視覺化之 JSON function 二次繫結

在 做 視覺化的時候 ，我們的頁面展示 全部是 是由json 處理來的 而元件 的 方法 都是寫在元件內的 ，在布局複雜的json 裡面去單獨找方法 找資料，**容易混亂

// 1. 遍歷所有的function

const
treeday
=(list, obj, id)
=>
;// 判斷是否是 簡單型別if(
is******type
(type)
)return list;
if(array.
isarray
(list)))
;}else
if(type ===
'[object object]');
object.
keys
(list)
.foreach
((c)
=>);
list = newlist;
}elseif(
typeof list ===
'function'))
;list
=function()
;}return list;};
return
treeday
(comps,
,'page');
// 2. 獲取 function 的 引數
const
getfunparam
=(fn)
=>
;// 3. 插入自定義function
				
Tensorfow 之 結果視覺化
安裝 中輸出結果視覺化模組 matplotlib import matplotlib.pyplot as plt使用上篇部落格的例子，在裡面新增了視覺化的部分，就可以將這先乏味的資料通通影象更直觀的檢視了。首先需要的是構建圖形，用散點圖描述真實資料之間的關係。每隔50次訓練重新整理一次圖形，用紅色 ...
				
資料視覺化之pyecharts
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visual dl是由 paddlepaddle 和 echarts 合作推出的一款深度學習視覺化工具，其能夠視覺化scalar 引數分布 模型結構 影象等。底層採用c 編寫，上層sdk以python為主，也可以使用c 整合到其它平台。本文介紹其最簡單的scalar的用法,用於展示訓練測試的誤差趨勢...