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动图连续

gganimate扩了ggplot2实现的图形语法,包括动画描述。它通过提供一列新的语法类来实现这一点,这些类可以添加到绘图对象中,以便自定义它应该如何随时间变化。 下面是他的parameter:transition_*()定义了应该如何开以及它与时间的关。view_*()定义位置比例应如何沿动画更改。 shadow_*()定义如何在给定的时间点呈现来自其他时间点的。enter_*() exit_*()定义新应如何显以及旧在动画过程中应如何消失。 (range = c(2, 12)) + #设置绘图符号小 scale_x_log10() + #连续位置的标准化 facet_wrap(~continent) + #按照continent进行分类 哈哈哈,现在我们以肿瘤为例进行演一下:我编了一组测试,其中将肿瘤分为I,II,III型,IV型为control,然后分别显了再不同样本中不同肿瘤分型下的部分基因的表达情况。

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开发:Hadoop可视化

时代,价值的挖掘非常重要,而挖掘出来的价值成果,需要出来,尤其是给相关业务人员,才能得到理解和下一步的运用,这也就是家所说的可视化的问题。 Hadoop通过家族列的组件工具,有的负责管理、有的负责流程监控、还有一些则提供先进的存储机,基于Hadoop通用框架,能够高效地解决目前的所遇到的问题和企业所提出的需求。 在Hadoop中,主要的可视化工具是zoomdata,它可以直接联到分布式文件HDFS上的,拉取结构进行和呈现,也可以通过技术组件,如Impala,Hive,Spark SQL,Presto Spark基于Hadoop,也能实现一定程度上的可视化。Spark提供用于提交和执行业的Web界面,在该界面上可以看到生成的执行计划,提供分析,提取以及发现,可视化和协。 关于Hadoop,企业可以依实际的业务需求,基于Hadoop自身,或者其他一些组件,比如Spark,或者商业分析平台,比如Tableau等,都能实现很好的需求。

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    张涵诚:遐想

    iPhone发布会上,乔布斯嘲笑竞争对手 从操的发带来的启1)软件的发是和硬件的发一起进行的,微软绑定IBM在开始阶段获得了巨成功。 很显然,这样的操是在个人用户操的改变下逐渐升级的,更是在商业推动下逐步发起来。所以我们体相信,在未来,商业的操依旧会推动智能操的发。 ;基于这个定位,我们来设想下可能的发经历过程:? 这个阶段所需要的基础是:对于人类生态的价值充分释放1.最核心的技术知识表、自然语言学习、机器学习,人工智能等,还有相关的图象语音识别、机器人,已经非常常熟;2.各行各业基本融合胆想象,突破常规,精美的绘蓝图,社交化,移动化,化,个性化这四化一定会成为我们未来操的主要属性。期待这样的抛砖引玉的遐想,能够激发更多人的关于理性的思考。

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    字滑动动态显

    接到一个的需求,要是实时用户,并且动画效果是翻转显,折腾了半个多小时,写了一个demo出来,上代码 .colum{ float: left; text-align: center; width

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    Linux操MySQL表的方法

    如果我们需要完全的复MySQL的表,包括表的结构,索引,默认值等。 如果仅仅使用CREATE TABLE ... SELECT 命令,是无法实现的。 本文章将为家介绍如何完整的复MySQL表,步骤如下:使用 SHOW CREATE TABLE 命令获取创建表(CREATE TABLE) 语句,该语句包含了原表的结构,索引等。 复以下命令显的SQL语句,修改表名,并执行SQL语句,通过以上命令 将完全的复表结构。如果你想复表的内容,你就可以使用 INSERT INTO ... SELECT 语句来实现。 实例尝试以下实例来复表 runoob_tbl 。步骤一:获取表的完整结构。 如果你想拷贝表的你可以使用 INSERT INTO... SELECT 语句来实现。

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    【Jetson开发项目】自适应交通控

    此解决方案分为三个主要部分:从实时视频流中提取交通参,为交通信号灯预测更好的时序调整,并将预测的时序调整传递给现有。第一部分涉及视觉算法的工。从路口的摄像机,我们可以获取实时视频流进行分析。 我们解决方案的最后一部分是将预测的时间调整传递给现有交通信号灯的控器。将开发为单独的三个部分的主要目的是在不干扰其他模块的情况下并行执行每个部分,因此可以高效地实现这些模块。 由于具有可扩性,即使在较的流量网络中也可以轻松使用此解决方案,只需进行较小的更改即可处理流量拥塞。【项目架构】 预期的架构如下所:? 由于该项目与R&D部件相关联,因此实施该需要量时间和精力。因此,存在将所有安装在道路附近并执行实施的实际问题。 为方便起见,我们使用了第三方服务(Firebase)在交通信号灯和我们位于远程位置的已实现之间传输

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    揭秘Sponge:一Hadoop、Spark、SDS、Swift的

    5月20日,海绵宣布推出其第二代产品Sponge。 将的存储、管理和计算有机融合,具有实时一致性,易于兼容现有,相比10年前诞生的第一代产品Hadoop更加简单易用,易于扩。 三位高管表,仅仅有为计算平台的Spark不足以全面应对的挑战,整合后的Sponge技术框架,能够同时支持、云存储、结构化、半结构化和非结构化的处理,代表了的发方向。 当前风头正盛的Spark,被其粉丝认为是通用的处理平台,但李东认为,Spark只是一个计算平台,并未涉及到如文件等底层的核心技术,不能算是我们需要的。 简单、高效、可靠、经济,这四个词,是海绵对第二代的价值的追求,以及Sponge产品设计的理念。

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    OLAP比较

    OLAP比较结论选择presto和clickhouse配合使用 对实时性要求不严格的用presto查询 对于实时性有要求的查询clickhouse 理由:核心原因:clickhouse ),clickhouse在小规模集群上表现优于Druid和Pinotpresto的综合性能好,在join操时表现较好,保持目前仓的这一套不变OLAP整体情况目前的OLAP都是部分优化的,偏向于定 ,典型的是Clickhouse的不同表级engine建立一个能够cover绝情况的通用的OLAP预计还需要100年目前所有的OLAP都是基于两种思路设计 列式库加索引,典型是Clickhouse 预计算空间换时间:典型是Apache Kylin,所有结果预先计算好放在cubeOLAP比较先致按照OLAP的设计思路把常用的分下类:列式库加索引ClickhouseApache PinotDruid ,在会员这部分的表现非常好 通过删表重建的方式处理重复不太优雅,对于百亿不太现实 从hive同步到Clickhouse的时间较长,目前是单线程后续可以改成spark等形式 后续可以做的工

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    稳定性

    前言计算公式:稳定性计算公式(年度): (100 - (故障分钟 全年的分钟总 * 100)) %说明: 期望一年能达到的稳定性为: 99.99%,允许出现问题的最长时间是:52.56分钟 ; 期望一个季度能达到的稳定性为:99.99%,允许出现问题的最长时间是:17.28分钟。 ,任务资源(core, memory),IO信息; 1.4 计算任务在任务队列中的等待时间; 1.5 慢查询的任务量(超过2h、4h、6h),触发熔断的查询量(time out, exit等)和触发熔断的查询消耗的内存小 运维监控,涵盖自上而下业务监控,应用监控,基础监控 2.1 有效性 2.1.1 监控采集、上报有效:采集失败、不能上报监控agent的监控采集器每天以报表形式发送到运维负责人,运维负责人进行修改 运维人员 应用运维、运维、所有角色一主一备(AB角)。 ps: 厂商责任机:如果有故障时长,则给予对应102.4倍服务时长的补偿。

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    智能解决方案典型案例(三)

    力发智能造,充分发挥智能解决方案供应商的重要用,加快推动造业转型升级,培育造业竞争新优势,在工信部的指导下,2016年11月30日,由业内50余家单位发起成立了智能解决方案供应商联盟 同时与ERP、MES等集成,实现仓库与造的信息化管理。4)集成平台。 特别是近年来,结合航空、航天、船舶等典型离散造企业需求,开智能造解决方案试点,融合互联网思维及、云计算等技术,突破一批智能造关键技术,尝试打通贯穿需求、设计、生产、管理、服务的全流程智能解决方案 项目实现计划层、物资供应层、执行层的一和贯通,物流、信息流、资金流的相辅相成与正常流转;同时,丰富的看板功能为企业的计划决策、物资采购决策、物料配送以及造执行提供。 沈阳机床集团立足于自主研发的i5,结合新一代信息技术与应用,以分享共赢的商业理念布局工业互联网服务平台,面向机加工行业提供“终端+云端+商业模式”完全贯通的智能造解决方案,支持机加工行业上下游企业协同发

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    智能解决方案典型案例(二)

    力发智能造,充分发挥智能解决方案供应商的重要用,加快推动造业转型升级,培育造业竞争新优势,在工信部的指导下,2016年11月30日,由业内50余家单位发起成立了智能解决方案供应商联盟 为联盟成员取得的成果,本报特开辟专版,介绍联盟理事长单位在智能造领域的实用化解决方案及典型案例,为国内智能造企业提供相关借鉴。 早在2013年就成立了智能仪表与研究所,组织一批硕士博士研究人员开智能造相关技术的研究、产业化推广及集成工,从智能工厂(车间)顶层方案设计、智能造共性技术研究、智能造装备及产品的研、 智能软件的开发及应用方面开工,形成了智能集成核心能力,并服务于高端装备造领域。 、智慧维护、工业信息安全等)的开发,实现产品造过程的字化;并通过对机器人技术、在线刀具管理技术、控机床联网集成技术、造过程在线监测技术、专家开发技术、造云构建技术、技术、工业信息安全技术

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    智能解决方案典型案例(一)

    力发智能造,充分发挥智能解决方案供应商的重要用,加快推动造业转型升级,培育造业竞争新优势,在工信部的指导下,2016年11月30日,由业内50余家单位发起成立了智能解决方案供应商联盟 1.水长城中压空气绝缘开关设备字化车间该项目是2015年智能造发装备专项。该字化车间由8个分组成,涵盖加工、装配、检测、物流、管理等环节,是离散造的典型案例。 中机六院拥有博士后科研工站、绿色建筑信息模型化国家地方联合工程实验室、河南省造业应用产业技术研究院、河南省智能工厂集成创新中心等6个国家级及省级科研平台,主编了《造工业工程设计信息模型应用标准 该的投入使用将工业4.0项目的实施难度降低了60%,维护成本降低了90%,用户只需简单配置即可按照自己意愿去采集想要的,该操让每一个用户成为工业4.0的开发者。 4)开分析,提升了报警预警精确水平利用中国石化50套催化装置约50TB历史,开装置报警分析,实现关键报警提前1~2分钟预警,装置报警量减少40%,为操人员及时采取措施、规避生产风险争取了宝贵时间

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    达观参与华为AI及共享日,智能文档审阅颇受好评

    华为AI及共享日2018年4月27日-4月28日,华为举办了为期2天的AI及共享日,意在加强AI技术交流,进一步寻找厂商合机会,共同支撑华为流程与IT的建设。 业界诸多AI及厂商参与活动,包含微软、IBM等全球知名企业,达观有幸受邀参与两天的,并在分会场做了AI技术的企业应用演讲。??? 没想到,达观的智能文档审阅如此受厂欢迎,朋友们请速速关注! ——哒哒华为坚持初衷,创新学习此次AI及共享日本着业界技术融合、合共赢的态度,通过听取介绍、实地、论坛交流等形式分别就AI及在企业的应用场景、发趋势、企业转型等多个问题进行深入探讨并交换意见 贾学锋还对重要技术原理和落地实践进行了详细讲述,并通过对达观智能文档审阅Demo中的文档标注和关键信息提取等功能,获得了现场观众的广泛关注,力点赞。???

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    译文|不必

    本文由CDA分析研究院翻译,译者:王晨光,转载必须获得本站、原者、译者的同意,拒绝任何不表明译者及来源的转载!我已经就及其益处和挑战写过不少东西了。 要只是小规模地做,你并不需要很多昂贵复杂的和工具,只要具备基本的收集、储存和分析能力即可。这就跟把你已经收集到的用Excel分析,然后成图表一样,应该都在一般人的技术能力范围之内。 除了刚刚描述的中型企业之外,我最近还帮助一家新型企业做分析。他们给自己的项目头5年的预算是50万美元。 我用这些例子是想告诉家,做有两种截然不同的方式。一种是,利用现有技术,开发新的广阔市场。另一种则是用平台和深入挖掘现有市场。别被给吓着了。做并不需要你一开始就投入很多。 你可以从小做起,慢慢地一步一步扩自己的和平台。

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    分布计算 | 机器学习研究进

    要实现高效的机器学习,需要构建一个能同时支持机器学习算法设计和规模处理的一体化机器学习。研究设计高效、可扩且易于使用的机器学习面临诸多技术挑战。 近年来,浪潮的兴起,推动了机器学习的迅猛发,使机器学习成为领域的一个热点研究问题。 Peacock已广泛应用在腾讯的文本语义理解、QQ群推荐、用户商业兴趣挖掘、相似用户扩、广告点击率转化率预估等多个业务中,是一个专为LDA并行化计算而定规模训练,不是一个通用化的机器学习 R扩包,为用户提供可扩性好且易于使用的矩阵运算操,允许用户基于所提供的规模矩阵运算操,快速设计实现各种机器学习和分析算法。 正如CCF专家委员会发布的2014年《中国技术与产业发白皮书》中所说,目前机器学习尚处在一个初期的探索和研究阶段,尽管国内外已经有不少研究开发工,但研究设计高效、可扩且易于使用的机器学习仍面临诸多的技术挑战

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    列」Apache NIFI:处理和分发

    简单地说,NiFi就是为了实现流的自动化而构建的。虽然术语“流”用于各种上下文,但我们在此处使用它来表之间的自动和管理信息流。 以不同的速度发给定使用的协议和格式可以随时改变,而不管它们周围的如何。存在流以连接本质上是规模分布的组件,这些组件松散地或根本不设计为一起工到用户的交互必须是安全的,可信的,负责任的。生产中持续改进通常不可能在实验室中复生产环境。多年来,流一直是架构中必不可少的证之一。 特征Apache NiFi支持强且可扩路由,转换和中介逻辑的有向图。 NiFi的性能期望和特性NiFi旨在充分利用其运行的底层主机的功能。在CPU和磁盘方面,这种资源的最化特别强。有关其他详细信息,请参阅“管理指南”中的最佳做法和配置提

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    用Python销售可视化看板,分析一步到位!

    家好,我是小F~ 在时代,销售分析的重要性已无需赘言。只有对销售的准确分析我们才有可能找准变动(增长或下滑)的原因。然后解决问题、发现新的增长点才会成为可能! 今天就给家介绍一个用Python销售屏的方法。主要使用Python的Streamlit库、Plotly库、Pandas库进行搭建。 其中Pandas处理,Plotly可视化图表,Streamlit搭建可视化页面。对于以上三个库,Streamlit库可能家会比较陌生,我简单介绍一下。 # 设置网页信息 st.set_page_config(page_title=销售屏, page_icon=:bar_chart:, layout=wide)其中page_icon参可以使用表情符号代码来显图标 网页将会主页面。 04. 主页面信息接下来编写主页面信息,包含主页标题、销售总额、平均评分、平均销售额信息。 和网页的图标一样,通过表情符号代码实现。

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