02 youtube官網網頁版打開網頁源代碼怎么找(數據在線繪圖-億圖如何繪制uml數據)

具,你用它制作的圖表可以很容易地嵌入到任何網頁中。他們有一個不錯的畫廊,顯示通過Tableau創建的可視化效果。

雖然它提供的圖表和圖形比其他類似工具要好得多,但我并不喜歡使用它的免費版本,因為它附帶了一個很大的頁腳。如果不是像我這樣大的關閉,那么你一定要試試看。或者如果你能負擔得起,你可以去付費版本。

3、

Hightopo

Hightopo作為成熟的數據可視化編輯器,具備可復用、動靜結合獨特的展示效果,使得數據可視化靈活強大,動靜皆宜,為廣大用戶提供了無限的應用能力和想象空間。

其擁有自主研發的可視化軟件,泛用于工業物聯網場景的B/S模式,支持

2D、3D

圖形組態。兼備了國外可視化輕量跨平臺操作的優秀特點,可與企業自有系統無縫整合,輕松將邊緣數據統一為一個功能全面的數據可視化系統。實現現代化、高性能、跨平臺圖形展示和良好的交互體驗。同時還可以免費申請試用軟件。

4、

非常適合小型項目。盡管只有六種圖表類型,開源圖書館是用于愛好和小型項目的完美數據可視化工具。使用HTML5canvas元素繪制圖表,創建響應式平面設計,并且正在迅速成為最流行的開源圖表庫之一。

5、

Raw

Raw將自己定義為“電子表格和矢量圖形之間的缺失鏈接”。它建立在之上,設計得非常好。它有這樣一個直觀的界面,你會覺得你之前使用過它。它是開源的,不需要任何注冊。

它有一個21圖表類型的庫可供選擇,所有的處理在瀏覽器中完成。所以你的數據是安全的。RAW是高度可定制和可擴展的,甚至可以接受新的自定義布局。

6、

Infogram

Infogram使您可以在線創建圖表和圖表。它有一個有限的免費版本和兩個付費選項,其中包括200+地圖,私人共享和圖標庫等功能。

它配備了一個易于使用的界面,其基本圖表設計良好。我不喜歡的一個功能是當您嘗試將交互式圖表嵌入到您的網頁(免費版)時所獲得的巨大徽標。如果他們能像DataWrapper使用的小文本那樣更好。

7、

TimelineJS

顧名思義,TimelineJS可以幫助您創建美麗的時間線而無需編寫任何代碼。它是一個免費的開源工具,被Time和Radiolab等一些最受歡迎的網站所使用。

這是一個非常容易遵循四步過程來創建您的時間表,這在這里解釋。最好的部分?它可以從各種來源獲取媒體,并內置對Twitter,Flickr,GoogleMaps,YouTube,Vimeo,Vine,Dailymotion,Wikipedia,SoundCloud和其他類似網站的支持。

8、

Plotly

Plotly是一個基于Web的數據分析和繪圖工具。它支持具有內置社交分享功能的圖表類型的良好集合。可用的圖表和圖表類型具有專業的外觀和感覺。創建圖表只需要加載信息并自定義布局,坐標軸,注釋和圖例。如果你想要開始,你可以在這里找到一些靈感。

怎么從網頁上下載視頻

1、打開一個瀏覽器，在百度中輸入“碩鼠”，單擊“百度一下”

2、單擊“碩鼠官網”

3、打開網站后，點擊“軟件下載”選項

4、單擊“從官方下載點下載”按鈕，進行軟件的下載和安裝

5、下載安裝好后，雙擊桌面上面的“碩鼠”圖標

6、打開軟件后，找到這個輸入框的位置

7、打開一個電視劇，將買粉絲復制一下

8、將買粉絲復制到這個輸入框的位置，單擊后面的“開始”按鈕

9、點擊“用碩鼠下載該視頻”按鈕

10、出現的界面中，點擊“碩鼠專用鏈下載”按鈕

11、選擇好儲存的位置，單擊“確定”按鈕

12、下載完畢后，點擊“已下載”選項，就可以看到下載的視頻了

13、回到剛剛儲存的位置中，就可以看到下載的視頻了

如何自學人工智能

學習AI的大致步驟：

（1）了解人工智能的一些背景知識；

（2）補充數學或編程知識；

（3）熟悉機器學習工具庫；

（4）系統的學習AI知識；

（5）動手去做一些AI應用；

1 了解人工智能的背景知識

人工智能里面的概念很多，比如機器學習、深度學習、神經網絡等等，使得初學者覺得人工智能很神秘，難以理解。剛開始學習的時候，知道這些名詞大致的意思就行了，不用太深究，學習過一段時間，自然也就清楚這些概念具體代表什么了。

人工智能是交叉學科，其中數學和計算機編程是學習人工智能最重要的兩個方面。這些在“知云AI專欄”之前的文章“認識人工智能”，也為大家介紹過，沒閱讀過的同學可以去看一下。

下圖為人工智能學習的一般路線：

2補充數學或編程知識

對于已經畢業的工程師來說，在系統學習AI之前，一般要補充一些數學或者編程方面的知識。如果你的數學和編程比較好，那么學習人工智能會輕松很多。

很多同學一提到數學就害怕，不過，學習人工智能，數學可以說是繞不過去的。在入門的階段并不需要太高深的數學，主要是高等數學、線性代數和概率論，也就是說，大一大二學的數學知識已經是完全夠用了。如果想要從事機器學習工程師的工作，或者搞人工智能的研究，那么應該多去學習數學知識，數學好將會是工作中的一大優勢。

Python是在機器學習領域非常受歡迎，可以說是使用最多的一門編程語言，因此Python編程也是需要掌握的。在眾多的編程語言中，Python是比較容易學習和使用的編程語言，學好Python也會受益很多。

3 熟悉機器學習工具庫

現在人們實現人工智能，主要是基于一些機器學習的工具庫的，比如TensorFlow、PyTorch等等。

在這里推薦大家學習PyTorch。PyTorch非常的受歡迎，是容易使用的機器學習工具庫，有人這樣評價PyTorch“也說不出來怎么好，但是使用起來就是很舒服”。

剛開始學習人工智能的時候，可以先運行一下工具庫官網的示例，比如MNIST手寫體識別等。這樣會對人工智能有一個感性的認識，消除最初的陌生感。然后可以看看里面的代碼，你會發現，其實神經網絡的程序并不復雜，但是會對神經網絡的原理和訓練有很多的疑問。這是一件好事，因為帶著問題去學習，會更有成效。

4 系統的學習人工智能

這里的人工智能主要指機器學習，因為目前人工智能主要是通過機器學習的方式來實現的。

機器學習知識主要有三大塊：

（1）傳統機器學習算法，比如決策樹、隨機森林、SVM等，這些稱作是傳統機器學習算法，是相對于深度學習而言的。

（2）深度學習，指的就是深度神經網絡，可以說是目前最重要最核心的人工智能知識。

（3）強化學習，源于控制論，有時候也翻譯成增強學習。深度學習可以和強化學習相結合使用，形成深度強化學習。

在這里需要知道的是深度學習并不難學，對于一些工科的研究生，一般只需要幾周就可以上手，并可以訓練一些實際應用中的神經網絡。但是想要對深入學習有深入理解不是容易的事情，一般需要幾個月的時間。

傳統機器學習算法的種類非常多，有些算法會有非常多的數學公式，比如SVM等。這些算法并不好學，因此可以先學習深度學習，然后再慢慢的補充這些傳統算法。

強化學習是比較有難度的，一般需要持續學習兩三個月，才能有所領悟。

5 動手去做一些AI應用

學習過幾周的深度學習之后，就可以動手嘗試去做一些AI應用了，比如圖像識別，風格遷移，文本詩詞生成等等。邊實踐邊學習效果會好很多，也會逐漸的加深對神經網絡的理解。

數據在線繪圖-億圖如何繪制uml數據

教你在線繪制cir買粉絲s圖-簡單！

相信大家都聽說過cir買粉絲s圖,但是親自畫過的人可能就很少,這主要因為軟件的安裝和使用稍微有一點麻煩。其實,cir買粉絲s圖也是可以在線繪制的,這樣就簡單多了!一起來了解一下吧!

在cir買粉絲s官網(

/

)的最右方有個“CIRCOSONLINE”選項,這里可以實現在線繪制部分cir買粉絲s圖。

打開后界面如下:

以微生物多樣性分析中樣品與物種豐度cir買粉絲s圖繪制為例,給大家講解cir買粉絲s圖的繪制功能。該圖能夠很直觀的反映各樣品中不同物種所占的比例,以及物種在不同分組或者樣品中的分布關系。

繪制cir買粉絲s圖

1.數據準備

首先我們要做的就是準備畫圖所用到的數據,所用數據為物種在各樣品中的相對豐度,這里只選用豐度大于0.01的物種用于繪圖,數據如下(列名A、B、C為樣品,行名Acetobacteraceae等是科一水平的物種分類):

OTUABC

Acetobacteraceae0.5063653216696110.5968872412369940.457528142134733

Ar買粉絲bacteraceae0.0003294904846044670.0179133872520980.000426249200782749

Bacteroidaceae0.01752092807693420.04558718113953470.352221339584988

Dysgonomonadaceae0.001842974249051360.02565003004872960.0330226880824598

Lachnospiraceae0.005691857602178260.01390206286339050.0173870923992018

Lactobacillaceae0.174952205775860.2379461150250890.0588340146862225

Pseudomonadaceae0.00213263621353880.02862956070929480.0127991010016856

Rumino買粉絲ccaceae0.003124728441908290.005061219761203110.0274388235522058

Sphingomonadaceae0.2578607015612780.007113946230875610.00898610815104722

由于網站要求的數據格式為非負整數,故將所有的數據乘1000(系統會自動截掉小數點后的數據),輸入數據則變為:

OTUABC

Acetobacteraceae506.365321669611596.887241236994457.528142134733

Ar買粉絲bacteraceae0.32949048460446717.913387252

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