PLAYGROUND 可视化 由 王巍 (@ONEVCAT) 发布于 2015/09/23 在程序界,很多小伙伴都会对研究排序算法情有独钟,并且试图将排序执行的过程可视化,以便让大家更清晰直观地了解算法步骤.有人把可视化排序做得很正统明了,也有人把它做到了艺术层次. 想在 Cocoa 中做一个可视化的排序算法演示可不是一件容易的事情,很可能你会需要一套绘制图形的框架,并且考虑如何在屏幕上呈现每一步的过程.但是在 Playground 中事情就变得简单多了:我们可以使用 XCPlayground 

Tensorflow新手通过PlayGround可视化初识神经网络 是不是觉得神经网络不够形象,概念不够清晰,如果你是新手,来玩玩PlayGround就知道,大神请绕道. PlayGround是一个在线演示.实验的神经网络平台,是一个入门神经网络非常直观的网站.这个图形化平台非常强大,将神经网络的训练过程直接可视化.同时也能让我们对Tensorflow有一个感性的认识. PlayGround的网址是:http://playground.tensorflow.org/ PlayGround页面如图

# coding: utf-8 # In[1]: import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data # In[2]: mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) # In[3]: print('train',mnist.train.num_examples, ',valid

%matplotlib inline import numpy as np import torch from torch import nn import matplotlib.pyplot as plt d = 1 n = 200 X = torch.rand(n,d) #200*1, batch * feature_dim #y = 3*torch.sin(X) + 5* torch.cos(X**2) y = 4 * torch.sin(np.pi * X) * torch.cos(6*

目录 0,可视化的重要性: 1,特征图(feture map) 2,卷积核权重 3,卷积核最匹配样本 4,类别激活图(Class Activation Map/CAM) 5,网络结构的可视化 0,可视化的重要性: 深度学习很多方向所谓改进模型.改进网络都是在按照人的主观思想在改进,常常在说模型的本质是提取特征,但并不知道它提取了什么特征.哪些区域对于识别真正起作用.也不知道网络是根据什么得出了分类结果.为了增强结果的可解释性,需要给出模型的一些可视化图来证明模型或新methods对于任务的作用,

Swift开发学习:Playground 大约 对于软件用户.游戏玩家,我一直提倡用户体验.也是用户,是各种开发工具的使用者.也会喜欢用户体验做得好的工具软件.这次苹果想开发人员所想,提供了一个能够玩转swift的游乐场--Playground.它为开发着提供了方便.提供了乐趣. 原文作者:Power 转载请保留此链接. Playground能够干什么 高速练习swift 不须要编译.不须要点击运行,编写代码后直接看效果 是不是比脚本语言还方便? 开发人员能够通过Playgroud高速得进行语法

国外站点DATAVISUALIZATION.CH为大家总结出了当前热用的43款可视化工具,包括Arbor.Chroma.js.D3.js.Google Chart Tools等,绝对让你一饱眼福. 1.Arbor.js Arbor是一个免费的.可视化的图形库,基于矢量创建动态的连接图.它为图形组织和屏幕刷新处理提供了一个高效的.力导向的布局算法. 2.CartoDB CartoDB是一个地图Web Service,并提供非常丰富API,利用它可以轻松创建动态的.可视化的数据驱动地图. 3.Chr

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由独木桥先生发表于云+社区专栏 介绍 D3.js是一个JavaScript库.它的全称是Data-Driven Documents(数据驱动文档),并且它被称为一个互动和动态的数据可视化库网络.2011年2月首次发布,在撰写本文时,最新的稳定版本是4.4版本,并且不断更新.D3利用可缩放矢量图形或SVG格式,允许您渲染可放大或缩小的形状,线条和填充,而不会降低质量.本教程将指导您使用JavaScript D3库创建条形图. 准备 为

前言 数据可视化,是指将相对晦涩的的数据通过可视的.交互的方式进行展示,从而形象.直观地表达数据蕴含的信息和规律. 早期的数据可视化作为咨询机构.金融企业的专业工具,其应用领域较为单一,应用形态较为保守.步入大数据时代,各行各业对数据的重视程度与日俱增,随之而来的是对数据进行一站式整合.挖掘.分析.可视化的需求日益迫切,数据可视化呈现出愈加旺盛的生命力,表现之一就是视觉元素越来越多样,从朴素的柱状图/饼状图/折线图,扩展到地图.气泡图.树图.仪表盘等各式图形.表现之二是可用的开发工具越来越丰富,

TensorFlow模型保存和提取方法 1. tensorflow实现 卷积神经网络CNN:Tensorflow实现(以及对卷积特征的可视化) # 卷积网络的训练数据为MNIST(28*28灰度单色图像) import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data train_epochs

http://blog.csdn.net/powerlly/article/details/29674253 Swift开发学习:Playground 关于 对于软件用户.游戏玩家,大家一直都在提倡用户体验.其实软件开发者自己也是用户,是各种开发工具的使用者,也会喜欢用户体验做得好的工具软件.这次苹果想开发者所想,提供了一个可以玩转swift的游乐场--Playground,它为开发着提供了方便.提供了乐趣. 原文作者:Power 转载请保留此链接. Playground可以干什么 快速练习sw

代码: # -*- coding: utf-8 -*- import random import gym import numpy as np from collections import deque from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.optimizers import Adam from keras.utils.vis_utils import plot_model EP

基于OpenCL的深度学习工具:AMD MLP及其使用详解 http://www.csdn.net/article/2015-08-05/2825390 发表于2015-08-05 16:33| 5921次阅读| 来源CSDN| 2 条评论| 作者AMD中国异构计算部 深度学习异构计算异构编程MLPopencl 摘要:本文介绍AMD深度学习团队开发的MLP学习工具软件的使用,为深度学习研究人员和开发商提供一个高性能.高易用性的深度学习的软硬件平台方案.AMD-MLP基于OpenCL,支持不同类型

Tensor Flow 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor). 这是谷歌开源的一个强大的做深度学习的软件库,提供了C++ 和 Python 接口,下面给出用Tensor Flow 建立MLP 网络做笑脸识别的一个简单用例.这个用例可以帮助我们熟悉如何利用tensorflow 建立MLP, 并且利用MLP做分类. 我们用到的数据库是G

整个特征预测网络是一个带有注意力机制(attention)的seq2seq网络. 编码器-解码器(Encoder-Decoder)结构 在原始的编码器-解码器结构中,编码器(encoder)输入一个序列或句子,然后将其压缩到一个固定长度的向量(向量也可以理解为一种形式的序列)中:解码器(decoder)使用固定长度的向量,将其解压成一个序列. 最普遍的方式是使用RNN实现编码器和解码器. 编码器将输入序列映射成固定长度的向量,解码器在生成输出序列阶段,利用注意力机制"关注"向量的不同部

这篇文章更多的是对于混乱的中文资源的梳理,并补充了一些没有提到的重要参数,希望大家不会踩坑. 1. 简介 1.1 背景 WGCNA(weighted gene co-expression network analysis,权重基因共表达网络分析)是一种分析多个样本基因表达模式的分析方法,可将表达模式相似的基因进行聚类,并分析模块与特定性状或表型之间的关联关系,因此在基因组研究中被广泛应用. 相比于只关注差异表达的基因,WGCNA利用数千或近万个变化最大的基因或全部基因的信息识别感兴趣的基因集,并

摘要:在当今信息化时代,大多数企业都需要网络支撑企业的ICT运行,提升企业运行效率,针对企业网络中的网元设备(包括交换机,路由器,防火墙等),很多企业希望根据自身的业务特点定制网络管理,比如可以实现网络的运行状态可视化,网络配置自动化等,如下就以华为的NE40E网元为例,说明如何通过python基于netconf协议实现对于网元配置数据的获取. [原理介绍] 通过NETCONF,网管能够用可视化的界面统一管理网络中的设备,并且安全性高.可靠性强.扩展性强.如下图所示,网管与网络中的所有交换机之间

导言: 在CV很多方向所谓改进模型,改进网络,都是在按照人的主观思想在改进,常常在说CNN的本质是提取特征,但并不知道它提取了什么特征,哪些区域对于识别真正起作用,也不知道网络是根据什么得出了分类结果. 如在上次解读的一篇论文<Feature Pyramid Transformer>(简称FPT)中,作者提出背景信息对于识别目标有重要作用,因为电脑肯定是在桌上,而不是水里,大街上,背景中的键盘鼠标的存在也能辅助区分电脑与电视机,因此作者提出要使用特征金字塔融合背景信息.从人的主观判断来看,这点

一.IT网络运维面临的挑战 1. 网络性能可视化 • 与公有云和SaaS平台连接的可靠性 • 广域网线路性能 • 互联网专线性能 2.诊断工具 • 现场无IT工程师覆盖 • 诊断的人力费用 • 网络与应用系统的纠结 3.用户体验 • Web应用的访问质量 • 语音语音视频的网络承载性能 二.Renix Active 价值 1. 可视:网络端到端质量.业务系统服务健康度.网络节点响应健康度可视化 2. 可知:网络异常状况尽快知晓 3. 效率:提高网络故障诊断效率 三.Renix Active 简介

前节:app是什么? app英文全称:application 应用程序,简称应用.也就是手机应用的简写 出处:http://www.cnblogs.com/mcj-coding/p/5098254.html QQ:853740091 1.UI UI即User Interface(用户界面)的简称.UI设计则是指对软件的人机交互.操作逻辑.界面美观的整体设计.好的UI设计不仅是让软件变得有个性有品味,还要让软件的操作变得舒适.简单.自由.充分体现软件的定位和特点.UI还有其它的意义,如Unit I