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【博客大赛】基于百度飞桨paddlepaddle的疫情可视化实战

百度paddlepaddle安装及疫情可视化实战 1. paddle安装可以参考官方文档地址链接： https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick选择合适自己的方式进行安装

2021-04-23

D3.js 6.0 稳定版发布，数据可视化 JavaScript 库

此外还有很多新的数组辅助工具，比如d3.greatest、d3.quickselect和d3.fsum。

2020-08-27

Elastic Stack 实现地理空间数据采集与可视化分析

尽管专家长期以来拥有执行复杂的地理空间分析的工具，但这些工具并不总是能够完成非传统来源的混合或处理当今数据集规模的任务。现在事情变得更加复杂。

2020-08-19

Grafana 7.0 发布：改进的界面、新的插件平台和可视化等

更新亮点包括： UX 增强功能和统一数据模型：增强的 UX 和可视化选项提供了更好的一致性和可用性，包括新的表格面板、新的网格布局引擎，以及对面板编辑的改进体验。

2020-05-19

开源可视化搭建平台-码良新功能桌面端页面制作

码良新技能桌面端页面制作最近码良迎来了一波新功能的上线，并毫无保留地继续进行了代码开源-赶紧star关注。新上线的功能有桌面端页面制作、”楼层模式“、”正宗“布局组件（容器组件）的开发能力、组件封装、word 文档解析、psd 解析等平台功能和能力。资源难得赶紧先关注，然后后续学习。本文将围绕一些具体例子来介绍码良桌面端页面制作功能。选择画布画布是码良新引入的一个概念，指的是场景区内用于组件摆放的一个区域，画布的高度可拓展，但是宽度是不能伸缩的。渲染器的页面适配主要是对不同宽度画布生成的页面在不同宽度设备上的适配，因此，我们主要关注画布宽度。引入画布概念以后，码良内置了 4 个画布，其中三个为移动端画布，剩下一个为桌面端画布。参见下图。由于制作的是桌面端页面，首先我们点击选择最宽的那个画布指示条，切换到桌面画布。这时，会询问是否需要切换到”楼层模式“ 那么什么是楼层模式呢楼层模式我们看个简单的例子可以看到，在属性面板可以为某个组件设置布局模式。布局模式决定了其直接子组件的位置排布方式，当设置为”楼层模式“时，子组件如楼层般依次向下扩展，当设置为”自由模式“时，子组件上下堆叠，位置可自由挪动。实践下来，”楼层模式“更适合桌面端页面的制作。所以当切换画布到桌面画布时，如果根组件（root）的布局模式不是”楼层模式“，则会询问是否需要切换到楼层模式，也就是上节出现的情况。高度自动设置了”楼层模式“的组件，因其子组件依次向下排布，我们可以将该组件的高度禁用（样式面板-高-禁用，值实际被设置为auto），这样组件就可以根据子组件的累加高度自动获得高度。横向布局 “楼层模式”方便了组件沿页面纵向的布局，那么需要组件横向排布时如何做呢？多栏布局组件登场。页面结构桌面端页面的内容组织方式通常为顶栏、内容区、页脚，也可能会有一个或多个侧边栏。结合楼层模式和多栏布局组件，我们可以轻松实现以上各种页面结构。以上图中左下角的页面结构为例，使用码良来实现它。可以看到，我们通过使用”空容器“组件和”多栏布局组件“，结合上文提到的”楼层模式“纵向布局和”多栏组件“提供的横向布局能力，再辅以”高度自动“技巧，成功实现了一个含侧边栏、顶栏、主内容区、页脚的页面布局。填充内容制作了页面骨架以后，根据实际需要向页面各个部分添加内容。由于目前专门为桌面画布开发的组件还比较少，在制作桌面端页面时，需要灵活组合基础组件（如图片、文本、富文本等）来实现一些复杂的效果和功能。现在，码良团队正在加紧开发桌面组件，随着这些封装程度更高、使用更简便的组件面世，桌面页面制作将大大提速。也希望读者能参与到这一过程中，积极向码良组件商城贡献组件，点点 star 也行。设备适配不同桌面端设备的宽度存在差异，在制作桌面端页面时需要考虑页面在不同设备上的实际显示效果。不同于移动端页面能通过简单的缩放视口来实现设备适配，码良对于桌面端页面没有采取任何主动适配策略。那么针对具体页面，如果实现合适的显示效果呢？考虑到大部分桌面端页面的内容区宽度相对固定，比如 1140px、960px，那么在制作这些内容的时候无需特殊处理，直接使用绝对单位 px （默认单位）即可。另外，内容区一般是居中的，考虑到这种需求的广范性，码良特意提供了一个”居中“属性，为组件开启此属性即可实现自动动态居中效果。对于依赖设备宽度的组件展示效果，比如通栏导航栏，不能再使用组件样式默认的绝对单位，应该将大小和位置样式的单位切换为”%“，并手动输入数值。除了平台层面提供的绝对单位和相对单位适配方案，组件自身也可以通过”媒体查询“等技术做成响应式的，在不同宽度设备上展示出不同的形态。 demo 展示最终，”你得先这样，然后再这样，然后再这样，最后再这样“，一个美美的 demo 页面就制作好了。期待 pc端的能力支持后。我们也在尝试使用码良做数据大屏，我们发现码良平台在做数据大屏上有独特的优势。可以在后期我们的相关组件更加丰富后再出文章说明。以下是码良做大屏的一些尝试，页面能很好的进行适配，也能很好的接入一些第三方图表组件。演示地址-点击查看效果支持我们开源项目需要的是持续地坚持，而我们坚持的动力当然也来自于你们的支持来都来了，加个关注再走吧项目代码：https://github.com/ymm-tech/gods-pen 项目代码(国内镜像)：https://gitee.com/ymm-tech/gods-pen

2020-04-28

拿来即用的 L7 地理可视化引擎 2.1 React 版发布

L7 是由蚂蚁金服 AntV 数据可视化团队推出的基于 WebGL 的开源大规模地理空间数据可视分析开发框架。L7 专注于空间数据的可视化表达。

2020-03-12

Python数据可视化告诉你：境外的疫情到底有多严重！

今天小编就用数据可视化的方式来为大家一一呈现，新冠肺炎在世界其他国家的具体严重程度（数据来自世界卫生组织的最新病情报告）。

2020-03-02

每日一博 | 图关系可视化引擎 G6 的架构演进

本文作者：AntV 架构师-萧庆简介 G6 是一个图关系可视化引擎，起始于我们的业务需求，历经波折，每次改版其架构都有很大的变化，这些变化背后都有来自业务上的思考和我们对 G6 定位的调整，今天我们一起来回顾

2020-02-10

地理可视化引擎 L7 2.0 发布，让地图动起来

L7 是由蚂蚁金服 AntV 数据可视化团队推出的基于 WebGL 的开源大规模地理空间数据可视分析开发框架。L7 专注于空间数据的可视化表达。

2020-01-09

Python数据可视化：5段代码搞定散点图绘制与使用，值得收藏

对于那些变量之间存在密切关系，但是这些关系又不像数学公式和物理公式那样能够精确表达的，散点图是一种很好的图形工具，可以进行直观展示，如图2所示。

2019-12-14

面向物联网的三维可视化仿真场景开发平台 ThingJS

ThingJS是优锘科技开发的一套面向物联网应用的在线3D可视化应用开发及运营PaaS平台，以“ ThingJS云视PaaS服务”形式面向广大物联网企业提供全生命周期在线3D可视化服务。

2018-12-21

Python可视化：中国环保股上市公司市值Top20强

制作近10年期间，环保板块市值最高的20只股票动态变化，需要获得各只股票在不同年份的市值。获取特定股票的市值可以利用pro.daily_basic接口获取到每日的市值，然后利用Resample函数获得年均市值。但获取环保板块所有几十只股票的数据，用手动输入股票代码就不是很方便，此时，可以利用该包另外一个接口ts.get_stock_basics()接口获取所有股票基本数据，该接口能够返回股票代码、行业类别等数据。两个接口合二为一就可以提取出所需的数据，下面开始详细实现步骤。 1. 提取所有股票代码 1import tushare as ts 2# 获取所有股票列表 3data = ts.get_stock_basics() 4print(data.head()) 5# 返回数据如下，所有列值可以参考：http://tushare.o

2018-10-25

用 Prometheus 和 Grafana 实现容器化应用程序的可视化监控

本视频涵盖了在 Linux 和 Windows 上运行 Docker 容器时监控应用程序所需的全部内容，它将教会您监控容器的整个理论和实践以及使用行业标准工具 Prometheus 和 Grafana。

2018-10-23

国内外可视化在线Python编程平台推荐！

不少小朋友小同学们在学习编程的时候，最喜欢使用的就是类似于Scratch这样的可视化拖拽式编程平台，这个平台极大的降低了少儿编程的入门门槛，所以已经得到了极大的普及。

2018-09-12

利用Python网络爬虫抓取微信好友的签名及其可视化展示

前几天给大家分享了如何利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化，利用Python网络爬虫抓取微信好友数量以及微信好友的男女比例，以及利用Python网络爬虫抓取微信好友的所在省位和城市分布及其可视化

2018-06-01

Qlik Sense Cloud Business现在可用于基于Web的实时可视化分析

工作组和中小企业无需下载SaaS分析功能即可加速实现价值中国北京，2017 年 2 月 7 日，可视化分析领导者 Qlik 今天宣布，现在可以为中小企业、群组和团队提供其基于 SaaS 的可视化分析解决方案

2018-04-18

阿里云Elasticsearch的X-Pack：机器学习、安全保障和可视化

X-Pack ELK是日志分析领域较为流行的技术选择，不少阿里云用户选择在ECS上搭建开源Elasticsearch。目前，阿里云和ES官方Elastic公司展开了产品合作，联合推出了阿里云Elasticsearch。与自建开源软件相比，这款产品做了性能优化，支持弹性扩容，并搭载了商业版组件X-Pack，为用户提供即开即用的托管服务。本文将对商业版组件X-Pack做深入解读。 X-Pack介绍阿里云Elasticsearch搭载了V5.5版本的X-Pack，提供安全、监控、告警、报告、图分析和机器学习六大扩展组件，无需额外安装插件，就能与Elastisearch、Kibana无缝对接。安全组件 2017年1月爆发了Elasticsearch数据勒索事件，涉及到的数据至少500亿条，被删除数据至少450TB。X-Pack中的安全组件提供

2017-12-10

云杉网络发布数据驱动的云网可视化与分析产品

云网时代及其挑战在SDxCentral发布的《2017下一代数据中心网络研究报告》中指出，下一代数据中心对网络的关键需求为可视化与Troubleshooting、关键趋势为大数据分析。

2017-08-31

重新审视网络可视化并进一步发掘其潜能

对企业的生产效率、安全性以及成败而言，对动态数据的可视化从来没有变的如此重要和急迫。何为全面可视化？

2017-08-31

运维改革探索(二)：构建可视化分布式运维手段

工具篇：构建可视化分布式运维手段工欲善其事，必先利其器。

2017-08-14

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更多资源

Mario

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。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

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。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。