total time elapsed in rendering, 0.01561880111694336 'blender' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序 或批处理文件。

时间: 2023-11-16 19:00:58 浏览: 132
PDF

idea 控制台或cmd窗口报’mvn’ 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序 或批处理文件。

根据提供的引用内容，无法直接回答关于“total time elapsed in rendering, 0.01561880111694336 'blender' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。”的问题。第一条引用提到了Runtime不会尝试计算哪些mips需要永久加载，只会查看那些被标记为文件结尾或单独文件的bulk data。第二条引用提到了无法对已经被样例化成贴图在材质中使用的render target进行绘制，也不能使用alpha blending来修改一个render target，或者在两个render target之间来回更新。
阅读全文

相关推荐

application/x-zip

关于Fluent：nmake不是内部命令或外部命令，也不是可运行程序

Fluent 关于Fluent：nmake不是内部命令或外部命令，也不是可运行程序
zip

test_all_time.zip_test alltime_程序运行时间

"test_all_time.zip_test alltime_程序运行时间"这个标题暗示了一个用于测试程序运行时间的代码或者工具。它可能是用某种编程语言如Python、C++或Matlab编写的，用于测量程序从启动到结束的总执行时间。 描述中提到...
zip

Elapsed Time as a String（.mlx 和 .m 文件）：将 toc 命令的 elapsedTime 输出格式化为字符串。 例如。 3601 秒被转换为“1 小时 1 秒”。-matlab开发

tic 和 elapsedTime=toc 的使用； 命令以秒为单位给出经过的时间。 此函数将该值（或任何其他数字或持续时间数组值，前提是以秒为单位）作为输入，并将其准确地拆分为小时、分钟和秒，并返回一个可以在屏幕上显示或...
zip

time-elapsed:Node.js io.js - 轻松测量已经过去的时间

var TimeElapsed = require('time-elapsed'); // Create new Instance of Time Elapsed: var timer = new TimeElapsed(); // Wait a duration of time: setTimeout(function(){ // See how many Milliseconds it ...
gz

PyPI 官网下载 | elapsed-2020.7.1.tar.gz

使用pip命令，用户可以轻松地将"elapsed"库添加到项目中，例如运行pip install elapsed（假设该库在PyPI上的名称即为"elapsed"）。这样，开发者就可以在自己的Python环境中利用"elapsed"库提供的功能。 当我们...
rar

[MMS_047221]Time cursors to measure elapsed time.rar

通过[MMS_047221]Time cursors to measure elapsed time这个例子，我们可以学习如何在AB PLC程序中设置和使用时间游标，以及如何结合内部计时器来测量和控制系统的运行时间。这些技能对于优化生产线效率、实现自动化...

loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3) epochs = 30 since = time.time() for t in range(epochs): print(f"Epoch {t+1}\n-------------------------------") train(dataloaders['train'], model, loss_fn, optimizer) val(dataloaders['val'], model, loss_fn) time_elapsed = time.time() - since print(f'Training complete in {time_elapsed // 60:.0f}m {time_elapsed % 60:.0f}s') print("Done!")

1. 通过time.time()记录训练开始的时间。 2. 对于每个epoch，在训练集上进行训练和验证集上进行验证： - 打印当前epoch的信息。 - 调用train()函数进行模型训练，传入训练集的数据加载器、模型、损失函数和...

解释代码 MessageBox.Show($"Congratulations! You completed the grid in {elapsedTime.TotalSeconds} seconds.");

这段代码使用 C# 字符串插值的语法，在字符串中嵌入了一个变量 elapsedTime.TotalSeconds 的值。elapsedTime 是一个 TimeSpan 类型的变量，它记录了某段代码执行的时间间隔。TotalSeconds 属性返回这个时间...

Implement wpm, which computes the words per minute, a measure of typing speed, given a string typed and the amount of elapsed time in seconds. Despite its name, words per minute is not based on the number of words typed, but instead the number of characters, so that a typing test is not biased by the length of words. The formula for words per minute is the ratio of the number of characters (including spaces) typed divided by 5 (a typical word length) to the elapsed time in minutes. For example, the string "I am glad!" contains three words and ten characters (not including the quotation marks). The words per minute calculation uses 2 as the number of words typed (because 10 / 5 = 2). If someone typed this string in 30 seconds (half a minute), their speed would be 4 words per minute.

You can call this function with the input string and elapsed time in seconds to get the words per minute. For example: >>> string = "I am glad!" >>> time = 30 >>> wpm(string, time) 4.0 Note ...

这个代码里用所有的数据输入GCN模型，得到output，然后根据idx_train，idx_val,idx_test分别测试训练、验证和测试精度，但这些数据都已经被模型学习了，会不会存在不合理的情况？之前用unet验证时都是把三个数据集分开的，代码如下：def train(epoch): t = time.time() model.train() optimizer.zero_grad() output = model(features, adj) loss_train = torch.nn.functional.binary_cross_entropy(output[idx_train], labels[idx_train]) # 使用二分类交叉熵损失 acc_train = accuracy(output[idx_train], labels[idx_train]) loss_train.backward() optimizer.step() if not args.fastmode: # Evaluate validation set performance separately, # deactivates dropout during validation run. model.eval() output = model(features, adj) loss_val = torch.nn.functional.binary_cross_entropy(output[idx_val], labels[idx_val]) acc_val = accuracy(output[idx_val], labels[idx_val]) print('Epoch: {:04d}'.format(epoch+1), 'loss_train: {:.4f}'.format(loss_train.item()), 'acc_train: {:.4f}'.format(acc_train.item()), 'loss_val: {:.4f}'.format(loss_val.item()), 'acc_val: {:.4f}'.format(acc_val.item()), 'time: {:.4f}s'.format(time.time() - t)) def test(): model.eval() output = model(features, adj) loss_test = torch.nn.functional.binary_cross_entropy(output[idx_test], labels[idx_test]) acc_test = accuracy(output[idx_test], labels[idx_test]) print("Test set results:", "loss= {:.4f}".format(loss_test.item()), "accuracy= {:.4f}".format(acc_test.item())) # Train model t_total = time.time() for epoch in range(args.epochs): train(epoch) print("Optimization Finished!") print("Total time elapsed: {:.4f}s".format(time.time() - t_total)) # Testing test()

在训练过程中，模型是通过学习训练集的数据来进行优化的，因此在测试过程中使用这些数据进行评估是不合理的，因为模型已经看到了这些数据。为了避免这种情况，通常会将数据集分成三个部分：训练集、验证集和测试集。...

Updates the OSAL Clock time with elapsed milliseconds.

#include <time.h> #include <sys/time.h> void update_osal_clock(unsigned long elapsed_ms) { struct timeval tv; gettimeofday(&tv, NULL); // 获取当前时间 unsigned long long now_ms = tv.tv_sec * 1000 ...

说说timer.elapsed_time().count()函数

timer.elapsed_time().count()函数是一个计时器的函数，它用于测量某段代码执行的时间。其具体含义是：timer.elapsed_time()返回一个时间段，count()函数返回这个时间段的总秒数。 在C++11标准库中，计时器类...

请解释： def init(self, dSref=[0.0, 0.0, 0.5, 0.5], dt=0.01, Tswing=0.2): # Phase Lag Per Leg: FL, FR, BL, BR # Reference Leg is FL, always 0 self.dSref = dSref self.Prev_fxyz = [0.0, 0.0, 0.0, 0.0] # Number of control points is n + 1 = 11 + 1 = 12 self.NumControlPoints = 11 # Timestep self.dt = dt # Total Elapsed Time self.time = 0.0 # Touchdown Time self.TD_time = 0.0 # Time Since Last Touchdown self.time_since_last_TD = 0.0 # Trajectory Mode self.StanceSwing = SWING # Swing Phase value [0, 1] of Reference Foot self.SwRef = 0.0 self.Stref = 0.0 # Whether Reference Foot has Touched Down self.TD = False # Stance Time self.Tswing = Tswing # Reference Leg self.ref_idx = 0 # Store all leg phases self.Phases = self.dSref

然后，初始化Prev_fxyz、NumControlPoints、time、TD_time、time_since_last_TD、StanceSwing、SwRef、Stref、TD、Tswing、ref_idx和Phases等属性。 其中，Prev_fxyz表示上一个时间步的腿部位置；NumControlPoints...

def train(epoch, tloaders, tasks, net, args, optimizer, list_criterion=None): print('\nEpoch: %d' % epoch) # print('...................',tasks) net.train() batch_time = AverageMeter() data_time = AverageMeter() losses = [AverageMeter() for i in tasks] top1 = [AverageMeter() for i in tasks] end = time.time() loaders = [tloaders[i] for i in tasks] min_len_loader = np.min([len(i) for i in loaders]) train_iter = [iter(i) for i in loaders] for batch_idx in range(min_len_loader*len(tasks)): config_task.first_batch = (batch_idx == 0) # Round robin process of the tasks 任务的轮循进程 current_task_index = batch_idx % len(tasks) inputs, targets = (train_iter[current_task_index]).next() config_task.task = tasks[current_task_index] # measure data loading time data_time.update(time.time() - end) if args.use_cuda: inputs, targets = inputs.cuda(), targets.cuda() optimizer.zero_grad() inputs, targets = Variable(inputs), Variable(targets) outputs = net(inputs) # net_graph = make_dot(outputs) # net_graph.render(filename='net.dot') loss = args.criterion(outputs, targets) # measure accuracy and record loss (losses[current_task_index]).update(loss.data, targets.size(0)) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) correct = predicted.eq(targets.data).cpu().sum() correct = correct.numpy() (top1[current_task_index]).update(correct*100./targets.size(0), targets.size(0)) # apply gradients loss.backward() optimizer.step() # measure elapsed time测量运行时间 batch_time.update(time.time() - end) end = time.time() if batch_idx % 5 == 0: print('Epoch: [{0}][{1}/{2}]\t' 'Time {batch_time.val:.3f} ({batch_time.avg:.3f})\t' 'Data {data_time.val:.3f} ({data_time.avg:.3f})\t'.format( epoch, batch_idx, min_len_loader*len(tasks), batch_time=batch_time, data_time=data_time)) for i in range(len(tasks)): print('Task {0} : Loss {loss.val:.4f} ({loss.avg:.4f})\t' 'Acc {top1.val:.3f} ({top1.avg:.3f})'.format(tasks[i], loss=losses[i], top1=top1[i])) return [top1[i].avg for i in range(len(tasks))], [losses[i].avg for i in range(len(tasks))]

- list_criterion：损失函数列表（可选） 在训练过程中，代码会进行以下操作： 1. 将模型设置为训练模式。 2. 初始化一些测量指标，如平均损失、准确率和批处理时间。 3. 循环遍历每个任务的数据加载器，并从中...

Unable to proxy method [public final void org.springframework.test.context.junit4.AbstractJUnit4SpringContextTests.setApplicationContext(org.springframework.context.ApplicationContext)] because it is final: All calls to this method via a proxy will NOT be routed to the target instance. Tests run: 1, Failures: 0, Errors: 0, Skipped: 0, Time elapsed: 372.965 sec

您可以检查您的测试类和Spring配置文件，确保正确使用了这些注解，并且没有在测试类中使用final修饰的方法。如果您需要使用final方法，您可以考虑将它们移到一个单独的类中，这样就可以避免这个问题了。

for self.epoch in range(1, args.n_epoch + 1): epoch_losses = self.train_one_epoch(self.trainloader, self.graph) print('epoch {} done! elapsed {:.2f}.s, epoch_losses {}'.format( self.epoch, time.time() - start_time, epoch_losses ), flush=True)

然后，打印出当前训练轮次的信息，包括当前轮次数 self.epoch、经过的时间 time.time() - start_time 和该轮次的损失值 epoch_losses。 通过这个循环，可以进行多个训练轮次，逐步优化模型的参数，直到达到...

def validate(val_loader, model, epoch): global args batch_time = AverageMeter() flow2_EPEs = AverageMeter() # switch to evaluate mode model.eval() end = time.time() for i, batch in enumerate(val_loader): target_x = batch['Dispx'].to(device) target_y = batch['Dispy'].to(device) target = torch.cat([target_x,target_y],1).to(device) in_ref = batch['Ref'].float().to(device) in_ref = torch.cat([in_ref,in_ref,in_ref],1).to(device) in_def = batch['Def'].float().to(device) in_def = torch.cat([in_def,in_def,in_def],1).to(device) input = torch.cat([in_ref,in_def],1).to(device) # compute output output = model(input) flow2_EPE = args.div_flow*realEPE(output, target, sparse=args.sparse) # record EPE flow2_EPEs.update(flow2_EPE.item(), target.size(0)) # measure elapsed time batch_time.update(time.time() - end) end = time.time() if i % args.print_freq == 0: print('Test: [{0}/{1}]\t Time {2}\t EPE {3}' .format(i, len(val_loader), batch_time, flow2_EPEs)) #break print(' * EPE {:.3f}'.format(flow2_EPEs.avg)) return flow2_EPEs.avg

- 然后，函数会初始化一些用于统计性能的变量，如 batch_time（用于记录每个批次的运行时间）和 flow2_EPEs（用于记录每个批次的平均端点误差）。 - 接下来，函数会遍历验证数据集中的每个批次，并将数据传递给...

Caused by: com.alibaba.dubbo.remoting.TimeoutException: Waiting server-side response timeout by scan timer. start time: 2023-02-16 21:34:14.089, end time: 2023-02-16 21:34:14.296, client elapsed: 0 ms, server elapsed: 207 ms, timeout: 200 ms, request: Request

其中，start time表示请求开始时间，end time表示请求结束时间，client elapsed表示客户端等待时间，server elapsed表示服务器响应时间，timeout表示设置的超时时间，request表示具体的请求信息。

QT运行时崩溃进程"D:\Worksoftt\Qt5.15.2\Tools\QtCreator\bin\jom\jom.exe"正常退出。 14:40:48: Elapsed time: 00:01.

引用中的错误信息表明可能是找不到指定的.pro文件导致编译失败。因此，QT运行时崩溃的原因可能是编译时出现了错误，需要检查编译日志以确定具体的错误原因。 如果您能提供更多的错误信息和上下文，我可以更准确地...

最新推荐

recommend-type

C#中WebClient实现文件下载

double downloadSpeed = (currentTimeSpanDataLength / (elapsedTime.TotalMilliseconds / 1000.0)); // 更新下载速度显示... previousBytesReceived = e.BytesReceived; previousTime = DateTime.Now; }; `...
recommend-type

C++头文件time.h详解

C++ time.h 头文件详解 C++ 中的时间处理是非常复杂的，它需要对时间的概念、数据结构和函数有深入的理解。在本文中，我们将详细介绍 C++ 中的时间处理，包括 time.h 头文件中的变量定义、函数用法、注意事项和相关...
recommend-type

alexnet模型-通过CNN卷积神经网络的动漫角色识别-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip

本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本 首先是代码的整体介绍 总共是3个py文件，十分的简便 本代码是不含数据集图片的，下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可 需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下，每个对应的文件夹里面也有一张提示图，提示图片放的位置 然后我们需要将搜集来的图片，直接放到对应的文件夹下，就可以对代码进行训练了。 运行01生成txt.py,是将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式,划分了训练集和验证集 运行02CNN训练数据集.py,会自动读取txt文本内的内容进行训练，这里是适配了数据集的分类文件夹个数，即使增加了分类文件夹，也不需要修改代码即可训练 训练过程中会有训练进度条，可以查看大概训练的时长,每个epoch训练完后会显示准确率和损失值 训练结束后，会保存log日志，记录每个epoch的准确率和损失值 最后训练的模型会保存在本地名称为model.ckpt 运行03pyqt界面.py，就可以实现自己训练好的模型去识别图片了
recommend-type

探索数据转换实验平台在设备装置中的应用

资源摘要信息:"一种数据转换实验平台" 数据转换实验平台是一种专门用于实验和研究数据转换技术的设备装置，它能够帮助研究者或技术人员在模拟或实际的工作环境中测试和优化数据转换过程。数据转换是指将数据从一种格式、类型或系统转换为另一种，这个过程在信息科技领域中极其重要，尤其是在涉及不同系统集成、数据迁移、数据备份与恢复、以及数据分析等场景中。 在深入探讨一种数据转换实验平台之前，有必要先了解数据转换的基本概念。数据转换通常包括以下几个方面： 1. 数据格式转换：将数据从一种格式转换为另一种，比如将文档从PDF格式转换为Word格式，或者将音频文件从MP3格式转换为WAV格式。 2. 数据类型转换：涉及数据类型的改变，例如将字符串转换为整数，或者将日期时间格式从一种标准转换为另一种。 3. 系统间数据转换：在不同的计算机系统或软件平台之间进行数据交换时，往往需要将数据从一个系统的数据结构转换为另一个系统的数据结构。 4. 数据编码转换：涉及到数据的字符编码或编码格式的变化，例如从UTF-8编码转换为GBK编码。 针对这些不同的转换需求，一种数据转换实验平台应具备以下特点和功能： 1. 支持多种数据格式：实验平台应支持广泛的数据格式，包括但不限于文本、图像、音频、视频、数据库文件等。 2. 可配置的转换规则：用户可以根据需要定义和修改数据转换的规则，包括正则表达式、映射表、函数脚本等。 3. 高度兼容性：平台需要兼容不同的操作系统和硬件平台，确保数据转换的可行性。 4. 实时监控与日志记录：实验平台应提供实时数据转换监控界面，并记录转换过程中的关键信息，便于调试和分析。 5. 测试与验证机制：提供数据校验工具，确保转换后的数据完整性和准确性。 6. 用户友好界面：为了方便非专业人员使用，平台应提供简洁直观的操作界面，降低使用门槛。 7. 强大的扩展性：平台设计时应考虑到未来可能的技术更新或格式标准变更，需要具备良好的可扩展性。 具体到所给文件中的"一种数据转换实验平台.pdf"，它应该是一份详细描述该实验平台的设计理念、架构、实现方法、功能特性以及使用案例等内容的文档。文档中可能会包含以下几个方面的详细信息： - 实验平台的设计背景与目的：解释为什么需要这样一个数据转换实验平台，以及它预期解决的问题。 - 系统架构和技术选型：介绍实验平台的系统架构设计，包括软件架构、硬件配置以及所用技术栈。 - 核心功能与工作流程：详细说明平台的核心功能模块，以及数据转换的工作流程。 - 使用案例与操作手册：提供实际使用场景下的案例分析，以及用户如何操作该平台的步骤说明。 - 测试结果与效能分析：展示平台在实际运行中的测试结果，包括性能测试、稳定性测试等，并进行效能分析。 - 问题解决方案与未来展望：讨论在开发和使用过程中遇到的问题及其解决方案，以及对未来技术发展趋势的展望。 通过这份文档，开发者、测试工程师以及研究人员可以获得对数据转换实验平台的深入理解和实用指导，这对于产品的设计、开发和应用都具有重要价值。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

ggflags包的国际化问题：多语言标签处理与显示的权威指南

![ggflags包的国际化问题：多语言标签处理与显示的权威指南](https://www.verbolabs.com/wp-content/uploads/2022/11/Benefits-of-Software-Localization-1024x576.png) # 1. ggflags包介绍及国际化问题概述 在当今多元化的互联网世界中，提供一个多语言的应用界面已经成为了国际化软件开发的基础。ggflags包作为Go语言中处理多语言标签的热门工具，不仅简化了国际化流程，还提高了软件的可扩展性和维护性。本章将介绍ggflags包的基础知识，并概述国际化问题的背景与重要性。 ## 1.1
recommend-type

如何使用MATLAB实现电力系统潮流计算中的节点导纳矩阵构建和阻抗矩阵转换，并解释这两种矩阵在潮流计算中的作用和差异？

在电力系统的潮流计算中，MATLAB提供了一个强大的平台来构建节点导纳矩阵和进行阻抗矩阵转换，这对于确保计算的准确性和效率至关重要。首先，节点导纳矩阵是电力系统潮流计算的基础，它表示系统中所有节点之间的电气关系。在MATLAB中，可以通过定义各支路的导纳值并将它们组合成矩阵来构建节点导纳矩阵。具体操作包括建立各节点的自导纳和互导纳，以及考虑变压器分接头和线路的参数等因素。 参考资源链接：[电力系统潮流计算：MATLAB程序设计解析](https://wenku.csdn.net/doc/89x0jbvyav?spm=1055.2569.3001.10343) 接下来，阻抗矩阵转换是
recommend-type

使用git-log-to-tikz.py将Git日志转换为TIKZ图形

资源摘要信息:"git-log-to-tikz.py 是一个使用 Python 编写的脚本工具，它能够从 Git 版本控制系统中的存储库生成用于 TeX 文档的 TIkZ 图。TIkZ 是一个用于在 LaTeX 文档中创建图形的包，它是 pgf（portable graphics format）库的前端，广泛用于创建高质量的矢量图形，尤其适合绘制流程图、树状图、网络图等。 此脚本基于 Michael Hauspie 的原始作品进行了更新和重写。它利用了 Jinja2 模板引擎来处理模板逻辑，这使得脚本更加灵活，易于对输出的 TeX 代码进行个性化定制。通过使用 Jinja2，脚本可以接受参数，并根据参数输出不同的图形样式。 在使用该脚本时，用户可以通过命令行参数指定要分析的 Git 分支。脚本会从当前 Git 存储库中提取所指定分支的提交历史，并将其转换为一个TIkZ图形。默认情况下，脚本会将每个提交作为 TIkZ 的一个节点绘制，同时显示提交间的父子关系，形成一个树状结构。 描述中提到的命令行示例： ```bash git-log-to-tikz.py master feature-branch > repository-snapshot.tex ``` 这个命令会将 master 分支和 feature-branch 分支的提交日志状态输出到名为 'repository-snapshot.tex' 的文件中。输出的 TeX 代码使用TIkZ包定义了一个 tikzpicture 环境，该环境可以被 LaTeX 编译器处理，并在最终生成的文档中渲染出相应的图形。在这个例子中，master 分支被用作主分支，所有回溯到版本库根的提交都会包含在生成的图形中，而并行分支上的提交则会根据它们的时间顺序交错显示。 脚本还提供了一个可选参数 `--maketest`，通过该参数可以执行额外的测试流程，但具体的使用方法和效果在描述中没有详细说明。一般情况下，使用这个参数是为了验证脚本的功能或对脚本进行测试。 此外，Makefile 中提供了调用此脚本的示例，说明了如何在自动化构建过程中集成该脚本，以便于快速生成所需的 TeX 图形文件。 此脚本的更新版本允许用户通过少量参数对生成的图形进行控制，包括但不限于图形的大小、颜色、标签等。这为用户提供了更高的自定义空间，以适应不同的文档需求和审美标准。 在使用 git-log-to-tikz.py 脚本时，用户需要具备一定的 Python 编程知识，以理解和操作 Jinja2 模板，并且需要熟悉 Git 和 TIkZ 的基本使用方法。对于那些不熟悉命令行操作的用户，可能需要一些基础的学习来熟练掌握该脚本的使用。 最后，虽然文件名称列表中只列出了 'git-log-to-tikz.py-master' 这一个文件，但根据描述，该脚本应能支持检查任意数量的分支，并且在输出的 TeX 文件中使用 `tikzset` 宏来轻松地重新设置图形的样式。这表明脚本具有较好的扩展性和灵活性。"
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

ggflags包的定制化主题与调色板：个性化数据可视化打造秘籍

![ggflags包的定制化主题与调色板：个性化数据可视化打造秘籍](https://img02.mockplus.com/image/2023-08-10/5cf57860-3726-11ee-9d30-af45d079f268.png) # 1. ggflags包概览与数据可视化基础 ## 1.1 ggflags包简介 ggflags是R语言中一个用于创建带有国旗标记的地理数据可视化的包，它是ggplot2包的扩展。ggflags允许用户以类似于ggplot2的方式创建复杂的图形，并将地理标志与传统的折线图、条形图等结合起来，极大地增强了数据可视化的表达能力。 ## 1.2 数据可视