matplotlib中的多轴具有不同的尺度 - 腾讯云开发者社区

import matplotlib.pyplot as plt from random_walk import RandomWalk # Keep making random walks, as long...(y/n): ") if keep_running == 'n': break import matplotlib.pyplot as plt from random_walk...rw=RandomWalk() rw.fill_walk() points_numbers=list(range(rw.num_points)) # 设置图表标题，并给坐标轴加上标签...plt.scatter(rw.x_values,rw.y_values,c=points_numbers,cmap=plt.cm.Blues,edgecolors='none',s=15) # 隐藏坐标轴

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CNN中的目标多尺度处理

后面实习要解决实例分割中的目标多尺度问题(当然不只是这个问题，还有其他的)，为此对CNN中这几年的多尺度处理方法进行简要总结~_~，时间紧任务重，只记录了一点点东西，核心的还是要去看论文读代码。...而在CNN网络中应用更为广泛，现在也是CNN中处理多尺度的标配。目前特征提取部分基本是FCN，FCN本质上等效为密集滑窗，因此不需要显示地移动滑动窗口以处理不同位置的目标。...而FCN的每一层的感受野不同，使得看到原图中的范围大小不同，也即可以处理不同尺度的目标。...SSD中的多尺度处理 ? SSD以不同stride的feature map作为检测层分别检测不同尺度的目标，用户可以根据自己的任务的目标尺度制定方案。...该方法虽然比SSD的单层输出多尺度信息相比更好，但其也存在问题：由于decoder使用的通道数与encoder相同，导致了大量的计算量；还有其他缺点吗：） FPN中的多尺度处理 ?

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时间序列中的多尺度问题-近期值得关注的8篇多尺度建模工作

时间序列的多尺度建模多尺度是时序研究必须要考虑的问题。一方面，不同特征的周期模式有长有短，需要用不同尺度进行刻画。...另一方面，尺度越小越精细，计算越复杂；尺度越大越粗糙，相应计算量减少，这又涉及到如何平衡的问题。而如何为不同时序特征寻找最佳的建模尺度，并在此基础上建立多特征、多尺度的交互关系直接决定了模型效果。...其中，跨尺度树结构总结了不同尺度的特征，而尺度内的相邻连接则建模了不同范围的时间依赖关系。Pyraformer中遍历路径的最大长度的复杂度是即O(1)，而其时间和空间复杂度与序列长度L线性相关。...引入自适应混合图卷积层，以自主学习每个时间尺度内不同序列之间的相关性。MSGNet具有自动学习可解释的多尺度序列间相关性的能力，即使在应用于分布之外的样本时，也表现出强大的泛化能力。...模型维护一个由不同patch尺寸分割后的多尺度数据集合。显然大尺度的patch能够识别长周期模式，相反小尺度patch更能识别高频周期模式。

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CNN中的目标多尺度处理策略汇总

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R中坐标轴截断的不同实现方式

本文在做学术论文中，正好想做一下把y轴一些数据进行截断的效果。通过网上检索，整理了一下两种方式构建坐标轴截断图。...plotrix包利用gap.barplot()进进行绘制，将gap参数设置为90，420进行y轴截断，可加入参数axis.break()对截断形状进行修改。...下面两第一个图是未加axis.break()的结果，第二幅是加了该参数的结果。...),breakcol="black",style="slashuah")##在右侧Y轴把gap位置换成slash； ?...首先随机构造一个数据，，我们想把y为7~17的数数据进行截断。思路是：构造一列：type，把小于7的命名为“samll”，大于17的命名为“big”，然后利用facet效果构建图。

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R中坐标轴截断的不同实现方式

本文在做学术论文中，正好想做一下把y轴一些数据进行截断的效果。通过网上检索，整理了一下两种方式构建坐标轴截断图。...下面两第一个图是未加axis.break()的结果，第二幅是加了该参数的结果。...),breakcol="black",style="slashuah")##在右侧Y轴把gap位置换成slash； ?...首先随机构造一个数据，，我们想把y为7~17的数数据进行截断。思路是：构造一列：type，把小于7的命名为“samll”，大于17的命名为“big”，然后利用facet效果构建图。...参考资料： R语言作图——坐标轴截断画图 http://blog.sina.com.cn/s/blog_6a4ee1ad0102x5at.html ggplot坐标轴截断 https://www.jianshu.com

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matplotlib的基本用法——调整坐标轴

本文主要是关于matplotlib的一些基本用法。...plt.figure() plt.plot(x, y1) plt.plot(x, y2, color = 'red', linewidth = 1.0, linestyle = '--') # 设置坐标轴的取值范围...plt.xlim((-1, 1)) plt.ylim((0, 2)) # 设置坐标轴的lable plt.xlabel('X axis') plt.ylabel('Y axis') # 设置x坐标轴刻度...$', 'normal']) # 获取当前的坐标轴, gca = get current axis ax = plt.gca() # 设置右边框和上边框 ax.spines['right'].set_color...ax.yaxis.set_ticks_position('left') # 设置x轴, y周在(0, 0)的位置 ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0

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为matplotlib设置不同的主题

所谓主题，其实就是一套样式规则，对背景色，坐标轴，标题等图形基本元素的样式进行设定。R语言的ggplot2中，通过theme来指定图片主题，既可以采用系统自带的主题，也可以自定义其中的各个元素。...在matplotlib中，主题在matplotlib.style模块中进行定义，通过以下方式可以查看所有内置的所有主题 >>> plt.style.available ['Solarize_Light2...可以通过以下方式来查看每个主题的具体定义 >>> import matplotlib >>> import matplotlib.style >>> print(matplotlib.style.library...本质上，style就是对matplotlibrc配置文件中的部分属性进行了预先定义，而rcParams的作用也是对该配置文件中的属性进行定义，而且优先级是最高的，所以可以覆盖style中已经定义好的值。...本公众号深耕耘生信领域多年，具有丰富的数据分析经验，致力于提供真正有价值的数据分析服务，擅长个性化分析，欢迎有需要的老师和同学前来咨询。

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使用 matplotlib 绘制带日期的坐标轴

使用 matplotlib 绘制带日期的坐标轴源码及参考链接效果图 [运行结果] 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import..."""设置坐标轴的格式""" # 设置主刻度, 每6个月一个刻度 fmt_half_year = mdates.MonthLocator(interval=6) ax.xaxis.set_major_locator...设置次刻度，每个月一个刻度 fmt_month = mdates.MonthLocator() # 默认即可 ax.xaxis.set_minor_locator(fmt_month) # 设置 x 坐标轴的刻度格式...ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%Y-%m")) # 设置横坐标轴的范围 datemin = np.datetime64(data...() 配合设置日期刻度间隔 matplotlib.dates.DateFormatter() 设置日期显示格式 fig.autofmt_xdate() 自动调整坐标轴，未调用字符串会重叠在一起 [未调整字符串

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MultiBench多模态表征学习的多尺度基准

开发工具包MultiZoo 可以用于workshop、教学等多尺度多模态基准第一版集中在多模态融合，对于多模态翻译等问题未来版本可能涉及数据集介绍了6大领域15个数据集，表1 情感计算（affective...：比如缺失模态等 MultiZoo：多模态算法集合涵盖实现multibench整个过程中的算法数据预处理 WordAlign算法将各模态信息调整到统一粒度融合范式早期和晚期融合 EF，LF...后期融合表现比较均衡有些融合方法是专门为2模态设计，有些在2/3模态表现不好单模态与多模态的权衡性能与复杂度的权衡性能与鲁棒性的权衡结论一个大规模的基准，统一了以前在多模态研究中互不相干的工作...未来拓展其他的多模态问题新的评价指标多模态迁移学习或者协同学习多模态多任务学习思考 MultiBench把以前多模态研究中使用的公开数据集，算法，评价指标等都统一在了一个框架下，期望标准化多模态学习过程...，并且能将不同的算法模型在其他模态、任务中进行比较。

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matplotlib的多图合并

前言本文是我在学习莫烦老师视频教程时候整理的笔记。Matplotlib是一个python的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。...▲案例二 b 分格显示 #method 1: subplot2grid import matplotlib.pyplot as plt plt.figure() #第一个参数shape也就是我们网格的形状...▲method2 result #method 3 :easy to define structure #这种方式不能生成指定跨行列的那种 import matplotlib.pyplot as plt...#(ax11,ax12),(ax13,ax14)代表了两行 #f就是figure对象, #sharex：是否共享x轴 #sharey:是否共享y轴 f,((ax11,ax12),(ax13,ax14)...▲画中画 d 次坐标轴 # 使用twinx是添加y轴的坐标轴 # 使用twiny是添加x轴的坐标轴 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np

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【AI不惑境】深度学习中的多尺度模型设计

1 什么是多尺度 1.1 什么是多尺度所谓多尺度，实际上就是对信号的不同粒度的采样，通常在不同的尺度下我们可以观察到不同的特征，从而完成不同的任务。 ?...1.2 图像金字塔很多时候多尺度的信号实际上已经包含了不同的特征，为了获取更加强大的特征表达，在传统图像处理算法中，有一个很重要的概念，即图像金字塔和高斯金字塔。...串行的结构将不同抽象层级的特征进行融合，对于边界敏感的图像分割任务是不可缺少的。 2.3 多尺度特征预测融合即在不同的特征尺度进行预测，最后将结果进行融合，以目标检测中的SSD[7]为代表。...2.4 多尺度特征和预测融合既然可以将不同尺度的特征进行融合，也可以在不同的尺度进行预测，为何不同时将这两种机制一起使用呢？这样的结构以目标检测中的FPN[9]为代表。 ?...总结多尺度不仅对检测和分割不同尺度的目标很重要，对于提高模型的参数使用效率也非常关键，是必须深刻理解和掌握的方法。下期预告：深度学习中的Attention机制。有三AI夏季划 ?

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【目标检测系列】CNN中的目标多尺度处理方法

视觉任务中处理目标多尺度主要分为两大类：图像金字塔：经典的基于简单矩形特征(Haar)+级联Adaboost与Hog特征+SVM的DPM目标识别框架，均使用图像金字塔的方式处理多尺度目标，早期的CNN...目标识别框架同样采用该方式，在image pyramid中，我们直接对图像进行不同尺度的缩放，然后将这些图像直接输入到detector中去进行检测。...目标检测中存在不同目标实例之间的尺度跨度非常大,在多尺度的物体中，大尺度的物体由于面积大、特征丰富，通常来讲较为容易检测。难度较大的主要是小尺度的物体，而这部分小物体在实际工程中却占据了较大的比例。...多尺度的检测能力实际上体现了尺度的不变性，当前的卷积网络能够检测多种尺度的物体，很大程度上是由于其本身具有超强的拟合能力。...在网络搭建时，SNIP也使用了类似于MST的多尺度训练方法，构建了3个尺度的图像金字塔。MST的思想是使用随机采样的多分辨率图像使检测器具有尺度不变特性。

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皮质-皮质网络的多尺度交流

大脑网络中的信号在多个拓扑尺度上展开。区域可以通过局部回路交换信息，包括直接邻居和具有相似功能的区域，或者通过全局回路交换信息，包括具有不同功能的远邻居。...在局部，我们观察到分布在整个大脑的高度中枢性大脑区域簇;这些集群逐渐演化为更大的全球尺度系统。2.2 多尺度功能多样性在节点具有相似拓扑特征的同构网络中，节点的局部中心性期望与其全局中心性相似。...图2 随机块模型中的接近轨迹在大脑中，一个功能多样的区域有一个有利于跨不同功能模块交流的拓扑位置。因此，不同的地区具有更好地支持全球一体化的属性。...我们发现，区域相关性最大的最佳尺度在不同大脑区域之间存在显著差异(图5c)。如前一节所讨论的，大脑区域的最佳沟通尺度沿单模态-多模态轴变化。...因此，我们假设，最好地捕捉单个区域的结构-功能耦合的尺度，即邻域相似性和功能连通性之间的相关性最大的尺度，同样地沿单模态-多模态轴变化。图5d为邻域相似度和功能连通性相关性最大的t值的地形分布。

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Kimera2: 面对真实路况中强大且具有准确尺度的语义SLAM

，这是一个开源的具有尺度的语义视觉惯性SLAM库。...主要贡献 Kimera是一款开源的具有尺度的语义视觉惯性SLAM库，采用BSD许可证发布，供广泛的研究界和工业界使用。自2019年首次发布以来，Kimera已经在多个学术和工业项目中得到应用。...视觉惯性（VI）SLAM方案的最终用户可能具有各种系统要求，但通常希望实现快速（在线）性能，以及准确而稳健的状态估计和地图创建。...这些实验结果有助于展示Kimera在不同场景和平台上的性能，并且对其新功能进行了验证。外部里程计在Jackal机器人上使用了轮子里程计。...总体而言，特征划分对于降低定位误差在具有已知问题特征区域的应用中是一种有效的解决方案。

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数据可视化：Matplotlib的坐标轴管理

|-3）如果提供num为整数，并且num表示的ID不存在，则创建新窗体，赋值ID为num，并返回该Figure对象； |-4）如果提供num为字符串，创建方式与整数（存在与不存在）一样，但与整数不同的是字符串...注意： |-（1）最后一个**kwargs 参数实际说明figure函数支持matplotlib中与figure有关的所有参数。...注意：在figure中linewidth默认值是0。 3....； |-nrows：坐标轴个数的行数 |-ncols：坐标轴个数的列数 |-index：坐标轴的位置位置下标从1开始 #coding=utf-8 import matplotlib.pyplot as...坐标占多行与多列的情况【例子-1】占两列的情况 #coding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt fig=plt.figure('技术趋势图') ''' fig.add_subplot

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基于多尺度动态卷积的图像分类

_forward_impl(x) 多尺度特征融合网络多尺度特征是指从图像中提取不同尺度、不同分辨率下的特征。这些特征可以捕捉图像中的局部细节信息（如纹理、边缘等）和全局结构信息（如物体形状和轮廓）。...传统的卷积神经网络（CNN）一般通过逐层下采样提取深层特征，但在这个过程中，高层的语义信息虽然丰富，却丢失了低层的细节信息。多尺度特征融合通过结合不同层次的特征，弥补了这一不足。...如上图所示，在本文的网络设计中，多尺度特征融合通过以下几个步骤实现：特征提取模块：模型通过不同的卷积核（例如3x3、5x5、7x7）对输入图像进行多层次的卷积操作，提取出不同尺度的特征。...传统的损失函数通常具有固定的形式和权重，不能根据数据分布和训练阶段的不同自动调整。而自适应损失函数通过动态调整损失权重和形式，能够更有效地优化模型，提升其对复杂问题的学习能力。...图像具有不同的光线条件和丰富的背景。如下图所示：实验结果在经过动态卷积和多尺度特征提取以及自适应损失函数后在验证集上能够取得0.944的准确率。

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matplotlib共享轴的艺术：揭秘并规避图形遮挡的策略

matplotlib共享轴的艺术：揭秘并规避图形遮挡的策略导语：在数据分析与可视化领域，matplotlib作为Python最主流的数据绘图库之一，以其强大的功能深受开发者喜爱。...然而，在处理多子图共用坐标轴（即共享轴）时，如何避免不同子图间因轴线重叠造成的视觉信息遮挡问题呢？本文将深入剖析这一常见痛点，并为您提供一些解决思路。...，可以看到该行的最右角，会出现个三角形，点击查看即可正文：一、共享轴的重要性与挑战在展示多个相关数据图表时，利用matplotlib的共享轴功能可以直观地对比不同数据集之间的关联和差异，增强整体分析的一致性和连贯性...但实践中我们往往会遇到这样的尴尬局面：当两个或多个子图共享x轴或y轴时，某些子图的重要部分可能被轴标签、刻度标记等元素所遮挡，影响了数据的表现力和可读性。...综上所述，通过上述多种方法的组合运用，您可以轻松应对matplotlib中共享轴带来的遮挡问题，让您的数据可视化作品更具专业感与吸引力。隐藏？

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策略模式：处理不同策略具有不同参数的情况

策略模式确实在处理不同策略需要不同参数的情况下会显得有些复杂。然而，这并不意味着策略模式不能在这种情况下使用。有几种可能的解决方案： 1....使用上下文来传递参数：你可以在上下文中存储需要的参数，并在需要的时候传递给策略对象。这通常需要在策略接口中添加一个接受上下文的方法。 2....使用共享数据结构：你可以定义一个共享的数据结构（例如，一个结构体或类），并将其作为参数传递给所有的策略。每个策略可以根据需要使用这个数据结构中的一部分数据。 3....将参数嵌入到策略中：如果某些参数是在策略创建时就已知的，你可以在创建策略对象时将这些参数嵌入到策略中。这通常需要在策略的构造函数中添加相应的参数。 5....这样，你可以为每个策略提供不同的参数。以上都是处理这个问题的可能方法，选择哪种方法取决于你的具体需求和应用场景。

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多GPU，具有Tensorflow的多进程

https://www.tensorflow.org/guide/using_gpu 一个过程，很多GPU 这是最常见的情况，因为大多数深度学习社区正在进行监督学习，具有大数据集（图像，文本，声音......因此网络最后一帧，开发的python版本中的10x10图像。使用100个4x4过滤器，然后使用200个3x3过滤器。...需要与要启动的进程一样多的内核（有时内核可以处理多个“线程”，因此这是最后关注的数字）。将使用AWS的实例p3.8xlarge，提供32个vCores和4个V100显卡。...AWS租金约为12美元/小时，而此套装的投资额约为45,000美元，加上运行所需的能源成本。因此，可以同时运行32个不同的代理，每个代理在一个单独的流程中。将在python中使用“多处理”包。...目前，所拥有的唯一解决方案是在每个进程中实现一个新的Tensorflow核心，即在AgentProcess类中调用“import tensorflow”。每个流程都有自己的图表和会话。

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