本文翻译自deeplearnJS的示例教程，并结合了我在学习过程中的理解。 deeplearnJS简介： deeplearn.js是用于机器学习的开源WebGL加速JavaScript库。 deepl
其实沙画的笔触模拟是非常复杂的，本篇我们来实现一个非常简单的笔触形式，也就是通过randomGaussian()来模拟沙子的笔触分布情况。
我们可以通过在Javascript中逐步形成神经网络来发展抽象艺术。见这里的画廊(gallery)。点这里尝试Web应用程序，并从头开始不断发展自己的艺术作品！
有点懒得把文章同步到公众号之外的平台，所以晚了半个月(3月29日发布)，但还是再发上来吧。
本期责编：Sophie 文 | Samantha Zhang 来源 | GRAPHIQ 摘要：虽然如今好的配色方案已经唾手可得，但为数据可视化找到合适的配色方案，却仍是一项巨大挑战。 在Graphiq，事情甚至更加棘手，因为我们要通过上千种各不相同的数据集合来传递信息，它们有着各自迥异的视觉表现。 目前的问题 我们没有立刻开始建立自己的配色表，而是发起了一些调查，研究网络上已存在的配色方案。令人惊讶的是，我们发现其中只有少数是为复杂的图表和数据可视化而设计的。我们发现一些不能使用现有配色的原因。 问题1：辨
颜色的选择是创建有效图表的主要因素。一组好的颜色将突出您希望数据讲述的故事，糟糕的颜色会隐藏或分散可视化数据的目的。
在数学中，矩阵是以行和列排列的数字，符号或表达式的矩形阵列，任何矩阵都可以通过相关字段的标量乘以元素。矩阵的主要应用是表示线性变换，即f（x）= 4 x等线性函数的推广。例如，旋转的载体在三维空间是一个线性变换，这可以通过一个表示旋转矩阵 [R ：如果v是一个列向量描述（只有一列的矩阵）的位置在空间中的点，该产品器Rv是列矢量描述旋转后该点的位置。两个变换矩阵的乘积是表示两个变换组成的矩阵。矩阵的另一个应用是线性方程组的解。如果矩阵是方形的，可以通过计算其行列式来推断它的一些性质。例如，当且仅当其行列式不为
在数学中，矩阵是以行和列排列的数字，符号或表达式的矩形阵列，任何矩阵都可以通过相关字段的标量乘以元素。矩阵的主要应用是表示线性变换，即f（x）= 4 x等线性函数的推广。例如，旋转的载体在三维空间是一
一个鼓舞人心的演示，用three.js探索3D空间中的粒子动画。 这种类型的动画可能非常适合页面加载器。
近日，GitHub上一个生成假数据的项目faker.js火了，攀升Trendinging榜单第二，标星目前已超过27.1k。只需要简单几步操作，就可以在浏览器和node.js中生成大量假数据。
想成为一个好的设计师，或者一个很会穿搭的人。在设计作品或是穿搭衣物时，决不能配错颜色。
创建异常检测模型，实现生产线上异常检测过程的自动化。在选择数据集来训练和测试模型之后，我们能够成功地检测出86%到90%的异常。
在上一篇文章中 -- 现代 CSS 之高阶图片渐隐消失术，我们借助了 CSS @Property 及 CSS Mask 属性，成功的实现了这样一种图片渐变消失的效果：
“超级引擎”是一家专门生产汽车引擎的公司，根据政府发布的新排放要求，引擎排放平均值要低于20ppm， （ppm是英文百万分之一的缩写，这里我们只要理解为是按照环保要求汽车尾气中碳氢化合物要低于20ppm）。公司制造出10台引擎供测试使用，每一台的排放水平如下：
今天开始，要跟着大家学习一个新的可视化R包——REmap包。 说起来，这个包要归功于百度的可视化开源项目——echarts,它是国内为数不多的高水平开源可视化js库，在业界地位首屈一指。 经过大神的努力，我们终于可以在R语言中以简洁的REmap函数形式，来调用Echarts核心功能，而不用亲自去学js代码，就可以创建动态地图可视化作品。 如果有小伙伴儿熟悉百度的大数据可视化项目——百度迁徙地图，以及交通通勤图，以及后来的一带一路可视化路线图，肯定对那些动态地图上流动的线条和路径有很深的印象。 下面我们开始简
k-means是机器学习中最著名、最广泛使用的算法之一。在这篇文章中，将使用k-means算法来减少图像上的颜色(但不减少像素)，从而也减少了图像的大小。在这个领域不需要任何基础知识，因为可执行应用程序文件（大小为150MB,这是由于长时间的Spark依赖）已经提供了友好的用户界面。所以你可以很容易地用不同的图像来做实验。在GitHub上有完整可用的执行代码。 K-Means 算法 k-mean算法是一种非监督型学习算法，将相似的数据分成不同的类别或集群。它是无监督型算法，因为数据没有被标记，而且算法不需要
作者 | Klevis Ramo 译者 | Teixeira10 在本文中，作者提出了使用k-means算法来对图像进行色彩还原，介绍算法的步骤，同时应用在图像上，通过对比还原前后的图像，来证明k-means算法的有效性。 k-means是机器学习中最著名、最广泛使用的算法之一。在这篇文章中，将使用k-means算法来减少图像上的颜色(但不减少像素)，从而也减少了图像的大小。在这个领域不需要任何基础知识，因为可执行应用程序文件（大小为150MB,这是由于长时间的Spark依赖）已经提供了友好的用户界面。所
作者 | Klevis Ramo 译者 | Teixeira10 在本文中，作者提出了使用k-means算法来对图像进行色彩还原，介绍算法的步骤，同时应用在图像上，通过对比还原前后的图像，来证明k-means算法的有效性。 k-means是机器学习中最著名、最广泛使用的算法之一。在这篇文章中，将使用k-means算法来减少图像上的颜色(但不减少像素)，从而也减少了图像的大小。在这个领域不需要任何基础知识，因为可执行应用程序文件（大小为150MB,这是由于长时间的Spark依赖）已经提供了友好的用户界面
【译者注】在本文中，作者提出了使用k-means算法来对图像进行色彩还原，介绍算法的步骤，同时应用在图像上，通过对比还原前后的图像，来证明k-means算法的有效性。以下为译文： k-means是机器学习中最著名、最广泛使用的算法之一。在这篇文章中，将使用k-means算法来减少图像上的颜色(但不减少像素)，从而也减少了图像的大小。在这个领域不需要任何基础知识，因为可执行应用程序文件（大小为150MB,这是由于长时间的Spark依赖）已经提供了友好的用户界面。所以你可以很容易地用不同的图像来做实验。在Git
大数据文摘作品 编译：HAPPEN、于乐源、小鱼 一位乐于分享学生精彩笔记的大学教授对于扫描版的文件非常不满意——颜色不清晰并且文件巨大。他因此用python自己写了一个小程序来解决这个问题。 这个程序可以用来整理手写笔记的扫描件哦，输出的图片不仅很清晰，而且文件大小只有100多KB！ 先来看一个例子： 左：输入扫描件（300 DPI，7.2MB PNG/790KB JPG.）右：输出图片（300 DPI，121KB PNG）。 如果你急于上手操作，可以直接查看Github repo中的代码，或跳到本文结果
小菜：老鸟，我在 openprocessing 网站上看到了一个作品，点赞数蛮多的，作品也挺有意思。
分子力(molecular force)，又称分子间作用力、范得瓦耳斯力，是指分子间的相互作用。当二分子相距较远时，主要表现为吸引力，这种力主要来源于一个分子被另一个分子随时间迅速变化的电偶极矩所极化而引起的相互作用；当二分子非常接近时，则排斥力成为主要的，这是由于各分子的外层电子云开始重叠而产生的排斥作用。 HT for Web 提供了弹力布局（也称为力导向布局）的功能，即根据节点之间存在互斥力，相互连接的节点间存在引力， 弹力布局运行一段时间后，整体拓扑网络结构会逐渐达到收敛稳定的平衡状态。这个功能很有
分子力(molecular force)，又称分子间作用力、范得瓦耳斯力，是指分子间的相互作用。当二分子相距较远时，主要表现为吸引力，这种力主要来源于一个分子被另一个分子随时间迅速变化的电偶极矩所极化
介绍 人工智能学习通常由两种主要方法组成：监督学习和无监督的学习。监督学习包括使用现有的训练集，这种训练集由预先标记的分类数据列组成。机器学习算法会发现数据的特征和这一列的标签(或输出)之间的关联。通过这种方式，机器学习模型可以预测它从来没有公开过的新的数据列，并且根据它的训练数据返回一个精确的分类。在你已经有了预先分类的数据的情况下，监督学习对于大数据集是非常有用的。 在另一种是无监督的学习。使用这种学习方式，数据不需要在训练集中进行预先标记或预分类，相反，机器学习算法在数据的特征中发现相似的特征和关
过去，我们需要编写复杂的媒体查询来使我们的界面具备响应式能力。但是使用Tailwind CSS，实现响应式设计就像给HTML元素添加类一样简单。您可以直接在类属性中指定响应式的行为，而无需在单独的CSS文件中定义媒体查询。
这一节比较琐碎、基础，但也很有学习的必要，各种运算符、if控制语句、循环控制语句都是在代码编写中常用的语法。
EMNLP 2019《Attention is Not Not Explanation》
最近在给自己写主页（同时也是博客），我做了一个切换主题色的功能。每次进入页面时，会随机选择一套配色，让页面显得灵动一些，就像下面这样：
自2014年Bahdanau将Attention作为软对齐引入神经机器翻译以来，大量的自然语言处理工作都将其作为模型中一个提升性能的重要模块，大量的实验表明Attention机制是计算高效且效果显著的。随之而来的便是对其进行可解释性的探讨研究，一方面，人们希望能更好地了解其内在的机理来优化模型，另一方面，也有学者对其提出质疑。在此，作为SCIR实验室的准博士生，我基于自己对Attention机制的理解，写了这篇相关论文的心得笔记，希望能对各位读者有所启发，由于个人水平的限制，文中出现的谬误欢迎大家指正。
媒介和技术的发展使设计艺术打破了原本界限：从静到动到可交互，从二维到三维到沉浸体验，技术结合设计形成的审美价值在未来是无止境的。视觉设计师们普遍形成了不断从文化、艺术中汲取风格和元素，采用计算机设计软件结合自定义传达内容在媒介载体上传播的工作模式。然而设计软件赋予了设计绚丽的视觉语言却也限制了内在的可能性：设计在不断反复之前出现的文化浪潮，许多设计因软件功能出现了泛同质化难以应对复杂多变的应用场景。现有的设计语言不够丰富，而生成艺术的发展优化了设计创造力的新路径。正如维拉·莫尔纳所言：“这听起来可能很矛盾
NAACL 2019《Attention is Not Explanation》
在回望过去，展望未来- 2024 React 生态一览表中讲到CSS时，我们提到过Tailwind CSS，并且也说会有相关的文章。
案例代码已上传：Github https://github.com/Vambooo/SeabornCN
Hello 小伙伴们大家好，今天我们继续less的分享，上次说啥来着？大声说出来！变量！嵌套！今天说点啥？今天说运算、函数和混合。虽然上次我们已经用到了运算，这次就详细说一下咯！对了，这里说明一下，上次的代码在客户端引入css文件主要是为了为大家展示一下通过npm环境进行less编译的过程（生产环境也有很多就是这样用的），如果直接在客户端引入less文件也可以通过以下方式来引入：
经常在一些有优秀的博文下面看到：“大神 请问下你的画图软件是什么？感觉很有技术风格”等。
什么样的场景决定使用什么样的动画。比如一些比较轻量、装饰性的动画，CSS 动画就足够了，而一些对动画要求比较高的运营活动，创意小游戏等，JS 动画肯定是首选，必要情况下还需要借助一些图形库，比如 Pixi.js。
以下是对（前端）可视化工作的并不系统的总结，新手向，主要是想说一下前端如何组成、功能如何实现、资源如何请求，进而说到数据如何显示，并在最后列举了一些十分重要的参考资料（非常重要）。
箱线图是由一个箱体和一对箱须所构成的统计图形。箱体是由第一四分位数、中位数、第三四分位数组成。在箱须末端之外的可以认为是离群值，因此箱须是对一组数据的大致直观描述。
文章“3D Pose Estimation of Daily ObjectsUsing an RGB-D Camera”2012发表在IEEE/RSJInternational Conference on Intelligent Robots and Systems上，这篇文章对原始点对特征（PPF）作了一个很大的改进。
今天要跟大家分享的是数据地图系列6——Stata数据地图（下）！ 接着前一篇的节凑，这一篇会给大家介绍比较全面的Stata热力地图代码实现。 版本仍然是基于StataSE12.0。 首先需要下载软件外部命令：spmap #这一条命令是数据地图的专用命令。 ssc install spmap #下载并安装spmap命令。 下载数据地图经纬度数据文件：就是昨天用到的那个 http://fmwww.bc.edu/RePEc/bocode/c/china_map.zip 接下来是作图步骤： 1、锁
Link: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6600964/
前段时间在研究canvas，感觉还挺好玩的，就写了一个小demo，效果如下： canvas.gif 第一次尝试用js面向对象的方式来写，经验不足，还请大家多多包涵。 下面开始简单介绍代码： canva
Matplotlib是一个Python语言的2D绘图库，它支持各种平台，并且功能强大，能够轻易绘制出各种专业的图像。本文是对它的一个入门教程。
Tailwind CSS是一个高度可定制的实用工具优先的CSS框架，它提供了构建网站界面的底层CSS类，使得开发者可以通过组合这些类来快速构建出独特的设计。与传统的CSS框架（如Bootstrap或Foundation）不同，Tailwind不提供预设计的组件，而是提供原子化的、可复用的工具类，使得你可以按照自己的设计轻松地创建界面，而不必覆盖大量预设样式。
很多初学Java的小伙伴们 经常会出现一些名称单词 却不知道其作用是什么 老九收集了186个Java入门常用的词汇， 为小伙伴们排忧解难 1抽象类(abstract class)： 抽象类不能创建对象，主要用来创建子类。 Java中的抽象类使用 abstract 修饰符定义。 2抽象数据类型(abstract data type ADT)： 抽象数据类型指明了可能的类型和允许进行的操作，但是没有提供实现。 3访问标识符(access specifier)： 用于方法或变量定义，限定了哪些类可以访问该方法或变
导入混合图后，图像显示区会显示混合图每张子图，通过方向键左右切换，或者通过标注工具栏中图片id切换
今天跟大家分享另一种用作绩效管理的图表工具——温度计风格图表！ ▽ 这种图表看起来简洁、直观。数据表达清晰、无冗余。今天主要介绍两种做法，都不是特别复杂，但是需要一点儿点儿小小的创意。 簇状柱形图法
下面通过css实现动画效果，可以使用脚本化的css实现滑入，轮廓伸缩的列表，即动态的HTML，一个过时的说法DHTML
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