【前端统计图】echarts多条折线图和横柱状图实现

参考链接：echarts官网：http://echarts.baidu.com/ 原型图（效果图）： 图片.png 代码： <! -- 折线统计图 -->

横屏多图预警！

1.运行环境是Python3； 2.由于运行过程中可能有一些结果被我重新编辑或者删去了，所以不要太在意In[ ]的编号顺序； 3.更多更加全面更加正规的使用方法可以阅读pandas的官方文档和《利用Python进行数据分析》（这本书有些方法已经过时了，学习的时候要注意转换）； 4.另外，在数据处理的过程中，每一步处理之前先保存好之前的数据是一个良好的习惯，可以免去由于某一步操作错误又要重新处理数据的麻烦。

【前端统计图】echarts多条折线图和横柱状图实现

参考链接：echarts官网：http://echarts.baidu.com/ 原型图（效果图）： 图片.png 代码： <! -- 折线统计图 -->

数字华容道01：原型图设计

之前已经介绍了简版数字华容道的程序， 详情请移步 看了《最强大脑》，我决定做这个游戏，其实现了数字华容道的框架设计及算法实现，但是那个太简陋了，今天开始将逐步实现一个完整版华容道的程序，最终的成品应该是一个 Axure RP8：它是一款专业的原型设计软件，华容道的所有原型使用它进行设计。 Sublime Text 3：本文的所有代码使用它进行编写、调试。 2.1 首页 进入该游戏首页，有“数字华容道”字样，并且有选择难度的按钮，最下面是查看排行榜的按钮。 ? 首页 其中“数字华容道”的图片由 PowerPoint 设计生产。

斑马线人行横道分割数据集labelme格式1300张1类别

数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件)

斑马线人行横道检测数据集VOC+YOLO格式793张1类别

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：793 标注数量(xml文件个数)：793 标注数量(txt文件个数)：793 标注类别数：1 标注类别名称:["cross"] 每个类别标注的框数： cross 框数 = 805 总框数：805 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注

4道面试题，带你走上做图高手之路

image.png 这份面试题，有4道题目，文末给出完整的数据下载。先来看看你会做几道题目？ 【问题1】 使用以下数据，汇总产品名称与还款期数交叉表的合计金额值。 横、纵坐标有刻度线。此时选中图片，然后再选中网格线，按【delete】可以把网格线删除，再更改坐标轴，折线等。操作步骤如下动图演示： 主横坐标显示的是日期，但目标图要求的是数字8，9，10……。 再进一步操作如下： 以上的操作可以理解为金额曲线和平均值直线各自有自己的一套横纵坐标，只是默认平均值直线和金额曲线共用了一套横纵坐标，由于要把平均值的直线和主纵坐标靠在一起，所以要把属于平均值直线的次横坐标调出来 0,"万"】，此时得到的图与目标图很接近了，再进一步改变颜色及美化。 切片器与数据透视图关联动态显示 如何做组合图，设置双坐标轴及更改线条颜色，添加标志，数字标签等。

遥感图像斑马线人行横道检测数据集VOC+YOLO格式5136张1类别

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)

记录一道有趣的算法题——图转换与spfa

中文版本： G = (V, E)是一个有向的加权图（边的权重允许是负的）。对于任何边S⊂E的子集，我们用G-S=（V，E-S）表示去除S的所有边的图G。 对于这个问题，你必须使用图转换。 思路 如何分析题目 ​ 首先题目非常长对吧让人感觉不是很想看，我们简单解释一下，题目给出了一个有向加权图G，并且给你一条G中的边(a,b)，图G去掉后这个G就会变成一个DAG图，DAG图也就是一个有向有权无环图 ，这说明G本身有一个环对吧，然后去掉环里面的这条边(a,b)后G’是一个没有环的有向有权图，也就是DAG图。 然后题目希望我们计算图G中给定两点x和y之间的最短路径，那计算最短路径的方法很多，但是这是有环图，对于一个有环图计算最短路的方法有什么呢，Dijkstra等等都可以，但是题目要求时间复杂度O(|E|)，

感受智慧场景 一张图带你“云游天府绿道”

今年6月，腾讯云、腾讯产业投资基金、东华软件和华体科技的四方联合体以8.7亿元中标成都市“智慧绿道”项目。 成都将会建设长度500公里、面积133平方公里的锦城绿道和沿线的商业综合体、园林、特色小镇等设施，进而铺开城市“绿色网络”，以此打造美丽宜居的公园城市。 今天，在腾讯数字生态大会·成都峰会上，智慧绿道“点亮仪式”顺利举行，用数字科技点亮智慧绿道，共建美好宜居智慧成都。 未来，我们将为市民游客、企业商家及管理者提供更加智能、高效的数字化服务。 一张图带你“云游天府绿道”，感受智慧场景。 ———— / END / ———— 编辑| 张聪聪 审核| 孙晖 来源| 腾讯云 往期精彩回顾 （点击图片  即可阅读） ?

「AI功守道」图神经网络的攻击与防御

功守道: 攻中有防,防中寓攻,攻不离防,防不离攻 ? 在斯坦福CS224W的课程中,我们了解到GNN的两大局限.容易受到攻击,对噪音不够鲁邦是GNN的重大缺陷之一. 图神经网络及其图表示学习的对抗攻击已经成为图机器学习领域炽手可热的方向之一. 数据挖掘顶级会议KDD2018的最佳论文就是一篇研究图上的对抗攻击的文章，该论文针对图节点分类任务进行对抗攻击。 Adversarial Attacks on Neural Networks for Graph Data http://cn.arxiv.org/pdf/1805.07984 从该篇文章开始,短短一两年的时间里,图对抗攻击和防御的论文就席卷了各大顶会 更多关于图神经网络/图表示学习/推荐系统, 欢迎关注我的公众号 【图与推荐】

在浏览器中分析AV1码流

人行横道 第1帧@10 QP 人行横道 第1帧@60 QP 块拆分层 AV1中的最大块大小为64x64，最小为4x4。（有实验说可以扩展这个范围。） 块拆分情况-人行横道 第2帧@60 QP 分析可以将每个块大小所覆盖的区域绘制成堆积条形图。第一帧是这个视频序列是唯一的，因为它是一个帧内帧。它使用大致相等数量的16x16,32x32,64x64块。 位层 - 人行横道画面，1 帧 @ 60 QP 下图禁用图像使位轮廓计算层更清晰一些 位层 - 人行横道，1帧 @ 60 QP 如果我们进入第二帧，我们将会会看到更明亮的彩色区域。 位层 - 人行横道画面，2帧@ 60 QP 热点图（不透明）：热图颜色比例没有透明度。 位图层 - 热图不透明情况 - 人行横道，2帧@ 60 QP 位统计层还允许您根据符号类型进行过滤。 位图层 - 热图不透明 - 由“read_mv”过滤 - 人行横道，2帧@ 60 QP 跳过标志图层 跳过标志用来表示一个块没有系数。

语义分割中如何将预测索图转换为对应的RGB的3通道图

上海交大提出CDNet：基于改进YOLOv5的斑马线和汽车过线行为检测

摘要： 图1 图形摘要 在复杂场景和有限计算能力下实现实时、鲁棒的斑马线（人行横道）检测是当前智能交通管理系统（ITMS）的重要难点之一。 本研究提出基于改进YOLOv5的人行横道检测网络（CDNet），实现车载摄像头视觉下快速准确的人行横道检测，并在Jetson nano设备上实现实时检测。 ，提升精度，速度不变: NST (Negative Samples Training) 图3 负样本训练 + 感兴趣区域，提升速度，精度下降：ROI (Region Of Interest) 图4 滑动感受野短时向量记忆算法，迁移斑马线检测任务到汽车过线行为检测任务，提升精度，速度不变：SSVM (Slide receptive field Short-term Vectors Memory) 图5 SSVM + 合成雾增强算法，增强数据集，适应雾天，提升精度，速度不变：SFA (Synthetic Fog Augment) 图6 SFA + 斑马数据集：标注好的，车载摄像头视角下的，共计6868

【动图演示】头条和滴滴的一道面试题：smartRepeat 函数

面试题 这是头条和滴滴的一道面试题，题目是这样的： 试编写“智能重复”smartRepeat函数，实现： 将 3[abc] 变为abcabcabc 将 3[2[a]2[b]] 变为 aabbaabbaabb

PMPBOK6之项目管理的33个文件

可以采用以下一种或多种图形来呈现： ■横道图。横道图也称为“甘特图”，是展示进度信息的一种图表方式。在横道图中，纵向列示活动，横向列示日期，用横条表示活动自开始日期至完成日期的持续时间。 横道图相对易读，比较常用。它可能会包括浮动时间，也可能不包括，具体取决于受众。 ■里程碑图。与横道图类似，但仅标示出主要可交付成果和关键外部接口的计划开始或完成日期，见图 6-21 的“里程碑进度计划”部分。 ■项目进度网络图。 项目进度网络图也可以是包含时间刻度的进度网络图，有时称为“逻辑横道图”，如图 6-21 中的详细进度计划所示。这些图形中有活动日期，通常会同时展示项目网络逻辑和项目关键路径活动等信息。 针对一个简单的项目，图 6-21 给出了进度计划的三种形式：（1）里程碑进度计划，也叫里程碑图；（2）概括性进度计划，也叫横道图；（3）详细进度计划，也叫项目进度关联横道图。

大话程序员系列：一张图道尽程序员的出路

最近在琢磨程序员到底路在何方，经过不断的自虐和代入，终于在迷雾森林中得图一张，看之豁然开朗。独乐乐不如众乐乐，share了：

18道kafka高频面试题哪些你还不会？（含答案和思维导图）

关于Kafka的知识总结了个思维导图 kafka 面试题 1、如何获取 topic 主题的列表 2、生产者和消费者的命令行是什么？ 3、consumer 是推还是拉？

交通标识与信号灯数据集（1000张图片已划分、已标注）| AI训练适用于目标检测任务

车辆需要实时识别交通标识与信号灯，以辅助决策，例如：当识别到“STOP”标识时，车辆应减速或完全停车；当检测到“限速标识”时，系统可调整巡航速度；当识别到“交通信号灯”为红灯时，自动刹车避免闯红灯；当检测到“人行横道 数据集概述本数据集包含了交通场景中常见的四类标识与信号灯：crosswalk（人行横道标识）speedlimit（限速标识）stop（停车标识）trafficlight（交通信号灯）数据总量为 1000 标注规范标注格式：YOLO格式（class x_center y_center width height，归一化坐标）标注工具：采用 LabelImg / Roboflow 进行标注每张图对应一个同名的 颜色扰动（模拟不同摄像头拍摄效果）适用场景该数据集主要面向以下研究与应用方向：自动驾驶与ADAS系统识别交通信号灯状态（红灯/绿灯）检测停车标识与限速标识，辅助驾驶决策智慧交通监控在城市道路摄像头中检测人行横道与交通灯分布用于违法检测 PP-YOLOE）部署在树莓派、NVIDIA Jetson、STM32 + AI 模块等硬件平台上结语本文介绍了一个 交通标识与信号灯数据集（1000张图片，已划分、已标注），该数据集涵盖了四类关键交通目标：人行横道

Python爬虫进阶必备 | X博密码算法扣取+如何去扣取一个完整的逆向案例

X博登陆框是嵌在页面中的加上X博的登陆页面图片以及要加载的东西很多，所以我们需要注意的包主要有两个： 登陆前返回相关加密秘钥的包【图2-1】 发起登陆请求的包【图2-2】 ? 图2-1 ? 【图2-3】 ? 图2-3 当然我们也可以试试搜索 参数名 su 【图2-4】，很明显搜索结果也验证了我们的猜想。 ? 图2-5 这里的参数都是比较简单的首先是 me.servertime 、me.rsaPubkey 和 me.nonce【图2-6】 这三个参数在上一个请求包都有同名的参数返回可以参考【图2-1】。 接下来会提示 me 未定义【图2-9】。 ? 图2-9 但是我们调试过都知道这个 me.rsaPubkey 是在【图2-1】中返回的，所以我们把它替换掉。同理替换到我们已知的的其他参数。 【图2-11】 ? 图2-10 ? 图2-11 总结 这次主要把如何扣一个简单的加密算法做了讲解，这里包含了基础的JS知识，或许看不明白为什么是复制的是这些代码而不是其他的。