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    [有意思的数学] 傅里叶变换和卷积与图像滤波的关系(1)

    开始之前,说个事情,这个公众号的发文的频率是不确定的哈,有时候我可能不方便,或者比较忙的时候,就不更新了,这几天刚开始,我写着写着还有点上瘾,哈哈,所以每天都会坚持和大家分享。非常感谢大家的关注,每天看着关注人数的增加,心里别提有多激动了,哈哈!* . * 还有个事情,就是公众号的名字,一会儿我发完消息之后就更名为: 机器学习和数学 这样看着正式一点,有木有。但以后跟新的内容,还是我觉得比较坑的地方哈,新手容易走弯路的地方。希望对大家不会造成什么影响。 从今天开始,大概会有3-5篇的文章写一下卷积神经网络

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    基于PyEcharts的COVID-19疫情可视化分析

    将国家或地区的数值信息映射到地图上,通过颜色变化来表示数值的大小或范围。颜色地图适合带有地理位置信息的数据的展现,将颜色和地图相结合,直观显示数据的地理分布,通过颜色深浅容易判断数值的大小。下图显示的是截止到4月6日,中国各省市现有确诊人数地图,每个省市区域被赋予一种颜色,通过查看左下角的图例可以明确每种颜色对应的数值范围。我们可以看到图例中的颜色由下至上依次从浅到深,数值范围也相应地由小到大。通过地图可以非常直观地看到各省市现存确诊人数的多少,比如湖北的现存确诊还有几百人,北京、上海、广东等地由于境外输入病例的增加,还存在不少的现有确诊病例,安徽、广西、青海等地现有确诊病例已经清零。

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