在深度学习或者其他参数优化领域中，对于结果的可视化以及中间网络结构的可视化，也是一个非常重要的工作。一个好的可视化工具，可以更加直观的展示计算结果，可以帮助人们更快的发掘大量的数据中最有用的信息。而一般的深度学习框架或者是一些开源软件会支持这种可视化工具的接口。常见的可视化工具有TensorBoard和MindSpore的MindInsight，本文主要介绍MindInsight的安装与基本使用方法。
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在分子动力学模拟过程中会遇到一些拓扑结构非常复杂的分子模型，所谓的复杂不仅仅是包含众多的原子，还有各种原子之间的成键关系与成键类型等。这时候就非常能够体现一个好的可视化软件的重要性了，这里我们介绍的VMD是一个业界非常常用、功能也非常强大的一款软件。
本文介绍在Linux操作系统Ubuntu版本中，通过命令行的方式，配置QGIS软件的方法。
最近开始学习Python，但只限于看理论，编几行代码，觉得没有意思，就想能不能用Python编写可视化的界面。遂查找了相关资料，发现了PyQt，由于前一段时间刚看过Qt，而且对Qt的印象很好，于是觉得用PyQt应该是一个比较愉快的选择。
Grafana是一个流行的开源数据可视化和监控平台，它提供了丰富的图表和面板，用于展示和分析各种指标和数据源。本文将指导您如何在Ubuntu 20.04上安装Grafana。
Graphviz是一个流程图可视化工具，支持可视化各种算法和模型的流程图，并且支持多种输出格式（比如PNG、PDF、SVG等）。
如果你是一名系统管理员，或者是一名好奇的软件开发工程师，那么你很有可能在平常挖掘日志信息的时候找到一些很有价值的信息。
深度学习领域，最常见的就是各种网络模型，那么在写论文或者文章，介绍网络模型的时候，最好的办法当然就是展示代码画图，今天介绍的 Github 项目，就是整理了 22 个设计和可视化网络结构的工具，其地址如下：
我们可以在各大厂商租用服务器，在租用服务器后在控制台看到服务器ip和一些相关信息，下载xshell软件，连接云服务器。
Install SQLite and SQLite Browser on Ubuntu 18.04 LTS
调试ROS1节点、日志消息、检测系统状态、设置动态参数、roswtf、可视化节点诊断、绘制标量数据图、图像可视化、3D可视化、保存与回放数据、插件。
见Y叔的网络在线书籍《clusterProfiler: universal enrichment tool for functional and comparative study》的 Chapter 12 Visualization of Functional Enrichment Result ， 自己简单搜索就可以直达这个在线书籍的链接：
OpenPose 提供了基于Body，Hand，Facial 等关键点估计的模型，及相应的在 Videos，Wecam，Images 等测试数据的 Demos.
我认为基于准确数据分析的复盘才是最有效的，因为不管是拍脑门定需求还是毫无根据的优化迭代都可能导致效果与期望南辕北辙。
继续接着"腾讯云服务器建站系列 - 腾讯云CVM选择以及系统安装篇"这篇文章，我们已经将服务器安装好Linux系统，这里我就直接指定一个安装CentOS6.9 64bit，当然我们也可以安装其他的，因为下面安装面板的时候不同的系统是不同的脚本安装，需要对应，要不我们又晕了。
Packetbeat允许您监控HTTP和MySQL等应用程序级协议以及DNS和其他服务的实时网络流量。
大家在做点云的时候经常会用到QT，但是我们需要使用QT做点云的可视化的时候又需要VTK，虽然我们在windows下安装PCL的时候就已经安装了VTK，由于跟着PCL安装的VTK是没有和QT联合编译的，所以在使用PCL和QT做点云可视化界面的时候是无法使用可是QT的插件QVTKWidget，本文将主要讲解一些PCL在Ubuntu系统和windows使用QT做界面的一些分享。
缺乏足够的物理内存（RAM）的系统的运行速度将显着降低，因为进程在RAM和交换之间移动。如果Linux系统开始运行缓慢，则首先解决的任务之一是释放物理内存。
摘要： 本文章详解了整个大数据技术综合项目全流程,以及源码、文档、元数据、等，大家在做大作业或者课设可以参考借鉴以下。 基于 hadoop hbase spark python mysql mapreduce 实现
◆ 概述 为什么今天的网络这么慢？您是否在监控 Linux 网络带宽使用情况时遇到问题？如果你想可视化网络中正在发生的事情，以便了解和解决导致网络缓慢的任何原因，今天的工具可以帮助到你。下面列出的工具都是开源的，包括用于监视单个 Linux 机器上的带宽的小工具和完整的监视解决方案。 ◆ 1. vnStat – 网络流量监视器 VnStat是一个功能齐全的基于命令行的程序，用于在 Linux 和 BSD 系统上实时监控 Linux 网络流量和带宽利用率。 与其他工具相比，它的一个优势是它记录网络流量和带宽
前 言 在这篇文章中，我们将基于以下的考虑因素列出 2017 最优秀的十大 Linux 服务器发行版：与受支持的功能和硬件相关的数据中心的性能和可靠性；是否易于安装和使用；在许可方面的所有权和维护相关
更新：新版visdom0.1.7安装方式为：conda install -c srivasv visdom
昨天分享了一篇介绍Docker可视化管理工具的文章，然后在公众号后台收到了挺多同学的私信问：学习Docker有好的资料值得推荐的吗？想要学习Docker但是无从下手。其实之前我有断断续续的分享过Docker入门到实践的相关教程，可能比较零散。今天就把我自己学习Docker从入门到实践的相关教程和学习资料一起总结一遍，希望可以帮助到有需要的同学。
Prometheus 是一个开源监控工具，实现了高维数据模型。Prometheus 有多种数据可视化模式，其中一种是集成 Grafana。Prometheus 以高效的自定义格式将时间序列数据存储在内存和本地磁盘上。
MMClassification 是 OpenMMLab 生态面向图像分类的开源算法库，主要了涵盖了计算机视觉领域丰富的基础模型架构。
在当今的数据驱动世界中，数据可视化和分析是确保业务决策有效性的关键。Grafana 是一个开源的分析和监控平台，能够连接多种数据源并提供丰富的可视化功能。本指南将详细介绍如何在服务器上搭建 Grafana 数据分析系统。
AIGC 热潮持续狂飙，各类公众号铺天盖地地持续性刷屏，“颠覆”、“震撼”、“大招”，各种夸张的字眼触动着我们的神经。然而，大多数推文只会告诉你某个模型有多牛、效果多惊人，却很少教你如何实际操作。稍加研究后，你会发现四座“大山”赫然立在眼前：
从我使用R开始，就一直用R来制作图表，只有一个理由：R在过滤和数据可视化方面是一个相当了不起的工具。特别是如果我们使用优秀的ggplot2库，我们可以将原始数据在几分钟内拥有一个引人注目的可视化效果。但是，如果我们想给我们的视觉效果一个额外的震撼呢？如果我们想要做一些手工的修饰呢？我曾长期抵制这些，因为我认为数据传递的主要目的是让观众用自己合适的方式去解析。但随着可视化变得越来越重要，我认为仅仅只是数据传递是不够的，现在，一个可视化的视觉吸引力是必不可少的。 意识到这一点，我开始研究如何使信息图表可视化。甚
APROL 是运行在Linux（Opensuse）平台的系统， APROL 主要由开发系统、运行系统和操作系统联合构成的。开发系统负责控制系统的配置和控制等级，控制编写系统任务的分配（下载到控制器、下载操作员、运行系统），开发设计用户级程序把输入、按钮及其他控件组合完成数据输入和触发动作。运行系统是基于开发系统的数据，它是系统的“心脏”。在运行系统中配置了系统所要监视、收集、和分配的数据。
前几天给大家分享了如何安装Navicat，没有来得及上车的小伙伴可以戳这篇文章：手把手教你安装Navicat——靠谱的Navicat安装教程。今天给大家分享一下Navicat的简单使用教程，具体的教程如下。
本文的目标是实现在本地的电脑（Ubuntu和Windows系统都可以）实现可视化服务器（Ubuntu server系统），实现远程显示图片，在服务器上使用pycharm直接编程，轻松传输文件等，操作更加方便，提高效率，解决以往只有命令行界面显示图片相对不便的问题。
今天学到一个技能，记录一下，因为要传输文件，大怪兽提供了一个技能。确实不错。
docker安装redis 1.下载镜像 下载镜像 sudo docker pull redis ubuntu@VM-0-13-ubuntu:~$ sudo docker pull redis Using default tag: latest latest: Pulling from library/redis c499e6d256d6: Already exists bf1bc8a5a7e4: Pull complete 7564fb795604: Pull complete ec6e86f78
（1）Linux： Ubuntu 16.04 （2）Python: 3.5 （3）Hadoop：3.1.3（4）Spark: 2.4.0（5）Web框架：flask 1.0.3 （6）可视化工具：Echarts （7）开发工具：Visual Studio Code
本文列出了 2017 年十大 Linux 服务器发行版，包括 Ubuntu、Red Hat Enterprise Linux、SUSE Linux Enterprise Server、CentOS、Debian、Oracle Linux、Mageia、ClearOS、Arch Linux 和 Slackware。这些发行版各有特点，适用于不同规模、场景和技能水平的 Linux 服务器。在选择适合你的服务器发行版时，可以考虑操作系统支持的架构、软件包管理、许可证、成本以及社区支持等因素。
需要在打开浏览器后, 获取浏览器的command_executor url, 以及session_id
作为数据存储的重要部分，数据库同样是必不可少的，数据库可以分为关系型数据库和非关系型数据库。
“工欲善其事必先利其器”，没有自己的分析平台，想分析大数据，那怎么能行。宏基因组数据量极大，前期原始下机的大数据想在自己本本上处理还是有难度的。好在现阶段一般的高校、科研院所、课题组都有自己的服务器，即使没有服务器，也可以租用国内的阿里云、腾讯云等服务。现在分析条件拥有了，如何把服务器变成宏基因组分析的利器呢，这是一个非常复杂的专业问题，在这里你马上可以学到！
数据分析是相同的，通过一个简单的课程理解其中的原理，就可以推而广之，延伸到其他类型的数据分析，如扩增子，转录组，单细胞分析等
Python 和 r语言这对黄金搭档，在数据获取，分析和可视化展示方面，各具特色，相互配合，当之无愧成为数据分析领域的两把利剑。该项目分为两个模块： 1，数据准备阶段 采用python网络爬虫，实现所需数据的抓取； 2，数据处理和数据可视化，采用r语言作为分析工具并作可视化展示。 第一，数据准备模块 数据来源选用笔者所在学校的内网(校内俗称OB)，采用保存cookie模拟登录，以板块为单位，进行论坛帖子的抓取，并且根据发贴人的连接，再深入到发贴人的主页进行发贴人个人公开信息的抓取，最后以每一条帖子作为
我也忘了在哪里看过几篇类似的文章，为了让更多朋友知道这个好工具，我今天也作为一名合格的搬运工，希望大家努力传播正能量，和大家共同进步！谢谢！ NVIDIA为了卖出更多的显卡，对深度学习的偏爱真是亮瞎了狗眼。除了CUDNN, 又出了DIGITS，真是希望小学生也能学会深度学习，然后去买他们的卡。NVIDIA DIGITS是一款web应用工具，在网页上对Caffe进行图形化操作和可视化，用于Caffe初学者来说，帮助非常大。不过有点遗憾的是，据NVIDIA官方文档称，DIGITS最佳支持系统是Ubuntu
NVIDIA为了卖出更多的显卡，对深度学习的偏爱真是亮瞎了狗眼。除了CUDNN, 又出了DIGITS，真是希望小学生也能学会深度学习，然后去买他们的卡。NVIDIA DIGITS是一款web应用工具，在网页上对Caffe进行图形化操作和可视化，用于Caffe初学者来说，帮助非常大。不过有点遗憾的是，据NVIDIA官方文档称，DIGITS最佳支持系统是Ubuntu 14.04，其它的系统效果如何，就不得而知了。
原文：树莓派Pi4B+激光雷达SLAM建图环境搭建(Ubuntu20.04.3 + ROS Noetic)
AI 视频生成领域近期算是非常热闹，个人也是非常的感兴趣，奈何电脑不给力，在搭建的过程中总是提示各种各样的问题 ， 不过天无绝人之路， 最近 腾讯云高性能应用服务(Hyper Application Inventor,HAI) 活动正在如火如荼的进行着， 因此决定挑战一下， 看下在HAI 上搭建 AI 动画生成框架 MagicAnimate 是否会有不一样的收获.
可能很多朋友想用VMware在自己的windows系统上体验下其它操作系统或者运行某些只能在Linux上的软件。但是可能自己买阿里云或者腾讯云感觉划不来。下面我来简单的来告诉大家，运用VMware的桥接模式，可以让大家像拥有另外一台不同操作系统的电脑一样在局域网中。同样可以来上网，可以和局域网中的其他机器一样通信，甚至可以暴露ip与端口到公网中，这样其他机器或者网页等也能访问它。
这些主机和服务器，或用于演示，或用于测试，或用于开发，或公司网站，客户服务器等等。
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