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데이터 테이블의 이미지 및 관련 JSL 도구(2020-US-30MP-585)

레벨: 중급

 

Heidi Hardner, Seagate Technology 선임 직원 엔지니어
Serkay Olmez, 선임 직원 데이터 과학자, Seagate Technology

 

Keras/TensorFlow 딥 러닝 프로젝트는 JMP 데이터 테이블 내의 이미지 작업을 위해 일련의 JSL 추가 기능에 동기를 부여했습니다. 결과적으로 새로운 도구는 보다 일반적인 JMP 분석을 위해 포함된 이미지의 광범위한 적용 가능성을 보여주었습니다. JMP는 한동안 표에 이미지를 통합하는 기능이 있었지만 충분히 활용하지 못했습니다. 우리는 이 기능을 수용하면서 발견한 가치와 그 가치를 실현하는 데 도움이 되는 스크립트 도구 모음을 공유할 것입니다. JSL 도구에는 이미지를 테이블로 가져오기, 이미지 검토, 마크업 및 측정, PowerPoint로 내보내기 또는 다른 데이터 열을 기반으로 하는 구성 및 속성이 있는 파일 구조로 내보내기가 포함됩니다.

 

 

자동 생성된 성적표...

 

스피커	성적 증명서
하이디 하드너	안녕하세요, 저는 미네소타 주 미니애폴리스에서 여러분께 말씀드리는 Heidi Hardner입니다.
세르케이 올메즈	그리고 이 Serkay Olmez와 저는 콜로라도 롱몬트에서 전화를 겁니다.
하이디 하드너	우리는 JMP와 JSL을 사용하고 JMP 스크립트를 동료들과 공유한 오랜 역사를 가진 Seagate Technology에서 근무합니다. 우리는 ???의 몇 가지 사용 사례를 시연할 것입니다. JMP 데이터 테이블의 이미지와 일부 관련 JSL 도구를 공유합니다.
	Seagate에서 레코딩 헤드는 웨이퍼 팹에서 드라이브에 설치하기까지 수많은 공장 공정을 거칩니다.
	따라서 우리는 각 헤드가 행이고 매우 많은 열이 있는 매우 광범위한 데이터를 자주 봅니다.
	많은 프로세스가 헤드당 다양한 이미지를 포함할 수 있는 이미지를 생성하거나 계측 이미지에서 서로 매우 유사하게 보이는 단일 프로세스를 통과하는 많은 헤드의 매우 긴 데이터를 가질 수 있기 때문입니다.
	현재 당사의 다운로드 데이터 세트는 Seagate 이미지가 아니지만 이러한 상황과 유사할 것입니다. 이러한 유사점을 그리는 것이 자신의 사용 사례에 유사점을 그리는 데 도움이 되기를 바랍니다.
	JMP는 이미 몇 년 동안 이미지와 데이터 테이블을 보유하고 있었지만 저는 개인적으로 그 진가를 제대로 인식하지 못했습니다.
	이러한 사용 사례에서 특히 이미지와 다른 데이터의 유연한 대화형 연결을 통해 가치가 있을 수 있는 다양한 방식을 볼 수 있기를 바랍니다.
	또한 특히 공유 경로를 가질 수 있는 경우 테이블에 이미지 경로를 저장하는 것의 가치를 강조하고 싶습니다.
	마지막으로 지원 자료에서 시연할 JSL을 공유하고 있습니다. 그래서 그것은 말 그대로 테이크 아웃입니다. 이 파워포인트의 끝에 디렉토리가 있습니다.
	이미지에 유용한 대부분의 탐색은 매우 기본적이고 스크립트는 JSL 지식 없이도 사용할 준비가 되어 있지만 자체 JMP 스크립트에서 구축할 수 있는 다양한 항목도 포함되어 있습니다.
	공개적으로 액세스할 수 있는 이미지 경로를 포함하여 두 번째 테이크아웃까지 세 가지입니다.
	첫 번째는 Mets 온라인 카탈로그의 데이터 테이블입니다. 여기에는 데이터 테이블의 개체 또는 행당 여러 이미지가 있는 예제가 포함됩니다.
	카탈로그 탐색은 제가 강력히 추천하는 저에게 큰 토끼굴이었습니다. 두 번째 데이터 세트는 천문학 이미지입니다. Shed of Science Observatory의 Russ Durkee 덕분입니다.
	이것은 이미지가 언뜻 보기에 서로 매우 유사한 이미지 측정 데이터당 행입니다. 따라서 녹음 헤드 공장 데이터 사용 사례에 대해 방금 말한 내용과 유사한 점에 유의하십시오.
	세 번째는 Omeka API를 구현하는 JSL입니다.
	온라인으로 학술 컬렉션에 액세스할 수 있습니다. 이 데이터베이스에 액세스하는 데 도움을 주신 Dr. Heather Shirey에게 감사드립니다. 그녀의 도시 예술 매핑 프로젝트는 온라인에서 확인해야 할 또 다른 재미있는 일입니다.
	그러나 여기서 기술적인 요점은 누구나 이 코드를 사용하여 데이터베이스를 쿼리하고 이미지 경로를 다른 데이터와 혼합하여 우리 도구가 중심이 되는 종류의 테이블을 만드는 결과를 얻을 수 있다는 것입니다.
	이제 바로 JMP의 라이브 데모로 넘어가겠습니다. 이러한 유형의 데이터 세트를 살펴보기 전에 이미지 더미가 있다면 어떨까요?
	폴더의 이미지 테이블. 이것이 하는 일은 폴더를 선택할 수 있다는 것입니다. 샘플 이미지가 있는 폴더가 있습니다.
	카탈로그 데이터를 만났습니다. 몇 개의 폴더가 있는 것을 볼 수 있습니다. 이 폴더를 선택하면 테이블이 빠르게 표시됩니다.
	열에서 이러한 모든 탭을 이미지로 이동합니다. 이미지라고 생각되는 파일 확장자를 찾기 위해 파헤치고 일부 폴더를 분할합니다.
	아시다시피 하위 폴더는 데이터의 속성입니다. 이제 상당히 자주 폴더 이름이 데이터를 갖고 싶은 의미 있는 속성의 양을 사용하는 경우가 있습니다.
	그리고 이것은 Seagate 버전에서 추가로 사용자 정의할 수 있는 스크립트입니다. 일반적으로 파일 이름에 헤드 식별자가 포함되어 있으므로 이 스크립트의 개인 버전에 자동으로 내장된 구문 분석이 있습니다.
	이제 주요 예제 데이터 세트 중 하나로 빠르게 넘어가겠습니다. 이것이 제가 언급한 박물관 데이터입니다. 그래서 이것은 고기가 더 많습니다.
	개체당 행이 있지만 일부 숫자 데이터가 있습니다. 개체를 나열합니다. 많은 속성 데이터가 있습니다. 그래서 잔뜩...
	여기에 더 많은 실질적인 데이터 세트가 있습니다. 하지만 스크롤을 내리면 데이터 세트 내부가 이미지 경로, 이미지가 있는 URL임을 알 수 있습니다.
	호스팅되고 일부 행에 대해 여기에서 최대 5개의 개별 이미지임을 확인할 수 있습니다.
	그래서 두 번째 도구 이미지 테이블 중요한 이미지는 실제로 이미지를 테이블로 가져오는 모든 것이며 여러 경로를 수용할 수 있습니다. 로컬 경로일 수도 있습니다. URL일 필요는 없습니다.
	공유되면 데모 데이터를 얻을 수 있습니다... 이미 끝났습니다. 나는 빨리 말하고 싶었습니다... 그것이 무대 뒤에서 무엇을 하고 있는지에 대해 빨리 이야기하고 싶었습니다.
	JMP가 이미지를 인식하는 항목을 열면 이미지 객체가 될 수 있습니다. 그리고 이미지 개체가 취할 수 있는 JSL 명령 메시지가 많이 있습니다. 크기 가져오기, 픽셀 가져오기, 이미지 저장 등이 있습니다. 그리고 우리가 공유하고 있는 코드에서 그것들을 볼 수 있을 것입니다.
	자, 결과를 보고 싶습니다. ...테이블에 이미지를 넣습니다. 이 스크립트는 이미지를 붙이는 것 외에 몇 가지 작업을 수행합니다.
	그것은... 이것에 대한 다른 코드 스니펫에 대한 또 다른 예를 열어 보겠습니다. 따라서 이미지는 표현식 유형 컬럼인 컬럼으로 이동하므로 이미지를 넣는 방법에 대해 표현식 데이터 유형을 만들고 있습니다.
	또한 해당 열에 대한 이벤트 처리기를 만들고 있습니다. 이것은 그래프 상자에 대한 특수 메시지를 사용하고 이미지 개체에 이미지를 추가하고 그래프 상자에 바로 추가됩니다. 그것이 무엇인지 보여드리겠지만 그것은... 이벤트 핸들러를 클릭합니다.
	또한 크기가 조정되고 있습니다. 따라서 이 크기를 조금 더 크게 수용할 수 있도록 키가 커졌습니다.
	그것은 여러분이 할 수 있는 일입니다. 내 스크립트가 그렇게 합니다. 하지만 기본적으로 이미지를 넣으면 이렇게 아주 작은 것을 얻을 수 있습니다. 멋질 수 있습니다.
	큰 배열을 볼 수 있지만 JMP에서 이미지가 너무 작아서 어떻게 볼 수 있는지 모르겠습니다. 이미지를 수동으로 넓힐 수도 있습니다. .
	그리고 스크립트는 테이블에 자신을 포함합니다. 방법을 아는 것은 유용한 일이며 여기의 논리는
	이 모든 이미지를 삽입했을 때 데이터 테이블이 정말 커졌고 전체 이미지가 포함되었습니다.
	이런 일이 발생하면 전체 이미지에 대한 데이터가 포함되므로 이 데이터 세트를 누군가에게 보내서 그들이 내 특수 도구 메뉴에 대해 전혀 알지 못하는 상태에서 이 데이터를 가져오도록 할 수 있습니다. 그들은 이것을 실행하여 이미지를 다시 가져올 수 있습니다.
	내가 보여주고 싶었던 On Click에서 여기를 클릭하면 이미지의 전체 크기 또는 더 큰 버전을 볼 수 있습니다.
	제가 말했듯이, 데이터 테이블에 이미지를 포함하는 것의 장점 중 많은 부분이 매우 단순한 JMP 탐색 기능으로 밝혀졌습니다. 예를 들어, 이 열을 가져와 재정렬할 수 있습니다.
	전체 파일 크기 표를 살펴보는 것이 더 재미있을 것입니다.
	이런 식으로 탐색하고 정렬할 수 있습니다. 여기에서 이미지를 몇 개로 정렬했는지, 또는 얼마나 많은 이미지가 작동하는지로 행을 정렬한 것을 볼 수 있습니다.
	그래서 아래로 스크롤하면 시각적으로 볼 수 있습니다. 재정렬하면 관심 있는 다른 열이 옆에 표시됩니다. 실제로 그리드에서 많은 이미지를 얻을 수 있습니다.
	책상 위에. 여기에 이 그룹이 있고 나만의 그룹화 열을 구성했습니다. 그래서 저는 그것을 재정렬할 수 있었습니다. 열을 재정렬하기만 하면 이미지 옆에 붙일 수 있습니다.
	스크롤하여 검토하고 싶은 경우를 대비하여. 따라서 단순히 이동하고, 정렬하고, 재정렬하는 많은 작업은 이미지를
	테이블. 제 개인적인 사용 사례 중 하나는 이미지에서 나오는 몇 가지 중요한 메트릭을 모니터링하는 것입니다. 제 경우에는 실제로 서로 다른 이미지의 조합에서 나온 것입니다.
	그리고 저는 이 데이터를 살펴보거나 데이터에 반복적으로 나타나는 이상값과 의심스러운 모드를 찾습니다.
	그리고 이 사용 사례에서 저는 85가 아니라 제가 보고 있는 수만 개의 행을 가지고 있고 이미지는 데이터에 어떤 문제가 있는지 탐색하는 데 유용한 부분이 될 것입니다.
	여기 예제 플롯을 만들겠습니다... 이 경우 박물관 개체의 높이와 너비를 비교합니다. 그리고 빨리 돌아가서 여러분이 할 수 있는 한 가지를 보여드리겠습니다. 여기를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하면 이 첫 번째 열에서 레이블을 만들 수 있습니다.
	그래서 제가 데이터를 보고 있다면, 저는 이것을 조사할 수 있고 뭔가 눈에 띄는 것이 있다고 말할 수 있습니다. 높이보다 폭이 더 넓은 이유는 무엇입니까? 글쎄, 그것은 실수가 아니었다. 정말 넓다.
	거기에 예술 작품, 그래서 그것은 의미가 있습니다. 그래서 한 가지 사실을 알 수 있습니다. 여기 아래 이 클러스터에 내가 관심을 갖고 있는 다른 많은 것들이 있다면, 많은 것이 있는 것 같습니다
	크기가 비슷한 이 녀석들 중에서, 아마 재미있을 것 같습니다.
	다시 말하지만 라벨을 사용하여 개별적으로 볼 수 있습니다. 하지만 내 데이터가 정말 크면 다른 탐색 작업을 수행할 수 있습니다. 데이터로 돌아가서 F7을 사용하여 페이지를 넘길 수 있습니다.
	선택된 것들에 대해. 물론, 선택한 항목을 통해 얻을 수 있는 항목 중 일부를 하위 집합으로 만들 수 있습니다.
	더 작은 데이터 세트. 제가 보여드리고 싶은 탐구적인 것 중 하나이자 제가 가장 좋아하는 것 중 하나는 행 선택입니다.
	이름 선택과 열을 할 수 있습니다. 그래서 이것은 이상한 모드이고 이미 이것을 괴짜라고 부르고 싶다는 것을 알고 있습니다.
	그리고 저는 "이봐, 이것들은 내가 조사하고 싶은 데이터의 이상한 점들이다. 그리고 여기 마지막에 1과 0이 있는 열을 제공할 것입니다.
	유용한 점 중 하나는 제 데이터 세트가 정말 크다고 상상해 봅시다. 그래서 그냥 페이징합니다. 그다지 좋지 않습니다.
	이미지가 너무 커서 거기에 이미지를 넣고 싶지 않습니다. 나는 그들을 끌어들이고 싶지 않습니다. 그것은 불가능했습니다. 그래서 여기 제 데이터 세트로 돌아왔습니다.
	그리고 제가 관심을 갖고 있는 괴짜들이 있습니다. 그리고 부분집합으로 갈 수 있고, 그것들 모두를 부분집합하는 대신에, 예를 들어 여기 이 그룹에 수천 개가 있다고 말할 수 있습니다. 저는 계층화를 위해 그 열을 사용할 수 있습니다.
	그래서 여기서 저는 11개만 선택했다고 말할 수 있습니다. 그래서 5개를 선택한다고 합시다. 홀수 볼에 계층화를 선택하겠습니다.
	그리고 제가 얻을 수 있는 것은 무작위로 선택된 5개의 홀수 볼과 5개의 비홀수 볼입니다. 여기에서 제가 그것들을 분류할 수 있고 이미지를 다시 가져올 수 있습니다. 그래서 이제 저는 말할 수 있습니다. 알겠습니다. 그냥 보고 싶습니다.
	작은 세트를 위해 하나와 둘을보고 싶을 수도 있습니다. 따라서 다시 한 번, 유용하지 않은 것으로 보이는 정말 큰 데이터도 이러한 경로를 따라 드래그하는 방법이 표시되기를 바랍니다.
	이미지가 있거나 이미지에 넣을 수 있다는 것을 알고 있다면, 나는 단지 얻을 수 있습니다...그들은 하위 집합을 얻을 것입니다. 그런 다음 이것들을 훑어보고 괴짜의 차이점이 무엇인지 말할 수 있습니다. 나는 그것들을 분류할 수 있다.
	이제 다른 사용 사례를 보여주고 싶습니다. 그래서
	이 사용 사례는 이미지의 딥 러닝 분류를 수행하는 방법을 배우는 것이었습니다.
	이 경우에, 아시다시피...이 경우 이미지가 실제로 데이터라는 사실이 저를 강하게 강타했습니다.
	그래서 여기에 이것의 예가 있습니다. 저라면 물론 제 경우에는 녹음을 보고 있는데 그것들을 바라보는 시각이 다릅니다. 저는 이러한 다양한 견해를 분류하려고 했습니다.
	바로 느낌??? 머리의 다른 부분에 초점을 맞춘 일부 또는 다른 것. 그래서 여기에서는 아트 데이터에서 고양이 조각상을 시뮬레이션하고 분류합니다. 여기는 뒷면, 오른쪽을 향하고, 정면을 향하고 있습니다.
	아시다시피 기계 학습을 수행하는 이 전체 프로젝트는 JMP에서 진행되지 않지만 거기에는 필요가 있습니다.
	이 파이썬을 위해 ??? 학습 데이터를 제공하는 TensorFlow 분류 제품입니다. 그리고 결국 돌아오는 결과를 검토하기 위해 폴더에 중첩된 파일의 형태가 됩니다. 다른 도구를 빠르게 보여드리겠습니다. 이 사진
	시작합니다. 이미지 테이블. 이 도구들.
	두 개의 폴더와 여기...이미지를 선택할 수 있습니다.
	이들은 데이터 테이블의 경로 또는 이미지이며 일부 속성 열을 선택하고 이를
	중첩된 파일 폴더 범주에 대한 파일 폴더. 여기에서는 내 파일 이름 열을 이름으로 사용하도록 지시할 것입니다.
	일반적으로 접두사를 사용하거나 크기를 변경할 수 있습니다. 크기 조정은 이 기계 학습에서 실제로 나온 또 다른 것입니다. 내 모델은 특정 크기의 업로드 이미지를 확실히 예상하도록 설정했습니다. A 그런 다음 이것이 작동하면 내 이미지를 보낼 것입니다.
	폴더에.
	그것이 어디로 갔는지 여기에 snafu가 있습니다.
	한 번 더 할게요. 이미지...이미지 테이블을 폴더로.
	제가 잘못 눌렀나 봅니다. 여기에 빠르게 넣고 싶은 기계 학습 이미지 폴더가 있습니다.
	그것을 수정하십시오.
	파일 이름을 클릭합니다.
	그리고 그것들을 폴더에 정리할 것입니다.
	여기 제 테스트 및 교육 데이터 세트가 있고 죄송합니다. 카테고리에 대해 잘못된 것을 골랐습니다. 열에서 선택한 항목별로 분류해 보겠습니다.
	그래서 거기에 있는 아이디어는, 알다시피, 분류된 데이터를 파일 폴더 구조에 넣어야 한다는 것입니다.
	또 다른 점은 데이터 테이블의 JMP에서 이 작업을 수행하는 것이 데이터에서 유용하다는 것입니다. 따라서 이러한 범주 교육을 생각해 내는 것이 유용합니다.
	JMP 내부의 그룹. 나는 이미 우리가 계층화를 할 수 있다는 것을 보여주었고 여기에 또 다른 예가 있습니다. 데이터가 있기 때문에 부서와 같은 다른 데이터 열이
	데이터 세트에서. 돌아가서 볼 수 있습니다. 예를 들어 테스트 세트와 훈련 세트를 균형 잡힌 방식으로 분할했습니까? 그래서 내가 이집트 미술을 할 때 이집트 미술을 잘했습니다.
	부분적으로는 작업에, 부분적으로는 교육에 참여하고 다른 범주에는 그리 많지 않습니다. 따라서 JMP에는 다른 데이터가 있다는 것을 알고 있습니다.
	열. 그들은 내 테스트 훈련 세트를 구성하고 균형 잡힌 그룹이 있는지 확인하고 이 테이블을 저장하고 그 안에 무엇이 있었는지 기록하는 데 편리합니다.
	내가 한 훈련에 무엇이 있었는지. 그게 있습니다. 이것에 대해 마지막으로 말하고 싶은 것은 이 박물관 데이터가 실제로 잘 캡처되지 않는다는 것입니다.
	모두 매우 유사하게 보이는 계측 이미지에 대한 아이디어입니다. 그래서 이 고양이들은 모두 매우 독특하기 때문에 여기를 스크롤할 때 자세히 살펴봐야 할 수도 있습니다.
	있잖아, 이게 고양이의 뒷모습인지, 얼굴이 닳은 앞모습인지, 그리고
	계측 이미지가 서로 매우 유사한 경우에 대해 더 자세히 이야기하겠습니다. 그리고 눈으로 사물을 보면서 스크롤하는 것은 잠재적으로 매우 유용합니다. PowerPoint 도구로 Serkay의 이야기를 들은 후.
세르케이 올메즈	알겠습니다. 내 화면을 공유하겠습니다.
	괜찮은.
	그래서 제가 이야기할 것은 사람들이 JMP 테이블에 나열된 이미지를 PowerPoint로 푸시할 수 있게 해주는 스크립트입니다.
	따라서 원하는 것은 표에 나열된 링크에서 이미지를 수집하고 선택한 템플릿을 사용하여 PowerPoint로 푸시하는 것입니다. 따라서 다음을 사용하여 이 테이블을 만들 수 있습니다.
	Heidi가 이미 보여준 코드 스니펫과 이 스크립트는 이미 테이블이 있고 거기에 링크가 있다고 가정합니다.
	스크립트를 실행하고 스크립트가 수행하는 작업을 알려드리겠습니다.
	따라서 이것을 실행하면 속성으로 열을 선택할 수 있는 인터페이스가 제공됩니다. 먼저 JMP가 해당 이미지를 수집할 위치를 알 수 있도록 이미지 경로를 선택해야 합니다.
	레이블을 추가할 수도 있습니다. 이러한 레이블은 PowerPoint에 열로 들어가며 PowerPoint에서 원하는 레이아웃 종류를 결정할 수도 있습니다. 그리드를 표시하겠습니다.
	먼저 레이아웃. 따라서 이 경우에는 4개의 열, 2개의 행이 있습니다. 그리고 내보내기를 누르세요. 그것이 하는 일은 파워포인트를 작동시키고 파워포인트는
	가서 이미지를 수집하면 슬라이드가 만들어지고 서버에서 20개의 이미지를 가져오기 때문에 10~20초가 걸립니다.
	따라서 완료되면 멋지게 배치된 구조의 PowerPoint를 갖게 됩니다. 그리고 그 열은 UI에서 처음에 선택한 열에서 가져온 테이블이라는 것을 기억하십시오. 그래서 당신은 이것을 빨리 얻고 당신은 물론 변경할 수 있습니다
	여기 레이아웃. 예를 들어, 당신이 하고 싶다고 가정해 봅시다.
	다른 것. 여기에 이 레이아웃 선택이 있습니다. 한 행을 수행하고 싶고 거기에 주석을 달 수 있도록 아래에 약간의 공간을 남겨두고 싶다고 가정해 봅시다. 그래서 당신은 이것을 다시 실행할 수 있습니다
	그러면 JMP가 PowerPoint에 레이아웃 설정 방법을 알려줍니다. 그런 다음 이 작업이 완료되면 슬라이드당 이미지 행이 생깁니다.
	이렇게 보고
	스크립트가 수행하는 또 다른 작업은 슬라이드를 범주로 분할하는 것입니다. 또는 데이터에 최상위 속성이 있고 시작하고 싶을 수도 있습니다....새 슬라이드를 시작하고 싶습니다.
	그 속성이 바뀔 때. 예를 들어 매체를 슬라이드 레이블에 넣으면 상단에 슬라이드 레이블이 생성됩니다. 제목과 같습니다.
	또한 이 작은 PowerPoint 프레젠테이션을 범주로 나눕니다. 따라서 이 매체 속성이 변경될 때마다 새 슬라이드가 시작됩니다. 내가 이만하면,
	10-20초 안에 같은 작업을 다시 수행합니다. 이제 그것들을 다른 범주로 그룹화할 것입니다. 그래서, 당신은 nicelu 배치됩니다
	슬라이드 세트,
	분할됩니다. 예를 들어 황동과 같은 매체용 슬라이드가 있고 청동 슬라이드가 있고 그 중 하나의 항목만 있는 것 같습니다. 내가 선택한 ??? 데이터의 행과 세라믹 등이 있을 것입니다. 그래서 이것은 슬라이드를 분리합니다.
	시연으로 마지막으로 보여드릴 것은 때때로 사람들이 좀 더 복잡한 레이아웃을 원한다는 것입니다. 예를 들어 템플릿, 그들은 하나의 이미지를 보고 싶어할 것입니다.
	그래서 그들은 큰 이미지를 왼쪽에, 어쩌면 몇 개 더 오른쪽에 넣기를 원합니다. 이렇게 복잡한 템플릿을 만들 수 있습니다.
	이동하여... 다른 레이아웃을 선택하면 스크립트로 수행됩니다. 그래서 저는 하나의 크고 작은 레이아웃을 가졌습니다. 왼쪽에는 하나의 큰 이미지가 있고 오른쪽에는 두 개의 작은 이미지가 쌓여 있습니다. 그래서 이것만 하면
	동일한 작업을 수행하지만 이제 다른 레이아웃이 됩니다.
	슬라이드를 만드는 데 10~20초가 걸립니다.
	자. 왼쪽에 큰 이미지가 있고 오른쪽에 작은 이미지 두 개가 있습니다.
	그리고 마지막으로 보여드릴 것은 도구를 사용자 정의하는 것입니다. 우리는 이 모든 이미지 조작을 수행하는 이 대규모 추가 기능의 일부로 이 도구를 출시할 예정입니다. 그래서 이것을 아주 빨리 열면
	이것은 사용자 정의가 가능하므로 사용자가 들어가서 자동으로 역할에 넣을 열의 종류를 변경할 수 있습니다. 그래서
	사용자는 자신에게 다르게 보이도록 만들 수 있습니다. 마지막으로 언급할 것은 특수 템플릿에 관한 것입니다. 그래서 그 템플릿들
	방금 큰 것부터 작은 것까지 보여 드렸습니다. 그것들은 도구 외부에 있는 스크립트에 의해 생성됩니다. 그래서 우리는 그들 중 두 가지를 제공할 것입니다. 그러나 아이디어는 사용자가 충분히 경험하면 그 사람이 개발할 수 있다는 것입니다.
	자신의 템플릿을 도구에 넣으면 도구가 인식하거나 개발자가 점점 더 많은 템플릿을 개발할 수 있습니다.
	지정된...특정 고객 또는 특정 사용자에게만 적용됩니다. 따라서 이것은 우리가 릴리스할 추가 기능의 일부가 될 것입니다. 이것이 내가 가진 전부입니다. 하이디는 다시 가져갈 수 있습니다.
하이디 하드너	알았어 알았어.
	미안합니다. 내가 돌아왔어
	이제 우리는 다른 데이터 세트를 보고 있습니다. 이 Shed of Science 천문학 이미지.
	그리고 광고된 대로 이 이미지는 좀 더...그것들은 계측 이미지이며 여러분은 여기 이 아주 작은 이미지에서 밤하늘의 일부를 보고 있습니다. 그리고 이 아주 작은 크기와 범위의 이미지에서도
	당신은 거기에서 움직임을 볼 수 있습니다. 그리고 무언가가 나타나면 여기와 같은 비정상적인 것을 볼 수 있습니다.
	그리고 이것이 제가 제 기계 학습 프로젝트에 대한 분류와 같은 것을 보고 명목상으로 서로 매우 매우 유사하게 보이는 이미지를 가지고 있을 때 제가 만들고 싶었던 요점의 일부입니다. 스크롤을 내리면서 이와 같이 변칙적인 것을 보는 것은 매우 쉽습니다.
	하지만 저는 사실 우리가 이것을 폭파하고 다시 스크롤할 때 보다 생생한 데모를 만들 것입니다. 그러니까 빨리 해줘
	우리가 보게 될 것을 설명하십시오. 여기 시간의 함수로서 이들 이미지의 흰색 강도에 대한 보기가 있습니다. 그래서 이것들은 우리가 그것들을 스크롤할 때 여기에서 주문된 시간입니다.
	그리고 여러분이 보지 못할 한 가지는 눈에 잘 보이지 않는데 여기 강도에서 크고 느린 추세입니다.
	우리는 라벨을 붙일 것입니다. 레이블을 사용하여 보는 방식을 여기에서 다시 볼 수 있습니다. 예, 강도가 매우 높은지 여부. 60초 노출에 걸쳐 줄무늬가 있는 것은 그 이미지에서 지나가는 무언가이기 때문입니다. 우리는 또한 데이터의 범프를 통해 볼 수 있습니다. 그리고 그것이 당신이 보는 곳입니다
	망원경이 표류했습니다. 이것의 배경이 조금 움직이고 자체적으로 재설정됩니다. 스크롤하면 볼 수 있습니다. 그래서 약간의 미리보기.
	훨씬 더 크게 확장하여 데이터 테이블 내부에서도 이미지를 아주 크게, 조금 더 크게 볼 수 있도록 하겠습니다.
	그리고 처음부터 다시 시작하십시오. 내가 원하는 것은 데이터를 스크롤하면서 이 지점을 관찰하고 저 물체를 관찰하는 것입니다.
	바라건대 우리가 보고 있는 것은 배경 별에 대해 왼쪽으로 움직이는 것을 볼 수 있습니다. 그리고 그것은 소행성, 2171 키예프입니다.
	즉, 우리는 이것이 이러한 계측 이미지의 진정한 의도임을 보고 있습니다. 따라서 우리는 올바른 상황에서 테이블의 이미지를 스크롤하는 것만으로 사용할 수 있다는 것을 보여주는 그래픽 데모일 뿐입니다.
	이미지 테이블 주석. 따라서 이것은 이미지를 하나씩 살펴보고자 하는 반대의 경우입니다.
	이것을 클릭하면 다시 경로 또는 포함된 이미지를 사용할 수 있습니다.
	여기에 날짜를 입력하는 일종의 식별자를 가지거나 행 번호만 제공하고 다른 속성을 가질 수 있습니다. 여기에 망원경을 두겠습니다.
	데이터에. 이것이 하는 일은 작은 마크업 도구를 만들고 이 도구를 사용하면
	몇 가지 일반적인 분류를 수행합니다. 이것은 3입니다. 여기에 무언가를 말할 수 있습니다. 데이터에 대한 일종의 의견입니다.
	그리고 십자선도 있어서 측정도 할 수 있습니다. 이미지의 픽셀 단위로 측정하고 십자선을 움직여 위치와
	기록을 클릭하면 거기에 델타와 픽셀이 있습니다. 이제 시작하기 전에 광고로 마크업하는 다양한 방법이 있는 이유 중 하나는
	JMP에서 이 작업을 수행하게 된 동기 중 하나는 이미지와 함께 이 모든 다른 데이터가 테이블에 있다는 것입니다.
	이것은 실제로 여기 이 하나의 열로 표시됩니다. 그러나 다시 말하지만 이것은 맞춤화를 위해 잘 익은 것입니다. 나만의 작은 버전으로 이미지를 보고 있어요
	그리고 저는 여기 이 뷰에서 인쇄하고 있습니다. 헤드가 웨이퍼의 위치에 대한 작은 지도나 기타 다양한 데이터 조각입니다. 아니면 이미지 레시피에 내가 확인하려고 시도할 수 있는 치수가 무엇인지 말했을 수도 있습니다.
	이미지와 항목을 결합하는 기능, 그렇게 해도 가능할까요? 하지만 녹화를 클릭하면 오른쪽으로 이동합니다. 열을 추가하고
	(기둥이 너무 커서 조금 줄입니다.)
	여기 행 3에서 볼 수 있고 기록되었습니다. 아니요, 흰색 십자선을 움직이고 싶지 않아서 수직 거리를 얻고 십자선의 위치와 내 의견 및 분류가 테이블의 올바른 행에 바로 다시 고정됩니다.
	여기서 우리가 보고 있는 또 다른 것은 이미지의 또 다른 열입니다. 그래서 여기에 JMP 플롯인 이미지를 넣었습니다. JMP 플롯은 이미지가 될 수 있습니다.
	그리고 우리가 공유하고 있는 데이터 테이블에는 내장 코드가 있습니다. 여기에서 이러한 이미지를 만드는 것을 볼 수 있으며 여기에는 우리가 가지고 있는 이미지에 픽셀 가져오기 메시지를 사용하는 것이 포함됩니다.
	데이터의 매트릭스를 얻고 소행성이 움직이는 곳을 따라 조각을 자르고 강도를 평균화합니다. 넘기면서 볼 수 있어요
	이 이미지에서 움직이는 피크. 그러나 이것의 진정한 요점은 내가 방금 언급한 것입니다.
	Seagate에서 항상 보유하고 있는 사용 사례 중 일부는 헤드에 대한 한 행의 데이터와 전체 스펙트럼에서 나온 피크 주파수 또는 스펙트럼에서 나온 최적 값과 같은 값이 있습니다. 최적화 스윕 등
	이러한 스윕은 실제로 데이터의 이미지가 될 수 있습니다. 물론 이미지나 복잡한 곡선에서 그런 종류의 특징 추출을 수행하는 데는 타당한 이유가 있습니다.
	빈도와 같은 간단한 값은 다음과 같은 다양한 JMP 분석에서 더 직접적으로 사용할 수 있습니다.
	JMP의 통계 플랫폼이지만 다른 여러 데이터 열과 관련하여 테이블에 이미지를 가져오면 할 수 있는 유용한 일이 훨씬 더 많다는 것을 우리 둘 다 입증했으면 합니다.
	특히 플롯을 이미지로 볼 수 있기를 바랍니다. Serkay의 PowerPoint 데모와 플롯은 특정 방식으로 PowerPoint에서 정렬하는 것과 같은 종류입니다.
	어쨌든, 우리가 공유한 JSL의 다양한 부분이 당신에게 유용하고 이미지로 더 많은 일을 할 영감을 얻기를 바랍니다. 감사해요.

탈주데이터 탐색JSL 애플리케이션 개발Re: 데이터 테이블의 이미지 및 관련 JSL 도구(2020-US-30MP-585)

@하드너 흠 시도했지만 작동하지 않았습니다. 음- 생각보다 쉽지가 않네요. 건배!

Re: 데이터 테이블의 이미지 및 관련 JSL 도구(2020-US-30MP-585)

감사해요!  

귀하의 질문을 이해했는지 잘 모르겠지만 이미지 URL이 포함된 문자 열이 있는 일반 파일 중 하나를 연 다음(예제 데이터에서와 같이) 해당 열을 표현식으로 변환(이 예에서는 EXPRESSIONofURL이라고 함)하면 다음과 같습니다. URL 주위에 따옴표 없이 가져오기 도구와 함께 작동하는 문자 열로 다시 전환하는 방법...

 

dt = Current Data Table();
dt << New Column( "URL" );
:URL[1] = Eval( Parse( :EXPRESSIONofURL[1] ) );

 

 

 

 

Re: 데이터 테이블의 이미지 및 관련 JSL 도구(2020-US-30MP-585)

@하드너 - 추가 기능을 공유해 주셔서 감사합니다. 내 데이터 세트에서 사용하려고 했지만 내 URL을 식으로 가져오고 텍스트로 변환하려고 할 때(명령에 추가할 때) 내 URL의 이미지를 가져오지 않습니다. 어떤 충고?

Re: 데이터 테이블의 이미지 및 관련 JSL 도구(2020-US-30MP-585)

.zip 파일에 얼마나 많은 컨텍스트와 예제 코드/데이터를 포함했는지 정말 감사합니다! 감사합니다!