可视化

编译工具pycharm 代码 # -*- coding:UTF-8 -*- """ Please note, this code is only for python 3+. If you are using python 2+, please modify the code accordingly. """ import tensorflow as tf def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None): # add one more layer and return the output of this layer with tf.name_scope('layer'): with tf.name_scope('weights'): Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]), name='W') with tf.name_scope('biases'): biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1, name='b') with tf.name_scope('Wx_plus_b'): Wx_plus_b = tf.add(tf.matmul(inputs,

在TensorFlow中，最常用的可视化方法有三种途径，分别为TensorFlow与OpenCv的混合编程、利用Matpltlib进行可视化、利用TensorFlow自带的可视化工具TensorBoard进行可视化。这三种方法中，TensorFlow中最重要的可视化方法是通过tensorBoard、tf.summary和tf.summary.FileWriter这三个模块相互合作来完成的。 1、TensorBoard简介 TensorBoard是TensorFlow官方推出的可视化工具，它可以将模型训练过程中的各种汇总数据展示出来，包括标量（Scalar）、图片（Images）、音频（Audio）、计算图（Graphs）、数据分布（Distributions）、直方图（Histograms）和嵌入向量（Embeddings）。在训练大型深度学习神经网络时，中间计算过程非常复杂，为了理解调试和优化我们设计的网络，我们可以使用TensorBoard观察训练过程中各种可视化数据。如果要使用TensorBoard展示数据，我们需要在执行TensorFlow计算图的过程中，将各种类型的数据汇总并记录到日志文件中。然后使用TensorBoard读取这些日志文件，解析数据并生成可视化的Web界面，让我们可以在浏览器中观察各种汇总的数据。 2、Summary方法详解: （1）tf.summary

Oracle可是化工具有很多，以下只列举sql developer和sql plus这两款连接方式 sql developer： SQL Develope启动后，需要创建一个数据库连接，只有创建了数据库连接，才能在该数据库的方案中创建、更改对象或编辑表中的数据。 创建数据库连接的步骤如下。 （1）在主界面左边窗口的“连接”选项卡中右键单击“连接”节点，选择“新建连接”菜单项，弹出“新建/选择数据库连接”窗口，如图2.17所示。 图2.17 新建连接 （2）如果要创建一个Oracle数据库中system用户方案的数据库连接，需要在图2.18中填写的内容有： ◆ “连接名”中输入一个自定义的连接名，如system_ora； ◆ “用户名”中输入system；在“口令”中输入相应密码； ◆ 选中“保持口令”复选框； ◆ “角色”栏保留为默认的“default”； ◆ 在“主机名”栏中输入主机名或保留为localhost； ◆ “端口”值保留为默认的1521； ◆ “SID”栏中输入数据库的SID，如本数据库的系统标志为orcl，实际上为安装时设置的SID。 也可在D:\app\xxxxxx\product\11.2.0\dbhome_1\network\admin\tnsnames.ora文件中查看“SERVICE_NAME”对应值即可 设置完后单击“测试”按钮测试该设置能否连接

前面提到，在zookeeper server的配置文件zoo.cfg中可以通过dataLogDir来配置zookeeper的事务日志的输出目录,这个事务日志类似于下面这样的文件: 这个文件是一个二进制文件, 一般不能够直接识别, 那么是否有方法可以把这些事务日志转换成正常日志文件呢, 答案是肯定的~ Zookeeper自带一个工具类：org.apache.zookeeper.server.LogFormatter, 使用这个类可以对zookeeper的事务日志进行格式化查看, 方法如下: java LogFormatter D:\zookeeper-3.4.3\zk_data\version-2\log.48 大家可以自行下载本文的 附件 进行尝试, 通过这种方法,我们就可以看到类似于下面这样清晰的事务日志了~ ZooKeeper Transactional Log File with dbid 0 txnlog format version 2 7/17/12 11:58:04 AM CST session 0x13893084e900000 cxid 0x0 zxid 0x48 createSession 30000 7/17/12 12:00:57 PM CST session 0x13893084e900001 cxid 0x0 zxid 0x49

在 zookeeper server 的配置文件 zoo.cfg 中可以通过 dataLogDir 来配置 zookeeper 的事务日志的输出目录 , 这个事务日志类似于下面这样的文件 : 这个文件是一个二进制文件, 一般不能够直接识别, 那么是否有方法可以把这些事务日志转换成正常日志文件呢, 答案是肯定的~ Zookeeper自带一个工具类：org.apache.zookeeper.server.LogFormatter, 使用这个类可以对zookeeper的事务日志进行格式化查看， 查看方法如下: java LogFormatter D:\zookeeper-3.4.3\zk_data\version-2\log.48 示例执行命令： java -cp /usr/local/zookeeper-3.4.6/bin/../build/classes:/usr/local/zookeeper-3.4.6/bin/../build/lib/*.jar:/usr/local/zookeeper-3.4.6/bin/../lib/slf4j-log4j12-1.6.1.jar:/usr/local/zookeeper-3.4.6/bin/../lib/slf4j-api-1.6.1.jar:/usr/local/zookeeper-3.4.6/bin/../lib/netty-3.7

1:数据源 Hollywood Movie Dataset: 好莱坞2006-2011数据集 实验目的: 实现 统计2006-2011的数据综合统计情况,进行数据可视化 gitee地址: https://gitee.com/dgwcode/an_example_of_py_learning/tree/master/MovieViwer 1.数据例子: Film ,Major Studio,Budget 300,Warner Bros, 300,Warner Bros.,65 3:10 to Yuma,Lionsgate,48 30 Days of Night,Independent,32 Across the Universe,Independent,45 Alien vs. Predator -- Requiem,Fox,40 Alvin and the Chipmunks,Fox,70 American Gangster,Universal,10 Bee Movie,Paramount,15 Beowulf,Paramount,15 Blades of Glory,Paramount,61 2: 环境 pycharm新建Flask项目 3 数据处理: Film ,Major Studio,Budget 为数据的三个标题 截断这三个数据就行 import pandas as pd

1.在本地新建版本库 首先，我们打开Git GUI是这样的一个界面，选择第一项，新建版本库。 然后选择你需要进行版本管理的项目路径，我选择了一个LoginDemo的项目。 当你创建了版本库的时候，你可以在该项目的路径下看见多了一个.git文件夹（设置了隐藏文件不可见的话看不见） 在Git Gui中，如果Unstaged Changes（未缓存的改动）中包含文件，则先点击Stage Changed，将未缓存的改动加入缓存，再点击Commit；否则需要先点击Rescan扫描项目中进行过改动的文件。注：提交描述必须要填写，不然无法提交。 提交成功后，我们可以在Repository->Visualize All Branches History中看到我们提交的历史记录（这是提交到本地而不是提交到远程服务器）。至此，本地版本库就创建成功了。 2.将项目提交到远程 上一步已经使用Git在本地建立起了版本库，然后我们需要将该项目提交到远程服务器以便同事或其他合作者共同参与开发。一般的开源项目使用github作为远程服务器。其实在本地简历版本库后，只需要点击push就可以直接上传。但是我们还没有将本地的Git与github建立联系以及设置安全协议。 首先，我们需要在有一个自己的github帐户，然后在github上新建一个repository，名字也叫做LoginDemo（可以和本地项目名不一样）

构建可使化音乐的关键在于如何获取音乐的频率。UE4中启用自带的插件 后可以用 结点分析音乐频率，并输出相应的浮点数组，sound Wave(输入对应的音乐文件，只能为WAV格式)，start time接 代表将游戏时间计入，则结点会从游戏开始运行到游戏结束。Time length应该为每段时间的频率。spectrun Width表示控制个数。 思路：先生成一排柱子设为数组，在每帧获取分析音乐频率获取的浮点数组，遍历柱子数组，并根据浮点数组不同的下标的值改变柱子的值，形成可变的柱子。 在开始时构建一个柱子数组。 实时改变数组的Z轴尺寸。 Music变量需匹配对应的音乐文件（以Audio播放） 来源： https://www.cnblogs.com/cdprojekt/p/11904367.html

2. 现在，你可以用这个姿势阅读 3. 怎么做呢? 3.1. step1: 1 npm install -g lambda-view 3.2. step2: 1234567891011 lv targer.js// 阅读远程代码lv https://code.jquery.com/jquery-3.1.1.js// 阅读多个代码lv file1.js file2.js file3.js// 阅读所有lv *.js 4. 项目地址： https://github.com/Jianru-Lin/lambda-view 5. 欢迎试玩！ 来源： https://www.cnblogs.com/liuzhongrong/p/11902228.html

主要是用来画图 import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx G=nx.Graph() #创造空的无向图 H = nx.path_graph(9) #定义结点为1-9 G.add_nodes_from(H) nx.draw(G, with_labels=True) plt.show() import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt #画图！ G=nx.Graph() G.add_node(1) G.add_nodes_from([2,3,4,5]) for i in range(5): for j in range(i): if (abs(i-j) not in (1,4)): G.add_edge(i+1, j+1) nx.draw(G, with_labels=True, #这个选项让节点有名称 edge_color='b', # b stands for blue! pos=nx.circular_layout(G), # 这个是选项选择点的排列方式，具体可以用 help(nx.drawing.layout) 查看 # 主要有spring_layout (default), random_layout, circle_layout, shell