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。
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。
导语 当一个新的产品想要复用一个旧的产品的逻辑的时候,是直接把全盘的代码copy过去就可以了吗?站在功能的角度当然没问题,但是这对于新产品是相当臃肿的,因为一些它根本不会使用的功能代码也包含在里面。同样对于旧产品而言,随着功能日积月累的变更,有些功能已经废弃,但是代码仍然在工程中,那我们应该怎样快速高效的给代码瘦身呢?半个小时,三个步骤,轻松搞定! 一、背景 根源 FT有需求,要把一个完整的功能(插件)作为一个sdk移植到其他项目。 实现方式 将插件A以及与插件A有依赖关系的所有插件一并合入。 带来的问题
作者:周易建,腾讯云云监控高级工程师 排查结果展示 [点击查看大图] 故障现象 新部署的服务,没有任何请求。但 Pod 上的 CPU 一直是占满状态,但是查看现网服务未发现问题。 定位问题 1. 先埋点,看耗时卡在哪个环节。 从前端调用接口,到中间检测环节,再到下游某服务环节,发现调用耗时都在该业务服务上。 再看日志,一个新增数据库的接口请求耗时竟然要 1s,再其它两个接口,从请求到完成耗时也要 1-2s。说明该业务服务明显出现了问题。 2. 模块问题已确定,现需定位追踪调用的接口问题。 因
决策树算法是一种常用的机器学习算法,适用于处理分类和回归问题。在Python数据分析中,决策树算法被广泛应用于预测分析、特征选择和数据可视化等领域。本文将详细介绍决策树算法的原理、Python的实现方式以及相关的实用技术点。
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。
今天我们来分享一个 Python 领域的神级第三方库 -- pycallgraph,通过该库并结合 graphviz 工具,就可以非常方便的完成 Python 应用程序调用流程的可视化工作
go-callvis是以图片的形式展示了go程序的调用关系,在看复杂项目时尤其有用。
Graphviz 是一个开源的图可视化工具,非常适合绘制结构化的图标和网络。 本文记录安装即使用方法。 简介 graphviz 是贝尔实验室设计的一个开源的画图工具,它的强大主要体现在“所思即所得"(WYTIWYG,what you think is what you get),这是和office的“所见即所得“(WYSIWYG,what you see is what you get)完全不同的一种方式。 它的输入是一个用dot语言 编写的绘图脚本,通过对输入脚本的解析,分析出其中的点,边以
graphviz+pycallgraph帮你绘制让领导看了都拍桌子称赞你的python程序逻辑调用关系图!
前言 前提:假设你熟悉Python,TensorFlow和Jupyter notebooks。 我们的目标只是可视化计算图。 TensorFlow操作形成计算图。 而对于简单的例子,你可能可以查看代码,并立即看到发生了什么,较大的计算图可能不那么明显。 可视化图表可以帮助诊断计算本身的问题,也可以帮助了解TensorFlow中的某些操作是如何工作的以及事情如何组合在一起的。 让我们来看几种不同的可视化TensorFlow图形的例子,最重要的是,如何以一种非常简单和有效的方式来实现。 首先,让我们创建一个
我们晓得一旦站点慢下来之后有很多原因,假如站点是LNMP结构,我们可以从Nginx,PHP,Mysql三部分去找原因(当然排除负载和外部设备问题),在PHP这块我们有个慢日志,终究可视化度没有那么高,如何快速追踪到瓶颈呢? xhprof是facebook开源出来的一个php轻量级的性能分析工具,跟Xdebug类似,但性能开销更低,还可以用在生产环境中,也可以由程序开 关来控制是否进行profile。 Graphviz由一种被称为DOT语言的图形描述语言,可以根据提供的节点以及线生成图形。 xhprof 是可
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。
Tideways扩展能把每条请求生成详细的执行日志,通过Toolkit对日志分析就能清楚的获取到函数、CPU的调用时长等等
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。
它允许您使用一组TensorFlow操作并注释构造,以便toco知道如何将其转换为tflite。这在张量流图中嵌入了一个伪函数。这允许在较低级别的TensorFlow实现中嵌入高级API使用信息,以便以后可以替换其他实现。本质上,这个伪op中的任何“输入”都被输入到一个标识中,并且属性被添加到该输入中,然后由构成伪op的组成ops使用。
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。
github.com/looplab/fsm实现了一个有限状态机,下面研究下它的源码,除了测试文件外,它有下面几个文件:
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。
图内说明来源:dubbo 官网 http://dubbo.apache.org/zh-cn/docs/dev/design.html
XHProf是一个轻量级的 PHP 性能分析工具,提供了图形化的界面展示性能参数和过程。
之前我们已经介绍和使用过 python 的 sklearn 包: K 近邻算法 sklearn 也提供了决策树明星,用于解决分类和回归问题。 http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.tree.DecisionTreeClassifier.html。
本文介绍一款工具 go-callvis,它能够将 Go 代码的调用关系可视化出来,并提供了可交互式的 web 服务。
最近这段时间在阅读 RTKLIB的源代码,目前是将 pntpos.c文件的部分看完了,准备写一份文档记录下这些代码的用处、处理过程、理论公式来源、注意事项,自己还没有弄明白的地方。目前的想法是把每一个函数都做成一个名片,这个名片内则包含代码的功能说明、参数说明、函数调用关系图、整体处理过程、注意事项和自己的疑惑这几个部分。而在这个名片内出现的其他函数(包括在文字和调用关系图中出现的)则使用超链接链接到其他函数名片内。然而我并不想自己去手工绘制函数调用关系图,于是就百度了一下,这才发现关于接口文档、说
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。
【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。
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。
之前对决策树的算法原理做了总结,包括决策树算法原理(上)和决策树算法原理(下)。今天就从实践的角度来介绍决策树算法,主要是讲解使用scikit-learn来跑决策树算法,结果的可视化以及一些参数调参的关键点。
Windows操作系统下,运行pydot相关程序时(我的是keras.utils.plot_model)报错,提示没有安装GraphViz,事实上并不都是因为GraphViz没有安装,本文记录错误解决方法。 问题复现 操作系统:Win10 keras版本:2.2.4 在Win10系统下(Windows系列都可能出这个问题)keras建立简单的模型,执行 plot_model,报错: import keras from keras.models import Model from keras
在计算机性能调试领域里 profiling 是指对应用程序的画像,画像就是应用程序使用 CPU 和内存的情况。
我们在编写代码的时候,最头疼的就属于说明书了,很多代码一边写具体代码,一边写说明书,Doxygen主要解决说明书问题,可以在我们写代码的时候讲注释转化为说明书,Graphviz主要是用于图形展示,html help workshop主要使用生成CHM文档。 1.Doxygen
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。
在上篇文章里,我们从Joern入手大致介绍了CPG(Code Property Graph)的设计理念和简单逻辑
在Rust源代码中,rust/compiler/rustc_middle/src/mir/graphviz.rs文件的作用是生成MIR(Mid-level Intermediate Representation)的图形可视化表示。MIR是Rust编译器中间表示的一种形式,用于进行代码优化、静态分析和生成最终的机器码。
本文以一个新的数据集(隐形眼镜数据集)为基础实现构建决策树、决策树的保存与加载、利用决策树分类、决策树的可视化,前文的知识不在过多概述,着重介绍这四个方面。
随着项目规模庞大,文件层级与结构的复杂度越来越高,模块关系混乱,循环依赖,反向依赖行为越来越多。
Xhprof是facebook开源的一个分层PHP性能分析工具。可以收集函数级别的请求次数和各种指标,包括阻塞时间,CPU时间和内存使用情况。一个函数的开销,还可以细分成调用者和被调用者的开销。 下面
学会对应用系统进行运行时数据采集与性能分析是软件工程实践常用的基本技能。通常使用 profile 表示性能分析与采集,或者使用 profiling 代表性能分析这个行为。比如 Java 语言中相关的工具为 jprofiler,意为 Java Profiler。
作为一个 Golang 开发,你可能在项目中遇到过包的循环依赖问题。Golang 不允许循环依赖,如果检测到代码中存在这种情况,在编译时就会抛出异常。本文会讨论循环依赖是如何发生的以及如何处理。
学习文章:滴滴实战分享:通过 profiling 定位 golang 性能问题 - 内存篇
发送不接收,一般来说发送者,正常发送,接收者正常接收,这样没啥问题。但是一旦接收者异常,发送者会被阻塞,造成泄漏。
如果要说在 golang 开发过程进行性能调优,pprof 一定是一个大杀器般的工具。但在网上找到的教程都偏向简略,难寻真的能应用于实战的教程。这也无可厚非,毕竟 pprof 是当程序占用资源异常时才需要启用的工具,而我相信大家的编码水平和排场问题的能力是足够高的,一般不会写出性能极度堪忧的程序,且即使发现有一些资源异常占用,也会通过排查代码快速定位,这也导致 pprof 需要上战场的机会少之又少。即使大家有心想学习使用 pprof,却也常常相忘于江湖。
正在使用 Flutter 开发的你是否也有这样的困扰:组件繁多,依赖关系错综复杂,理不清头绪,看不清耦合。那么有没有一种工具或者方法让我们的依赖关系变得清晰明了,让人秒懂呢?我们给出答案就是:依赖关系可视化。
字符串类型分别使用 REDIS_ENCODING_INT 和 REDIS_ENCODING_RAW 两种编码:
使用扩展库pycallgraph分析Python程序中函数之间的调用关系,使用软件graphviz绘制图形进行可视化。
项目中需要用到流程图,如果用js的echarts处理,不同层级建动态计算位置比较复杂,考虑用python来实现
If we use just the basic implementation of a Decision Tree, it will probably not fit very well.Therefore, we need to tweak the parameters in order to get a good fit. This is very easy and won't require much effort.
go 自带profile工具,包括对内存,cpu等监控,可以根据需要对程序进行调优。 如果需要生成直观图表,则配合安装graphviz工具,在centos下,直接yum install graphviz即可
最近接手了一个规模比较大的集群,光是整理集群中的资源就使人头昏眼花,虽然我自认 kubectl 使用的已经十分熟练,但是上千个 kubernetes resource 看下来还是不堪重负。在不能为集群安装任何其他工具的情况下,可以改造的就只有我自己的 client 端,也就是 kubectl 了。本文就介绍一个有趣的 kubectl 插件:kubectl-graph。
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