powerbi-visuals-gantt 甘特图是一种条形图，用于说明项目时间表或进度表。 甘特图图表显示了项目的任务，开始日期，持续时间，完成百分比和资源。 甘特图图表可用于使用百分比完成阴影和垂直的“今天”线来显示当前计划状态。 图例可用于根据数据值对任务进行分组或过滤。 概述 甘特图是一种条形图，用于说明带有时间轴的时间表。 将甘特图和其他有洞察力的图表一起放在交互式画布中时，您可以采用全新的方式来管理项目。 在Power BI中，视觉效果彼此交互，您可以从不同的角度查看资源分配，任务完成，剩余任务，并牢牢把握未来。 甘特图是项目管理产品组合中不可或缺的一部分。 项目经理和执行人员喜欢甘特图，因为它们以非常有效的概览方式直观地显示了项目的总体时间表，当前状态和进度（或缺少）以及任务的详细分配。 使用此自定义视图，您可以指定任务，开始日期，持续时间和完成百分比，以将其呈现为甘特图。

深度学习方向绘图模板，包含超过100多页的PPT，非常适合各类网络的绘图！大家可以在上面可以直接使用画出你要的机器学习深度学习模型图，比如想画一个基于Transformer的模型的图，可以直接在上面修改，非常方便。推荐收藏！

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时间轴切片器 图形日期范围选择器，用于过滤日期 概述 时间轴切片器是图形日期范围选择器，用作Power BI中的筛选组件。 这使得按日期维度过滤数据变得简单而有趣。 您需要多久过滤一次日期范围或更高级别（例如月份或季度）的数据？ 每一次。 正确的？ 当您必须单击大量的日期值以选择所需的范围时，过滤是很麻烦的。 动态更改过滤器的粒度（从几个月，季度和几年）非常繁琐。 好吧，它过去很繁琐。 时间轴切片器将使这种体验变得轻而易举。 使用此简单的日期滑块控件，只需单击并拖动到所需范围即可。 您还可以切换到“年”，“季度”或“月”视图以选择范围，甚至在比日期更高的级别上。 您可以简单地单击切片器以选择单个值，也可以单击边缘并将其拖动到所需的范围。 您还可以更改背景和选择颜色以及其他格式设置选项的数量，以控制外观。 SHIFT + Click还可用于选择范围。 另请参见

去年 5 月，github上出现一款名为 ML Visuals 的机器学习画图模板，该项目受到广泛关注，迄今已收获 6.1K Star。ML Visuals 专为解决神经网络画图问题设计。ML Visuals 现在包含了 100 多个可用的自定义图形，使用者可以在任何论文、博客、PPT 中使用这些资源。这份 101 页的模板共包含几个部分：基础组件、架构、机器学习概念、抽象背景、渐变背景、机器学习 & 健康、其他、机器学习系统设计。这套画图模板首先提供了多种基础组件，比如表示过程、操作或转换的圆角矩形，表示神经元或任意操作的小圆圈，表示向量的一排小方块以及表示多维数组的网格等。 PPT更新至2021.11.11，有215页.

从谷歌搬运来的，非常好用绘制神经网络结构

视觉效果-2018 如何运行： 转到基本文件夹（此自述文件所在的位置） 运行本地服务器 Python： python -m SimpleHTTPServer 8080 PHP： php -S 0.0.0.0:8080 http服务器： npm install http-server -g http-server . 8080 打开浏览器并转到localhost:8080 在DevTools控制台中，您可以： 显示演讲者的简介： visuals.selectSpeaker(speakerId) 演讲者ID，姓名，演讲等在/assets/speakers.js中定义 为此， visuals.speaker.names是所有名称的枚举，可以自动完成。 示例： visuals.speaker.selectSpeaker(visuals.speaker.names.elisa

机器学习PPT模板 [ML Visuals](https://docs.google.com/presentation/d/11mR1nkIR9fbHegFkcFq8z9oDQ5sjv8E3JJp1LfLGKuk/edit?usp=sharing) is a new collaborative effort to help the machine learning community in improving science communication by providing free professional, compelling and adequate visuals and figures. Currently, we have over 100 figures (all open community contributions). You are free to use the visuals in your machine learning presentations or blog posts. You don’t need to ask permission to use any of the visuals but it will be nice if you can provide credit to the designer/author (author information found in the slide notes). Check out the versions of the visuals below. This is a project made by the [dair.ai](https://dair.ai/) community. The latest version of the Google slides can be found in this GitHub repository. Our community members will continue to add more common figures and basic elements in upcoming versions. Think of this as free and open artifacts and templates which you can freely and easily download, copy, distribute, reuse and customize to your own needs. ML Visuals is now being used to power 100s of figures used by master/PhD students, papers (like this [one](https://arxiv.org/abs/2010.05113)), among other use cases.

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