可视化

1.安装扩展Browser Preview 安装完成后在侧栏会多出一个图标，点击后就能打开内置谷歌浏览器 2.安装扩展Debugger for Chrome 3.在项目里创建launch.js文件 会在当前项目下生成文件夹和配置文件 4.编辑launch.js url与项目启动后的地址保持一致 { // Use IntelliSense to learn about possible attributes. // Hover to view descriptions of existing attributes. // For more information, visit: https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=830387 "version" : "0.2.0" , "configurations" : [ { "type" : "browser-preview" , "request" : "launch" , "name" : "Browser Preview: Launch" , "url" : "http://localhost:8080" , "webRoot" : "${workspaceFolder}/src" , "sourceMapPathOverrides" : { "webpack:///src/*" : "$

win10安装igragh的超详细步骤 首先Python_igraph是一种和nextworkx.这类的一样的针对于复杂网络的绘制图形的可视化库，而且是外部库，不支持直接pip直接下载， 所以必须外部下载导入。不得不说网上的大多数的安装包都是在linux环境下的，而且是只支持python2的，我在安装在计算机win64 环境下确实花了我前前后后相当于24个小时的时间终于成功安装上了这个环境，包括收集相关的 文档和安装，其中找寻需要的文件最费时间，好了废话不多说了，直接上安装过程： 环境：win10 bit64 python平台是anaconda3，即我要安装的地方是anaconda3环境下，当然也可以在对应的Python解释器下，这里展示在conda下的安装。 首先需要安装pycairo这个包到anacon环境目录下( 建议先在终端检查是否已经安装了这个包pip list，有的话直接下载igraph模块即可 )，这里建议在 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pymetis 这里寻找， 这是一个专门针对于win环境下的大量的安装包， 注意一定要使用google浏览器 ，其他浏览器在打开下载相应的文件包的时候会出现404错误，而且进入选择页面时，要选择和自己的环境相对应的那个文件下载，例如我的就是python3.7，win64环境

简介 什么是Seaborn Seaborn 是基于matplotlib的图形可视化python包。它提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。 Seaborn 是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。应该把 Seaborn 视为matplotlib的补充，而不是替代物。同时它能高度兼容numpy与pandas数据结构以及scipy与statsmodels等统计模式。 seaborn 0.9 中文文档 import seaborn as sns import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt def sinplot(flip=1): x=np.linspace(0,14,100)#在区间0到14上找100个点 for i in range(1,7):#画六条线 plt.plot(x,np.sin(x+i*.5)*(7-i)*flip) plt.show() sinplot() 使用seaborn默认风格 sns.set() import seaborn as sns import numpy as np

一、安装文件包下载 Navicat for MySQL 安装软件和破解补丁： 链接： https://pan.baidu.com/s/1oKcErok_Ijm0CY9UjNMrnA 密码：4xb1 二、Navicat for MySQL安装配置 1、下载以上链接文件，找到Navicat for MySQL 11.0.10（64bit）包，进行解压，如下图所示： 2、双击安装包，以管理员身份运行，如下图所示： 3、点击“下一步”，如下图所示： 4、选择“我同意”，点击“下一步”，如下图所示： 5、浏览选择安装文件夹，点击“下一步”，如下图所示： 6、选择开始目录，创建快捷方式，点击“下一步”，如下图所示： 7、点击“下一步”，如下图所示： 8、点击“安装”，如下图所示： 9、直至安装完毕，点击“完成”，如下图所示： 10、双击目录下“ PatchNavicat.exe”，进行破解，如下图所示： 11、浏览选择到Navicat for MySQL 11.0.10目录下的navicat.exe文件，如下图所示： 12、破解成功，如下图所示： 13、回到桌面，以管理员身份运行 Navicat for MySQL，如下图所示： 14、选择”文件”->”新建连接”或者直接点击“连接”，如下图所示： 15、在弹出新建连接对话框中，输入信息，并进行连接测试，如下图所示： 16

事件循环、执行栈和任务队列可视化 这个宏任务、微任务，自带例子，也可以自己编辑，不过超过5s的例子就不行 JavaScript Visualizer Tyler Mcginnis大佬的Advanced JS课程配套的可视化工具，只能用ES5语法。 JavaScript Tutor JS运行可视化 (也可以可视化运行 Python2, Python3, Java, JavaScript, TypeScript, Ruby, C, and C++ code) ES5可视化 这个是Philip Roberts在JS大会上讲Event Loop时做 演示 的网站（大佬自己开发的，React还是0.12版本）。 来源： https://www.cnblogs.com/wydumn/p/12166547.html

先存着 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #最经典的mnist手写字符识别中的数据集 max_steps = 1000 learning_rate = 0.001 dropout = 0.9 data_dir = './MNIST_data_bak' log_dir = './logs/mnist_with_summaries' mnist = input_data.read_data_sets ( data_dir, one_hot = True ) sess = tf.InteractiveSession ( ) with tf.name_scope ( 'input' ) : x = tf.placeholder ( tf.float32, [ None, 784 ] , name = 'x-input' ) y_ = tf.placeholder ( tf.float32, [ None, 10 ] , name = 'y-input' ) with tf.name_scope ( 'input_reshape' ) : # 784维度变形为图片保持到节点 # -1 代表进来的图片的数量、28，28是图片的高和宽，1是图片的颜色通道 image

本文将详细介绍在JavaScript中算法的用法，配合动图生动形象的让你以最快的方法学习算法的原理以及在需求场景中的用途。 有句话怎么说来着： 雷锋推倒雷峰塔，Java implements JavaScript. 当年，想凭借抱Java大腿火一把而不惜把自己名字给改了的JavaScript（原名LiveScript），如今早已光芒万丈。node JS的出现更是让JavaScript可以前后端通吃。虽然Java依然制霸企业级软件开发领域（C/C + +的大神们不要打我。。。），但在Web的江湖，JavaScript可谓风头无两，坐上了头把交椅。 然而，在传统的计算机算法和数据结构领域，大多数专业教材和书籍的默认语言都是Java或者C/C+ +。这给最近想恶补算法和数据结构知识的我造成了一定困扰，因为我想寻找一本以JavaScript为默认语言的算法书籍。当我了解到O’REILLY家的动物丛书系列里有一本叫做《数据结构与算法JavaScript描述》时，便兴奋的花了两天时间把这本书从头到尾读了一遍。它是一本很好的针对前端开发者们的入门算法书籍，可是，它有一个很大的缺陷，就是里面有很多明显的小错误，明显到就连我这种半路出家的程序猿都能一眼看出来。还有一个问题是，很多重要的算法和数据结构知识并没有在这本书里被提到。这些问题对于作为一个晚期强迫症患者的我来说简直不能忍。于是乎

没有原理，没有技术，只有步骤。不用手动输入、修改各种配置，IIS配置可视化、简单、明了，没有URL重写。 假设： 1、Python安装路径：C:\Python38 2、建立一个hello.py文件，保存路径C:\MyCodes\Python\Flask，代码如下： from flask import Flask app = Flask ( __name__ ) @app . route ( '/' ) def helloworld ( ) : return 'Hello World! <b>哈啰地球！</b>' 我们的目的就是在浏览器上输入IP地址就将这个文件显示出来： 步骤： 第一步，保证安装了IIS安装了CGI（这一步太简单太多教程了，略过）。 第二步，安装安装wfastcgi C:\>pip install wfastcgi 第三步，以管理员身份进入DOS命令模式并启用wfastcgi：wfastcgi-enable C:\Windows\system32>wfastcgi - enable Applied configuration changes to section "system.webServer/fastCgi" for "MACHINE/WEBROOT/APPHOST" at configuration commit path "MACHINE/WEBROOT

博客转载自：http://www.pclcn.org/study/shownews.php?lang=cn&id=155 本小节讲解如何可视化深度图像的两种方法，在 3D 视窗中以点云形式进行可视化（深度图像来源于点云），另一种是，将深度值映射为颜色，从而以彩色图像方式可视化深度图像。 代码 首先，在 PCL （ Point Cloud Learning ）中国协助发行的书提供光盘的第 7 章例 2 文件夹中，打开名为 range_image_visualization.cpp 的代码文件，同文件夹下可以找到相关的测试点云文件 room_scan1.pcd 。 解释说明 首先，解析命令行并从磁盘上读取点云（如果没有点云文件，自行创建一个），并构造深度图像。 pcl::visualization::PCLVisualizer viewer ("3D Viewer"); //定义初始化可视化对象 viewer.setBackgroundColor (1, 1, 1); //设置背景为白色 pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustom<pcl::PointWithRange> range_image_color_handler (range_image_ptr, 0, 0, 0); //设置自定义颜色 viewer

通常我们认为深度学习模型是“黑盒”的，即模型学到的表示很难用人类可以理解的方式来提取和呈现。然而对于卷积神经网络来说却不是这样的。CNN学到的表示非常适合可视化，因为CNN本身就是 视觉概念的表示 。 CNN可视化和解释：【本文给出3个层面的可视化】 1）可视化卷积神经网络的中间输出（中间激活） 有助于理解卷积网络神经连续的层如何对输入进行变换，也有助于初步了解卷积神经网络每个过滤器的含义。 2）可视化卷积神经网络的过滤器 有助于精确理解卷积神经网络中每个过滤器容易接受的视觉模式或视觉概念。 3）可视化图像中类激活的热力图 有助于理解图像的哪个部分被识别为属于某个类别，从而可以定位图像中的物体。 一、可视化中间激活 可视化中间激活，是指对于给定输入，展示网络中各个卷积层和池化层输出的特征图（层的输出通常被称为该层的激活，即激活函数的输出）。 可视化中间激活，可以看到输入如何被分解为网络学到的不同过滤器。 从三个维度对特征图进行可视化：宽度、高度和深度（通道）。每个通道都对应相对独立的特征，所以讲这些特征图可视化的正确方法是将每个通道的内容分别绘制成二维图像。 原图如下： 第一层卷积层第4通道可视化结果： 第一层卷积层第7通道可视化结果： 第5个卷积层第5个通道可视化： 第5个卷积层的第30通道可视化： 上例中揭示了DL学到的表示存在一个重要普遍特征： 随着层数的加深