可视化Isambard Brunel蒸汽船建造网络的交互项目

需积分: 5 0 下载量 154 浏览量 更新于2025-01-02 收藏 13.87MB ZIP 举报
资源摘要信息:"网络可视化项目,旨在展现Isambard Kingdom Brunel建造的三艘大型蒸汽船——SS Great Western、SS Great Britain和SS Great Eastern——期间人们之间互动的社交网络。该项目运用d3.js力导向图(force-directed graph)技术,通过交互式的方式可视化船员、设计师、工程师以及供应商之间的复杂关系。参与者可以探索和查看个人传记信息,了解他们与其他参与者的联系以及与特定公司的互动。项目以Brunel为核心人物,通过历史数据重建了当时的社交网络,从而提供了一个全新的视角来审视19世纪工业革命期间的社会结构。 为在本地运行该网络可视化项目,需要具备一定的前端开发技能,熟悉Git版本控制以及Node.js环境。具体步骤如下: 1. 首先,需要安装Git版本控制系统,可以通过官网下载安装包或者通过包管理器进行安装。 2. 使用Git命令行工具克隆项目仓库,命令为:`git clone https://github.com/brunels-network/network.git`。 3. 进入到克隆的项目目录,即network目录下。 4. 需要安装Node.js,并确保npm(Node.js的包管理工具)已正确配置在系统中。 5. 在项目目录下运行命令`npm install`,安装项目所需的所有依赖库。这一步会根据package.json文件中列出的依赖进行下载安装。 6. 完成依赖库安装后,通过运行`npm start`命令,程序将在默认浏览器中启动,用户即可开始使用该项目。 使用标签JavaScript指明了该项目是使用JavaScript语言开发的,这表明整个用户界面和后端逻辑主要是通过JavaScript实现的。此外,d3.js作为一个JavaScript库,专为数据可视化而设计,能够帮助开发者利用Web标准(HTML, SVG, CSS)创建动态交互式数据图表。 整个项目利用了现代Web技术栈,包括但不限于HTML, CSS, JavaScript,以及通过npm包管理器安装的第三方库。它提供了一个动态的、可交互的视图,让用户能够通过图形化界面探索19世纪的社交网络,这在教育和历史研究领域具有很高的应用价值。 最后,该软件的本地运行依赖于Node.js环境,意味着需要用户的计算机安装Node.js运行时环境。在安装了Node.js和npm之后,通过命令行工具执行一系列命令来设置项目、安装依赖并启动应用。这是一个典型的基于Node.js的前端项目部署流程,这不仅体现了现代Web开发的便利性和可移植性,也展示了如何将复杂的历史数据以直观的方式呈现给现代用户。"
2025-01-04 上传
内容概要:本文介绍了一种使用PyTorch构建的深度学习模型,该模型结合了一个包含一个隐藏层的全连接神经网络(FCN)和一个卷积神经网络(CNN)。模型用于解决CIFAR-10数据集中猫狗图片的二分类问题。文章详细描述了从数据预处理到模型架构设计、融合方式选择、损失函数设定以及训练和测试流程。实验证明,模型的有效性和融合的优势得到了显著体现。 适用人群:面向具有一定机器学习和Python编程基础的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标:本项目的目的是提供一种可行的猫狗分类解决方案,同时帮助研究者深入了解两类网络的工作机制及其协作的可能性。 其他说明:文中不仅展示了完整的代码片段,还讨论了多种改进方向如结构优化、预处理策略、超参数调节、引入正则化技术等。 本项目适合有兴趣探究全连接网路与卷积网络结合使用的从业者。无论是初学者想要加深对这两类基本神经网络的理解还是希望找到新的切入点做相关研究的专业人士都可以从中受益。 此资源主要用于指导如何用Python(借助于PyTorch框架)实现针对特定分类任务设计的人工智能系统。它强调了实验的设计细节和对关键组件的选择与调优。 此外,作者还在最后探讨了多个可用于改善现有成果的方法,鼓励大家持续关注并试验不同的改进措施来提升模型性能。