密度散点图（Density Scatter Plot），也称为密度点图或核密度估计散点图，是一种数据可视化技术，主要用于展示大量数据点在二维平面上的分布情况。与传统散点图相比，它使用颜色或阴影来表示数据点的密度，从而更直观地展示数据的分布情况。密度散点图能更好地揭示数据的集中趋势和分布模式，尤其是在数据量非常大时，避免了散点图中点重叠导致的可视化混乱问题。
上一篇的推文我们使用geopandas+plotnine 完美绘制高斯核密度插值的空间可视化结果，并提供了一个简单高效的裁剪方法，具体内容点击链接：Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制。
直方图是一种经常被用于统计的图形表达形式，简单来说它的功能就是用一系列的样本数据，去分析样本的分布规律。而直方图跟核密度估计（Kernel Density Estimation，KDE）方法的主要差别在于，直方图得到的是一个离散化的统计分布，而KDE方法得到的是一个连续的概率分布函数。如果将得到的分布重新用于采样，两者都可以结合蒙特卡洛方法实现这样的功能，但是KDE的优点在于它得到的结果是可微分的，那么就可以应用于有偏估计的分子动力学模拟中，如元动力学（Meta Dynamics）方法。这里主要用Python实现一个简单的KDE函数的功能，也顺带介绍一下Numpy和Matplotlib中关于直方图的使用方法。
上篇推文我们介绍了使用Python的plotnine、Basemap包对空间kde插值结果进行了可视化绘制，当然也包括了具体的插值过程，详细内容大家可以点击下方链接查看：Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制 、Python-Basemap核密度空间插值可视化绘制。
本文介绍基于Python语言的matplotlib模块，对Excel表格文件中的指定数据，加以密度散点图绘制的方法。
任何数据产品的第一步都应该是理解原始数据。对于成功和高效的产品，这一步骤占据了整个工作流程的很大一部分。
小提琴图（Violin Plot） 是一种用于展示和比较数据分布的可视化工具。它结合了箱形图（Box Plot）和密度图（Kernel Density Plot）的特点：中间有箱形图表示四分位数和中位数，外围是密度估计曲线，显示数据分布的密度。这种设计旨在提供关于数据分布形状、峰度和离散性的直观信息。
在Qt助手（assistant.exe）搜索关键字"Setting the Application Icon"就可以看到在各种平台设置Qt程序图标的方法，包括QT支持的Windows、MAC、Linux(KDE和GNOME)都有相应的方法。
深度自编码在异常检测中得到了广泛的应用。通过对正常数据的训练，期望自编码器对异常输入产生比正常输入更高的重构误差，以此作为识别异常的判据。然而，这一假设在实践中并不总是成立。有人观察到，有时自动编码器“概括”得很好，也能很好地重建异常，导致异常的漏检。为了减轻基于自编码器的异常检测的这个缺点，我们建议使用内存模块来增加自编码器，并开发一种改进的自编码器，称为内存增强自编码器，即MemAE。对于给定的输入，MemAE首先从编码器获取编码，然后将其作为查询来检索与重构最相关的内存项。在训练阶段，内存内容被更新，并被鼓励表示正常数据的原型元素。在测试阶段，学习记忆是固定的，从正常数据中选取少量记忆记录进行重构。因此，重建将趋向于接近一个正常的样本。从而增强异常的重构误差，用于异常检测。MemAE没有对数据类型的假设，因此适用于不同的任务。在各种数据集上的实验证明了该备忘录具有良好的泛化性和较高的有效性。
直方图是一个可以快速展示数据概率分布的工具，直观易于理解，并深受数据爱好者的喜爱。大家平时可能见到最多就是 matplotlib，seaborn 等高级封装的库包，类似以下这样的绘图。
Active Window Controle经过配置可以使得你的Plasma的窗口与顶栏相结合，达到Ubuntu曾经使用的Unity桌面环境那般高效，可以在全屏是节省一条标题栏的高度，毕竟显示器区域真的是寸土寸金的呀。
c语言提供内存动态分配的函数有：malloc、calloc、realloc，在使用这些函数时必须包括其头文件，分别为：<malloc.h>、<stdlib.h>、<alloc.h>
二维密度图可以表示两个数值变量组合的分布，通过颜色渐变（或等高线高低）表示区域内观测值的数量。既可以识别数据集中趋势，也可以分析两个变量之间是否存在某种关系等，
今天给大家介绍基于seaborn的4份内置数据集绘制24个精美图形，代码复制即可运行。
根据 Businessbroadway 的一项分析，数据专业人员将会花高达 60% 的时间用于收集、清理和可视化数据。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.04620v1.pdf
Seaborn是一个画图工具 Seaborn是基于Matplotlib的一个Python作图模块 配色更加好看，种类更多，但函数和操作比较简单 1、散点图 散点图可直接观察两个变量的分布情况 1、使用jiontplot()函数画出散点图 import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np iris = pd.read_csv('./data/iris.csv') sns.jointplot(x='sepal_leng
Mean Shift算法建立在核密度估计(kernel density estimation，KDE)的基础之上，它假设数据点集是从Probability Distribution中采样获取的，Kernel Density Estimation是从数据点集估计Probability Distribution的非参数估计方法。
• 来自KDE store的 sweet主题 带着骚气的紫色以及性感的高斯模糊 。你可以在KDE的系统设置中找到。也可以通过KDE store的官方网站进行在线安装（后面所有的KDE 主题 均有以上两种选择 便不再赘述）。不要问我GNOME 可不可以装，不行！ •
KDE Frameworks是一套由KDE社群所编写的库及软件框架，是KDE Plasma 5及KDE Applications 5的基础，并使用GNU通用公共许可证进行发布。其中所包含的多个独立框架提供了各种常用的功能，包括了硬件集成、文件格式支持、控件、绘图功能、拼写检查等。KDE框架目前被几个Linux发行版所采用，包括了Kubuntu、OpenMandriva、openSUSE和OpenMandriva。
由于数据可视化的重要性，在数据科学的生态系统中有许多数据可视化库和框架。其中一个流行的是Seaborn，这是一个用于Python的统计数据可视化库。
从本期开始，我会陆续推出系列空间插值的推文教程，包括常见的「Kriging（克里金插值法）、Nearest Neighbor（最近邻点插值法）、Polynomial Regression（多元回归法）、Radial Basis Function（径向基函数法）」 等多种空间插值方法，探索空间可视化带给我们的视觉魅力。
函数var()应用在多组数据上，得到的计算结果是一个协方差阵，其每个元素是各个向量之间的协方差。使用指令cor(group)也得到相同结果。
打开 System Settings > Regional Settings > Language -> Add languages 中选择中文加入，再拖拽到第一位，Apply。
本案例适合作为大数据专业数据可视化课程的配套教学案例。通过本案例，能够达到以下教学效果：
多雾天气给户外摄像监控系统带来了很多困难。在雾天，介质的光学衰减和散射效应会使场景辐射产生明显的畸变和退化，使其变得嘈杂和难以分辨。针对这一问题，本文提出了一种基于颜色和深度域的目标检测方法。为了防止错误传播问题，我们在训练过程之前清除深度信息，并从数据库中删除错误样本。采用区域自适应策略自适应地融合颜色域和深度域的决策。在实验中，我们评估了深度信息对雾天目标检测的贡献。通过与其他方法的比较，实验验证了多域自适应策略的优越性。
Arch Linux是一个简洁优美的Linux发行版，但是相对应的配置起来就略显麻烦了，所有的配置都需要自己管理。 这里是一些安装之后的配置，大家可以根据需求进行配置。另外，这里是按照分类写的，实际配置的时候不一定非要按顺序配置。比如可以先配置桌面，然后在浏览器中直接复制粘贴命令，就会方便的多。
Transformer 已经成功应用于自然语言处理、计算机视觉和时间序列预测等领域的各种学习任务。虽然取得了成功，但这些模型仍面临着严重的可扩展性限制，原因是对其注意力层的精确计算导致了二次（在序列长度上）运行时和内存复杂性。这对将 Transformer 模型扩展到更长的上下文长度带来了根本性的挑战。
在Linux 系统中， 客观来说，缺乏相对开发者比较友好的进程间通信框架。谈到Linux上进程间通信，一般都会想起管道（匿名、有名）、信号/信号灯、共享内存、消息队列和socket。这些都是偏低层的技术，有没有方便开发者使用的技术或者框架呢？软件总线以及分布式软总线或许是一种不错的候选。
下载类库Numpy， SciPy， matplotlib， pandas 和 seaborn。可以参考本文
随着深度学习与 3D 技术的发展，神经辐射场（NeRF）在 3D 场景重建与逼真新视图合成方面取得了巨大的进展。给定一组 2D 视图作为输入，神经辐射场便可通过优化隐式函数表示 3D。
来源：DeepHub IMBA本文约2000字，建议阅读5分钟核密度估计是一种非参数统计方法，用于估计数据样本背后的概率密度函数。 在20世纪，统计学还处于起步阶段计算机还不是那么流行的时候，假设正态分布是生成数据的标准。这主要是因为在那个所有结果都是手工计算的时代，正态分布可以使计算不那么繁琐。 但在这个大数据时代，随着计算能力的提高，数据的可用性使得统计学家采用了更现代的技术——非参数统计。这里我们将讨论一种这样的方法来估计概率分布，核密度估计。 n个随机变量服从分布函数F。对数据的假设越多，我们就
今天将分享CBCT牙槽神经分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
目前网络上的电影、网络广播、自媒体视频等大部分是分辨率较低的压缩视频，而智能手机、平板电脑、电视等终端设备正逐渐配备 2K、4K 甚至 8K 清晰度的屏幕，因此端侧的视频超分辨率（VSR）算法引起越来越广泛的关注。与图像超分辨率（SISR）相比，视频超分辨率（VSR）可以通过沿视频时间维度利用邻近帧的信息来提高超分辨率的效果。视频超分辨率算法大致可以分为两类：基于滑窗的视频超分算法（Sliding-window）和基于循环神经网络的视频超分算法（Recurrent VSR）。基于滑窗的视频超分算法会重复的提取邻近帧的特征，而基于循环神经网络的视频超分辨率算法避免了重复的特征提取，还可以高效的传递长期时间依赖信息，鉴于端侧运算单元和内存有限的情况来说是一个更具潜力的方案。在视频超分中，视频帧之间的对齐对超分辨率性能有着重要的影响。目前的视频超分算法通过光流估计、可形变卷积、注意力和相关性机制等方式来设计复杂的运动估计网络来提升视频超分的性能。而目前商用终端设备很难为视频超分辨率算法提供足够的计算单元和内存来支撑视频帧之间复杂的运动估计以及大量的冗余特征计算。
JavaScript 引擎是执行 JavaScript 代码的程序或解释器。JavaScript 引擎可以实现为标准解释器，或者以某种形式将 JavaScript 编译为字节码的即时编译器。
KSnapshot是KDE集成桌面环境自带的截图工具，不过在GNOME集成桌面环境下也可以安装和使用它。我们可以通过新立得软件包管理器或使用apt-get命令来安装它。假设使用命令行方式来安装，打开一个GNOME终端窗口，在终端窗口中输入如下命令： sudo apt-get install ksnapshot 命令执行后，将在线下载并安装KSnapshot。安装完毕后，在菜单“应用程序”→“图像”下找到“KSnapshot”项，点击该项则运行KSnapshot程序(如图4)。 image.png
近年来，随着深度学习的不断发展，视觉领域出现了越来越多的高精度模型，但这些模型所需的计算量也越来越大。因此，如何在推理阶段避免冗余的计算在近年来成为研究热点。
红外小目标检测在多种应用中具有重大潜力，比如海上救援和城市安全。在这些情况下，检测器在确保高准确性的同时提高推理速度是至关重要的。因此，研究高性能且高效的红外小目标检测器是一个突出的研究重点。
今天我们将讨论由四个机构的研究人员提出的一种方法，其中一个是字节跳动人工智能实验室。他们为我们提供了一种新的方法，称为Sparse R-CNN(不要与 Sparse R-CNN 混淆，后者在 3D 计算机视觉任务上使用稀疏卷积)，该方法在目标检测中实现了接近最先进的性能，并使用完全稀疏和可学习的方法生成边界框。
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
下面是我做的demo，在demo运行的时候，系统默认的浏览器会打开：http://www.baidu.com/
本文以交通事故预测为应用背景，提出了一个基于多源时空数据的多步、多粒度稀疏事件预测模型。其中集中归纳总结并缓解了时空稀疏问题、短期状态变化感知与多步预测问题。
可视化是以图形形式表示数据或信息的过程。在本文中，将介绍Seaborn的最常用15个可视化图表
Seaborn是一个基于Python语言的数据可视化库，它能够创建高度吸引人的可视化图表。
seaborn是Python中基于matplotlib的具有更多可视化功能和更优美绘图风格的绘图模块，当我们想要探索单个或一对数据分布上的特征时，可以使用到seaborn中内置的若干函数对数据的分布进行多种多样的可视化。
从人机交互到用户界面，从GUI到窗口系统，进而到X 系统。从X 系统的设计思想，到Xserver和Xclient以及X11协议，一直到窗口管理器乃至wayland。温故知新，那就从用户界面开始吧！
seaborn是Python中基于matplotlib的具有更多可视化功能和更优美绘图风格的绘图模块，当我们想要探索单个或一对数据分布上的特征时，可以使用到seaborn中内置的若干函数对数据的分布进行多种多样的可视化，本文以jupyter notebook为编辑工具，针对seaborn中的kdeplot、rugplot、distplot和jointplot，对其参数设置和具体用法进行详细介绍。
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