概述 对于栅格数据，为提升网络的传输效率，通过一定的计算公式将栅格数据压缩成一个灰度图，在通过客户端进行解析渲染是常见的一种手段。本文将结合canvas实现此功能。 效果 测试数据 测试数据来源于ventusky上的温度图，渲染的色标也用了该网站上面的。 ctx.fillStyle = linearGradient; ctx.fillRect(0, 0, canvas.width, canvas.height); // 读取像素数据 ; data[i + 1] = color[1]; data[i + 2] = color[2]; data[i + 3] = 255; } // 展示 ; data[i + 1] = color[1]; data[i + 2] = color[2]; data[i + 3] = 150; } // 展示
简单点说呢，就是与后端的数据交互和怎么把数据展示出来，用到的资源主要是element-ui和vue-resource，其它参考（vue-resource插件使用）。 今天讲到的一些功能开发，主要就是请求列表数据，详情数据，分页功能操作，搜索，搜索标签等的开发。今天这个，按照下面步骤，一步一步来。一个一个功能的做！ 当然这个只是做展示作用，怎么展示是看项目的需求的！ 小伙伴们运行起来的时候，可能会发现两个问题。 $message.error(res.msg); } }); } 2.再有就是，如果展示的数据，有些是空的字符串，或者是null的话，在列表上就会看到。 ? 4.请求详情数据 详情的数据，就是点击列表的任何一条数据，出来一个详情页面。 先在浏览器请求一下（看下有身什么字段，可以方便在html里面铺数据），看到有很多字段。 ?
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下面我们使用它开发页面来查询HJ 212协议传输过来的物联网传感器数据。基于前端的列排序，隐藏列，模糊搜索，列搜索，翻页都是对bootstrap-table简单的配置自动完成的。 同时使用daterangepicker插件来选择时间范围，以及可以将查询出来的数据后台导出为Excel。 *must* come first in the head; any other head content must come *after* these tags --> <title>设备数据
device-width, initial-scale=1.0"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge"> <title>json数据格式化
随着 web 技术的蓬勃发展，前端的展示、交互越来越复杂，在用户的访问、操作过程中产生了大量的数据。由此，前端的数据分析也变得尤为重要。 下面就逐步描述前端有哪些数据、如何采集前端的数据、以及如何展示数据统计的结果。 有哪些？ 前端的数据其实有很多，从大众普遍关注的 PV、UV、广告点击量，到客户端的网络环境、登陆状态，再到浏览器、操作系统信息，最后到页面性能、JS 异常，这些数据都可以在前端收集到。 t=err&msg=errMessage&js=jsFileName&ln=errLine 如何展示 采集到数据之后，经过一系列的数据处理、汇总等操作之后，我们需要使用生动的图表来呈现数据，让用户（产品决策者 还有些时候你可能需要使用一些表格来展示： ? ? 总结 前端的数据有很多的分析价值，它是线上用户的真实反馈，直接体现着产品的用户体验。根据文中描述的步骤，你完全可以搭建自己的前端数据平台。
测试平台的数据展示与分析，我们主要使用开源工具ECharts来进行数据的展示与分析。 ECharts简介与安装 ECharts是一款基于JavaScript的数据可视化图表库，提供直观，生动，可交互，可个性化定制的数据可视化图表，功能非常强大，目前ECharts已经发布到ECharts 我们的项目也选择Echarts来作为我们的数据展示与分析工具。 Echarts展示需要等待页面dom元素加载完毕，并且需要有一个dom元素进行图表的展示，所以mounted阶段是我们引入Echarts的最佳时间点。 数据展示与分析就先说到这里啦，大家可以多多练习一下哦~ 更多技术文章： https://qrcode.ceba.ceshiren.com/link?
测试平台的数据展示与分析，我们主要使用开源工具ECharts来进行数据的展示与分析。 ECharts简介与安装 ECharts是一款基于JavaScript的数据可视化图表库，提供直观，生动，可交互，可个性化定制的数据可视化图表，功能非常强大，目前ECharts已经发布到ECharts 我们的项目也选择Echarts来作为我们的数据展示与分析工具。 Echarts展示需要等待页面dom元素加载完毕，并且需要有一个dom元素进行图表的展示，所以mounted阶段是我们引入Echarts的最佳时间点。 report'，即可看到绘制的图表展示在report页面。
开发环境 操作系统:CentOS 7.4 Python版本 :3.6 Django版本: 1.10.5 操作系统用户:oms 数据处理:pandas 通过上面我们已介绍了如何定时获取TOP SQL语句以及如何利用 pandas处理数据 这节讲如何让其在前端显示 建立页面的步骤 我们还是通过这张图的步骤来说明如何建立页面 urls.py页面 check_topsql为展示Oracle TOP SQL的页面 views.py TOP SQL的情况 Django允许在html文件内部使用for循环的形式来迭代列表 效果展示 首先是表单提交之前的界面 这里选择需要查询的数据库以及起止时间，时间越短越精确，其中Top栏位代表需要获取前多少个 TOP SQL语句，默认为10 点击提交后会展示出TOP SQL 语句以及TOP 等待事件 源代码位置 欢迎访问我的github主页查看源码 https://github.com/bsbforever /oms_django TOP SQL监控已经讲完了，下次讲如何展示 Oracle性能趋势，如物理读，DB Time等
前端展示中实现批量标签动态生成 使用过报表的小伙伴，经常会有条码打印、标签打印的需求，一两个标签还好处理，但很多时候我们可能需要的是几十、上百个内容的批量打印，如下图所示： 今天我们就来为大家介绍，如何快速实现报表的标签条码批量打印 项目实战 今天我们从Wyn出发，为大家展示整个功能的实现过程。 到此单个标签设计全部完成 3.根据数据循环生成多个标签 要实现根据数据行数循环生成多个标签，就需要利用列表组件，根据列表组件的分组功能实现该需求 然后把上面的容器整个再放入到列表组件里面，预览即可看到根据数据循环显示多次 ； 然后设置报表进行分栏，分成3栏，这样一行就可以显示3个标签 注意：在设计的时候有一些尺寸高度，宽度微调，这块尽量使用属性设置的宽度高度调整固定值，不要手动拖动大小； 到这里我们就完整实现了前端报表中完整调整标签内容格式 大家如果对更多前端数据分析、报表、仪表板相关内容感兴趣，欢迎访问： https://www.grapecity.com.cn/solutions/wyn/demo
开发环境 操作系统:CentOS 7.4 Python版本 :3.6 Django版本: 1.10.5 操作系统用户:oms 数据处理:pandas 前端展示:highcharts 通过上面我们已介绍了如何定时获取系统 Oracle状态语句以及如何利用pandas处理成highcharts识别的格式 这节讲如何让其在前端显示 建立页面的步骤 我们还是通过这张图的步骤来说明如何建立页面 urls.py页面 oracle_performance Django允许在html文件内部使用程for循环的形式来迭代列表 关于oracle_peforance页面就说到这了，performance页面可自行参考源码 效果展示1.数据库系统状态趋势(天为单位 ) 首先是表单提交之前的界面 这里选择需要查询的数据库，支持多个数据库同时查询 然后是起止时间以及性能类型 最后可以选择天和周为单位 点击提交后会展示各个数据库该时间段的趋势图 2.数据库系统状态趋势 (小时为单位) 首先是表单提交之前的界面 这里选择需要查询的数据库 然后是起止时间以及性能类型 最后是是否比较基线,这个后续会有单独介绍 点击提交后会展示出每天各个时间段的趋势图 源代码位置 欢迎访问我的
为什么要使用日志 在生产环境中我们可能需要一个较为完整的日志系统来查看运行中主机服务的状态和所作出的操作，我们可以在较大型的网络架构中使用ELK来实现对日志的收集、检索、前端显示，但是中小型架构中使用rsyslog 足以对所有服务器的日志进行收集和检索来达到实时分析数据流量的目的。 本文目标 使用rsyslog将两台主机的日志信息存储到MySQL数据库中，并且编译安装Loganalyzer对MySQL中的日志信息使用httpd+php在前端进行展示。 Starting system logger: [ OK ] 测试是否成功 在syslog.anyisalin.com中查询数据库看是否记录 [ OK ] 访问web页面安装loganalyzer 一直下一步到下面的页面，并按下面这样输入 一直下一步到最后点击Finish 安装完成，我们可以通过前端页面查看多台主机日志信息了
假如二维码后台传的是图片流，前端展示图片 // 获取二维码图片 getCodeImg() { this.getUUID(); let UUID = window.sessionStorage.getItem
circos中丰富多样的参数，允许我们更加的展示数据。高度定制化的同时，也意味着学习成本的提高。从原始数据的整理，到可视化参数的调整，都必须做到了如指掌，才能得心应手的使用circos。 tableview提供了对表格数据的可视化功能，由以下3个脚本构成 make-table make-conf parse-table 1. make-table make-table 随机生成一个表格数据 展示的都是每行或者每列数据的组成， 对于每一行来说，都有3列，所以有3种颜色；对于每一列来说，都有4行，所以有4种颜色；每种颜色所占的区域沿着顺时针方向，从小到大。 最内圈的links展示了单元格的数据，每个单元格可以看做对应的行和列相连的区域，示意图如下： ? 通过tableviewer 这个小工具，可以方便的展示表格数据，而且其中的思想也特别值得我们借鉴。 传统的可视化手段，为了直观看出各部分的百分比，通常采用饼状图的展现形式，对于一张表格而言，需要行数加上列数张的饼图，才能完整的展示其构成，而用circos, 一张图就可以搞定了。
学习数据采集、数据分析的时候，我们一般验证都是通过ES-head来查看的，虽然解决了验证问题，但是界面友好度还是比较差，为了解决这个问题，我们可以通过学习kibana之后，通过kibana进行数据展示。 ，实时查看的数据增长量。 实验架构 1、filebeat设置，收集日志给ES 2、索引管理-通过鼠标流展示 登陆kibana:http://192.168.98.200:5601 索引添加 1、输入索引名称：xxxx-* /guide/cn/kibana/current/createvis.html 发现工具：可以展示索引中的数据，以及按时间统计增长数量 图表管理 创建图表 选择图表样式(柱形图) 选择索引数据 仪表盘图形设置—创建仪表盘图形 仪表盘图形索引选择 图形选项设置 保存仪表盘图形 仪表盘管理 将多个图表放在一个页面展示给用户 仪表盘-创建仪表盘 添加图形 选择图形的同时，图表就会展示出来
通过前面课程的学习我们知道了如何部署和设置prometheus，但是这个监控软件的展示界面实在是有些难看，所以我们换一个展示方式Grafana，是一个开源的度量分析和可视化工具（没有监控功能），可以通过将采集的数据分析 ，查询，然后进行可视化的展示,并能实现报警。 ，按着引导我们需要都设置一下，首先第一步就是告诉grafana，他需要展示谁的数据。 也就是说数据源是谁 从图标上可以看出，我们需要设置数据源—展示仪表盘—添加用户这些操作，我们先来完成添加数据源吧。 ，可以通过右上角的add query增加，设置完成后就可以设置图表样式了，点击图表 图表主要说的就是图表的样式，主要的我给大家展示一下 第一个Draw Modes 说的是图表中图的展示方式，有条状
(列表项)> subItems(子项)>listviewsubitem(子项) 属性名称 说明 columns 详细视图中显示的列 items listview中的项 liview动态添加数据 listview属性设置 view:Details,设置视图为详细信息 fullrowselect:true,整行选中 Gridlines:true,显示网络线 multisekect:false,不允许多选 读取数据库中数据添加到 liview中 Add方法 AddRange()方法 获取listview数据方法 this.lvresult.selectedItems[0].Text this.lvresult.selectedItems
高维数据的可视化最主要目标就是数据降维 降维方法分线性降维和非线性降维两大类，其中线性降维包括主成分分析PCA，多为尺度分析MDS，非矩阵分解NMF等；非线性方法包括等距特征映射和局部线性嵌套，tSNE 主成分分析PCA 主成分分析法采用一个线性变换将数据变换到一个新的坐标系统，使得任何数据点投影到第一个坐标轴的方差最大，在第二个坐标的方差第二大，以此类推。 因此，主成分分析可以减少数据的维数，并保持对方差贡献最大的特征，相当于保留低阶主成分，忽略高阶主成分。 R中实现主成分分析需要使用FactoMineR包进行分析，使用factoextra包进行可视化 下面我们先构造数据 df <- iris[c(1, 2, 3, 4)] image.png 可视化代码
接口返回图片二进制流前端展示 问题描述 请求后台接口时，返回图片内容如下： ? 咋一看，不是base64格式，二十二进制的图片流数据，前端要想展示，只需要转换数据格式为base64即可。
import pprint department_list = [ {'id': 1, 'label': '总部', 'parent_id': Non...
在AJAX型的单页应用普及之前，类似Rails、PHP和JSP之类的平台都可以帮助我们创建用户界面（UI），它们会把HTML字符串和数据混合起来，然后再发送给用户并显示。 在jQuery中，我们会把HTML模板字符串和数据混合起来，然后把获得的结果插入DOM中我们所期望的位置，插入的方式是把结果设置给一个占位符元素的innerHtml属性。 以上机制都工作得相当不错，但是当你想要把最新的数据插入到UI中，或者根据用户输入来修改数据的时候，你就需要做很多极其繁琐的工作来保证数据的状态是正确的，并且UI和JavaScript属性要同时正确。 这种编程风格叫做数据绑定。因为它可以和MVC很好地结合起来，所以我们把它引入到了Angular中。这样一来，当你编写视图和模型的时候，可以节省代码量。 在UI中，把数据从一个值修改成另一个值的大部分工作会自动进行。 为了在实战中看到这一点，我们来修改第一个例子，让它变成动态的。
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