不知道你有没有找过一些工具来画数据结构的图,我反正是找了不少。windows下的visio是挺强大的,不过在linux没法使用,当然你非要使用也可以安装wine;亿图也不错,支持画数据结构图,不过是收费的。然而前面这些都不是重点,重点是他们画图都是拖拽类型的,手残党实在把持不住。最后终于发现了一款程序员画图神器-graphviz。《什么是二叉查找树》文中的树图就是用该工具画的.
Diagrams 是一个基于Python绘制云系统架构的模块,它能够通过非常简单的描述就能可视化架构,并支持以下6个云产品的图标:
在使用Graphviz进行图形可视化时,有时候会遇到 graphviz.backend.ExecutableNotFound 错误。这个错误通常是由于找不到Graphviz的可执行文件导致的。本篇文章将介绍如何解决这个错误。
UML(Unified Modeling Language,统一建模语言)是一种为面向对象系统的产品进行说明、可视化和编制文档的一种标准语言,是非专利的第三代建模和规约语言。UML是面向对象设计的建模工具,独立于任何具体程序设计语言。 方便程序员间交流,读别人代码是真的痛苦。
开源代码画图软件 graphviz 官网&下载 (可以用 Chrome 翻译看教程): https://graphviz.gitlab.io/download/ 安装后可以设置拓展名为 .gv 的
原理是使用Graphviz(Graph Visualization Software)解析生成的dot脚本得到最终展示给我们的图信息。 dot是Graphviz用于画有向图和无向图语言,语法简单。 dot的抽象语法
本系列是机器学习课程的系列课程,主要介绍机器学习中分类算法,本篇为分类算法开篇与决策树部分。
知识图谱(关系网络)可以用简单的形状和线条显示复杂的系统,帮助我们理解数据之间的联系。我们今天将介绍15个很好用的免费工具,可以帮助我们绘制网络图。
GitHub链接:https://github.com/waleedka/hiddenlayer
我们都知道,在基于红帽的Linux系统中,一个RPM包,需要把先将它依赖的其他包安装好才能正常的工作。对于终端用户,RPM的安装、更新、删除中存在的依赖关系已经被工具透明化了(如 yum或 DNF等)
“无意中发现了一个巨牛的人工智能教程,忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础,通俗易懂,而且非常风趣幽默,像看小说一样!觉得太牛了,所以分享给大家。点这里可以跳转到教程。”
画UML图的工具大致可以分为两类,一类是专业的绘图工具,带了画UML的功能,如Visio、Dia;另一类是专门用来制作UML图的,如ArgoUML和Rose,通常都有根据UML图直接生成代码。
UML(Unified Modeling Language,统一建模语言)是一种为面向对象系统的产品进行说明、可视化和编制文档的一种标准语言,是非专利的第三代建模和规约语言。UML是面向对象设计的建模工具,独立于任何具体程序设计语言。
< -是Go+里面的一个类型,叫channel,中文名叫管道,是Go+之间的一种通信机制,我们可以使用channel发送或者去接受数据,有点类似于Java的流编程。箭头方向表示数据的传递方向。
Graphviz是一个流程图可视化工具,支持可视化各种算法和模型的流程图,并且支持多种输出格式(比如PNG、PDF、SVG等)。
在使用Python的subprocess模块执行外部命令时,有时候会遇到CalledProcessError的异常,这个异常表示执行的命令返回一个非零的退出状态码。在本博客文章中,我们将讨论如何解决一个特定的CalledProcessError异常:Command '[‘dot‘, ‘-Tpdf‘, ‘-O‘, ‘Digraph.gv‘]' returned non-zero。
最近刚好有项目要用决策树实现,所以把整理的Python调用sklearn实现决策树代码分享给大家。
如果要画出决策树图,一般需要该库,需要先下载: http://www.graphviz.org/download/
这个游戏当年风靡全球,游戏规则极其简单,玩起来也是相当简单,但是要想最后拼出2048,也绝非是一件容易的事。并且玩起来,也很有意思,总想一把一把的挑战。
最近我写的源码解析文章有点多了,想换个口味。今天决定练习一下Python,尝试实现一款当时风靡一时的2048小游戏。
图表即代码 图表让你可以在 Python 代码中绘制云系统架构。它的诞生是为了在没有任何设计工具的情况下对新的系统架构设计进行原型设计。你还可以描述或可视化现有系统架构。Diagrams 目前支持主要的主要云供应商,包括:AWS, Azure, GCP, Kubernetes, Alibaba Cloud,Oracle Cloud等......它还支持On-Premise节点,SaaS以及主要的Programming框架和语言。 📷 GitHub数据 25.9k stars 349 watching 1.6
反转链表这题真的是面试非常喜欢考的了,这题看起来简单,但是能用两种方法一遍 bug free 也是不容易的,面试的时候可以筛下来一大批人,无论是对 junior 还是 senior 面试都很爱考。
本文将简单介绍I-Device通信,并讲解在 TIA Portal 中使用两个 S7 PLC 设置智能设备通信的分步教程。
Hexagonal Architecture于2005年由Alistair Cockburn撰写,是一个具有许多优势的软件架构,自2015年以来又重新引起了人们的兴趣。
边框 border-image 设置所有边框图像的速记属性。 -border-image-source 用于指定要用于绘制边框的图像的位置 -border-image-sli ce 图像边界向内偏移 -border-image-width 图像边界的宽度 -border-image-outset 用于指定在边框外部绘制 border-image-area 的量 -border-image-repeat 用于设置图像边界是否应重复(repeat)、拉伸(stretch)或铺满(round)。 border-
今天无意中发现了一个画架构图的东西,还是python的,那我们就稍微学习一下。这个python库的名字叫做diagrams,安装也很方便。直接pip install diagrams即可。但是安装好了之后,咋还用不了,需要安装Graphviz,我们可以这样理解diagrams只是提供一些基础的语法,然后拼接成指定的graphviz运行文件,然后调用graphviz去执行,最后将结果输出。Diagrams调用graphviz是通过系统变量来调用的,因此如果在没有安装graphviz的情况下运行就会出现下边的报错。这说明我们的系统变量中没有这个graphviz或者压根就没安装。
导语:在经过一天之后,我们的活动人数已经达到40人了,感谢大家对小编的支持,同时在本文末附上前一天的众筹榜单。希望能跟小伙伴们度过愉快的6天! 上过 Jeremy Howard 的深度学习课程后,我意
敲黑板了啊,答疑时间到。如果你没有良好的Python编程基础,在尝试应用数据科学方法时遇到了问题和困难,又不知道该如何有效解决,那么这篇文章就是为你写的。请务必认真阅读哟。
2020年已经过去了,国外的一家专门提供Python服务的网站Troy Labs,盘点出了2020年发布的Python库Top10。
我们使用纯文本写代码,有了Markdown又可以使用纯文本写文档,那么对于更直观的信息表达方式——图片,能不能使用纯文本描述呢?
在 Python 中使用列表时,在某些情况下,您可能需要比较两个列表是否反向相等。这意味着一个列表中的元素与另一个列表中的元素相同,但顺序相反。在 Python 中,我们可以使用反转和比较列表、使用 zip() 函数、将列表转换为字符串等方法检查两个列表是否反向相等。在本文中,我们将了解这些方法,并借助各种示例检查两个列表是否反向相等。
https://www.kdnuggets.com/2018/02/essential-google-colaboratory-tips-tricks.html
本文介绍了机器学习中的决策树算法,包括基本概念、原理、优缺点以及决策树的应用场景。同时,还介绍了scikit-learn库中的决策树实现,以及如何使用该库进行机器学习。
Anaconda Notebook本身已经是一个很好的工具,非常适用于学习,不过在企业中应用时,该工具总感觉差了一点,经常需要安装各种包,而有些包未必能通过conda进行安装。因此,我们通过Docker镜像来构建满足自己的机器学习或者深度学习环境,尽量减少大家在环境安装上浪费的时间。
图内说明来源:dubbo 官网 http://dubbo.apache.org/zh-cn/docs/dev/design.html
最近在开发AI聊天助手的时候,遇到了一个很有趣的滚动问题。我们需要开发一个类似微信聊天框的交互体验:
本文主要介绍 graphviz.vim, fork 自 wmgraphviz.vim,但是除了复用补全数据,我几乎重写了所有内容,并做了很多改进。
在本文中,将分享一些常见的编程面试问题,这些问题来自于不同经验水平的程序员,囊括从刚大学毕业的人到具有一到两年经验的程序员。
本文介绍在Anaconda环境中,安装Python语言pydot与graphviz两个模块的方法。
选自GitHub 机器之心编译 参与:蒋思源、李泽南 ICLR 2018 大会的论文评审已经于 11 月 27 日截止。在明年 1 月 5 日之前,人们将对目前提交的论文进行讨论。根据评审得分,我们整理了排名前五的论文。目前,斯坦福大学探究神经网络对抗样本的论文 Certifiable Distributional Robustness with Principled Adversarial Training 名列第一。 今年的 ICLR 大会接收到了 981 篇有效论文。截至 12 月 1 日,有 97
【磐创AI导读】:这篇文章希望跟大家分享一个可视化决策树或者随机森林的工具。这可以帮助我们更好的去理解或解释我们的模型。想要获取更多的机器学习、深度学习资源。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
我们程序员在工作生活中,有很多场合下需要绘制图表,比如PPT里的图表,学习笔记的一些助记图,还有最常见的,工作中大量使用的流程图。
Graphviz的是AT&T Labs Research开发的图形绘制工具,他可以很方便的用来绘制结构化的图形网络,支持多种格式输出,生成图片的质量和速度都不错.Graphviz本身是开源的产品,下载可以到 这里,以及他的演示界面 Graphviz在windows上和Linux上都可以顺利运行。
在上一篇博客中,我们介绍了使用量子计算模拟器ProjectQ去生成一个随机数,也介绍了随机数的应用场景等。但是有些时候我们希望可以打开这里面实现的原理,去看看在产生随机数的过程中经历了哪些运算,调用了哪些模块。只有梳理清楚这些相关的内容,我们才能够更好的使用这个产生随机数的功能。这里我们就引入一个工具pycallgraph,可以根据执行的代码,给出这些代码背后所封装和调用的所有函数、类的关系图,让我们一起来了解下这个工具的安装和使用方法。
PyGraphviz 对于图、点和边的设置,如颜色、样式、形状等属性,分别提供有 graph_attr、node_attr 和 edge_attr 属性设置函数。
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库,专用于存储和处理大型矩阵,相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多,是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习,可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层:从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度: 1.导入模块numpy并以np作为别名,查看其版本 难度:1 问题:导入模块num
决策树是一种用来进行分类和回归的无参有监督学习方法,其目的是创建一种模型,从模型特征中学习简单的决策远着呢,从而预测一个目标变量的值。 scikit-learn tree模块提供DecisionTreeClassifier类和DecisionTreeRegressor类,分别用于分类和回归问题。
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