传统的网络拓扑
传统的网络拓扑图能展现给您什么信息呢？根据算法能够自动发现网络的逻辑拓扑图和物理拓扑图，能展现出用户所管理的网络内的所有网络设备的真实连接情况、子网划分情况、设备分布情况、运行情况、连接状态和链路负载。如果单单只能给用户这些信息的话，那就是一个比较单一的网络拓扑图了。
Visio概论图表
Visio概论图表能让企业更有效率地沟通及运作Visio的出发
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2023-11-17 11:20:27
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在信息技术的发展中，深度学习的应用越来越广泛，尤其是在图像处理、自然语言处理等领域。因此，在构建深度学习模型时，采用合适的工具进行可视化设计是至关重要的。Microsoft Visio 是其中一个常用的绘图工具，其专业图形和流程图能力可以有效帮助用户可视化深度学习网络结构。本文将详细记录如何使用 Visio 绘制深度学习网络图的过程，包括技术原理、架构解析等多个方面。
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Visio 2007 包装图： Visio 2007 安装图：
Visio 2007 工作界面：
Visio 2007 工作界面： Visio 2007 工作界面： Office Visio 2007 便于 IT 和商务专业人员就复杂信息、系统和流程进行可视化
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2024-03-06 06:35:15
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微软Visio2007为我们提供大量的模板以及无数的形状，这其中一些显得比较简单，但是另外的一些却又相对比较复杂，让人无可适从。本文主要就是为大家介绍如何 用Visio2007创建基本框图 以便你能够快速入门，即讲解一些基本的关于如何打开模板、将形状放入绘图中以及连接这些形状的基本技巧。 下面是具体的操作步骤： 启动Visio2007 。 Visio 启动时，会出现多个窗口。现在，您只
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2023-12-31 08:26:14
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文章目录前言vis与vis-network认识vis-network使用排坑vis-network配置开发时注意的功能点1.性能问题2.是否有环路情况3.位置保存还是状态保持4.展开收缩5.分页器6.节点是否可拖动7.编辑拓扑关系总结 前言我自己了解到的绘制拓扑图的开源库有vis和阿里的G6，G6在项目中没机会使用，只用到的vis，有时间再玩一下G6，G6好像比vis功能强大一些，下面主要说一下
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2023-12-31 15:19:39
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大家看数模竞赛优秀论文的过程中可能会发现，很多论文中会出现流程图、坐标系图、甚至是地图等好看的图片，这样图片是怎么绘制的呢？
今天我们一起来看下画图神器——Visio。
流程图示例
1. 基本绘制方法 新建-基本流程图-创建
创建空白画板后，可以选择“基本流程图形状”，进行绘制。
这里我们需要注意的是流程图中需要根据问题情况选择不同的图
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2023-11-24 09:38:36
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一个哥们在MSN上告诉我，他们公司的交互设计师只产出流程图，并问我用什么标准评价流程图的好坏。他的说法把我彻底震了－这分工也太细了吧！也不知道该说他们那里这样是好还是不好。不过仔细想来，我倒的确没有仔细考虑过流程图的好坏，正好借此机会自我总结一下。1、各司其职的形状在我的流程图中，适用于不同目的和功能的形状都有各自确定的规范。到目前为止，我一共定义了以下一些形状：（1）开始和结束作为整张流程图的头
更好的理解分析深度卷积神经网络 图1 CNNVis，一个能够帮助专家理解，分析与改进深度卷积神经网络的视觉分析工具摘要：深度卷积神经网络（CNNs）在许多模式识别任务中取得了很大的性能突破， 然而高质量深度模型的发展依赖于大量的尝试，这是由于没有很好的理解深度模型是怎么工作的，在本文中，提出了一个可视化分析系统，CNNVis，帮助机器学习专家更好的理解、分析、设计深度卷积神经网络。关键词
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2024-02-19 11:11:16
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如何用visio画卷积神经网络图。图形类似下图所示。大概试了一下用visio绘制这个图，除了最左面的变形图片外其余基本可以实现（那个图可以考虑用其它图像处理软件比如Photoshop生成后插入visio），visio中主要用到的图形可以在更多形状-常规-具有透视效果的块中找到块图形，拖入绘图区后拉动透视角度调节的小红点进行调整直到合适为止，其余的块可以按住ctrl+鼠标左键进行拉动复制，然后再进行
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2023-08-27 16:20:57
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# 使用 Python 绘制网络图的指南
在数据可视化中，网络图是一种用于展示复杂关系的图形化工具。网络图能够清晰地展示节点之间的连接关系，非常适合用于社会网络、计算机网络等领域。本文旨在教会刚入行的小白如何使用 Python 绘制网络图。下面将通过表格展示实现流程，并逐步解释每一个步骤，希望能帮助你顺利完成任务。
## 实现流程
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-26 04:01:21
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7.1 可视化网络结构7.1.1 使用torchinfo可视化网络结构torchinfo的安装# 安装方法一
pip install torchinfo
# 安装方法二
conda install -c conda-forge torchinfotorchinfo的使用 -- totchinfo.summary(model, input_size[batch_size,channel,h,w])
上机练习：结构化布线目的熟悉网络工程项目结构化布线的原理和方法。理解楼宇的结构化布线系统的网络物理传输介质的选择方法；掌握网络设备大致使用量的估算方法。掌握visio软件的基本操作。环境Visio软件内容 某教学楼结构化布线系统。（以某栋楼为例子即可，不需要全部画出）1．完成在visio中的制图。2．教学楼设备用量、设备产品型号等的excel表格。大致的估算和预算（给出估算的依据）。&
Word2vec前提首先说明一下神经网络的运作规则。最左边是输入字段（3个神经元），中间weights是权重隐藏层，bias是偏权值，中间是累加这里面是乘积。Z=4是神经元乘以权重，加上bias得到，然后经过激活函数（activation function）加工，左边部分是函数处理把这些部分作为基础单元，进行练习就会得到下面的神经网络神经元会结合到另一个神经元，连接的关系就是激活函数。XOR问线性
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2024-04-07 22:38:07
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最近正在把自己课程的内容整理成书，苦于各种网络的图不知道如何画为好，前期用visio画，发现效果不是很好，正在困惑之际，看到了各位大神的画图工具，分享给各位知乎的朋友，下面是常用的几种工具。一、NN-SVG这个工具可以非常方便的画出各种类型的图，是下面这位小哥哥开发的，来自于麻省理工学院弗兰克尔生物工程实验室, 该实验室开发可视化和机器学习工具用于分析生物数据。github地址：https://g
networkX tutorial绘制基本网络图用matplotlib绘制网络图
基本流程：
1. 导入networkx，matplotlib包
2. 建立网络
3. 绘制网络 nx.draw()
4. 建立布局 pos = nx.spring_layout美化作用
最基本画图程序1 import networkx as nx #导入networkx包
2 impo
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2023-06-26 13:47:09
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卷积操作是深度学习网络的基石，说到神经网络模型设计就免不了提起卷积。要想解释清楚卷积的原理，卷积操作的示意图就必不可少，那么如何能够快速绘制卷积示意图呢？1. 卷积示意图分析下图是百度飞桨讲解卷积定义的一个示例，输入图片、输出图片还有卷积核都用网格进行表示 讲述卷积操作时，卷积核网格里填入了数字，用来表示卷积核权重。输入图片网格中也写上了数字，用来表示图片特征值。 卷积的过程就是：将卷积核大小的窗
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2023-10-12 13:20:37
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# Python如何画网络图
在数据可视化领域，网络图是一种常见的图表类型，可以用于展示不同节点之间的关系和连接。Python中有许多库可以用来绘制网络图，比如NetworkX、Graph-tool和Cytoscape等。在本文中，我将介绍如何使用NetworkX库来画网络图，并且用一个旅行图的例子来展示如何利用mermaid语法中的journey标识出来。
## 方案概述
首先，我们需要安
原创
2024-04-30 07:32:49
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R语言是一种功能强大的数据分析和可视化工具，可以用来画网络图。下面是实现这个任务的详细步骤：
## 步骤一：安装R和相关包
首先，你需要安装R语言和相关的包。R语言的官方网站是 [
画网络图需要用到`igraph`包，你可以使用以下命令来安装它：
```R
install.packages("igraph")
```
## 步骤二：准备数据
在画网络图之前，你需要准备好要展示的数据。网
原创
2023-12-12 12:06:48
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# Python如何画网络图
网络图是一种图形结构，用于表示对象之间的关系。在网络科学、社交网络分析、生物信息学等领域，网络图经常被用来分析和可视化数据。
Python提供了多个库和工具来绘制网络图，其中最常用的是NetworkX和matplotlib。在本文中，我们将重点介绍如何使用这两个库来创建和绘制网络图。
## 1. 安装库
首先，我们需要安装NetworkX和matplotlib
原创
2023-10-05 16:47:08
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网络流基本知识就不在这里阐述了。实现题 8-1 飞行员配对方案问题 问题描述： 第二次世界大战时期，英国皇家空军从沦陷国征募了大量外籍飞行员。由皇家空军派出 的每一架飞机都需要配备在航行技能和语言上能互相配合的 2 名飞行员， 其中 1 名是英国飞 行员，另 1 名是外籍飞行员。在众多的飞行员中，每一名外籍飞行员都可以与其他若干名英 国飞行员很好地配合。如何选
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2024-09-23 07:59:35
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