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： JavaScript 中的图形 #可视化 #框架 G6 作为一款专业的图可视化引擎，具有以下特性： 丰富的元素：内置丰富的节点与边元素，自由配置，支持自定义； 可控的交互：内置 10+ 交互行为，支持自定义交互； 强大的布局：内置了 10+ 常用的图布局，支持自定义布局； 便捷的组件：优化内置组件功能及性能； 友好的体验：根据用户需求分层梳理文档，支持 TypeScript 类型推断。 除了默认好用、配置自由的内置功能，元素、交互、布局均具有高可扩展的自定义机制

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#Python #可视化 库简要总结： • Matplotlib：标杆，必须知道 • Seaborn：更漂亮、更好用的Matplotlib • Mpld3：Matplotlib + 交互式(D3实现) • Bokeh：更漂亮 + Matplotlib + 交互式 • Altair：声明式统计数据可视化 • Folium：交互式地图可视化

大型语言模型基础知识可视化学习指南 ||| #指南 #可视化

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。 Jay Alammar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。 Brendan Bycroft的LLM可视化工具允许直观地探索不同LLM内部状态的变化。 Financial Times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。 Simon Wilson的文章深入解释了GPT Tokenizer的工作原理。 Greg Kamradt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。