“流数据”是连续生成的数据，通常由某些外部源（如远程网站，测量设备或模拟器）生成。这种数据在金融时间序列，Web服务器日志，科学应用程序和许多其他情况下很常见。我们已经了解了如何在[实时数据]（06-Live _Data.ipynb）用户指南中显示可调用的任何数据输出，我们还看到了如何使用HoloViews流系统在用户指南中推送事件部分[响应事件]（11-响应_到Events.ipynb）和[自定义交互]（12-Custom Interactivity.ipynb）。
webstorm mac中文版是WebStorm for Mac的最新本，被称为最好用的Web前端开发神器。WebStorm 新版对JavaScript，TypeScript和CSS支持更好，改进了Vue.js的体验，并为Jest集成增加了新功能。
创建Pyright是为了填补像 mypy 这样的现有Python类型检查器的漏洞。
（以前称为IPython Notebook）是一个开源项目，可让您轻松地在一个名为Notebook的画布上组合Markdown文本和可执行的Python源代码。
之前咱们介绍过Pandas可视化图表的绘制《『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表》，不过它是依托于matplotlib，因此无法进行交互。但其实，在Pandas的0.25.0版本之后，提供了一些其他绘图后端，其中就有我们今天要演示的主角基于Bokeh！
JMeter是一个纯粹的Java编写的应用程序，它主要是用来进行负载和性能测试。原先它是为Web/HTTP测试而设计的。设计JMeter最初始的目的是用来测试Web Application但是现在已经扩展了很多功能。JMeter通常被用来对一些静态的或者动态资源（比如PHP, Java，ASP.Net等编写的Web，或者是Java Object， Data Bases and Queries, FTP 服务器等等）进行性能测试。 它通常模拟大量的数据对一个Server或者一个Server Group 网络等进行负载测试。然后通过分析它产生的性能图表来判断测试结果。和其他性能压测工具相比较，还是比较轻量级的，不够好像不支持IP伪装。官网有更详细的介绍 http://jmeter.apache.org/
最近一直在整理统计图表的绘制方法，发现Python中除了经典Seaborn库外，还有一些优秀的可交互的第三方库也能实现一些常见的统计图表绘制，而且其还拥有Matplotlib、Seaborn等库所不具备的交互效果，当然，同时也能绘制出版级别的图表要求，此外，一些在使用Matplotlib需自定义函数才能绘制的图表在一些第三方库中都集成了，这也大大缩短了绘图时间。今天的推文小编就介绍一个优秀的第三方库-HoloViews，内容主要如下：
接口是面向对象JavaScript程序员的工具箱中最有用的工具之一。在设计模式中提出的可重用的面向对象设计的原则之一就是“针对接口编程而不是实现编程”，即我们所说的面向接口编程，这个概念的重要性可见一斑。但问题在于，在JavaScript的世界中，没有内置的创建或实现接口的方法，也没有可以判断一个对象是否实现了与另一个对象相同的一套方法，这使得对象之间很难互换使用，好在JavaScript拥有出色的灵活性，这使得模拟传统面向对象的接口，添加这些特性并非难事。接口提供了一种用以说明一个对象应该具有哪些方法的手段，尽管它可以表明这些方法的含义，但是却不包含具体实现。有了这个工具，就能按对象提供的特性对它们进行分组。例如，假如A和B以及接口I，即便A对象和B对象有极大的差异，只要他们都实现了I接口，那么在A.I(B)方法中就可以互换使用A和B，如B.I(A)。还可以使用接口开发不同的类的共同性。如果把原本要求以一个特定的类为参数的函数改为要求以一个特定的接口为参数的函数，那么所有实现了该接口的对象都可以作为参数传递给它，这样一来，彼此不相关的对象也可以被相同地对待。
提示：如果您使用jQuery，则可以输入$($0)以访问此元素上的jQuery API。
最近看到一张图，感觉很酷炫，搜索得知是叫做弦图。看到很多用R语言绘制的案例，以及有Excel大佬用VBA也绘制了一个，简直不要太强。
图片本文讲解使用Panel、hvPlot等工具库，简单快速地制作可交互的数据仪表板，对180万起野火数据进行空间可视化，更直观地对起火原因、火势大小、持续时长进行单维或多维分析。---💡 作者：韩信子@ShowMeAI📘 数据分析实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/40📘 本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/335📢 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处📢 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容图片
在互联网时代，每时每刻都在产生大量的数据。而气象领域更是一个“大数据”领域。除地面观测站之外，在轨卫星每年也会产生PB级气象数据，还有大量的数值模式数据。
matplotlib算是python比较底层的可视化库，可定制性强、图表资源丰富、简单易用、并且达到出版质量级别。
使用路径复制复制很简单。在Windows资源管理器中，右键单击任何文件，文件夹或文件组，然后显示上下文菜单。在其中，您将看到两个新项目。
导读：本文通过一个项目案例，详细的介绍了如何从 Bokeh 基础到构建 Bokeh 交互式应用程序的过程，内容循序渐进且具有很高的实用性。本文共有两万字左右，属于纯干货分享，强烈推荐大家认真读完并收藏！
本文通过一个项目案例，详细的介绍了如何从 Bokeh 基础到构建 Bokeh 交互式应用程序的过程，内容循序渐进且具有很高的实用性。本文共有两万字左右，属于纯干货分享，强烈推荐大家阅读后续内容。
项目地址：https://github.com/AutoMapper/AutoMapper。
编译：黄念 席雄芬 校对：王婧 图片来源：bokeh.pydata.org ◆ ◆ ◆ 引言 最近，我一直在看美国德克萨斯州奥斯汀举办的SciPy 2015会议上的一段视频——“用Blaze和Bokeh创建Python数据应用程序”，并且情不自禁地反复思考这两个库赋予世界各地使用Python的数据科学家们的强大能力。在本文中，我将带你体验使用Bokeh实现数据可视化的各种可能途径，以及Bokeh为什么是每位数据科学家的必备“神器”。 ◆ ◆ ◆ 什么是Bokeh Bokeh是一个
市场上现有的数据科学 notebook 工具都有很多痛点，比如版本控制、可复现性、协作体验等，与其他工具配合使用时也不太方便。
IntelliTrace 后退会在每个断点处及调试器步骤事件发生时自动拍摄应用程序的快照。 凭借记录的快照便可以返回到上一个断点或步骤，并查看当时应用程序的状态。 如果希望查看以前的应用程序状态，但不想重新启动调试或重新创建所需应用状态，使用 IntelliTrace 后退可以节省时间。
现如今大数据已人尽皆知，但在这个信息大爆炸的时代里，空有海量数据是无实际使用价值，更不要说帮助管理者进行业务决策。那么数据有什么价值呢？用什么样的手段才能把数据的价值直观而清晰的表达出来？ 答案是要提供像人眼一样的直觉的、交互的和反应灵敏的可视化环境。数据可视化将技术与艺术完美结合，借助图形化的手段，清晰有效地传达与沟通信息，直观、形象地显示海量的数据和信息，并进行交互处理。 数据可视化的应用十分广泛,几乎可以应用于自然科学、工程技术、金融、通信和商业等各种领域。下面我们基于Python，简单地介绍一下适用于各个领域的几个实用的可视化库，快速带你入门！！
这是 ArcGIS Pro 中可用的键盘快捷键的完整列表，并且在每个软件版本中都会更新。可以从 https://links.esri.com/arcgis-pro-shortcuts 下载 PDF 版本。
曾几何时，我们都在黑框框下度过，我们受够了被黑框框支配的恐惧，想要跳出去，去看看外面，我们听够了类似于界面只是皮肤，背后的代码才是王道的话语，当你觉得黑框框已经满足不了你的时候，我觉得，你是时候做出一些改变了。如果你是学习C++的，我想qt可以作为你进入界面的一条选择，这篇文章，我们不讲函数，不讲类，总之就是不讲代码，我们来讲讲代码之外，聊一聊关于怎么布局，怎么用qt做出一个漂亮的界面❤️。 我在一篇讲布局博文下面看到这样一句评论：为什么非要布局，直接自己摆不是更好吗？我相信很多刚接触布局的同学，都有这种想法，当然，当初的我和你们拥有一样的想法，但是现在，这种想法我不敢再有。之所以会说出这句话，要么是刚接触界面，要么是随手点了进来，阿巴阿巴看完评论了一句。刚开始接触界面，布局确实不是那么重要，我们的软件（都称不上是软件，就是一个空壳子）一共也没几个组件，两个按钮？三个文本框？刚接触的时候，你是否考虑过软件大小随意变化的问题，你是否考虑过后期添加组件，随着我们的软件越来越庞大，让组件自动分配空间显的尤为重要。
作者｜Melissa Bierly 选文｜Aileen 翻译｜冯琛 校对｜Elaine琏 数据可视化专家Andy Kirk说过，数据可视化分为两类：探索性可视化图表和解释性可视化图表。解释性可视化图表的目标是进行描述——它们是根据对事物表面的关键线索而被仔细构造出来的。 另一方面，探索性可视化图表建立了与数据库或主题事件的互动，它们帮助用户探索数据，让他们发掘自己的观点：发现他们自己认为相关的或者感兴趣的事物。 通常，探索性可视化图表是交互式的。尽管现在有许多Python绘图库，但只有少数可以创建能够使你
Fayson在前面的文章介绍了什么是NiFi，参考《0622-什么是Apache NiFi》。同时对如何在CDH中使用Parcel安装CFM做了介绍，参考《0623-6.2.0-如何在CDH中安装CFM》。本文会首先对NiFi的使用做一下简单的介绍，然后对处理器（Processor）进行详细介绍。
自从微软去年收购 GitHub 后，在开源圈的动作明显要比之前频繁，再加上最近召开微软 Build 大会，推出了一系列重磅项目。
翻译原文：Cool Chrome DevTools tips and tricks you wish you knew already
由于经常有读者在文章留言中问到“这些好看的数据可视化图片都是用什么做的呀？”之类的问题，今天Alfred就来推荐一些实用的数据可视化工具给大家，这些工具包含：
引言 最近，我一直在看美国德克萨斯州奥斯汀举办的SciPy 2015会议上的一段视频——“用Blaze和Bokeh创建Python数据应用程序”，并且情不自禁地反复思考这两个库赋予世界各地使用Python的数据科学家们的强大能力。在本文中，我将带你体验使用Bokeh实现数据可视化的各种可能途径，以及Bokeh为什么是每位数据科学家的必备“神器”。 什么是Bokeh？ Bokeh是一个专门针对Web浏览器的呈现功能的交互式可视化Python库。这是Bokeh与其它可视化库最核心的区别。正如下图所示，它说明了B
Adobe Lightroom Classic 2021官方版是由Adobe公司推出的一体化照片管理和编辑解决方案的软件。Adobe Lightroom Classic 2021官方版拥有更加新颖的外观，无论新用户还是经验丰富的用户，都能够更轻松地从这些基本工具中获得最大价值。
距离上次更新已经过去了一个半月之久，通过与各位读者朋友交流，发现有不少地理和gis的朋友关注我的公众号，可能是之前写的文章多与gis有关
静电说：2023新年快乐！这也是新年的第一篇文章，再次祝福各位新年新气象。今天我们为大家分享11个新的Figma隐藏技巧，我猜你可能真的不知道。快学起来。
关于转载授权 大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈，自媒体、媒体、机构转载务必申请授权，后台留言“机构名称+文章标题+转载”，申请过授权的不必再次申请，只要按约定转载即可，但文末需放置大数据文摘二维码。 大数据文摘愿意为读者打造高质量【可视化讨论群】，措施如下 （1）群内定期组织分享 （2）确保群内分享者和学习者数量适合（1:1），有分享能力者不限名额，学习者数量少于分享者，按申请顺序排序。 点击文末“阅读原文”填表入群 编译：黄念 席雄芬 校对：王婧 图片来源：bokeh.pyda
每每提到数据可视化，大家脑中可能会浮现很各种图表、西装革履的分析师、科幻大片中酷炫的仪表。
它允许用户自定义并增强您最喜爱的网页的功能。用户脚本是小型 JavaScript 程序，可用于向网页添加新功能或修改现有功能。使用 油猴，您可以轻松在任何网站上创建、管理和运行这些用户脚本。
由浅入深说一说怎么样在 Chrome DevTools 中调试 JavaScript。
关于巡检，之前发过一篇《浅谈质量保障手段之巡检技术》，介绍了使用Python的eyeD3库进行MP3属性信息获取并做音频损坏的判断，可以理解为从服务端层面出发提出的解决方
git是一个分布式版本控制软件，最初由林纳斯·托瓦兹（Linus Torvalds）创作，于2005年以GPL发布。最初目的是为更好地管理Linux内核开发而设计。Git可以在任何时间点，把文档的状态作为更新记录保存起来。因此可以把编辑过的文档复原到以前的状态，也可以显示编辑前后的内容差异。而且，编辑旧文件后，试图覆盖较新的文件的时候（即上传文件到服务器时），系统会发出警告，因此可以避免在无意中覆盖了他人的编辑内容。
这个工具在识别和显示元素的CSS属性方面很有用。它包括一个浮动窗口，您可以把鼠标悬停在页面上任一元素上以查看它的所有CSS属性。您可以通过快捷键在CSSViewer的窗体中轻松复制您选定元素的样式。
5G已不再是研发中的技术，它已经离我们非常的近，全球许多运营商都在都在部署这一新技术。那么我们可以从这个新一代无线系统中得到什么？
工欲善其事，必先利其器。在Java开发中挑选一款好的Ide环境能大大提升我们的开发效率，IntelliJ IDEA正是一个不二选择。本教程会介绍怎么对idea进行配置、使用idea进行debug和经常使用的快捷键，最后会推荐几个牛逼的idea插件，大大提升开发体验和效率。
利用Python进行WRF模式后处理的应该都知道，wrf-python用来处理WRF模式结果比较方便，但又太笨重了，经常需要编写很多代码。xarray是目前地球科学领域使用非常多的库，集成度非常高，使用非常方便。
最近几年 Python 被吹的神乎其神，很多同学都不清楚 Python 到底能干什么就盲目去学习 Python,今天小胖哥就 Python 的应用领域来简单盘点一下，让想学习 Python 的同学找对方向。
最近看了下最新版本的cmake的文档，很惊喜地发现他已经支持直接设置Android和OSX的一些变量了，然后有瞄了一眼NDK，发现里面现在也停工官方的cmake支持。
在数据科学和分析的世界里，将数据可视化是至关重要的一步，它能帮助我们更好地理解数据，发现潜在的模式和关系。Python 提供了多种可视化工具，HvPlot 是其中一个出色的库，专为简单且高效的交互式可视化设计。
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