重磅发布:diygw支持绝对布局可视化导出源码
低代码可视化集成api导出源码马上线了
#懒人职场生存记# 懒人摸鱼学习神器。生成源码就是那么简单，不服来辩[呲牙][呲牙][比心][来看我][握手][来看我][捂脸][捂脸][捂脸]
今天找到一个好的摸鱼工具，支持导出uniapp源码。[呲牙][爱慕][比心][比心][比心][赞][赞]
SCILAB是一种类似于 Matlab的科学计算软件，但它是开放源码的自由软件。SCILAB的开发者是法国国家信息自动化研究院 (INRIA)和法国著名的国立桥路大学 (ENPC)的研究人员。SCILAB的数据类型丰富，可以很方便地实现各种矩阵运算与图形显示，能应用于科学计算、数学建模、信号处理、 决策优化、线性/非线性控制等各个方面。SCILAB具有良好的数据可视化功能，它可以将数据用二维或三维图形表现出来。SCILAB具有良好的数据可视化功能，它可以将数据用二维或三维图形表现出来。SCILAB 可运行于目前流行的多种操作系统中上，如 Windows， Unix，Linux，Mac。
SCILAB的 Linux版本可以从 网页链接下载得到。安装程序分源代码版和二进制版，其最新版本号是 5.2.2。为方便起见，用的是最新的 SCILAB5.2.2二进制版，这样可以不用再编译，减少因缺少某些库文件而带来不必要的麻烦。
得到 SCILAB5.2.2 的 Linux 版本后直接将其解压到某个目录下 (如/usr/local)，将在该目录下建立 SCILAB5.2.2 子目录。然后进入./scilab5.2.2/bin，在控制台下运行 scilab 即可启动
SCILAB。为了方便，可以在桌面上建立一个快捷方式。假设一root身份登录，则为 SCILAB建立桌面快捷方式的具体命令如下：
ln -s /usr/local/scilab-5.2.2/bin/scilab /root/Desktop
表对于10 次测试数据，计算其平均值和标准偏差如下：
X＝ [0.453 0.431 0.423 0.460 0.4340.420 0.435 0.445 0.400
0.445] ;
Xmean=mean (X) ; Xstdev=stdev (X) ;
计算结果，平均值 Xmean=0.4346μg/ml，标准偏差 Xst－ dev=0.0175。
利用SCILAB 进行线性回归计算如下：
x= [2.00 4.00 6.00 8.00 10.00] ;
A= [0.105 0.205 0.31 0.415 0.515] ;
[a,b,sig] =reglin (x,A) ;
计算结果a=0.0515，b=0.001，sig=0.0014。
用 plot2d (x,A,-1) 和 plot2d (x,A,2,'000') 命令绘出线性回归图形。
用 SCILAB 的 interp 样条插值函数进行数据的非线性拟合。
计算方法如下：
x= [0.25 1.20 2.25 3.05 5.5 8.24 10.83 17.12] ;
y= [5.15 8.9 11.75 13.0 14.55 15.1 16.0 16.75] ;
d=splin (x,y) ;
S=interp (0:0.1:18.0,x,y,d) ;
plot2d (x',y',-1) ;
plot2d ((0:0.1:18) ',S',2,'000') ;
用SCILAB 所提供的函数对数据进行分析处理将非常方便。通过 SCILAB 提供的的图形功能利用数据绘制图形，可以直观地显示结果。
#SCILAB#
半监督的图谱学习遇到了降维问题
半监督学习（SSL）最近受到了机器学习研究者越来越多的关注。通过在基于图的深度学习（GDL）算法中实现已知标签的有效传播，SSL有望在未来几年内成为GDL中越来越常用的技术。在这项工作中，我们研究了降维技术的使用，如PCA、t-SNE和UMAP，看看它们对设计用于节点标签半监督传播的图形神经网络（GNN）性能的影响。 我们的研究利用了基准的半监督GDL数据集，如Cora和Citeseer数据集，以便在与降维技术配对时对每种算法所学到的表征进行有意义的比较。我们的综合基准和聚类可视化从数量和质量上证明，在某些条件下，对GNN输入和输出分别采用先验和后验降维，可以同时提高半监督节点标签传播和节点聚类的有效性。我们的源代码可以在GitHub上自由使用。
《Semi-Supervised Graph Learning Meets Dimensionality Reduction》
论文地址:网页链接
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“人工智能、深度学习和机器学习，不论你现在是否能够理解这些概念，你都应该学习。否则三年内，你就会像灭绝的恐龙一样被社会淘汰”——马克·库班（NBA小牛队老板，亿万富翁）。
马克·库班的这番话可能听起来挺吓人的，但道理是没毛病的！我们正经历一场大革命，这场革命就是由大数据和强大电脑计算能力发起的。随着科技的快速发展，作为人工智能的核心技术，机器学习也变得越来越火。然而，普通的程序员想要转行机器学习却困难重重。回想起来，笔者在刚开始学习机器学习时，一上来就被一大堆数学公式和推导过程所折磨，这样的情景还历历在目。那时候笔者也觉得机器学习是个门槛非常高的学科。但实际上，在人工智能的大部分从业人员里，究竟有多少人需要从头去实现一个算法？又有多少人有机会去发明一个新算法？从一开始就被细节和难点缠住，学机器学习前先学三年的线性代数、微积分，这严重打击了新人想进入机器学习领域的热情和信心！
对一个正常的普通IT程序员而言，可能需要花3年左右的时间才能学习完人工智能所需要的全部的数学基础，你能够在国内心无旁骛（辞掉工作？抛家离子？）掌握完这些数学基础？机器学习以其背后复杂的数学原理及异常复杂的算法推导和证明过程而吓退了一大批初学者，本书就是要解决这个问题，遵循“极简入门”的理念。霍金说过每多一个数学公式，就会少一半的读者，因此这里也会尽量少用公式，要用也只用简单易懂的公式。笔者在书中通过通俗易懂的语言去描述算法的工作原理，帮助读者直观地理解每个算法的核心思想，有效地降低了学习的门槛。个人觉得机器学习中的很多公式是可以感性地去认识的，能完全明白推导过程自然最好，但在不求甚解的状态下能达到感性的认知也未必不是一个快速入门机器学习的好方法。
另外，本书通过使用scikit-learn机器学习工具包来演示算法的使用，以及算法所能解决的实际案例问题，这种站在巨人肩膀上、循序渐进的讲授方式，完全遵循小白对机器学习算法的认知规律。算法的唯一学习正道是在案例中体会数据处理的每一个步骤并基于该过程进行算法总结，这也是本书通过大量案例的实操，让广大机器学习爱好者从具体案例中体悟算法运行背后的原理和真相。
上面的说法并不是要否认数学和算法实现的重要性，毕竟它们是人工智能领域的基础学科方向。万事开头难，只有打开了一扇门，才能发现一个全新的世界，这本书目的就是帮助新人打开机器学习的这扇门。
阅读本书的读者，只需学过Python语言基础知识，只要你想改变自己的现状，那么这本书就非常适合你。本书就是给那些非科班出身而想半路“杀进”人工智能（AI）领域的程序员们，提供极简入门的参考指南。书中用到的所有数学内容都会从问题的视角出发，所有内容都会遵循人类最直觉的学习方式循序渐进地进行讲授，以完全可视化的学习方式，给读者提供全部真实案例的源代码和数据，以便于读者动手实践。本书中的所有截图都是实验操作的真实结果。
HarmonyOS开发者Beta版本如期而至。具体有哪些看点，解决了哪些问题，适配怎样？
针对于开发者，这套跨终端的系统解决了开发者遇到的三个尴尬问题：为不同设备重复开发，不同设备屏幕和交互难适配，缺少高效开发环境和工具。
鸿蒙是怎么做的：分布式框架，一次开发多端部署；分布式UI框架，开发效率增加；DevEco studio轻松跨终端开发调试。
基本满足了一款应用的开发，开发者开发一次应用，写源代码，通话华为的开发的编译器就可以自动适应各终端的界面，交互。做调试也方便了很多，可视化，直接拖动就能看到自己开发的应用在不同终端的具体表现
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