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房间出租 用Python爬取安居房间源信息，并用高德地图进行可视化 脚本介绍 crawl_renting_info.py利用从相应租房网站上爬取租房信息，解析后存储到数据库中，同时同时将过程中的信息以日志的形式写入crawl_logger.log analyse_renting_info.py使用从数据库中读取出爬取的租房信息的地址，通过调用高德地址编码API转换为经纬度，替换转换错误以及地址本身有问题的数据，最后将有效的经纬度更新到内部的数据集合中，同时同时将过程中的信息以日志的形式写入analyse_logger.log export_renting_info.py用于将数据库中包含有

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贝特维兹 BertViz是用于可视化Transformer模型中注意力的工具，支持库中的所有模型（BERT，GPT-2，XLNet，RoBERTa，XLM，CTRL等）。 它扩展了的以及的库。 资源资源 :joystick_selector: :writing_hand_selector: :open_book: 总览 正面图 头部视图可视化给定转换器层中一个或多个注意头产生的注意模式。 它基于出色的。 尝试此 其中已预加载了头部视图。 头部视图支持Transformers库中的所有模型，包括： BERT： GPT-2： XLNet： RoBERTa： XLM： 阿尔伯特： DistilBERT： （和别的） 模型视图 模型视图提供了对模型所有层和头部的关注的鸟瞰图。 试用此 其中已预加载了模型视图。 模型视图支持Transformers库中的所有模型，包括： BERT： GPT2： XLNet： RoBERTa： XLM： 阿尔伯特： DistilBERT： （和别的） 神经元视图 神经元视图将查询和键向量中的单个神经元可视化，并

基于FFT加速插值的t-SNE（FIt-SNE） 介绍 t随机邻域嵌入（ ）是一种成功的用于降维和可视化高维数据集的方法。 t-SNE的一种流行是使用Barnes-Hut算法在每次梯度下降迭代时近似梯度。 我们加快了实现过程，如下所示： N体模拟的计算：我们不是使用Barnes-Hut逼近N体模拟，而是插值到等距网格上并使用FFT进行卷积，从而显着减少了每次梯度下降迭代时计算梯度的时间。 有关其工作原理的一些直观信息，请参见。 输入相似度的计算：我们不是使用优势点树来计算最近的邻居，而是使用库来近似最近的邻居。 邻居查找是多线程的，以利用具有多个内核的计算机。 与严格的``最近''邻居相比，使用``近''邻居更快，但也具有平滑效果，这对于嵌入某些数据集很有用（请参阅 ）。 如果需要细微的细节（例如，在识别小型集群中），请使用有利点树（在此实现中也是多线程的）。 查看我们的或以获取更

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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

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