在短视频系统开发的UI设计中，按钮一般都会有多个状态，比如：聚焦、点击等，不同的状态必须显示不同的呈现形式（比如颜色、形状的改变），这样用户才能感觉到按钮被成功选中、点击了，否则用户体验就会非常差了。...本篇文章就简单地描述一下短视频系统开发中，如何动态改变Button状态切换时的背景。 短视频系统开发的UI设计中，默认情况下，系统会为Button的点击实现一个默认的背景切换。...Button的方框内中央显示，Button点击前后的显示效果如图所示： 上面是采用系统默认的Button点击效果，那么，如果期望自己短视频系统开发定义Button的点击效果，该如何实现呢？...采用这种方式的Button点击前后的效果如图所示： shape可以定义的内容很丰富，包括圆角的设置，线条的粗细等等，这里不一一演示，可以自己修改后测试效果。...，这样才能动态改变背景，因为ImageButton能改变的颜色只是src图片以外的背景区域，图片本身的颜色是不会变的。
作者 | Rajat 译者 | 婉清 编辑 | Jane 出品 | AI科技大本营 【导读】我们知道，深度学习几乎已经应用在每一个领域，但如果我们能够构建一个基于深度学习的模型，让它能够给老照片着色，重现我们童年的旧回忆...本文的作者将为大家介绍一个教程，通过深度学习方法为黑白老照片自动上色，带我们重新忆起那段老时光！ 现如今，给照片着色通常是在 PS 中手工完成的。...它需要广泛的研究，要知道，单是一张脸的着色，就需要多达20层粉色、绿色和蓝色的色调才能使照片拥有恰到好处的效果。...f()是神经网络，[B&W]是我们的输入，[R]、[G]、[B]是我们的输出 现在，随着数据集的增加，由于我们处理的是高分辨率图像，因此我们需要更多的计算能力。...将 encoder_input 输入到我们的编码器模型中，然后将编码器模型的输出与融合层中的 embed_input 融合，用融合层的输出作为解码器模型的输入，最后返回最终的输出 decoder_output
经常写博客的 Arthur Juliani 曾经写了一篇关于使用 Pix2Pix 来重制经典电影的文章。他的关注重点是给经典电影上色以及通过扩大宽高比来填充不可见的空间。...两者的差异是条件 GAN 的鉴别器的输入包含生成器的输入图像以及真实的或合成的输出图像，然后它必须确定该输出图像是真实的还是伪造的。...上色 我尝试的第一件事是给有雪人的帧自动上色。我让模型过拟合数据，结果基本上和源材料一样。尽管这本身也算是个成就，但这个神经网络输出的主观美学质量并不值得称道。 下面是该神经网络的输出。...我向其馈送黑白的帧，然后让其返回图像。这是我得到的上色后的视频。 ? Canny 边缘检测 变换视频帧的方式有很多种，尤其是减少输入信号中存在的信息。...我们也可以使用 OpenCV 做到类似的事情，其中有一个 Canny 边缘检测的优良实现。使用这个方法，我们可以将上色后动画中的雪人变成简单的线条。
来源：量子位 本文长度为7970字，建议阅读8分钟 本文为你介绍通过搭建神经网络，来给黑白照片上色的教程。...深度学习云平台FloydHub最近在官方博客上发了一篇通过搭建神经网络，来给黑白照片上色的教程，在Twitter和Reddit论坛上都广受好评。...FloydHub是个YC孵化的创业公司，号称要做深度学习领域的Heroku。它在GPU系统上预装了TensorFlow和很多其他的机器学习工具，用户可以按时长租用，训练自己的机器学习模型。...免费版支持1个项目、每月20小时GPU时长、10G存储空间，用上色项目练个手足够了。 进入正题~ 以下内容编译自FloydHub官方博客： 我将分三个步骤展示如何打造你自己的着色神经网络。...Alpha版本机器人的Jupyter Notebook代码、上述三个版本实现代码的FloydHub和GitHub地址，以及在FloydHub的GPU云上运行的所有实验代码，都在文末。
为图片着色时，根据给定的黑白图片，需要判断每个位置的像素的RGB值分别是多少，颜色取值范围是0~255，即每个像素都存在一个256³ 的预测问题。...经过一段时间的“修炼”，“生成器”再次把伪造的名画交给“判别器”，“判别器”无法辨别真伪，于是学习更复杂的辨别技能，直到可以识别出伪造的名画。...如图6所示，对于花朵的着色存在不均匀的问题，其他地方也出现了错误的颜色。 图6 自注意力机制在模拟远程依赖性的能力、计算效率和统计效率之间展现出更好的平衡。...自注意力机制将所有位置处的特征的加权和作为该位置的响应，其中权重 (或注意向量 ) 仅以较小的计算成本来计算。...，但是整体效果已经非常不错，注意力层在颜色的一致性和总体质量上的表现有很大的惊喜。
一般来说，10X技术的单细胞转录组每个样品最好是有3个fq文件，分别是I1,R1,R2，其中I1理论上也可以抛弃，但是呢，很多情况下，我们同一个样品会有多个R1,R2，因为测序的 时候的上机的安排:...，这样后续跑单细胞转录组定量流程就很容易啦。...参考： 10X单细胞转录组原始测序数据的Cell Ranger流程（仅需800元） 10X的单细胞转录组原始数据也可以在EBI下载 一个10x单细胞转录组项目从fastq到细胞亚群 一文打通单细胞上游：...从软件部署到上游分析 PRJNA713302这个10x单细胞fastq实战 一次曲折且昂贵的单细胞公共数据获取与上游处理 只能下载bam文件的10x单细胞转录组项目数据处理 不知道10x单细胞转录组样品和...fastq文件的对应关系 10X单细胞转录组测序数据的 SRA转fastq踩坑那些事 10x的单细胞转录组fastq文件的R1和R2不能弄混哦 差不多几个小时就可以完成全部的样品的cellranger的定量流程
，争取把有原始数据的图都用R语言来复现一下 41586_2023_5710_MOESM4_ESM (1).xlsx 今天的推文复现一下论文中的Fig1a image.png 部分示例数据 image.png...最基本的散点图 library(tidyverse) fig1a<-read_delim("data/20230521/Figure1a.txt", delim = " ")...shape=21, fill="#f1f1f1", color="black")+ theme_bw() image.png 给指定的点映射颜色...，内容可能会存在错误，请大家批判着看，欢迎大家指出其中的错误 示例数据和代码可以给推文点赞，然后点击在看，最后留言获取 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享...：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记；3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记！
先看我们的目标作品 ? 看着这图确实很普通，也没有隔壁 PyEcharts 浮夸 好看的动态效果。但是其实想要画出来这个图，你需要掌握以下几个代码编辑方法： 1. 绘制散点图 2....根据某个度量字段控制散点大小，进而做成气泡图 如果以上一条有任意一条你还不会的，就给我耐心看完（凶巴巴） 如果你都会了，那就分享给你的朋友好吗（可可爱爱） 环境说明 熊猫本次用的是 Anaconda...#先随机生成一组数据 x1 = np.random.randn(10) x2 = x1 + x1**2 + 5 #生成一个画布 plt.figure(figsize=(8,4)) #绘制散点图 #...【核心】散点图>气泡图 散点图可以清晰的呈现总体样本的分布情况。 如果进阶成气泡图，便可以在此基础上增加一个维度特征。...熊猫寄语：祝大家也能写出如诗般的代码。下课！
对于赫本相信大家都非常熟悉了，绝对是一代女神，今天我们就来爬取女神的近千张美照，在一饱眼福的同时，还可以学习下如何做网站，对于老旧的黑白照片，还有一键上色功能可以玩，真是一举多得 照片爬取 我们选择的目的网站是时光网...我们可以看到，有相当一部分照片都是黑白照，这大大的影响了我们的审美体验，下面就进行上色处理 黑白照上色 我们这里选择使用百度云提供的服务，大概有一年300多次的免费使用次数 要使用百度云的功能，...和 Secret Key 下面我们就来测试一下上色的功能，我们先选取一张黑白照片 嗯，要舔屏了（） 下面开始编码，先获取 access token import requests # client_id...，感觉女神的颜值也瞬间增加了几分 黑白照片上色的流程跑通了，下面我们就开始制作网站，通过页面的按钮来进行图片选择已经上色请求 上色网站制作 还是使用 flask 搭建 web 服务 from flask...，整体效果如下 左侧用于选择黑白图片，然后点击”图片上色“按钮后，在右侧会显示上色之后的图片 下面来看看看部分 index 文件代码，主体使用 bootstrap 搭建 <div class="row
本文环境说明 熊猫本次用的是 Anaconda 的 jupyter notebook 编写的本文代码。今天用到的库都是已经集成好的，无须另行安装。每个库的版本号我列在下方了。...不管是什么样的图，两种方式都是可以实现的。没有过多的区别，可能只是书写风格上有区别。下面就给大家展示一下，用两种不同风格的代码做出同样一张图。大家可以感受一下。 目标输出图 ?...数据准备 首先我们看到目标输出的图片是一个画布上分为四个模块，分别是直方图、散点图、折线图、柱状图。下面这部分代码，分别是为这 4 张图准备的数据。...，直方图只需要一组数据即可生成 data2 = np.random.randn(100) # 散点图数据，散点图中每个点都需要横纵坐标来确定位置，所以需要两组数据； data3_1 = np.arange...data3_2,color='k') # 用 data4_1 和 data4_2 在第三个子图上创建柱状图 ax4.bar(data4_1,data4_2,color='k',alpha=0.7) # 给每个小图像添加标题
其实这一讲只是把未比对到人类基因组的序列快速比对到细菌基因组，并得到各个种类的菌的占比。...在这之前我们讲的是对几亿条reads定位到指定参考基因组的具体某个坐标，那是因为我们预先知道那些reads来自于人类，就是我本人血液的测序结果。...直播】我的基因组（十五）:提取未比对的测序数据 但是前面也说到了那8.9亿reads里面是有部分(850万)无法比对上的，如果我们需要探究它们到底是什么东西，会不会是其它物种的DNA物质掺和进来了呢？...我们不可能把所有物种的参考基因组都下载一遍，然后一个个的去比对。这时候就需要一些特殊的数据库和比对工具了。...，可以就用NCBI的NR库，其实做blast就好了，但是很多加速的软件发表了。
），plot()打开了一个图形窗口并绘制了一幅散点图，abline()添加了一条最优拟合曲线，然后给图形加上了标题并解绑数据框。...图4:示范数据 考虑上面的一组数据，描述了病人对两种药物A、B五个剂量水平上的响应情况。首先可以创建一幅描述dose和drugA响应关系的图形。 ? 图5:示例代码3 ?...图形里面可以上色的地方很多，下表列出一些常用的“上色”参数。 ?...还有一些很受欢迎的“上色”函数包，比如：RColorBrewer。 图形参数还可以指定字号、字体和字样。参数cex和font分别可以控制文本的大小和字体。...举例来说，下面的代码给图形添加了标题，副标题，坐标轴标签，坐标轴范围等等。 ? 图10:示例代码5 ? 图11:示例代码5的结果 首先，可以用函数title()为图形添加标题和坐标轴标签。
给更多的点上色，没问题。 ? 5 为了能更清晰的了解上色原理，假象我们从侧面看上面的立体图 ? 这样可以“看到”下面一维的高斯分布 (从一个侧面看二维高斯分布就是一维高斯分布)。...给定一组属于同类别数据点，即同种颜色，我们能很容易计算出质心 (center of mass)，即统计学上的均值 (average) 点。 ?...8 GMM 的两步弄清后，让我们完整来看如何用 GMM 来给数据聚类。 0 - 给定数据点 ? 1 - 随机初始化两个高斯分布 ? 2 - 根据两个高斯分布，给所有点上色 ?...3 - 根据每个点的颜色 (或混合颜色)，拟合两个高斯分布 ? 拟合黄色高斯分布 ? 拟合蓝色高斯分布 ? 4 - 再根据两个高斯分布，给所有点上色 ? ?...5 - 再根据每个点的颜色 (或混合颜色)，拟合两个高斯分布 ? ? 6 - 再根据两个高斯分布，给所有点上色 ? 直到收敛。
33-通过seurat包中的LabelClusters学习ggplot之二]] 我们成功了解了seurat 包中关于ggplot 散点图label的操作。...开始操作 其实本质就是两个函数： 根据不同的cluster 获取其对应位置（坐标数据集的median值）； 绘图函数，包括散点图和label 图； 这里我们暂且不像seurat 绘图时考虑的如此周全，仅仅是提供输入一个数据框...格式如下： myLabelggPoint <- function(my_data, my_label, ifrepel){ NULL } 这里再额外安利一个seurat 中散点图用到的R包：exaexa...，我们使用scattermore::geom_scattermore 进行散点图的绘制。...毕竟我们的重点还是在于给散点图的中心添加文本，因此其中代码的复杂逻辑并未深究。
作者，Evil Genius时间飞快~~~如今都是高通量的时代了，无论是Spatial HD，还是华大的Stereo-seq，都是以超高维的数据量著称。...单个样本的spot数量就已经达到了十几万（8 um），如果做多样本整合，那么就要面临几十万甚至上百万的spot，R的性能很难处理这个规模的数据量，即使是python，也需要GPU，可见，随着数据量的快速提升...，我们需要进行方法的迭代，数据量急剧上升的同时，也要保证对空间数据分析的准确性。...今日参考文献，新加坡的华人。知识积累空间转录组学产生具有空间背景的高维基因表达测量。获得这些数据的具有生物学意义的低维表示对于有效解释和下游分析至关重要。...STAMP在小鼠海马空间域的运用（Slide-seq V2）STAMP揭示了癌症相关的成纤维细胞（ CosMx SMI，NSCLC）STAMP整合小鼠前、后脑切片（10x Genomics Visium
解线性方程组的迭代法 0. 问题描述 1. Jacobi迭代 1. Jacobi迭代方法 2. Jacobi迭代矩阵 3. Jacobi迭代收敛条件 4. python伪代码实现 2....问题描述 这一章节要解的问题和上一章是一样的，依然还是 元线性方程组的求解问题。...而本章则是的思路则是将问题 转换成 的迭代形式，从而，我们就可以给出迭代数组 。 此时，如果 满足收敛条件，那么 就会收敛到 的一组解当中，上述问题同样可以得到解答。 1....Gauss-Seidel迭代收敛条件 同样的，我们给出书中关于Gauss-Seidel迭代的收敛条件如下： 定理6.2 若方程组系数矩阵为行或列对角优时，则Gauss-Seidel迭代收敛。...逆矩阵的计算原则上来说其实算是上述解线性方程组的一个特殊应用，事实上解 个单元向量然后将其解拼接一下就能得到我们的逆矩阵了。
数值分析读书笔记（3）求解线性代数方程组的迭代法 1.基本迭代法及其构造 考虑方程组Ax=b，其中A属于n*n维的矩阵空间，b和x属于n维向量空间，一般来说我们需要从这个隐式的方程组转变成显示的等价方程...,这样的方程为不动点方程，我们可以通过不断迭代，计算出等式右端然后赋值给变量x 对于Ax=b而言，如果我们简单取A=I-B，可以得到等价的x=Bx+b,从而构造迭代格式 ?...的不动点方程组为 ? ,则对于任意初始近似向量 ? 与任意常数向量 ? ,求解 ? 的基本迭代法 ? 收敛的充要条件为 ?...Ax=b的Jacobi迭代格式收敛的充分必要条件就是A和2D-A均正定，其中D为A生成的对角矩阵 同样的，我们对于Gauss-Seidel迭代也给出一个定理 设A对称正定，则方程组Ax=b的Gauss-Seidel...,如果它的对角元素皆非0，则SOR迭代的迭代矩阵 ? 的谱半径 ? 与松弛系数 ? 有着下列关系 ? 由上述定理可以推出，方程组使用SOR方法收敛的一个必要条件 ? 反过来，也有一个定理 设 ?
李林 编译整理 量子位 出品 人类：AI啊，给北京设计一套不堵车的交通系统吧！ AI：想不堵车，只好…… 想让AI去完成这种庞大复杂的任务，怎样训练、怎样指导，是个非常严峻的问题。 ?...迭代扩增就是用来给这类任务生成训练信号的。...这样，就可以让人类去给这些小的子任务提供训练信号，然后把它们综合起来，指导总体任务。 当然，现在迭代扩增还没有用到人类无法解决的庞大任务上。...OpenAI说，他们计划将来用迭代扩增方法，来训练AI去实现人类搞不定的，真正的复杂任务。 看到这种方法，你可能会想到AlphaGo Zero中所用的专家迭代。...它们有相似之处，也有很明确的区别：专家迭代增强的是一个已经存在的训练信号，而迭代扩增需要从头开始构建训练信号。 更多细节，都在这篇论文里： ?
按列分列图片 以汽车的耗油量为例，把所有汽车的数据绘制成一个一维散点图，指定x轴为耗油量： alt.Chart(cars).mark_point().encode( x='Miles_per_Gallon...，就得到一张二维图像： alt.Chart(cars).mark_line().encode( x='Miles_per_Gallon', y='Horsepower' ) 给图表上色 前面我们已经学会了绘制二维图像...，如果能给不同组的数据分配不同的颜色，就相当于给数据增加了第三个维度。...', y='Horsepower', color='Acceleration' ) 数据的分类与汇总 上面的例子中，我们使用的主要是散点图。...，前文提到的上色方法也能直方图中使用，这样就构成一幅分段的统计直方图： alt.Chart(cars).mark_bar().encode( x=alt.X('Miles_per_Gallon',bin
今天就给大家分享一篇最全数据可视化配色指南?，聚焦可视化中颜色如何传递数据信息。可别小瞧了这一技能，可视化是一图看懂，还是一团浆糊，可能就是颜色有没有用对。...你可以像左图那样，在树状图中通过不同的色相给你的类别上色(如定义国家或行业)。但如果像右图一样通过色块的尺寸大小对应明暗变化来上色，你的树状图的可读性会更好，不会看起来花里胡哨。 ?...如果你想给图表中潜在的值上色，请确保这些值在无颜色的情况下也是清晰可见的，这样这个图表才会易于理解。 ? 我不想给你们留下用一个尚未编码的潜在变量着色总是一个糟糕的决定的印象。...散点图是为数不多的用根据数值上色效果就能很好的图表。我认为这是因为散点图类似于符号图，读者习惯于看到根据数据上色的点。 尽管如此，我们还是花了几秒钟才能理解《经济学人》的这张图表。...但右上角的散点图就容易理解多了，因为它是双重编码的：政治意识形态通过位置(左右)和明暗双重显示。 如果没有右上角和下方柱状图，要迅速理解左上角的散点图是很困难的。
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