Matplotlib is a Python plotting library that produces publication-quality figures. Matplotlib是一个Python绘图库,用于生成出版物质量的图形。 It can be used both in Python scripts and when using Python’s interactive mode. 它既可以在Python脚本中使用,也可以在使用Python的交互模式时使用。 Matplotlib is a very large library, and getting to know it well takes time. Matplotlib是一个非常大的库,了解它需要时间。 But often we don’t need the full matplotlib library in our programs,and this is where Pyplot comes in handy. 但是我们的程序中通常不需要完整的matplotlib库,这就是Pyplot的用武之地。 Pyplot is a collection of functions that make matplotlib work like Matlab,which you may be familiar with. Pyplot是一组函数,使matplotlib像Matlab一样工作,您可能熟悉这些函数。 Pyplot is especially useful for interactive work,for example, when you’d like to explore a dataset or visually examine your simulation results. Pyplot对于交互式工作尤其有用,例如,当您希望浏览数据集或直观地检查模拟结果时。 We’ll be using Pyplot in all our data visualizations. 我们将在所有数据可视化中使用Pyplot。 Pyplot provides what is sometimes called a state machine interface to matplotlib library. Pyplot为matplotlib库提供了有时称为状态机的接口。 You can loosely think of it as a process where you create figures one at a time,and all commands affect the current figure and the current plot. 您可以粗略地将其视为一个一次创建一个地物的过程,所有命令都会影响当前地物和当前绘图。 We will mostly use NumPy arrays for storing the data that we’d like to plot, but we’ll occasionally use other types of data objects such as built-in lists. 我们将主要使用NumPy数组来存储要绘制的数据,但偶尔也会使用其他类型的数据对象,如内置列表。 As you may have realized, saying matplotlib.pyplot is kind of a mouthful, and it’s a lot to type too. 正如您可能已经意识到的那样,说matplotlib.pyplot有点口齿不清,而且打字也很费劲。 That’s why virtually everyone who uses the library imports it as plt, which is a lot shorter. 这就是为什么几乎所有使用该库的人都将其作为plt导入,而plt要短得多。 So to import the library, we will type the following– import matplotlib.pyplot as plt. 因此,要导入库,我们将键入以下内容–import matplotlib.pyplot as plt。 Now we are ready to start our plotting. 现在我们准备开始我们的阴谋。 A basis but very useful command is the plt plot function, which can be used to plot lines and markers. plt plot函数是一个基本
NE 的中心思想就是找到一种映射函数,该函数将网络中的每个节点转换为低维度的潜在表示
Constituency Parsing with a Self-Attentive Encodergodweiyang.com
Inside look at modern web browser 是介绍浏览器实现原理的系列文章,共 4 篇,本次精读介绍第三篇。
作者: Cong Fang, Chris Junchi Li, Zhouchen Lin, Tong Zhang
will-change 一个既陌生又熟悉的属性,以前在使用这个属性的时候,单纯是因为要做性能优化,加上will-change会使得动画变得流畅一些,但是实际上到底是什么原因导致加上will-change就能使得动画流畅,它有什么弊端? 一个老同事,前几天跟我说他挨了领导的骂,说他滥用will-change这个属性,知其然不知其所以然。 我有点茫然,使用will-change应该是好事,能够提升性能 但是当他给我介绍他的用法的时候,我想说的是,“骂你的队伍能加我一个不咯?”
根据Gregory Piatetsky, KDnuggets,最新的调查问题是:在最近的12个月中,你在实际数据科学相关应用中用到了那些模型/算法? 于是就有了以下基于844份答卷的结果。 ◆
我不认为机器学习中使用的数据结构与在软件开发的其他领域中使用的数据结构有很大的不同。然而,由于许多问题的规模和难度,掌握基本知识是必不可少的。
NEU-DET钢材表面缺陷共有六大类,分别为:'crazing','inclusion','patches','pitted_surface','rolled-in_scale','scratches'
语言建模需要对长期依赖性进行建模,它成功应用了无监督的预训练方法 (Peters et al., 2018; Devlin et al., 2018)。但要让神经网络对序列数据的长期依赖性建模一直都是一项挑战。
作者:Adams Wei Yu等 机器之心编译 参与:Geek AI、路 近日,来自卡内基梅隆大学和谷歌大脑的研究者在 arXiv 上发布论文,提出一种新型问答模型 QANet,该模型去除了该领域此前常用的循环神经网络部分,仅使用卷积和自注意力机制,性能大大优于此前最优的模型。 1 引言 人们对机器阅读理解和自动问答任务的兴趣与日俱增。在过去的几年中,端到端的模型在许多具有挑战性的数据集上显示出非常好的结果,取得了显著的进步。最成功的模型通常会利用两个关键的组成部分:(1)处理序列化输入的循环模型,(2
In-Order Transition-based Constituent Parsinggodweiyang.com
HashMap基于哈希表的Map接口实现,是以key-value存储形式存在。(除了不同步和允许使用 null 之外,HashMap 类与 Hashtable 大致相同。) HashMap 的实现不是同步的,这意味着它不是线程安全的。它的key、value都可以为null。此外,HashMap中的映射不是有序的。在 JDK1.8 中,HashMap 是由 数组+链表+红黑树构成,新增了红黑树作为底层数据结构,结构变得复杂了,但是效率也变的更高效。
【新智元导读】提及谷歌大脑、seq2seq、AutoML,许多人已是耳熟能详。在成功的背后,定是有许多研究人员的默默付出。而Quoc Le就是其中一位,堪称谷歌真正的“隐藏人物”、幕后英雄!
本文介绍了FCN全卷积神经网络在语义分割任务中的研究,通过反卷积和增采样操作,将特征图映射到像素级,直接对每个像素点进行分类预测,从而实现了对任意尺寸输入图像的语义分割任务。
把你的工作当作一门手艺,因为总有一些你能改进的东西。靠激励自己成为一个更好设计师。 上周,我的一位读者发了一个问题:如何成为一个好的视觉设计师? 正如我在想如何回答这个问题一样。最近我决定自学普通话。
近期,星云Clustar首席科学家胡水海,以“GPU在联邦机器学习中的探索”为题,全面详尽地讲解了目前解决联邦学习的性能与效率问题,以及解决思路。
机器之心专栏 作者:奇虎360人工智能研究院和清华大学 对于中文社区来说,本文提出的大规模跨模态基准数据集无疑很有价值 视觉语言预训练(VLP)主要学习视觉与自然语言之间的语义对应关系。得益于海量数据、Transformer 等优秀架构、CLIP 等跨模态模型以及硬件设备的支持,一系列开创性的工作探索了 VLP 模型,并在各种视觉语言任务上取得了显著进展。 借助大规模训练语料库(主要是英语),众多 VLP 模型已被证明对下游任务有益。然而中文视觉语言数据集很少,并且存在各种局限性。针对大规模预训练模型加下游
在很多敏捷群中,经常会有人问这些问题。那有没有一个可以解决所有问题的方法呢?答案是:没有,因为没有银弹。
行人检索又叫行人重识别(person re-identification,re-ID),即基于给定行人,从大型数据库中检索特定相关人行道的图像。目前,深度学习方法主导该领域,性能超过人工检索者 [40]。深度学习得到的表征提供高度判断力,尤其是该表征是从深度学习得到的部分特征聚合而来时。在 re-ID 基准上最新的当前最优性能是使用 part-informed 深层特征获得的 [35, 27, 37]。
比如已经有了一张照片或者是生成的图片,想要给图片中的猫加个帽子,或者给人物换个姿势、图像换个风格,用文字命令的形式输入到模型中,这个过程就叫基于文本的图像编辑(Text-Based Image Editing)。
机器之心报道 作者:Meghan Han 除中美之外,加拿大是唯一将人工智能技术提升到联邦政府战略层面的国家。 2017 年 10 月 27 日,由多伦多大学 Rotman 商学院旗下组织 Creative Destruction Lab(简称 CDL)主办的第二届机器学习和智能市场会议在多大校园举办。 活动汇集加拿大和美东地区的科学家、投资人以及媒体人,幕后推手是 31 岁的加拿大裔 Bloomberg Beta 投资人 Shivon Zillis。Zillis 是加拿大战略咨询人才在北美科技界广结人脉
今天很有可能你已经做了一些使用滑动窗口(也称为移动窗口)的事情,而你甚至不知道它。例如:许多编辑算法都是基于移动窗口的。在GIS中做地形分析的大多数地形栅格度量(坡度、坡向、山坡阴影等)都基于滑动窗口。很多情况下,对格式化为二维数组的数据进行分析时,都很有可能涉及到滑动窗口。
本文提出一种新颖的动态头框架,它采用注意力机制将不同的目标检测头进行统一。COCO数据集上实验验证了所提方案的有效性与高效性。以ResNeXt-101-DCN为骨干,将目标检测的性能提升到了54.0AP。 >>加入极市CV技术交流群,走在计算机视觉的最前沿
我们在用图片搜索图片,或者语音搜索语音的时候,在数据库中存储和对比的并不是图片和语音片段,而是通过DL等算法提取出来的“特征”,一般是256/512个float数组,可以用数学中的向量来表示。
「室温超导有可能实现吗?」这个问题困惑了人们许多年。而最新一期的 Nature 杂志封面研究给出了肯定的答案,该研究制造出了第一个无需冷却即可使电阻消失的超导体。
回流和重绘是前端开发的高频词汇之一,你可以在各种面经,性能优化相关文章可以看到,但是很多都是草草带过。本文带你从浏览器渲染流程中了解回流与重绘的原理。
摘要:本篇主要分享了参加公司小布助手知识问答的比赛优化实践记录。首先介绍了背景,通过官方提供的三个数据集介绍了赛题并抽象成NLP相关的任务;然后重点介绍了比赛过程中的优化实践记录以及效果提升情况,分别从无监督学习、有监督学习和两阶段模型来优化小布语音助手知识问答比赛。这里把自己参加比赛的各种尝试以及思考分享出来,对语音助手知识问答项目感兴趣的小伙伴可能有帮助。
此教程显示了如何将 CellChat 应用于具有不同细胞类型成分的多个数据集的比较分析。几乎所有的CellChat功能都可以应用。
是否想跟上OpenStack? 以下是一些由社区创建的出色资源,可以为您提供帮助。
不少同学开始问我其它型号的 CPU 和它比有什么区别呢。考虑到了市场上各种新老 CPU 型号太多了,咱们没办法一一介绍。所以我想了一个办法,咱们把这些年 CPU 进化的几个关键点讲一讲。这样将来大家再看其它的 CPU 的时候,也能做到懂得历史,也能展望未来了。最重要的微内核 sunny cove的 介绍在文章的最后。
我的笔记本电脑CPU还可以,在TensorFlow等库的加持下,这台计算机可以在 10-100 毫秒内运行大部分常见CNN模型。2019年,即使是智能手机也能在不到半秒内运行「重量级」CNN模型。而当我自己做了一个简单的卷积层实现,发现这一个层的运行时间竟然超过2秒时,我非常震惊。
摘要:命名实体识别是从文本中识别具有特定类别的实体,例如人名、地名、机构名等。命名实体识别是信息检索,查询分类,自动问答等问题的基础任务,其效果直接影响后续处理的效果,因此是自然语言处理研究的一个基础问题。 引言 命名实体识别(Named Entity Recognition,后文简称NER)是指从文本中识别具有特定类别的实体(通常是名词),例如人名、地名、机构名、专有名词等。命名实体识别是信息检索,查询分类,自动问答等问题的基础任务,其效果直接影响后续处理的效果,因此是自然语言处理研究的一个基础问题。 传
为了将事物和问题转化为最优化问题数学模型我们需要考虑三个要素:因素变量、约束条件和目标函数。我们根据事物和问题先找到影响模型的所有因素变量,然后再根据目的建立一个目标函数用来衡量系统的效果,最后还要找到客观的限制条件并作为模型的约束。
本书将带领您进行一场妙趣横生却又有条不紊的旅行——从一个非常简单的想法开始,逐步理解神经网络的工作机制。您无需任何超出中学范围的数学知识,并且本书还给出易于理解的微积分简介。
1 背景介绍现如今大多数的 Node.js 应用都会采用大量的第三方库来帮助实现其功能,据调查显示,一个典型的 Node.js 应用 90% 的代码都来自第三方库。而这些第三方库的来源是当下最大的软件库 NPM ,其拥有超过 100 万个 JavaScript 包,但不幸的是在这些包直接存在着严重的依赖关系,高达 40% 的 npm 包依赖的代码至少包含一个
本文主要聚焦于小模型(即轻量型模型)的自监督学习问题,作者通过实证发现:对比自监督学习方法在大模型训练方面表现出了很大进展,然这些方法在小模型上的表现并不好。
在 24式加速你的Python中介绍对循环的加速方法中,一个办法就是采用 Numba 加速,刚好最近看到一篇文章介绍了利用 Numba 加速 Python ,文章主要介绍了两个例子,也是 Numba 的两大作用,分别是加速循环,以及对 Numpy 的计算加速。
腾讯云对象存储COS提供了多种工具支持将本地数据上传到COS,如COSBrowser、COSCMD、COS Migration、COSFS等等,本文探讨Linux环境下,如何将机器上挂载的文件存储CFS的数据快速迁移到COS。
在ES5中,顶层对象的属性与全局变量是等价的,所以使用 var 或 function 声明的全局属性都是属于顶层对象的属性,而在JS中顶层元素就是 window,所以可以通过 window 来获取声明的全局属性:
JS引擎的一些事 JS引擎 一个读取代码并运行的引擎,没有单一的"JS引擎"; 每个浏览器都有自己的引擎,流行的引擎项目: V8 开源,由 Google 开发,用 C ++ 编写 Rhino 由 Mozilla 基金会管理,开源,完全用 Java 开发 SpiderMonkey 第一个支持 Netscape Navigator 的 JavaScript 引擎,目前正供 Firefox 使用 JavaScriptCore 开源,以Nitro形式销售,由苹果为Safari开发 KJS KDE的引擎
当我们对一个页面进行布局时,性能瓶颈通常是 style、layout、paint。
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2017年,全球估计有7.5亿人使用Excel。2017年,世界人口约为76亿。这意味着大约有10%的人使用Excel,我猜大部分是用于数据分析。
介绍AVX指令集之前,先要引入一个向量的概念。所谓向量,就是多个标量的组合,通常意味着SIMD(单指令多数据),就是一个指令同时对多个数据进行处理,达到很大的吞吐量。早在1996年,Intel就在X86架构上应用了MMX(多媒体扩展)指令集,那时候还仅仅是64位向量。到了1999年,SSE(流式SIMD扩展)指令集出现了,这时候的向量提升到了128位。
预解析:js 引擎会把 js 里面所有的 var 和 function 提升到当前作用域的最前面
由于FPGA可以对算法进行并行化,所以FPGA 非常适合在可编程逻辑中实现数学运算。我们可以在 FPGA 中使用数学来实现信号处理、仪器仪表、图像处理和控制算法等一系列应用。这意味着 FPGA 可用于从自动驾驶汽车图像处理到雷达和飞机飞行控制系统的一系列应用。
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