译者序 原文于2017年6月21日发布，时过半载，将这篇既不是教程，也不是新闻的产品发布稿做了一番翻译，为何？只因去年下半年的时候，用R语言的博哥和龙少有Shiny这样的框架可以开发交互式整合Web数据分析报告，让我这个成天鼓吹用Python做数据分析的人眼馋不已。当时找了很久，试用了包括Bokeh、mpld3、Highcharts，以及键冬同学（Python中文社区专栏作者，GitHub开源项目PyEcharts作者）基于百度Echarts开发的PyEcharts，但是这些都是基于Web的交互视图库，而
ECharts 是一个基于 JavaScript 的开源可视化图表库，涵盖各行业图表，多达20多种图表和十几种组件，支持各种图表和组件的任意组合，满足各种需求，也是前端项目中大屏应用最多的。
原文链接：https://towardsdatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
这是一款与 Python 深度集成、基于 Web 开发、无需在各个工具之间切换、适用大部分职业工作场景的开源电子表格应用程序。对它的评价只有 Wow awesome，amazing！
沉没成本谬论是人类众多的认知偏见之一。 它指的是我们倾向于持续将时间和资源投入到失去的原因中，因为我们已经花了很多时间去追求无用的事情。沉没成本谬论适用于当我们花了很多成本也不会起作用的项目或工作。比如，当存在效率更高，互动性更强的选择时，我们依然继续使用Matplotlib。
程序员的沉没成本论：沉没成本谬论是人类众多的认知偏见之一。它指的是我们倾向于持续将时间和资源投入到失去的原因中，因为我们已经花了很多时间去追求无用的事情。沉没成本谬论适用于当我们花了很多成本也不会起作用的项目或工作。比如，当存在效率更高，互动性更强的选择时，我们依然继续使用Matplotlib。
数据可视化的工具和程序库已经极大丰盛，当你习惯其中一种或数种时，你会干得很出色，但是如果你因此而沾沾自喜，就会错失从青铜到王者的新工具和程序库。如果你仍然坚持使用Matplotlib（这太神奇了），Seaborn（这也很神奇），Pandas（基本，简单的可视化）和Bokeh，那么你真的需要停下来了解一下新事物了。例如，python中有许多令人惊叹的可视化库，而且通用化程度已经很高，例如下面这五个：
如果您了解并使用上面提到的库，那么您就处于进化的正确轨道上。它们可以帮助生成一些令人拍案的可视化效果，语法也不难。一般来说，我更喜欢Plotly+Cufflinks和 D3.js. 以下详细道来：
Plotly是一个开源的数据可视化库，可以帮助分析和可视化数据，从而更好地了解其中的趋势和模式。
从确保双端收发能力正常的角度理解，==三次握手是能让客户端和服务端确信自己和对方的收发能力正常所需的最少次数==：
是的，在一个界面上同时展示可视化表格与代码，而且同时通过表格与代码修改数据，这不就是 Python 与 Excel 的结合吗？
今天我参考github，总结出一个极简但却包括了几乎所有Python的绘图包。 一共22个Python绘图包： Python 绘图包 altair - 基于Vega Lite的声明性统计可视化 bokeh - 用于Python的交互式Web绘图 Chartify - Bokeh包装，使数据科学家更容易创建图表 diagram - 使用UTF-8字符的文本模式图 ggplot - 基于R的绘图系统ggplot2 glumpy - OpenGL科学可视化库 holoviews - 来自注释数据的复杂和声明性
在发送数据包时，首先确认IP包中的目的IP地址，再从路由控制表中找到与该地址具有相同网络地址的记录，将包转发给该记录对应的路由器。如果路由控制表中有多条相同网络地址的记录，利用贪心法选择最优匹配项，如果没有匹配项，转发到默认路由后再进行选路。例如：目标地址172.20.100.52
如果对网络工程基础不牢，建议通读《细说OSI七层协议模型及OSI参考模型中的数据封装过程？》
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主机是用IP地址来标识的，而要标识主机中的进程，就需要使用端口号。TCP/IP协议族中，端口号占16 bit，用0~65535之间的整数标识。TCP和UDP是两个独立的软件模块，因此各自的端口号也相互独立。·端口号只具有本地意义，不同计算机的相同端口号是没有联系的。
很多开发者说自从有了 Python/Pandas，Excel 都不怎么用了，用它来处理与可视化表格非常快速。但是这样还是有一大缺陷，操作不是可视化的表格，因此对技能要求更高一点。近日，开发者构建了名为 Grid studio 的开源项目，它是一个基于网页的表格应用，完全结合了 Python 和 Excel 的优势。
TCP(Transmission Control Protocol 传输控制协议)是一种基于IP的传输层协议，TCP协议面向连接、正面确认与重传、缓冲机制、流量控制、差错控制、拥塞控制，可保证高可靠性(数据无丢失、数据无失序、数据无错误、数据无重复到达)传输层协议。
很多人提到Tableau、Power BI等老牌可视化工具，这些工具确实引领了可视化的风潮，有开疆拓土之功。
无论是 C/S 开发还是 B/S 开发，无论是前端开发还是后台开发，网络总是无法避免的，数据如何传输，如何保证正确性和可靠性，如何提高传输效率，如何解决会话管理问题，如何在网络拥堵环境下采取措施。这些都是需要了解的。
当你在使用Python的tkinter库创建GUI（图形用户界面）应用程序时，可以使用window.resizable(False, False)技术来控制窗口是否可调整大小。这个技术有着重要的作用，特别是当你希望保持窗口的固定大小时。
Kafka被广泛认为是一种强大的消息总线，可以可靠地传递事件流，是流式处理系统的理想数据来源。流式处理系统通常是指一种处理实时数据流的计算系统，能够对数据进行实时的处理和分析，并根据需要进行相应的响应和操作。与传统的批处理系统不同，流式处理系统能够在数据到达时立即进行处理，这使得它们特别适合需要实时响应的应用程序，例如实时监控和警报、实时推荐、实时广告投放等。
很多开发者说自从有了Python/Pandas，Excel都不怎么用了，用它来处理与可视化表格非常快速。但是这样还是有一大缺陷，操作不是可视化的表格，因此对技能要求更高一点。
点击上方蓝色字体，关注程序员zhenguo 你好，我是 zhenguo今天这篇文章不是项目，我的第十个项目还在整理中。今天我参考github，总结出一个极简但却包括了几乎所有Python的绘图包。一共22个Python绘图包： Python 绘图包 altair - 基于Vega Lite的声明性统计可视化 bokeh - 用于Python的交互式Web绘图 Chartify - Bokeh包装，使数据科学家更容易创建图表 diagram - 使用UTF-8字符的文本模式图 ggplot - 基于R的绘图
tcp 和 udp 是 OSI 模型中的传输层中的协议。tcp 提供可靠的通信传输，而 udp 则常被用于让广播和细节控制交给应用的通信传输。两者的区别大致如下：
相关函数：cv2.imread()、cv2.imshow()、cv2.imwrite()
- Bittorrent 协议浅析（一）元数据文件 https://cloud.tencent.com/developer/article/2332701
图中线的两端是圆点或者菱形，旁边都有标注持仓证券商和相对应的持多仓数或持空仓数，且左右线颜色不同。画图思路大体就是：先画水平线图，再用 scatter 散点图画线左右两端的点，然后标注两端名称，以及标题和注解。
SYN扫描作为默认的也是最受欢迎的扫描选项，是有充分理由的。 它执行得很快，在一个没有入侵防火墙的快速网络上，每秒钟可以扫描数千个 端口。 SYN扫描相对来说不张扬，不易被注意到，因为它从来不完成TCP连接。 它也不像Fin/Null/Xmas，Maimon和Idle扫描依赖于特定平台，而可以应对任何兼容的 TCP协议栈。 它还可以明确可靠地区分open(开放的)， closed(关闭的)，和filtered(被过滤的) 状态
https://gitee.com/ishouke/front_end_plugin/blob/master/jquery-3.2.1.min.js
近日，开发者构建了名为 Grid studio 的开源项目，它是一个基于网页的表格应用，完全结合了 Python 和 Excel 的优势。
数据可视化是数据分析中极为重要的部分，而数据可视化图表(如条形图，散点图，折线图，地理图等)也是非常关键的一环。Python作为数据分析中最流行的编程语言之一，有几个库可以创建精美而复杂的数据可视化，允许分析人员和统计人员通过方便地在一处提供界面和数据可视化工具而轻松地根据其规范创建可视数据模型！
操作系统和网络面试整个面试 60%，剩下40%是 Java+项目的内容（读者的技术栈是 Java 方向）。
BOM（Browser Object Model）即浏览器对象模型，它提供了独立于内容而与浏览器窗口进行交互的对象，其核心对象是 window。
从上图可知，不管是 OSI七层模型还是 TCP/IP 四层模型 或者是 TCP/IP 五层模型，其中「传输层」和「网络层」都是很重要的一部分。
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