随着科技的进步，智能化成为未来人们生活的伴侣，很多工作中都需要通过计算机来帮助完成工作任务。无论文科还是理科，学一门编程语都能够帮助自身未来和机器共同生活，相处更加和谐。但身边很多学习编程语言的学习者一般热度也就几天，浅尝辄止，如果热度能用心学习三个月，基本就能掌握一门编程语言的基础，解决基本的需求。
一图胜千言。相对于冷冰冰的数字，生动的图形可以更好的反映一些信息，也更利于我们在数据探索、预处理等阶段感性认识数据的内在规律或信息。本视频就讲解Octave图形化数据的一些工具和对应的方法。
使用Python+matplotlib绘图进行可视化，在图形中创建轴域并设置轴域的位置和大小，同时演示设置坐标轴标签和图例位置的用法。
为了完成一些真正意义上的绘图工作，我将带您通过创建一个简单的带 SwiftUI 的 spirograph。“Spirograph”是一种玩具的商标名称，你把一支铅笔放在一个圆圈里，然后绕着另一个圆圈的圆周旋转，创造出各种几何图案，称为轮盘赌——就像赌场游戏一样。
为了完成一些真正意义上的绘图工作，我将带您通过创建一个简单的带SwiftUI的spirograph。“Spirograph”是一种玩具的商标名称，你把一支铅笔放在一个圆圈里，然后绕着另一个圆圈的圆周旋转，创造出各种几何图案，称为轮盘赌——就像赌场游戏一样。
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On the Universality of Coupling-based Normalizing Flows 2402.06578v1 基于耦合的归一化流的普适性
交流群里有读友提问：如何在地球投影中添加指定的纬圈。我抽空尝试了一下，分享给大家。
今天我们开启R语言绘图的旅程，第一站我们看一下，今天要绘制的图长什么样？如下两张图：
本文为matlab自学笔记的一部分，之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的，非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员，更是要奋发努力，拼搏上进，学好技术，才能师夷长技以制夷，为中华之崛起而读书！
如果要创建一个更加真实的场景，我们就需要模拟光和物体表面的交互。这比我们之前制作的不受光的着色器要复杂的多。
一直苦于没有系统学习seanborn的教程，似乎市面上也还没有完整的官方文档的学习资料。终于下决心用几天的时间通读下官方文档，并把记录下来。
今天小编继续给大家推荐优秀的Python第三方可视化绘制工具包，这次小编给大家推荐的为Python-mpl-chord-diagram包，顾名思义，此包为基于Matplotlib绘制和弦图(Chord Diagram),下面小编就详细介绍一下和弦图以及使用该包绘制和弦图的步骤，内容包括：
code:https://github.com/yzxing87/Invertible-ISP
和弦图可用于表示数据间的关系和流量。外围不同颜色圆环表示数据节点，弧长表示数据量大小。内部不同颜色连接带，表示数据关系流向、数量级和位置信息，连接带颜色还可以表示第三维度信息。首尾宽度一致的连接带表示单向流量（从与连接带颜色相同的外围圆环流出），而首尾宽度不同的连接带表示双向流量。外层加入比例尺，还可以一目了然的发现数据流量所占比例。
仿射变换，即在二维平面内，对象进行平移(Translation)、缩放（Scale）、翻转（Flip）、旋转（Rotation）和斜切(Shear)等操作。
1.2 使用matplotlib.pyplot中的annotate()函数标注文字
“为什么治安警察抓人并刑讯逼供来获取他们的信息？硬盘对酷刑毫无抵抗力。你需要给硬盘一个抵抗的方法。这就是密码学。”
安装circlize包，安装包直接用install函数即可，安装好之后，需要加载，利用library函数即可，这里就不在重复叙述。
Joint Bilateral Learning for Real-time Universal Photorealistic Style Transfer
论文：BoT-SORT: Robust Associations Multi-Pedestrian Tracking
原文 https://bitmovin.com/compression-standards-vvc-2020/
编者言： 作者从模糊核的空间可变性的角度出发，提出了每帧多核的核估计方案MANet，通过限制感受野并使用增强了表达能力的MAConv来完成盲超分。
如下所示，可以看到有多个样品，每个样品都有多个基因表达量，这个时候我们比较关心的是这些基因的表达量相关性（在多个样品），基因与基因之间有两两组合相关性：
弦图是一种展示数据之间相互关系的图形。弦图中的数据点以圆的形式呈放射状排列，并用线条来展示数据之间的联系。在弦图中，我们可以通过颜色和线条的粗细来展现不同类型联系和强度。这种联系有多种形式比如相关性，比如存在与否，比如迁入迁出等。
在本文中，你将学习到 Canvas 提供的一些更高级的功能。你将看到在使用多种绘图样式时如何节省时间，以及如何转换和操作绘图来使其更激动人心。本文内容非常精彩，我希望这些内容能够拓宽你的眼界，帮助你学会画布的高级功能。
智能手机摄像头的普及使人们像摄影师一样捕捉日常生活场景。然而，快门速度、焦距光圈比和/或ISO值设置不准确可能导致捕捉到的照片曝光不正确，视觉质量下降。为了以视觉上可取的方式正确调整照片曝光，对于边缘设备开发高效的曝光校正方法至关重要。
创建左右两侧都有 y 轴的坐标区。yyaxis left 命令用于创建坐标区并激活左侧。后续图形函数（例如 plot）的目标为活动侧。绘制数据对左侧 y 轴的图。
图例往往位于图形的一角或一侧，用于对所绘制的图形中使用的各种符号和颜色进行说明，对于理解图形有重要的作用。
在本课中需要制作与每个样本中的平均表达量相关的多个图，还需要使用所有可用的metadata来适当地注释图表。
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如果仅仅绘制一些简单的几何图形，程序的图形效果依然比较单调 。 AWT 也允许在组件上绘制位图， Graphics 提供了 drawlmage() 方法用于绘制位图，该方法需要一个Image参数一一代表位图，通过该方法就可 以绘制出指定的位图 。
【新智元导读】康奈尔大学和 Adobe 团队的这项图像风格迁移研究，解决了神经网络风格迁移中由于参考图像风格夸张而产生的的输出图像“扭曲”的问题，在各种场景下得到了非常逼真而且忠实的摄影风格迁移结果。
今天云朵君给大家系统介绍Matplotlib图表层次结构，通过步骤分解，详细了解一个图表绘制的过程 。
很多程序如各种小游戏都需要在窗口中绘制各种图形，除此之外，即使在开发JavaEE项目时，有时候也必须"动态"地向客户 端生成各种图形、图表，比如 图形验证码、统计图等，这都需要利用AWT的绘图功能。
单目三维物体检测是自动驾驶和计算机视觉领域的重要课题，该任务中的一个重要挑战在于实例深度估计。因为深度信息在相机投影过程之后容易丢失，因此实例深度估计是提高性能的瓶颈。
找R语言做弦图的教程的时候发现了这个包：GOplot。其主要功能是可视化GO富集分析的结果。自己应该会用得到。 第一步是学习其帮助文档中的例子，然后学习如何准备自己的数据，并利用这个包中的函数来绘图
自 2012 年 AlexNet 挑战 ImageNet 获得巨大成功以来，用于图像领域的深度学习算法以令人目不暇接的速度飞速演化着。通用图像领域中，有明确边界的问题，例如特定类别有标注数据的物体检测、定位、识别，乃至特定场景的图像生成、一定精确度内的图像分割，都出现了令人更新认知的深度学习解答。 目前，站在深度学习研究一线的计算机视觉研究者们，有相当一部分深入到更细分的、与应用场景联系更紧密的任务中，同时扩展算法能够覆盖的数据类型。 2018 年，在医疗影像这个分支中，来自加州的人工智能医疗公司体素科技，结合自身产品线的开发路径，发表了多篇论文，论文探讨了如何利用深度学习算法临床决策支持：例如用端到端算法处理影像中分割问题、 配准问题，以及如何在标注数据有限，且迁移学习困难的情况下，利用代理监督和联合训练获得更好的模型效果。以下为论文介绍：
最近看到一张图，感觉很酷炫，搜索得知是叫做弦图。看到很多用R语言绘制的案例，以及有Excel大佬用VBA也绘制了一个，简直不要太强。
这是涵盖Unity可编写脚本的渲染管线的教程系列的第三部分。这次，我们将通过一个Drawcall为每个对象最多着色8个灯光来增加对漫反射光照的支持。
现在，我们渴望生成实际的代码，并看到我们的Toy语言诞生。我们将使用LLVM生成代码，但是在这里仅仅显示LLVM构建器接口不会非常令人兴奋。取而代之的是，我们将展示如何通过在同一函数中共存的混合方言来执行渐进式降级。
https://rawgit.com/valentinitnelav/plotbiomes/master/html/Whittaker_biomes_examples.html
Pixie是一款完全可定制的高性能照片编辑器，可在任何地方使用，并且可以轻松集成到现有项目中或使用独立应用程序。
PAInt X for Mac版是一款mac绘图软件，以绘制、着色、编辑图片著称。您可以像使用数位板一样使用 PAInt X 来制作简单的图片、创意项目、或者将文本和设计添加到您的其他图片中，例如使用数码相机拍摄的图片和照片。
近日新推出了origin系列的最新版本：origin2021，是一款非常实用的科学绘图与数据分析软件，并且该版本可以和2018——2021版本共享设置，若你拥有这些版本中的任何一个，则只需安装并运行新版本即可。不仅如此，它为了带给用户最佳的使用体验，进行了全方面的新增和优化，现如今能够使用新的颜色管理器创建自己的颜色列表或调色板，其中包括通过颜色选择和颜色插值，还在工作表上添加了新的公式栏，轻松编辑复杂的公式，具有调整公式栏字体大小的选项，以便于阅读，而且Origin中的嵌入式Python环境也得到了极大的改进，可以从Python轻松，高级地访问Origin对象和数据，并在设置列值中使用Python函数，以及从LabTalk和Origin C访问Python函数等等，甚至添加了几个新的上下文相关的迷你工具栏，如刻度标签表、图中的表格、工作表中的日期时间显示，图例等，可以更轻松的访问常见任务，是你最佳的绘图分析工具。
总的来说，从涉及类的形式来看，iOS动画有：基于UIView的仿射形变动画，基于CAAnimation及其子类的动画，基于CG的动画。这篇文章着重总结前两种动画。
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QIIME2 2019.10发布了，虽然已经是11月份，依然对这个版本有满满的期待，看看这个版本改进了什么吧！
最近我看一篇介绍如何用Excel来制作径向树图[1]的文章，在其中学到了一个很有趣的Excel 加载项。
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