MLDemos 是一种用于机器学习算法的开源可视化工具,用于帮助研究和理解多个算法如何运作以及它们的参数如何影响和修改分类,回归,聚类,降维,动态系统和强化学习(奖励最大化)等问题的结果。...在 Boosting 中,更改数据不会重新计算学习器,如果数据显着改变了边界,则可能导致不良结果 新功能 Changelog v0.5.0 新的可视化和数据集功能 添加了样本的三维可视化和分类,回归及最大化结果...添加了可视化面板,其中包含各个图,相关性,密度等 添加了编辑工具来拖动 / 磁化数据,更改类,增加或减少数据集的尺寸 添加了分类维度(带有非数值的索引维度) 添加了 “数据集编辑” 面板以交换,删除和重命名维...不同的可视化和参数效果 不同的可视化和参数效果 ? 样本图,密度和相关性的可视化 样本图,密度和相关性的可视化 ? SVM + RBF 分类 SVM + RBF 分类 ?...单击鼠标左键可生成 0 级样本 右键单击生成工具栏中所选类的样本(默认值:1) 选择 “显示选项” 图标 这将允许你显示模型信息,置信度 / 似然图并隐藏原始样本 鼠标滚轮将允许你放大和缩小
SQLite的可视化工具 下载地址:https://sqlitestudio.pl/index.rvt?
对于初次学习算法的人来说,由于太过抽象,导致很难理解。为了解决这个问题,出现了可视化的算法,将算法用动图表示出来了,不得不说是一个非常好的创意。...这个网站涉及的算法就更加全面了。从首页就可以看出来不一样了,不仅支持多种算法可视化,还支持搜索。...网站地址为:https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html ---- 之前利用matplotlib做过动态的图表,如果将排序算法的过程和图表显示合在一起...,应该可以实现类似的可视化算法效果,做了两个小demo(冒泡排序和选择排序)试了一下,确实可以。
Grafana是一款开源的数据可视化产品,支持prometheus等多种数据源,界面效果炫丽,操作方便灵活,支持大屏展示模式。可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示,并及时通知。...grafana是目前最适合做prometheus数据可视化的产品,虽然prometheus也提供了可视化功能,但功能太弱无法满足大部分生产需求,prometheus的强项在于数据存储和数据查询,grafana...1、展示方式:快速灵活的客户端图表,面板插件有许多不同方式的可视化指标和日志,官方库中具有丰富的仪表盘插件,比如热图、折线图、图表等多种展示方式; 2、数据源:Graphite,InfluxDB,OpenTSDB
---- 昨天晚上小吴一直在研究一个算法可视化的工具,也可以说是在玩。。。...这个算法可视化工具叫做: Algorithm Visualizer,它是一个网站,你可以在里面选择你感兴趣的算法运行,然后研究它的运行过程,更加直观的理解算法的逻辑。 ?...左边的是目录区,你可以选择你想要学习的算法。 中间的是动画区与日志输出区,动画区演示代码运行的可视化界面,日志输出区输出代码运行过程中中间的过程状态。...举个例子,比如你想学习 快速排序算法,但是对于它的 partition 操作不太理解,那么你就可以选择目录区的 Quicksort 进行学习。 ?...github.com/algorithm-visualizer/algorithm-visualizer 演示地址: https://algorithm-visualizer.org/ 希望今天分享的这个工具能帮助大家更好的学习算法
但是,现在我们有了好用的工具 visual-logging 一个可视化的调试工具,它使用漂亮的 HTML 结构格式化所有内容。
介绍 [Introduction]基于go+vue的web版redis管理工具【Web redis management tool based on golang and vue】GITHUB地址https
redis链接工具 今天推荐一款redis链接工具,其实世面上连接redis的工具很多,但是好用的很少。例如:redis-desktop-manager这款工具也不错,但是我个人不能使用,因为收费。...废话少说,今天介绍一款Another Redis Desktop Manager链接工具,免费。
); } /** * 动画逻辑 */ private void run() { // TODO: 编写自己的动画逻辑 } } 显示工具类...选择排序可视化 选择排序算法就是通过扫描数组中的最小值然后跟数组最前端的值交换来达到排序的目的的算法,它是一个O(n^2)时间复杂度的算法。以下红色表示发生变动的元素,蓝色表示固定下来的元素。 ?...插入排序可视化 插入排序算法是将数组中的元素不断向前比较,直到放入到一个适当合适的位置的排序算法,它就好像我们在玩扑克牌的时候进行整理牌面一样。插入排序也是一个O(n^2)时间复杂度的算法。 ?...最后值得一提的是,在n比较小的时候,插入排序比O(nlog n)的排序算法有优势。插入排序算法经常用作是高级排序算法在处理到小样本时的一个优化。...归并排序可视化 归并排序算法是将一个数组分成两部分——左边和右边,然后使用同样的算法对左边进行排序,再使用同样的算法对右边进行排序。之后将两个有序的数组,归并成一个有序的数组。 ? ?
最近想自己搭建一个个人博客,所以学了下mongodb,mongodb是用命令行输入的,有些人可能不太习惯,我自己找了下mongodb的一些可视化工具,发现了一款adminmongo很好用,这里介绍给你们用一下
Kibana 则可以让用户在 Elasticsearch 中使用图形和图表对数据进行可视化。...Dejavu Dejavu 也是一个 Elasticsearch的 Web UI 工具,其 UI界面更符合当下主流的前端页面风格,因此使用起来很方便。
Grafana是一款可视化工具,大多使用在时序数据的监控方面,如同Kibana类似。Grafana的UI更加灵活,有丰富的插件,功能强大。
Python中有很多优秀的可视化工具,大致可以分为三类: 基于 matplotlib 的可视化库(比如seaborn等) 基于JS的可视化库(比如bokeh,plotly等) matplotlib和JS...Python可视化工具概览 基于matplotlib构建的可视化库 ? matplotlib是Python中一个低级可视化工具,其提供了两种绘图方式。其中一种类似MATLAB,通过调用函数直接绘图。...作为Python中使用最广泛的可视化工具之一,matplotlib可以绘制大多数常见的图。官方也提供了大量的可视化示例。...与Vega一样,都是声明式可视化工具。 ? Vega和Vega-Lite可视化 ?...Altair可视化效果 此外,还有基于百度的Echarts构建的可视化库—pyecharts,其对Echarts中的很多工具进行了封装,也是进行交互式可视化的选择之一。
闲来一记 公司技术选型,看到了此工具,功能挺全的,借鉴学习一下 如果有其他异常或是问题,欢迎江湖朋友们随时交流 本文以V2版本的离线安装方式为例,在centos7中进行安装,主要参照官方安装说明,本篇补充可能遇到的一些问题
作者 | FaceBook Research 编译 | VK 来源 | Github Visdom,用于创建、组织和共享实时丰富数据可视化的灵活工具。支持Python。...概述 概念 设置 用法 API 待办事项 贡献 概述 Visdom旨在促进(远程)数据的可视化,重点是支持科学实验。 为你自己和你的团队成员生成图表,图像和文本的可视化。...以编程方式或通过用户界面来组织可视化空间,以创建实时数据的面板,来检查实验结果或调试实验代码。 概念 Visdom具有一组简单的特征,可以针对各种用例进行组合。...状态 一旦创建了一些可视化文件,状态便得以维护。服务器自动缓存你的可视化文件-如果你重新加载页面,则可视化文件会重新出现。 保存:你可以使用“保存”按钮手动进行操作。...这对于配置有意义的更复杂的可视化很有帮助,例如,数据丰富的演示,模型训练仪表板或系统实验。这也使它们易于共享和重用。
GitHub地址 GitHub DBM是ClickHouse可视化数据工具。...[image.png] 监控 --- Processor 支持停止操作 [image.png] Connection [image.png] Mutations 支持停止操作 [image.png] 工具
目前,cBioPorta、GEPIA等现有生物学工具为基因表达分析提供了许多有用的可视化和分析工具,但是并不能充分解决实验生物学家要求的其他一些快速分析。...例如,根据初步结果选择特定的细胞系进行进一步研究,从多个组织和细胞系的RNA水平和蛋白质水平以及磷酸化蛋白分析基因表达,可视化肿瘤与正常组织之间的miRNA表达等。...今天,小编就来给大家介绍一个直观地定量,比较和可视化组织和细胞系中的基因表达的数据库:GEDS(http://bioinfo.life.hust.edu.cn/web/GEDS/),从mRNA,miRNA
2.netdraw一般用来进行可视化操作,而ucinet一般用来对接点进行中心性分析,聚类分析,核心与边缘分析,位置与角色分析等,现在ucinet软件中集成了netdrow这个可视化工具,一般在ucinet...5.Python也可以做可视化编程,但是相对来说画面较粗糙,互动性弱。 6.R很强大,为什么还要学习其他工具呢?为什么不干脆用R来做所有事情?...该网站列举了50多种的可视化工具,具体可以看到每个工具所用语言、开发环境、所属组织、是否开源等信息http://selection.datavisualization.ch/。...Prefuse是采用Java语言开发的数据可视化工具。其支持丰富的数据模型、可视化、交互的特性,具有表格、树形、一系列的布局和动画的效果。...------源码可得(GitHub上有源码) 13.Tableau Public: Tableau public是一款桌面可视化工具,用户可以创建自己的数据可视化,并能将数据可视化发布到网页上
通过elasticsearch-head,我们可以清晰看到数据分片情况,这点是kibana做不到的,后续使用时会有深刻感受,二者结合才是王道。
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