Origin画图——获取论文图中数据

有时候需要已发表论文的图的数据,这里使用Origin软件取值,并且可以实现对图形再次画图。

Step 1. 打开origin软件,点击工具,图形数字化工具。

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Step 2. 打开要获取数据的图片。拉动红蓝坐标,与图的坐标轴所贴合。

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Step 3. 打开要获取数据的图片。拉动红蓝坐标,与图的坐标轴所贴合。

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Step 3. 设置参数横轴起始坐标为300-900,纵轴为1.8-2.6.

### 如何使用AutoDL加速学术资源访问 为了利用AutoDL加速学术资源的访问,在Python环境中可以通过配置特定的环境变量以及调用相应的API接口实现更高效的模型训练和推理过程。具体来说,通过设置`CUDA_VISIBLE_DEVICES`来指定使用的GPU设备编号,从而优化硬件资源分配;同时借助于预构建好的自动化深度学习框架如AutoDL-Projects中的组件简化开发流程。 对于具体的实践操作,假设目标是在已有的基础上进一步提升基于PyTorch实现的自动深度学习算法性能,则可以根据如下方式调整代码: ```python import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" from autodl_projects.src.web_demo import main as web_main if __name__ == "__main__": args = { 'model_name_or_path': '/root/autodl-tmp/merged_model/qwen', 'template': 'qwen', 'infer_backend': 'vllm', 'vllm_enforce_eager': True, } web_main(args=args) ``` 上述脚本展示了如何在启动Web演示服务之前设定好必要的参数选项[^2]。这里特别指定了要加载的模型路径、模板样式以及其他影响推理解码效率的关键因素。值得注意的是,实际部署过程中可能还需要考虑更多细节上的定制化需求,比如网络请求处理逻辑或是前端界面设计等方面的内容。 此外,如果希望在一个更加灵活多变的工作流里探索不同超参组合的效果对比,那么Jupyter Notebook将会是一个非常好的选择。它不仅提供了直观易懂的操作界面让用户能够快速迭代测试想法,而且内置丰富的可视化功能有助于深入理解实验结果背后的意义所在[^3]。
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