密度图用于显示数据在连续数值(或时间段)的分布状况,是直方图的变种。由于密度图不受所使用分组数量的影响,所以能更好地界定分布形状。
直方图主要用来显示在连续间隔(或时间段)的数据分布,每个条形表示每个间隔(或时间段)的频率,直方图的总面积等于数据总量。
CentOS和Ubuntu是两个常见的Linux操作系统,它们都是免费和开源的,具有很多共同点,但在某些方面也存在差异。在本文中,我们将对CentOS和Ubuntu进行对比,并且给出一些示例。
本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库,更多精彩内容请到我的仓库里查看
进入源代码的phonon目录,如”../qt-everywhere-opensource-src-4.6.0/src/phonon”,实际代码并不在里面,从phonon.pro文件可知源代码在“/src/3rdparty/phonon/phonon”,但并不影响编译。在终端输入 “make;make install”即可,如果安装时出错,也可手动将lib、include下相关文件拷贝到安装目录。
MODULE_LICENSE(“Dual BSD/GPL”);//遵循linux协议
下载类库Numpy, SciPy, matplotlib, pandas 和 seaborn。可以参考本文
联合分布(Joint Distribution)图是一种查看两个或两个以上变量之间两两相互关系的可视化形式,在数据分析中经常需要用到。一幅好看的联合分布图可以使得我们的数据分析更加具有可视性,让大家眼前一亮。
当处理一个数据集的时候,我们经常会想要先看看特征变量是如何分布的。这会让我们对数据特征有个很好的初始认识,同时也会影响后续数据分析以及特征工程的方法。本篇将会介绍如何使用 seaborn 的一些工具来检测单变量和双变量分布情况。
KDE项目在2018年完成了其KDE Applications开源软件套件的最后一次更新,版本18.12,将于今年晚些时候发布。
是什么区分开普通的Linux用户和超级极客的呢?很简单:用在学习那些使长时工作转变为一瞬间工作的技巧、诀窍、秘诀和技术上的时间。如果你想提高效率而又不用做这些搜集资料的跑腿活儿,那我们已经收集了50多条简单易学的Linux技巧,以帮助你更潇洒地工作,并且最大限度的利用你的电脑。开始享受吧! 1:检查不是由你运行的程序 难度:高级 应用程序:bash(译注:UNIX或者LINUX的shell) 想象下这个场景-你已经准备好了要和同事在办公室里对战一局快速的Crack Attack(译注:一款免费的OpenGL
在我从原始的Hexo 管理博客,转向 Gridea 时,我遇到了如下的错误:
/usr/X11R6/bin/xauth: timeout in locking authority file /home/oracle/.Xauthority查看/home/ubuntu权限
c语言提供内存动态分配的函数有:malloc、calloc、realloc,在使用这些函数时必须包括其头文件,分别为:<malloc.h>、<stdlib.h>、<alloc.h>
1.对数据集进行划分,分为训练集和测试集两部分; 2.对模型在测试集上面的泛化性能进行度量; 3.基于测试集上面的泛化性能,依据假设检验来推广到全部数据集上面的泛化性能。
一个精心设计的可视化程序有一些特别之处。颜色突出,层次很好地融合在一起,整个轮廓流动,整个程序不仅有一个很好的美学质量,它也为我们提供了有意义的技术洞察力。
开始安装之前,我们需要进行一些准备,首先是 社区版和旗舰版该选谁,接着是 软硬件的支持。
假期处理某些技术的事情,花费2天,其中一半时间是处理 Python 安装环境的问题。
| vq(obs, code_book[, check_finite]) | 将观测值分配给代码簿中的代码。 | ## jax.scipy.fft
来源:DeepHub IMBA本文约2000字,建议阅读5分钟核密度估计是一种非参数统计方法,用于估计数据样本背后的概率密度函数。 在20世纪,统计学还处于起步阶段计算机还不是那么流行的时候,假设正态分布是生成数据的标准。这主要是因为在那个所有结果都是手工计算的时代,正态分布可以使计算不那么繁琐。 但在这个大数据时代,随着计算能力的提高,数据的可用性使得统计学家采用了更现代的技术——非参数统计。这里我们将讨论一种这样的方法来估计概率分布,核密度估计。 n个随机变量服从分布函数F。对数据的假设越多,我们就
服务器,也称伺服器,是提供计算服务的设备。现在可选择的服务器主要分为两种:物理服务器和云服务器。
早期的 Linux 系统都是不带界面的,只能通过命令来管理,比如运行程序、编辑文档、删除文件等。所以,要想熟练使用 Linux,就必须记忆很多命令。
一转眼自己使用 ArchLinux 已经 5 年了,期间自己尝试把桌面环境 Plasma 美化了下,用户体验更接近 MacOS。
简单的直方图可能是理解数据集的第一步。之前,我们预览了 Matplotlib 直方图函数(参见“比较,掩码和布尔逻辑”),一旦执行了常规的导入,它在一行中创建一个基本直方图:
当计算机打开电源后,首先是BIOS开机自检,按照BIOS中设置的启动设备(通常是硬盘)来启动。
本文主要是seaborn从入门到精通系列第3篇,本文介绍了seaborn的绘图功能实现,本文是分布绘图,同时介绍了较好的参考文档置于博客前面,读者可以重点查看参考链接。本系列的目的是可以完整的完成seaborn从入门到精通。重点参考连接
nvidia对linux的相关驱动已经越来越完善,越来越多的人使用linux/mac系统作为日常开发环境——而windows相较unix系系统,本身的快捷键、命令行等相关支持并不完善,所幸经过几年的完善,wsl2已经发展的比较完善了,而使用wsl2的优点在于:存在于wsl2的整个环境都可以打包,迁移方便,可以轻松管理开发环境。在我看来,这是wsl2最大的优点,尽管wsl2目前的gui程序还存在一些问题,但作为个人开发者,wsl2已经可以满足大多数开发场景了——你不需要像使用纯linux一下配置驱动、配置各种应用程序(尽管有些程序确实比windows下相应的程序好)
直方图是一种经常被用于统计的图形表达形式,简单来说它的功能就是用一系列的样本数据,去分析样本的分布规律。而直方图跟核密度估计(Kernel Density Estimation,KDE)方法的主要差别在于,直方图得到的是一个离散化的统计分布,而KDE方法得到的是一个连续的概率分布函数。如果将得到的分布重新用于采样,两者都可以结合蒙特卡洛方法实现这样的功能,但是KDE的优点在于它得到的结果是可微分的,那么就可以应用于有偏估计的分子动力学模拟中,如元动力学(Meta Dynamics)方法。这里主要用Python实现一个简单的KDE函数的功能,也顺带介绍一下Numpy和Matplotlib中关于直方图的使用方法。
1991年Qt最早由奇趣科技开发 1996年进入商业领域,是目前流行的Linux桌面环境KDE的基础 ……(略) 3.Qt支持的平台 4.Qt的下载与安装 这里我使用的是Qt 5.12.2
一、linux图形界面的实现只是linux下的应用程序实现 图形界面(GUI)并不是linux的一部分,linux只是一个基于命令行的操作系统,linux和Xfree的关系就相当于当年的DOS和Windows 3.0一样,Windows 3.0不是独立的操作系统,它只是DOS的扩充,是DOS下的应用程序级别(GUI)的系统,不是独立的操作系统。同样XFree只是linux下的一个应用程序而已,不是系统的一部分,但是X的存在可以方便用户使用电脑。Windows 95及以后的版本就不一样了,他们的图形界面是操作系统的一部分,图形界面在系统内核中就实现了,没有了图形界面windows就不成为windows了,但linux却不一样,没有图形界面linux还是linux,很多装linux的WEB服务器就根本不装X服务器。这也WINDOWS和linux的重要区别之一. 二、X是协议,不是具体的某个软件 X是协议,就像HTTP协议、IP协议一样。因为输入设备和显示设备不是同一个设备,而且他们需要相互配合,进行画面显示,所以需要一个交互协议,建立他们直接的沟通桥梁。
今天大家可能在"Wow! Ubuntu"或其他地方看到了这篇文章:Ubuntu 决定未来将启用 Wayland X-Server。
昨天看了一下机器学习的东西,发现在做特征工程时,需要用到seaborn的可视化方法。
从本期开始,我会陆续推出系列空间插值的推文教程,包括常见的「Kriging(克里金插值法)、Nearest Neighbor(最近邻点插值法)、Polynomial Regression(多元回归法)、Radial Basis Function(径向基函数法)」 等多种空间插值方法,探索空间可视化带给我们的视觉魅力。
Trolltech 公司在 1994 年成立,但是在 1992 年,成立 Trolltech 公司的那批程序员 就已经开始设计 Qt 了,Qt 的第一个商业版本于 1995 年推出然后 Qt 的发展就很快了,下面是 Qt 发展史上的一 些里程碑:
03.Linux系统启动过程 Linux 系统启动过程 linux启动时我们会看到许多启动信息。 Linux系统的启动过程并不是大家想象中的那么复杂,其过程可以分为5个阶段: 内核的引导。 运行 init。 系统初始化。 建立终端 。 用户登录系统。 init程序的类型: SysV: init, CentOS 5之前, 配置文件: /etc/inittab。 Upstart: init,CentOS 6, 配置文件: /etc/inittab, /etc/init/*.conf。 Systemd: sys
VPS(Virtual Private Server 虚拟专用服务器)技术,将一部服务器分割成多个虚拟专享服务器的优质服务。实现VPS的技术分为容器技术和虚拟化技术。在容器或虚拟机中,每个VPS都可分配独立公网IP地址、独立操作系统、实现不同VPS间磁盘空间、内存、CPU资源、进程和系统配置的隔离,为用户和应用程序模拟出"独占"使用计算资源的体验。VPS可以像独立服务器一样,重装操作系统,安装程序,单独重启服务器。VPS为使用者提供了管理配置的自由,可用于企业虚拟化,也可以用于IDC资源租用。简言之:云服务器就是VPS的一种常见的表现形式。
我们知道redis是一个非常常用的内存型数据库,数据从内存中读取是它非常高效的原因之一,那么但是如果有一天,「redis分配的内存满了怎么办」?遇到这个面试题不要慌,这种问题我们分为两角度回答就可以:
任何数据产品的第一步都应该是理解原始数据。对于成功和高效的产品,这一步骤占据了整个工作流程的很大一部分。
博主一直都很喜欢思考怎样管理装在自己电脑上的桌面系统,这篇算是前作能当主力,能入虚拟机,还能随时打包带走,Linux就是这么强大的后续探索吧。
如果不是加入了图形界面,微软的Windows系列操作系统不会成功地占领计算机桌面这块高地。这种人机交换的图形化界面,使得界面更加直观、简易、而且更人性化,同时也大大减少了使用者的认知负担,普通用户无需再牢记让人“劳神”的命令,直接拖拽就能操作。在这一点上,微软确实是将图形化操作界面这条路走得更彻底、更专一,尽管人们一直都在抱怨Windows系统安全性和稳定性上的不足,但是,在应用程序和娱乐性上,微软仍然赢得了大多数普通用户的青睐,因为在他们的工作和生活中,这些就已经足够了。
上篇推文我们介绍了使用Python的plotnine、Basemap包对空间kde插值结果进行了可视化绘制,当然也包括了具体的插值过程,详细内容大家可以点击下方链接查看:Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制 、Python-Basemap核密度空间插值可视化绘制。
本文教你认识xfce桌面环境,并且一步步带你安装和设置xfce4。 XFCE HOWTO XFCE是什么? XFCE是一个桌面环境,就像GNOME和KDE。它包含了一系列应用程序,比如根窗口(?)、窗口管理器、文件管理器、面板等等。XFCE是用GTK2 toolkit写的,同时也包含了其自己的开发环境(库、守护进程等),和其他大型的桌面环境差不多。但与GNOME和KDE不同的是,XFCE是一个轻量级的桌面环境,设计上软多地参考了CDE而不是Windows或Mac。其开发周期较长,但很可靠且运行速度非常快。,
K桌面环境(Kool Desktop Environment)的缩写。一种运行于 Linux、Unix 以及FreeBSD 等操作系统上面自由图形工作环境,整个系统采用的都是 TrollTech 公司所开发的 Qt 程序库(现在属于诺基亚公司)。KDE 和 Gnome 都是 Linux 操作系统上最流行的桌面环境系统。
直方图是一个可以快速展示数据概率分布的工具,直观易于理解,并深受数据爱好者的喜爱。大家平时可能见到最多就是 matplotlib,seaborn 等高级封装的库包,类似以下这样的绘图。
上一篇的推文我们使用geopandas+plotnine 完美绘制高斯核密度插值的空间可视化结果,并提供了一个简单高效的裁剪方法,具体内容点击链接:Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云