可视化

Redis是一个超精简的基于内存的键值对数据库(key-value)，一般对并发有一定要求的应用都用其储存session，乃至整个数据库。 redis的可视化客户端目前较流行的有三个：Redis Client ; Redis Desktop Manager ; Redis Studio. Redis Desktop Manager 一款基于Qt5的跨平台Redis桌面管理软件 支持: Windows 7+, Mac OS X 10.10+, Ubuntu 14+ 特点： C++ 编写，响应迅速，性能好。但不支持数据库备份与恢复。 项目地址： https://github.com/uglide/RedisDesktopManager Redis Client 项目简介：　使用Java编写，功能丰富，缺点是性能稍差，网络不好时，会不时断线。 项目地址：　https://github.com/caoxinyu/RedisClient Redis Studio 项目简介：　又一个C++编写的redis管理工具，仅支持windows平台，支持xp操作系统。 项目地址： https://github.com/cinience/RedisStudio redisClient的安装及基本使用 RedisClient是Redis客户端的GUI工具，使用Java swt和jedis编写

环境依赖： pytorch 0.4以上 tensorboardX: pip install tensorboardX、pip install tensorflow 在项目代码中加入tensorboardX的记录代码，生成文件并返回到浏览器中显示可视化结果。 官方示例： 默认设置是在根目录下生成一个runs文件夹，里面存储summary的信息。 在runs的同级目录下命令行中输入： tensorboard --logdir runs (不是输tensorboardX) 会出来一个网站,复制到浏览器即可可视化loss,acc,lr等数据的变化过程. 举例说明pytorch中设置summary的方式: 1 import argparse 2 import os 3 import numpy as np 4 from tqdm import tqdm 5 6 from mypath import Path 7 from dataloaders import make_data_loader 8 from modeling.sync_batchnorm.replicate import patch_replication_callback 9 from modeling.deeplab import * 10 from modeling.psp_net import * 11 from

本文介绍使用 python+pyqt5 开发桌面程序的一个可视化 UI 视图布局 一、环境包的安装 1、如果还不知道虚拟环境的可以 参考 ,或者直接使用 pipenv 2、安装 pyqt5 pip3 install pyqt5 3、安装 pyqt5-tools (注意目前只支持在 window 系统下,如果你是 mac 电脑请自行安装虚拟机) pip3 install pyqt5-tools 4、使用 pip3 list 查看安装是否成功 二、在pycharm中配置pyqt5-tools工具 在 pycharm 编辑器中主要配置有三个 1、打开可视化设计的界面 2、将可视化设计保存后的 .ui 文件转换为 .py 文件 3、将可视化设计中需要使用到的资源转换为 .py 文件 4、配置结果 三、pyqt5-tools的配置 1、点击上面的加号 2、配置如图 3、上面参数介绍 Name 是自己随便命名的 Description 是简单的描素 program 是指你执行的程序 Working directory: $ProjectFileDir$ 是插入宏,表示项目文件目录 四、关于.ui文件转换为.py文件的工具 1、配置结果如图 2、关于各参数的介绍 Program 取安装包中的 pyuic5.exe 程序 Arguments 配置为 $FileName$ -o

最近去了新公司，发现公司使用的团队版本管理工具是SourceTree，本人一直是SVN的热衷粉，很少使用git，所以从头学习git及可视化客户端SourceTree的使用，本贴只针对新手，大牛可以无视。 前期准备： 首先要安装SourceTree客户端，根据教程一步一步来。 然后要去GitLab上注册自己的账号，并获取相关权限。 最后打开SourceTree，根据提示完成注册。 至此，准备工作完成，下面进入实操演练： 1. 去GitLab上，进入相关项目里，将URL复制下来。 2. Clone克隆：打开SourceTree，点击 克隆/新建 按钮，将项目的远程仓库地址写好，选中本地一个文件夹作为本地仓库，完成项目克隆。 3. Checkout检出：在分支这一栏会出现master，它对应的是远程仓库的master分支，不要动他，检出一个分支作为我们的个人分支。 4. 看看远程是否有团队开发的分支，可以将其检出，作为本地的开发分支，并追踪远程的团队开发分支。 5. Add添加缓存：在自己的分支上修改/添加，先进入 文件状态 中，会出现有变动的文件，将其添加进缓存中。 6. Commit提交：点击 提交 按钮，填写说明文字，确认提交。 7. Pull拉取，合并分支：这一步要将 个人分支 合并到 本地开发分支中，操作之前先确定本地开发分支是否最新，可以点击 获取 按钮查询，再点击 拉取

linux下 执行命令 tensorboard --logdir = '/lab/log/' #你的log文件保存路径 报错 tensorboard: command not found 解决方法 1：查找tensorboard的安装路径 使用pip show tensorflow-gpu 查看tensorflow的安装信息，得到其安装路径， 2.使用绝对路径下的main.py来启动tensorboard python3 /home/rthpc/anaconda3/envs/torchXXX/lib/python3.6/site-packages/tensorboard/main.py --logdir=./log/ 打开浏览器，输入显示的地址即可打开tensorboard。 如果出现这种情况 出现错误原因：由于多次运行程序，之前的log一直保留着，新的log只是续写，没有覆盖，所以tensorflow报出提醒。 解决办法：在你训练之前，可以将文件中的内容删除，代码如下 import tensorflow as tf logdir = './log/' if tf.gfile.Exists(logdir): tf.gfile.DeleteRecursively(logdir) 来源： CSDN 作者： 又要取昵称啦 链接： https://blog.csdn.net/weixin

　　Robo 3T可以对MongoDB进行可视化操作。 　Robo 3T安装 　　官网下载地址：https://robomongo.org/ 　　进入官网，点击下载，Studio 3T功能更全面，基础功能是免费的，部分功能是收费的，这里选择Robo 3T就够基础学习使用了 　　点击Download Robo 3T 　　选择操作系统和下载版本 　　 　　双击下载的安装包，出现如下弹框 　　点击‘下一步‘’,出现如下弹框 　　点击‘我接受’，出现如下弹框 　　选择安装路径，点击‘下一步’，出现如下弹框 　　点击‘安装’，等待程序安装完成 　　安装成功 使用Robo 3T 　　打开Robo 3T,点击Create连接MongoDB服务器（确保MongoDB服务已启动） 　　在弹框中填写数据库信息，连接成功后如图 　　如图右键选择'Open Shell'打开一个shell窗口，可以对数据库进行基本操作 　　运行命令的时候，需要选中一行运行，否则从第一行开始运行全部命令 来源： https://www.cnblogs.com/iamluoli/p/9590520.html

下载 1、Github下载地址： https://github.com/MicrosoftArchive/redis/releases 2、百度网盘下载地址： Redis-x64-3.2.100.zip 密码：kdfq 安装 1、打开一个命令窗口，通过 cd 命令进入到你解压的目录 2、输入命令：redis-server redis.windows.conf ，启动 Redis，成功后会告诉你端口号为6379（ 此步骤为临时服务，如需安装windows服务，请看3 ） 3、部署 redis 为 windows 下的服务， 关掉上一个窗口（否则会启动不了服务） ，再打开一个新的命令窗口，输入命令：redis-server --service-install redis.windows.conf 默认端口6379，如需更改，请在 redis.windows.conf 查找。 4、安装后的启动服务命令：redis-server --service-start （ 被告知启动失败！因为未关闭第一个窗口，以下错误为未关闭第一个窗口 ） 随后，进入控制面板--管理工具--服务中，寻找 Redis 服务，点击启动，报错 常用的服务命令 卸载服务：redis-server --service-uninstall 开启服务：redis-server --service-start 停止服务

使用时间类书写可视化日历 package cn . cn . ween ; /* 可视化日历 */ import java . text . ParseException ; import java . text . DateFormat ; import java . text . SimpleDateFormat ; import java . util . Calendar ; import java . util . Date ; import java . util . GregorianCalendar ; public class TestMach { public static void main ( String [ ] args ) throws ParseException { String str = "2020-10-10" ; //时间对象 DateFormat df = new SimpleDateFormat ( "yyyy-MM-dd" ) ; //定义DateFormat Date date = df . parse ( str ) ; //生成时间对象 //Date转Calendar 日期 Calendar cc = new GregorianCalendar ( ) ; cc . setTime ( date ) ; //打印日期

UML类图 相关网址 Java UML类图实现 简介 UML即统一建模语言（Unified Modeling Language）,它是一种开放的方法，用于说明、可视化、构建和编写一个正在开发的、面向对象的、软件密集系统的制品的开放方法。UML展现了一系列最佳工程实践，这些最佳实践在对大规模，复杂系统进行建模方面，特别是在软件架构层次已经被验证有效。 类图中的符号描述 类图中的关系种类 简记：箭头指向的都是被...的 来源： CSDN 作者： feiying0canglang 链接： https://blog.csdn.net/feiying0canglang/article/details/103655837

目录 我可以一次查询/联接多个表吗？ 我的数据源能有多大？ 如何创建自己的可视化？ 我可以上传和可视化csv数据吗？ 为什么我的查询超时了？ 为什么地图在地图框可视化中不可见？ 如何向仪表板添加动态筛选器？ 如何限制仪表板上的定时刷新？ 为什么“flask fab”或superset在启动时冻结/挂起/没有响应（我的主目录是NFS挂载的）？ 如果表架构更改了怎么办？ 如何着手开发新的可视化类型？ 什么数据库引擎可以用作Superset的后端？ 如何配置OAuth身份验证和授权？ 如何在仪表板上设置默认筛选器？ 如何让Superset刷新表的架构？ 有没有办法强制使用特定的颜色？ Wait_timeout默认时间短 使用pip3 install superset报错 使用pip3 install superset报错 运行yarn和yarn run build ，'xxx' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。 在pycharm里面在(pythonenv) D:\worker\idatafun\pythonenv\incubator-superset>目录下面使用这个命令：python setup.py install会报错。 Superset runserver -d -p 8088命名报错 Superset登录密码忘记，或者根本没有设置密码,应该怎么做？ No