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计算机视觉-算法与应用英文版：Computer Vision: Algorithms and Applications_Richard Szeliski

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主要介绍了vue 集成 vis-network 实现网络拓扑图的方法，本文通过实例代码给大家介绍的非常详细 ,需要的朋友可以参考下

Computer Vision Principles, Algorithms, Applications, Learning。 Fifth Edition, 作者 E.R. Davies Royal Holloway, University of London, United Kingdom

视觉分析实验室项目2020/21 约翰内斯·开普勒大学林茨分校视觉分析实验室项目的提交。 小组成员 名 姓 GitHub个人资料 分析的一部分 [菲利普] [Meingaßner] 相似属性的聚类/预处理的一部分 [特里斯坦] [班达] 相关分析 [Nikita] [科列斯尼琴科] 描述统计/预处理的一部分 [罗伯特] [Königshofer] 演示/预处理/数据集查找 数据集 数据集是关于什么的？ 您从何处获得此数据集（即，数据集的来源）？ 我们选择的数据集是关于1800年至2100年（预测的80年）期间全球各国的预期寿命。 我们从Gapminder网站获取了数据集。 资料来源： ：

K-均值可见 K-Means聚类概念的可视化 演示： :

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Knowledge-Graph-4-VIS-推荐 论文“ KG4Vis：基于知识图的可视化推荐方法”的实现。 有关此项目的更多详细信息，请访问我们的。 操作说明 在运行之前，请先在下载原始数据然后将.csv文件解压缩到./data中。 提取功能：./ python feature_extraction.py下的python feature_extraction.py 。 我们还提供了提取的功能，以节省时间。 请下载并将.csv文件解压缩到./features。 KG构造和测试生成： python KG_construction.py python test_generation.py下的python KG_construction.py和python test_generation.py test_generation.py。 嵌入学习： ./run.sh运行下./embeddin

神经网络可视化 神经网络架构和参数的可视化。 描述 这个项目是为我的硕士论文完成的。 可以从论文中获得一般描述： 抽象的 人工神经网络是人工智能研究的热门领域。 大型模型的大小和复杂性的增加带来了某些问题。 神经网络内部工作缺乏透明度，因此很难为不同任务选择有效的架构。 事实证明，解决这些问题具有挑战性，并且由于缺乏对神经网络的深入了解，这种情况变得根深蒂固。 考虑到这些困难，介绍了一种新颖的3D可视化技术。 通过使用来自神经网络优化领域的既定方法，可以估算出经过训练的神经网络的属性。 批处理规范化与微调和特征提取一起使用，以估计神经网络不同部分的重要性。 重要值与各种方法（如边缘捆绑，光线跟踪，3D冒名顶替者和特殊的透明技术）的组合产生了代表神经网络的3D模型。 证明了所提取的重要性估计的有效性，并探索了开发的可视化的潜力。 如何使用 使用描述的参数准备configs/processi