《Data_Visualization_with_R》介绍各种图形的绘制技巧，内容新而全面，非常实用

在Django中使用Jupyter Notebook 这些是我在上演讲时使用的笔记本。 在GitHub上，查看任何.ipynb文件以查看呈现的版本。 或者，克隆存储库，然后在Web浏览器中查看html目录的内容。 请注意，运行这些笔记本需要的有效克隆，这不在本演示文稿的讨论范围之内。 如果您有任何疑问或意见，请打开一个，以便于讨论。 :thumbs_up: 进一步阅读 ：提供管理命令，使在Django项目中轻松运行笔记本服务器 Jupyter笔记本 ：Jupyter文档中几个示例笔记本之一 ：笔记本，演示用于在Jupyter Notebook中运行Python代码的后端（也称为“内核”）的功能 大熊猫 ：

网络视觉 NeAt（Neural Attention）Vision是一种可视化工具，用于自然语言处理（NLP）任务的深度学习模型的注意力机制。 产品特点 可视化注意力得分，有很多选择。 将可视化文件导出为SVG格式。 如果要在学术论文中使用可视化效果，这将非常方便。 但是，您可能必须将SVG转换为PDF。 可视化模型预测。 显示类的后验分布，回归任务中的错误等。 对于调试模型和检查其行为很有用。 支持分类，多标签分类和回归。 进行了整齐的可视化，以可视化自然语言处理（任务）任务的注意机制的权重。 目前，整洁的视觉只支持可视化的自我注意机制，在句子级别上执行以下任务： 回归：预测单个连

The target audience of this book are data analysts and those with at least a basic knowledge of big data analysis who now want to learn interesting approaches to big data visualization in order to make their analysis more valuable. Readers who possess adequate knowledge of big data platform tools such as Hadoop or have exposure to programming languages such as R can use this book to learn additional approaches (using various technologies) for addressing the inherent challenges of visualizing big data.

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结构链接 轻松访问和可视化不同的数据结构，包括链表，双链表，树，二叉树，图，堆栈和队列。 我还应该提到，基本数据类的大部分结构都来自多伦多大学的CSC111课程。 我和其他合作者都是多伦多大学的学生，目前正在学习CSC111。 documentation ： : 下载 $ pip install structlinks 数据结构 排序算法 选择排序 插入排序 搜索和路径查找算法 线性搜寻 二元搜寻 广度优先搜索 深度优先搜索 Dijkstra的搜索 贡献给StructLinks 我们很高兴 :grinning_face_with_big_eyes: 您想为我们的项目做出贡献。 我们欢迎您加入我们的社区。 请查看我们的GuideToContributing页面，以获取有关如何捐款的更多信息。 学习Github 这些是您可以用来学习Github基础知识的资源。 您总是可以进入讨论区来讨论您所遇到或遇到的概念。 Daniel S

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