http://bindog.github.io/blog/2018/02/10/model-explanation/ http://www.sohu.com/a/216216094_473283 https://jacobgil.github.io/deeplearning/class-activation-maps https://github.com/keras-team/keras/issues/8447 凭什么相信你,我的CNN模型?(篇一:CAM和Grad-CAM) 0x00 背景 在

可视化和了解代码综合了如何使用visual studio可视化代码来帮助理解代码: 理解代码和代码之间的关系:(1)Code Map(2)Dependency Graphs 理解代码交互:Sequence Diagrams 理解类结构:(1)UML Diagram(2)Class Diagram 描述系统设计和验证按照设计进行的编码:Layer Diagram 用户需求和系统架构之间的沟通:(1)需求建模(2)架构建模 Code Map and Debugger Integration in V

http://www.pythontutor.com/visualize.html今天去问开发一个Python浅拷贝的问题,开发给了一个神器,可以可视化代码在内存的执行过程,一看即懂,太NB了!~真是理解Python = 浅拷贝 深拷贝的神器.另外这个网站也支持其他语言:Java,JavaScript,C++,C,Ruby等.效果如动图: 输入代码后,点击Visualize Execution,就看到上图的界面了.左上为代码区:左下是控制区,4个按钮First.Back.Forward.Last

接上篇:安居客scrapy房产信息爬取到数据可视化(下)-可视化代码,可视化的实现~ 先看看保存的数据吧~ 本人之前都是习惯把爬到的数据保存到本地json文件, 这次保存到数据库后发现使用mongodb的聚合统计省去了好多自己用python写计算逻辑的步骤,好方便啊~~ 第一张图柱状图 第一张图代码解析: #encoding:utf-8 import random from pyecharts import Bar from pymongo import MongoClient conn = M

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 武汉地区,目前已经实现住院患者清零了,国内疫情已经稳定,然而中国以外新冠确诊病例达到2720458例.为了体现大国风范,今天带领大家用python实现绘制疫情地图 知识点 1. 爬虫基本流程 2. json 3. requests 4. pyecharts 开发环境 Python 3.6 Pycharm 思路 1.目标网址 2.模拟浏览器实现访问url 3.从网页源代码中

YOLOv3和YOLOv4长篇核心综述(上) 对目标检测算法会经常使用和关注,比如Yolov3.Yolov4算法. 实际项目进行目标检测任务,比如人脸识别.多目标追踪.REID.客流统计等项目.因此目标检测是计算机视觉项目中非常重要的一部分. 从2018年Yolov3年提出的两年后,在原作者声名放弃更新Yolo算法后,俄罗斯的Alexey大神扛起了Yolov4的大旗. 在此,大白将项目中,需要了解的Yolov3.Yolov4系列相关知识点以及相关代码进行完整的汇总,希望和大家共同学习探讨. 文章

Yolov3&Yolov4网络结构与源码分析 从2018年Yolov3年提出的两年后,在原作者声名放弃更新Yolo算法后,俄罗斯的Alexey大神扛起了Yolov4的大旗. 文章目录 1. 论文汇总 2. Yolov3核心基础内容 2.1 网络结构可视化 2.2 网络结构图 2.3 核心基础内容 3. Yolov3相关代码 3.1 python代码 3.2 C++代码内容 3.3 python版本的Tensorrt代码 3.4 C++版本的Tensorrt代码 4. Yolov4核心基础内容 4

首先说明一下,即使不熟悉fis3,阅读文本应该也会有所收获. 本文以fis-parser-imweb-tplv2插件为模板插件,目的不在于使用哪个模板,而是组件可视化的实现思路,不必担心. 先说说模板插件 首先说明一下,我们的项目使用的fis3自带的mod.js做模块化开发. fis-parser-imweb-tplv2插件是同事在imweb待着的时候写的.模板使用和jsp写法一致,文件类型为tpl类型 <div class="tips"> <em> <i

选自 Github 机器之心编译 参与:吴攀.李亚洲 这是使用 TensorFlow 实现流行的机器学习算法的教程汇集.本汇集的目标是让读者可以轻松通过案例深入 TensorFlow. 这些案例适合那些想要清晰简明的 TensorFlow 实现案例的初学者.本教程还包含了笔记和带有注解的代码. 项目地址:https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples 教程索引 0 - 先决条件 机器学习入门: 笔记:https://github.com/

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借助Keras和Opencv实现的神经网络中间层特征图的可视化功能,方便我们研究CNN这个黑盒子里到发生了什么. 自定义网络特征可视化 代码: # coding: utf-8 from keras.models import Model import cv2 import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers.convolutional import Convolution2D

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代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/14275.html 详细说明: Tushare是一个免费.开源的python财经数据接口包.主要实现对股票等金融数据从数据采集.清洗加工 到 数据存储的过程,能够为金融分析人员提供快速.整洁.和多样的便于分析的数据. 完成本项目后,可以进一步通过类似的方法实现股票数据的可视化操作. (代码在python2.7或python3.6下均能正常运行,已在以下环境中进行过测试: python2.7 + tushare0.9.8

原文地址:https://www.cnblogs.com/jacklu/p/9853599.html 本人前段时间在T厂做了目标检测的项目,对一些目标检测框架也有了一定理解.其中Yolov3速度非常快,效果也还可以,但在github上还没有完整的基于pytorch的yolov3代码,目前star最多的pytorch yolov3项目只能做预测,没有训练代码,而且我看了它的model写得不是很有层次.自己准备利用接下来的几个周末把这个坑填上. 希望能够帮助开发者了解如何基于Pytorch实现一个强

引言 在做实例分割或语义分割的时候,我们通常要用labelme进行标注,labelme标注的json文件与coco数据集已经标注好的json文件的格式和内容有差异.如果要用coco数据集的信息,就要对json文件进行修改和转换.本博客提供两种格式的具体内容及含义以及两种格式相互转换的代码,并对两种格式的json标注信息进行可视化. 1.coco格式的json标注信息详解及可视化 从coco官网下载coco的数据集里面,关于实例的标注信息在“annotations_trainval2017.zip

[MyEclipse CI 2019.4.0安装包下载] 无论是在文件之间导航还是在文件中导航,都可以使用大量导航工具来加快工作流程.目前这些导航工具可在MyEclipse,CodeMix中使用. 快速文件导航 按Ctrl + P来使用Quick Open按名称打开任何文件. 您可以使用Alt + Left和Alt + Right在文件和编辑位置之间导航. 如果您在同一文件的不同行之间跳转,这些快捷方式允许您轻松地在这些位置之间导航. 注意:要在MyEclipse中包含此功能,请安装CodeMi

中国MOOC<Pyhton计算计算三维可视化>总结 课程url:here ,教师:黄天宇,嵩天 下文的图片和问题,答案都是从eclipse和上完课后总结的,转载请声明. Python数据三维可视化 1.       Introduction 1.1.      可视化计算工具 · TVTK  科学计算三维可视化基础 Mayavi                三维网格面绘制,三维标量场和矢量场绘制 TraitsUI               交互式三维可视化 SciPy           

Superset 0.37,增加可视化插件,行级权限控制 使用Superset已经有一段时间,其良好的体验与丰富的图表功能节省了大量的时间.但是对于权限,自定义图表,图表下载,报警邮件一直没有很好的支持,大部分公司对于这些功能的实现还是需要大量的二次开发,费时费力. 近日Superset 0.37 正式发布,令人惊喜的是,新功能几乎都是大家期待已久的,而对于Superset的未来也更加的期待了. 下面简单介绍本次的一些主要的更新~ 距离Superset 0.36 的发布已经过了四个多月的时间,但

细胞通讯分析可以给我们一些细胞类群之间相互调控/交流的信息,这种细胞之间的调控主要是通过受配体结合,传递信号来实现的.不同的分化.疾病过程,可能存在特异的细胞通讯关系,因此阐明这些通讯关系至关重要. CellPhoneDB配有详实的受配体数据库,其整合了此前的公共数据库,还会手动矫正,以得到更加准确的受配体注释.此外,针对受配体有多个亚基的情况,也进行了注释.下面这张图显示了CellPhoneDB配有的数据库包含多少种分泌蛋白和膜蛋白.蛋白质复合物.受配体关系,以及它们来源于什么数据库. 1.

在上一篇帖子中,我介绍了CellPhoneDB的原理.实际操作,以及一些值得注意的地方.这一篇继续细胞通讯分析的可视化. 公众号后台回复20210723获取本次演示的测试数据,以及主要的可视化代码. 所有的数据和结果文件均已打包,下载后直接就能跑下面的代码画图. 下面的代码可以绘制对称热图 (如果你不清楚为啥热图要沿着对角线对称,可以看一下之前的推文) library(tidyverse) library(RColorBrewer) library(scales) pvalues=read.ta

一.效果演示 我用python开发了一个动态疫情地图,首先看下效果: 如图所示,地图根据实时数据通过时间线轮播的方式,动态展示数据的变化.随着时间的推移,疫情确诊数量的增多,地图各个省份颜色逐渐加深,可以很明显地看到动态可视化效果. 这个动态疫情地图,是通过python的第三方库pyecharts制作完成的.数据来源是github上的一位大神: https://github.com/BlankerL/DXY-COVID-19-Data 在此,感谢github作者整理的数据来源,方便我们数据分析人