如何培育好的内部开发者平台体验 伦敦——Syntasso 的首席工程师 Abigail Bangser 在本周的 State of Open Con 上说，“应用程序开发人员希望快速行动，而运维工程师希望安全行动...主要是应用程序开发人员，但也不要忘记可能需要硬件或其他不同功能的数据科学家和机器学习工程师。她还观察到，在平台设计中需要考虑领导和治理社区——包括监管和金融。...她对平台工程的定义归结为构建、维护和提供“为所有使用它的社区精心策划的平台体验”，这会影响所有不断发展的技术、社会和团队结构。 一个好的平台建立边界。...然后查看已经在运行的工具——Slack、Jira、Trello——并开始跟踪临时请求。什么是最频繁、最困难、最耗时的？您的应用程序团队的辛劳在哪里？...“你想让你的团队更接近平台，与平台互动。做到这一点的一个好方法是提供他们需要的文档和参考实施，”Watt 说。 不要忘记提供平台工程体验的专业服务方面。
在这篇文章中，在我们应用到机器学习模型之前，我们会看到 NumPy 的主要使用方式以及它如何展示不同类型的数据（表格，图像，文本等） import numpy as np 创建数组 我们可以通过传递一个...在更高级的场合，你可能发现需要变换矩阵的维度。这在机器学习中时经常常见的，比如当一个特定的模型需要一个一个特定维度的矩阵，而你的数据集的输入数据维度不一样的时候。...在大部分场合，处理一个新的维度只需要在 NumPy 的函数上参数上增加一个维度： ? 注意：需要记住的是，当你打印一个3维的 NumPy 数组时，文本的输出和这里展示的不一样。...error 中的值就是模型预测的质量 数据展示 考虑到所有可能需要处理和构建模型的数据类型（电子表格，图像，音频等）。很多是很适合用一个n维数组进行表示的。...模型需要先训练大量文本才能用数字表示这位诗人的诗句。我们可以让模型处理一个小数据集，并使用这个数据集来构建一个词汇表（71,290个单词）： ?
前言 Grafana是一个开源的，拥有丰富dashboard和图表编辑的指标分析平台，支持多种数据源。下面介绍一些基于mysql数据源的面板配置方法。...端口流量图 数据来源（zabbix监控采集） 表结构 MariaDB [zreport]> desc history_uint; +--------+---------------------+---...| | +--------+---------------------+------+-----+---------+-------+ 4 rows in set (0.001 sec) 数据样本...grafana仪表板配置 95计费 #in端口ID元组 IN_ITEMS SELECT 'IN_ITEMS' AS __text, '(36384, 36385)' as __value; #95计费去掉的点数...'TABLE_R' AS __text, 'history_uint' AS __value; #95计费In端口速率(原始数据) INRATE SELECT 'INRATE' AS __text,
help/ PS：当前最新版本为V8版本，低版本向高版本升级会存在一些奇怪问题请做好备份在进行升级 一、redash介绍 作为一名软件工程师最头大的就是，产品不停的要求拉这种数据哪种数据，或者是提了一堆数据报表的需求一直写...对于一个BI来说最重要的是支持的数据源的种类，Redash支持超过35个数据源，几乎可以满足所有的场景： 主流的MySQL、PostgreSQL、MongoDB、SQL Server等 大数据数据库Hive...通过共享数据集和生成数据的查询，您可以以开放的方式共享组织中的数据。这样，每个人都可以不仅查看结果数据集，而且可以查看生成它的过程。也可以将其分叉并生成新的数据集并获得新的见解。...可视化和仪表板：一旦有了数据集，就可以从中创建不同的可视化文件，然后将多个可视化文件组合到一个仪表板中。目前Redash支持图表，数据透视表，队列和更多。...系统获得数据库高权限 数据库的账号只给单库权限，甚至于给到单表权限控制数据，尽可能控制数据的颗粒度 配置好邮件可以使用邮件报警，对于不正常的数据进行检测报警 本文由博客一文多发平台 OpenWrite
谷歌最近推出了一个神经网络可视化教学平台“游乐场”Tensorflow Playground。大家通过浏览器就可以玩玩神经网络了！是不是很神奇？...在Tensorflow Playground这个平台上我们可以选择不同的参数和设计，神经网络训练的每一步迭代将会用可视化显示出来。...用户可以一一尝试并且通过可视化清楚的看懂他们的区别。 Learning Rate是学习率，决定每一步学习的步长。这个和前面的问题里我们谈到梯度学习有关。...经过一番尝试之后，你可以大概确定学习速率的合适的值。从Playground平台的右边的OUTPUT栏可以清楚直观的看到每一步迭代后的Loss趋势图。 ? 小白：我懂啦！...这个平台可以模拟什么样的问题呢? 答：回来看到参数设定部分。 Problem type包含神经网络能够解决的两类问题： １）分类（Classification），离散化的问题。
数据可视化，是目前非常热门的方向，所谓“文不如表，表不如图”，“一图胜千言”，在工作中，数据可视化变得越来越重要。 简单来说，数据可视化是借助图形化手段，更为清晰有效地传达与沟通信息。...结合工作中遇到的图表类型和想表达的场景，以下“图形选择决策树”，一张图教你看懂如何选择合适图表类型。 ? 国外可视化专家Andrew Abela给出过图表选择思维导图。...随着发展，基础图形的扩充，有人总结出图形选择决策树，将数据的展示分成比较、序列、构成、描述四种。 比较又分成不同场景，如：和目标的比较，进度完成情况；项目与项目比较；地域间数据比较。...序列：连续、有序类别的数据波动（折线图、面积图、柱状图）；各阶段递减过程（漏斗图）。 构成：占比构成（展现不同类别数值相对于总数的占比情况）；多类别部分到整体；展示各成分分布构成情况。...有了这份指南在手，在确定我们想展示的数据内容后，只要按图索骥，就能找到相应的图表类型建议，方便又轻松。
希望大佬带带） 该文章收录专栏 [✨— 《深入解析机器学习：从原理到应用的全面指南》 —✨] 决策边界可视化 Perceptron 在训练好高精度的模型，我们可以通过有效的可视化直观看到分类效果，...它可以根据数据的值来为不同区域着色，并在图表上显示出这些颜色区域之间的边界。...通过使用plt.contourf()函数，您可以以视觉方式展示二维数据的分布情况，并更好地理解和呈现数据。 总结 总体而言，整个可视化原理也比较清晰明了。...大概流程如下： 根据对应的数据数组特征的Min和Max确定对应的数据范围（Arrange) 根据数据范围通过meshgrip生成对应表格二维数组（返回每一个点的x和y的值（shape (len(x)...,len(y)) 对数据进行铺平操作（np.ravel())和拼接成数组(np.c_)对作为特征数据进行预测网格的每一个点。
分析师：Xiaoyang Zhou 本文以天气数据实时抓取和可视化展示为主题，旨在探讨如何使用Python编写程序来实现对天气数据的抓取、可视化和预测。...Python有专门的爬虫库，如Requests，可以帮助我们轻松实现这一步骤。 在控制台打印简单界面 接下来，为了方便用户查看天气数据，我们需要在控制台打印简单的界面展示数据。...Python可以使用各种库，如Curses和Colorama，创建控制台界面，并将获取的数据以表格或图表的形式显示出来。 可视化 然而，简单的文本界面往往不能满足用户的需求。...因此，在本文中，我们还将介绍如何使用Python的可视化库，如Matplotlib和Seaborn，创建漂亮的图表和数据可视化界面。...分析师 在此对Xiaoyang Zhou对本文所作的贡献表示诚挚感谢，他在南京理工大学完成了计算机科学技术学位，专注数据采集、分析和可视化，机器学习领域。
同时，通过深挖大数据潜在价值，助力用户提高大数据管理效率，实现“智慧政企”的目标。 回溯过往，腾讯大数据经过了8年的打磨和积累，如今以全新的品牌形象展示在世人面前。...作为腾讯力推的政企大数据解决方案专家，腾讯慧聚可为政府、企业提供内容多样的大数据平台产品。 ?...全链路大数据开发引擎，提供拖拽式的可视化数据开发IDE，为用户的大数据集成、存储、计算环节提供完整而稳定的企业级解决方案。...作为实时接入平台，TDbank具有的“高灵活、高可用、高吞吐、低延时”的核心优势，可以从业务数据源获取数据分发给离线/在线处理平台，构建数据源和数据处理系统间的桥梁，将数据处理系统同业务侧的数据源解耦。...实时多维分析平台Hermes，是腾讯针对交互式海量数据分析需求自主研发的数据多维分析平台，是腾讯处理千亿级海量数据用户画像和多维分析的核心技术与经验的积累。
批处理层 这是Lambda架构核心层之一，批处理接受数据，持久化到用户定义好的数据结构中，维护着主数据。数据结构一般不做改变，只是追加数据。批处理还负责创建和维护批处理视图。...Lambda数据架构曾经成为每一个公司大数据平台必备的架构，它解决了一个公司大数据批量离线处理和实时数据处理的需求。...数据从底层的数据源开始，经过各种各样的格式进入大数据平台，在大数据平台中经过Kafka、Flume等数据组件进行收集，然后分成两条线进行计算。...一条线是进入流式计算平台（例如 Storm、Flink或者Spark Streaming），去计算实时的一些指标；另一条线进入批量数据处理离线计算平台（例如Mapreduce、Hive，Spark SQL...批处理的健壮性 随着数据量级越来越大，经常发现夜间只有4、5个小时的时间窗口，已经无法完成白天20多个小时累计的数据，保证早上上班前准时出数据已成为每个大数据团队头疼的问题，同时做个任务并行执行对于大数据集群的稳定性也是巨大的考验
NBI一站式自服务大数据可视化分析平台是一款基于.NET Core开发的自助式可视化分析大屏展示平台，可以通过平台零代码或低代码方式构建各类数据展示分析； NBI一站式自服务大数据可视化分析平台提供了多种灵活的部署方式...，支持安装包模式安装、手动安装、docker镜像安装 NBI一站式自服务大数据可视化分析平台跨平台性：支持部署在Windows、Linux、MacOS等操作系统上运行 NBI一站式自服务大数据可视化分析平台...V4.6.5主要更新内容如下： （1）优化平台性能，主要解决平台中部分组件在自动刷新后，内存居高不下的现象，导致时间长后卡顿 （2）平台中所有数据展示组件新增自动刷新功能功能，可开启，可关闭，可配置刷新时间间隔...（3） 表格组件增加自动滚动功能 （4）新增influxdb数据源对接 （5）新增数据源管理平台树形菜单刷新功能 （6）修复和完善若干小问题 （7）数据源管理平台图标风格调整，保持与整体风格一致性 组件自动刷新...： 表格自动滚动： 新增influxdb数据源： NBI大数据 NBI可视化 新基建 物联网 echart 数据中台 数据资产 数据可视化
Superset 0.37，增加可视化插件，行级权限控制 使用Superset已经有一段时间，其良好的体验与丰富的图表功能节省了大量的时间。...下面简单介绍本次的一些主要的更新~ 距离Superset 0.36 的发布已经过了四个多月的时间，但superset的活跃程度一点没有减弱，GitHub的Star已经突破了30k，Superset已经成为数据可视化平台的不二选择...除了对现有图表类型（如数据透视表，饼图和过滤器框）进行的其他小改进和错误修复之外，此新体系结构还使用户能够对数据进行更多处理。...现在，可以使用任何可用的基于JavaScript的数据可视化库在Superset上创建自定义可视化插件，例如ECharts，AntV，HighCharts，VX，D3。...行级权限控制 构建新的可视化插件显然是很酷，但是对于要成为企业级的任何数据可视化应用程序，它在安全性上都必须坚如磐石。此次的0.37版本在此方向上也取得了长足的进步，并提高了行级安全性。
大数据的出现使数据可视化可谓发挥到了极致。数据可视化主要是为了直观，实时地查看数据变化并做出第一反馈。正因为人们分析了大量数据，所以可视化的数据展示可以使用户很直接的了解并感受到大数据带来的震撼。...这里为您推荐了10种数据可视化展示工具，排名不分先后，只要您觉得功能合适，用起来顺手即可，此文仅代表我的个人观点！...数据展示（可视化）软件一：Tableau 除了精美的图片外，Tableau数据可视化工具还易于使用，海量数据的处理速度是考虑工具优劣的标准。 Tableau凭借其高度的灵活性和动态性位居榜首。...数据展示（可视化）软件九：Leaflet Leaflet是另一个支持HTML5和CSS3的地图工具，可以轻松使用OpenStreetMap的数据，并将这些完全集成交互式可视化数据。...以上就是小编介绍的十款数据可视化工具，因为每个人都使用不同的数据可视化工具，可能会有不同的见解和差异，但是每个数据可视化工具只有在用户体验后才能反映其功能是否强大，如果您也喜欢数据可视化一块，可以一起讨论
● 它融合了数据可视化、商业智能、数据挖掘、自然语言交互、数据抽取转换加载等各项先进技术。 ● 它基于云平台为业务用户提供了一站式的、统一的数据分析体验。...基于云平台的数据管理服务能够自动搜索、获取并优化数据集，完成所有这些工作仅仅需要您点击按钮即可实现。并且，它使用了最新的列式存储、内存计算的技术来轻松应对海量的数据集。...数据探索到业务洞察 Watson Analytics 是一款基于云平台的自动化智能数据探索工具，它可以快速开启您的数据探索之旅。它的智能自动化分析能力能够助您加速获得您关注的业务问题的答案。...较之业界以往其它的分析工具，都需要通过手工数据加工、处理来获得分析洞察的方法，您现在可以完全将注意力放在业务理解及与同伴有效协作、沟通之上，数据加工、图形展示、可视化呈献的事情完全交给 Watson Analytics...因为 Watson Analytics 的预测性分析功能使用了具有友好用户体验的 SPSS 引擎，这样就方便业务用户理解和使用复杂的预测方法。
第四部分介绍如何从后台获取业务数据及在窗体上展示绘图库图形 分为4个项目： 1）UI项目，此项目包含了View和Controller的基类的定义，以及某种View和Controller的实现。...这里并没有使用IOC的容器，而是用泛型参数的形式把view声明到controller里，在controller构造的时候，用反射的方式创建特定的View对象，同时需要绘制图件的Painter 对象和需要的数据服务也会被创建...View对象中声明窗体展示，数据加载，创建painter等事件，声明需方法LoadData和backgroundwork，使用异步的方式加载数据。.../// public int Samples { get; set; } } } 3）Service项目主要定义了绘图库展示相关的服务。...4）Data项目，包含远程的数据代理及本地数据获取提供。
01 前言 去年接触基金，体会到了基金的香（真香），今天也是过年后基金开始交易的第一天，今天爬取『蛋卷基金』数据，通过pyecharts动图可视化方式展示基金的涨跌情况。...本文将围绕这三点去进行爬取数据，动图可视化展示数据： 近一月涨跌幅前10名 基金各个阶段涨跌幅 近30个交易日净值情况 02 数据获取 数据来源 本文的数据来源：『蛋卷基金』 https://danjuanapp.com...ok，这些都清楚之后，接下来就可以开始爬取数据了！ 03 数据可视化 由于『蛋卷基金』这个网站没有反爬！！！，所以数据爬取和可视化分析放一起了（直接爬取数据后就进行可视化！）...04 总结 以上就是爬取基金数据并通过pyecharts动图可视化方式展示基金的涨跌情况。...围绕这三点去进行爬取数据，动图可视化展示数据： 近一月涨跌幅前10名 基金各个阶段涨跌幅 近30个交易日净值情况 如果你觉得文章还不错，请大家点赞、分享、留言，因为这将是我持续输出更多优质文章的最强动力
DataEase是一款开源的数据可视化分析工具，具有简单易用、功能强大的特点。它可以帮助用户轻松地分析数据，制作图表，并实现自定义化的报告输出。...软件介绍 DataEase是一款开源的数据可视化分析工具，该项目采用 SpringBoot+Vue.js+EChart 技术栈编写，可以运行在任何现代浏览器上。...DataEase提供可视化图表、报告输出、数据仪表盘、数据联动等多种功能。...功能特点 可视化图表 DataEase提供多种图表类型，包括柱形图、折线图、饼图、散点图等，用户可以根据需要选择合适的图表类型，轻松地绘制出数据图表，并支持多维度数据组合。...DataEase 支持的数据源 总之，DataEase作为一款功能强大、简单易用的开源数据可视化分析工具，不仅可以帮助用户轻松地分析数据，还可以实现自定义报告输出和数据联动等多种功能，是一款十分实用的数据可视化工具
1、Kibana介绍与安装 1.1、Kibana简介 Kibana 是一个开源的数据分析和可视化平台，它是 Elastic Stack（包括 Elasticsearch、Logstash、Kibana...Kibana 的主要功能和用途包括： 数据可视化：Kibana 提供了丰富的数据可视化选项，如柱状图、线图、饼图、地图等，帮助用户以图形化的方式理解数据。...2、Kibana数据可视化 2.1、演示数据准备 为了让 Kibana 的图形更美观，我们需要准备一些具有多元化数据的索引。...Library” 图标，进入 Visualize 页面； 创建数据视图：点击「创建数据视图」按钮，选择想要创建的可视化类型，如柱状图、线图、饼图等： 选择数据源：在新的页面中，选择你想要可视化的数据源...你可以选择已经存在的索引模式，也可以创建新的索引模式： 保存视图：点击「保存数据视图到 Kibana」，保存成功； 配置可视化：根据你选择的可视化类型，配置相应的参数。
前言SQLite是一个轻量级的嵌入式关系型数据库，目前最新的版本是 SQLite3。今天推荐5个实用的SQLite数据库可视化工具(GUI)，帮助大家更好的管理SQLite数据库。什么是SQLite？...SQLite还具有跨平台的特性，可以在多个操作系统上运行包括Windows、MacOS、Linux等。...跨平台的SQLite数据库管理工具，使用C++编写，采用Qt框架。...WindowsmacOSLinuxDbGate（免费）GitHub开源地址：https://github.com/dbgate/dbgate下载地址：https://dbgate.org/download/工具简介DbGate是一个跨平台的数据库管理工具...SQL 客户端工具，旨在为用户提供简洁、易用且功能丰富的 SQL 查询和数据库管理体验。
但服务体验平台内部只维护客户的客诉数据，为了精准地预判和更好地解决客户遇到的问题，系统必须依赖业务部门提供的一些业务数据，包括但不限于订单数据、退款数据、产品数据等等。...具体到每一条子业务线的每一个业务场景，客户都有可能会遇到问题。 对于这些场景，服务体验平台服务都需要调用对应的业务数据接口，来帮助用户自助或者客服协助解决这些问题。...接入场景定制化要求高 其次，接入服务体验平台服务的业务方定制化要求很高。因为业务场景的差异化非常大，不同的接入方都希望能够定制特殊复杂逻辑，需要服务体验平台提供的服务解决方案与业务深度耦合。...这就需要服务体验平台侧对接入方业务逻辑和数据接口深入了解，并对这些业务数据进行组装，针对每个场景进行定制开发。...服务体验平台内部对所有的业务数据和逻辑进行统一抽象，对内标准化接口，屏蔽掉业务逻辑和接口的差异。所有的定制化逻辑都在适配层中封装。
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