最近两天，关于湖北购车最高补贴9万元超级大促销席卷朋友圈和社交平台，很多的消费者参加了这个大促销活动，很多4S店表示目前已经无法接单，连展车都卖掉了。...这一波由地方与车企一起策划的降价“大降价”呈现蔓延趋势。一场从新能源汽车开启，席卷燃油车的“降价潮”正在迅速袭来。多地发布政策礼包，意在精准拉动汽车消费，各个车企也开始降价，进入抢夺消费者的浪潮里。...这里我们可以通过python爬取汽车之家提供的数据，中国汽车销量，汽车销量查询，通过近几年汽车的销量数据来说明为什么今年汽车市场会出现大规模的降价。 本篇重点介绍下python爬虫部分的内容。...项目实行步骤为： 1、确定需要爬取的界面 图片 2、根据页面能提供的内容确定爬取数据需求，中国汽车分厂商每月销售量 4、根据数据前端结构，确定需求，编写爬虫代码，经过简单的分析，网站有反爬机制 ，所以这里我们可以通过...，数据清洗，数据分析我们放到下一篇文章再讲述。
简介 ggvis[1]是R的一个数据可视化包，它可以： 使用与ggplot2类似的语法描述数据图形； 创建丰富的交互式图形，在本地Rstudio或浏览器中使用这些图形； 利用shiny的基础结构发布交互式图形...如果想要预测每组数据拟合情况，可以使用ayer_model_predictions()。...这篇主要是对该包中的常见图形进行静态展示，但是其实这个包更强大的功能在于交互式。鉴于本文内容较多，将在下次对这个包的交互使用进行详细解释。
CategoryId": "1" } } l 导入完JSON后，我们点击进入设备开发，将RX_Delay设置为3S： image11.png l 然后我们需要配置设备的解析方式，我们需要点击“云端解析”，配置上行数据解析方式和下行数据解析方式...所以我们添加一个我们刚刚已经联上网的网关，点击“添加网关”： image16.png 二、配置网关： 1、频点信息：选择我们刚刚自定义的频点：CN470 2、位置信息：在地图中找到我们的网关（用蓝色箭头标识出来的），然后点击蓝色箭头，系统将会自动识别我们网关的位置信息...，将数据填入进去~~~ image17.png 注意：GwEUI就是填写之前我们需要记住的网关ID image18.png 然后点击“添加网关”，然后我们就完成一个完整的网关配置。...接下来我们就来到了令人头疼的代码程序环节： 三、程序分析： 1、节点keil程序：对从腾讯连连小程序接收到的数据进行处理： image19.png 2、单片机keil程序：单片机串口接收数据并显示在OLED...： image23.jpg 这样我们就完成了一次完整的单片机和节点的交互过程，然后在云端我们可以实时监测我们下发的数据，是不是很神奇（/doge）？
本文首发于政采云前端团队博客：可视化搭建数据大屏系统的前端实现 https://www.zoo.team/article/data-visualization ?...本文尝试基于政采云前端团队的数据大屏搭建系统 Big 的拆解说明，为大家提供一种此类系统的设计和实施方案。...Big 是什么 Big 是基于政采云前端搭建系统 鲁班，和数据大屏组件库，进行快速搭建数据大屏的可视化系统。 为什么叫 Big 呢?...编辑大屏是数据可视化系统核心，页面布局参考 DataV： ? 拆解为 4 个部分：顶部、组件区、画布、数据配置区。先讲下设计思路，再依次分解各区。...通过可视化搭建大屏系统，可以赋能相关的业务方，让非专业人士做出专业的大屏效果，同时满足公司的一些定制化需求。
【新智元导读】谷歌昨天宣布启动新的研究计划 People + AI Research（PAIR），旨在改善人与人工智能系统的交互体验。...谷歌同时宣布开源两个数据可视化工具——Facet Overview 和 Facet Dive，针对 AI 工程师，便于后者开发机器学习系统。...Alphabet 周一宣布启动一项新的研究计划 People + AI Research（PAIR），旨在改善人与人工智能系统的交互。...▶ 开源工具 同时，谷歌还宣布开源两个可视化工具——Facet Overview 和 Facet Dive。这两个应用程序都是针对 AI 工程师的，能让后者清楚地查看训练 AI 系统的数据。...训练数据是现代 AI 系统中的关键因素，但它们通常是不透明和混乱的根源。事实上，ML 工程与传统软件工程一大不同之处便在于不仅要调试代码，还要调试数据。
在数据可视化方面，d3通常是首选，最近一直在用Vega。 https://vega.github.io/vega/ Vega引入了可视化语法。...随着对数据可视化的经验不断增长，发现越来越多的约束是一件好事。通过引入可视化语法，Vega提供了一些限制。关于它的最好的事情是 这些约束可以在构建数据可视化时感觉非常高效。...使用Vega时，在JSON对象中定义可视化。开始构建一个条形图。...sort": { "field": "name" } } ] } ] Vega的另一个好处是可以检查用来构建可视化的所有数据的内容...（经度，纬度）数据的制图投影 事件流：定义输入事件流以指定交互 布局：对一组组标记执行网格布局 最后的评论 今天在工作流程中使用Vega来构建和测试关于数据可视化选择的假设。
一、前言 目前大屏大数据可视化UI这块非常火，趁热也用Qt来实现一个，Qt这个一站式超大型GUI超市，没有什么他做不了的，大屏电子看板当然也不在话下，有了QSS和QPainter这两个无敌的工具组合，借用几个...二、文章导航 Qt编写数据可视化大屏界面电子看板1-布局方案 https://blog.csdn.net/feiyangqingyun/article/details/90141646 Qt编写数据可视化大屏界面电子看板.../90257468 Qt编写数据可视化大屏界面电子看板6-窗体打开关闭 https://blog.csdn.net/feiyangqingyun/article/details/90287251 Qt编写数据可视化大屏界面电子看板...Qt编写数据可视化大屏界面电子看板12-数据库采集 https://blog.csdn.net/feiyangqingyun/article/details/90445667 三、电子看板介绍 电子看板是目视化管理的一种表现形式...，即对数据的状况一目了然地表现，主要是对于管理项目，它通过利用形象直观而又色彩适宜的各种视觉感知信息来组织现场生产活动，目视管理依据人类的生理特征，在生产现场充分利用信号灯、标识牌、符号颜色等方式来发出视觉信号
无非就是：CPU、磁盘IO、内存等等一系列硬件 在研究性能时候,先带大家来了解三个术语 QPS: 每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准,简言之就是数据库每秒能查多少数据...TPS包括一条消息入和一条消息出，加上一次用户数据库访问。...解决方法 减少从服务器的数量 进行分级缓存 避免使用select *进行查询 分离业务网络和服务器网络 大表 记录行数巨大,单表超过千万行 表数据文件巨大,表数据文件超过10GB 大表对查询的影响 慢查询...: 很难在一定的时间内过滤出所需要的数据 大表对DDL语句操作的影响 建立索引需要很长时间 如果MySQL版本<5.5建立索引会被锁表 如果MySQL版本>=5.5虽然不会被锁表但是会引起主从延迟...解决数据库中的大表 分库分表把一张大表分成多个小表 难点 分表主键的选择 分表后跨分区数据的查询和统计 可能会影响后端业务,需要大量的人力物力 大表的历史数据归档 优点 减少对前后端业务的影响 难点 归档时间点的选择
可以总结为五大功能目标： 建立营销活动全流程的闭环管控。 现有的满减，立减，返券等促销形式远不够，支持更多的营销形式。 实现营销活动数据可视化。 实现从活动申请、预算、结算、到效果评估的自动化。...当时系统架构，所有的营销行为数据都未记录，或者是分散记录。 这种情况下，无法满足营销数据可视化，活动效果数据分析等需求。 规则引擎引发的“血案”。...规则引擎及规则资格校验是一个计算资源消耗非常大的功能。营销前台、促销服务、电子券、任务服务都包含此功能。随着活动形式的持续增长，消耗的计算资源也持续上升。多个系统同时申请资源，导致资源的浪费。...建设营销数据中心，包括：营销行为数据都采集，存储，分析，报表。满足营销数据可视化，活动效果数据分析等需求。 4. 拆分出规则引擎。 独立的规则引擎系统，承载上游所有促销形式的规则计算，节省资源。...针对此种校验，单次请求数据 6 个唯一条件都需要一一进行判断，这样就对同一个活动增加了跟缓存交互次数。活动越多、应用跟缓存交互次数越多，耗时就越长，系统性能必然降低。
所以从技术赋能业务的角度出发，一套可视化活动编辑系统是每个中大型公司必备的生产利器。 首先让我们来挑几个代表性的页面简单分析一下......，不同的组件不同的排列即可生成一个全新的活动，就像积木一样拥有无限种可能，开发效率将会大大提高，本文将这两个月鼓捣lego活动可视化搭建系统（以下简称lego）从0到1的心路历程整理出来供各位有相关需求的小伙伴参考...通过活动id获取对应活动JSON数据动态渲染在活动展示页面。...，比如配置一些点击事件，事件执行交互等等。...lego针对业务组件的唯一原则就是不在系统内提供业务相关可配置入口，仅开放基础样式配置，如大小、主题色等。将权限回收至研发手中，每个业务组件在营销后台中配置数据，通过不同活动id进行区分渲染。
所以从技术赋能业务的角度出发，一套可视化活动编辑系统是每个中大型公司必备的生产利器。 首先让我们来挑几个代表性的页面简单分析一下... 如下图： ?...，就像积木一样拥有无限种可能，开发效率将会大大提高，本文将这两个月鼓捣lego活动可视化搭建系统（以下简称lego）从0到1的心路历程整理出来供各位有相关需求的小伙伴参考，也欢迎大神交流指正。...通过活动id获取对应活动JSON数据动态渲染在活动展示页面。 渲染流程： ? 多页面流程： ?...lego针对业务组件的唯一原则就是不在系统内提供业务相关可配置入口，仅开放基础样式配置，如大小、主题色等。将权限回收至研发手中，每个业务组件在营销后台中配置数据，通过不同活动id进行区分渲染。...总结 1.就这个系统来说还有很多缺陷，但已经可以落地使用。像是落地页的方案目前还有明显缺陷，既配置数据保存在本地在一定程度上会拖慢加载速度。
专题1，ArgGIS与Google Earth数据交互，解决问题1、2、3 专题2，在Google Earth下载感兴趣区的遥感图像，解决问题4 专题3，下载DEM进行三维建模，解决问题...5、6 专题1——将ArcGIS的数据导入到Google Earth（一） 以北京为例，首先在ArcGIS中获得shp格式的北京市轮廓（图1），北京市的轮廓从国家基础地理信息系统中获取。...专题3——下载感兴趣区的DEM及三维建模 说明：“Google Earth与ArcGIS数据交互”系列共分为四篇，首发地址为http://user.qzone.qq.com/283494970/。...三维建模 有了DEM数据进行三维建模便简单多了。有好多软件供选择，此处以ArcScene为例。步骤如下： 在ArcScene中三维建模数据需要投影坐标。所以第一步是为数据设置投影。...把数据加载到ArcScene中。 在数据层上点击右键进行相应设置便得到三维效果。 效果如下: 三维部分主要提供基本思路，要想做出漂亮的三维模型还需要综合各种知识进行渲染。
【新智元导读】神经网络模型的可视化是解决其黑箱问题的一个解决方案，但用于神经网络可视化的大多数工具集中在图像数据集上，这激发了 Facebook 和 Georgia Tech 一道开发了一款称为 ActiVis...的开发工具的研究，这是一个用于解释大规模神经网络模型和结果的交互式可视化系统。...不幸的是，用于神经网络可视化的大多数工具集中在图像数据集上，这激发了 Facebook 一款称为 ActiVis 的开发工具的研究，这是一个用于解释大规模神经网络模型和结果的交互式可视化系统。...Georgia Tech 团队表示，对于任何一个设计这样规模的可视化系统的人来说，有几个因素可以为神经网络虚拟化分析创造一个坚实的平台。...该团队表示，想要使用可视化工具的 Facebook 开发人员添加了几行代码，这些代码说明了 FBLearner Flow 界面中模型的训练过程，它需要生成可视化所需的数据。
数据库作为系统的重要节点，其稳定性和性能格外重要，数据库的全力保障是一个大的挑战。电商大促，这场没有硝烟的战争很多人已有体会，在此不再赘述。...“功夫在诗外”，同样，大促活动下数据库稳定、顺畅的运行，主要工作在大促前的准备上，所以，准备工作是重点。 一.大促前准备工作 1.对大促活动应该尽可能地去了解，去熟悉。...2.梳理大促活动用到的系统链路，对链路上的系统和应用有个较为清晰的了解，制作大促活动全链路的数据库流程图。 3.梳理链路上的数据库资源。...比如，为应对大促活动的系统请求，SA可能会增加应用的部署。 13.大促期间数据库性能阈值预估。合理的阈值是准确衡量大促情况下数据库健康程度的温度计。 14.梳理可降级的应用。...备用物理资源清单需细化到服务器类型、操作系统、资源规格、预装系统、IP等情况。 16.DBA值班计划编制。 二.大促进行时 1.注意对数据库监控系统及时监控。 2.链路数据延时监控。
另外一个值得一提的就是各路新工具层出不穷，比如使用Glimma 交互式可视化RNA-seq数据。...PCA或者MDS看组间差异和组内差异 虽然这个Glimma 交互式可视化RNA-seq数据采用的是MDS的方法，不过本质上跟PCA并没有太多区别，主要都是在二维平面上看看组间差异和组内差异是否符合实验设计...这个Glimma 交互式可视化RNA-seq数据优势在于，它不仅仅是给出数值，而且是可以交互式的具体看某个基因是如何的差异！...赶快试试吧，把你以前的转录组数据处理项目都可以使用这个Glimma 做出来一个交互式可视化RNA-seq数据网页报告哦！...group ) glimmaMDS(dds) dds <- DESeq(dds, quiet=TRUE) glimmaMA(dds) 另外：上面的代码大量涉及到R基础知识： 《生信分析人员如何系统入门
数据挖掘可视化系统 数据挖掘可视化系统（Data Mining Visualization System）通过数据挖掘理论、机器学习算法以及数据可视化等信息技术，并基于 Flask 框架搭建 Web...服务器，实现数据挖掘可视化。...系统主界面 进入系统主界面，系统提供 6 个数据集，用户可以选择导入其中 1 个数据集。 2. 导入数据集 选择导入数据集后，静候片刻，数据集即加载完毕。 3....原始数据可视化 进入可视化模块，系统以平行坐标图、RadViz图、Andrew图等多种方式将原始多维数据可视化。 4....原始数据集表格展示 下拉页面可以看到原始数据的表格展示，用户可点击数据预处理并进行训练。 5. 模型训练及数据挖掘结果可视化 静候片刻，即出现模型训练及数据挖掘的可视化结果。
大家好，我是黄同学 前段时间用tableau做了可视化大屏，大家有的说说没学过tableau，有的说不会做，但就是觉得很炫。 因此，有人私聊我说用excel能做可视化大屏吗？...当然，这是可以的，基于粉丝的这个需求，我们今天来讲述一下，怎么使用excel做一个简单的可视化大屏。...2、数据说明 本次案例演示共涉及到两张表，都是从甲方的业务系统中抽取的，并经过脱敏后用于本次案例展示。一张表是详细的销售数据，共涉及到4万多条数据；一张表是手机的价格表，共117条数据。...7、可视化大屏的制作过程 1）给大屏添加一个“深蓝色”的背景 注意：可视化大屏的制作，我们也另外开一个SHEET窗口。 ? 2）插入文本框：添加一个标题 ?...但是在大屏中，我们同样做了一个这样的下拉菜单，我们需要将这个页面中，引用了“维度汇总!$F1”单元格的公式，全部替换为“可视 化大屏的制作1”单元格的公式，全部替换为“可视化大屏的制作C$3”。
2018年3月22日晚，加米谷大数据第三期大数据系统架构实践线下实战分享会结束啦！ 感谢来的朋友参与到大数据的讨论中！ 加米谷大数据公开课会持续举办，让更多的技术人参与进来。
这些位置数据来源于推文。 5 每日朋友圈Beta版 推特创建的这个交互式可视化地图，非常直观地显示了英国和爱尔兰在一周里每天发表推特的情况。这不是一个实时的图像。...9 美国职业棒球大联盟球队估值 这个可视化是彭博新闻9个月工作的成果，它是关于不同棒球队在相互对阵时各方面的对比。什么是构成大联盟30支球队的价值？...它们包括：棒球活动、企业价值、特许权或停车位、有线电视、数字媒体、信心指数等等。 ?...12 Reddit可视化 Redditviz 是一个关于Reddit（有“互联网封面”之称的网站）的交互图。鉴于Reddit 如此之大，可能有一些版块你从未涉足过。...纽约时报图形部的D3.js编辑师麦克博斯托克设计了这个交互式计算器，为计划买房的人们分析成本和收益。这个可视化包括了买房过程中最重要的成本，并计算了相应的每月租房成本。 ?
Bokeh简介 Bokeh是一款交互式可视化库，在浏览器上进行展示。 Bokeh可以通过Python（或其它语言），快速便捷地为大型流数据集提供优雅简洁的高性能交互式图表。...开始绘图 Bokeh是一个大型库，具有非常多的功能，这里不细讲具体函数方法，只通过一些案例来展示Bokeh的使用流程和可视化界面。...将python列表中的数据绘制成线图非常简单，而且图表是交互式的，能够缩放、平移、保存等其他功能。...如果你使用的是notebook环境，Bokeh可以在notebook中直接显示交互式图表，只要将output_file()函数替换为output_notebook()函数。...一般来说，我们使用bokeh.plotting模块绘图有以下几个步骤： 准备数据 例子中数据容器为列表，你也可以用numpy array、pandas series数据形式 告诉Bokeh在哪生成输出图表
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