张士玉小黑屋

物联网交互创新的探讨伴随网络条件的提升与智能化科技的发展，我们身边正在发生着天翻地覆的变化，以国内华为、阿里、百度、腾讯、JD等科技公司运用5G、AI、物联网、大数据、云计算等新型技术改变着我们的生活场景，这使得我们不论是生活、学习还是办公都更加智能化、高效化、可视化、数字化，也许你现在接触的还不多，但这只是时间的问题。同时也使得交互的方式越来越多样化，就此机会我们刚好站在这个物联网智能化巨人的肩上探讨一下交互方式。如今智能手机让大批用户熟悉了手势交互、语音交互、生物识别交互等，这使得用户们培养了众多交互的认知与习惯，这也为身边物联网设

Python计算树模型（随机森林、xgboost等）的特征重要度及其波动程度：基于熵减的特征重要度计算及可视化、基于特征排列的特征重要性（featurepermutation）计算及可视化目录

PyQtGraph主要使用领域为：数学/科学/工程应用等；PyQtGraph为PyQt5/PyQt6/PySide2等图形用户界面(GUI)开发框架的一款强大可视化工具，底层为NumPy(快速科学计算)、Qt的GraphicsView框架(2D图形可视化)、OpenGL(3D图形可视化)；相比于之前的工具，PyQtGraph在以下方面尤其出色：界面修图(点一点即可修改)；快速成图(底层为NumPy)；实时绘制数据；医学影像图展示(如MRI)；交互图快速制作(数据选择、标记、小部件)&

混淆矩阵是什么？Python多分类的混淆矩阵计算及可视化（包含原始混淆矩阵及归一化的混淆矩阵）:基于skelarn框架iris数据集目录

由于项目的需要，一直苦于将多层数据集累加起来做成一个呈堆积状的三维图，有点类似于地形图（实则热力图），但又不是地形图。背景先说说项目背景，本菜鸡是搞故障诊断的，所以免不了用上一些统计学的知识，看过之前我的Blog的都会发现，T

importtensorflowastfprint(tf.__version__)2.6.0一、数据集mnist=tf.keras.datasets.mnist(train_images,train_labels),(test_images,test_labels)=mnist.load_data()train_images.shape,train_labels.shape((60000,28,28),(60000,))#可视化imageim

马上就要国庆黄金周了，小伙伴们是不是已经热血沸腾筹谋着去哪里玩一玩嗨一嗨，作为程序猿的我，脚步虽然还没走出去，但是 “酷炫吊炸天”的霸道总裁大屏驾驶舱必须双手奉上，供大家参考交流。今天为大家分享的是【国庆黄金周旅游监测-数据可视化大屏解决方案】。前几天echarts5.*发布新版，所以我们也一定跟上脚步，该文的地图和柱状图切换即为最新版的功能，抢鲜体验了下，效果还是很炫滴！话不多说，开始分享干货，欢迎讨论！QQ微信同号：6550523❤

前言：深度学习的世界里，怎能少得了Google的身影？2017年Google提出的sketch-rnn横空出世，是学习基于深度学习的手绘草图必知必会的经典模型，其中提出的QuickDraw数据集包含了超过五千万幅手绘草图，是目前最大的手绘草图数据集。本文围绕SketchRNN中提出的QuickDraw，重点讲解如何在自己的深度学习项目中使用QuickDraw，如何下载QuickDraw，如何解析QuickDraw数据集，如何可视化QuickDraw数据集。目录QuickDraw简介Quick

俗话说，字不如图，图不如动，想要直观地表达数据潜在的价值，并且还同时具有炫酷的效果，毫无疑问只有可视化大屏了。说到大屏，你可能第一时间就想到是这样的：我印象中大概是从2015年开始，可视化大屏突然就成了BI项目中很火的需求了，其实在此之前，像DashBoard、驾驶舱、仪表板的概念就非常流行了正是因为现在企业的信息化发展速度加快，对可视化的要求越来越

对于很多新手朋友来说，觉得学习Python是一件难事。今天黄同学为大家介绍一款神器，它能够帮助你了解计算机运行每一行代码时会发生什么（如下图所示）。这对于我们更好的了解Python运行和调试代码，确实有很大的帮助。看看官网是怎么说的官网：https://pythontutor.com/这款神器叫做Pythontutor，它就是用来可视化执行代码的。不管你是学习Python、Java、C、C