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58数据平台架构演进-

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atlas拆分

『 前提 』 在学习游戏开发构成中,有时候需要找到一些漂亮的,作为演示效果,一般都会网上搜集一些,现成的游戏,基本上都会合成大发布,图片多起来,一张张裁剪,工作量繁重,如果能有信息的文本文件和原文件 ,可以考虑通过以下脚本实现的拆分,不同格式的文件,都可以根据这个原理进行,修改对应的读取格式代码,和保存图片代码即可。 『 原理 』 读取文本文件,获取小的信息,根据信息,保存对应位置的即可,需要使用到 PIL中的 Image。 『 使用说明 』 *.atlas和*.png文件,放置在脚本根目录下,执行splitAtlas.py,根据提示,输入需要拆分的图文件名,执行完成以后,就会新创建一个和图文件名相同的文件夹,小都在目录下面 『 获取代码 』 关注微信公众号,发送“拆”获取源码。

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    数据分析的五思维——信息

    有人说,在电子商务的王国,谁拥有数据,谁就先人一步。很多淘宝的卖家认为,销售数据不过是用来看看店铺赚的钱数罢了。 其实,只要你搞懂数据分析的方式,那么就能在销售数据中发觉许多隐含的秘密,从而能帮助你提升经营。 ? 来源:天下网商

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    vue图片加载(默认、小、加载、加载失败

    ", // 小加载失败,会先使用loading图片占位,避免页面卡顿,等待加载完成使用 small: "https://xixixi.net.cn/resources/images https://xixixi.net.cn/resources/images/error.png", }, { text: "使用加载失败图片", // 小地址都加载失败 ,:loading是加载中的图片地址,:big是的图片地址,:error是图片加载失败的图片地址。 ,可以使用时返回地址 } } bigImage.onerror = function() { bigImg}) // 2.根据图片信息进行处理 .then((res) => { el.setAttribute('src', res) // 6.使用小或者渲染界面

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    手机安全清宫

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    疆智测量结果

    疆智图二维平面测量结果: 疆智图三维测量结果: 疆智图三维情况下的二维情况: 这样看来,这个差距是飘忽不定的 这里是OpenDroenMap的测量结果: OpenDroneMap

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    R语言绘制

    热图一般是高水平SCI的标准配置,可以迅速提高文章的送审和接受率。

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    android加载,防止oom

    高效加载图片 我们在编写Android程序的时候经常要用到许多图片,不同图片总是会有不同的形状、不同的大小,但在大多数情况下,这些图片都会大于我们程序所需要的大小。 下面我们就来看一看,如何对一张图片进行适当的压缩,让它能够以最佳大小显示的同时,还能防止OOM的出现。 decodeSampledBitmapFromResource(getResources(), R.id.myimage, 100, 100));   使用图片缓存技术 在你应用程序的UI界面加载一张图片是一件很简单的事情,但是当你需要在界面上加载一堆图片的时候 另外,Android 3.0 (API Level 11)中,图片的数据会存储在本地的内存当中,因而无法用一种可预见的方式将其释放,这就有潜在的风险造成应用程序的内存溢出并崩溃。

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    数据重构子

    将节点列表合并到第一个节点 •4.1 待操作节点 •4.2 将节点一度关系全部扩展出来 •4.3 进行重构分析 •4.4 重构时设置不对节点属性进行操作 •4.5 重构后的效果•四、总结 数据 ☞重构子重构一般出现在数据运维阶段。 当数据出现错误或者调整数据模型后需要修改数据时,需要对数据节点或者关系进行批量重构。数据重构的方法避免了数据的重新组织导入,节省资源的同时可以进行快速批量操作。 apoc.refactor.mergeNodes(nodes,{properties:'discard'}) YIELD node RETURN node 4.5 重构后的效果 三个节点变一个节点,三个子变一个子 重构时一般都是批量操作数据,在支持ACID的数据库中为了避免频繁发生死锁问题,存储过程中都不支持数据的并发操作。 References [1] TOC: 数据☞重构子

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    数据分析的十错误,你占了几个?

    本文转载自大数据 "数据可视化"是个好帮手,可以帮助用户理解数据。但是,你真的会用它吗?看看这里,数据可视化的十错误你占了几个? 优秀的数据可视化依赖优异的设计,并非仅仅选择正确的图表模板那么简单。 所以我们看到的图表表达中,各种让人啼笑皆非的错误都有,下面就是这些错误当容易纠正的例子: 1、饼顺序不当 饼是一种非常简单的可视化工具,但他们却常常过于复杂。 方法一:将份额最大的那部分放在12点方向,逆时针放置第二份额的部分,以此类推。 ? 方法二:最大部分放在12点,然后顺时针放置。 ? 6、错误呈现数据 确保任何呈现都是准确的,比如,气泡的大小应该跟数值一样,不要随便标注。 ? 7、在热图中使用不同颜色 一些颜色比其他颜色突出,赋予了数据不必要的重元素。 10、使用三维 尽管这些看来让人振奋,但3D也容易分散预期和扰乱数据,坚持2D是王道。 ? 怎么样?

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    数据分析的十错误,你占了几个?

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    24张彻底弄懂九常见数据结构!

    线性结构包括常见的链表、栈、队列等,非线性结构包括树、等。数据结构种类繁多,本文将通过图解的方式对常用的数据结构进行理论上的介绍和讲解,以方便大家掌握常用数据结构的基本知识。 ? 将根节点最大的堆叫做最大堆或根堆,根节点最小的堆叫做最小堆或小根堆。 ? 堆常用来实现优先队列,在面试中经常考的问题都是与排序有关,比如堆排序、topK问题等。 考虑到链表过长造成的问题,还可以使用红黑树替换链表进行冲突数据的处理操作,来提高散列表的查询稳定性。 9 相较于上文的几个结构可能接触的不多,但是在实际的应用场景中却经常出现。 比方说交通中的线路,常见的思维导都可以看作是的具体表现形式。 结构一般包括顶点和边,顶点通常用圆圈来表示,边就是这些圆圈之间的连线。 邻接表 在邻接表中,的每一个顶点都是一个链表的头节点,其后连接着该顶点能够直接达到的相邻顶点。相较于无向,有向的情况更为复杂,因此这里采用有向进行实例分析。 ?

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    jquery 鼠标移入,显示预览

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    SNS项目笔记--Slides显示

    1、slides超出内容,竖直滚动 在浏览的时候,我们总有些长进行查看,在查看的过程中,我们难以一次性查看全部内容,于是我们想,如果在slides里面技能横滑切换,又能竖滑滚动查看就好了。 关于zoom的属性.png 我们不难看出,在API中隐藏了zoomToogle、zoomMax、zoomMin这三属性,zoomToogle是用来判断是否开启点击放大,zoomMax点击放大后显示的最大的大小

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    案例带你了解数据库如何洞察数据间关联价值

    [数据库洞察数据间的关联价值] 大家好,我是吴敏。今天分享一个叫数据库的技术产品。 什么是数据库 [数据库洞察数据间的关联价值] 先来介绍一下什么是数据库,所谓的和平常认知的图片其实不是同一个概念,(Graph)在计算机科学里面是一种数据结构,这种数据结构有三个比较主要的概念 数据库的案例 1:反欺诈 [数据库洞察数据间的关联价值] 下面来介绍下图的应用。 为什么使用数据库 [数据库洞察数据间的关联价值] 刚才说的其实就是一些的应用,当然其实这些应用不用这种数据结构来处理,也是可以的。比如在数仓用 Spark 或者写 SQL 来做也可以。 所以对于遍历操作,专用的查询语言要更简洁。 更快! [数据库洞察数据间的关联价值] 使用还有一个优势是更快,行业内的经典例子就是查询的数据深度越多的时候,数据库的优势越加明显。

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    数据挖掘】数据挖掘

    这个有点主观意识来理解了,“宝贝”这个词本身就带有主观色彩,而没有一个客观的答案,不像是美女胸、翘臀、高挑、皮肤白皙、脸蛋好看等一系列标准。那么如何理解数据里面的“宝贝”呢? 数据:则是以数据节点为基础来进行分析,模式:则是以数据整个关系模型来进行分析数据。可能解释存在错误,望指正。我之前主要是接触数据图一块的东西,模式没有太多了解。 下面提出一个流程,帮助大家理解一下。 ?   这种方式存在几个缺点:由于它的这个算法是需要把整个结构加载到内存中,所以当节点数一,那么可能会收到内存的限制。 3、BLINK BLINKS Ranked keyword searches on graphs 这个实现是解决了问题,通过对进行分割,形成超图的概念,加载内存只需要把超图进来,当需要遍历这个超图节点的时候 这里明确的表示了数据是干什么的,同时也表达了NEO4J是干什么的。他是管理和维护数据CRUD,并且维护数据的索引建立和更新。是对数据操作的一个对外接口。

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    数据分析模型之——热分析模型(四)

    一、什么是热分析模型? 网页热图示意图 按计算维度划分,热可以分为点击热和浏览热。 点击热追踪的是鼠标的点击情况,进行人数、次数统计并基于百分比进行热力分布,浏览热(也称注意力热)记录的是用户在不同页面或同一页面不同位置停留时间的百分比计算。前者基于点击,后者基于停留时长。 两者各有不同的应用场景,但当用户行为数据的采集和分析被重视起来后,热与热之间的差别逐渐变得更模糊。因为对于同一个分析目标和需求,有时候我们能找到更优的分析模型和方案。 作为信息时代兼具客观性和易用性的数据分析模型——热分析,可视化的数据呈现,帮助你快速发现数据背后的问题,为网站的优化提供有力的数据支撑,关注点击行为的同时更关注不同特点用户的浏览习惯,为用户呈现个性化的产品价值

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