首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在DOT图中设置固定的深度级别

在 DOT 图中设置固定的深度级别可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,确定你要设置的深度级别。例如,如果你要在 DOT 图中显示 3 个层次的深度,你可以使用以下语法:
代码语言:txt
复制
digraph {
    A -> B;
    B -> C;
    C -> D [label="Level 3"];
}
  1. 在你的 DOT 图中,为每个节点设置相应的层级。例如,如果你要在图中显示节点 B 的层级为 2,你可以使用以下语法:
代码语言:txt
复制
digraph {
    A -> B [label="Level 2"];
    B -> C;
    C -> D [label="Level 3"];
}
  1. 如果你需要在图中显示更多的层级,你可以使用以下语法:
代码语言:txt
复制
digraph {
    A -> B [label="Level 2"];
    B -> C [label="Level 3"];
    C -> D [label="Level 4"];
}
  1. 最后,你需要在图中添加相应的边。例如,如果你要在图中显示节点 A 与节点 B 之间的边,你可以使用以下语法:
代码语言:txt
复制
digraph {
    A -> B;
    B -> C;
    C -> D [label="Level 3"];
}
  1. 在你的 DOT 图中,你可以使用以下语法来设置每个节点的样式:
代码语言:txt
复制
digraph {
    node [shape=box];
    A [label="Level 1"];
    B [label="Level 2"];
    C [label="Level 3"];
    D [label="Level 4"];
}
  1. 在你的 DOT 图中,你可以使用以下语法来设置每个节点的边框样式:
代码语言:txt
复制
digraph {
    node [shape=box];
    A [label="Level 1"];
    B [label="Level 2"];
    C [label="Level 3"];
    D [label="Level 4"];
    A -> B [ltail=clusternet
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

MF vs MLP:讲述科学调参在推荐模型中意义

因此在NCF(Neural Collaborative Filtering)论文中,作者引入深度学习方法对特征之间相互关系进行非线性描述是解决该问题一种方式。...什么是Dot Product 和MLP? ? Dot Product 用户向量UserEmbedding(图中p)和物品向量ItemEmbedding(图中q)点积。 ?...其中GMF,利用用户向量UserEmbedding和物品向量ItemEmbedding,进行了哈达玛乘积进行组合(元素级别),然后在全连接层进行了线性加权组合,即训练了一个h向量(权重向量)。 ?...并且通过HR和NDCG评估点积Dot Product和NCF效果如下: ? 通过图中效果,是不是对原有的认知有所怀疑了。...当然无论是原文中对比试验也好,还是本文想表达,都不是否定Deep Learning推荐领域所发挥积极作用。作为一名深度学习炼丹者,思考对比背后一些意义反而更加有意思。

1.4K20

使用DOT语言和GraphvizOnline来可视化你ASP.NETCore3.0终结点01

用GraphvizOnline和DOT语言绘制图形 GraphvizOnline是一个GitHub上开源项目,它为DOT图形描述语言 提供了一个在线可视化工具。...图中每个节点都与给定深度”相关联。这是应该已经匹配URL段数。例如,/api/Values/节点深度为2-它要求空段/和/api段已经匹配。...URL段与图中边进行增量匹配,并在图中遍历一条路径,直到整个请求URL匹配为止。 每个节点(由在ASP.NET Core中DfaNode中)有几个属性。...PolicyEdges这些边缘是基于URL以外约束进行匹配。例如,图中基于动词边,HTTP: GET,是策略边缘,指的是不同DfaNode....还有一个附加属性,CatchAll,这在某些图形中是相关,但我现在将忽略它,因为我们API图并不需要它。 基于这些特性,我们可以通过使用DOT语言其他特性,形状、颜色、线型和箭头: ?

2.3K30
  • 一文了解动态场景中SLAM研究现状

    长方体对象生成和评分 数据关联 概述中所述,这篇文章在多个级别上执行数据关联,包括点-点、点-对象和对象-对象。 点-点匹配:与标准ORB-SLAM方式相同,基于orb进行特征点匹配。...如果连续帧中两个对象共享最多特征点(且超过10个),则将它们作为同一对象进行跟踪。如果基于特征匹配或KLT跟踪失败,则使用边界框级别的可视对象跟踪完成动态对象跟踪。...由于单眼图像比例尺模糊,因此里程表按比例缩放。使用反透视映射(IPM)对地面区域进行语义分割并在该区域中进行特征点匹配,以估计3D深度,以此固定比例因子,并用于里程计中。 ?...MoMoSLAM公制里程估算 多对象姿态图循环一致性误差:姿态图中节点为估计,姿态图中边为度量。相机-相机边缘是通过公制标度里程限制。摄像机车辆边缘通过2D到3D单帧提升来约束。...车辆边缘通过两种不同3D深度估算方法(IPM与2D到3D提升)进行约束。但这里没有显式运动模型。 我觉得周期一致性存在人为影响,尤其是车辆边缘。

    4.2K20

    决策树详解

    又由于 max_depth设置为 2,决策树在那里停了下来。但是,如果将 max_depth设置为 3,两个深度为 2 节点,每个都将会添加另一个决策边界(用虚线表示)。...方法公式 6-2 当它成功将训练集分成两部分之后, 它将会继续使用相同递归式逻辑继续分割子集,然后是子集子集。...正如您所看到,CART 算法是一种贪婪算法:它贪婪地搜索最高级别的最佳分割方式,然后在每个深度重复该过程。 它不检查分割是否能够在几个级别全部分割可能中找到最佳方法。...在图 6-5 左侧显示是模型预测结果,如果你将 max_depth=3设置为 3,模型就会 6-5 图右侧显示那样.注意每个区域预测值总是该区域中实例平均目标值。...在左图中,决策树可以轻易将数据分隔开,但是在右图中,当我们把数据旋转了 45° 之后,决策树边界看起来变格外复杂。尽管两个决策树都完美的拟合了训练数据,右边模型泛化能力很可能非常差。

    99740

    图嵌入中节点如何映射到向量

    大多数成熟传统机器学习算法,线性和逻辑回归、神经网络等,都是在数值向量表示上工作。为了将图数据库和和机器学习结合就需要一种方法来以向量形式表示我们数据网络。...图被描述为一个二维邻接矩阵,节点直接祖先是一个向量。在每个距离级别上探索节点上下文有多个选择,必须决定如何遍历这些选择。...因此它是基于图中相似节点关系密切假设。 深度优先:首先通过从源节点开始到其深度路径来探索一个连接链,然后再继续下一个。与同质性相反,这个度量从更广泛角度捕捉网络中节点角色。...softmax 将相似度得分 dot(f(u), f(v)) 归一化为 u 与 V 中所有其他向量 v 所有相似度之和。...这个归一化项是 u 和图中所有其他节点所有相似性总和。它在优化整个迭代中保持固定,因此对于源节点 u 总和所有迭代也是固定。 另外一个挑战是:在所有向量上计算这样一个因子非常昂贵。

    64620

    《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第06章 决策树

    又由于max_depth设置为 2,决策树在那里停了下来。但是,如果将max_depth设置为 3,两个深度为 2 节点,每个都将会添加另一个决策边界(用虚线表示)。 ? 图6-2....,能够产生最纯粹子集(通过子集大小加权计算)。算法尝试最小化损失函数,公式 6-2所示。 ? 公式6-2....警告 正如所见,CART 算法是一种贪婪算法:它贪婪地搜索最高级别的最佳分割方式,然后在每个深度重复该过程。 它不检查分割是否能够在几个级别全部分割可能中找到最佳方法。...在图 6-5 左侧显示是模型预测结果,如果你将max_depth=3设置为 3,模型就会 6-5 图右侧显示那样.注意每个区域预测值总是该区域中实例平均目标值。...在左图中,决策树可以轻易将数据分隔开,但是在右图中,当我们把数据旋转了 45° 之后,决策树边界看起来变格外复杂。尽管两个决策树都完美的拟合了训练数据,右边模型泛化能力很可能非常差。

    1.1K21

    通信|DNS域名中点儿和通配符

    因此,一个完全合格域名(FQDN) www.example.com 在技术上应该写作 www.example.com....,其中末尾点代表了根域,每个点儿前边部分都是域名一个级别,比如下图中域名www.hk314.top....在 DNS 查询中,没有尾随点域名可能会依赖于本地配置(搜索后缀)进行补充。 RFC 1535讨论了 DNS 解析器处理不完全合格域名方式,强调了尾随点在避免潜在安全风险中重要性。...例如,*.example.com 是有效,而 sub*.example.com 或 *sub.example.com 则无效。 级别限制:一个通配符只能匹配一个域名级别。...另外需要注意是如果为特定子域设置了明确 DNS 记录,则该记录优先于通配符,比如如下两条DNS定义,当解析test.hk314.top时候得到IP必然是2.2.2.2: ###左右移动 *.

    62110

    C++ 图论之Floyd算法求解次最短路径感悟,一切都是脱壳后找最值而已

    公司里空降了一位新领导,如果级别比现任最高领导级别高。则现任最高领导成为二把手,新领导成为一把手。如果新领导只比公司现任二把手高,则挤掉二把手,成为新二把手。...算法结果需要记录任意两点间距离,二维数组是较佳选择。 现在除了要求解最短路径,还需要求解出次最短路径。则有两种存储方案: 三维数组。 两个二维数组。 三维数组本质是多个二维数组在空间深度叠加。...=1; dot<=n; dot++) { //以每一个点为插入点,然后更新图中任意两点以此点为中转时路线权重 for(int i=1; i<=n; i++) { for(int j=1...=1; dot<=n; dot++) { //以每一个点为插入点,然后更新图中任意两点以此点为中转时路线权重 for(int i=1; i<=n; i++) { for(int j=1...paths[i][j]=INF; //路一次算法 for(int dot=1; dot<=n; dot++) { //以每一个点为插入点,然后更新图中任意两点以此点为中转时路线权重

    21510

    增强BGP安全性三种方法:MD5认证、Keychain认证、BGP GTSM功能

    然而,攻击者可以轻松获取数据包大部分参数,因此需要使用认证机制来降低被攻击可能性。其中一种简单认证机制是MD5认证。 MD5算法是一种常用哈希算法,可以将任意长度数据转换为固定长度哈希值。...配置完成后,Keychain将用于自动切换密码,并提供更高级别的安全性。 3....默认情况下,未匹配GTSM策略报文可以通过过滤。通过设置为 drop,未匹配报文将被直接丢弃。...我们将详细说明如何在这两个对等体之间配置MD5认证、Keychain认证和BGP GTSM功能。...重复以上步骤,在BGP Peer 2设备上配置相同Keychain认证。 配置完成后,BGP Peer 1和BGP Peer 2之间BGP会话将使用Keychain认证提供更高级别的安全性。

    63520

    增强BGP安全性三种方法:MD5认证、Keychain认证、BGP GTSM功能

    然而,攻击者可以轻松获取数据包大部分参数,因此需要使用认证机制来降低被攻击可能性。其中一种简单认证机制是MD5认证。MD5算法是一种常用哈希算法,可以将任意长度数据转换为固定长度哈希值。...配置完成后,Keychain将用于自动切换密码,并提供更高级别的安全性。3....默认情况下,未匹配GTSM策略报文可以通过过滤。通过设置为 drop,未匹配报文将被直接丢弃。...我们将详细说明如何在这两个对等体之间配置MD5认证、Keychain认证和BGP GTSM功能。...重复以上步骤,在BGP Peer 2设备上配置相同Keychain认证。配置完成后,BGP Peer 1和BGP Peer 2之间BGP会话将使用Keychain认证提供更高级别的安全性。

    1K00

    入门 | 深度学习模型简单优化技巧

    以下是我与同事和学生就如何优化深度模型进行对话、消息和辩论摘要。如果你发现了有影响力技巧,请分享。 首先,为什么要改进模型?...我们应该经常把这些放在一边,把重点放在进一步优化元潜在级别的特征上。这可能意味着添加隐藏层,这样我们就不需要匆忙处理了! 修改输出层:使用适合你领域新激活函数和输出大小替换模型默认值。...与上面提到提示一样,深度学习模型应该随着我们接近输出而不断修改和定制。...这已被证明可以提高深度学习性能。 使用伴有衰减较大学习速率,以及较大动量。 限制权重!较大学习速率会导致梯度爆炸。通过对网络权值施加约束(大小为 5 最大范数正则化)可以改善结果。...SVG(model_to_dot(model).create(prog='dot', format='svg'))

    67820

    入门 | 简单实用DL优化技巧

    本文介绍了几个深度学习模型简单优化技巧,包括迁移学习、dropout、学习率调整等,并展示了如何用 Keras 实现。 以下是我与同事和学生就如何优化深度模型进行对话、消息和辩论摘要。...我们应该经常把这些放在一边,把重点放在进一步优化元潜在级别的特征上。这可能意味着添加隐藏层,这样我们就不需要匆忙处理了! 修改输出层:使用适合你领域新激活函数和输出大小替换模型默认值。...这已被证明可以提高深度学习性能。 使用伴有衰减较大学习速率,以及较大动量。 限制权重!较大学习速率会导致梯度爆炸。通过对网络权值施加约束(大小为 5 最大范数正则化)可以改善结果。...show_layer_names(默认为 True)控制层命名是否显示在图中。...SVG(model_to_dot(model).create(prog='dot', format='svg')) 授权转自机器之心

    77730

    入门 | 深度学习模型简单优化技巧

    从更大变化开始——用更大网格搜索跨越几个数量级, np.logspace() 所能提供那样——然后像上面的学习率一样下降。...我们应该经常把这些放在一边,把重点放在进一步优化元潜在级别的特征上。这可能意味着添加隐藏层,这样我们就不需要匆忙处理了! 修改输出层:使用适合你领域新激活函数和输出大小替换模型默认值。...与上面提到提示一样,深度学习模型应该随着我们接近输出而不断修改和定制。...这已被证明可以提高深度学习性能。 使用伴有衰减较大学习速率,以及较大动量。 限制权重!较大学习速率会导致梯度爆炸。通过对网络权值施加约束(大小为 5 最大范数正则化)可以改善结果。...show_layer_names(默认为 True)控制层命名是否显示在图中

    52900

    Windows平台下源码分析工具

    而在这个名片内出现其他函数(包括在文字和调用关系图中出现)则使用超链接链接到其他函数名片内。...这里我下载版本如图2所示,要注意是这个不是安装包,直接就可以用,所以某些情况下需要自己设置环境变量。...这可以在 Doxygen中进行设置,与之有关参数有两个,DOT_GRAPH_MAX_NODES和 MAX_DOT_GRAPH_DEPTH,分别控制图中最大节点数和节点深度,如下图 4所示。...节点深度默认为 0,即不进行深度控制,用户可自行设置。只是需要注意,深度也不宜太小。比如对于图 5中调用关系,当设置深度为 1时,C就不会显示出来。 ?...图 3 MAX_DOT_GRAPH_DEPTH=0时函数调用图 ? 图 4  ? 图 5 我也是今天才发现这个神奇东西,所关于源码分析工具也就先说到这里。

    1.1K30

    Windows平台下源码分析工具

    而在这个名片内出现其他函数(包括在文字和调用关系图中出现)则使用超链接链接到其他函数名片内。...这里我下载版本如图2所示,要注意是这个不是安装包,直接就可以用,所以某些情况下需要自己设置环境变量。...这可以在 Doxygen中进行设置,与之有关参数有两个,DOT_GRAPH_MAX_NODES和 MAX_DOT_GRAPH_DEPTH,分别控制图中最大节点数和节点深度,如下图 4所示。...节点深度默认为 0,即不进行深度控制,用户可自行设置。只是需要注意,深度也不宜太小。比如对于图 5中调用关系,当设置深度为 1时,C就不会显示出来。 ?...图 3 MAX_DOT_GRAPH_DEPTH=0时函数调用图 ? 图 4  ? 图 5 我也是今天才发现这个神奇东西,所关于源码分析工具也就先说到这里。

    1.2K30

    教你如何在Fedora,CentOS,RHEL中检查RPM包依赖性

    对于终端用户,RPM安装、更新、删除中存在依赖关系已经被工具透明化了( yum或 DNF等)。...安装rpmrepater,在CentOS中,你需要先设置好EPEL库 $ sudo yum install rpmreaper 只需运行rpmreaper就可以看到RPM包依赖关系: $ rpmreaper...该工具会分析RPM包依赖性,从完整排完序拓扑图中摘取部分包信息,形成列表展示给用户。该工具输出结果可以直接使用到Dotty(可视化展示工具)中去。...(例如 gzip): $ rpmdep.pl -dot gzip.dot gzip$ dot -Tpng -o output.png gzip.dot ?...教程到这个地方,我们用到了几种办法来检查包依赖关系。如果您想知道如何在居于Debian系统中检查.deb包依赖关系,请阅读另外一篇文档。

    1.4K110

    深度学习】Pytorch教程(十三):PyTorch数据结构:5、张量梯度计算:变量(Variable)、自动微分、计算图及其可视化

    自动微分   PyTorch 使用自动微分机制来计算梯度,当定义一个 Tensor 对象时,可以通过设置 requires_grad=True 来告诉 PyTorch 跟踪相关计算,并使用 backward...现代深度学习框架 PyTorch 和 TensorFlow 都是基于计算图理论基础构建出来。...数据节点:表示输入数据、参数或中间变量,在计算图中通常用圆形结点表示。数据节点始终是叶节点,它们没有任何输入,仅表示数据。 计算节点:表示数学运算过程,它将输入数据节点进行数学运算后输出结果。...在计算图中通常用方形结点表示。计算节点可以有多个输入和一个输出。反向传播算法中梯度计算正是通过计算节点来实现。...("f_computation_graph.dot") # 将dot文件转换为PNG格式图像 (graph,) = pydot.graph_from_dot_file('f_computation_graph.dot

    23510
    领券