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  • 常用的数值计算工具

    千次阅读 2019-03-06 16:36:11
    1、gsl(GNU Scientific Library)是专门为应用数学和科学技术领域的数值计算提供支持的软件库。...目前该函数库提供超过1000个函数,这些函数包含的范围:复数计算、多项式求根、特殊函数、向量和矩阵运算...

    1、gsl(GNU Scientific Library)是专门为应用数学和科学技术领域的数值计算提供支持的软件库。gsl使用C语言编写,同时也为其他语言做了相应的封装。gsl在GNU通用公共许可下是免费的。该函数库提供了广泛的数学算法的实现函数,包括随机数生成器,特殊函数和最小二乘拟合等等。目前该函数库提供有超过1000个函数,这些函数包含的范围有:复数计算、多项式求根、特殊函数、向量和矩阵运算、排列、组合、排序、线性代数、特征值和特征向量、快速傅里叶变换(FFT)、数值积分、随机数生成、随机数分布、统计、蒙特卡洛积分、模拟退火、常微分方程组、插值、数值微分、方程求根、最小二乘拟合、小波变换等http://gnuwin32.sourceforge.net/packages/gsl.htm

    2、Eigen是可以用来进行线性代数、矩阵、向量操作等运算的C++库,它里面包含了很多算法。它的License是MPL2。它支持多平台。

    3、TSPL(Template Signal Processing Library) 是一个 C++ 的信号处理库,主要包括滤波器设计、时频分析和小波变换,同时还包含一些关于向量和矩阵的基本算法,所有的算法基于 C++ 模板类编写而成。

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  • 作为助力企业经营决策的大数据可视化应用,对于的企业发展起着至关重要的作用,但是如何利用大数据可视化,如何做好大数据可视化,今天小编就给大家介绍款实用的工具,帮助大家在大数据的海洋里开发出一片宝藏。...

      俗话说的好,逆水行舟,不进则退,在快速发展的今天,紧跟时代的步伐,抓住时代的脉搏,才能助力企业激流勇进,抢占先机。作为助力企业经营决策的大数据可视化应用,对于的企业发展起着至关重要的作用,但是如何利用大数据可视化,如何做好大数据可视化,今天小编就给大家介绍几款实用的工具,帮助大家在大数据的海洋里开发出一片宝藏。

      1、ChartBlocks

      如果你用够了PS、AI,ChartBlocks对你来说或许是个不错的选择,这是一个易于使用在线工具,你无须进行下载安装,同样也不需要你进行编码,通过它,你可以从电子表格,数据库中构建可视化图表。整个过程可以在图表向导的指导下完成。你的图表将在HTML5的框架下使用强大的JavaScript库D3.js创建图表。你的图表是响应式的,并且可以和任何的屏幕尺寸及设备兼容。你还可以将图表嵌入任何网页中,分享在Twitter和Facebook上。

      2、D3.js

      最为一个资深的前端工程师,对你来说D3.js无疑是最好的数据可视化工具库。d3厉害的地方在于它建立了一整套数据到SVG属性的计算框架,常用Datavisualization模型,大多都可以再d3.layout里面找到,。D3.js运行在JavaScript上,并使用HTML,CSS和SVG。D3.js是开源工具,使用数据驱动的方式创建漂亮的网页。D3.js可实现实时交互。这个库非常强大和前沿,所以它带有没有预置图表也不支持IE9。

      3、Tableau

      Tableau公司将数据运算与美观的图表完美地嫁接在一起。它的程序很容易上手,各公司可以用它将大量数据拖放到数字"画布"上,转眼间就能创建好各种图表。这一软件的理念是,界面上的数据越容易操控,公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误,就能了解得越透彻。其两种不同的变体是基于云计算的TableauOnline和TableauServer。

      它们都是为与大数据有关的组织设计的。企业使用这个工具非常方便,而且提供了闪电般的速度。还有一件事对这个工具是肯定的,Tableau具有用户友好的特性,并与拖放功能兼容。

      4、RssVoyage

      给大家推荐一个小编个人比较喜欢的,且确实有助于形象化各地数据的网络数据的网站。如果您登录到RssVoyage,你可以导入自定义RSS供稿到您的帐户一整个数据图。在他们的网页,你可以点击"开始"与默认提供的应用程序。在这种情况下RssVoyage将拉动几个流行的博客,如纽约时报,瘾科技,卫报,等等。

      如果您通过移动图形,点击一个特定的文章的观点时,他将固定在屏幕上。这包括标题,简短描述,元数据连同它的URL出版日期。如果在任何时候你想开始创建自己的RSS可视化,所有你需要做的就是创建一个帐户!

      注册是完全免费的,你可以在页面的底部创建通过注册表格您的帐户。作为另一奖励功能

      RssVoyage可以让你轻松设置全屏模式浏览风格的RSS源。

      5、TagGalaxy

      TagGalaxy是一个非常独特的可视化工具。他们的主页干净且易于理解,因为标签Flickr上有单独的一个搜索表单。此外左下角设有为新用户一些流行的建议。只需输入一个词,然后按Enter,通过Flickr的照片就可在TagGalaxy查询。

      他们的渲染引擎复制我们的太阳系的中心,太阳代表主要搜索项的外观,外部行星的轨道代表类似的标签。这是我见过的最酷的可视化演示渲染和Flash之一。

      注意,当您在每个星球上悬停它会为你提供一个小的预览数。这是发现在Flickr的该标签的询问的照片总数。点击太阳将打开相关照片缩略图的球体,而旋转的行星会增加他们的搜索字词的查询。当然,你可以找到更多有关照片通过点击弹出完整视图。

      6、GoogleChart

      GoogleCharts以HTML5和SVG为基础,充分考虑了跨浏览器的兼容性,并通过VML支持旧版本的IE浏览器。所有您将创建的图表是交互式的,有的还可缩放。GoogleCharts是非常人性化和他们的网站拥有一个非常好的,全面的模板库,你可以从中找到所需模板。

      不言而喻,它绝对是企业可以使用的可视化大数据集的最简单的工具。GoogleChart中有一大堆图表库,从线图到分层结构,可以满足任何需求。如果企业想深入挖掘,甚至可以寻求某种技术上的帮助。

      作为大数据可视化应用的工具,其实不光以上说的6种,还有很多很多,在这里我们不可能全部列举,但是关键是适合自己就好,所以,小伙伴,你用的是哪款软件呢?


    1.大数据的五大核心技术,给大数据同行入门研究参考的小知识

    http://www.duozhishidai.com/article-2242-1.html

    2.大数据时代,主要需要什么类型的人才?

    http://www.duozhishidai.com/article-1554-1.html

    3.云计算、大数据和物联网三者之间,有哪些区别和联系?

    http://www.duozhishidai.com/article-1171-1.html

     

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  • 首先介绍一下常用工具箱的调用命令,这部分持续更新,遇到再补充,也欢迎大家在评论区补充。 1.优化工具箱:optimtool 2.系统辨识工具箱:ident 3.数字信号处理工具箱:sptool 4.神经网络工具箱:nnstart ...

    首先介绍一下常用工具箱的调用命令,这部分持续更新,遇到再补充,也欢迎大家在评论区补充。

    1.优化工具箱:optimtool

    2.系统辨识工具箱 :ident

    3.数字信号处理工具箱:sptool

    4.神经网络工具箱:nnstart

    5. 滤波器设计工具箱:fdatool

    未完待续... 

    其次介绍MATLAB中的各种工具箱,如下。 

    一.科学计算以及数据分析系列工具箱

    二.基于模型设计的系统仿真平台 

     三.MATLAB/Simulink平台共同工具箱

    四.行业应用工具箱

     参考文献:

    1.http://www.ilovematlab.cn/thread-436414-1-1.html

    2.http://blog.sina.com.cn/s/blog_86186c970102va9g.html

     

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  • 画出炫酷高大上的神经网络图,下面是常用几种工具 1  NN-SVG 这个工具可以非常方便的画出各种类型的图,是下面这位小哥哥开发的,来自于麻省理工学院弗兰克尔生物工程实验室, 该实验室开发可视化和机器...

    from : https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUxNjcxMjQxNg==&mid=2247488476&idx=3&sn=679608648b17a4914589ab8ddf5cf863&chksm=f9a26153ced5e845159acc3a4810641828f2ae9bd0fe051c613b5911973da23a92d59c4e69c6&mpshare=1&scene=1&srcid=&key=aed6be2b7ed28ff5123f4facd93fba21bd99d5a922756a37b6b0dbc28e3c6ab46cd2898282d405852710857fe807c8233b9f7a4682c3011ccc116650bd692a8686f788d06e691cf67cc02c5f01c46e65&ascene=1&uin=MjI0NDQyMzUwMA%3D%3D&devicetype=Windows+10&version=62060739&lang=en&pass_ticket=xQgwH35ketL6SXRO2kvPOz5BmNIvBji%2BqW6pyBp4cn%2FPDkEWEcGd1hRZTq%2F9Xomd

     

    画出炫酷高大上的神经网络图,下面是常用的几种工具

    NN-SVG

    这个工具可以非常方便的画出各种类型的图,是下面这位小哥哥开发的,来自于麻省理工学院弗兰克尔生物工程实验室, 该实验室开发可视化和机器学习工具用于分析生物数据。

    github地址:https://github.com/zfrenchee

    画图工具体验地址:http://alexlenail.me/NN-SVG/

    可以绘制的图包括以节点形式展示的FCNN style,这个特别适合传统的全连接神经网络的绘制。

    以平铺网络结构展示的LeNet style,用二维的方式,适合查看每一层featuremap的大小和通道数目。

    以三维block形式展现的AlexNet style,可以更加真实地展示卷积过程中高维数据的尺度的变化,目前只支持卷积层和全连接层。

    这个工具可以导出非常高清的SVG图,值得体验。

     

    2 PlotNeuralNet

    这个工具是萨尔大学计算机科学专业的一个学生开发的,一看就像计算机学院的嘛。

    首先我们看看效果,其github链接如下,将近4000 star:

    https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet

    看看人家这个fcn-8的可视化图,颜值奇高。

    使用的门槛相对来说就高一些了,用LaTex语言编辑,所以可以发挥的空间就大了,你看下面这个softmax层,这就是会写代码的优势了。

    其中的一部分代码是这样的,会写吗。

    \pic[shift={(0,0,0)}] at (0,0,0) {Box={name=crp1,caption=SoftmaxLoss: $E_\mathcal{S}$ ,%    

    fill={rgb:blue,1.5;red,3.5;green,3.5;white,5},opacity=0.5,height=20,width=7,depth=20}};    

     

    相似的工具还有:https://github.com/jettan/tikz_cnn

     

    ConvNetDraw

    ConvNetDraw是一个使用配置命令的CNN神经网络画图工具,开发者是香港的一位程序员,Cédric cbovar。

    采用如下的语法直接配置网络,可以简单调整x,y,z等3个维度,github链接如下:

    https://cbovar.github.io/ConvNetDraw/

    使用方法如上图所示,只需输入模型结构中各层的参数配置。

    挺好用的不过它目标分辨率太低了,放大之后不清晰,达不到印刷的需求。

     

    4 Draw_Convnet

    这一个工具名叫draw_convnet,由Borealis公司的员工Gavin Weiguang Ding提供。

    简单直接,是纯用python代码画图的,

    https://github.com/gwding/draw_convnet

    看看画的图如下,核心工具是matplotlib,图不酷炫,但是好在规规矩矩,可以严格控制,论文用挺合适的。

     

    类似的工具还有:https://github.com/yu4u/convnet-drawer

     

    5 Netscope

    下面要说的是这个,我最常用的,caffe的网络结构可视化工具,大名鼎鼎的netscope,由斯坦福AILab的Saumitro Dasgupta开发,找不到照片就不放了,地址如下:

    https://github.com/ethereon/netscope

    左边放配置文件,右边出图,非常方便进行网络参数的调整和可视化。这种方式好就好在各个网络层之间的连接非常的方便。

     

    其他

    再分享一个有意思的,不是画什么正经图,但是把权重都画出来了。

    http://scs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/

     

    看了这么多,有人已经在偷偷笑了,上PPT呀,想要什么有什么,想怎么画就怎么画。

     

     

    不过妹子呢?

    怎么不来开发一个粉色系的可视化工具呢?

    类似于这样的

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