封装，为复杂图表提供简单的语法。最主要的是 Plotly 可以与 Pandas 数据类型 DataFrame 完美的结合，对于数据分析、可视化来说实在是太便捷了，而且是完全免费的，非常值得尝试下面我们使用 Ployly 的几个内置数据集来进行相关图表绘制的演示数据集Plotly 内置的所有数据集都
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2022-10-14 11:42:39
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Plotly Express YYDS
原创
2022-08-09 20:33:41
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首先 描述下问题，前段时间接到了通知，做nodejs高并发代码优化，于是开始整咯，首先用loadrunning模拟高并发，问题就来了，到高并发路由的时候，会出现数据库连接数不够用的情况。查询了代码，都是一条语句执行完毕之后，:在callback中执行释放连接然后通知下一个语句去执行。应该是一个用户一个数据库连接就够了，而且我做了队列限制并发数，应该足够限制住连接数才对，可是每次还是蹭蹭蹭
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2024-04-25 15:10:35
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在应用模板：超市数据分析模型 中，产品分析仪表板（如下图）的右侧视图呈现出：各类别及其子类别产品的销售总额排列——各类别产品的销售总额、子类别的销售额占比。许多数据粉希望学习这个图表的实现方法。其实，仔细观察会发现：它由条形图（左）+分类桑基图（右）构成，组合在一起查看对应的层级关系确实直观了不少。之前的?：巧妙制作分类桑基图 中，教过大家如何制作分类桑基图。今天，我们再来分享一下这个组合图表的实
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2024-05-09 12:27:18
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前面有提及到httpclient模拟系统之间的交互，如果系统之间的交互不高，是非常轻松的动作，不过httpclient是作为WEB容器的web请求存在，在http协议下，都是无状态的协议，也就是连接-请求-反馈-断开几个基本动作，好在现在WEB容器有了keep-alive的功能，包括很多负载均衡设备：如：LB、LVS、nginx、apache、jboss、tomcat等
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2024-09-09 05:57:58
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