大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python编程教程同心圆的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python编程教程同心圆的解答，让我们一起看看吧。
如何设计简单容易理解的图表？
用线条***图表的设计，架设各种应用场景
线条对ppt图表的设计具有画龙点睛般的神奇作用，不仅能让图表更美观，而且可以架设各种应用场景，如递进关系、时间线、流程图、循环图表等。
案例一，美化图表。左图是《S018-校招宣讲通用》中的一个图表，右图是《S028-校招宣讲通用》的一个图表，大家看出来这两个图表的区别了吗？其核心的是相同的，但左边光秃秃感觉比较散，右边因为有线条的***，感觉各元素紧密联系在一起且非常有设计感。可见，线条的应用或者并没有什么特别的含义，但使得图表更有设计感，如果结合了动画则会更有表现力。
我们在制作图表时总会有这样的困惑：我自己的逻辑很清晰，数据也涵盖的很全面，但是每次在做图表的时候总是无法将各种数据进行可视化，甚至因为制作不出来简单容易理解的图表而给数据的体现造成困难。下面我就给大家推荐一个既操作简单又美观的图表制作工具——图表秀（***.tubiaoxiu***）
我们先来看几张图片：
用了这些图表，就能让数据更加直观与美观。所以做好数据可视化（说人话就是将数据用高大上的形式表现出来）就成为了数据是否高级的关键。
经常用它的原因有2个：
说起制作图表，我们可能马上会想到Excel、Python、tableau等工具。
但你知道有一款国产工具，可以让你0学习成本实现数据可视化吗？
今天小编推荐的，就是这样一个0门槛的，国产在线图表制作工具网站——镝数图表
无需学习，轻松做出简单容易理解的图表！
镝数图表拥有140多种图表模板，应该是目前市面上图表种类最多的工具了。
| 流向型数据——桑基图
计算机视觉（AI）的算法有哪些，具体都有哪些特点？
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传统红外计数因连包、叠包经常产生计数错误，出现误计后无法及时溯源。
用的解决方案是：边缘AI智慧盒内置视觉计包算法，部署在多条工业生产线。配合摄像头对传送带上的包状、盒状货物进行计数。
多条生产线视觉计数算法
叠包情况
连续计包
#工业生产 #计包算法 #边缘AI智慧盒
有空来找鲲工喝茶
给你看一个很现实的产品设计和原因，希望对你有点触类旁通。
智能工具车：航空领域的飞机维修是一个大工程，飞机落地之后都会需要进行维修巡检，所以很多的维修公司都会让工人带着工具去维修，但是很麻烦的一点是什么，维修过程中用到的都是特异型的工具，随便一个螺丝套头批头都会高达好几百元，一把工具也是随便几千块钱，而且一旦遗忘在飞机里面，就可能带来空难，这重事情一旦发生，对于乘客来说就是毁灭性的。
所以产生了智能工具车要把每一把维修的工具管理起来，大家都能做的RFID工具车确实能解决一部分的工具问题（如下***），但是比如批头，螺丝，套筒，根本没有办法贴标签，同样也要被管理起来，这可咋整？同行都是用一个盒子吧所有的批头，套筒做统一管理，但是这样管理并不合理，哪个东西被拿走依然没法确认。所以，我们选择用视觉识别来去识别套筒和螺丝，这样的话，就可以不需要任何的电子标签来去贴套筒或者批头，所以你看到，其实我们就用了视觉识别+AI人工智能实现了非常现实的一个问题。
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计算机视觉领域一般不同的应用有着不同的算法实现，主要是在图像预处理、分类、目标检测等方面。
1. 图像分类。图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，是计算机视觉中重要的基本问题，也是图像检测、图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础。机器学习方面的算法有SVMAdaboost、决策树以及贝叶斯分类器等；深度学习方面经典的算法有AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet等网络。
2. 目标检测。目标检测就是在复杂场景中检测出我们需要的目标，又用传统机器学习算法实现的，也有用深度学习进行目标检测的。传统机器学习算法比如利用Adaboost进行[_a***_]检测、SVM算法实现行人检测等；深度学习方面目标检测算法，既有基于区域建议的R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等两个阶段的目标检测算法，也有Yolo、SSD等端到端的目标检测算法。
3. 目标跟踪。目标跟踪，是指在特定场景跟踪某一个或多个特定感兴趣对象的过程。我之前做过目标跟踪的实验，利用的是传统的图像处理算法，比如光流法、粒子滤波法、卡尔曼滤波法以及KCF相关滤波算法等。深度学习算法中有DLT、FCNT、MD Net等网络，深度学习目标跟踪算法接触的少，不是很了解。
4. 语义分割。语义分割是计算机视觉中的基本任务，在语义分割中我们需要将视觉输入分为不同的语义可解释类别，「语义的可解释性」即分类类别在真实世界中是有意义的，将整个图像分成一个个像素组，然后对其进行标记和分类。传统的图像分割算法有基于阈值的分割算法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等；现在深度学习算法在语义分割上效果更好，比如现在最常用的全卷机神经网络算法（FCN）。
到此，以上就是小编对于python编程教程同心圆的问题就介绍到这了，希望介绍关于python编程教程同心圆的2点解答对大家有用。
