SoviChart数据可视化:燃尽图(Burn down chart)

项目时间表延迟。 为了更好地了解项目的实际进度和剩余的工作,敏捷项目经理可以使用燃尽图,这是一种商业智能工具,有助于为更好的决策提供信息。 什么是燃尽图 燃尽图(Burn down chart)是一种可视化的图表,用于跟踪团队的工作进度与完成工作的剩余时间量。 燃尽图直观地将剩余工作与剩余时间进行图表绘制,使项目经理和利益相关者能够轻松隔离可能阻碍项目截止日期的潜在问题。与管理时间线的更抽象的方式不同,...

Mapbox 与 Babylon.js 可视化 glsl 特效篇(七)

我决定不从Babylonjs 基础来讲了 直接整合mapbox与babylonjs可视化来讲 我整合一个类库 后续不断更新中 npm i @haibalai/mapbox-babylonjs 初始化mapbox-babylonjs 类库, map 是mapbox.gl 的map 对象 import { BabylonMapManager } from “@haibalai/mapbox-babylon...

低代码 系列 —— 可视化编辑器3

可视化编辑器3这是可视化编辑器的最后一篇,本篇主要实现属性区和组件的放大和缩小,最后附上所有代码。 属性区:即对编辑区的组件进行编辑,例如编辑文本的文本、字体大小,对按钮编辑文本、按钮类型、按钮大小放大和缩小:在编辑区能通过拖拽放大缩小组件。 首先看一下可视化编辑器最终效果: 从物料区拖拽组件到编辑区,批量删除组件、顶部对齐、居中对齐、底部对齐 调整容器宽高、修改文本内容和大小、修改按钮文本/类型/...

森林野火故事2.0:一眼看穿!使用 Panel 和 hvPlot 可视化

📘Panel 是 Python 中一个非常棒的可以用作制作数据仪表板的工具库,基于它可以轻松构建数据可视化看板。 在本篇内容中,ShowMeAI 综合 Python 可视化与呈现技能,使用 Panel 制作一个仪表盘看板,可以交互查看美国野火记录的信息。 💡 导入工具库我们本次需要用到的工具库包括数据库工具、Python 数据处理工具、可视化工具和看板工具,我们先把这些工具库导入,代码如下:# 数...

可视化规则引擎

发者需要在规则、回归测试、性能测试等方面的变化中编写代码。 市面上规则引擎有很多,如:RulesEngine、GRule、liteFlow……但我都不喜欢,以下有几点原因:1、没有可视化编辑;2、不能倒推数量;3、不能复原计算逻辑;4、文档不全或学习成本高。 为何我执着这几点呢? 一、可视化编辑的优点可视化编辑可以看成一张思维导图,每个节点都能有下...

机器学习可视化技术(Towards Data Science)

torch 的 Captum 和 XAI。 由于这个研究领域在不断改进,我的目标是在未来的一篇专门讨论可解释人工智能的文章中涵盖所有这些不同的主题(以及更多主题)。 结论 如果您有兴趣了解更多机器学习可视化技术,Python Yellowbrick 库高度关注该主题。提供的可视化工具的一些示例包括:特征排名、ROC/AUC 曲线、K-Elbow 图和各种文本可视化技术。 最后,在过去几年中,已经开始开发...

Pytorch ——特征图的可视化

不同版本的预训练权重,比如models.ResNet18_Weights.DEFAULT,就加载默认最新的ResNet18权重文件,还有其他参数形式,具体参考官网* 二、示例1.ResNet50特征图可视化原图特征图2.AlexNet可视化 总结 前言 Pytroch中间层的特征图可视化,网上已经有很多教程,比如用hook钩子函数,但是代码都写得不是很清楚,所以还是自己去摸索一下。 一、torchvis...

使用Jupyter记事本记录和制作.NET可视化笔记

 前言:对于记录笔记的工具特别多,不过对于程序员来说,记录笔记+程序代码+运行结果演示可以同时存在,无疑会极大增加我们的笔记的可读性和体验感。以前在写python的时候,使用jupyter的体验很好,所以此处做一个基于jupyter的记录C#代码的笔记简易教程,供大家围观。以下正文:前提:已安装python环境1、pip命令升级一下python -m pip install --upgrade ...

python 可视化解释模型

ss) torch.save(model.state_dict(),'weights_MyResNet.mdl')print('Save Done') 3 利用SmoothGradCAMpp对特征图可视化 Visualize_featrue_map, 这里介绍smooth gradcampp用法 import torchfrom torchvision import transformsfrom ...

pytorch 训练过程-visdom可视化

参考:[Pytorch系列-70]:开发环境 - 可视化工具visdom安装与使用方法_文火冰糖的硅基工坊的技术博客_51CTO博客 from visdom import Visdom # 将窗口类实例化viz = Visdom()# 创建窗口并初始化viz.line([0.], [0], win='train_loss', opts=dict(title='train_loss'))viz.l...
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