利用R Markdown与slidify生成可重现的Html5幻灯片

需积分: 5 0 下载量 130 浏览量 更新于2024-10-02 收藏 197KB ZIP 举报
资源摘要信息:"生成可重现的HTML5幻灯片" 知识点: 1. HTML5幻灯片 HTML5是一种用于创建网页的标准标记语言,它支持更丰富的功能,例如多媒体播放和离线存储。幻灯片是指在计算机屏幕上展示信息的一种形式,通常通过多张图片或幻灯片页面来组织和展示内容。使用HTML5制作幻灯片,可以让幻灯片更加灵活地应用于各种设备,同时支持更多互动特性。 2. R Markdown R Markdown是基于R语言的一种标记语言,它允许用户在一个文档中结合R代码和文本。R Markdown文件通常具有“.Rmd”扩展名。通过这种方式,用户可以编写包含R代码的数据分析报告,并将结果直接嵌入到文档中。R Markdown支持代码的执行,并且能够将代码执行的结果(例如图表或表格)与报告的文本部分混合在一起。 3. Slidify Slidify是一个用于生成互动式和可重复性HTML5幻灯片的R包。它能够将R Markdown文件转换成精美的幻灯片格式,非常适合制作学术演讲或技术展示。使用Slidify,用户可以自定义主题和布局,以及添加各种交互元素来丰富演示的内容。 4. 可重现性 在科学和数据领域,可重现性(Reproducibility)是指其他研究者能够在相同条件下重现你的实验结果。在数据科学和分析领域,使用像R Markdown这样的工具,可以确保分析的每个步骤都是透明的,并且能够被验证和重现。这有助于提高研究和报告的可信度和准确性。 5. 数据科学工作流 数据科学工作流包括多个步骤,如数据清洗、数据处理、分析、模型构建、结果展示等。R Markdown和Slidify的组合使用,可以贯穿整个数据科学工作流,从数据处理开始到最终的成果展示,能够保持整个过程的连贯性和一致性。 根据上述信息,该资源文件“Generate_reproducible_html5_slides_from_R_markdown_slidify.zip”包含了一个压缩包,里面可能包含了使用R Markdown和Slidify生成可重现HTML5幻灯片所需的所有文件和代码。文件名称“DataXujing-slidify-1dd41a3”暗示了可能是一个用户(名为DataXujing)创建的版本为1dd41a3的Slidify幻灯片生成脚本或相关文档。 使用这个资源,研究人员和数据分析师可以创建美观、互动并且可重复的演示文稿,这些演示文稿可以直接嵌入到网页中,方便在互联网上分享和展示。这些技术的结合为展示复杂数据分析和研究成果提供了强大的工具,特别是在学术研究、技术交流和数据可视化领域。

def train_step(real_ecg, dim): noise = tf.random.normal(dim) for i in range(disc_steps): with tf.GradientTape() as disc_tape: generated_ecg = generator(noise, training=True) real_output = discriminator(real_ecg, training=True) fake_output = discriminator(generated_ecg, training=True) disc_loss = discriminator_loss(real_output, fake_output) gradients_of_discriminator = disc_tape.gradient(disc_loss, discriminator.trainable_variables) discriminator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_discriminator, discriminator.trainable_variables)) ### for tensorboard ### disc_losses.update_state(disc_loss) fake_disc_accuracy.update_state(tf.zeros_like(fake_output), fake_output) real_disc_accuracy.update_state(tf.ones_like(real_output), real_output) ####################### with tf.GradientTape() as gen_tape: generated_ecg = generator(noise, training=True) fake_output = discriminator(generated_ecg, training=True) gen_loss = generator_loss(fake_output) gradients_of_generator = gen_tape.gradient(gen_loss, generator.trainable_variables) generator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_generator, generator.trainable_variables)) ### for tensorboard ### gen_losses.update_state(gen_loss) ####################### def train(dataset, epochs, dim): for epoch in tqdm(range(epochs)): for batch in dataset: train_step(batch, dim) disc_losses_list.append(disc_losses.result().numpy()) gen_losses_list.append(gen_losses.result().numpy()) fake_disc_accuracy_list.append(fake_disc_accuracy.result().numpy()) real_disc_accuracy_list.append(real_disc_accuracy.result().numpy()) ### for tensorboard ### # with disc_summary_writer.as_default(): # tf.summary.scalar('loss', disc_losses.result(), step=epoch) # tf.summary.scalar('fake_accuracy', fake_disc_accuracy.result(), step=epoch) # tf.summary.scalar('real_accuracy', real_disc_accuracy.result(), step=epoch) # with gen_summary_writer.as_default(): # tf.summary.scalar('loss', gen_losses.result(), step=epoch) disc_losses.reset_states() gen_losses.reset_states() fake_disc_accuracy.reset_states() real_disc_accuracy.reset_states() ####################### # Save the model every 5 epochs # if (epoch + 1) % 5 == 0: # generate_and_save_ecg(generator, epochs, seed, False) # checkpoint.save(file_prefix = checkpoint_prefix) # Generate after the final epoch display.clear_output(wait=True) generate_and_save_ecg(generator, epochs, seed, False)

2023-06-08 上传