当谈到数据科学和机器学习时，GitHub和Reddit是两个最受欢迎的平台。前者是代码和项目之间共享和协作的最佳工具，而后者则是与全球数据科学爱好者交流的最佳平台。

5个常见的展示不同类型数据的错误形式以及如何避免 数据可视化的普及和影响在相对较短的时间内急剧增加。 Google趋势显示，自2009年以来，数据可视化的搜索频率几乎增长了100%，我们已经看到了大量可用的工具和软件，几乎任何人都可以相对轻松地创建数据可视化。

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TensorFlow是机器学习的开源软件库，它由Google在2015年发布并很快成为全世界的研究者和学习者中最流行的机器学习库之一。它在图像分类模型中承担重要作用。

摘要：本文讲解基于傅里叶变换的高通滤波和低通滤波。 本文分享自华为云社区《[Python图像处理] 二十三.傅里叶变换之高通滤波和低通滤波》，作者：eastmount 。 一.高通滤波 傅里叶变换的目的并不是为了观察图像的频率分布（至少不是最终目的），更多情况下是为了对频率进行过滤，通过修改频率以达到图像增强、图像去噪、边缘检测、特征提取、压缩加密等目的。 过滤的方法一般有三种：低通（Low-pass）、高通（High-pass）、带通（Band-pass）。所谓低通就是保留图像中