世有因果知因求果

摘要： feature study within neural network 在regression问题中，根据房子的size, #bedrooms原始特征可能演算出family size(可住家庭大小), zip code可能演算出walkable(可休闲去处)，富人比例和zip code也可能决定了学 阅读全文

摘要： python和java,.net,php web平台交互最好使用web通信方式，不要使用Jypython,IronPython,这样的好处是能够保持程序模块化，解耦性好 python允许使用'''...'''方式来表示多行代码: 也可以使用r' xxx '表示xxx内部不做任何转义操作，对于原生输出 阅读全文

摘要： 百度ABC ABC = AI+Big data + Cloud Computing 百度 基础云， 天像（智能多媒体平台），天算（智能大数据平台），天工（智能物联网平台），天智（人工智能平台） 监督学习和无监督学习 监督学习，就是人们常说的分类，通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的正确输出）去 阅读全文

摘要： 在学习大数据，人工智能算法时，python是必备的基本技能。而在python开发中我们常用的开发环境有eclips,pycharm,anconda notebook. 由于以前我在开发PHP时，对于jetbrains产品的特别青睐，因此到了python也是推别推荐pycharm，因为他同样是jetb 阅读全文

摘要： 人工智能如火如荼，可以遇见这将会是近10年最大的创新机会。那么到底什么是人工智能？ 机器学习和神经网络什么关系？ 卷积神经网络中的矩阵内积是怎么计算的？ 阅读全文

摘要： 本文翻译自blog: https://www.sarasoueidan.com/blog/svg-coordinate-systems/ SVG元素不像其他HTML元素一样受css盒子模型所制约。这个特点导致transform和postioning svg元素显得有些神秘，并且初看起来不是那么浅显易 阅读全文

摘要： 我们知道d3的一般套路就是d3.selectAll('path.mypath').data(yourDataset).enter().append('path').attr('class','mypath').attr('d',thePathString) 而thePathString的获取，一般都 阅读全文

摘要： D3 layouts help you create more advanced visualisations such as treemaps: D3 layouts帮助您创造更加高级复杂的可视化图表，比如treemaps,packed circles,network graphs: Layout 阅读全文

摘要： 在 Data joins 章节我们演示了当data和dom element个数相同时的情况 <div id="content"> <div></div> <div></div> <div></div> </div> 给定下面的数据 var myData = [ 10, 40, 20 ]; 当我们对d 阅读全文

摘要： Data joins 给定一个数据数组和一个 D3 selection 我们就可以attach或者说是'join'数组中的每个数据到selection中的每个元素上。 这将使得我们的数据和可视化元素之间建立紧密的联系并实现可视化成为可能。 比如如果我们有以下SVG的circles: <circle 阅读全文