©作者 | 洛英Visualizer 是一个辅助深度学习模型中 Attention 模块可视化的小工具,主要功能是帮助取出嵌套在模型深处的 Attention Map。Vision Transformer 如今已经成为了一个热门的方向,Self-Attention 机制为视觉信息的表示和融合都带来了新的思路。那么问题来了,作为 Attention 机制的一种,Self-Atte
常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一 颜色特征(一)特点:颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征,此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感,所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外,仅使用颜色特征查询时,如果数据库很大,常
转载 2024-09-06 10:29:53
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基于pytorch的网络结构可视化前言 之前实现了一些常见的网络架构,但是有些网络架构并没有细说,并且网络传输过程中shape的变化也很少谈及过。 除此之外,前面的实现很少涉及到可视化的内容,比如损失值的可视化、网络结构的可视化。 所以本期博客就是补充一下这几点。目录结构 文章目录基于pytorch的网络结构可视化1. 安装:2. summary使用方法:3. tensorboardX使用方法:4
转载 2024-08-27 15:10:32
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跟着官方网站的教程,和自己的一些爬坑过程,简单的在这里做一下记录,希望对大家有所帮助。虽然有些部分是一致,但是当中有一些问题还是有参考价值的。(环境搭建本文暂不讨论)官网例子运行截图如下(for Pycharm)一、MNIST简介官网链接这个MNIST数据库是一个手写数字的数据库,它提供了六万的训练集和一万的测试集。它的图片是被规范处理过的,是一张被放在中间部位的28px*28px的灰度图。总共4
ResNet要解决的问题 在很多论文中,以及很多比赛如ImageNet的前几名使用的算法中,表现出网络深度的重要性。许多任务都从深层的网络中得到了效果提升。那么问题来了:简单的堆叠更多的层是否就能得到性能更好的网络? 首先,随着网络层数的增加,随之而来的一个问题就是梯度消失\爆炸,梯度消失\爆炸会阻碍网络的收敛。然而这一问题,通过合理的初始以及中间层的归一(如BN层),已经在很大程度上得到了改
诺宝rc编程软件是一款编程相关软件,这款编程机器人界面直观功能丰富,可以帮助程序员更好地理清编程思维,提供多项功能帮助用户条理清晰地编写复杂的高级程序。软件介绍诺宝RC是一款机器人编程软件,拥有图形的编程界面,可以直观的进行编程,使用c语言进行高级程序控制编写,让编程更简单。功能强劲,便捷好用,具有基于流程图的编程语言和C语言,为开发智能机器人项目、程序与算法、教学等提供了简单而又功能强大的平台
介绍线性回归和逻辑回归通常是人们在数据科学中学习的第一种算法。由于它们的受欢迎程度,许多分析师甚至认为它们是唯一的回归形式。哪儿些稍微有工作经验的人也会认为它们是所有回归分析形式的中最重要的。事实是,有无数种形式的回归可以使用。每种形式的回归都有其自身的重要性和最适合应用的特定场景。在本文中,我会以简单的方式解释了数据科学中最常用的7种回归形式。通过这篇文章,我也希望人们能够对回
数据降维与可视化——t-SNE  t-SNE是目前来说效果最好的数据降维与可视化方法,但是它的缺点也很明显,比如:占内存大,运行时间长。但是,当我们想要对高维数据进行分类,又不清楚这个数据集有没有很好的可分性(即同类之间间隔小,异类之间间隔大),可以通过t-SNE投影到2维或者3维的空间中观察一下。如果在低维空间中具有可分性,则数据是可分的;如果在高维空间中不具有可分性,可能是数据不可分,也可能仅
转载 2024-01-30 06:07:10
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常用的python可视化工具包是matplotlib,seaborn是在matplotlib基础上做的进一步封装。入坑python可视化,对有些人来说如同望山跑死马,心气上早输了一节。其实学习一门新知识,首先要掌握的是这门知识的最少最核心知识,剩下的就让它在实践中拓展吧。视图分类可视化视图的分类常常从两个维度:变量个数和变量之间的关系。按变量个数分可分为单变量分析和多变量分析。变量之间的关系常有下
简介: 在数据挖掘项目初期,需要对数据进行探索性分析,这样方便对数据有一个大致的了解,其中最直观的方式就是对数据进行可视化。 可视化视图有哪些?   可视化图可以分为4个类别,分别是比较,联系,构成和分布。    1、比较:比较数据间的类别关系,或者是它们随着时间的变化趋势,比如折线图。    2、联系:查看两个变量及两个以上变
转载 2024-01-12 22:52:04
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如果你是Python可视化的新手,一些流行的可视化库包括Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh、Altair和Folium,以及大量的库和例子可能会让你感到不知所措。当可视化一个DataFrame时,选择使用哪个可视化库确实是一个头疼的事情。这篇文章云朵君将和大家一起学习每个库的优点和缺点。到最后,对它们的不同特点有更好的了解,在合适的时候更容易选择合适的库。将通过专注于几
# 评论长度可视化Python可视化 在今天的数字时代,人们对数据的处理和分析变得越来越重要。数据可视化是一种通过图表、图形和地图等可视元素来传达信息和故事的方式。Python是一种功能强大的编程语言,它提供了许多库和工具来帮助我们进行数据可视化。本文将介绍如何使用Python进行评论长度的可视化。 ## 评论数据收集与处理 首先,我们需要收集一些评论数据。这可以通过爬取网站或从已有的数据
原创 2023-08-01 14:34:03
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一、数据分析库在数据分析中,有许多常用的数据分析库可以帮助我们进行数据处理、探索和可视化。以下是几个常见的数据分析库和它们的功能:1.NumPyNumPy是一个功能强大的科学计算库,提供了多维数组对象和各种计算功能,用于高效地处理大规模数据集。它还提供了许多数学函数和线性代数操作。2.pandaspandas是基于NumPy的数据处理和分析库,提供了高效的数据结构和数据分析工具,如Series和D
python可视化总结一、简介Matplotlib是一个Python 2D绘图库,它可以在各种平台上以各种硬拷贝格式和交互式环境生成出具有出版品质的图形。 Matplotlib可用于Python脚本,Python和IPython shell,Jupyter笔记本,Web应用程序服务器和四个图形用户界面工具包Matplotlib试图让简单的事情变得更简单,让无法实现的事情变得可能实现。 只需几行代码
大家好,我是小F~在数据时代,我们每个人既是数据的生产者,也是数据的使用者,然而初次获取和存储的原始数据杂乱无章、信息冗余、价值较低。要想数据达到生动有趣、让人一目了然、豁然开朗的效果,就需要借助数据可视化。以前给大家介绍过使用Streamlit库制作大屏,今天给大家带来一个新方法。通过Python的Dash库,来制作一个酷炫的可视化大屏!先来看一下整体效果,好像还不错哦。主要使用Python的D
转载 2024-03-13 22:53:00
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引言艺术之美根植于其所传达的信息。有时候,现实并非我们所看到或感知到的。达芬奇(Da Vinci)和毕加索(Picasso)等艺术家都通过其具有特定主题的非凡艺术品,试图让人们更加接近现实。数据科学家并不逊色于艺术家。他们用数据可视化的方式绘画,试图展现数据内隐藏的模式或表达对数据的见解。更有趣的是,一旦接触到任何可视化的内容、数据时,人类会有更强烈的知觉、认知和交流。在数据科学中,有多种工具可以
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文章目录1. Tkinter1.1 Tkinter GUI 编程介绍1.2 控件1.3 偏函数应用示例1.4 文件系统遍历 GUI 示例1.5 其他 GUI 示例2. PyQt52.1 环境搭载2.1.1 安装pyQT5模块包2.1.2 安装PyQt5-tools模块包2.1.3 配置QtDesigner和pyUIC2.1.4 官方QT的下载与安装2.2 使用说明2.2.1 新建窗体2.2.2
转载 2024-03-12 18:18:30
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   Seaborn是对matplotlib的extend,是一个数据可视化库,提供更高级的API封装,在应用中更加的方便灵活。下面我简单介绍一下他的用法,实际应用的时候,可以直接从文档中查找这个库,这时候使用就很快捷了。  提要:1、直方图和密度图    2、柱状图和热力图    3、设置图形显示效果    4、调色功能    老样子,首先将使用它所需要的
Matplotlibmatplotlib开发环境搭建绘制基础绘制直线绘制折线设置标签文字和线条粗细绘制一元二次方程的曲线y=x^2绘制正弦曲线和余弦曲线散点图绘制柱状图绘制饼状图绘制直方图等高线图绘制三维图 Matplotlib 是一个Python的 2D绘图库。通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。 通过学习Matpl
Python数据可视化工具介绍一、Python数据可视化工具简介1.1 什么是Python数据可视化1.2 Python数据可视化的重要性1.3 Python数据可视化的优点二、Python数据可视化工具分类2.1 Matplotlib2.1.1 Matplotlib的发展历程2.1.2 Matplotlib的基本功能2.1.3 Matplotlib的优缺点2.2 Seaborn2.2.1 Se
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