手绘稿如何1秒变身数据大屏?深度学习让人人成为可视化专家
概念:LADV是DataV内嵌的智能识别设计产品,能够迅速学习和识别手绘草图、信息图表、大屏截图等资料,并在DataV内自动生成可配置的可视化应用。
有了LADV今后人人都能做可视化专家了!
先来看看LADV的效果:
以上例子中,生成的可视化图表,均可以在DataV的环境下做进一步的样式调优和数据接入,最终发布为一个实时数据驱动展示的页面。
1.LADV解决了什么问题?
简单来说,就是大幅降低数据可视化的设计成本。让用户在制作数据可视化应用时,可以将更多的精力投放在前期需求梳理、指标设计,和后期的数据探索、可视分析这些关键环节上。
纵观数据可视化这个垂直领域,包括DataV在内的很多团队都在尝试降低可视化的实现的工程成本(如下图1, 2)。然而除了工程成本本身,数据可视化的设计效率极大的影响了数据挖掘效率。
工业界可视化先驱如Tableau,

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号外号外,DataV新增拓展包来啦,帮你实现更强大的可视化!
首先,我们先来复习一下DataV的概念,预备起:DataV旨让更多的人看到数据可视化的魅力,帮助非专业的工程师通过图形化的界面轻松搭建专业水准的可视化应用,满足您会议展览、业务监控、风险预警、地理信息分析等多种业务的展示需求。 作为DataV的使用者,你会发现自己灵感来的时候挡也挡不住,想要寻找更多“花哨”的形式来扩展它的功能。当然,DataV的团队也一直在致力于提供更适合的可视化产品和方案。 最近datav产品团队为了帮助使用者获得更好的使用体验,满足不同使用者的个性化需求,特地给大家新增加三个拓展包,快来瞧一瞧! ——新添加三个拓展包介绍—— # 高级交互组件拓展包有时候是不是很想加个小组件来优化界面的交互细节,但是又感到力不从心呢?新增的高级交互组件包,可以满足更加个性化的需求,具有更强大的交互分析能力。是不是很腻害的样子!全新推出
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Docker multi-stage build机制
随着17.05版本的发布,Docker对于镜像构建这块也作了一项重要更新,那就是 multi-stage build(多阶段构建),这对于长期因为构建镜像太大而困扰的小伙伴们来说真是雪中送炭。 不支持多阶段构建 在17.05版本之前,我们构建Docker镜像时,通常会采用两种方式: 将所有的构建过程编写在同一个Dockerfile中,包括项目及其依赖库的编译、测试、打包等流程,这里可能会带来的一些问题: Dockerfile特别臃肿 镜像层次特别深 存在源码泄露的风险 稍微优雅的一种方式,就是我们事先在外部将项目及其依赖库编译测试打包好后,再将其拷贝到构建目录中,这种虽然可以很好地规避第一种方式存在的风险点,但仍需要我们编写两套Dockerfile或者一些脚本才能将其两个阶段自动整合起来 这里以一个简单的JAVA项目镜像构建为例来说明这两种构建方
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