tensorflow，pytorch，mxnet每一个主流的深度学习框架都提供了相对应的可视化模板，那有没有一种方法更加具有通用性呢？我们会在论文中，相关文献中看到各种神经网络可视化的图形，有平面图形，三维立体图形，觉得很美观，你一定很好奇，这是不是使用绘图软件画的，还是只是用办公软件画的？对于人工智能研究者，那就太low了，人工智能都搞得定，还能被几幅图像给难住？本文带你一文看尽常用的一些神经网络可视化的开源项目。
其实就是难者不会，会者不难 ，毕竟每个人要成为一个能做这些举手之劳分析的工程师，就需要至少一年的努力学习，为大家的学习和付出买单是理所当然的。
ShinyCell包是由杜克-新加坡国立大学医学院的John F. Ouyang团队开发的单细胞分析工具包，实现基于shiny网页交互式展示单细胞数据；于2021年3月发表于Bioinformatics杂志。如文章中介绍，ShinyCell相比同类工具具有多个优势，例如直观的side-by-side的降维可视化方式，hdf5格式保存表达矩阵从而读取快速，支持pdf/png保存图片，支持多种常见单细胞数据类型等。参考其教程文档，学习记录如下。
在当今数字化时代，3D可视化技术已成为许多行业中不可或缺的一部分。传统的3D建模软件通常需要专业技能和大量时间来创建复杂的3D模型和场景，这对于许多人来说可能是一个挑战。但是随着越来越多简单易上手的在线3D可视化制作软件的出现，快速创建逼真的3D模型和场景将变得不再困难。本期就为大家推荐7款好用的在线3D可视化制作软件，让你的创意大爆发！
Python的使用频率和范围越来越大，在一些开发工作中由于需要可视化的图形界面，常常需要进行图形用户界面（Graphic User Interface, GUI）开发。例如，目前最火热的大模型应用，常常是以一个网页界面进行操作和展示，从而免去了控制台或接口操作的复杂性。因此本文总结记录了我接触了解过的GUI开发相关工具和依赖库。
毕业之后，真的是误打误撞进入了互联网这个大环境。从第一份工作接触到Python开始，了解到它的强大之处，便主动地开始学习，最终还是走上了数据这个行业其中有一定的偶然性，但似乎也是多年前埋下的伏笔。
有数BI是网易推出的面向企业客户的可视化敏捷BI产品。拥有数据填报和自助式商业智能分析产品，提供网页端和手机端应用，帮助客户快速实现数据填报、多维分析、大数据探索、实时大数据展示和成员分享。
本文以天气数据实时抓取和可视化展示为主题，旨在探讨如何使用Python编写程序来实现对天气数据的抓取、可视化和预测。
相信每一个想要学习前端的人对于前端三剑客html+css+js都不会陌生，这些可以说是一个前端的标配，而在前端的世界里，没有什么是JavaScript实现不了的，你真的了解js吗？
数据分析我们一般希望是从fastq的测序数据文件开始，但是因为并不是常规肿瘤外显子，所以使用agilent的v6不管用，很多流程都需要其panel对应的个性化的bed文件。但是找那些公司索取的时候，居然说是保密的？？？
python + selenium 实现快照 （保存整个网页为图片）:https://www.cnblogs.com/shuaichao/p/13176915.html
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在前端的世界里，没有什么是JavaScript实现不了的，关于JS有一句话：凡是可以用JavaScript来写的应用，最终都会用JavaScript，JavaScript可运行在所有主要平台的所有主流浏览器上，也可运行在每一个主流操作系统的服务器端上。现如今我们在为网站写任何一个主要功能的时候都需要有懂能够用JavaScript写前端的开发人员。
对于使用神经网络模型来说，我们主要关注的是模型的输入和输出。在 ML.NET 中使用 ONNX 模型时，我们就需要了解这些信息，以便在构成神经网络的所有层之间生成连接映射。
在之前介绍过很多爬虫库的使用，其中大多数也是 Python 相关的，当然这些库很多都是给开发者来用的。但这对一个对爬虫没有什么开发经验的小白来说，还是有一定的上手难度的。现在市面上其实也出现了非常多的爬虫服务，如果你仅仅是想爬取一些简单的数据的话，或者懒得写代码的话，其实利用这些工具还是可以非常方便地完成爬取的，那么本文就来总结一下一些比较实用的爬取服务和工具，希望在一定程度上能够帮助你摆脱数据爬取的困扰。
作者：HelloGitHub-小鱼干 摘要：手把手带你学知识，应该是学习新知识最友好的姿势了。toyDB 虽然作为一个“玩具”项目不能应用在实际开发中，但通过它你可以了解到如何制作一个分布式数据库相关的协议等。同样友好的还有在 abstreet 小游戏中带你了解城市微小变化会导致的交通问题。说到了解问题，就不得不提 fgprof 这个知名 Go 开发者开源的性能采样工具，还有 Google 刚开源的漏洞检测小能手 Tsunami。 以下内容摘录自微博 @HelloGitHub 的 GitHub Trendi
图像处理一直是个实用且热门的研究领域，而本周的 GitHub 项目则多个图像项目上榜。先是勉强和图像处理搭边的渲染引擎 Filament，它能渲染出效果极佳的 3D 实物图。再是去年很火的声称漫画风图片的 AnimeGAN，这次是它的升级版本 v2。最后是用途更广的图片压缩工具，qoi 的复杂度仅为 O(n) 它能快速对图片进行无损压缩。
后台采用.Net Core 6开发的，前端采用Vue前后端分离的架构。目前实现简约的权限管理系统、基础字典项管理、随笔专栏，评论点赞，消息通知，标签等仿掘金模块。
之前有朋友希望我基于H5-Dooring开发一款桌面端应用, 最近刚好有时间, 就花了小半天时间从零使用electron开发了桌面端的离线软件Dooring-electron.
基于数据技术的互联网行业招聘信息聚合系统，本系统以Python为核心，依托web展示，所有功能在网页就可以完成操作，爬虫、分析、可视化、互动独立成模块，互通有无。具体依托python的丰富库实现，爬虫使用Requests爬取，使用lxml、beautifulsoup4解析。使用numpy、pandas分析数据，使用pyecharts做可视化，使用Flask进行web后台建设。数据通过csv、MySQL、配置文件来进行存储互通。
这个单细胞文献的项目的10x数据分析表达量矩阵，以及配套代码，甚至全部的图表，都是在公开可以学习的！它的价值对初学者来说，不可限量。每个人都可以下载它，打开代码，一行行学习和解读，甚至可以出一个自己的系列笔记。
在《【Power BI VS Tableau】 可视化篇（上）》中我们提到，Tableau具有极其强大的可视化能力，可以创作天马行空般的图表。这也是让它跻身BI界领头羊梯队的关键能力之一。那么，单看可视化，有没有哪些工具能媲美Tableau呢？本文的主角——Plotly，就是答案之一。
腾讯混元大模型在2023腾讯全球数字生态大会正式发布。它具备强大的中文创作能力、复杂语境的逻辑推理能力、可靠的任务执行能力。
更新：新版visdom0.1.7安装方式为：conda install -c srivasv visdom
今天是618购物节，辰哥准备分析一波购物节大家都喜欢买什么？本文以某东为例，Python爬取618活动的畅销商品数据，并进行数据清洗，最后以可视化的方式从不同角度去了解畅销商品中，名列前茅的商品是哪些？销售数据如何？用户好评如何？等等
我们知道R语言在作图统计方面很是实用，但是在其他游戏开发、网页制作、人工智能等很多方面相对于python是很局限。今天我们来以weblogo为例展示如何在R语言中调用python。
大数据时代的到来，给人们生活的方方面面都带来了显而易见的变化，而围绕数据所生成的数据新闻，更成为一种新生的载体，以其所拥有的描述、判断、预测等功能为广大读者带来便利与快捷。
以上摘录自【The Pragmatic Programmer: From Journeyman to Master】，中文译名“程序员修炼之道——从小工到专家”。 值得借鉴。
这个时候很多R语言小白会下意识的以为是自己的R语言代码有问题，其实如果你仔细 看报错，就应该是明白网络有问题，因为中国大陆绝大部分地区访问GitHub其实是很困难的。
今天不分享技术文，推荐一门不错的可视化课，搞可视化方向的应该都知道月影大佬。他的小册我也买了，都是干货啊！
子曰：“工欲善其事，必先利其器“，事先把工具准备好，可以起到事半功倍的效果，本篇将介绍开发过程中经常使用到的开发工具们。
世界上最好的 Python 编辑器或 IDE 是什么？炫酷的界面、流畅的体验，我们投 PyCharm 一票，那么你呢？本文介绍了 PyCharm、Jupyter Notebook 和 Spyder 在内的 5 种主流 Python IDE，每一种都各有优缺点。不过结合经验教训，不论是纯文本编辑器还是集成开发环境，总有一款是你的最爱，那么快在文末为你最爱的 IDE 投上一票吧。
首先，第一部分是项目背景及需求分析。我们的项目背景是数字医疗场景。数字医疗是一个信息技术与医疗知识相结合，作为现代医药发展趋势的领域，对于实现精准医疗和高效医疗具有重大的意义。我们所合作的苏州医朵云健康股份有限公司，它是一家向患者、医生和医疗机构提供智慧医疗和互联网服务以及数字医疗产品的企业。他与恒瑞医药合作开展了肿瘤产品线的患者随访项目，沉淀了百万级的真实患者数据，涵盖了他们所研发的四种药物。那么对于这样一个数字医疗的问题，它的常规需求主要包括患者数据的日常管理及实现对于患肿瘤患者相关数据的一些跟踪和记录，以及对于这些记录下来的随访数据相关的分析需求。针对这样两个需求，我们小组基于医朵云所提供的随访数据，力求建立一个针对患者数据的管理和分析体系，关注患者用药之后出现不良反应的程度以及与他们的停药和用药状态之间的关系服务，希望得到的结果能够服务于药物副作用的研究，并进一步提供对于临床用药的指导。
点击阅读原文，了解更多关于《IMWeb Conf 2018 可视化与动画分会场》的信息 背景 数据可视化，数据是本质。其产生与兴起，一方面是由于人们有着对数据的各种对比、趋势、关联等等的诉求；另外一方面，人是视觉动物，对于大量的原始数据不敏感，需要有工具将数据图形化，直观地呈现出来。前端，最贴近用户的程序员，自然而然地肩负着此使命，我们都渴望着准确高效友好地把数据可视化地呈现给用户。 可视化也是一名艺术家，与前端偶遇于web动画中。我们动画常见的是基于CSS和JS的，但我们不应该只局限于此，我们需要对动画了
基于数字孪生可视化场景，使用在线开发或离线开发SDK进行数字孪生可视化场景开发完毕后，在所开发的数字孪生可视化可视化应用中，对接物联网或业务数据，实时驱动数字孪生可视化场景动态变化或图表数据更新。ThingJS支持以下四种数据对接方式，可与第三方物联网系统进行通信（数据传输），分别为Ajax、JSONP、WebSocket、MQTT。
数据可视化，数据是本质。 其产生与兴起，一方面是由于人们有着对数据的各种对比、趋势、关联等等的诉求；另外一方面，人是视觉动物，对于大量的原始数据不敏感，需要有工具将数据图形化，直观地呈现出来。前端，最贴近用户的程序员，自然而然地肩负着此使命，我们都渴望着准确高效友好地把数据可视化地呈现给用户。 可视化也是一名艺术家，与前端偶遇于web动画中。我们动画常见的是基于CSS和JS的，但我们不应该只局限于此，我们需要对动画了解更多。 即将于10月14日在深圳举办的 IMWeb Conf 2018 中， 《可
在日常的计算化学研究中，我们经常需要将计算得到的分子或者固体/晶体体系简谐振动通过动画的方式直观地呈现在屏幕上，从而可以清楚地知道在某个特定的振动模式下是哪些原子在运动。一方面，这种振动的可视化可以在实验测量得到了振动光谱（红外、拉曼）的情况下帮助我们借助理论计算对振动谱图进行指认；另一方面，在反应机理研究的过渡态计算中，通过对虚频振动的观察，我们可以很快知道计算得到的过渡态结构是否能把反应物、产物的结构串起来。 以最常用的量化计算程序高斯为例，与之配套使用的GaussView软件可以很轻松地对振动分析 (freq) 计算结果进行可视化。类似地，Q-Chem也有一个配套的IQmol程序（免费、开源）可以呈现Q-Chem的振动分析结果。此外，一些第三方的程序如Avogadro、MOLDEN等也可以对高斯程序的振动分析结果进行可视化。计算化学公社的社长sob老师曾经写过一个可以将ORCA的振动分析结果转换为高斯输出格式的工具(http://sobereva.com/498)以及一个可以在VMD程序中显示振动模式静态矢量的工具(http://sobereva.com/567)。
CVE-扫描 使用NMap扫描系统，并将输出解析为CVE，CWE和DPE列表 目标： 使用NMap或任何其他扫描工具扫描系统，并使用扫描来分析系统中的漏洞 有多种输入格式的可能性（NMap扫描，XML，JSON等） 使用CVE-Search增强扫描以添加更多信息 有多种导出格式以及网页浏览器组件 可选的： 自动下载已知脚本以用于攻击 安装： 注意，本教程适用于Linux系统（在Ubuntu 14.10上开发和测试）。这个程序也应该在Windows（也可Mac）系统下运行。 要求 CVE-Scan使用CVE-
今天上海市卫健委通报：2022年4月20日0—24时，新增本土新冠肺炎确诊病例2634例和无症状感染者15861例。最近两天的新增数据有所下降，出院人数也开始超过每日新增阳性患者数量。但形势仍然不容乐观，尤其外溢导致区域抗疫变成了全国抗疫。
边界打点后的自动化内网工具，完全与服务端脱离。服务端只用于生成poc，网段信息等配置。
可以与Kylin结合使用的可视化工具很多，例如： ODBC：与Tableau、Excel、PowerBI等工具集成 JDBC：与Saiku、BIRT等Java工具集成 RestAPI：与JavaScript、Web网页集成 Kylin开发团队还贡献了Zepplin的插件，也可以使用Zepplin来访问Kylin服务。
最近疫情一直都在反反复复，几个城市都出现了确诊病例，感觉又回到了之前每天看信息图的那会儿。
Hello folks，我是 Luga，今天我们来分享一下关于 Kubernetes 资源管理的工具-KUI，全称为“K ubernetes U ser Interface”。作为一款 Kubernetes 工具的集合，KUI 旨在为管理 Kubernetes 资源提供一种更直观和可视化的方式。
D3指的是Data-Driven Documents，js即Javascript，是后缀名。先看看官网上对D3.js库的定义：
很多开发者说自从有了 Python/Pandas，Excel 都不怎么用了，用它来处理与可视化表格非常快速。但是这样还是有一大缺陷，操作不是可视化的表格，因此对技能要求更高一点。近日，开发者构建了名为 Grid studio 的开源项目，它是一个基于网页的表格应用，完全结合了 Python 和 Excel 的优势。
本文介绍了大数据可视化分析工具，列举了39种常用工具，并给出了每种工具的优缺点。这些工具涵盖了各种领域，如商业智能、数据挖掘、数据可视化等。
选自 KDnuggets
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