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数据可视化概览

科学可视化(Scientific Visualization)、 信息可视化(Information Visualization)和可视分析学(Visual Analytics)三个学科方向通常被看成可视化的三个主要分支。而将这三个分支整合在一起形成的新学科 “数据可视化”,这是可视化研究领域的新起点。 ——《数据可视化》 广义的数据可视化涉及信息技术、自然科学、统计分析、图形学、交互、地理信息等多种学科。 科学可视化 科学可视化(Scientific Visualization)是科学之中的一个跨学科研究与应用领域,主要关注三维现象的可视化,如建筑学、气象学、医学或生物学方面的各种系统,重点在于对体、面以及光源等等的逼真渲染。科学可视化是计算机图形学的一个子集,是计算机科学的一个分支。 科学可视化的目的是以图形方式说明科学数据,使科学家能够从数据中了解、说明和收集规律。 信息可视化信息可视化(Information Visualization)是研究抽象数据的交互式视觉表示以加强人类认知。 抽象数据包括数字和非数字数据,如地理信息与文本。信息可视化与科学可视化有所不同:科学可视化处理...

Go中使用Seed得到重复随机数的问题

重复的随机数 废话不多说,首先我们来看使用seed的一个很神奇的现象。 func main() { for i := 0; i < 5; i++ { rand.Seed(time.Now().Unix()) fmt.Println(rand.Intn(100)) } } // 结果如下 // 90 // 90 // 90 // 90 // 90 可能不熟悉seed用法的看到这里会很疑惑,我不是都用了seed吗?为何我随机出来的数字都是一样的?不应该每次都不一样吗? 可能会有人说是你数据的样本空间太小了,OK,我们加大样本空间到10w再试试。 func main() { for i := 0; i < 5; i++ { rand.Seed(time.Now().Unix()) fmt.Println(rand.Intn(100000)) } } // 结果如下 // 84077 // 84077 // 84077 // 84077 // 84077 你会发现结果仍然是一样的。简单的推理一下我们就能知道,在上面那种情况,每次都取到相同的随机数跟我们所取的样本空间大小是无关的。那...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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