最近恶心的项目中期检查，我被分配到做社交图的分析，然而事实上我并不知道弄啥。虽然不是我自己答辩，但是考虑到还是不要太坑dalao，我决定不管怎样至少得搞点图撑撑场面免得尴尬，这几天就赶鸭子上架倒腾了下graph_tool这个专门用于对图进行可视化的python库。虽然网上中文资料不足，但是他的英文文档还是非常全面的，很多设计的小细节也在文档里提及了，非常简单容易上手。下面就从一个初学者的记录下我的学习历程。
今天我们来聊聊 Networkx，这是一个用 Python 语言开发的图论与复杂网络建模工具。它内置了常用的图与复杂网络分析算法，可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。
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。
即使是知识渊博的数据科学家也能提升他们的技术水平。当谈及到分析你编纂的数据时，有大量的工具可以帮助你更好的理解数据。我们与我们的数据科学指导者探讨了很久，最后总结出了一个包括5个数据科学工具的列表，同时这也是你在当今的社会形势下应该掌握的5个数据科学工具。 dedup dedup是一个Python库，使用机器学习快速的对结构化数据进行重复数据删除和实体解析。 数据科学家发现他们经常需要使用SELECT DISTINCT * FROM my_messy_dataset；不幸的是，现实世界中的数据集往往更加复杂
本文主要展示Tool Beanch插件中的各种样式，方便大家写作的时候进行参考，部分样式可能会在迭代过程中有所变更，请及时关注最新信息。点击下方仓库链接，获取并下载最新的插件构建版本。
mac 用brew安装nginx 其实我主要是记录默认的几个目录的 brew install nginx Updating Homebrew... ==> Auto-updated Homebrew! Updated 3 taps (homebrew/core, homebrew/cask and caskroom/cask). ==> New Formulae buildkit gitleaks llvm@7
在当今信息爆炸的时代，网络数据量呈指数级增长，了解和分析这些数据对于许多领域的决策制定至关重要。可视化是理解和解释大量数据的强大工具之一，而Python作为一种流行的编程语言，提供了丰富的库和工具来进行网络数据可视化。本文将介绍一些使用Python进行网络数据可视化的方法与技巧，并提供相应的代码实例。
Severino Ribecca 是一位平面设计师，也是数据可视化的爱好者，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
数据可视化的爱好者Severino Ribecca，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
Go语言已经为开发者内置配套了很多性能调优监控的好工具和方法，这大大提升了我们profile分析的效率。此外本文还将重点介绍和推荐uber开源的go-torch，其生成的火焰图更方便更直观的帮我们进行性能调优。我也是在实际一次的性能调优中，接触到go-torch，非常棒。 go tool pprof简介 Golang内置cpu, mem, block profiler Go强大之处是它已经在语言层面集成了profile采样工具,并且允许我们在程序的运行时使用它们，使用Go的profiler我们能获取以下的样
内存泄漏是指在计算机程序中，由于程序未能正确释放已经申请的内存空间，导致系统的可用内存持续减少，最终可能导致程序性能下降甚至崩溃的问题。
在AI时代，每个人都是一个超级个体，AI Agent智能体的出现，为我们打造超级个体提供了可能。如果说2024年将是AI应用的元年，那么AI Agent将是这个AI应用元年里最为闪亮的那颗星。之前有读者留言，希望多分享一些AI Agent智能体的搭建方法，在上一篇推文中也从实战案例角度分享了怎么用天工AI快速搭建一套属于我们自己的AI Agent智能体，天工AI的多模态和AI搜索能力相信已经能满足大多数人的使用需求。今天就从代码实战上来分享如何使用LangGraph和LangChain创建多代理工作流。
作者：峰云就她了 链接：http://xiaorui.cc/?p=3000 來源：个人博客 共 8809 字，阅读需 22 分钟 这两天用golang在写一个监控的agent，发现长时间运行后会有内存
pprof是GoLang程序性能分析工具，prof是profile（画像）的缩写 .通过pprof,我们可以得到程序执行的以下数据:
profiling这词比较难翻译,有译成画像,我将其译为资料收集、剖析研究, 用于对程序指标或特征的分析，很多软件中都内置或有第三方的profiling工具，如Linux(比较知名的如Perf)，MySQL，JAVA，Go等。
paddle_upgrade_tool支持单文件的转化，你可以通过下方的命令直接转化单独的文件
Kubernetes的基础组件就像一栋房子的地基，它们的重要性不言而喻。作为Kubernetes集群的维护者，经常会遇到组件的问题，那平时是怎么去定位解决的呢？
Android Studio 包含了许多像 布局检查器 和 数据库检查器 这样的检查器，来帮助您调查并了解应用在运行时的内部状态。在 Android Studio Arctic Fox 中，我们发布了一个新的检查器 (Background Task Inspector)，用于帮助您监控和调试在应用中使用 WorkManager 2.5.0 或更高版本所调度的 Worker。
为什么要说ONNX，ONNX又是个什么东西，经常要部署神经网络应用的童鞋们可能会ONNX会比较熟悉，我们可能会在某一任务中将Pytorch或者TensorFlow模型转化为ONNX模型(ONNX模型一般用于中间部署阶段)，然后再拿转化后的ONNX模型进而转化为我们使用不同框架部署需要的类型。
大家好，我是小❤，一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员，曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
Call Graph是一款IDEA插件，用于可视化基于IntelliJ平台的IDE的函数调用图。
《福布斯》最近将 RAG 应用程序评为人工智能领域最热门的事物。这并不奇怪，因为检索增强生成需要最少的代码，并有助于建立用户对大语言模型的信任。构建出色的 RAG 应用程序或聊天机器人时面临的挑战是处理结构化文本和非结构化文本。
目录 数据抓取 一、直接抓取数据 二、模拟浏览器抓取数据 三、基于API接口抓取数据 数据预处理 可视化 数据分析 扩散深度 扩散速度 空间分布 节点属性 网络属性 传播属性 在线社交网站为人们提供了一个构建社会关系网络和互动的平台。每一个人和组织都可以通过社交网站互动、获取信息并发出自己的声音，因而吸引了众多的使用者。作为一个复杂的社会系统，在线社交网站真实地记录了社会网络的增长以及人类传播行为演化。通过抓取并分析在线社交网站的数据，研究者可以迅速地把握人类社交网络行为背后所隐藏的规律、机制乃至一般
This is a process diagram summarizing a Kubernetes cluster environment from three years ago, depicting various components and their relationships within it. The diagram from left to right illustrates a mind map ranging from the perspective of basic resources to application management. Let's explain the main components in the diagram:
The Data Science Influencers: The Tops in Terms of "Insider Score" According to Influence Mapping Tool LittleBird The 123 Heaviest Influencers in Data Science Data Science is a hot sector. Like most geeky memes, the hot-bed of social media is on Twitter. L
最近解决了我们项目中的一个内存泄露问题，事实再次证明pprof是一个好工具，但掌握好工具的正确用法，才能发挥好工具的威力，不然就算你手里有屠龙刀，也成不了天下第一，本文就是带你用pprof定位内存泄露问题。
在Evolution上，有一些顶级类别（“药品”，“数字商品”，“欺诈相关”等）细分为特定于产品的页面。每个页面包含不同供应商的几个列表。
这篇博文记录HoneyDrive_3_Royal_Jelly（1）系统应用整体的简介和（2）初期准备或相关具体功能的介绍说明，和（3）HoneyDrive_3的基本使用或基础理论。
最近在排查一个server的性能问题时，用到了golang的火焰图，总结一下步骤；
本人在学习使用 plotly 的contour plots 制作的时候，发现利用这个表格制作波的干涉模拟方面有很不错的效果，因为之前被各种波动方程和振动方程教育了很久，所以就用波函数来开动，下面分享代码，供大家参考。（我用 java 写的代码模拟的波函数的测试数据）
该文章讲述了TensorFlow中GraphDef和SavedModel两个主要文件格式的导出、使用和保存的过程。其中，GraphDef文件格式用于在TensorFlow中导出的图，SavedModel文件格式用于在TensorFlow中保存的模型。通过这些文件格式，可以方便地将TensorFlow模型从一个环境迁移到另一个环境，或在TensorFlow集群中部署。
在go代码里，我们可以通过trace.Start和trace.Stop方法开启和关闭trace统计，之后我们会得到一个trace文件，可以用go tool trace命令打开它·。
_ "net/http/pprof" 这行代码很重要，需要手动加上，否则也无法在浏览器查看。启动成功后，可在浏览器输入网址：http://localhost:8061/debug/pprof
画一张图片，如果不知道如何使用origin画图，可以参考Origin画3DScatter图-第一节使用 origin 画 SCI 论文图
ForneyLab.jl is a Julia package for automatic generation of (Bayesian) inference algorithms. Given a probabilistic model, ForneyLab generates efficient Julia code for message-passing based inference. It uses the model structure to generate an algorithm that consists of a sequence of local computations on a Forney-style factor graph (FFG) representation of the model. For an excellent introduction to message passing and FFGs, see The Factor Graph Approach to Model-Based Signal Processing by Loeliger et al. (2007). Moreover, for a comprehensive overview of the underlying principles behind this tool, see A Factor Graph Approach to Automated Design of Bayesian Signal Processing Algorithms by Cox et. al. (2018).
Using Flink to inspect live data as it flows through a data pipeline -- Matthew Dailey(Splunk)
谁是花和尚？ 花和尚是一个定居西雅图的程序员，拥有多年系统设计和开发经验。喜欢研究和总结System Design, 并传授给大家。花和尚在MITBBS一篇 "我的System Design总结" 文章获得超过8万访问量，并被多家网站和博客转载 Netflix开源项目Deep Dive 上篇给了大家很多Netflix和Netflix OSS的context。本篇将直入主题，在这里笔者选择几个有代表性且用户数量多的明星项目跟大家一起分享。 Asgard/Spinnaker 我还记得new grad的时候进公
前言，发现一直没有记录过 pprof 分析的博客，其实在实际的业务场景中已经使用它很多次了，对于性能分析来说它真的是一大杀器，基本上有了它，80% 的性能问题都能被一目了然。每次出现性能问题，总是下面几个步骤，测试环境开 pprof，启动，流量重放，火焰图生成，一看，仔细分析一下，问题就浮于水面。
如果觉得写的好或对您有帮助，麻烦右边点个赞哦~~ 数据导入方案对比 neo4j-admin import 最快的方案 10s导入15w节点 Spark（同事） 0.5h, 50w节点 apoc导入hdfs里的csv文件 100w个节点数据0.5h导不完 CSV处理经验 源数据到CSV，注意将源数据中的英文，进行提前处理 字符串内部的引号不提前转义或过滤会引起导入错误 如： 的合法时间“为人特让他”发顺丰 被识别为三个字符串 hash不是唯一映射， 自增长ID可以解决唯一性
想要进行性能优化，首先瞩目在 Go 自身提供的工具链来作为分析依据，本文将带你学习、使用 Go 后花园，涉及如下：
这节是关于tensorflow的Freezing，字面意思是冷冻，可理解为整合合并；整合什么呢，就是将模型文件和权重文件整合合并为一个文件，主要用途是便于发布。
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