MindSpore有两种运行模式：动态图模式和静态图模式。默认情况下是动态图模式，也可以手工切换为静态图模式。
前段时间，一只可爱的小黄鸭火起来了，据说是抖音上一位黄衣小姐姐模仿小黄鸭的动作而走红。这只动作呆萌的小黄鸭表情包也跟着火起来了，小黄鸭表情包也由一只变成多只，颜色也变幻莫测。
最新发布的飞桨开源深度学习框架1.7版本，带来多项重要更新。非常值得关注的是，飞桨“动态图”能力有了重大升级，不但编程体验极大提升，而且训练性能已媲美“静态图”，部署能力也有全面强化。
在近期举办的“WAVE SUMMIT 2020”深度学习开发者峰会上，百度飞桨总架构师于佃海提到：
在近期举办的「WAVE SUMMIT 2020」深度学习开发者峰会上，百度飞桨总架构师于佃海提到：
导读：飞桨PaddlePaddle致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。飞桨核心框架已提供了动态图(DyGraph)相关的API和文档，并且还附有Language model、Sentiment Classification、OCR、ResNet等模型的动态图版本官方实现。飞桨目前兼具了动态图和静态图的优势，同时具备灵活性和高效性。
而在我们第一个可视化学习社群里，也有同学问了类似的问题。正对动态图形，我在公众号中也有介绍过专门绘制的工具，今天这篇推文，我就汇总一下Python语言中绘制动态图的可视化工具~~
https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/advanced/gradient_clip_cn.html
编者按：2017 年初，Facebook 在机器学习和科学计算工具 Torch 的基础上，针对 Python 语言发布了一个全新的机器学习工具包 PyTorch。一经发布，这款开源工具包就受到了业界的广泛关注和讨论，经过几个月的发展，目前 PyTorch 已经成为从业者最重要的研发工具之一。PyTorch 为什么如此受欢迎，研究人员是出于怎样的考虑选择了 PyTorch？针对这些问题，我们今天不妨来看看专业人士怎么说。 饶锦峰先后就读于浙江大学和美国马里兰大学的计算机科学学院，曾于微软和谷歌实习，研究方向是
对于机器学习科研工作者和工业界从业人员来说，熟练掌握一种机器学习框架是必备技能之一。随着深度学习技术发展的突飞猛进，机器学习框架市场也渐渐度过了初期野蛮生长的阶段。大浪淘沙，目前仍然活跃的机器学习框架主要是 PyTorch 和 TensorFlow。本文从学术界和工业界两个方面深度盘点了 2019 年机器学习框架的发展趋势。
OCR 方向的工程师，一定需要知道这个 OCR 开源项目：PaddleOCR。短短几个月，累计 Star 数量已超过 7.2K，频频登上 Github Trending 日榜月榜，称它为 OCR 方向目前最火的 repo 绝对不为过。
n全新发布数据合成工具Style-Text：可以批量合成大量与目标场景类似的图像，在多个场景验证，效果均提升15%以上。
TensorFlow 是谷歌在 2015 年开源的一个通用高性能计算库。从一开始，TensorFlow 的主要目的就是为构建神经网络（NN）提供高性能 API。然而，借助于机器学习（ML）社区对它的兴趣以及时间上的优势，这个类库演变成了一个完整的 ML 生态系统。
导读： 自 2015 年开源以来，TensorFlow 凭借性能、易用、配套资源丰富，一举成为当今最炙手可热的 AI 框架之一，当前无数前沿技术、企业项目都基于它来开发。 然而最近几个月，TensorFlow 正在经历推出以来最大规模的变化。TensorFlow 2.0 已经推出 beta 版本，同 TensorFlow 1.x 版本相比，新版本带来了太多的改变，最大的问题在于不兼容很多 TensorFlow 1.x 版本的 API。这不禁让很多 TensorFlow 1.x 用户感到困惑和无从下手。一般来讲，他们大量的工作和成熟代码都是基于 TensorFlow 1.x 版本开发的。面对版本不能兼容的问题，该如何去做？ 本文将跟大家分享作者在处理 TensorFlow 适配和版本选择问题方面的经验，希望对你有所帮助。内容节选自 《深度学习之 TensorFlow 工程化项目实战》 一书。 文末有送书福利！
matplotlib交互模式与pacharm单独Figure设置 Matpotlib交互模式 在运行python程序时有时候需要生成以下的 动态图模式 来显示程序运行的结果 此时需要使用matplot
PyTorch 和 TensorFlow 是目前最主流的两个深度学习框架，绝大多数研究者会选择PyTorch 或者 TensorFlow 进行深度学习的入门学习。图1展示了近两年来几个主流深度学习框架的 Google 指数，其中 PyTorch 和 TensorFlow 的热度不相上下，均遥遥领先于其他框架。 图 1 TensorFlow、PyTorch、MXNet、Caffe 和 PaddlePaddle 的 Google 指数 本文将从以下 4 个方面对比介绍 TensorFlow 和 PyTorch
如今 Python 是个大热门，从基础数据处理，到高端人工智能，都有它的身影。而在数据分析领域，尤其是在可视化部分，Python 的各类绘图库也给用户带来了惊喜，比如各种随时间序列的动态可视化，能够比较清晰地呈现多个指标的变化情况。
动态图现在已经融入了我们的日常网络生活，大大丰富了我们的表达方式和交流趣味性。常常是一言不合就放动图，我这里就不举例子了。咱们直接开始本文的内容。
（微信公众号由于改版，导致留言功能不能使用，本期采用 留言小程序 进行留言功能测试，如果不行或者效果较差，大家有什么问题可选择点击公众号，找到 “找我” ，添加本人微信号进行问题咨询和数据获取。等人数到达一定数量后，我会构建学习交流群，大家共同进步
目录 Python-ThirdWeek知识汇总 软件链接 思维导图 Python-ThirdWeek知识汇总 1、这周学习了很多新知识，比较容易晕的是装饰器，什么困难只要能坚持别人不能坚持的，才能得到别人得不到的，总的来说不能退步，不能退缩，如果累了，也应该去把该死的情绪放一放，让生活回归正轨！共勉！！ 2、new_get_skill: 3D制作、ScreenTogif,Processon制图,技术总不能限制在2D的世界，给大家推荐一个制作动态图的软件非常好用下面拿搜单词做个例子，如果需要的话后期会做一
【导语】：今天我们教你用Python绘制全球疫情动态图，技术部分请看第二部分。公众号后台，回复关键字“全球疫情”获取完整数据。
深度学习还没学完，怎么图深度学习又来了？别怕，这里有份系统教程，可以将0基础的你直接送到图深度学习。还会定期更新哦。
频频登上Github Trending和Paperswithcode 日榜月榜第一，
动态的图表拥有静态图表不能比拟的优势，能够有效反映出一个变量在一段时间的变化趋势，在PPT汇报演讲中是一大加分项，而在严谨的学术图表中则不建议使用。统计学家Hans Rosling在TED上关于《亚洲何时崛起》的演讲，其所采用的数据可视化展示方法可谓是近年来经典的可视化案例之一，动态的气泡图生动的展示了中国和印度是如何在过去几十年拼命追赶欧美经济的整个过程。可以说，Hans Rosling 让数据变得不再枯燥无味，使其生动的展示在大众面前，为了对这位伟大的统计学家的怀念(Hans Rosling 于2017年2月7日离开了这个世界)， 本次教程将使用Python 经典的可视化库Matplotlib再现这经典的动态气泡图，或者说Hans Rosling Charts。
效果预览 http://mpvideo.qpic.cn/0b78imaaaaaahiaex25z7rpfaq6dabbqaaaa.f10002.mp4?dis_k=1114c40f6f8ad01d51
动态图改进：PyTorch 2.0仍然支持动态图（eager mode），并在此基础上进行了改进。除了提高性能外，还加入了对Dynamic Shapes的支持，可以动态变更输入数据的形状，以及对Distributed的扩展支持。
在数据可视化领域，Matplotlib库是Python中最流行和功能强大的工具之一。它能够生成各种静态图表，如散点图、折线图和柱状图等。然而，Matplotlib也提供了创建动态图表的功能，使得我们能够以动画的方式展示数据的变化趋势，从而更直观地理解数据。本文将介绍如何使用Matplotlib库创建动态图表，并提供一些技巧和实践经验。
【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一，为用户提供AI领域系统性的知识学习服务，一站式学习人工智能的知识，包含人工智能（ 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问http://www.zhuanzhi.ai, 手机端访问http://www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知，搜索主题查看。随着TensorFlow 1.4 Eager Execution的出现，TensorFlow的使用出现了
【导语】：今天我们聊聊美国失业人数，Python技术部分可以直接看第二部分。公众号后台，回复关键字“失业人数”获取完整数据。
PyTorch简介 在2017年1月18日，facebook下的Torch7团队宣布PyTorch开源后就引来了剧烈的反响。PyTorch 是 Torch 在 Python 上的衍生版本。Torch 是一个使用 Lua 语言的神经网络库, Torch 很好用, 但是 Lua 流行度不够, 所以facebook开发团队将 Lua 的 Torch 移植到了更流行的语言 Python 上，推出了PyTorch 。
数字图像实际上 是二维图像用有限数字数值像素的表示。每个像素具有整数行和列位置坐标，同时每个像素都具有整数灰度值或颜色值。
数据暴增的年代，数据科学家、分析师在被要求对数据有更深的理解与分析的同时，还需要将结果有效地传递给他人。如何让目标听众更直观地理解？当然是将数据可视化啊，而且最好是动态可视化。
导读：本次分享的内容为图深度学习在自然语言处理领域的方法与应用，主要内容和素材都来自于我们Graph4NLP团队的一篇调研文章：Graph Neural Networks for Natural Language Processing：A Survery，以及我们团队所开发的Graph4NLP的python开源库和教程。主要包括以下几大方面内容：
又一个国产深度学习框架开源了。3 月 25 日，旷视科技在北京发布了新一代人工智能生产平台天元（MegEngine），其「训练推理一体」、「动静合一」、「兼容并包」、「灵活高效」的强大性能或许将为 AI 领域带来新的风向。
在学术领域，很多文档是用Latex做的，甚至有很多人用Latex Beamer来做PPT演示文稿。虽然在易用性和美观等角度来说，Latex Beamer很大程度上不如PowerPoint，但是Beamer这种浓厚的学术色彩还是受到了很多人的喜好。但是我们知道Latex生成的文档一般是用pdf格式来存储的，如果放一个gif动态图进去，就可能会变成一个静态图，那就没办法展示整个动态的过程了。幸运的是，Latex还有一种比较麻烦的方法，对动态图也做了一定的支持。本文所使用的案例，是一个比较热门的猴痘病毒蛋白的松弛过程。碍于动态图比较大，在博客里面放不下，故只能用这种链接索引+静态图展示的方案。
开源开放已经成为驱动技术创新和加速产业发展的核心动能。开源开放对人类社会过去几百年科学和技术的发展起到非常重要的作用，让我们可以更快追踪到最新的技术进展。
目前研究人员正在使用的深度学习框架不尽相同，有TensorFlow、Caffe、Theano、Keras等，常见的深度学习框架如下图所示。
今天给大家分享几个制作 PPT 的小技巧，主要是与图片相关。分别是：图片取色器、插入流程图、多图快速布局、插入 pyecharts 动态图和复制禁止复制页面的内容。
在读技术博客的过程中，我们会发现那些能够把知识、成果讲透的博主很多都会做动态图表。他们的图是怎么做的？难度大吗？这篇文章就介绍了 Python 中一种简单的动态图表制作方法。
今天推荐一款可视化的动态规划的项目 PathPlanning，可以辅助我们理解动态规划的相关算法，一次性搞定它。
我在网上搜索的时候，看到网上写的都是，将cell调节成为markdown cell, 然后输入下面的代码
本文总结数据分析常用的软件，以及推荐相应的学习参考资料。主要包括Excel、SQL、Python/R等。同时，介绍了数据分析“直接”使用的数据类型，以及SQL、Python/R等软件在数据分析中的应用。最后，给出了Python学习框架的学习建议。
静态图需要先构建再运行，优势是在运行前可以对图结构进行优化，比如常数折叠、算子融合等，可以获得更快的前向运算速度。
深度学习是一种新兴的技术，已经在许多领域中得到广泛的应用，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。在深度学习中，深度学习框架扮演着重要的角色。Pytorch是一种广泛使用的深度学习框架，它在许多方面都有所改进，并且更加易于使用。
Echarts 是一个由百度开源的数据可视化工具，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可，而 Python 就不用多说了。
来源：towardsdatascience.com 作者：Indra den Bakker 编译：刘小芹 【新智元导读】2017年，深度学习框架领域出现了许多新变化。TensorFlow仍然是最受欢迎的深度学习框架，但使用动态图的更高效的PyTorch作为后起之秀，已经成为TensorFlow的最大竞争对手。第一个被广泛采用的深度学习框架Theano“功成身退”，宣布停止开发和维护。此外，微软和亚马逊联合推出Gluon，微软、亚马逊和Facebook等联合发布ONNX格式，深度学习框架也呈现出合作联盟、对抗
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