在数据分析中，我们经常需要展示多个维度的数据变化。最近，我用Python的Matplotlib库绘制了一个非常直观的3D折线图，展示了不同维度的数据随时间的变化。这种图不仅能应用在深度学习模型的训练中，也适用于各种场景下的数据可视化！📊
Matplotlib 可以绘制绝大多数的图表，包括折线图、柱状图、散点图等。这些图表的绘制方法都是类似的，只是参数设置有所不同。下面我们分别介绍这三种图表的绘制方法。折线图是一种常见的图表类型，用于反应两个变量之间的关系。
在数据科学和机器学习的工作流程中，数据可视化是不可或缺的一环。无论是探索数据模式，还是展示分析结果，一个好的可视化工具都可以极大地提升我们对数据的理解和决策能力。Matplotlib不仅能帮助我们创建各种类型的静态图表，还支持生成交互式和动画效果的可视化，从而满足不同场景下的需求。
图像引导的深度补全是一项通过利用稀疏深度测量和RGB图像来估计密集深度图的任务；它通过估算深度来填充未测量的区域。由于许多深度传感器（如LiDAR和飞行时间相机（ToF））只能提供稀疏的深度图，这项任务变得尤为重要。随着深度信息在自动驾驶和各种3D应用中的广泛应用，深度补全已经成为一个重要的研究课题。近年来，随着深度神经网络的成功，基于学习的方法通过利用大量训练数据显著提升了性能。这些方法尝试融合多模态特征，如表面法线或提供重复的图像引导。尤其是，基于亲和性的空间传播方法被广泛研究。
本文介绍了一个基于机器学习的眼疾识别系统，使用了ResNet18和ResNet18-NAM两种卷积神经网络模型来对眼底图像进行分类，以实现自动眼疾识别。通过对两个公开数据集 iChallenge-PM 和 眼病分类数据集 的部分数据进行处理，并将其调整为 224x224 的图像尺寸。文章重点研究了基于注意力机制的ResNet18-NAM模型，其中引入了NAM（归一化注意力机制）以增强模型的注意力计算能力。实验结果表明，ResNet18-NAM在准确率和模型效率上优于标准ResNet18，并且在多项指标上均表现出较好…
语音情绪识别是音频分类的一个重要应用场景，在机器人制造、自动化、人机交互、安全、医疗、驾驶和通信等领域具有高实用价值。本文利用飞桨框架实现的ResNet18模型，实现了6种语音情绪的识别。数据集包含6类情绪，每类50个样本，共300条数据。音频数据通过librosa库处理，并使用MFCC算法提取特征，转化为图片形式用于训练。模型训练过程展示了高准确率和低损失函数，最终测试模型的准确率为86.67%，展示了情绪识别的良好效果。
UWB（Ultra Wide Band，超宽带）信号与其他无线信号相比具有大带宽，功耗低，精度高，穿透能力强等特性，因此其在室内定位领域有着十分广泛的应用。与其他室内定位算法相比，基于UWB的室内定位算法的定位精度可以达到厘米级别，UWB室内定位算法的误差主要来源于NLOS（Non Line Of Sight，非视距）信号。本文采用CNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络）、FCN（Full Convolutional Network，全卷积神经网络）和ResNet（Resid…
在前后端分离的项目中，为了实现后端插入数据库后前端数据的同步更新，可以使用ajax异步请求代替传统的表单提交。通过设置ajax的success属性，当请求成功后调用回调函数来刷新Layui表格。在具体实现中，ajax请求成功后，通过调用父页面的刷新函数来更新表格数据。此方法不仅解决了同步刷新问题，还展示了在子iframe中调用父iframe中的方法的技巧。这样，可以有效地实现前端数据的动态更新，提高用户体验。
跨域是指在浏览器中，当域的协议名、主机名或端口号有至少一个不同，导致浏览器出于安全考虑，阻止前端脚本与不同源的资源进行交互。这种情况违反了同源策略，浏览器会拦截请求并报错。为了实现跨域资源共享（CORS），可以通过在后端代码中使用@CrossOrigin注解，允许特定的域访问指定的资源，或者通过全局配置CORS策略，允许所有或特定域的请求。这样，可以解决前后端分离项目中常见的跨域问题，提高开发效率和资源共享的灵活性。
本章探讨了计算机网络中的网络层及其关键功能，重点对比了虚电路服务和数据报服务两种不同的网络服务模式。虚电路服务采用面向连接的方式，确保数据可靠传输；而数据报服务则采用无连接的方式，强调灵活性和尽最大努力交付。随着互联网的发展，数据报服务因其简化网络设备、降低成本以及灵活适应多种应用场景的优点，逐渐成为主流。章节还介绍了网络层的两个主要组成部分：控制层面和数据层面，并详细讲解了IP地址的结构、分类及其与MAC地址的关系，以及地址解析协议（ARP）的作用和实现。通过这些内容，读者可以全面了解网络层的设计理念、核心技术及…
