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关键词

、电子物小票

最近网上看到奈飞工程师Susie Lu设计的物小票,如下所示。上方是在超市物的各个品类花费金额占比,用圆圈大小表示金额大小。下方是各个品类每件商品的消费金额排名,使用条形展示。 整体上小票非常直观,告诉我们本次物钱花到了哪里。这种小票相比传统样式是一个进步。但是,它有两个缺点:只能展现本次表,如果想看到一个月甚至一年的消费概况则无法实现。 不够环保,每次物一个小票,千万人累加起来就是很观的纸张数量。国内有超市已实现了物小票的部分无纸,直接通过微信推送本次物明细。这是一种进步,不仅环保而且节约费用。 Susie设计的小票与该超市的电子小票结合,我相信会大大提升物体验: 饼查看我的物类别分布 条形查看我的钱花在哪里,哪些商品频率高柱形看看商品热量分布(商家也许不愿意)…… 延伸下去能是一个 不知是否有读者遇到过线下零售店铺提供这种的电子小票,欢迎留言。

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Vultr 注册文教程

随意删除的小时支付云主机,15 个机房线路随意选择,用户按需选择。3、为了更多的吸引新注册用户,vultr 经常推出注册即送美元的活动,也带动了国外 VPS 商家就送的热潮。 输入我们常用的邮箱地址和密码就以注册了。?注册之后需要到邮箱中激活一下账户才用,登陆账户在 ACCOUNT 中完善个人信息,然后在 BILLING 中以看到赠送的奖励以及所有的余额。 假如我自己上传一个 windows2003 系统,就在上面截的“Custom ISO”选项。 下面的额外选项就不截了,是否需要 IPv6,是否需要内网 IP,付费选项:自动备份和 DDoS 保护,我想大部分人都用不到了吧。 以上是博主写的如何注册 vultr 的教程,2016 年 vultr 的界面和操作与旧版本相比有一点变,但是基本操作还是那些,希望以帮到你。有任何疑问请在下面留言。

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    Siteground注册文教程

    GoGeek:用苹果手机的词来说就是 bigger 的空间,几个高级功能一般也用不到,一般不推荐。?4、不推荐在这里注册域名,15.95美元年太贵了。好处是直接绑定虚拟空间,不用再改NS记录了。 推荐在namesilo注册域名,完后更改NS记录到siteground即实现完全一样的域名管理功能,多花几分钟时间就以省下5美元以上金额。 参考资料:namesilo 注册域名的教程Namesilo要修改NS记录参考下,把NameServer1和2后面的网址换成siteground提供的就行了,第三条要删除,留空。? Street Address以不写真实的。 Zip Code是邮编,Phone Number是手机号,用来接收短信验证码,格式为:+86138…..6、初始账户。 所以老魏强烈建议独立IP使用。?在上右侧的绿色按钮(Get Dedicated IP)就以看到下独立IP页面了。

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    Python | 风玫瑰示例

    風速分佈爲16個方向theta = np.linspace(0, 2*np.pi, N, endpoint=False) # 獲取16個方向的角度值width = np.pi N # 繪製扇型的寬度,以自行調整

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    Python | 三维地实例

    ,即matplotlib中的plot、matplotlib中的polygon、地geometry(几何形)是以相互转的,他们本质上是横纵坐标下的点线面。 下面就是如何将shp文件中的geometry转成polygon的问题了。cartopy有没有这个功能呢,打开官网文档,以查到这么一条:? 而在matplotlib中,path是以转成patch的,而polygon就是patch的一种。但是显然,上述只是一个简单的解释为什么这几样之间以相互转。 限制绘范围即。这个办法读取的地已经是polygon格式而不是geomtery格式的了。通言之,在平面中也是以读取并放置的: ax.add_collection(lc)? 而且,我们还以引入cartopy中的经纬度格式器来格式3d地中的经纬度。

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    pyecharts 地

    pyecharts 是一个用于生成 Echarts 表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据的 JavaScript 库。 pyecharts代码运行后会在当前目录生成一个名为render.html的网页文件,用浏览器打开该文件即渲染出形。pyecharts以画各种形,如曲线,散点,箱线,K线等等。 下面是绘结果示例:?? , visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(), ) ) return c Page().add(*).render()上述代码利用虚拟的数据绘制6张地将.add那一行改为如下形式:.add(商家A, ,], china)opts.VisualMapOpt()函数中 max参数也要做相应修改。?祝大家新年快乐,健康平安!

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    DIY

    我想以下面这张从网上下载的中国地为基础,来DIY地功能,即能根据各省(含中国台湾,各直辖市)的某种数据以相应的颜色来显示地上的各个区域。 ? 首先,以颜色为特征,利用机器学习库sklearn中的KMeans算法以将地分成7个区域。 如下中的8个省市就共享绿色。注意,下中各个子均有放大和平移。?我们以用上篇介绍的连通域算法来分割像。如下面的代码就将8个在原中显示绿色的省市在像上分割开来。 最后,就以实现地数据的了。 regions: rgb = x2RGB(data) for x,y in dic: img = rgbbg_rgb =(255,255,255)for x,y in dic: img = bg_rgb

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    python地

    安装自从 v0.3.2 开始,为了缩减项目本身的体积以及维持 pyecharts 项目的轻量运行,pyecharts 将不再自带地 js 文件。如用户需要用到地表,自行安装对应的地文件包。 全球国家地: echarts-countries-pypkg (1.9MB): 世界地和 213 个国家,包括中国地 中国省级地: echarts-china-provinces-pypkg ( 730KB):23 个省,5 个自治区 中国市级地: echarts-china-cities-pypkg (3.8MB):370 个中国城市 中国县区级地: echarts-china-counties-pypkg (4.1MB):2882 个中国县·区 中国区域地: echarts-china-misc-pypkg (148KB):11 个中国区域地,比如华南、华北。 python最全画地数据

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    绘制 | R-ggplot2 NC地文件

    在推出两期数据分享之后,获取数据的小伙伴们也知道,数据格式都是NetCDF(nc) 格式网格数据,虽然我在推文分享中说明使用Python、R或者GIS类软件都是以进行 处理和绘制的,但是,还是有小伙伴咨询使用编程软件 Python或者R处理nc数据,正好也想分享一期关于nc网格数据的绘制过程,这里我们使用R包进行nc数据的处理(Python处理较为简单,将放在空间插值系列的资料中,该部分正在加快进程中哦~~), 主要涉及的知识点如下: nc数据文件的R包读取nc数据的绘制nc数据文件的R包读取在R中读取nc文件,我们首选ncdf4包,其使用参考网址如下:https:rdrr.iocranncdf4。 对应nc文件,常用的使用方法就是以上4中,数据获取后(由于是规整的数据格式)以像其他数据一样进行处理和变换。更多详细内容参考上面给出的网站。 nc数据的绘制由于我们使用的是ggplot2进行绘制,所以我们直接使用raster包进行nc文件的读取(其实也是调用ncdf4包进行处理),数据我们就使用昨天分享数据的数据:数据(代码)分享 |

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    python(1)--箱

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    深度

    在3D窗中以点云形式进行(深度像来自于点云),另一种是将深度值映射为颜色,从而以彩色像方式深度像,新建工程ch4_2,新建文件range_image_visualization.cpp

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    数据

    本文将分为以下两部分:两个优秀的数据案例基础形及特点如何选用标常见的问题 作为觉动物的我们,不妨先来看看惊艳全球的一些数据的例子(原文链接)。两个优秀的数据案例A. 但是它不仅将列表,用户还以通过它看到每支队伍参赛的时间以及夺得总冠军的数量。这为各队的历史和成功提供了更全面的看法。 基础形及特点接下来给大家介绍下数据表的基本类型和选用原则,选用正确的数据表。① 柱形(Bar Chart)? 基于这个大致的应用场景,以初步选出用的,但对于细微的选择差异,在下面会进一步的阐述;对于单一的无法满足需要时,就需要考虑组合展示,这里暂且不过多谈。 下面对这四种关系以及应用举例和对应的解决方案做了简要的分析。?

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    包括社交网络,知识谱在内的数据结构需要通过才能明确其中的关系。 下面给出思知提供的一个简单数据结构呈现的js代码,其中的关系矩阵以自己定义,包含四个属性:sourcetargetrelatype JavaScript.link { fill: none; stroke

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    『数据』一文掌握Pandas

    今天简单介绍一下Pandas表的一些操作,Pandas其实提供了一个绘方法plot(),以很方便的将Series和Dataframe类型数据直接进行数据。1. import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt # 设置 风格plt.style.use(tableau-colorblind10 例通过参数legend以设置例,默认是显示例的,以不显示或者显示的例顺序倒序# 例不显示df.plot.bar(legend=False) ? 颜色通过color参数以设定填充颜色,edgecolor以设置边框颜色# 指定颜色df.plot.bar(color=, edgecolor=grey) ? 以上就是本次全部内容,感兴趣的朋友以后台回复 955 在文件夹领取案例数据及代码演示文件。

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    之折线

    上周参加了马世权老师的挑战活动,收获很多,在此记录一下,以便掌握和回顾。马老师创造性的总结了一套原则:即 GLAD 原则? G: 数据本身包含商业价值及比较有深度的洞察L: 力求简洁,弱噪声A: 组件应能准确的表达洞察D: 界面力求突出想要洞察的主题下面引用两个案例阐述折线在体现对比关系中的使用案例一: 点评:1)人体觉对面积大小不敏感,对比度小;2)表包含时间走势,却使用的竖状走势,不符合多数人的习惯,能跟手机终端呈现需求有关,但我们应该避免这种冲突。来看下马老师给出的?怎么样? 点评:1)用柱状体现对比没问题;2)该存在时间走势,最好用折线3)数字标签太过于繁杂,感觉乱糟糟的。来看看冠军挑战作品?那就一个字:赞!!

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    这个用短频卖衣服的小程序,冲破了卖家秀的两米滤镜

    关键词:短频小程序 微信片_20190109093727.jpg为了实现销售指标,让商品看起来更吸引人,大部分商户都会选择身材苗条的模特拍摄产品,再通过后期手段美片。” 茵曼微店则创新性地将小程序电商和短频结合在一起,把线下的“边扫边”升级为线上的“边看边”,灵活地把社交流量转为实际销售额。 微信片_20190109093800.jpg在茵曼微店小程序的首页以直接看到多个精选的短频,用户点开频,就以看到屏幕右下方的“频中的同款商品”标签,点击这个标签通往小程序商品页。 微信片_20190109093818.jpg短频除了以在小程序中看,还以通过微信分享给好友,把社交与电商、物行为很好地融合在一起。 从“看”到“”带动行业商业转用具有强烈互动性的短频来展示商品,这种方式对于商户来说无疑是利好:短频拉长了用户在小程序上的访问停留时间,更提升了商城导能力,从而加速了从“看”到“”之间的转

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    PowerBI大师知识变现能力分析

    每个立方体底面的横轴是交易金额区间,纵轴是不同的支付方式(该以3D旋转)。 ?上见,课程的人数是最多的,而PowerPivot+DAX数据建模课程人数相对较少。 所以下一个思考角度是关联性分析,比如课程的人中有多少人同时了PP+DAX??关联分析的经典案例是啤酒与尿布的故事。 比如实现的效果如下,通过切片器筛选,以得到,课程共74人,其中同时或者后来又了PP数据建模课程的有25人,占比33.8%。? 同样,筛选PP+DAX课程以得到,该课程的共35人,其中同时的有25人,也就是说有10个人跳过初阶直接选择了高阶课程。? 并且所有已用户,以截记录和提供微信号,免费获得微信端对应课程的频。

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    英特尔继续“”!收NetSpeed,发力芯片设计自动

    这是一种无须传统主板,包含处理器、内存、输入输出和存储设备在内的一体芯片,SoC是构建更小巧、更高效设备的重要基石。 英特尔目前正在开发越来越多样的芯片产品,包括各种专用途的SoC,如Movidius VPU和FPGA。 NetSpeed的技术以让芯片架构师在芯片大规模投产之前,通过系统层面的方式和最尖端的算法,对SoC的性能进行估计和优。 NetSpeed的网络芯片技术已证明以应对这一挑战,英特尔为能够获得自有知识产权和Netspeed的专业技术。在芯片产业布局上,英特尔已经进行了一系列收,加速开发更新型的芯片。 “英特尔是设计和优大规模定制芯片的世界级企业。作为英特尔芯片工程团队的一部分,我们很高兴能够参与发明作为未来计算行业基础的新产品。”

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    以下是市场调查问卷分析的案例,品牌休闲服因素分析,将高速我们是什么决定。?【调查问卷 问题】在品牌休闲服时,您最重的三个因素? ”为例进行分析:【1】影响的第一因素在不同时间段下的变? ,对服务和舒适程度略有下降,见,服饰质量、流行程度、价格是否实惠是目标消费者非常在意的,影响决策的因素。 【3】除了柱形,还以考虑饼的表达方式,如果用单一饼,势必在一个大饼上划分了10个小块,表达效果下降,因此,最好采用复式饼,将主要影响因素放置于左侧,其他因素放置于右侧,符合饼觉效果较好,能很大程度吸引读者的眼球 如下所示,品质、款式、舒适程度三个因素对决策的累计贡献率达到80%,价格对于也产生一定的影响,这四个因素是影响消费者决策的主要因素。

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