The visualization toolkit: an object-oriented approach to 3D graphics, 3rd edition pdf重新处理得到的文字清晰的版本.

可视化分析RNN的状态变化 有关LSTMVis，介绍视频以及实时演示链接的更多信息，请访问 还可以在或在线演示中查看我们关于序列到序列模型的新工作，为 V2.1中的更改 更新到Python 3.7 ++（感谢@nneophyt） V2的变化 新设计和服务器后端 隐藏状态轨道的离散缩放 添加了用于元数据和预测的注释轨道 为张量流添加了训练和提取工作流 客户端现在是ES6和D3v4 客户端的一些性能增强 添加了Keras教程（感谢Mohammadreza Ebrahimi） 安装 请使用python 3.7或更高版本来安装LSTMVis。 克隆存储库： git clone https://github.com/HendrikStrobelt/LSTMVis.git ; cd LSTMVis 使用安装python（服务器端）要求： python -m venv venv3 sour

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简介facets项目包含两个用于理解和分析机器学习数据集的可视化：Facets概述和Facets Dive。 这些可视化被实现为Polymer Web组件，并得到Type简介的支持。Facets项目包含两个用于理解和分析机器学习数据集的可视化：Facets概述和Facets Dive。 可视化被实现为Polymer Web组件，由Typescript代码支持，并且可以轻松地嵌入到Jupyter笔记本或网页中。 可视化的实时演示可以在Facets项目描述页面上找到。 构面概述概述提供了一个或多个数据集的高级视图。 它通过以下方式产生视觉特征：

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