在 ApacheCon Asia 2021 大会的“数据可视化论坛”上,特斯拉 BI 团队全栈开发工程师孟繁超(Makefile 君)发表了题为“ECharts 的乐趣:我们在特斯拉使用它的经验”的演讲。本文是这次演讲的内容总结。
谢谢大家,谢谢主持人,因为今天时间有限,所以就简单的介绍一些套路。先做下自我介绍,我是一个音视频流媒体的爱好者,目前和几个朋友一起成立了公司,专门做音视频编解码处理,当然不是做编码器,是专门做在线处理。此外我是FFmpeg的维护者之一,再就是以前玩过嵌入式处理,是从44B0开始的;也做过存储,参与开发过广电的大规模存储;在中科创达专门做手机时做过设备驱动开发;也做过一些流媒体,当时主要基于高通平台;之后去蓝讯之后开始做流媒体系统设计,当时担任流媒体架构师,主要是做直播部分。
这是我的新系列教程「Python+Dash快速web应用开发」的第一期,我们都清楚学习一个新工具需要一定的动力,那么为什么我要专门为Dash制作一个系列教程呢?
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你好! 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章,了解一下Markdown的基本语法知识。
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MLSQL Console 是一款集数据研发,数据分析,机器学习等于一体Web产品。他的目标是让产品,运营,分析师,研发,算法等都有一个统一的数据工作台。这篇文章重点面向产品和运营,在该文章中,他们会学习到如何在该平台上操作excel,关联多个excel,同时将结果进行图表化。
In a scatter plot, each row of data_frame is represented by a symbol mark in 2D space.
数据可视化是数据分析和探索的一个重要方面,它有助于深入了解数据集中的潜在模式、趋势和关系。
交互式数据可视化对探索性数据分析具有重要影响。在将任何描述性或预测性算法应用于数据集之前,必须首先了解这些特征如何相互关联以及它们如何在内部分布。许多可视化库提供了满足此要求的多种类型的图表。但另一个显而易见的事情是,为每个功能执行相同的绘图工作并滚动每个图表以比较每个功能的结果是一项艰巨的任务。
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。
(1) printf("%%d,30); 结果:%d printf("%d,30); 结果:30 (2) a=(x,y,z);概括号的值为最后代数式即z的值; if(x=a+b),,概括号的值为等式右侧的值; x = z || y ; 那么x 的值就是||的返回值 (3) 输入数据有多组(数据组数不超过 50),到 EOF 结束。 当所有组的数据全部输出完毕后,在最后输出单独的一行 “QAQ”(不包括引号)。
导读: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。
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寒假偷了个小懒,把法定的初七上班拖到了元宵节,又抓住机会拖过了情人节,这种无视规矩挖坑不填的做法让我身心愉悦,所以乘着自己心情好决定恢复更新。
在前面的文章中,我们已经成功抓取了字节跳动上万条招聘信息,简单看了看,要求不是一般的高。说实话,大厂的招聘信息,应该都是比较严谨的,什么意思,就是说,如果你想进大厂,那么其对应岗位的招聘要求基本可以确定为你复习或者能力的要求,只有达到招聘信息中的要求,一般来说才能够达到其找人的基准线上,后面至于是否能进得去,就要看其他方面的实力了,当然还需要一点点运气!
1.5.0好像是MLSQL历时最长的一个版本。从九月初份到一月初,四个多月时间。这四个月搞出了很多大事情。这个版本,经过很多的用户实际的使用反馈(包括一些金融公司也有在使用),已经很稳定了,可以进入生产环境中使用。
数据可视化是数据分析中极为重要的部分,而数据可视化图表(如条形图,散点图,折线图,地理图等)也是非常关键的一环。Python作为数据分析中最流行的编程语言之一,有几个库可以创建精美而复杂的数据可视化,允许分析人员和统计人员通过方便地在一处提供界面和数据可视化工具而轻松地根据其规范创建可视数据模型!
很多人提到Tableau、Power BI等老牌可视化工具,这些工具确实引领了可视化的风潮,有开疆拓土之功。
数据可视化是数据分析和探索中至关重要的一部分,能够帮助我们更深入地理解数据集中的潜在模式、趋势和关系。Plotly是一个功能强大、用途广泛的Python库,提供了多种工具用于创建交互式、视觉上引人入胜的图表。在本文中,我们将深入探索Plotly的世界,通过高级Python代码示例来探索其特性和功能。
在数据科学和可视化领域,交互式Web应用程序是与用户交互和展示数据的强大工具。Dash是一个用Python构建交互式Web应用程序的开源框架,它结合了Flask、React和Plotly等技术,让开发者能够快速创建功能丰富的数据可视化应用。本文将介绍如何使用Dash来构建交互式Web应用程序,并提供代码示例。
当涉及到数字货币网络和市场时,有很多数据和资料需要同步。对于比特币现金(BCH)来说,值得庆幸的是现在还有许多专用的BCH数据网站,这些网站可轻松理解网络统计数据和市场指标的直观表示。
来源:DeepHub IMBA本文约2000字,建议阅读5分钟本文中,我们查看了所有怪物统计数据,以及它们与CR以及彼此之间的关系程度。 龙与地下城(DND)于1974年发行第一版,现在所有RPG游戏都有它的影子,可以说它影响了全世界的RPG,对于RPG来说,最主要的一个特点就是有着不同类型的怪物,而我们可以通过《dungeon master guide》中提供的Challenge Rating(CR)公式来创建我们自己的怪物,因为我们也是地牢大师的一员,对吧。 《龙与地下城》让玩家能够自由地与好友一起游
龙与地下城(DND)于1974年发行第一版,现在所有RPG游戏都有它的影子,可以说它影响了全世界的RPG,对于RPG来说,最主要的一个特点就是有着不同类型的怪物,而我们可以通过《dungeon master guide》中提供的Challenge Rating(CR)公式来创建我们自己的怪物,因为我们也是地牢大师的一员,对吧。
作为Python的新一代数据可视化绘图库,和matplotlib等传统绘图库相比,plotly具有以下优点:
EasyDSS目前已经支持DASH直播,现有的EasyDSS_dash版本直播对网络的流量占用将会更小,同时也展现在播放的体验上,DASH直播对视频进行切片,按切片播放,缓存小、起播快;并且拖动时间轴到任意时间播放时,可以快速定位到对应的切片进行播放,响应也将比原有的播放方式更快。
《MarkDown编辑器的使用技巧(修改录入方式与目录生成)|CSDN编辑器测评》
实现一个公共组件的时候,首先分析一下大概的实现结构以及开发思路,方便我们少走弯路,也可以使组件更加容易拓展,维护性更强。然后我会把功能逐个拆开来讲,这样大家才能学习到更详细的内容。下面简单阐述下折线图组件的功能结构:
这是我的系列教程「Python+Dash快速web应用开发」的第十五期,在前面的一系列教程中,我们针对Dash中的各种常用基础概念作了比较详细的介绍,如果前面的教程你有认真学习,那么相信到今天你已经有能力开发初具规模的Dash应用了。
随机接入点(RAPs)在视频娱乐应用中非常重要。它们指的是编码视频流中的特定点,观众可以在这些点开始播放,而不必等待整个码流加载。这个技术在调谐或切换频道的广播以及自适应流中尤为重要,在自适应流中,视频流通常被划分为较小的片段,并根据观众的带宽和设备能力动态传输。
翻译:陈妍君 吴怡雯 校对:田晋阳 图表是一种美观而强大的工具,可以帮助我们探索和诠释这个世界。数百年来,人们一直在使用图表来解释跟数据相关的种种。为了向数据可视化的历史和图表的力量致敬,我们重新制作了史上最具代表性的7张图表。 这其中一部分是用现代的方法呈现出原稿,而另一些则致力于对原图的重新制作。这项工程由Edward Tufte发起。他是一位数据可视化的专家,已经对这些以及更多的图表写过相关文章。 ◆ ◆ ◆ 1. 俄法战争 1969年,Charles Minard做了一张图表,是1812年拿破仑
“ 作为数据分析的重要一环,把得到的数据或者分析结果以图表的方式展示,是一种直观、优雅的方式。Dash是基于Flask的Python可视化工具,我在学习之余尝试着翻译官方的Tutorial,有不足之处,还望不吝指正”
这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第十五期,在前面的一系列教程中,我们针对Dash中的各种常用基础概念作了比较详细的介绍,如果前面的教程你有认真学习,那么相信到今天你已经有能力开发初具规模的Dash应用了。
作者 | Flavian Hautbois 翻译 | AI科技大本营(rgznai100) 参与 | JeyZhang,波波 上个月,我们发了很多文章。但是,机器学习和数据科学整个领域所发表的新文章更多。如何用一篇文章就能梳理好这些最新的内容呢?我们苦思冥想,从中找出了这十篇有关神经网络、TensorFlow、数据可视化、生成式对抗网络(GAN)以及LSTM的最佳文章。 只此一篇,你就能把握住机器学习和数据科学整个领域的新内容,绝对不容错过。 如果你的阅读习惯是边看边动手做,请一定先备好Python环境
这篇文章,探讨 Dash —— 一个由 Plotly 开发的优秀 Python 框架,专为构建丰富的网络分析应用而设计。
这是我的系列教程「Python+Dash快速web应用开发」的第十三期,在上一期中,我们一起认识了Dash自带的交互式表格组件dash_table,并学会了如何自定义表格中不同部分的样式。
这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第十三期,在上一期中,我们一起认识了Dash自带的交互式表格组件dash_table,并学会了如何自定义表格中不同部分的样式。
GitHub:https://github.com/oxyplot/oxyplot
k8dash[1](发音为“Kate dash”)是一个开源的Kubernetes仪表板,可以帮助你直观地理解集群的概念。通过仪表板,你可以管理集群的组件,并深入了解其运行状况和生存能力。
【SeeMusic】下载安装并注册 SeeMusic 软件 【SeeMusic】创建 SeeMusic 工程并编辑相关内容 ( 创建工程 | 导入 MIDI 文件 | 导入音频 | 导入视频 ) 【SeeMusic】视频编辑 ( 视频时间同步 | 视频透明度 | 视频缩放 | 视频转换框 )
第一位演讲者是Thomas Stockhammer, 来自DASH-IF Interop WG Chair, Qualcomm;
前言 之前在工作中需要用仿射变换的方式来实现,用给定的bounding box(标注框)从一张图片 中扣出特定的区域,然后做旋转和缩放等特定操作。然后在网上搜索了一下与仿射变换相关的资料, 看了仿射变换的思想和一些例子,然后结合手头上的代码,做了一些实验,最后终于搞懂了如何实现。 实验代码(提供C++、Scala和Python三种语言的实现): 码云地址 Github地址 正文 根据给定的标注框从原图中裁剪出物体并且对裁剪出的图片做各种随机旋转和缩放变换, 如果这几个步骤
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