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pyecharts在数据可视化中的应用详解

使用pyecharts进行数据可视化 安装 pip install pyecharts也可以在pycharm软件里进行下载pyecharts库包。 下载成功后进行查询版本号 importpyecharts print(pyecharts.__version__) pyecharts的中文官网 可以查看pyecharts的中文官网介绍http://pyecharts.org/#/zh-cn/intro。 一般的使用方法 add() 该方法主要用于添加图表的数据和设置各种配置项。 show_config() 用于打印输出图表的所有配置项 render() 该方法默认将会在根目录下生成一个 render.html 的文件,支持 path 参数,设置文件保存位置,如 render(r"e:my_first_chart.html"),文件用浏览器打开。 注意* 默认的编码类型为 UTF-8,在 Python3 中是没什么问题的,Python3 对中文的支持好很多。但是在 Python2 中,编码的处理是个很头疼的问题,暂时没能找到完美的解决方法,目前只能通过文本编辑器自己进行二次编码,我用的是 ...

从 GPU、TPU,到 Web 端、移动端,深度学习框架部署训练开始变简单

早些时候的统计显示,今年3月,深度学习框架集中爆发。5月,有人发布可以直接在 iphone11上训练神经网络的开源项目。日前,百度开源国内首个可直接运行在 Web 端的深度学习框架 Paddle.js。这些都使深度学习框架的部署和训练变得简单。 深度学习框架提供一系列的深度学习组件,开发者选择一套框架之后,可以自定义数据集、算法、参数等,通过训练得到模型参数。就像一套供自由拼装的积木,玩家可直接搭建模型,而不用先去做木工,造方块。 3月开源的华为全场景 AI 计算框架 MindSpore;旷视深度学习框架天元 MegEngine;清华大学发布基于元算子和动态编译的深度学习框架计图 Jittor,就提供了国产 AI 训练的“积木”。 深度学习框架训练模型通常要求设备具有强大的算力,因此过去多是在 GPU 或是 TPU 上训练,之后再压缩部署到各终端设备。上述的三个框架也不例外。一些较为常见的、可以部署在 Web 端的框架也都尚未支持端训练。比如东京大学机器智能实验室的 WenDNN,只支持任务的推断阶段,不能用在训练阶段。Keras.js 只支持 Keras 生成的模型,不支持模型训练,...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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