=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714926090&x-signature=UTRULL7StiDBmq2obQI0lElI7yk%3D) (图:火山引擎 DataLeap 下 Notebook 整体架构) JupyterLab 前端这一侧,火山引擎 DataLeap 研发团队选择了基于更现... 团队还针对性地改进了 JupyterLab 的 UI。 另外火山引擎 DataLeap 研发团队还开发了定制的可视化 SDK,使得用户在 Notebook 上计算得到的 Pandas Dataframe 可以接入火山引擎 DataLeap 数据研发已经提供的数据...
在火山引擎 DataLeap 数据研发平台,我们提供了任务开发、发布调度、监控运维等一系列能力。我们将 Notebook 作为一种任务类型,加入了数据研发平台,使用户既能拥有 Notebook 交互式的开发体验,又能享受一站式大数据... 同时还接入了 DataLeap 提供的 Python & SQL 代码智能补全功能。额外地,我们还开发了定制的可视化 SDK,使得用户在 Notebook 上计算得到的 Pandas Dataframe 可以接入 DataLeap 数据研发已经提供的数据结果分析模...
(doc.pageCount): print("\r转换为图片",pg+1,"/",doc.pageCount,end="") page = doc[pg] rotate = int(0) # 每个尺寸的缩放系数为8,这将为我们生成分辨率提高64倍的图像。 zoom_x = 8.0 zoom_y = 8.0... 有幻灯片页for slide in pptx.slides: # 遍历幻灯片页的所有形状 for shape in slide.shapes: # 判断形状是否含有文本框,如果含有则顺序运行代码 if shape.has_text_frame: ...
比如Numpy(numpy.array的基本操作、Fancy Indexing)、Pandas(Series、DataFrame的基本操作)、scikit-learn(数据划分、常用模型、交叉验证等内容)、imblearn(不均衡数据的处理)、梯度提升树(最常用的如XGBoost、LightGBM、CatBoost)、NLP常用库(jieba:中文分词、nltk:英文文本处理、Gensim:获取词向量、CountVectorizer:获取n-gram表示)。 对于新手来说,学习过程中最重要的是不断重复学习,但需要注意的是单纯的重复是没有任何...
# 概述Notebook 是一种支持 REPL 模式的开发环境。所谓「REPL」,即「读取-求值-输出」循环:输入一段代码,立刻得到相应的结果,并继续等待下一次输入。它通常使得探索性的开发和调试更加便捷。在 Notebook 环境,你... 同时还接入了 DataLeap 提供的 Python & SQL 代码智能补全功能。额外地,我们还开发了定制的可视化 SDK,使得用户在 Notebook 上计算得到的 Pandas Dataframe 可以接入 DataLeap 数据研发已经提供的数据结果分析模...
它是一个SurfaceView,看源码可知,GlSurfaceView继承自SurfaceView。并增加了Renderer.它的作用就是专门为OpenGl显示渲染使用的。GLSurfaceView的使用方法:可以通过创建的实例使用这个类,并增加你的Renderer.``... onDrawFrame():系统调用上的每个重绘此方法GLSurfaceView。使用此方法作为主要执行点用于绘制(和重新绘制)的图形对象。- 系统调用此方法时的GLSurfaceView几何形状的变化,包括尺寸变化GLSurfaceView或设备屏幕的...
结果绘制 ✅ ✅ 使用边界框绘制插件在视频帧上绘制处理结果,例如物体检测边界框、分类标签,以及物体追踪信息等。 对象分析 ✅ ✅ 使用对象分析插件对检测到的对象进行进一步的空间分析。这个插件包含了两个重要的功能:ROI(Region of Interest)检测和 Line Crossing 检测。 流分支 ✅ ❌ 将一个输入的视频流复制并生成多个与原视频流相同的数据流作为输出。 图像分类 ✅ ✅ 通过图像分类模型服务,对输入的视频流...