DataGear 2.12.0 发布，数据可视化分析平台-低调大师

DataGear 2.12.0 发布，数据可视化分析平台

2022-01-26 610

DataGear 2.12.0发布，看板新增可视编辑模式，具体更新内容如下：

新增：看板编辑页面新增可视编辑模式，支持以可视化方式编辑看板HTML模板；
新增：看板编辑页面新增保存单个资源内容的功能；
修复：修复数据源驱动管理模块潜在的文件下载安全问题；
改进：看板编辑页面【保存并展示】操作打开当前编辑的看板模板网页地址而非主页地址；
改进：看板编辑页面的初始HTML模板不再默认添加非必要的"dg-dashboard","dg-chart"样式类；

DataGear是一款开源免费的数据可视化分析平台，可自由制作任何您想要的数据可视化看板，支持接入SQL、CSV、Excel、HTTP接口、JSON等多种数据源。

官网地址：http://www.datagear.tech

源码地址：

Gitee：https://gitee.com/datagear/datagear

Github：https://github.com/datageartech/datagear

大屏模板地址：https://gitee.com/datagear/DataGearDashboardTemplate

系统部分功能效果图：

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原文链接：https://www.oschina.net/news/180267

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自然语言处理——文本向量化(二)

一．摘要本次分享内容是基于上篇文本向量方法的继续，上次内容中，主要分享了文本向量化的两种方法：词袋模型表示方法和基于深度学习词向量方法。词袋模型虽然能够很简单的将词表示为向量，但会造成维度灾难，并且不能够利用到文本中词顺序等信息。NNLM模型的目标是构建一个语言概率模型，但是在nnlm模型求解的过程中，从隐藏层到输出层的权重计算是非常费时的一步。下面我们将了解下C&W模型、CBOW模型和Skip-gram模型。二．C&W模型 C&W模型是一个以生成词向量为目标的模型。在之前的NNLM模型中我们了解到了他那难于计算的权重是一个非常大的障碍。这里的C&W模型没有采用语言模型的方式去求解词语上下文的条件概率，而是直接对n元短语打分。采用的是一种更为快速高效的获取词向量的方式。C&W模型的核心思想是：如果n元短语在语料库中出现过，那么模型就会给该短语打出较高的分数；对于在语料库中未出现过或出现次数很少的短语则会得到较低的分数。C&W模型结构图如下：图1：C&W模型结构图相对于整个语料库来说，C&W模型需要优化的目标函数为：...

2022-01-26

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2022-01-25

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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