用 Graphviz . 以下代码提供一个例子, 具体使用时做简单修改即可. digraph G { rankdir=LR splines=line nodesep=.05; node [label=""]; subgraph cluster_0 { color=white; node [style=solid,color=blue4, shape=circle]; x1 x2 x3; label = "layer 1"; } subgraph cluster_1

使用 Graphviz 画拓扑图 0)前述 本文着重讲一下 Graphviz 的风格控制,基础一些的就不在这里讲啦. graphviz 的主页是http://www.graphviz.org/. Graphviz 的安装和使用请看这里:http://www.cnblogs.com/fengbohello/p/4689131.html 1)从 Record 开始 下面通过一个简单示例开始吧: 在 Graphviz 的文档页有如下一张图,下面就用它里开始练习了.   简单的 Record 风格  

转自:http://www.cnblogs.com/sld666666/archive/2010/06/25/1765510.html 利用Graphviz 画结构图   1. Graphviz介绍 Graphviz是大名鼎鼎的贝尔实验室的几位牛人开发的一个画图工具. 它的理念和一般的“所见即所得”的画图工具不一样,是“所想即所得”. Graphviz提供了dot语言来编写绘图脚本.什么?!画个图也需要一个语言!! 不要急,dot语言是非常简单地,只要看了下面几个列子,就能使用了. 2. Gra

graphviz官网:http://www.graphviz.org/ 背景:有画图需要,之前见到别人用graphviz画,画出来的图漂亮,且自动帮你排版安排布局,所以自己想尝试用它画. 其中遇到的几个问题 win系统下载msi安装包后进行安装,安装不成功,报错信息是win电脑却少什么包,最后转向Mac画图. 找到两个graphviz online的网站(http://www.webgraphviz.com/  和),都不太好用,不是对中文支持不好,就是稍微复杂一些的图他就画不出来了. Mac

参考http://blog.csdn.net/happynear/article/details/45440709 1. 安装pydot: sudo pip install pydot 2. 安装Graphviz: sudo apt-get install GraphViz 3.调用并显示 sudo python draw_net.py ../examples/mnist/lenet_train_test.prototxt 1.jpg 显示结果

代码: digraph module { 0 [label="global.h"]; 1 [label="bst_operator.c"]; 2 [label="cnf_parser.c"]; 3 [label="puzzle2cnf.c"]; 4 [label="puzzle_generate.c"]; 5 [label="puzzle_main.c"]; 6 [label="

神经网络是一门重要的机器学习技术.它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础.学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术. 本文以一种简单的,循序的方式讲解神经网络.适合对神经网络了解不多的同学.本文对阅读没有一定的前提要求,但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文. 神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术.人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织.成人的大脑中估计有1000亿个神经元之多. 图1 人脑神经网络 那么机

说来真是惭愧呀.一直在用VIM 做开发.却不知道VI 里还有这么好使的工具.以前一直都是用: find -type f -print | xargs grep -i **** 在源代码里查找. 原来Linux下也有类似于Souce Insight工具.以下是引用人家的文章.http://blog.chinaunix.net/u1/56619/showart_1822993.html linux源代码分析和阅读工具比较 Windows下的源码阅读工具Souce Insight 凭 借着其易用性和多

Doxygen,大名鼎鼎的文档生成工具,被Boost.OpenCasCade等诸多项目作为文档生成的不二人选.人说,才华横溢往往是高深莫测,这句话放在 Doxygen这里显然是不适用的.十八般武艺样样精通的Doxygen,却十分的简单易用,从头到尾看一下它随机的文档,想不会用都难...嫌看英文麻烦的,这里有一篇中文的入门介绍.简单的说,如果你准备在项目中采用Doxygen作为文档生成的工具,首先,你需要了解,Doxygen需要什么样的代码结构才能够生产文档. Doxygen基本上对光秃秃的代码不

最近开始学习机器学习,以下会记录我学习中遇到的问题以及我个人的理解 决策树算法,网上很多介绍,在这不复制粘贴.下面解释几个关键词就好. 信息熵(entropy):就是信息不确定性的多少 H(x)=-ΣP(x)log2[P(x)].变量的不确定性越大,熵就越大. 信息获取量(Information Gain):这是ID3算法中定义的一个选择属性判断结点的算法.Gain(A)=H(D)-HA(D).就是本的信息熵与下一级的信息熵之差.用来确定信息获取量的多少,信息获取量最多的即选择为本级的判断属性.

Windows下的源码阅读工具Souce Insight凭借着其易用性和多种编程语言的支持,无疑是这个领域的“带头大哥”.Linux/UNIX环境下呢?似乎仍然是处于百花齐放,各有千秋的春秋战国时代,实际上,似乎其环境下的任何软件都是处于一种逐鹿中原的态势,也许这就是“集市”之于“大教堂”的优势所在吧! 主要的交叉索引工具有:ctags.cscope.global.lxr.KScope.sourcenav.calltree.CodeViz.ncc.gprof等.下面将就各软件的优劣作一简单介绍.

1. 虚拟机镜像的创建和resize流程 nova创建虚拟机涉及的组件比较多,调用比较复杂,这里只列出跟虚拟机镜像创建相关的流程,方便理清虚拟机状态变化的整个流程. nova-api nova.api.openstack.compute.servers.ServersController.create() # 接受创建请求,解析出image_uuid nova.compute.api.API.create () nova.compute.api.API._create_instance() #

link 首先我们可以注意到一个非常无聊的性质.先一直向右边走,然后折返回来向左边走,本质上与先向右走,然后向左走,再向右走这样循环走完整个路程是一致的. 根据这个性质,我们可以将向左走与向右走两个东西放在一起进行 DP.考虑状态 \(f[i][j]\) 表示最后一步向右走到 \(i\) 最后一步向左走到 \(j\).我们考虑什么状态可以更新到当前状态. 我们容易发现,我们在 DP 的过程中实际上每次枚举 \(i\) 时,都保证了 \(i\) 之前的所有状态都更新了.即我们可以保证,\(i\)

LightGBM 1.读取csv数据并指定参数建模 # coding: utf-8 import json import lightgbm as lgb import pandas as pd from sklearn.metrics import mean_squared_error # 加载数据 print('Load data...') df_train = pd.read_csv('./data/regression.train.txt', header=None, sep='\t')

神经网络——最易懂最清晰的一篇文章 神经网络是一门重要的机器学习技术.它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础.学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术. 本文以一种简单的,循序的方式讲解神经网络.适合对神经网络了解不多的同学.本文对阅读没有一定的前提要求,但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文. 神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术.人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织.成人的大脑中估计有1000亿个神经

  一.决策树的原理 决策树思想的来源非常朴素,程序设计中的条件分支结构就是if-then结构,最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法 . 二.决策树的现实案例 相亲   相亲决策树 女儿:多大年纪了? 母亲:26. 女儿:长的帅不帅? 母亲:挺帅的. 女儿:收入高不? 母亲:不算很高,中等情况. 女儿:是公务员不? 母亲:是,在税务局上班呢. 女儿:那好,我去见见. 银行是否发放贷款 行长:是否有自己的房子? 职员:有. 行长:可以考虑放贷. 职员:如果没有自己的房子呢? 行长

使用sklearn的决策树实现iris鸢尾花数据集的分类 要求: 建立分类模型,至少包含4个剪枝参数:max_depth.min_samples_leaf .min_samples_split.max_features和criterion参数. 运用GridSearchCV,寻找出最优参数. 绘制出在不同的max_depth下的学习曲线. 步骤: 一.导入各种我们需要的模块或者数据集等 graphviz安装(安装完配置好路径还是不行的话重启一下电脑) from sklearn import tr

好久不见各位,哈哈,又鸽了好久. 本文紧接上一篇<实践torch.fx第一篇--基于Pytorch的模型优化量化神器>继续说,主要讲如何利用FX进行模型量化. 为什么这篇文章拖了这么久,有部分原因是因为Pytorch的FX变动有点频繁,我在使用过程中也尝试补充些代码和官方对齐,而且官方的更新比较频繁,很多琐碎的API偶尔会变化.因为怕文章的实时性不够,所以拖了一段时间,所幸比较好的观察了一段时间,发现FX主要API不怎么变,整体流程不会变化,还好还好. 目前基于6月24日的FX版本进行讲解,借

1. np.c[a, b]  将列表或者数据进行合并,我们也可以使用np.concatenate 参数说明:a和b表示输入的列表数据 2.np.linspace(0, 1, N) # 将0和1之间的数分成N份 参数说明:0表示起始数据,1表示末尾数据,N表示生成的分数 3.xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x.min(), x.max(), N), np.arange(y.min(), y.max(), N))  对数据进行切分后,生成二维数据点 参数说明:np.ar

经常看到别人的论文里各种优美的图,没想过它们是怎么来的,前两天也是在看论文的时候被推荐了一款画图软件graphviz,稍微了解了一下这个画图软件,据说是贝尔实验室的几位牛人开发出来的,试了一下觉得很不错.只要输入对象间的关系,定义它们的属性,便可以用软件自带的画图引擎画出一副漂亮的图.另外这个软件还向外提供接口,大大提高了软件的可扩展性.NB的画图布局算法,手工画费时费力还画不出那个效果... Unix进化图: 官网 介绍1 介绍2 介绍3