可视化数据图表工具

可视化数据图表工具1、在线编辑，动态视图，适合新手制作报告或PPT，可导出PDF文档或jpg、png格式的图片。2、常用图表很齐全，直接导入表格可自动生成，背景、颜色、间距等都可以调整。3、提供了许多炫酷的可视化图表模板，简单修改就能用！图表类型将近30种，如折线图、柱状图、饼图、K线图、热力图等。4、可以根据数据自动选择最合适的图表类型，可导出png、jpg、svg格式。5、可视化大屏在线编辑器，可用于展会，做完可直接在线动态展示。#可视化#工具

具有聊天界面的上下文数据可视化工具，使用自然语言和GPT生成数据集的可视化，可以逐步编辑可视化结果，使其更加准确，无需重新输入整

具有聊天界面的上下文数据可视化工具，使用自然语言和GPT生成数据集的可视化，可以逐步编辑可视化结果，使其更加准确，无需重新输入整个复杂查询。特点包括：自然语言生成数据可视化、使用聊天上下文编辑可视化、允许用户根据预期修改图表、通过与可视化交互逐步探索数据、上传自己的CSV数据集进行可视化、保存可视化和聊天记录、允许用户使用可视化编辑器进行编辑，并根据用户的喜好生成更好的可视化。#可视化#工具

在这个充斥着数字生成的可视化的世界里，一个手工制作的可视化可能正是您吸引读者的关键所在。

在这个充斥着数字生成的可视化的世界里，一个手工制作的可视化可能正是您吸引读者的关键所在。电脑制作的可视化是呆板的，如果您想让自己的工作看起来更有魅力，您就需要花点心思。在合适的情况下，手工制作的可视化可以让您的数据更容易被广大受众所接受 — —比如在您的行动主义倡导中。《手工数据可视化：让您的调查和行动倡导更吸引人》https://iyouport.substack.com/p/e93

Three.js可视化企业实战WEBGL课

名称：Three.js可视化企业实战WEBGL课描述：全网领先的three.js的WEB3D可视化课程。课程全面系统的讲解WEB3D可视化技术，涵盖目前企业开发的各种应用技术和项目案例。包含智慧园区、智慧城市、智慧工厂。学完可以直接应用在工作中，不仅仅讲three、cesium的企业项目应用，还讲底层的webgl着色器编写和修改各种材质和后期合成效果以及blender建模动画哦。链接：https://www.aliyundrive.com/s/dDpPWFudtyG大小：未知标签：#知识#学习#编程#Three_js可视化企业实战WEBGL课来自：雷锋版权：频道：@shareAliyun群组：@aliyundriveShare投稿：@aliyun_share_bot

2021新书～实用的 Python 数据可视化 ——

2021新书～实用的Python数据可视化——我们在《解码秘密》指南主体的第3集中介绍了可视化，以及可视化的新政治角色，并提供了一些资源。今天上传的这本书是2021的新书，它提供的工具和技巧都是最新版本的。这是一本循序渐进的详细指南，您可以快速开始使用Python3进行数据可视化编程的实践。本书使用Leather、NumPy、Matplotlib和Pandas等简单易用的方法作为科学可视化的模板。您将从安装Python3开始，看看如何在JupyterNotebook中工作，并探索Python流行的数据可视化图表库Leather。您还将了解到Python3生态系统，以及使用NumPy的基础知识，NumPy是该生态系统的一个组成部分。后面的章节集中在各种NumPy例程、以及使用matplotlib开始科学数据可视化的演示。您将回顾使用图形和网络对三维数据的可视化方法，最后是使用Pandas的数据可视化，包括对COVID-19数据集的可视化。代码示例在Ubuntu、Windows和RaspberryPiOS等流行平台上进行了测试。通过这本书您将掌握使用Pandas和JupyterNotebook界面进行数据可视化的核心概念。https://www.iyouport.org/%e5%a6%82%e4%bd%95%e8%8e%b7%e5%8f%96%e3%80%81%e6%8c%96%e6%8e%98%e3%80%81%e5%88%86%e6%9e%90%e5%90%84%e7%a7%8d%e6%9d%a5%e6%ba%90%e7%9a%84%e8%b0%83%e6%9f%a5%e6%95%b0%e6%8d%ae%e5%ae%8c%e6%95%b4%e6%8c%87-3/

大型语言模型基础知识可视化学习指南 | link | #指南 #可视化

大型语言模型基础知识可视化学习指南#指南#可视化本文收集了一系列工具和文章，通过直观的可视化方式解释大型语言模型(LLM)的基础概念。JayAlammar的《图解Transformer》以生动的可视化说明了Transformer架构的工作原理。由于Transformer是所有语言模型的基石，理解它的基础尤为重要。《图解GPT-2》直观地展示了GPT-2的内部结构，如注意力机制等，有助于理解LLM的组成部分。BrendanBycroft的LLM可视化工具允许直观地探索不同LLM内部状态的变化。FinancialTimes的文章解释了Transformer的重要性，以及它如何促成了生成式AI的发展。OpenAI的Tokenizer工具演示了Tokenizer在文本处理中的作用。SimonWilson的文章深入解释了GPTTokenizer的工作原理。GregKamradt的Chunkviz工具展示了文本是如何被LLM处理成“块”的。PAIR的“机器学习模型记忆还是泛化?”交互式介绍了两种学习方式及其对LLM的影响。这些资源从多个维度直观地说明了LLM的核心概念和机制，有助于科技从业者和爱好者更好地理解LLM技术的本质。