GraphVis 图可视化分析组件库是一款基于javascript开发的原生前端组件库。
组件优势：
1、开源，基于canvas的可视化库、布局算法库、聚类算法库均开源可用，有丰富的使用示例。
2、使用简单，设置配置传入数据后会自动进行可视化关系数据展示。
3、算法丰富，提供了默认的网络分析算法、图布局算法、聚类分析算法等扩展组件库。
4、支持定制化开发，开放定制化接口，开发人员可以根据业务需要定制化开发节点、连线效果，而无需管理复杂的事件处理和算法细节。提升开发效率。
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问题内容： 当我创建一个新会话并告诉可视化分析器启动 python/pycuda脚本我得到以下错误消息： 以下是我的偏好： 启动： 工作目录： 参数： 我在ubuntu10.10下使用cuda4.0。64位。分析编译的示例是有效的。 p、 我知道这个问题[如何在 Linux系统？](https://stackoverflow.com/questions/5317691/how-to-profile
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要创建可视化视图： 点击左侧导航栏的 Visualize 。 点击 Create new visualization 按钮或 + 按钮。 选择视图类型： 基础图形 Line, Area and Bar charts 在X/Y图中比较两个不同的序列。 Heat maps 使用矩阵的渐变单元格. Pie chart 显示每个来源的占比。 数据 Data table 显示一个组合聚合的原始数据。 Met
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在“分析”菜单栏中点击“可视域分析”，在地面上选择一个视野中心点，然后鼠标移动绘制一个可视圆弧，绘制出分析范围，可以判断出这片区域哪些地区可通视，哪些区域不可通视。视野中心点会显示视高（可在“分析设置”里进行设置）、半径、经度和纬度，绿色为可视域，红色为不可视域。
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在“分析”菜单栏中点击“可视域分析”，在地面上选择一个视野中心点，然后鼠标移动绘制一个可视圆弧，绘制出分析范围，可以判断出这片区域哪些地区可通视，哪些区域不可通视。视野中心点会显示视高（可在“分析设置”里进行设置）、半径、经度和纬度，绿色为可视域，红色为不可视域。
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TensorFlow 图表计算强大而又复杂，图表可视化在理解和调试时显得非常有帮助。 下面是一个运作时的可式化例子。 "一个TensorFlow图表的可视化") 一个TensorFlow图表的可视化。 为了显示自己的图表，需将 TensorBoard 指向此工作的日志目录并运行，点击图表顶部窗格的标签页，然后在左上角的菜单中选择合适的运行。想要深入学习关于如何运行 TensorBoard 以及如何
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TensorFlow 图表计算强大而又复杂，图表可视化在理解和调试时显得非常有帮助。 下面是一个运作时的可式化例子。 "一个TensorFlow图表的可视化") 一个TensorFlow图表的可视化。 为了显示自己的图表，需将 TensorBoard 指向此工作的日志目录并运行，点击图表顶部窗格的标签页，然后在左上角的菜单中选择合适的运行。想要深入学习关于如何运行 TensorBoard 以及如何