HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》[1]系列，今天给大家带来一款基于 Java 语言的数据可视化库开源项目——Tablesaw
在我们生活和工作中，经常会看到可视化大屏，主要用于展示一些汇总信息，那如何制作一个酷炫的可视化大屏呢？
代码运行的性能优化需要用 Performance 工具记录某段时间的代码运行情况，分析出 long task，定位到耗时高的代码，针对性的优化它。
下面是来自官网(https://echarts.apache.org/zh/index.html)的介绍：ECharts，一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表。
在开源的地理空间信息数据可视化工具中，大部分都需要一定的编程基础和技巧才能使用。而今天要介绍的这款工具，不需要任何编程基础，即可实现地理空间数据的可视化，而且效果十分炫酷。
水利兴，五谷丰。水利作为国民经济稳定和谐的重要部分，不仅有防洪减灾、农业灌溉、城市供水调水、渔业外贸、旅游航运、生态环境等综合应用，水电资源也是至关重要的可持续能源之一。大坝与水库、水电站等水利枢纽相辅相成稳定着城市发展。而随着信息化的发展，结合物联网、5G、大数据等新兴技术形式的智慧水电站、智慧大坝应用，也给传统水利行业提供更大的价值体现，提升产业全面感知、共享整合、智慧管理。
ECharts和Excel作为两种广泛使用的数据处理和可视化工具，各自拥有其独特的魅力和功能。
Puppeteer是一个基于Node.js的库，可以用来控制Chrome或Chromium浏览器，实现网页操作、截图、测试、爬虫等功能。本文将介绍如何使用Puppeteer进行游戏数据的爬取和可视化，以《英雄联盟》为例。
数据可视化API（Web），是基于腾讯位置服务JavaScript API GL实现的专业地理空间数据可视化渲染引擎。
我的网页开发生涯中，一直离不开跟各种各样的在线Html编辑器（所见即所得）打交道，从最初的简易UBB编辑器，到购买正版的[URL=http://www.ewebeditor.net/]eWebEditor[/URL]，再到免费版的[URL=http://www.tinymce.com/]TinyMCE[/URL]，在综合比较了一些类似的编辑器之后，终于走到今天，准备启用[URL=http://www.xheditor.com]xhEditor[/URL]
最近两年炒的比较火的就是数据分析，数据分析的直观呈现就需要进行数据可视化。大到产品的设计，小到细微功能的删减，慢慢都通过数据来说明它是否有存在的价值。未来的一切都将以数据来说明问题。而且也有数据表明，一线城市对数据分析岗位的需求也越来越大。所以掌握一两门的数据可视化框架以备不时之需！
本文的可视化大屏是利用帆软report大屏模板实现，知识点大致分为【Python可视化模块plotly实现航线轨迹地图】，【帆软网页框插件】，【利用js代码定时刷新】 三部分内容构成，希望能为读者在企业实践中提供一些思路。
对着代码凭空想象，多少让人有点头皮微凉。于是，有人干脆用Unity给它完整3D可视化了出来。
2015年，HTML5游戏异常火爆，从最初的单机小游戏，到后来的中重度网络游戏如雨后春笋般涌现。随着市场需求的增多，越来越多的开发者投入到HTML5游戏开发行业中来。
深度学习领域，最常见的就是各种网络模型，那么在写论文或者文章，介绍网络模型的时候，最好的办法当然就是展示代码画图，今天介绍的 Github 项目，就是整理了 22 个设计和可视化网络结构的工具，其地址如下：
在近20年的前端发展史中，前端经历了铁器时代（小前端），信息时代（大前端）以至现在的全能前端时代。经历了几个时代的沉淀之后，前端领域开始更加细分。
说起 Python 中的可视化，我们一般用的最多的是 Matplotlib，绘制一般的图效果都很好。有时候也会用风格比较好看的 Pyecharts 库，尤其是在展示空间地图上的数据时。
kepler.gl由大名鼎鼎的独角兽公司 Uber 团队开发，现已开源。库直接集成到了 Jupyter Notebook 中，非常方便使用。
最近我看一篇介绍如何用Excel来制作径向树图[1]的文章，在其中学到了一个很有趣的Excel 加载项。
JavaScript是一种编程语言，它被广泛用来实现web站点和应用中的交互效果。ThingJS为3D可视化提供了161种简单开发示例，是js工程师的项目开发天堂！
在数据可视化的领域，pyecharts是一个功能强大、易于使用的Python库。它是基于Echarts引擎开发的，能够生成丰富多样的图表类型，包括折线图、柱状图、散点图、饼图等。本文将介绍pyecharts的基本使用方法和常见图表示例。
python 中如何做可视化报告？使用 Stream lit？你要把成品分享给别人，还需要自己部署一个 web 服务。否则就要把脚本发给别人。需要别人安装 python 才看到效果？别开玩笑了。
神经网络可视化是指通过图形化的方式展示神经网络的结构、参数、输入、输出、中间结果等信息，可以帮助用户更好地神经网络的内部工作原理和特征提取过程，以优化神经网络模型
项目中有个地方需要绘制热力图，第一个版本比较简单，服务端用python的库生成一个热力图的静态资源（html文件）放到阿里云的云存储上（oss）给前端返回一个地址的链接，前端直接用iframe渲染这个界面就行。
爱德华·图夫特（Edward Tufte）在他的“展望信息”（Envisioning Information）一书中谈到了视觉形象被捕获在屏幕和纸张的二维平原中[1]。想探索另一种可视化数据的方法，因此寻找一种创造性的方法来激发观众的兴奋，逃离计算机屏幕的平地。诸如增强现实之类的技术通过向已经存在的内容添加层来实现这一点; 但是选择了更简单，更便宜的东西。使用一张塑料片，创造了一个数据可视化的全息幻觉。
目前很多企业或多或少的面临“信息孤岛”问题，各个系统平台之间的数据无法实现互通共享，难以实现一体化的数据分析和实时呈现。
Matplotlib默认主题下绘制的可视化图形如一位高贵冷艳、不沾烟火的冰山女神，而cutecharts的图就像不拘常规、潇洒无羁的活力少年。
为实现企业80%以上的生产数据进行智能转化，在烟草、造纸、能源、电力、机床、化肥等行业，赢得领袖企业青睐，助力企业构建AI赋能中心，实现智能化转型升级。“远舢文龙数据处理平台”以AI驱动，构建5G时代下企业数智基础，从根本上改变了数据采集、存储和使用的方式，是当下企业构建数字化与智能化能力的首选产品。“远舢知识图谱平台”，作为国内第一批落地应用的“知识图谱”，平均缩短智能化应用开发周期70%，延长企业分析决策应用生命周期150%。“远舢Hybrid Twin”构建面向未来智能工厂全场景的全息交互模式，实现物理空间与数字空间的混合孪生。为国产工业AI新锐，以远舢工业云平台为核心，以AI驱动的方式，打造一个用户可以自研APP的智能云平台，变革未来企业IT消费模式，输送企业转型升级动能，为企业创造可量化价值。我们在这领域展示出来的强大产品竞争力，以及公司团队深耕制造、脚踏实地、坚持打造极致产品的理念，持续提供增值服务，我们期待和坚信远舢公司能成为未来企业级人工智能领域的独角兽！ 本文为选择合适的webGl框架，为后续项目奠定基础；避免盲目选择框架，导致后续项目重构带来不必要的成本浪费。本文清楚的讲述了各个框架的特点，适用范围，优缺点以及相关网址范例；以便于后续更快速的开发，提高生产效率，最后进行总结。
在网络迅速发展的今天，人们的交流已经不再仅限与面对面，一个视频通话就能拉近彼此之间的距离，而在工业管控上却不仅仅局限于实时视频流的监控，HTML 本身拥有强大的 web 组件可供我们去实施一些好玩的例子，甚至加上一些简单有趣的动画和实时数据的对接，效果上可不止提高了一个水平。加上现如今已经启动许久的 工业4.0 衍生出的新一代 工业互联网 和不久才面世于众的 5G 新时代，数据可视化与网络带宽发展的碰撞，激发出了一代 3D 数据可视化监管的发展。而 Hightopo（以下简称 HT ）的 HT for Web 产品上的 web 组态提供了丰富的 2D 组态和 3D 组态效果，可以根据需求快速实现一套完整的数据可视化系统。本文将通过一个 HT 的 3D 组态实现的一个可视化分布式能源站系统带你走进丰富的组态的大门。
近年来，随着移动端对数据可视化的要求越来越高，类似 MPAndroidChart 这样的传统图表库已经不能满足产品经理日益变态的需求。前端领域数据可视化的发展相对繁荣一些，通过 WebView 在移动端使用 Echarts 这样功能强大的前端数据可视化库，是解决问题的好办法。
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。 数据挖掘：Python 后台技术：Flask 前端技术：HTML、JS、CSS、Echarts 配置完 Python 虚拟环境后，修改 .\js\DMVSystem.js 文件中的 var serverAddress 为本机地址后，运行 .\App\main.py，接着打开
IDC（Internet Data Center，指互联网数据中心）行业有这样一句操作效率的名言："你无法控制没有经过测量的事物。"言外之意：要想减少能源浪费情况就必须从最基本的测量开始。但如果无法得知能源都用到了什么地方的话，管理人员就无法知悉将重点放哪。
在推广业务中，常常会遇到合成带二维码海报分享功能，并且为了推广力度，需要同时在APP、WEB、小程序都有此功能加大曝光，各端都需要单独编写，复用能力差，效率低。本身合成海报业务并无难度，在此背景下为了提高效率开发了lumu-poster海报合成工具(技术栈：nestjs + react + mysql)
前言 这周工作太忙，本来想更把 Attention tranlsation 写出来，但一直抽不出时间，等后面有时间再来写。我们这周来看一个简单的自编码器实战代码，关于自编码器的理论介绍我就不详细介绍了
自编码器实际上是通过去最小化target和input的差别来进行优化，即让输出层尽可能地去复现原来的信息。由于自编码器的基础形式比较简单，对于它的一些变体也非常之多，包括DAE，SDAE，VAE等等，如果感兴趣的小伙伴可以去网上搜一下其他相关信息。
作者：天雨粟 量子位 已获授权编辑发布 前言 这周工作太忙，本来想更把Attention tranlsation写出来，但一直抽不出时间，等后面有时间再来写，先给大家种个草。 我们这周来看一个简单的自
AI科技评论按：本文原作者天雨粟，原文载于作者的知乎专栏机器不学习。本文获得作者授权转载至AI科技评论。 前言 这周工作太忙，本来想更把 Attention tranlsation 写出来，但一直抽不出时间，等后面有时间再来写。我们这周来看一个简单的自编码器实战代码，关于自编码器的理论介绍我就不详细介绍了，网上一搜一大把。最简单的自编码器就是通过一个 encoder 和 decoder 来对输入进行复现，例如我们将一个图片输入到一个网络中，自编码器的 encoder 对图片进行压缩，得到压缩后的信息，进而
天然气作为常见的燃料，与我们的生活息息相关，而对于这种燃料的存储与传输，对于天然气供应站有着严格的要求。燃气企业一般都会将点供站设计为无人值守站，而往往在运营管理过程中，对点供站的安全管理尤为重要。当在事故发生时，预警方式与应对预案的展现就成了不可或缺的部分。
本文介绍了大数据可视化分析工具，列举了39种常用工具，并给出了每种工具的优缺点。这些工具涵盖了各种领域，如商业智能、数据挖掘、数据可视化等。
自从2023.3月以来，"淄博烧烤"现象持续占领热搜流量，体现了后疫情时代众多网友对人间烟火气的美好向往，本现象级事件存在一定的数据分析实践意义。
本文介绍了多个能将深度学习训练过程进行可视化的工具，帮助大家更好地理解深度学习，非常实用。
上一篇利用交互式可视化分析了一下金州勇士队4年3冠的原因，其中数据处理部分使用了numpy和pandas，可视化部分使用的是Bokeh和Plotly，效果非常赞，链接如下：
这篇文章可以作为之前写的一篇《技能之H5》的补充知识。 1、拖放 HTML5 标准的组成部分。 在 HTML5 中，拖放是标准的一部分，任何元素都能够拖放。 draggable属性默认是开启的，如果
ECharts 特性介绍 ECharts，一个纯 Javascript 的图表库，可以流畅的运行在 PC 和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE8/9/10/11，Chrome，Firefox，Safari等），底层依赖轻量级的 Canvas 类库 ZRender，提供直观，生动，可交互，可高度个性化定制的数据可视化图表。 ECharts 3 中更是加入了更多丰富的交互功能以及更多的可视化效果，并且对移动端做了深度的优化。 丰富的图表类型 ECharts 提供了常规的折线图，柱状图，散点图，饼图，K线图
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