经常看到网上的大数据采集平台，平台的前端都是采用H5编写，熟悉H5技术的人应该都知道，H5主要是负责编写前台页面，炫酷的网站页面交互特效、3D效果都离不开H5。但是作为工控人经常因为能力和精力有限，不可能擅长各个领域。某天突然萌发了一个思想，能否使用组态软件，实现简易的平台展示呢？抛开一个特效，这里利用intouch常被忽略的小技巧—鼠标悬停，基本能满足的简单的人机交换。
这种图表使用同心圆网格来绘制条形图。每个圆圈表示一个数值刻度，而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔（如果是直方图）。
当您的数据包含地理信息时，丰富的地图可视化可以为您理解数据和解释分析结果的最终用户提供重要价值。
工欲善其事，必先利其器。好的工具可以大大提升你的工作效率，并获得身边人的羡慕和赞赏。今天，我们就来向小伙伴们分享一大波非常实用的工具，武装你的大脑。 ▲图表类 iCharts 简介：各种主题的开放图
在之前的文章中写到，为了让图表具有交互能力，我们必须针对一些事件来编写代码，以便监听某些DOM元素发生的这些事件。
Severino Ribecca 是一位平面设计师，也是数据可视化的爱好者，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
数据可视化的爱好者Severino Ribecca，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
无论您的公司在哪个行业运营都可能产生大量数据。从销售到人员再到库存，若企业能够正确解释并转化为可行建议，企业将创造出非常有价值的信息。商业智能与分析以此想法为中心，现在比以往任何时候都更能找到出色的方法以创造性方式查看与连接数据点。
RAWGraphs是一个在线的开源工具和数据可视化框架，用来处理Excel表中的数据。你只需将数据导入到RAWGraphs中，设计你想要的图表，然后将其导出为SVG格式或PNG格式的图片。此外，上传至RAWGraphs的数据只会在web端在线进行处理，保证了数据的安全性。
D3.js是一个JavaScript库。它的全称是Data-Driven Documents（数据驱动文档），并且它被称为一个互动和动态的数据可视化库网络。2011年2月首次发布，在撰写本文时，最新的稳定版本是4.4版本，并且不断更新。D3利用可缩放矢量图形或SVG格式，允许您渲染可放大或缩小的形状，线条和填充，而不会降低质量。本教程将指导您使用JavaScript D3库创建条形图。
EasyCVR可拓展性强、视频能力灵活、部署轻快，可支持的主流标准协议有GB28181、RTSP/Onvif、RTMP等，以及厂家私有协议与SDK接入，包括海康Ehome、海大宇等设备的SDK等，能对外分发RTSP、RTMP、FLV、HLS、WebRTC等格式的视频流。平台可实现的视频能力有：视频监控直播、云端录像、云存储、录像检索与回看、云台控制、智能告警、平台级联、集群、电子地图、H.265视频自动转码、智能分析等。
在开源的地理空间信息数据可视化工具中，大部分都需要一定的编程基础和技巧才能使用。而今天要介绍的这款工具，不需要任何编程基础，即可实现地理空间数据的可视化，而且效果十分炫酷。
什么是 CNN？Convolutional Neural Network，中文译为「卷积神经网络」。
在本章中，我们将构建一个典型的Web应用程序，在前端和后端使用RxJS。我们将转换文档对象模型（DOM）并使用Node.js服务器中的WebSockets进行客户端 - 服务器通信。
开篇主要是介绍了一些常用的数据可视化工具和图表，让各位看官对数据可视化有一个较为全面的认识。后续篇章会深入介绍如何运用工具绘制精美图表的技术细节。 随着DT时代的到来，传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化，如果做得漂亮，虽表面简单却富含深意，可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的，表示所有结构化的信息表现方式，包括图形、图表、示意图、地图、故事情节图以及
先上Demo啦~~~~~ 📷 或许你已经使用过了相应多的省市区与地图联动，但是这些联动往往是单向的、不可逆。并且这些数据往往都是在线使用的，不能离线使用。下图是一个结合百度地图的省市区与地图联动： 📷 我们可以在这个应用里选择，相应的省市区然后地图会跳转到相应的地图。当我们在地图上漫游的时候，如果没有显示当前的省市区是不是变得很难使用。于是，我们就来创建一个吧： 📷 相关技术栈： Bootstrap，UI显示~~，地球人都知道。 jQuery，Bootstrap依赖。 Requ
硬件解码是图形芯片厂家提出的用GPU资源解码视频流的方案，与之相对的是软解，也就是传统的用CPU承担解码工作的方案；优点是效率高，功耗低、热功耗低，缺点是缺乏有力的支持（包括滤镜、字幕等），局限性较大（例如打开硬件解码后PC的节能方面的功能失效cnq等），设置较为复杂；需要硬件有硬件解码模块、相关的驱动配合、合适的播放软件以及对播放软件正确的设置，缺一而不能开启硬件解码功能，主流的硬件解码方案由Intel、AMD-ATI以及Nvdia推出。
随着DT时代的到来，传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化，如果做得漂亮，虽表面简单却富含深意，可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的，表示所有结构化的信息表现方式，包括图形、图表、示意图、地图、故事情节图以及不是很正式的结构化插图。 基本的可视化展现方式，如条形图、折线图、饼图、雷达图可以很容易通过各种软件（如Excel）容易生成，这些方法是常见可视化问题的
来源：中国统计网 作者：daniel.xie（谢佳标） 原文链接：http://dwz.cn/5Pz3BX 本文长度为2900字，建议阅读5分钟 本文主要为大家介绍一些比较流行的数据展现方式和常用的数据可视化工具和图表。 随着DT时代的到来，传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化，如果做得漂亮，虽表面简单却富含深意，可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的，
即使是知识渊博的数据科学家也能提升他们的技术水平。当谈及到分析你编纂的数据时，有大量的工具可以帮助你更好的理解数据。我们与我们的数据科学指导者探讨了很久，最后总结出了一个包括5个数据科学工具的列表，同时这也是你在当今的社会形势下应该掌握的5个数据科学工具。 dedup dedup是一个Python库，使用机器学习快速的对结构化数据进行重复数据删除和实体解析。 数据科学家发现他们经常需要使用SELECT DISTINCT * FROM my_messy_dataset；不幸的是，现实世界中的数据集往往更加复杂
数据可视化正在帮助全球公司识别模式，预测结果并提高业务回报。可视化是数据分析的一个重要方面。简而言之，数据可视化以可视格式传达表格或空间数据的结果。图像有能力吸引注意力并清晰地传达想法。这有助于决策制定并推动改进行动。
导读：我最近一直在挖掘GitHub数据，我认为，使用这些数据准确找出全球软件开发人员都在哪里，然后使用D3进行可视化，交互式地显示结果，会是一件很有趣的事情。
之前项目中都是使用FusionChart和HighChart，基本都是没有购买商业许可。然后现在开发的系统需要交付给客户使用。所以现在图表控件不能直接使用FusionChart和HighChart，通过对比EChart和D3.js，EChart由百度开发，相关的中文文档和问题应该会更好。而且D3.js代码配置和选项相对于EChart也要复杂，所以团队最后决定在图表类库采用EChart。
excel是老牌的数据可视化软件了，很多方面都已经很完美了，很多的图表都可以轻松绘制出来，但如果想要做的好看，就需要一些技巧了。
本次我们使用的数据同样是中国区域地面气象要素驱动数据年度合成产品，包括近地面气温、近地面气压、近地面空气比湿、近地面全速、地面向下短波辐射、地面向下长波辐射、地面降水率共7个要素。数据为NETCDF格式，时间分辨率为年，水平空间分辨率为0.1°。可为中国区陆面过程模拟提供驱动数据。
现代社会早已进入读图时代，图像在一定上程度上取代了文字，占据了主导地位。对于数据分析来说，一张清晰的可视化图表确实比纷繁复杂的数字更清晰美观。随着科技的发展以及可视化需求的急剧增大，涌现了大批的数据可视化工具，通过对比分析市面上众多的数据可视化工具之后，我们挑选了几款给大家进行参考。
这篇文章云朵君将和大家一起学习每个库的优点和缺点。到最后，对它们的不同特点有更好的了解，在合适的时候更容易选择合适的库。
本文来自作者在GitChat（ID：GitChat_Club）上的精彩分享，CSDN独家合作发布。 随着DT时代的到来，传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化，如果做得漂亮，虽表面简单却富含深意，可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的，表示所有结构化的信息表现方式，包括图形、图表、示意图、地图、故事情节图以及不是很正式的结构化插图。 基本的可视化展现方式，
如果你是Python可视化的新手，一些流行的可视化库包括Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh、Altair和Folium，以及大量的库和例子可能会让你感到不知所措。
前言 前两天在 echarts 上寻找灵感的时候，看到了很多有关地图类似的例子，地图定位等等，但是好像就是没有地铁线路图，就自己花了一些时间捣鼓出来了这个交互式地铁线路图的 Demo，地铁线路上的点是在网上随便下载了一个，这篇文章记录自己的一些收获（毕竟我还是个菜鸟）以及代码的实现，希望能够帮到一些朋友。当然，如果有什么意见的可以直接跟我说，大家一起交流才会进步。 效果图 image.png http://www.hightopo.com/demo/subway/index.html 地图稍微内容有点多
之前用ffmpeg解码的时候，已经做了硬解码的处理，比如支持qsv、dxva2、d3d11va等方式进行硬解码处理，但是当时解码出来以后，还是重新转成了QImage来绘制，这样就大打折扣了，尽管可以看到GPU使用率有了，但是依然耗时的操作还是在CPU绘制显示，这就显得很尴尬了，Qt封装了大部分的opengl的操作，直接做成了QOPenGLWidget，既支持ffmpeg解码出来的yuyv格式的数据显示，还支持硬解码出来的nv12格式的数据显示，很好很强大，这样的话就大大减轻了CPU的压力，专门交给GPU绘制，经过这么一番彻底的改造，效率提升至少5倍，不要太牛逼！如果开启了opengl绘制，则对应内存会增加不少，可能opengl绘制需要开辟很多的内存来交换数据吧。
相信用过苹果电脑的小伙伴一定觉得 Mac 的 Dock 栏真的是简洁又干净！但是苹果笔记本比较倾向于高消费者！ 那么就有了这么一个软件：MyDockFinder 此软件的神奇之处就是几乎还原了 Mac OS 系统原来的样子，装上几乎看不出这是 window 系统摇身一变而来！
D3和Kendo UI只是在web应用程序中创建图表的两种方式，选项范围从简单地在屏幕上绘制图形到使用复杂的图表组件。D3和Kendo UI都很受欢迎，两者都能完成工作。然而，相似之处到此为止，这两种方法代表了非常不同的方法，具有非常不同的特性。
如今学习应用数据可视化的渠道有很多，你可以跟踪一些专家博客，但更重要的一点是实践/实操，你必须对目前可用的数据可视化工具有个大致了解。以下是Netmagzine列举的二十大数据可视化工具，无论你是准备
DDoS攻击通过分布式的源头针对在线服务发起的网络消耗或资源消耗的攻击，目的是使得目标无法正常提供服务。DDoS攻击主要针对一些重要的目标，从银行系统到新闻站点，而它之所以一直令人头疼在于如何在遭受攻
如今学习应用数据可视化的渠道有很多，你可以跟踪一些专家博客，但更重要的一点是实践/实操，你必须对目前可用的数据可视化工具有个大致了解。以下列举的二十大数据可视化工具，无论你是准备制作简单的图表还是复杂
伦敦的地铁路线图图可谓是地铁路线图的鼻祖。多年来，它形成的配色与排版方案，造就了它独特的外观和风格，但最令人惊叹的，还是其神来之笔的设计思路。
作为普通人，我们每一天都在享受数字化信息化高速发展给我们生活带来的巨大便利。 我们上网来浏览新闻、 用手机APP来网上购物、点外卖、出门导航…很难想象如果有一天在使用这些应用的时候遇上了障碍，我们的生活会糟糕成什么样…但在我们的身边，就存在这么一群人，因为身体或者年龄的原因，无法自由自在的享受到我们普通人已经觉得司空见惯的数字化生活。比如说视障人士、老年人士…
Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库：它是 Plotly.py 的高级封装，它为复杂的图表提供了一个简单的语法。
源自|新据点 微信号|xinjudian001 G2 Growd， 一家美国智能软件评价公司，在发布的最新软件排行榜中，Tableau Desktop获得了智能软件排行榜中最高的评分。 Tableau
原文标题：十大数据可视化站点 改变审视世界角度 作者：核子可乐 编译 编辑：王玉圆 摘自：IT168 一、全球黑客活动 从黑客活动开始踏上可视化数据工具体验之旅。这份迷人的地图由安全供应商Norse打
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采用GPU来绘制实时视频一直以来都是个难点，如果是安防行业的做视频监控开发这块的人员，这个坎必须迈过去，本人一直从事的是安防行业的电子围栏这个相当小众的细分市场的开发，视频监控这块仅仅是周边技术玩一玩探讨一下，关于GPU绘制这块着实走了不少的弯路。
Shopee 是一个电商平台，业务覆盖新加坡、马来西亚、巴西等多个市场。在今年的 11.11 大促中，Shopee 售出超 20 亿件商品。大量订单在东南亚的派送会遇到什么样的特定问题？Shopee 又将怎样解决和提效？
上一篇教程介绍了绘制完整地图的方法：R 语言绘制十段线地图，给特定省份填色，今天我们将继续探索分省市地图的绘制。
本文主要介绍使用ArcGIS JS API 4.14和eCharts 4.7.0来实现在地图上绘制网络路径图的实现步骤，包括二维和三维。
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