使用Leaflet可视化数据 呈现的脚本着重于生成绘制两件事的地图。 第一个是基于经度和纬度的最近7天以来的所有地震。 第二，构造板块来说明这两个变量之间的关系。 构造板块的数据集可以在此github找到，地震数据位于页面。 产品特点 使用Leaflet.js 多层地图 内置 Lealfet.js HTML CSS 引导程序 结果 生成的地图具有以下特征： 反映大小和颜色地震幅度的数据标记。 强度较大的地震的颜色看起来更大而更暗。 包括弹出窗口，这些弹出窗口在单击标记时提供有关地震的其他信息。 提供地图数据上下文的图例。 该地图使您有机会激活或停用地震和构造板块层，以及更改整个地图的视图。

凯拉斯·明斯特 概述 我们将建立一个识别手写数字图像（MNIST）的模型。 使用和超级简单的库开发。 使用 Micro Framework包装到Webapp中。 依存关系 现在，我们准备安装必要的依赖项。 我们项目所需的依赖项列表如下： 张量流（1.5.0） 凯拉斯（2.1.4） 烧瓶（0.12.2） h5py（2.7.1） 您可以使用以下命令同时安装所有这些： pip3 install tensorflow keras Flask h5py 卷积神经网络 在机器学习中，卷积神经网络（CNN，或ConvNet）是一类深层的前馈人工神经网络，已成功应用于分析视觉图像。 卷积神经网络是一种神经网络，它明确假设输入是图像，这使我们可以将某些属性编码到体系结构中。 构建ConvNet架构的层主要有三种类型：卷积层，池化层和完全连接层。 我们将堆叠这些层以形成完整的ConvNet体系结构

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