CNN的下采样（subsample）在几乎所有的模型结构中都会出现，比如stride>1的卷积操作，pooling操作，都会减少特征图的长宽，起到下采样的效果。与之相对的就是上采样（upsample）操作了，顾名思义，上采样在CNN模型中的作用上增大特征图的长宽，比如都变为原来的2倍。上采样在模型构建中并不像下采样那么频繁被使用，一般情况下，会在下面几个应用中用到上采样操作： 1.segmetation网络，因为segmentation需要还原到特征图到原始输入图像的尺寸； 2.图像生成任务，比如GAN，AVE等，也需要还原到原始输入图像的尺寸； 3.CNN可视化，通过反卷积将卷积得到的feature map还原到像素空间，来观察feature map对哪些pattern相应最大，即可视化哪些特征是卷积操作提取出来的； 那么在Caffe中，都有哪些上采样操作呢？
每款商品对业绩的贡献不是平均的，对Top产品进行单品可视化分析有助于抓住重点。本文尝试在Power BI中结合EasyShu（由微信公众号Excel催化剂李伟坚老师和EasyShu联合打造）的地图编辑功能，完成对商品的地图可视化。
论文:BlendMask: Top-Down Meets Bottom-Up for Instance Segmentation
本文需要将Visdrone数据集中有关车和人的数据集进行提取和合并，车标记为类别0，人标记为类别1，并转换成YOLO支持的txt格式。
虽然在我们对于自然数的理解下，这样求解出来的数没有任何实际意义，但是其在数学中却是真实存在的。
姿态估计，计算机视觉的核心任务之一，还原纷繁外表之下的空间信息，洞察千姿百态背后的本征结构。
经常看我直播的小伙伴应该知道，小编最近在复现一些商业网站上的优秀可视化作品，也有很多同学让我直播进行讲解，这边和小伙伴们说一下：我们安排都是先在公众号发文，然后再进行情况选择是否进行直播讲解。好了，话不多说，今天小编给大家带来的是复现FiveThirtyEight网站的一幅可视化作品，详细介绍如下：
经常看我直播的小伙伴应该知道，小编最近在复现一些商业网站上优秀可视化作品，也有很多同学让我直播进行讲解，这边和小伙伴们说一下：我们安排都是先在公众号发文，然后再进行情况选择是否进行直播讲解。希望大家在看过公众号推文之后多留言、多互动哈。好了，话不多说，今天小编给大家带来的是复现FiveThirtyEight网站的一幅可视化作品，详细介绍如下：
这一次我们讲讲 Caffe 这个主流的开源框架从训练到测试出结果的全流程。到此，我必须假设大家已经有了深度学习的基础知识并了解卷积网络的工作原理。
PowerBI 2020年11月的更新来了。本次更新中，其实没有太多实用的功能。固机器翻译下官方文档供参考。
正确分析使用数据可能会挖到宝藏。那么，作为个人或公司，如何选择分析和可视化数据的工具？
据说，全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析时发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段。没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。这个“啤酒＋尿布”的购物篮组合，就是关联分析的一个经典应用场景。简单来说，关联分析就是在大量数据中找到最常出现的组合。
在服装零售业商品管理过程中，Top款从来都是重中之重，它决定了整盘生意的好坏。销售库存Top款重合度是日常工作中很好的一个跟踪Top款指标。比方，销量前10的商品是否是库存前10的商品，两个Top榜正好百分百重合是一种理想化状态。
在一些数据分析场景中我们经常遇到获取topN统计的问题，例如统计销量topN的店铺对应的总销售额、统计订单量TopN的门店总销售额等等。针对这种TopN问题的分析，在Power BI中我们需要使用TOPN函数，TOPN函数可以返回指定表的前N行数据。之前我们学习过RANKX函数，RANKX可以根据指定的度量值表达式来对数据进行排名没有办法获取前几名数据，TOPN可以获取前几名数据，但是不会对数据进行排名。
本文将介绍一种在线网络工具，可用于可视化各种经典的卷积神经网络结构。学习Caffe的同学，一定很熟悉Netscope。它就是用来可视化Caffe的prototxt文件，那么prototxt文件又是啥呢？
有伙伴说一段时间没有更新文章，这一次顶十次。明明能拆成十期的文章，非要一次写完，没办法，厚道。
大部分伙伴都会在 Power BI 桌面端设计报表，由于在设计的时候没有考虑到很多细节，导致做了很多以后再发布到云端的时候，会出现很多细节问题，即使是有经验的选手也都常常难以避免。在云端交付给最终阅读者使用的时候，一旦在这些方面出现问题，从严格的洁癖意义上来说：一旦出现以下问题，Power BI 报表视为零分。从这个意义上来说，几乎没有人做出及格的 Power BI 云端报表。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 当人们谈及“数据分析”时，常常会联想到冰冷的数字、满眼的代码和晦涩的专业语言，而数据可视化可以说是数据界的“一股清流”，把看似高不可攀的数据技术转换成人人都可看懂的图像。 Seeing Is Believing（眼见为实），“看见数据”的驱动力是极其强大的，它可以瞬间激发读者的思考力，并形成影响力。 如何掌握“看见数据”的魔力？我认为有以下三点关键认知。 第一，可视化其实是一场决策游戏。 很多人认为漂亮的图表、公司展厅里的大屏幕就是数据可视化，这种粗浅的
前篇《漫谈可视化Prefuse（一）---从SQL Server数据库读取数据》主要介绍了prefuse如何连接数据库sql server并读取数据进行可视化展现。 回头想想还是应该好好捋一捋
打开Power BI Desktop，在右侧可视化区域会看到一个“Py”的图标，打开该图标,并选择启用脚本视觉对象，拖动字段到“值”的位置：
度量值如下，总共三个元素，一个rect为底部灰色背景条形；第二个rect叠加在第一个上面，显示实际达成宽度；一个text同时显示门店名称和数据标签。
2021 年 6 月 10 日第四届 Power BI 可视化大赛获奖名单公布，非常幸运，我的作品《中国职业教育院校分析报告》获得了教育行业特别奖，开心、兴奋之情溢于言表。从 2018 年开始接触 Power BI，参加了三届微软 Power BI 可视化大赛，正所谓 “三年磨一剑”，这次获奖对我来说是最大的鼓励和肯定，按照惯例，感谢大赛组委会，感谢大赛评审团，特别感谢佐罗老师，《BI 真经》课程给我的学习给予了莫大的指导和帮助。我就自己学习 Power BI 的心得感悟和此次作品的设计思路与大家共同交流。
最近几年，比特币一直站在风口浪尖，一度被追捧为最佳的投资产品，拥护者认为这种加密货币是一种类似于黄金的储值工具，可以对冲通胀和美元疲软
还给出了一些简单代码，就是看看样本聚类情况，然后留成作业给另外一个学徒，看单细胞R包Seurat的FindAllMarkers函数对7个亚型找到的marker基因，根据传统的bulk转录组差异分析策略的差异。
帕累托分析（Pareto Analysis），也被称为80/20法则、关键少数法则，是一种常用的管理工具，用于识别和处理影响业务的主要因素。
第一次使用 Markdown Nice 进行公众号编写(其实刚开始运营公众号时也有使用过，奈于代码编辑就放弃，不过，现在“真香”了 )，希望熟悉后定制自己属于自己的主题。本期还是继续前面的Python-matplotlib 商业图表绘制系列的第5篇教程推文，目的还是为了熟悉matplotlib的绘图语法。
不过，我这点战绩根本就算不上什么，其实这个WGCNA包已经是十多年前发表的了，仍然是广受好评及引用量一直在增加，破万也是指日可待。
数据可视化：Data Visualization，即视觉传达，为了清晰有效地传递信息，数据可视化通过统计图形、图表、信息图表和其他工具，例如点、线或条对数字数据进行编码，以便在视觉上传达定量信息。 数据可视化对企业的重要性 有效的可视化可以帮助用户分析和推理数据和证据，它使复杂的数据更容易理解和使用。为了有效地传达思想概念，美学形式与数据功能在可视化中齐头并进，通过直观地传达关键的数据与特征，从而实现业务深入洞察。 数据可视化是企业进行数据分析、数据挖掘、数据治理非常重要的方式。
微软官方与日前发布了 Power BI 在2020上半年的发行计划。本文将在 2020.9 之前都有用，建议收藏查看。从今年开始，我们除了客观描述 Power BI 的特性外，还将加入大量主观观点态度和吐槽，不过不管怎么吐，都只能继续用，这就是一种说不出的喜欢和吐槽的纠缠情结。
因为需要一个html形式的数据统计界面，所以做了一个基于pyecharts包的可视化程序，当然matplotlib还是常用的数据可视化包，只不过各有优劣；基本功能概述就是读取csv文件数据，对每列进行数据统计并可视化，最后形成html动态界面，选择pyecharts的最主要原因就是这个动态界面简直非常炫酷。
简言之，ZebraBI 是 BI 的 BI，精确地讲，Zebra BI is the BI which on top of Power BI。对于老伙伴肯定已经非常清楚，对于新朋友，可能还不太清楚，那请关注我们的国庆档，会给大家带来 BI 方法论的重要分享。
PowerBI 每月更新，微软官方提供一个示例文件，我们基于该文件来进行介绍，与微软官方保持一致，为了便于理解，在需要时我们采用其他案例进行说明。
点击去一看才发现是一个专门介绍可视化工具spiralize的文章，赶紧把这个工具收入收藏夹并分享给大家，下面，小编就给大家介绍下这个超赞的可视化工具包~~
使用Echarts图表结合webgl可视化平台进行数据对接，3D物联网开发选哪个？前端人员能不能跑来搞3D可视化开发？用什么可以简单快速建模？开发中遇到问题不知道如何解决？别急，使用ThingJS物联网可视化平台就能解决这些问题！
然而，在微信里将Excel甩来甩去依然是相当一部分企业内平时工作交流沟通的“良好”习惯。
初等函数是由基本初等函数经过有限次的四则运算和复合运算所得到的函数。基本初等函数和初等函数在其定义区间内均为连续函数。高等数学将基本初等函数归为五类：幂函数、指数函数、对数函数、三角函数、反三角函数。
很多小伙伴希望可以学习可视化大赛作品，尤其是最高级别获奖选手的作品。我们在此前的直播活动中，一起学习了相关作品，也采访了作品的选手，的确收获很大。但真正的学习，还是希望可以看到作品的一切，包括：数据，设计，技巧，公式等一切，也就是源文件。
最近阅读学习了林骥老师的《数据化分析 Python 实战》,书中讲好的技能应该刻意的练习，而不是简单的重复。
由于最近开始使用R-ggplot2绘制一些可视化作品，也慢慢发现ggplot2绘图的方便之处，但毕竟开始于Python绘图，我们也不能落下
前面两篇推文我们分别介绍了使用Python和R进行IDW(反距离加权法) 插值的计算及结果的可视化过程，详细内容可见如下：
直方图（Histogram），形状类似柱状图却有着与柱状图完全不同的含义。直方图牵涉统计学概念，首先要对数据进行分组，然后统计每个分组内数据元的数量。在平面直角坐标系中，横轴标出每个组的端点，纵轴表示频数，每个矩形的高代表对应的频数，这样的统计图称为频数分布直方图。
那么不妨我们用 Power Query 将其全部连接自动化下载做成一个选择器岂不更好。
几乎所有的数据分析师的招聘JD中都要求具备可视化和使用PPT制作分析报告的技能。哪怕不是数据分析师的岗位，例如产品、市场、运营等，哪怕是学校里的教师，每天也会接触大量的图表。
本文使用数据说明：数据截至2月2日24时，累计报告确诊病例17205例，现有重症病例2296例，累计死亡病例361例，累计治愈出院475例。疑似病例21558例。
---- 做了又忘，忘了又做，怎么刷都是学不会啊啊啊 1 从每行每列都是递增的二维数组中找是否存在某数 public class Solution { public boolean Find(int target, int[][] array) { int rows = array.length; int cols = array[0].length; int i = rows - 1; int
ConstraintLayout是Google IO 2016引入的一个全新布局Layout，隶属于Jetpack项目（即包含在androidx包里），目前release最新版本是1.1.3，在build.gradle里添加依赖即可，如下：
在搜索商业智能（BI）工具时，可能每个BI供应商都将其产品称为唯一的“最佳”解决方案进行宣传，晕乎转向。笔者身边有很多在数据中心工作的朋友，也有各种IT信息部的大佬，也见惯了各家上门兜售产品的厂商。
WGCNA将lncRNA分成18个模块（3635个lncRNA），空间模块中lncRNA表达呈现明显的组织区域特异性，如：CB (M1, 794个lncRNAs),DG/CA1 (M2, 443个lncRNAs), CA1 (M4, 369个lncRNAs),neocortex (M7, 123个lncRNAs)和OC (M10,57个lncRNAs)。时间模块中lncRNA表达与年龄有关，而与组织区域不明显；性别模块中lncRNA表达与性别和年龄都相关。每个模块就必须做pathway/go等数据库的注释分
当前，大部分制作优良的报告中都使用书签，尤其是在可视化大赛中的优秀作品中随处可见，书签几乎彻底改变了整个 PBI 报告的设计方法。但是最初，书签是被当作一些保存的视图，可用于讲故事而不是用来导航。然而，当前其实更多的报告制作者使用书签进行导航，而不是讲故事。在2020 年 3 月的更新中，按钮有了一个名为"页导航"的新功能：
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