下面，制作一个实际数据与目标数据相对比的图表。 示例数据如下图1所示。 ? 图1 选择绘图数据区域A3:F5，按Alt+F1组合键，插入一个柱形图，如下图2所示。 ?...图2 单击选择“目标”数据系列，单击鼠标右键，从快捷菜单中选择“更改系列图表类型”，如下图3所示。 ?...图3 在“更改图表类型”对话框中选择“所有图表”选项卡，在左侧选择“组合”，在右侧下方的“目标”系列中，选择“带数据标记的折线图”，如下图4所示。 ?...图4 选择图表中的折线，单击鼠标右键，从快捷菜单中选择“设置数据系列格式”，如下图5所示。 ? 图5 在“设置数据系列格式”中，选择“无线条”，如下图6所示。 ?...图6 选择“标记”下数据标记选项中的“内置”，其类型为横线，大小设置为刚好为柱形条宽度，如下图7所示。 ? 图7 结果如下图8所示。 ?
，从中我们可以看出tableau在国外市场中处于绝对的领导地位，与微软的powerbi并驾齐驱，可见tableau在国外市场的受欢迎程度。...与tableau类似，FineBI也只有13年的发展历史，但是FineBI更专注于企业的大数据业务分析，逐渐打败了诸多竞争对手，成为了国内首屈一指的BI平台分析厂商。...此外，FineBI可以自动建模，并且是利用自助数据集的方式，让用户能够在人性化的操作界面进行数据处理和ETL处理，比如数据过滤、数据整合等等，能够极大的降低用户的数据清洗与数据加工时间，因此在数据处理和加工方面...与之相比，FineBI在可视化能力上可能稍稍不如tableau，但是FineBI的优点是数据的图表设置相对来说比较简单，用户只要进行数据字段的拽拖即可，同时还有一些数据的查询操作等，也是只需要拖拽空间即可...相比而言，FineBI作为国产厂商，本地化服务体系还是非常完整的，企业的项目和技术有问题很快就能解决。
图数据库和图搜索算法：一些搜索引擎需要处理图数据库，如社交网络。图搜索算法用于查找和导航图数据库中的节点和边，例如查找用户的社交连接。...分布式算法：搜索引擎通常处理大规模数据，因此需要分布式算法来提高性能和扩展性。这包括分布式爬虫、索引构建和查询处理。 搜索引擎是算法在实际应用中的杰出范例。...二、数据库查询优化 算法在数据库查询优化中扮演着至关重要的角色，帮助提高数据库查询的性能和效率。...计算机视觉算法：计算机视觉算法用于分析和理解图像和视频数据，包括目标检测、图像分割、人脸识别、图像生成等。常见的算法包括卷积神经网络（CNN）和YOLO（You Only Look Once）。...这些应用领域展示了算法如何在实际场景中增强计算机科学的应用。
1.文件与数据 Tableau使用的数据结构必须是标准的关系型数据库中的二维表结构。...1.1 Tableau文件类型 文件类型 文件大小 使用场景 具体内容 数据源.tds 小 频繁使用的数据源 完整的数据源定义 数据提取.tde 大 数据源为远程，希望提高库性能 筛选出的部分或完整的源数据本地副本...工作薄.twb 小 默认保存方式 仅包括数据源定义和可视化图表定义，无源数据 工作薄.twbx 大 与无法访问源数据的用户分享工作结果 所有信息和源数据 1.2 数据整理操作 名称与重命名 更改数据类型...如果原始数据是宽型数据，先用Python进行长宽转换，或用Tableau的数据透视表进行长宽转换。...统计地图：与Tableau地图数据结合，或自定义地图数据。 甘特图：异化的条图，反映项目进展是否按时间计划进行。 标靶图：在条图的基础上增加目标值，反映任务完成情况。
Python中的OpenAI Gym高级教程：解决实际问题与研究探索 导言 OpenAI Gym是一个强化学习的标准工具包，可用于解决各种实际问题和进行研究探索。...本教程将深入探讨如何利用OpenAI Gym解决实际问题，并进行相关研究。我们将使用代码示例来说明这些概念，帮助您更好地理解和应用。...然后，您可以使用以下命令安装OpenAI Gym： pip install gym 解决实际问题：智能出租车仿真 假设您是一家出租车公司的技术团队成员，您需要开发一个智能出租车系统，以最大化乘客的满意度和收益...在解决实际问题的同时，我们也可以进行相关研究探索。...这些概念和技术可以帮助您在解决实际问题和进行相关研究时更好地应用强化学习。 通过这篇博客教程，您可以详细了解如何使用OpenAI Gym解决实际问题，并进行相关研究探索。
Tableau数据分析-Chapter09进阶计算字段与表计算：粒度、聚合与比率 ---- 本专栏将使用tableau来进行数据分析，Tableau数据分析-Chapter09进阶计算字段与表计算：粒度...、聚合与比率，记录所得所学，作者：北山啦 文章目录 Tableau数据分析-Chapter09进阶计算字段与表计算：粒度、聚合与比率 本节要求 计算字段基础 简单字段创建 复杂字段创建(if else...) 粒度、聚合与比率 粒度 聚合 度量聚合 维度聚合 比率 详细级别表达式 表计算 快速表计算 自定义表计算 ---- 本专栏将使用tableau来进行数据分析，Tableau数据分析-Chapter09...进阶计算字段与表计算：粒度、聚合与比率，记录所得所学，作者：北山啦 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_45176548/article/details/112788089...粒度 源于Tableau的散点图，它表示数据的可理浓度 创建过程： 创建粒度图形：利润->列，销售额->行，市场->颜色 国家地区->详细信息，国家地区->详细信息 聚合 聚合分为度量集合和维度聚合
导语｜本文将重点介绍 AI 与数据分析结合的应用，通过实际案例与相关技巧，描述 ChatGPT 如何助力数据分析，帮助读者更好地理解并掌握这一领域的创新实践。...之前分析过一句话生成图表和BI看板，这一次将重点介绍AI数据分析，通过实际案例与相关技巧，描述ChatGPT 如何助力数据分析。 声明：本文涉及与 ChatGPT 交互的数据已严格脱敏。...流程描述得比较详细，就不具体讲解开发过程和代码了，而是会更多讲述开发时的一些 问题、重点和技巧。...API getGPTSQLAnalyze 返回示意图 ChatGPT 两次回答内容 问题与技巧 对上面的流程，记录开发时一些问题和技巧，部分我采用一问一答形式说明。...总结：让 GPT 与函数调用结合，本地控制返回 JSON 格式，prompt 的定制更为简单，AI 的输出更为可控。根据实际业务需求采用 函数查询 或 SQL 查询，值得一试！
本专栏将使用tableau来进行数据分析，Tableau数据分析-Chapter12 网络图与弧线图，记录所得所学，作者：北山啦 文章目录 本节要求 1 网络图 1.1 简单的网络图 1.2 创建各省份关系的网络图...酒店数量：实际酒店数量 2.2 创建弧线图 分别创建X,Y ： -x = 半径cos(角度PI/180) -y = 半径sin(角度PI/180） -除以180含义：除的越小，弧长越长。...、堆积图、直方图 Tableau数据分析-Chapter02数据预处理、折线图、饼图 Tableau数据分析-Chapter03基本表、树状图、气泡图、词云 Tableau数据分析-Chapter04...标靶图、甘特图、瀑布图 Tableau数据分析-Chapter05数据集合并、符号地图 Tableau数据分析-Chapter06填充地图、多维地图、混合地图 Tableau数据分析-Chapter07...多边形地图和背景地图 Tableau数据分析-Chapter08数据分层、数据分组、数据集 Tableau数据分析-Chapter09粒度、聚合与比率 Tableau数据分析-Chapter10
0.00 8.05 0.00 0.00 0.00 0.00 mpstat命令展示的CPU结果和top命令一致 但通过Grafana查看发现该机器的%usr和%sys均低于实际情况...尝试解决 一开始怀疑是node-exporter版本问题，但查看node-exporter的release notes并没有相关bug，在切换为最新版本之后，问题也没有解决。...调研node-exporter运作方式 大部分与系统相关的prometheus指标都是直接从系统指标文件中读取并转换过来的。...node-exporter中与CPU相关的指标就读取自/proc/stat，其中与CPU相关的内容就是下面的前两行，每行十列数据，分别表示User、Nice、System、Idle、Iowait、IRQ...+281581+9443954+493688502+10284789) - (18424040+281581+9443941+493688502+2221013) + 0 = 117 那么根据采样到的数据
主内存的转储映像作为可执行与可链接格式（ELF）对象导出，可以在处理内核崩溃时通过/proc/vmcore直接访问，也可以自动保存到本地可访问的文件系统、 裸设备或通过网络访问的远程系统。
Imbalance Problems in Object Detection paper链接:https://arxiv.org/abs/1909.00169.pdf 主要内容和相关背景 本文主要介绍了目标检测领域的八个数据不平衡问题...目标检测中的四大类数据不均衡问题 主要几种在类别不均衡、尺度不均衡、空间不均衡、优化目标不均衡，详细如下图所示，基于四大类不均衡问题又扩展成8类子问题：前景背景类别不均衡、前景和前景类别不均衡、物体/box...1、类别不均衡 这个问题可以表现为“前景-背景不平衡”，其中背景实例的数量明显超过正实例；或者“前景-前景不平衡”，其中通常只有一小部分类占整个数据集的一大部分。...尺度不平衡问题表明，单一尺度的视觉处理不足以检测不同尺度的目标。 3、空间不均衡 空间不平衡是指与bounding box的空间属性相关的一组因素。...这种类型的问题是不可避免的，因为大多数边界框被边界框匹配和标记模块标记为背景（即负）类。前景背景不平衡问题发生在训练期间，并且不依赖于数据集中每个类的示例数，因为它们不包括背景上的任何注释。
时间复杂度 空间复杂度 如何更好地编写代码 避免常见错误 结论 欢迎来到数据结构学习专栏~数据结构的奇妙世界：实用算法与实际应用 ☆* o(≧▽≦)o *☆嗨~我是IT·陈寒 ✨博客主页：IT·...本文将深入探讨数据结构和算法的基本原理，介绍一些常见的数据结构和算法，并展示它们在实际应用中的价值。 数据结构和算法的基本概念 数据结构 数据结构是一种用于组织和存储数据的方式。...数据结构在实际应用中起着至关重要的作用，下面介绍一些常见应用： 数据库管理系统 数据库管理系统（DBMS）使用树结构来实现高效的数据检索。...空间复杂度 空间复杂度表示算法执行所需内存空间与输入数据规模之间的关系。合理管理内存是编程中的重要考虑因素。一些算法可能会消耗大量内存，需要谨慎选择。...如何更好地编写代码 编写高效、可维护的代码是每个开发人员的目标。以下是一些编写高质量代码的建议： 理解问题：在着手解决问题之前，深入理解问题的本质和要求非常重要。
全网最全大数据学习面试社区等你来！ 前几天我发了一个面试总结的文章，实际场景类问题在大数据领域面试的占比越来越多。...大家面试开始「务实」，在实际场景问题中，顺便增加对框架原理性内容的考察，这绝对是大数据领域内的一个进步，但是同时对工作经验较浅，平时缺少思考的同学们提出了巨大挑战！...这篇文章总结一下，此类问题的背景和应对方式。 背景 我站在面试官的角度，认为实际场景问题的考察越来越多的原因主要是以下因素： 1....实践本身的重要性 实际场景类问题是最简单有效的展示个人能力和视野的方式，尤其是相对较新的领域，这些领域学习成本高、学习曲线陡峭，没有做过恐怕一个字也说不出来；另外这种问题可以最大限度的过滤掉「魔法简历」...你在实际开发中遇到了什么样的问题以及你的解决方案是什么？上面的三连问，才是是面试官最关注的内容。 另外，这里有一个明显的误区：数据量/数据规模只是很小的参考标准，甚至不是参考标准。
需求： 1、点击菜单列表新增tab 2、点击切换按钮，隐藏左侧列表，tab宽度100%，再次点击还原 3、tab标签页的内容会用到bootstrap table插件与echart插件 遇到的问题 1、...由于内容使用了bootstrap table插件，table的高度要根据窗口的高度变化，iframe的高度与内容的高度有关，首先需要确定table的高度，可以根据localStorage设置高度，table...role="presentation"> 数据挖掘...role="presentation"> 数据通信...','content2.html',2)">远程数据库 <a href="#" onclick="addTab('报警设置
内存管理 结论 欢迎来到数据结构学习专栏~数据结构的奥秘：算法与实际应用的完美融合 ☆* o(≧▽≦)o *☆嗨~我是IT·陈寒 ✨博客主页：IT·陈寒的博客 该系列文章专栏：数据结构学习 其他专栏...图可用于表示各种实际问题，如社交网络、路线规划和网络拓扑结构。...它通过将数据集分成两半，并比较中间元素与目标值来确定搜索范围。...数据结构和算法不仅仅是理论概念，它们在实际应用中发挥着关键作用。...第四部分：优化与性能 数据结构和算法的选择对于应用程序的性能至关重要。在实际应用中，开发者需要考虑以下几个方面以优化性能： 1.
Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.问题描述 ---- 通过Cloudera Manager看到...2.问题分析 ---- 在Cloudera Manager上鼠标停留在HDFS容量配置上会显示容量使用说明，如下图所示： ?...将DFS Used和Non DFS Used两个数据相加刚好与Cloudera Manager上显示的配置容量103.9GB一致。 问题又来了“Non DFS Used”这一部分空间是什么？...1.在HDFS的DataNode配置中“dfs.datanode.du.reserved”用来为HDFS的数据盘预留一定的空间，默认为10GB ?...其中的“Non DFS Used”空间即为DN节点每块盘中在排除预留空间后非HDFS文件占用DFS容量的那部分空间（如kudu数据、Kafka数据、用户自己的数据等）。
大型生鲜系统库存负数问题解决方法：技术选型与实际应用 面试题引导： 面试中经常会遇到关于大型生鲜系统中库存负数问题的提问。这一问题涉及到数据库事务、并发处理等技术层面，也需要考虑业务场景和性能优化。...在下文中，我们将详细讨论如何回答这一面试问题，并提供一种结合Redis的实际解决方法。...解决方法：结合Redis实际应用 1. 缓存库存数据 引入Redis作为缓存存储库存数据，以提高读取操作的速度。...然而，这也带来了数据库与缓存之间数据一致性的挑战。在实际应用中，我们可以采用以下思路： 缓存穿透处理： 使用布隆过滤器等机制防止缓存穿透，即查询一个数据库中不存在的数据。...并发控制与事务处理： 在高并发环境中，库存更新可能会面临并发问题。这里我们使用了数据库事务来确保库存更新的原子性，而通过Redis的原子操作，避免了对缓存的并发冲突。
在做视频目标检测时，发现一个问题，检测输出完的视频时大时小，有时输出体积过大，造成播放器播放时严重卡顿现象。本文就这一情况进行分析，并就该问题提出相关解决方案。...，第二帧扫描偶数行的数据，交替进行。...但在很多机器上，比如大疆的机器上，设置30FPS之后，实际拍摄的视频却是29.97帧；设置60FPS之后，实际拍摄的视频是59.94帧。...20208kbps，实际输出码率为21187kps，会接近目标码率，但并非固定。...参考 [1] 你知道什么是逐行扫描与隔行扫描吗？
文章目录 选择合适的数据结构 数组 链表 栈 队列 树 图 哈希表 选择合适的算法 实践和项目 欢迎来到数据结构学习专栏~实践和项目：解决实际问题时，选择合适的数据结构和算法 ☆* o(≧▽≦)o...在实际应用中，选择合适的数据结构和算法对于提高程序的效率和解决实际问题的能力至关重要。 选择合适的数据结构 在计算机科学中，数据结构和算法是两个非常重要的概念。...数据结构是用来存储和组织数据的方式，而算法则是解决特定问题的步骤和操作。在实际应用中，选择合适的数据结构和算法对于提高程序的效率和解决实际问题的能力至关重要。 数据结构的选择取决于具体的问题和场景。...线性搜索：这是一种简单的搜索算法，它遍历整个数组，比较每个元素与目标元素，如果匹配则返回该元素。...通过解决这些难题，你可以更深入地理解和应用各种数据结构和算法。 构建自己的项目：选择一个实际问题，并尝试用数据结构和算法来解决它。
标准化数据集在多媒体研究中至关重要。今天，我们要给大家推荐一个汇总了姿态检测数据集和渲染方法的 Github 项目。...项目地址 https://github.com/YoungXIAO13/ObjectPoseEstimationDatasets 这个数据集汇总了用于对象姿态估计的数据集，以及生成合成训练数据的呈现方法...该项目分为四个部分： 受控环境中的对象 野外物体 3D 模型数据集 渲染方法 受控环境中的对象 此表列出了通常称为 BOP:Benchmark 6D 对象姿态估计的数据集，该数据集提供精确的...为了验证网络泛化能力，可以使用以下数据集生成合成训练数据。...其他 Glumpy：不支持无头渲染（在 ssh 模式下会失败，Link：https://github.com/glumpy/glumpy） UnrealCV：Unreal Engine 4 的扩展，帮助与虚拟世界交互并与外部程序通信
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