Facelift is a visualization and analysis software for online social networking services. It displays a given community as a node-link diagram and provides several search / filtering functions as well as cluster analysis features.
Facelift是用于在线社交网络服务的可视化和分析软件。它以节点链接图的形式显示给定的社区，并提供一些搜索/过滤功能以及聚类分析功能。
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文章转自 ：https://github.com/WapeYang/The-Flask-Mega-Tutorial/blob/master/facelift.rst 感谢原作者的付出 转载时间为：2014-05-06 换装 简介 如果你一直追随着 microblog 应用程序，你可能发现我们并没有在应用程序的外观上花很多的时间。到目前为止，我们使用的模板是基本的，并且没有风格而言。这也是有帮助的，
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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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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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在本章中，我暂停一下后端的工作，并花点时间向你展示如何使应用看起来更加优雅和专业。 本章主要是用到了 前端的 Bootstrap 本章的GitHub链接为： Source, Diff, Zip CSS 框架 虽然我们可以争辩说写代码不容易，但是与那些必须让网页在所有Web浏览器上具有良好一致外观的网页设计师相比，我们的痛苦不值一提。 虽然近年来这种情况得到一定程度的缓解，但是在一些浏览器中仍然存在
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Python 中有很多库可以用来可视化数据，比如 Pandas、Matplotlib、Seaborn 等。 Matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline t = np.arange(0., 5., 0.2) plt.plot(t, t, "r--", t, t**2, "bs", t
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在现实世界中，我们经常遇到大量原始数据，这些数据不适合机器学习算法。 我们需要在将原始数据输入各种机器学习算法之前对其进行预处理。 本章讨论在Python机器学习中预处理数据的各种技术。 数据预处理 在本节中，让我们了解如何在Python中预处理数据。 最初，在文本编辑器（如记事本）中打开扩展名为.py文件，例如prefoo.py文件。 然后，将以下代码添加到此文件中 - import numpy