Canvas与SVG 前端图形化技术，主要包括Canvas绘图和SVG绘图两类。 📷 Canvas早在十几年前就被火狐浏览器引入。Canvas通过Canvas.getContext(2d/3d)获得绘图上下文，采用绘制路径、填充路径、描边路径等操作绘制像素图片，并带有一定的矩阵旋转和偏移功能，总体与传统绘图流程一致。经过几年的发展，Canvas具备了3D上下文接口，其背后的WebGL，实际是OpenGL-ES的一个子集，可使用GPU渲染内容。实际上，通过改变视觉场的perspective，我们可以在3D的场
前言 发现大家对于我从 json 文件中直接操作节点属性来控制界面的动态变化感到比较好奇，所以这篇就针对数据绑定以及如何使用这些绑定的数据做一篇说明，我写了一个简单的例子，基于机房工控的服务器上设备的
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。
首先找到规划图的4点坐标，我们需要对规划图进行图像配准。这里我们没有使用arcgis等软件，使用了我开发的一款影像配准工具。右上角输入地点：无为市，搜索找到地点。它原理很简单，通过不断挪动前置图像的位置和scale缩放大小，最后计算4点经纬度。
为了研究和娱乐目的创造一个有益的「时间旅行」体验，谷歌AI研究院推出了一个基于浏览器的工具集名为「 rǝ」 (发音为 re) 。
Python有许多可视化工具，但是我主要讲解matplotlib（http://matplotlib.sourceforge.net）。此外，还可以利用诸如d3.js（http://d3js.org/）之类的工具为Web应用构建交互式图像。 matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包（主要是2D方面）。该项目是由John Hunter于2002年启动的，其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口。如果结合使用一种GUI工具包（如IPython），matplotlib还具有诸如缩放
geobuilding图像配准工具推出后，受到了不少关注。图像配准得到图像4点坐标，可以使用global mapper导出为瓦片。非常适合手绘彩图等转电子地图瓦片。
科研绘图在国外已经非常流行，且被高度重视，国内科研人员也越来越重视科研方面的绘图。
Geospatial Data Abstraction Library （GDAL）是使用C/C++语言编写的用于读写空间数据的一套跨平台开源库。现有的大部分GIS或者遥感平台，不论是商业软件ArcGIS，ENVI还是开源软件GRASS，QGIS，都使用了GDAL作为底层构建库。
之前在网上看到别人写的有关元素周期表的文章，深深的勾起了一波回忆，记忆里初中时期背的“氢氦锂铍硼，碳氮氧氟氖，钠镁铝硅磷，硫氯氩钾钙”、“养（氧）龟（硅）铝铁盖（钙），哪（钠）家（钾）没（镁）青（氢）菜（钛）”，高中时期记的质量守恒、元素守恒、原子守恒、电子守恒，时间过的飞快，转眼我们都已经这么大了。
秋招 H5 移动端（面向微信）设计师出的落地页的动画层数有30层左右，在通过 bodymovin 导入前端页面中后再加载好素材之后仍有5秒左右黑屏渲染动画 目前前端渲染有以下方案
在本文中，我们将介绍 PostGIS 的一些基础知识及其功能，以及一些可用于简化解决方案或提高性能的提示和技巧。
本文主要介绍了如何通过HT for Web实现一个动态可交互的WebApp，包括自定义组件、扩展组件和插件化设计。通过这些设计，可以快速构建一个基于HT for Web的图形化应用，实现各种交互操作，如手势识别、语音识别、视频播放等。同时，还介绍了一种基于HT for Web的图形组件设计，通过该组件可以方便地实现各种图形界面，如电力系统的电力拓扑图等。
上一篇我们自定义CPU和内存的展示界面效果，这篇我们将继续采用HT完成一个新任务：实现一个能进行展开和合并切换动作的刀闸控件。对于电力SCADA和工业控制等领域的人机交互界面常需要预定义一堆的行业标准控件，以便用户能做可视化编辑器里，通过拖拽方式快速搭建具体电力网络或工控环境的场景，并设置好设备对应后台编号等参数信息，将拓扑图形与图元信息一并保存到后台，实际运行环境中将打开编辑好的网络拓扑图信息，连接后台实时数据库，接下来就是接受实时数据库发送过来的采集信息进行界面实时动态刷新，包括用户通过客户端对设备进行
前言 在前端中，视图层和数据层需要进行单向或者双向数据绑定，大家都已经不陌生了，有时候 2D 做的比较顺了之后，就会想要挑战一下 3D，不然总觉得痒痒的。这个 3D 机架的 Demo 我觉得非常有代表
在实际的ArcGis地图应用开发中会遇到需要在地图上标注具体点位的需求，本文将对如何实现此需求进行说明。
几何深度学习是个很令人兴奋的新领域，但是它的数学运算逐渐转移到代数拓朴和理论物理的范围。
导入混合图后，图像显示区会显示混合图每张子图，通过方向键左右切换，或者通过标注工具栏中图片id切换
四. 问题：CPU 和 GPU 的 Memory 是有数据交换的，这种交换不会出问题吗？CPU 和 GPU 的计算速度一样吗？
matplotlib算是python比较底层的可视化库，可定制性强、图表资源丰富、简单易用、并且达到出版质量级别。
在艺术界，AI是Adobe全家桶的一员，全称Adobe Illustrator，一种应用于出版、多媒体和在线图像的工业标准矢量插画的软件。和它的兄弟PS(Adobe Photoshop)一起，并称为图形处理两大神器。
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA），是一种降维方法，也是在文章发表中常见的用于显示样本与样本之间差异性的计算工具。在上一次教程中，我们教大家如何绘制二维主成分分析图，不过有时候二维的平面没有办法展示出样本之间的差异，所以需要用更多维度，比如三维主成分分析图来展示。今天的教程，我们以一篇发表在Blood (IF = 16.562)上的文章为例进一步解读PCA的图形绘制。在这个实例中，通过对芯片表达谱数据进行PCA分析，观察前三个PC(PC1, PC2, PC3)，可以看出细胞按照不同来源：peripheral blood (PB)，bone marrow (BM), 和lymph nodes (LN)分成三组。
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 10年前，乃至100年前，你长大的那条街道长什么样？ △大谷Spitzer 现在，除了用AI修复老影像资料，谷歌还发布了新的「时光旅行」方案。 就像这样，用3D视角，一览1890年到1970年曼哈顿切尔西区的建筑变化。 是不是有点历史更迭内味儿了？ 这样一台「时光机器」的引擎，是谷歌推出的基于浏览器的工具集rǝ（音return），主要由3部分组成： 一个众包平台。用户可以上传城市历史地图，将其与现实世界的坐标进行匹配，完成地理修正，并将其矢
引言 如今人们出行都离不开手机，都通过手机接触过互联网地图，手机地图凭借着可手势直观操作、地图可快速迭代、信息可实时更新的优势，形成了成熟的地图交互体验。在解析手机地图的体验设计前，让我们先看看地图的发展历程。 一、地图的发展 地图拥有着古老的历史，记录了人类对世界认知的演进过程，经历过泥板、壁画、羊皮、纸张等载体，依据使用和文化需要拥有着丰富多样的美术形式。不同时期、材质、美术形式的地图见证人们认识世界的过程。 随着照相机和飞机的发展，出现了航空摄影测量技术，让地图的测绘精准度达到顶峰。交通、
以上数据来源于杭州本地宝 这显然不够友好，所以我想做点什么，来让学区更易读一些，也更形象一些。
安装好 pygame 在第一次使用 pygame 的时候，pyCharm 会自动 install pygame。
目前工作中有不少涉及到地图的项目，我参加了几次技术评审，前端伙伴们在 WebGIS 方面的知识储备稍有不足，这次分享的主要目的是科普一些在前端领域比较常用的 WebGIS 知识。另外，我之前的工作中积攒了一些从零开始搭建 WebGL 地图引擎的微薄经验，虽然最终遗憾没有上线，但在其中学到的一些WebGL知识还是值得分享一下。WebGL 可以说是前端可视化技术领域难度最大的一项图形编程技术，所以今天就结合 WebGIS 这个话题顺带分享一些 WebGL 的相关知识，不会太深入，很细节的技术点在后续文章里再讲解。
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 一张随便勾画的草图，居然也可以分分钟自动变成逼真的3D模型？！ 360° 无死角不说，转换期间真的不需要任何其它角度姿势的输入。 这就是获得了SIGGRAPH 2022荣誉奖的一个最新3D姿态估计模型： Sketch2Pose。 除了草图，像这样的小猴子，四肢严重不按比例生长，Sketch2Pose也可以办到： 这是如何做到的？ 只要4步，草图人变3D人 将草图上的人物/形象变成3D模型，此前的研究中都还未专门涉及。 该任
深度学习第一步就是制作数据集，手动去标注一些数据。本文将介绍一个用于图像数据标注的软件：labelme，并介绍它的安装方法，使用方法等。
当我第一次看到这张图的时候，第一反应就是，这不就是一张随机的运动图嘛，把每粒子的运动轨迹位置添加一个通过random函数获取数值不就可以了？
PoseC3D是一种基于 3D-CNN 的骨骼行为识别框架，同时具备良好的识别精度与效率，在包含 FineGYM, NTURGB+D, Kinetics-skeleton 等多个骨骼行为数据集上达到了SOTA。不同于传统的基于人体 3 维骨架的GCN方法，PoseC3D 仅使用 2 维人体骨架热图堆叠作为输入，就能达到更好的识别效果。
基于Python中诸如matplotlib等功能丰富、自由度极高的绘图库，我们可以完成各种极富艺术感的可视化作品，关于这一点我在系列文章在模仿中精进数据可视化中已经带大家学习过很多案例了。
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 编译团队 | 寒小阳 黄念 黄卓君 作者|Megan Risdal 目前，Kaggle用户在我们的开放数据科学平台上创建了近3万颗内核。这代表了惊人且不断增长的可再现知识。我发现我们的代码和数据库是目前了解Python和R最新技术和库的好地方。 在这篇博客中，我将一些优秀的用户内核变成迷你教程，作为在Kaggle上发布的数据集进行绘制地图的开始。这篇文章中，你将学习如何用Python和R，使用包括实际代码示例的几种方法来布局和可视化地理空间数据。我还列出了资源，以便你可
今天，给大家介绍一款工具，Adobe Illustrator ，可以用来进行图形的编辑和排版。首先打开一个绘制好的矢量图，随便点击一下，文字可以修改，可以移动；图形对象可以修改，可以移动。这就是矢量图，整个图形由文字、几何对象构成，可以无限放大。也可以随意修改，但一定注意，不要故意或意外改动了点的位置，这是不对的。
我们在地图上从赛区放大到场馆，再放大到站点，数据加载从逐日到逐时再到分钟，能够做到时间和空间上的无缝衔接，还采用了“一张网”的设计思路。这“一张网”在实况上是睿思500米分析场，预报是“京津冀1km智能网格拼接数据”，来作为赛区以及用户位置、交通的背景网格。当放大到场馆和站点时，自动切换到站点的观测和预报，并去掉背景数据以免造成混淆与不一致的情况。
Canvas 想必前端同学们都不陌生，它是 HTML5 新增的「画布」元素，允许我们使用 JavaScript 来绘制图形。
python三维图表的绘制算是二维图表的一个进阶版本，本质上和二维图表的绘制并无差别，唯一的区别在于使用的库略有差异。
不管在任何领域，只要能让非程序员能通过拖拽来实现 2D 和 3D 的设计图就是很牛的，今天我们不需要 3dMaxs 等设计软件，直接用 HT 就能自己写出一个 2D 3D 编辑器，实现这个功能我觉得成
SDL全名Simple DirectMedia Layer，是一个跨平台的底层音频、视频、键盘、鼠标操作库，操作实际通过更底层的OpenGL/Direct3D完成，在保留跨平台的兼容性之外提供了非常高的效率，所以广泛的应用在多种游戏和对速度敏感的应用中，比如鼎鼎大名的steam平台/ffmpeg/qemu/模拟器等，当前的版本是2.0。更详细的资料可以访问官网：https://www.libsdl.org/。 SDL2的编程理念清晰易用，代码简洁高效，这里用显式一副图片的最简代码来作为入门的示例，正式
一座城市总有那么一些特殊的场景和时刻，让人很容易就对这个城市产生特殊印象。据统计，北京有超1000万的工作人口，在这庞大的数字背后，这些人将描绘怎样的城市印象呢？
用手机或相机拍出来的照片，称作位图，因为是由一个一个像素点构成的，电脑截图或者视频帧都是位图。位图的显示分辨率（屏幕分辨率）是屏幕图像的精密度，是指显示器所能显示的像素有多少。
在数学中，矩阵是以行和列排列的数字，符号或表达式的矩形阵列，任何矩阵都可以通过相关字段的标量乘以元素。矩阵的主要应用是表示线性变换，即f（x）= 4 x等线性函数的推广。例如，旋转的载体在三维空间是一个线性变换，这可以通过一个表示旋转矩阵 [R ：如果v是一个列向量描述（只有一列的矩阵）的位置在空间中的点，该产品器Rv是列矢量描述旋转后该点的位置。两个变换矩阵的乘积是表示两个变换组成的矩阵。矩阵的另一个应用是线性方程组的解。如果矩阵是方形的，可以通过计算其行列式来推断它的一些性质。例如，当且仅当其行列式不为
“ 最近作者在 VIPKID 企业内部做了一次关于‘动画增强技术方案’的分享，在原分享的基础之上，加入了对浏览器工作原理的考察，并补充动画编码启示若干，烩成此篇，欢迎讨论雅正。本文大约 3300 字。老外 2011 年写的浏览器原理，内容很丰富，单击原文可查看。”
随着Web技术的不断发展，WebMap的功能和应用也越来越丰富和多样化，地图不再仅仅是2D的显示，更多需要3D的显示效果和交互。这个时候就需要地图数据不能以图片方式出现了。
在数学中，矩阵是以行和列排列的数字，符号或表达式的矩形阵列，任何矩阵都可以通过相关字段的标量乘以元素。矩阵的主要应用是表示线性变换，即f（x）= 4 x等线性函数的推广。例如，旋转的载体在三维空间是一
Python技术路径中包含入门知识、Python基础、Web框架、基础项目、网络编程、数据与计算、综合项目七个模块。路径中的教程将带你逐步深入，学会如何使用 Python 实现一个博客，桌面词典，微信机器人或网络安全软件等。完成本路径的基础及项目练习，将具备独立的Python开发能力。
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