数据总是在变化的，那么我们要如何将变化的数据反映到图表上呢？ 在D3中，这些变化通过更新进行处理。而过渡通过使用动画用于处理视觉上的展示。
由于该路线设置在市中心，街道呈网格状交错，因此两个检查站点 (x1,y1) 与 (x2,y2) 之间的距离应该为 |x1−x2|+|y1−y2|。
本文记录 D3Dcompiler_47 丢失问题，在安装 KB4040973 KB3178034 完成的 win7 系统可能出现 D3Dcompiler_47 丢失，让 WPF 等软件无法启动
在我们计算点光源的光照的时候 1.将Pass的Tags的LightMode设置为ForwardAdd，我们要使用Blend开启和设置混合模式，因为我们不希望Pass覆盖掉之前的光照结果，还需要使用#pragma multi_compile_fwdadd指令，此指令保证我们在Shader中使用光照衰减等光照变量可以被正确的赋值。
近年来，可视化越来越流行，许多报刊杂志、门户网站、新闻媒体都大量使用可视化技术，使得复杂的数据和文字变得十分容易理解，有一句谚语“一张图片价值于一千个字”。D3 正是数据可视化工具中的佼佼者，基于 JavaScript 开发，项目托管于 GitHub。从 D3诞生以来，不断受到好评，在 GitHub 上的项目仓库排行榜也不断上升。可视化越来越流行，许多报刊杂志、门户网站、新闻、媒体都大量使用可视化技术，使得复杂的数据和文字变得十分容易理解，有一句谚语“一张图片价值于一千个字”，的确是名副其实。各种数据可视化工具也如井喷式地发展，D3 正是其中的佼佼者。D3 的全称是（Data-Driven Documents），顾名思义可以知道是一个被数据驱动的文档。听名字有点抽象，说简单一点，其实就是一个 JavaScript 的函数库，主要是用来做数据可视化。
腾讯安全御见威胁情报中心检测到一名为updataxx.rar的驱动型木马捆绑在流行游戏外挂中传播。该木马频繁更新躲避杀毒软件查杀，木马内置多个网址提供自更新服务。该木马的主要危害是进行主页劫持，劫持的网址列表从云端配置文件获取。但由于每次开机启动都会进行自更新，不排除后期拉取其他恶意功能的代码执行，潜在危害较大。该木马近期活跃性上升，疑与电商购物节之前劫持用户浏览器导流获利有关。
今天给大家介绍一下关于Redis的高可用方案，后面我们会针对每一种方案进行详细的展开。
本文是《数据可视化实战：使用D3设计交互式图表》[1]的简要版读书笔记，通过约4000字概览如何用D3做可视化、实践从数据到图形的过程。D3是一个根据数据操纵文档的JavaScript库[2]，其全称Data-Driven Documents强调了这一点。D3的功能不止于做可视化，Documents代表可以在浏览器中展现的一切，包括HTML、SVG，根据数据操纵DOM(Document Object Model)可实现非常多的效果，但通常大家通常用D3来将数据映射为可视图形。
本文记录Python 获取指定文件夹内所有文件的方法。 测试环境 新建了3个文件夹和11个文件 📷 glob glob模块可以返回指定路径（可绝对/可相对）下的符合制定匹配模式的文件路径。
在操作系统中，数据通常以文件的形式存储在文件系统中。文件系统一般采用层次化的组织形式，由目录（或者文件夹）和文件构成，形成一棵树的形状。文件有内容，用于存储数据。目录是容器，可包含文件或其他目录。同一个目录下的所有文件和目录的名字各不相同，不同目录下可以有名字相同的文件或目录。 为了指定文件系统中的某个文件，需要用路径来定位。在类 Unix 系统（Linux、Max OS X、FreeBSD等）中，路径由若干部分构成，每个部分是一个目录或者文件的名字，相邻两个部分之间用 / 符号分隔。 有一个特殊的目录被称为根目录，是整个文件系统形成的这棵树的根节点，用一个单独的 / 符号表示。在操作系统中，有当前目录的概念，表示用户目前正在工作的目录。根据出发点可以把路径分为两类： Ÿ 绝对路径：以 / 符号开头，表示从根目录开始构建的路径。 Ÿ 相对路径：不以 / 符号开头，表示从当前目录开始构建的路径。
在gstreamer开发中，一般开发思路为：寻找命令行实现----命令行验证-----将命令行集成到代码中-----代码工程化。当然如果你要代码更优雅一点，可以用命令行用对应的API来实现，本节来总结一下gstreamer开发中场景常用的工具。
今天给大家介绍Docker容器元数据里面包含内容详解，如有不当之处，欢迎大家指正。
通过上篇文章的学习，普通的 PHP 与 Nginx 的连接就已经没啥大问题了。一般的网站直接那套配置就够了，这也是 Nginx 非常友好的一面。很多在默认的配置文件中注释掉的内容，只要打开就是可以直接使用的。不过，FastCGI 可不是一个小模块，还有很多的配置指令，要想深入，要想调优，这些指令还是多少要了解一下的。
前言：刚开始是不打算写这篇博客的，但是我最近为了完成对老师布置的区域生长算法，强行要配置一波opencv，因为换了电脑，所以选择了有黑黑主题酷酷的VS2017，但无奈网上的博客关于vs2017配置Opencv不够全（vs2010配置opencv的倒是贼多！），我当时是看了将近10篇文章才配置成功，所以在此我来从一个新入坑的角度来说一下怎么完整的配置一个OPencv！下面就分步来进行说明吧！
前面我们已经介绍过缓存k-v数据库Redis，华为的OpenGauss关系型数据库，今天我们继续介绍一款NoSQL数据库MongoDB。
oss-server是针对项目开发时提供的小型对象存储系统,开发者在针对文件上传时业务剥离,同时方便文件迁移，为满足单个项目，多个系统的情况下，提供统一的oss服务
例如： border:1px solid red ， 1 像素粗的 实线 红色边框。
测试过程中，经常需要对导入excel进行性能、自动化测试，很多导入脚本并不支持录制功能，只能通过抓包方式获取请求参数，然后在手工开发脚本，由于很多同学可能对导入这块没有实际操作经验，开发起来会很困难，
点阵图表 (Dot Matrix Chart) 以点为单位显示离散数据，每种颜色的点表示一个特定类别，并以矩阵形式组合在一起。
docker分层：每一次对原始镜像的修改都会形成新的一层，一层层的叠加，多个不同的容器实例可以共享原始镜像，并在磁盘记录新的修改，即采用写时复制的技术，可以节省磁盘空间
Compute concatenation var(suffix_ALL)
针对某个企业进行渗透测试，通过前期信息收集，会收集到非常多的子域名，有大量应用系统需要我们做测试，当然不可能所有系统都是企业自研，也许会用到比较多的开源系统或者开源组件，那么如何针对大量目标进行指纹识别呢？
重新从头开始学习DX,以前太急于求成了,很多基础知识都没掌握就开始写程序了,结果出了问题很难解决. 1. D3D体系结构 D3D与GDI处与同一层次,区别在于,D3D可以使用HAL(Hardware Abstraction Layer)通过DDI来访问图形硬件,充分发挥硬件性能. 2. D3D设备对象 2.1 D3D设备类型 HAL,支持硬件加速光栅化和硬件或软件处理 Software Device,硬件模拟层 REF,reference device,SD
在 TiDB Hackathon 2020 赛事中，TiGraph 项目在 TiDB 中实现了一套新的 Key-Value 编码来引入图模式，处理传统关系型数据库难以覆盖的图数据分析场景，实现了 TiDB 在四度人脉的计算性能大幅提升，夺得了二等奖。
邻接矩阵的优点和缺点都很明显。优点是简单、易理解，对于大部分图结构而言，都是稀疏的，使用炬阵存储空间浪费就较大。
表示方法：一张二维表，行对应元组，列对应属性【域】 3. 关系 定义： D1×D2×…×Dn的子集叫作在域D1，D2，…，Dn上的关系，表示为 R（D1，D2，…，Dn） R：关系名，n：关系的目或度 当n=1时，称该关系为一元关系 当n=2时，称该关系为二元关系 相关概念
如果我们已经安装了一个python3的环境，如果另一台机器也需要安装同样的环境又要敲一遍，很麻烦，这里可以配置Dockerfile文件，让其自动安装，类似shell脚本
在学习和使用Go语言过程中，了解其执行原理和常用命令是非常重要的。同时，编写规范的代码和使用常用工具也是提高开发效率和代码质量的关键。本文将深入探讨Go语言的执行原理，介绍常用的命令，以及详细讲解编码规范和常用工具的使用方法。
2021 年 11 月，AT&T Alien Labs 首次披露 Golang 编写的恶意软件 BotenaGo。最近，该恶意软件的源代码被上传到 GitHub 上，这可能会催生更多的恶意软件变种，预计也会有攻击者利用这些开源代码改进、混淆自己的恶意软件。
传统的排序方式是两两之间顺序进行比较，而全并行算法是基于序列中随意两个数进行比较，所以会消耗比较多的比较器。这正诠释了FPGA技巧里面积换取速度的思想。 原理如下： （1）第一个时钟周期，将其中一个数据和其他数据在一个周期中比较。 （2）第二个时钟周期，将每个数据和其他数据比较后的结果进行累加。 （3）第三个时钟周期，将每个数据根据自己的得分赋值给新的数组。
准备几何（Prepare Geometry）-------------------------------(2)
零、简介 OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。 OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python、Java and MATLAB/OCTAVE（版本2.5）的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#、Ch、Ruby、GO的支持。 简单理解OpenCV就是一个库，是一个SDK，一个开发包，解压后直接用就可以。 由于OpenCV网站及软件都更新了，博客也小小改了一下， windows 下OpenCV的安装部署详细教程
目前使用 StorageClass 自动创建 CFS 类型 PVC 和 PV，每个 PV 都需要对应一个文件系统（CFS 实例），如果想要多个 PV（不同子路径） 使用同一个文件系统，就需要手动创建 PV 时指定 CFS 文件系统的具体的路径然后绑定 PVC 使用，这是一种办法，但是当需要的 PV 数量多了就会非常繁琐， 对于此使用场景我们可以使用社区的 nfs-client-provisioner 项目来实现动态创建 CFS 文件系统中的子路径，接下来我们来介绍下如何在 TKE 中使用nfs-client-provisioner。
如果提交出现异常 Fatal: TaskCanceledException encountered
2021 年 12 月 14 日，在Log4Shell混乱期间，微软发布了CVE-2021-43893，这是一个影响 Windows 加密文件系统 (EFS) 的远程提权漏洞。该漏洞归功于Google Project Zero的James Forshaw，但可能是由于 Log4Shell 的氛围，该漏洞几乎没有引起注意。
本篇博客主要为个人学习所编写读书笔记，不用于任何商业用途，以及不允许任何人以任何形式进行转载。 本篇博客会补充一些扩展内容（例如其他博客链接）。 本篇博客还会提供一些边读边做的效果截图。文章内所有数学公式都由Latex在线编辑器生成。 本篇博客主要提供一个“glance”，知识点的总结。如有需要请到书店购买正版。 博客提及所有官方文档基于2022.2版本，博客会更新一些书中的旧的知识点到2022.2版本。 如有不对之处欢迎指正。 我创建了一个游戏制作交流群：637959304 进群密码：(CSGO的拆包密
Docker 镜像是由多个文件系统（只读层）叠加而成。当我们启动一个容器的时候，Docker 会加载只读镜像层并在其上（镜像栈顶部）添加一个读写层。如果运行中的容器修改了现有的一个已经存在的文件，那该文件将会从读写层下面的只读层复制到读写层，该文件的只读版本仍然存在，只是已经被读写层中该文件的副本所隐藏。当删除Docker容器，并通过该镜像重新启动时，之前的更改将会丢失。
距离上一个版本发布已经将近一年了，原本是自己工作之余捣鼓的一个提高效率的小工具，在这一年中收到了很多反馈，才发现原来这款工具给挺多人在实际工作中提高 很大的效率，所以这次根据之前的反馈，进行了一些更新。
工作原理: 当因为主机HBA卡、线缆、交换机或者存储设备的RAID控制器故障等原因造成一条物理路径失效时,服务器可以将通过此物理路径的I/O转移到其他正常的物理路径上面,应用程序不会觉察到这种改变，从而提高系统的可用性。
1.1 在容器中的任何改动是不会被保存的，Volume 提供容器的持久化存储。 1.2 可以提供容器之间数据共享。
总第501篇 2022年 第018篇 知识图谱可视化可以更直观地查看和分析知识图谱的数据。本文主要介绍了美团平台在布局策略、视觉降噪、交互功能、可视化叙事、3D图谱可视化等方面的一些实践和探索，同时沉淀出了uni-graph图可视化解决方案，并支持了美团的很多业务场景，包括美团大脑、图数据库、智能IT运维、组件依赖分析、行业领域图谱等。希望能对从事知识图谱可视化方向的同学有所帮助或启发。 1 知识图谱可视化基本概念 1.1 知识图谱技术的简介 1.2 知识图谱可视化的简介 2 场景分析与架构设计 2.1
参考：https://blog.csdn.net/qq_20777797/article/details/77297325 可视化什么：数据抽象 数据可视化中，可视化的元素是数据，这里所指的数据是广义上的数据，包括文本、图片、声音等超媒体数据。 可视化过程中所涉及的四种基本数据集类型分别是:
因为 vite 是使用原生浏览器的模块化功能，内部不能使用 node，也就没有了 require 方法。本小节主要介绍 vite 中常见的使用，包括 css、ts、env 环境变量，import.meta 等功能。
数据文件是Apache Iceberg表真实存储数据的文件，一般是在表的数据存储目录的data目录下，如果我们的文件格式选择的是parquet,那么文件是以“.parquet”结尾，例如：
在redis入门(一)简单介绍了redis的历史和安装部署，以及基本的数据结构和api，本节讲解redis持久化、高可用、redis集群和分布式相关的知识。
一、MongoDB分片介绍 一般的像小型企业和业务量不是太大的集群架构，我们使用MongoDB分片就可以足够满足业务需求，或者随着业务的不断增长我们多做些副本集也是可以解决问题，多搞几个主从就可以了。还有一种情况是，类似于腾讯或者阿里有着庞大的集群以及业务量和数据量，不可能一个库分成多个库，其实MongoDB也有这种功能叫做分片，也就是今天所用到的！如下： 分片就是将数据库进行拆分，将大型集合分隔到不同服务器上。比如，本来100G的数据，可以分割成10份存储到10台服务器上，这样每台机器只有10G的数据。
顾名思义，数据连接肯定是将数据和某些东西连接起来。这些东西是网页上的一个或一组——<rect>、<circle>、等所有值得怀疑的常见元素。具体一点，就是这些常见元素的一个D3选择集。02
每年春运和双十一的统计图都因为有飞线动效才更加吸引眼球，今天我要为大家带来一根漂亮飞线要用什么姿势才能生成。
rollup.js是一个模块打包工具，可以使项目从一个入口文件开始，将所有使用到的模块文件都打包到一个最终的发布文件中，Rollup极其适合构建一个工具库，Vue.js源码就是通过Rollup打包构建的。
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