项目地址：https://github.com/hediet/vscode-debug-visualizer
【导读】VSCode Debug Visualizer是VSCode扩展，可在编辑器中可视化数据结构。这对于在调试期间可视化监视的值很有用。该扩展名有助于可视化图，表，数组，直方图和树。
有没有一种更优雅的 DeBug 方式，以更简洁的信息快速帮我们找到代码的问题所在？
从 Visual Studio 2005 开始有个非常好用的功能, 就是在 debug 的时候, 可以用Visualizer 很方便的查看某些类型的参数, 比如说 Text Visualizer, XML Visualizer, HTML Visualizer 等等, VS2008还针对了 IEnumerable 类型对象也提供了查看的能力. WCF Visualizers 可以查看WCF的各种对象,是WCF开发的必备工具之一,WCF Visualizers 主要提供下列Visualizers: 1. M
DeBug 太枯燥？让 VS Code 画个图，自动帮你理清数据结构与代码思路，这就是 Reddit 2K 多点赞的开源新工具。
安装此扩展后，使用命令 Open a new Debug Visualizer View 打开新的可视化器视图。在这个视图中，你可以输入一个表达式，该表达式在逐步分析你的代码时会进行评估和可视化，例如
完整的输出信息如下图片所示，中间一道分割线，然后输出异常的堆栈，最后是精简的异常名称和提示。
作者：HelloGitHub-小鱼干 摘要：虽然上周的 GitHub Trending 榜新项目寥寥无几，但胜在表现不俗，例如：通过机器学习来检测异常股票的项目 Surpriver，还有腾讯开源的管理台应用解决方 Fes.js，凭借高颜值、提效中后台开发等特性，让研发人员专注于业务，说到颜值，不得不提 DearPyGui 这个用 C++ 语言编写而成的 Python GUI，当然有意思的不止于此，用程序员的方式——终端展示 ppt 见过没，present 便是其中的佼佼者，支持多种色彩搭配和动效展示，如果
当你在项目中使用LINQ to SQL的时候, 有一个事情是必须要非常注意的, 那就是要关心一下LINQ to SQL帮你生成的SQL语句, 尤其在你还不是非常熟悉LINQ to SQL的语法, API的时候, 这点是非常重要的。 一、DataContext本身有提供Log属性来将LINQ to SQL生成的SQL语句格式化并输出到控制台窗口, 通常是这样: DataContextInstance.Log = Console.Out; 这个用法对于控制台, Winform应用程序没有问题, 但对于AS
Eyre是一个可定制的应用程序错误报告库，通过诸如tracing等集成，允许进行可配置的格式化和上下文聚合。本次更新如下。
我们先说一下docker集群之一的swarm集群, 先说一下集群这个东西, 它并不适用于任何项目, 他是为了解决架构中高性能的。将单节点的负载转移到多节点身上, 但是多节点中存在很多问题, 例如节点的状态、通信、调度、任务分配等等, 我们自己来弄的话十分麻烦、相当复杂, 但是使用了docker集群, 它已经帮我们做好了这些工作, 甚至做的更多。
我们在代码中会写 #if DEBUG 或者 [Conditional("DEBUG")] 来使用已经定义好的条件编译符号。而定义条件编译符号可以在代码中使用 #define WALTERLV 来实现，也可以通过在项目属性中设置条件编译符号（Conditional Compilation Symbols）来实现。
在建立模型之前一个非常重要的工作就是做特征工程，而在特征工程的过程中，探索性数据分析又是必不可少的一部分。
这些工具可以帮助我们更好地理解 Netty 中的 Channel 和事件循环等概念。
Visualizer非常直观地显示了Swarm集群中，服务器的状态和服务器上面运行容器的状态。 Visualizer会占用8080、5000端口，应该规划好，避免使用这两个端口,我在代码中该成了8081端口。 在管理节点上运行以下服务创建命令 docker pull dockersamples/visualizer:latest docker service create \ --name=viz \ --publish=8081:8080/tcp \ --constraint=node.role==manager \ --mount=type=bind,src=/var/run/docker.sock,dst=/var/run/docker.sock \ dockersamples/visualizer:latest 或者单独在管理者节点上运行以下容器： docker run -d -p 8081:8080 -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock --name visua dockersamples/visualizer:latest 在浏览器中访问地址：http://192.168.0.130:8081
Vscode debug工具，一个数据结构可视化插件，支持JS/TS/Rust/Python，数据结构教学好工具，如果小编上学那会儿数据结构课能用这种工具辅助，很多同学就不会在学期中还没入门数据结构课程了。
玩过建模的朋友都知道，在建立模型之前有很长的一段特征工程工作要做，而在特征工程的过程中，探索性数据分析又是必不可少的一部分，因为如果我们要对各个特征进行细致的分析，那么必然会进行一些可视化以辅助我们来做选择和判断。
这个工具我第一次看到是在填坑群里面看到，是由研发-北京-蓝星同学分享的，看到比较有趣，就写一篇相关的记录下用法
1、Visual Studio Visualizer，项目地址 https://vsdatawatchers.codeplex.com/，这个项目包括以下内容的可视化插件： Data visualizer:DataSet、DataTable、DataRow、DataView 、DataRowView、DataRowCollection Code visualizer:Entity Framework generated sql 、String 、StringBuilder 、XDocument 在Codep
发布于 2018-03-18 12:50 更新于 2018-06-02 01:26
ANN Visualizer 是一个很不错的 Python 库，兼容 Keras，它使用 Python 的 graphviz 库来创建开发人员正在构建的神经网络的可视化图形。
正常的学习资料是纯文本和静态图。之前文摘菌也推荐过一个开源项目，用Python实现了所有的排序算法，包括插入排序、冒泡排序、快速排序、选择排序、归并排序等。
视觉信息占全部感觉信息的80％以上。科学家发现，人类和灵长类动物的大脑皮层内有至少32个区域(即占大脑皮层一半以上的区域)参与视觉信息处理。
您是否曾经想过您的神经网络实际上是如何连接不同的神经元的？如果您可以可视化所设计的模型架构，那不是很好吗？如果您可以将模型架构下载为演示时可以使用的图像，那不是很好吗？如果所有这些都为“是”，那么您来对地方了。 在本文中，我将向你展示一个Ë xciting Python包/模块/库，可用于可视化Keras模型。无论是卷积神经网络还是人工神经网络，该库都将帮助您可视化所创建模型的结构。 Keras Visualizer是一个开源python库，在可视化模型如何逐层连接方面确实很有帮助。因此，让我们开始吧。
可视化在深度学习时代算是核心需求，借助可视化功能，研究者可以快速定位分析模型以及排查问题。
EF Core是我们.NET开发中比较常用的一款ORM框架，今天我们分享一款可以直接在Visual Studio中查看EF Core查询计划调试器可视化工具（帮助开发者分析和优化数据库查询性能）：EFCore.Visualizer。
小伙伴们好呀，3D 检测和分割系列文章继续更新啦～在第一篇文章中，我们带领大家了解了整个框架的大致流程。第二篇文章我们给大家解析了 MMDetection3D 中的坐标系和核心组件 Box，今天我们将带大家看看 3D 场景中的可视化组件 Visualizer，如何在多个模态数据上轻松可视化并且自由切换？为什么在可视化的时候经常出现一些莫名其妙的问题？
Android 平台提供了一套丰富的音频 API，使得开发者可以轻松地为应用添加音频播放、录制、处理等功能。这些 API 包括：
最近网易云音乐出了一个叫鲸云音效东西，效果怎么样不是很清楚，但是播放界面还带了动效，这个就比较炫酷了，感觉比较有意思，所以也想自己做一个，其中一个我觉得比较好看的效果如下（动图的来源也比较有意思，后面会讲）
姿态估计，计算机视觉的核心任务之一，还原纷繁外表之下的空间信息，洞察千姿百态背后的本征结构。
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。
NDN是命名数据网络的缩写,简单来是说以数据命名取代IP 的主体地位，数据名称取代了IP 作为网络中的唯一标识在网络层的数据请求、路由、转发以上层应用直接关心的数据名称作为第一语义，而不用关心数据所在位置。
我们在上篇文章中通过FFmpeg解码了本地mp4文件的音频码流为PCM数据，并通过AudioTrack进行播放
最早之前使用 webpack，有玩过分析打包出来代码的插件，vue 脚手架甚至内置了一个。其实无论什么开发打包工具，都有类似的工具。
一门编程语言入门之后，要想进阶，必须学习算法和数据结构，但是对于初学者来讲算法和数据结构和数据结构的实现原理和机制过于枯涩、抽象难懂。
本文实例讲述了Android播放器MediaPlayer实现均衡器效果。分享给大家供大家参考，具体如下：
因为参加了奥比中光和英伟达联合举办的三维相机比赛，然后现在要拿方案选型，所以这里就做个记录，资料来源于官网和互联网。
GitHub地址：https://github.com/wb14123/seq2seq-couplet
而我比较特殊，我的第一印象、第二印象以至第 N 印象都觉得很难，所以为了更好的学习和理解算法，我千金一掷一下买了一堆的算法书，有图为证：
强烈推荐 GitHub 上值得前端学习的数据结构与算法项目，包含 gif 图的演示过程与视频讲解。
机器之心编译 参与：思源、刘晓坤 Yellowbrick 是一套名为「Visualizers」的视觉诊断工具，它扩展了 Scikit-Learn API 以允许我们监督模型的选择过程。简而言之，Yel
最近需要进行神经网络的可视化。查阅多种方法后，看到很多方法都比较麻烦，例如单纯利用graphviz模块，就需要手动用DOT语言进行图片描述，比较花时间；最终，发现利用第三方的ann_visualizer模块，可以实现对已有神经网络的直接可视化，过程较为方便。
古代，医者看病讲究「望、闻、问、切」，通过病人的外部综合表现对病症做出判断。现代，CT 的发明使得人们可以使用 X 光穿透身体各组织内部，将整体的情况以图像的方式展现出来，医生可以根据这个信息快速地排查问题。CT 的出现不仅将诊断的效率提升到了新的高度，也给客观描述身体状态提供了一个标准，是医学史上重要的里程碑。
很早之前使用 webpack 的时候，也有类似的插件，分析打包出来之后的代码，分别是哪些模块比较庞大，针对打包的内容进行优化。说实话，知道归知道，但是没有哪个项目使用分析过。最近刚好看见了两个插件，于是对自己目前在开发的项目跑了一下。
之前 swarm 集群中docker service create一次只能部署一个微服务，我们可以使用 docker stack + compose 一次启动多个服务。
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