制作一张看起来像车轮辐条的图表，每个数据点的线从中间的同一点开始，向不同的方向出去，线的长度表示数据点的值。
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VLOOKUP、数据透视表、条件格式…你用这几个技巧做，80%的工作需求都能解决。今天特意整理了这些操作技巧，拯救同在“表海”中挣扎的你，让你的工作效率超乎想象。
查看复合组中的信号轨迹时，请使用group auto-scale功能，以使所有轨迹相对于当前视图中具有最大最大数据点的组中的一个轨迹进行缩放。
选择数据单元格区域A1:B17，单击功能区“插入”选项卡“图表”组中的“散点图”，得到原始图表如下图3所示。
1. 标准选项：这类选项的功能是很稳定的，在后续版本中也不太会发生变化，即使有变化也必须保证向后兼容。运行java或java -help可以看到所有的标准选项。所有的标准选项都是以“-”开头，比如-version，-server等。
我们经常会试图将去年的数字与今年或者上一季度与本季度的数字进行比较，那么，就让我们学习如何创建交互式图表来将过去与现在进行比较。
当然，都可以，反正都是奇奇怪怪的不正经应用。Graphpad Prism当然可以跟PPT一样，通过插入几个矩形拼接出基因结构，但矩形大小没法真实对应基因元件的长度，那还不如用PPT画呢。
从内存区域的角度，G1 同样存在着年代的概念，但是与前面在堆内存划分中讲的很不一样，其内部是类似棋盘状的一个个 region 组成，请参考下面的示意图。
摘 要 G1（Garbage-First）收集器是当今收集器技术发展的最前沿成果之一，早在JDK 1.7刚刚确立项目目标，Sun公司给出的JDK 1.7 RoadMap里面，它就被视为JDK 1.7中HotSpot虚拟机的一个重要进化特征。 G1 GC是适用于 Java HotSpot VM 的低暂停、服务器风格的分代式垃圾回收器。G1 GC 使用并发和并行阶段实现其目标暂停时间，并保持良好的吞吐量。当 G1 GC 确定有必要进行垃圾回收时，它会先收集存活数据最少的区域（垃圾优先）。 垃圾回收器 (GC)
滑珠图通常用来比较两个或者两个以上的类型的对比关系，可以清晰地看出大小关系。这类图表经常见于经典杂志上面。如《经济学人》。
前面已经讲述了如何获取用户输入的文本。但是在很多情况下，可能更加愿意给用户几种选择而不是让用户在文本组件中输入数据。给一组按钮或者一列选项让用户做出选择。（这样也免去了检查错误的麻烦。）在本节中，将介绍如何编写程序实现复选框、单选按钮、选项列表以及滑块。
在先前的学习中，我们已经建立了对「ECharts」工具箱组件的基础理解。随着我们对其应用日益熟练，现在正是深入研究 ECharts 提示框组件和数据标注功能的绝佳时机，这将使我们能够更加高效地展现和分析数据。
WPF控件是Windows Presentation Foundation（WPF）中的基本用户界面元素。它们是可视化对象，可以用来创建各种用户界面。WPF控件可以分为两类：原生控件和自定义控件。
Tomcat、Jetty、GlassFish 等等这系列 Web容器/应用服务器，虽然做为容器，提供的是一个 Java Web 的运行时环境，以支持Servlet/JSP 等等这些内容的运行，但我们都很清楚，其本质上还是一个 Java 应用程序。 每次对于 容器的启动运行，都是把这个 Java 程序跑起来，来实现 Web 容器的能力。
1.单行输入框< input type=“text”/> 单行文本输入框常用来输入简短的信息，如用户名、账号等，常用的属性有name、value、 maxlength。
SPSS为我们提供了探索分析，所谓探索分析之所以是探索，是因为有时候我们对于变量的分布特点不是很清楚，探索的目的在于帮助我们完成以下的工作：识别数据：例如数据的分布形式、异常值、缺失值；正态性检验：服从正态分布的检验；方差齐性检验：不同数据组的方差是否相等。有关于方差齐性检验原理、正态分布这里不累述，这里主要介绍SPSS的探索分析使用。 数据文件 这里使用的文件是不同周期的充值用户的充值数据，这里主要是针对流失用户和活跃用户的充值数据。 具体操作 首先将
点个关注👆跟腾讯工程师学技术 背景 QQ直播前端团队接入腾讯云前端性能监控（RUM）后，对目前的监控能力以及上报数据进行了梳理， 并着手进行了前端性能监控的专项建设，其中监控数据大盘建设是不可或缺的一环。 可视化的监控大盘可以清晰明了的观察到各项目运行情况，宏观上能快速进行项目间的横向对比，也可以非常便捷的进行项目各数据维度的详细展示，纵向的分析各指标数据的统计。 通过对数据大盘支持能力的调研，我们采用Grafana进行了数据大盘的建设。通过搭建Grafana服务，然后添加监控上报数据，最终使得【
事件相关电位（ERP）设计是一种用脑电图（EEG）评估神经认知功能的常用方法。然而，传统的ERP数据预处理方法是手动、主观、耗时的过程，许多自动化处理方法也很少有针对ERP分析有优化（特别是在发展或临床人群中）。本文提出并验证了HAPPE+事件相关（HAPPE+ER）软件，标准化和自动化预处理过程，且优化了整个生命周期的ERP分析。HAPPE+ER通过预处理和事件相关电位数据的统计分析来处理原始数据。HAPPE+ER还包括数据质量和处理质量指标的事后报告，标准化对数据处理的评估和报告。最后，HAPPE+ER包括后处理脚本，以方便验证HAPPE+ER的性能或与其他预处理方法的性能进行比较。本文用模拟和真实的ERP数据介绍了多种方法，HAPPE+ER软件可在https://www.gnu.org/licenses/#GPL的GNU通用公共许可证条款下免费获得。
这是有关 对象管理 的系列教程中的第七篇。它为形状增加了一些行为，并可以针对每个生成区域配置它们。
许多现代的机器学习算法都涉及大量的超参数。为了高效地使用这些算法，我们需要选择合适的超参数值。我们将在本文中讨论贝叶斯优化，它是一种常用于调整超参数的技术。更通俗地说，贝叶斯优化可用于任何黑盒函数的优化。
则可以画出多重线。另一种画法是利用hold命令。在已经画好的图形上，若设置hold on，MATLA将把新的plot命令产生的图形画在原来的图形上。而命令hold off 将结束这个过程。例如：
G1垃圾收集器是一个多线程垃圾收集器，多线程高并发垃圾收集主要是解决垃圾回收效率问题。（垃圾回收解决三个问题1.回收效率 2.空间碎片 3.full GC问题）
Banber提供突出标记（突出最大值、最小值、平均值）、添加参考线（可输入固定值或计算数值）、以及数值预警（可对过高或过低的数值预警）等功能，对重点数据起到参照、突出和预警的作用，分分钟实现重点数据突出显示。
阈值一般是一个微服务能承担的最大QPS，但是一个服务刚刚启动时，一切资源尚未初始化（冷启
出处：www.cnblogs.com/sxpujs/p/12638114.html
作为广受数据分析师青睐的一款数据统计和分析软件，IBM SPSS Statistics中有全面的数据分析方法，今天我们要介绍的是它的聚类分析中的快速聚类分析。
G1 GC是一种自适应垃圾收集算法，自Java 9以来已成为默认的GC算法。今天主要通过分享一些简单的技巧来调整G1垃圾收集器以获得最佳运行性能。
-Xmn: 可以设置新生代的大小，设置一个比较大的新生代会减少老年代的大小，这个设置对系统性能以及GC行为有很大的影响，新生代大小一般会设置整个堆空间的1/3到1/4左右。
本文案例有多重背景，其一便是上海VIP培训活动中，小伙伴当场拿出实际业务来希望实现作图，从开始到超预期的完美实现，共计20分钟。小伙伴可亲自见证在完全精通 PowerBI DAX 下，可以直接驱动作图实现原来无法完成的效果。
虚拟内存在Windows XP中是非常不起眼的，Windows XP安装时会自动对其进行设置，用户甚至根本不必理会这个文件。但是虚拟内存作为物理内存的补充和延伸，对Windows XP的稳定运行起着举足轻重的作用，如果设置不好，会影响计算机的整体性能。
Java对象存储在堆（Heap）内存。那么一个 Java对象到底包含什么呢？概括起来分为对象头、对象体和对齐字节。如下图所示：
【1】线程请求的栈深度大于虚拟机所允许的深度，将抛出 StackOverflowError 异常。递归的调用一个简单的方法，不断累积就会抛出 StackOverflowError 异常。 【2】如果虚拟机在动态扩展栈时无法申请到足够的内存空间，则抛出 OutOfMemoryError 异常。无限循环的创建线程，并对每个线程增加内存。则会抛出 OutOfMemoryError 异常。 【注意】：在多线程的情况下，给每个线程的栈分配的内存越大，越容易产生内存溢出异常。操作系统为每个进程分配的内存是有限制的，虚拟机提供了参数来控制 Java堆和方法区这两部分共享内存的最大值，忽略程序计数器的内存消耗（很小），以及进程本身消耗的内存，剩下的内存便给了虚拟机栈和本地方法栈。每个线程分配到的栈容量越大，可以建立的线程数量自然就越少。因此，如果是建立过多的线程导致的内存溢出，在不能减少线程数的情况下，就只能通过减少最大堆和每个线程的栈容量来换取更多的线程。结合下图理解学习：
介 绍 创造出具有自我学习能力的机器——人们的研究已经被这个想法推动了十几年。如果要实现这个梦想的话，无监督学习和聚类将会起到关键性作用。但是，无监督学习在带来许多灵活性的同时，也带来了更多的挑战。 在从尚未被标记的数据中得出见解的过程中，聚类扮演着很重要的角色。它将相似的数据进行分类，通过元理解来提供相应的各种商业决策。 在这次能力测试中，我们在社区中提供了聚类的测试，总计有1566人注册参与过该测试。如果你还没有测试过，通过阅读下面的文章，你可以统计一下自己能正确答对多少道题。 总结果 下面是分数的分布
栈 -Xss128k <==> -XX:ThreadStackSize=128k 设置线程栈的大小为128K
三态复选框的一种常见使用场景是在软件安装时，一个单独的三态复选框用来代表和控制整个安装选项组的状态。并且，该组中的每个选项都可以单独使用双态复选框开启或关闭。
我们经常会听到甚至需要自己动手去做GC调优。那么GC调优的目的到底是什么呢？让程序跑得更快？让GC消耗更少的资源？还是让程序更加稳定？
链接:[#link]( https://www.cnblogs.com/duanxz/p/3482366.html )
今天推荐一篇关于Kubernetes上服务滚动更新相关的配置选项的文章，文章列出了最常用的几个配置项，解释了他们是怎么影响调度器对服务进行滚动更新的，同时还带出了Kubernetes项目中Pod这个逻辑单元的Ready状态是怎么确定的，并不是容器运行起来后Pod就进入Ready状态的。总之个人觉得是篇非常好的普及Kubernetes基础的文章，文章由本人完全手工翻译，尽量做到通顺易懂，英文好的同学可以直接看原文。
Grafana 是一个开箱即用的可视化工具，具有功能齐全的度量仪表盘和图形编辑器，有灵活丰富的图形化选项，可以混合多种风格，支持多个数据源特点。本文把这几天简单试用的情况做个小结。
本文作者 Saurav Kaushik 是数据科学爱好者，还有一年他就从新德里 MAIT 毕业了，喜欢使用机器学习和分析来解决复杂的数据问题。看看以下40道题目，测试下你能答对多少。 作者 | Saurav Kaushik 翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 介绍 创造出具有自我学习能力的机器——人们的研究已经被这个想法推动了十几年。如果要实现这个梦想的话，无监督学习和聚类将会起到关键性作用。但是，无监督学习在带来许多灵活性的同时，也带来了更多的挑战。 在从尚未被标记的数据中得出见解的过程
前面两篇文章，我们主要介绍了绘制基本的地图以及数据展示图，其实我们可以在地图上绘制更多类型的图形，本文就来继续介绍在地图的基础上进行我们的数据可视化工作。
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍Slider滑块条组件的常用方法及灵活运用。
官网地址：https://docs.oracle.com/javase/8/docs/technotes/tools/windows/java.html
1、JVM参数配置 我们学习Java GC机制的目的是为了实用，也就是为了在JVM出现问题时分析原因并解决之，JVM监控与调优主要的着眼点在于如何配置、如何监控、如何优化3点上。
ORM，是“对象-关系-映射”的简称，它实现了数据模型与数据库的解耦，即数据模型的设计不需要依赖于特定的数据库，通过简单的配置就可以轻松更换数据库，这极大的减轻了开发人员的工作量，不需要面对因数据库变更而导致的无效劳动。
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