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最后更新时间: 2020-07-24 00:41 Show HN: TinyPilot – Build a KVM over IP for Under $100 Using a Raspberry Pi - (mtlynch.io) 展示HN:TinyPilot–使用覆盆子Pi以低于100美元的价格在IP上构建一个KVM 得分:167 | 评论:87 Cognitect Joins Nubank - (cognitect.com) Cognitect连接Nubank 得分:346 | 评论:125 The History, Status, and Future of FPGAs - (acm.org) 燃料电池板的历史、现状和未来 得分:45 | 评论:30 How Inuit Parents Teach Kids to Control Their Anger - (npr.org) 因纽特父母如何教孩子控制愤怒 得分:36 | 评论:4 Launch HN: Sidekick (YC S20) – A new hardware device to connect remote teams 推出HN:助手(YC S20)——一种连接远程团队的新硬件设备 得分:36 | 评论:24 1SecondPainting: Generate abstract paintings in one

作者|RAM DEWANI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 高级的Excel图表是为我们的读者创建有效和有影响力的演讲的好方法 在这里学习3个高级Excel图表，以给你的经理留下深刻印象，并与你的利益相关者建立融洽关系 介绍 当我第一次开始我的分析之旅时，我完全专注于分析数据和使用统计方法建立复杂的数据科学模型。 事实上，我知道很多新来的人都很喜欢这种接近事物的方法。我有一些消息要告诉你——这实际上不是一个好分析师的核心素质。 利益相关者无法理解我试图与他们沟通的内容。整个情节中有一个缺失的环节——讲故事。 我可以通过提高讲故事的技巧来提高自己的水平。为了向我们的管理团队传达这个故事，需要学习的一项关键技能是理解不同类型的图表。 通常，我们可以用一个简单的条形图或散点图来解释大多数事情，但它们并不总能满足需要。 没有一刀切的图表，这就是为什么要创建直观的可视化，我们必须了解不同类型的图表及其使用。 Excel是为我们的分析受众构建先进但有影响力的图表的完美工具。 在这篇文章中，我将讨论3个强大而重要的高级Excel图表，这些图表将使你在听众（甚至你的经理）面前成为一名专业人士。 目录 高级Excel图表1–迷你图 高级Excel图表2–甘特图 高级Excel图表3–温度计图表 高级Excel图表1–迷你图 我将从我最喜欢的图表类型之一，迷你图开始

最后更新时间: 2020-07-23 23:01 Cognitect Joins Nubank - (cognitect.com) Cognitect加入Nubank 得分:253 | 评论:85 Show HN: TinyPilot – Build a KVM over IP for Under $100 Using a Raspberry Pi - (mtlynch.io) 显示HN:tinyplot–使用树莓Pi构建一个基于IP的KVM，成本低于100美元 得分:18 | 评论:4 1SecondPainting: Generate abstract paintings in one click - (1secondpainting.com) 1SecondPainting：一次点击生成抽象画 得分:283 | 评论:74 Designing scalable API on AWS spot instances - (adapty.io) 在AWS spot实例上设计可伸缩API 得分:71 | 评论:25 KDE Slimbook: Linux Laptop with Ryzen 4000 - (slimbook.es) KDE Slimbook：带有Ryzen 4000的Linux笔记本电脑 得分:364 | 评论:230 Why is CSS the way it is

说明: 数据可视化中的数据集下载地址:（数据来源:从零开始学python数据分析和挖掘） 链接：https://pan.baidu.com/s/1zrNpzSNVHd8v1rGFRzKipQ 提取码：mx9d 数据可视化是数据分析中的一部分，可用于数据的探索和查找缺失值等，也是展现数据的重要手段。matplotlib是一个强大的工具箱，其完整的图表样式函数和个性化的自定义设置，可以满足几乎所有的2D和一些3D绘图的需求。 1. 条形图 条形图主要用来表示分组（或离散）变量的可视化，可以使用matplotlib完成条形图的绘制。 1.1 垂直条形图 以垂直条形图为例，离散型变量在各水平上的差异就是比较柱形的高低，柱体越高，代表的数值越大。plt.bar()函数的参数列表: left：传递数值序列，指定条形图中x轴上的刻度值, 现left需改为x 。 height：传递数值序列，指定条形图y轴上的高度。 width：指定条形图的宽度，默认为0.8。 bottom：用于绘制堆叠条形图。 color：指定条形图的填充色。 edgecolor：指定条形图的边框色。 linewidth：指定条形图边框的宽度，如果指定为0，表示不绘制边框。 tick_label：指定条形图的刻度标签。 xerr：如果参数不为None，表示在条形图的基础上添加误差棒。yerr：参数含义同xerr。 label

点击上方“ 3D视觉工坊 ”，选择“星标” 干货第一时间送达 作者：谢一宾 | 来源：知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/140060196 本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删除。 前言 本文主要讨论2D的人体姿态估计，内容主要包括：基本任务介绍、存在的主要困难、方法以及个人对这个问题的思考等等。希望大家带着批判的目光阅读这篇文章，和谐讨论。 介绍 2D人体姿态估计的目标是定位并识别出人体关键点，这些关键点按照关节顺序相连，就可以得到人体的躯干，也就得到了人体的姿态。 在深度学习时代之前，和其他计算机视觉任务一样，都是借助于精心设计的特征来处理这个问题的，比如pictorial structure。凭借着CNN强大的特征提取能力，姿态估计这个领域得到了长足的发展。2D人体姿态估计主要可以分为单人姿态估计（Single Person Pose Estimation, SPPE）和多人姿态估计（Multi-person Pose Estimation, MPPE）两个子任务。 单人姿态估计是基础，在这个问题中，我们要做的事情就是给我们一个人的图片，我们要找出这个人的所有关键点，常用的MPII数据集就是单人姿态估计的数据集。 在多人姿态估计中，我们得到的是一张多人的图，我们需要找出这张图中的所有人的关键点。对于这个问题，一般有自上而下（Top-down

封装接口直接利用DataFrame绘制百分比柱状图 1. 背景前言 2. 官方网址示例 2.1 matplotlib_percentage_stacked_bar_plot 2.2 percent-stacked-barplot 2.3 Discrete distribution as horizontal bar chart 3. 问题解决 3.1 全部代码 3.2 代码试错 4. 实操检验 4.1 实操测试 4.2 更换标签 4.3 部分标签输出 手动反爬虫： 原博地址 知识梳理不易，请尊重劳动成果，文章仅发布在CSDN网站上，在其他网站看到该博文均属于未经作者授权的恶意爬取信息 1. 背景前言 最近打比赛遇到的问题有点多，在绘制了堆叠柱状图之后，队长说不仅要看到具体的数量多少的堆叠图，还要看到具体占比的百分比柱状图，具体的样例可参考灵魂画图，因此也就产生了绘制百分比柱状图的需求 2. 官方网址示例 2.1 matplotlib_percentage_stacked_bar_plot 示例网址1 里面的代码是真的长，完全属于一步步进行“堆砖块”然后才形成的百分比堆叠图，最终得出图结果如下： 2.2 percent-stacked-barplot 示例网址2 这个网址给出的代码比第一个网址给出的较为简洁，但是本质上都是属于一个个“砖块”的叠加，代码及生成的示例图形如下： #

[论文速览] CVPR 2020 那些有趣的图像超分辨算法（共9篇）（1/2） 关键词： Unpaired; Pseudo-Supervision; Gradient Guidance; Texture Transformer Network; Deep Unfolding Network; Meta-Transfer; Zero-Shot; Super-Resolution 本文以速览形式，带领大家大概了解一下 CVPR2020 那些有趣（重要）的 SR 文章，目的是快速了解 SR 的最新动向（解决什么问题，采用什么模型）。 共分为两期博客分别介绍。这是第一期，第二期的链接： [论文速览] CVPR 2020 那些重要的图像超分辨算法（共9篇）（2/2）【持续更新中】 目录 ———————— 第一期 ———————— [论文速览] CVPR 2020 那些有趣的图像超分辨算法（共9篇）（1/2） Unpaired Image Super-Resolution Using Pseudo-Supervision [pdf] [supp] [bibtex] Abstract Loss Functions Network Architecture Structure-Preserving Super Resolution With Gradient Guidance [pdf]