在工作中除了要做一些常用的图表之外,不时还会有一切奇怪图表的制作需求. 今天的内容主要记录的是如何对excle图表的次横坐标及次纵坐标进行调试,以及如何自定义调整轴标签 首先看下如何做次纵坐标,工作中总有两个相关数据但是单位不一致或数量级不一致的状况,这时候要将两组数据整合到一起就要用到次级纵坐标了. 下图为一组购买数据,要将购买人数及购买金额放在一个表格内 首先选中作图数据,然后插入数据图表 选择插入组合图 然后右键图表,选择更改数据图表类型 然后勾选一个数据为次坐标 更改后的数据表 还有一种

Localization (using Histogram Filters) 定位指的是在传感器和移动之间来回的迭代,使得能够保持跟踪目标对象的位置.方向和速度. 这篇将写一个程序来实施定位,与GPS相比,这个的程序将极大的降低误差范围. 假设一个汽车或者机器人所处在一个一维世界,它在没有得到任何提示在哪一位置.通过一个函数对这个问题建模,纵轴表概率,横轴表这个一维世界里所有位置,利用一个当值函数给这个一维世界每一个地方分配相同权重. 为了定位必须引入其他特征,假设有三个看起来相似的门,可以从非

一.上节回顾 上一期,我们一起梳理了,网络时不时丢包的分析定位和优化方法.先简单回顾一下.网络丢包,通常会带来严重的性能下降,特别是对 TCP 来说,丢包通常意味着网络拥塞和重传,进而会导致网络延迟增大以及吞吐量降低. 而分析丢包问题,还是用我们的老套路,从 Linux 网络收发的流程入手,结合 TCP/IP 协议栈的原理来逐层分析. 其实,在排查网络问题时,我们还经常碰到的一个问题,就是内核线程的 CPU 使用率很高.比如,在高并发的场景中,内核线程 ksoftirqd 的 CPU 使用率通常

前言 露珠最近研究了一下flex的布局方式,发现项w3c推出的这套布局解决方案对于日益复杂的前端开发布局来说是确实是一利器,并且在不同的屏幕上实现了真正的响应式布局:不再单纯地依赖百分比和float的强拼硬凑来达到设计需求,在各个屏幕上显示效果友好,弹性的伸缩元素,简洁易维护的代码.只可惜,这位老兄有一位致命的缺点----除了chrome外几乎所有手机上浏览器都没有兼容它!!,或者支持程度大不一样!这样开发人员头疼的问题就来了,刚刚在手机上忽略掉IE这个强盗的兼容问题,又来一个?!.flex的优

声明: 1)本文由我bitpeach原创撰写,转载时请注明出处,侵权必究. 2)本小实验工作环境为Windows系统下的WEKA,实验内容主要有三部分,第一是分类挖掘(垃圾邮件过滤),第二是聚类分析,第三是关联挖掘. 3)本文由于过长,且实验报告内的评估观点有时不一定正确,希望抛砖引玉. (一)WEKA在Ubuntu下的配置 下载解压 下载和解压weka .下载: 创建目录:sudo mkdir /usr/weka. 解压weka到该目录:unzip weka-3-6-10.zip -d /us

flexBox 布局最合适小规模布局,而网格布局适合较大规模布局. float,clear,vertical-align  在flex中不起作用. flex布局中,有两类作用于父节点也子节点的样式,大部分简单的布局只要把父节点写好了,子节点是没有多大问题的. 常用的父节点样式有: display: flex /*声明布局方式*/flex-direction:row | column /*规定主轴的显示方向*/flex-wrap: nowrap | warp /*是否换行*/justify-con

原文链接 译文\译者鞠大宝 先有UI动画,然后才会有好的UI动画.好的动画会让人惊叹“哇哦!”——因为页面看上去很流畅.很漂亮,最重要的是,自然,一点都不会让人觉得不和谐或者僵硬死板.如果你经常逛Dribbble或者 UpLabs这类网站的话,你就会明白我在说什么了. 一些极好的拓展阅读资源: ·SVG和CSS的路径剪辑动画 ·若干实用的动画技术 ·使用SVG手绘动画 ·新的网页动画API 既然有这么多天才设计师创造了如此漂亮的动画,自然是任何开发者都会想要在自己的项目中引进这些效果.如今,CS

(转自http://www.blogjava.net/moxie/archive/2006/10/20/76375.html) WebWork深入浅出 本文发表于<开源大本营> 作者:钱安川 前言 本篇文章并没有太多WebWork 的实战代码细节.本人非常希望能充当一名导游的角色,带领读者逐步游览WebWork的功能特性和原理.在第一章,我们将提出基于三层架构的Web层需要解决的10个问题,这是本文的纵轴.围绕着纵轴,我们按照横轴的顺序逐步描述讲解:WebWork简介.WebWork入门.We

#数据集来源http://spamassassin.apache.org/publiccorpus/ #加载数据 library(tm)library(ggplot2)data.path<-'F:\\dataguru\\ML_for_Hackers\\ML_for_Hackers-master\\03-Classification\\data\\'easyham.path<-paste(data.path,'easy_ham\\',sep='') #读取文件的函数msg.full,返回一个向量

paper.path([pathString]) A  椭圆 (rx ry x-axis-rotation larg-arc sweep-flag x y) 参数 rx 椭圆的横轴 ry 椭圆的纵轴 x-axis-rotation 椭圆的横轴与X轴的角度 larg-arc 弧度的(0为小角度 1为大角度) sweep-flag 围绕椭圆的方向(0为顺时针  1为逆时针) x y 为的弧的终点

Flot参考文档: 一．对绘图函数plot的调用:var plot=$.plot(placeholder,data,options) ----------- placeholder ----------- 占位符placeholder是一个jQuery对象或者DOM元素或者jQuery表单式,绘图函数将把图表画在placeholder内. 这个占位符要事先设置宽,高. plot函数画图时将修改这个占位符的内容,因此你最好使用一个空的DIV元素作为占位符,另外注意不要给占位符设置花哨的样式,比如,

cache-coherent shared-memory system 我们最平常使用的很多x86.arm芯片都属于多核共享内存系统,这种系统表现为多个核心能直接对同一内存进行读写访问.尽管内存的存取速度已经非常快,但是仍然不足以与CPU的处理速度相比,因此为了提高CPU的利用率,一般会在芯片的每个核心内提供cache.cache像内存一样用于数据的存取,虽然它的大小有限,但速度比内存更快,接近于CPU的速度,因此它会充当CPU与内存的中间站角色,用于缓冲数据. 每当CPU要从内存读取数据来处理

在<Scalable Parallel Programming Applied to H.264/AVC Decoding>书中,作者基于双芯片18核的Cell BE系统实现了2D-Wave并行解码算法. Cell BE架构 首先来了解一下Cell BE.Cell BE全称为Cell Broadband Engine,是一种微处理器架构,Cell处理器由索尼.东芝.IBM共同研发,曾应用于PlayStation 3.Cell BE的架构如下图 一个Cell微处理器中共有9个核心,其中有1个PP

  转自>>http://blog.csdn.net/mingxuanyun/article/details/8572128 交互图用来描述系统中的对象是如何进行相互作用的,即一组对象是如何进行消息传递的. 交互图由一组对象和它们之间的关系构成,其中包括:需要什么对象,对象相互之间发送什么消息,什么角色启动消息以及消息按什么顺序发送. 交互图的分类: 交互图主要分为这两种:顺序图和协作图. 顺序图—强调消息的事件顺序 协作图—强调对象之间的交互关系 顺序图描述了对象之间传递消息的时间顺序,它用

本章建议学习时间4小时 学习方式:详细阅读,并手动实现相关代码(如果没有canvas基础,需要先学习前面的canvas基础笔记) 学习目标:此教程将教会大家如何使用canvas绘制各种图表,详细分解步骤,本次讲解散点图. 演示地址: https://sutianbinde.github.io/charts/%E6%95%A3%E7%82%B9%E5%9B%BE-%E9%AB%98%E6%B8%85.html 源文件下载地址:https://github.com/sutianbinde/chart

Optimization Algorithms优化算法 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.6 动量梯度下降法(Momentum) 另一种成本函数优化算法,优化速度一般快于标准的梯度下降算法. 基本思想:计算梯度的指数加权平均数并利用该梯度更新你的权重 假设图中是你的成本函数,你需要优化你的成本函数函数形象如图所示.其中红点所示就是你的最低点.使用常规的梯度下降方法会有摆动这种波动减缓了你训练模型的速度,不利于使用较大的学习率,如果学习率使用过大则可能会偏离函数的范围.为

Numpy(Numerical Python的简称)是高性能科学计算和数据分析的基础包. 主要的功能: 1.ndarray,一个具有矢量运算和复杂广播工能的快速且节省空间的多维数组 2.用于对整组数据进行快速运算的标准数据函数(无需编写循环) 3.用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具 4.线性代数.随机数生成以及傅里叶变换功能 5.用于集成由C.C++.Fortran等语言编写的代码的工具 一.Numpy的ndarray:一种多维数组对象. numpy最重要的特点: 1.其N维数

<深度学习基础> 卷积神经网络,循环神经网络,LSTM与GRU,梯度消失与梯度爆炸,激活函数,防止过拟合的方法,dropout,batch normalization,各类经典的网络结构,各类优化方法 1.卷积神经网络工作原理的直观解释 https://www.zhihu.com/question/39022858 简单来说,在一定意义上,训练CNN就是在训练每一个卷积层的滤波器.让这些滤波器组对特定的模式有高的激活能力,以达到CNN网络的分类/检测等目的. 2.卷积神经网络的复杂度分析 ht

收益率曲线(Yield Curve)是显示一组货币和信贷风险均相同,但期限不同的债券或其他金融工具收益率的图表.纵轴代表收益率,横轴则是距离到期的时间.在此用python建模分析零息票收益率曲线,输出图表并制图. 首先要理解收益率的计算方法,然后计算出连续复利和复利.再根据计算步骤在python中编写代码建模 此为连续复利的计算 # 没有年息票的一年期以内的零息票年收益率YTM=(log(面值/价格))/期限 r1 = np.log(100/97.5)/0.25 r2 = np.log(100/

select symbol, "price.*" from stocks :使用正则表达式来指定列查询 select count(*), avg(salary) from emplyee: 聚合函数 select count(distinct col) from stocks:去重后的数目 嵌套查询: from(select upper(name), salary,deductions["Federal Taxes"] as fed_taxes,round(sala

本文转自知乎 作者:苏格兰折耳喵 ----------------------------------------------------- 在本文中,作者引出了"外部数据"这一概念,并实例分析,如何从海量的外部数据中获取可以对自身业务起到指导作用和借鉴意义的insight,并借助外部环境数据来优化自己. 现在互联网上关于"增长黑客"的概念很火,它那"四两拨千斤"."小投入大收益"的神奇法力令无数互联网从业者为之着迷.一般来说