在MyLayout的6大布局中，每种布局都有不同的应用场景。且每种布局的子视图的约束机制不一样：线性布局MyLinearLayout、表格布局MyTableLayout、流式布局MyFlowLayout、浮动布局MyFloatLayout这四种布局的子视图之间的约束是通过添加到父布局的先后顺序来决定的；框架布局MyFrameLayout中的子视图则只跟父布局视图有关，而跟添加的先后顺序无关；相对布局中MyRelativeLayout的子视图则是通过设置视图之间的依赖关系来建立约束的，而跟添加的先后顺序无关。即便如此，同一种界面功能在一些情况下都可以用任何一种布局来实现。在这些布局中相对布局因为是通过设定视图之间的依赖来建立一种布局约束，因此我们可以用他来构造一些复杂且无规律的界面布局，但其缺点则是太过于依赖约束，导致当界面调整时需要重新设定视图之间的依赖关系(iOS的AutoLayout其实就是一种相对布局的实现，布局时需要设置太多的约束，这也是我一直诟病AutoLayout的原因)。那么是否可以有一种方法不设置视图之间的依赖而来实现一些复杂的界面布局呢？ 这也就是我们推出浮动布局MyFloatLayout的原因。
很多时候我们会遇到3D行政区划的展示，在mapboxGL中，面状的3D展示比较容易，我们可以通过fill-extrusion来实现，但是没法实现其边界线在上面的浮动展示。本文借助QGIS，实现边界线在上面的浮动展示。
几乎所有会WEB前端开发的同学都知道CSS中有一个float属性用于实现HTML元素的浮动定位展示。float 属性定义元素在哪个方向浮动。以往这个属性总应用于图像，使文本围绕在图像周围。不过在 CSS 中，任何元素都可以浮动，假如在一行之上只有极少的空间可供浮动元素，那么这个元素会跳至下一行，这个过程会持续到某一行拥有足够的空间为止。 浮动布局主要用于那些图文环绕以及实现一些界面不规则排列的场景，并且浮动定位技术在WEB前端开发中应用的非常普遍。
支持向量机是1992年由Bell实验室的vladimir Vapnik和他的同事首次提出的。然而，许多人并不知道支持向量机的基础知识早在20世纪60年代他在莫斯科大学的博士论文中就已经开发出来了。几十年来，SVM一直受到很多人的青睐，因为它使用更少的计算资源，同时允许数据科学家获得显著的准确性。更不用说它同时解决了分类和回归问题。
栅格布局MyGridLayout是MyLayout布局体系里面的第八种布局。这是一种将布局约束设置和视图分离的布局方式，就像HTML中的标签元素和css样式可以进行分离表示和存储。因此栅格布局非常适合于数据内容相同但是展示样式不同的场景，展示样式可以动态配置和变化，甚至于可以从服务器进行动态下发。栅格布局还提供了一种基于JSON语法进行布局格式描述的机制来实现界面布局。
今天我们来给大家介绍另一个做PCA分析并绘图的R包factoextra，很多SCI文章中都用到了这个R包。换句话说这个R包画出来的PCA图是发表级的。
这个工具用于进行主成分分析（PCA, Principal Component Analysis），可生成出版级图形。
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-best-practices-guide/index.html 来阅读原文。
软件架构设计是一门划分边界的艺术，其作用是将软件分割成各个组件，以达到约束边界两侧的依赖关系。
文章：LineMarkNet: Line Landmark Detection for Valet Parking
2017年10月16日，国务院印发《关于开展第三次全国土地调查的通知》（国发〔2017〕48号） 2017年12月12日，贵州省人民政府印发《关于开展贵州省第三次全国土地调查的通知》（黔府发〔2017〕33号） …… 2018年6月23日，贵州省土地学会印发《关于举办贵州省第三次全国土地调查专业技术培训班的通知》（黔土学发〔2018〕12号）
CSS中的linear gradient(线性渐变)可能会导致各种各样的怪异和怪异的结果。其中的一些怪异在于它的语法。
大家好我是费老师，geopandas作为在Python中开展GIS分析的利器，可以帮助我们快捷地解决很多日常GIS操作需求。而我们平时工作研究中使用到的各种矢量数据，由于原始数据加工过程的不规范等问题，偶尔会导致某些要素自身的矢量数据信息非法。
GeoJSON 和 TopoJSON 是符合 JSON 语法规则的两种数据格式，用于表示地理信息。 1. GeoJSON GeoJSON 是用于描述地理空间信息的数据格式。GeoJSON 不是一种新的格式，其语法规范是符合 JSON 格式的，只不过对其名称进行了规范，专门用于表示地理信息。 GeoJSON 的最外层是一个单独的对象（object）。这个对象可表示： 几何体（Geometry）。 特征（Feature）。 特征集合（FeatureCollection）。 最外层的 GeoJSON
注：本文有点长，可以点赞?收藏后慢慢看。另外有本文未涉及的、大家觉得不错的D3.js资源教程也欢迎评论进行分享。 前言 从「年更博主冒个泡，或将开启可视化之旅 - 牛衣古柳 - 2020.08.27」
作图思路： 准备一块300*300小单元格组成的区域，对照地图图形，在每个省图形范围内的单元格填入该省的数据，然后对这些单元格应用条件格式->色阶，就形成了一幅热力地图。这一做法参考了Jorge Ca
开本系列，谈谈一些有趣的 CSS 题目，题目类型天马行空，想到什么说什么，不仅为了拓宽一下解决问题的思路，更涉及一些容易忽视的 CSS 细节。 解题不考虑兼容性，题目天马行空，想到什么说什么，如果解题中有你感觉到生僻的 CSS 属性，赶紧去补习一下吧。 不断更新，不断更新，不断更新，重要的事情说三遍。 谈谈一些有趣的CSS题目（一）-- 左边竖条的实现方法 谈谈一些有趣的CSS题目（二）-- 从条纹边框的实现谈盒子模型 谈谈一些有趣的CSS题目（三）-- 层叠顺序与堆栈上下文知多少 谈谈一些有趣的CSS题目
D3指的是Data-Driven Documents，js即Javascript，是后缀名。先看看官网上对D3.js库的定义：
在上篇文章中（D3.js 力导向图的显示优化），我们说过 D3.js 在自定义图形上相较于其他开源可视化库的优势，以及如何对文档对象模型（DOM）进行灵活操作。既然 D3.js 辣么灵活，那是不是实现很多我们想做的事情呢？在本文中，我们将借助 D3.js 的灵活性这一优势，去新增一些 D3.js 本身并不支持但我们想要的一些常见的功能。
众多周知，图形和图表要比文本更具表现力和说服力。图表是数据图形化的表示，通过形象的图表来展示数据，比如条形图，折线图，饼图等等。可视化图表可以帮助开发者更容易理解复杂的数据，提高生产的效率和 Web 应用和项目的可靠性。
作为一个前端，说到可视化除了听过 D3.js 的大名，常见的可视化库还有 ECharts、Chart.js，这两个库功能也很强大，但是有一个共同特点是封装层次高，留给开发者可设计和控制的部分太少。和 EChart、Chart.js 等相比，D3.js** 的相对来说自由度会高很多，得益于 D3.js 中的 SVG 画图对事件处理器的支持**，D3.js 可将任意数据绑定到文档对象模型（DOM）上，也可以直接操作对象模型（DOM）完成 W3C DOM API 相关操作，对于想要展示自己设计图形的开发者，D3.js 绝对是一个不错的选择。
声明：理工科的同志，语言组织能力差，轻喷 先吐槽一下，自从大数据流行起来过后，做开发的很多朋友都遇到了一个调侃的问题：为什么你们都那么喜欢研究地球。我只能说，没办法啊，现在的大数据需求，动不动就是我需要在地图上实时显示数据变化。 吐槽结束、装逼开始 之前公司做项目的时候，遇到了一个问题，就是要在地图上展示各个乡镇的灾害数据。然而用过echarts的朋友应该都知道，echarts提供的地图数据，最小只能到县级，县级以下的数据是没有的。刚开始拿到这个需求的时候，我是无从下手的，因为我不知道怎么自定义地图。还好公
在之前的文章D3.js库-2-选择元素和绑定数据中，有介绍过D3.js中的两种选择数据的方法，本部分为重复内容，温故而知新：
Pedro Domingos是华盛顿大学计算机科学与工程学教授，也是国际机器学习协会的联合创始人之一。他曾在IST Lisbon获得电子工程和计算科学的硕士学位，在加州大学Irvine分校获得信息与计算科学博士学位。而后在IST作为助理教授工作了两年，于1999年加入华盛顿大学。他还是SIGKDD创新奖获得者（数据科学领域中最高奖项），也是AAAI Fellow之一。雷锋网注：本文是Pedro Domingos在Google所作的机器学习演讲内容整理。 让我们首先从一个简单的问题开始，知识到底是从哪
比 0 小很多，比如我希望它小于等于-1，这就相当于在支持向量机中嵌入了一个额外的安全因子。或者说安全的间距因子。
数据可视化之初级篇 零编程工具 1. Tableau Tableau 是一款企业级的大数据可视化工具。Tableau 可以让你轻松创建图形，表格和地图。 它不仅提供了PC桌面版，还提供了服务器解决
当我们在谈论AI的时候，不可避免的会遇到数据隐私的问题，如今这个问题已经延伸到人脸识别领域。近日，荷兰安全研究人员Victor Gevers在推特上曝光一条消息，表示中国一家面部识别公司SenseNet存在数据泄露问题，任何人都可以访问其人脸跟踪数据的记录。
Tableau 是一款企业级的大数据可视化工具。Tableau 可以让你轻松创建图形，表格和地图。 它不仅提供了PC桌面版，还提供了服务器解决方案，可以让您在线生成可视化报告。服务器解决方案可以提供了云托管服务。
在升级了DeveMobile 主题的时候Jeff 也顺便将主题主页进行了更新，访问主页你会看到首屏的Low-Poly 背景（每次刷新都不同），这个效果就是利用了d3.js 与Trianglify 制作
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 D3.js + Canvas 绘制组织结构图 使用 D3.js 默认的 svg 渲染 D3默认的树状图画图使用的是svg 使用svg有好有坏: 好处是方便操作
人工智能（AI）无处不在。机器学习和人工智能正在彻底改变现代问题的解决方式。应用机器学习的一种很酷的方法是使用财务数据。财务数据是机器学习的一个游乐场。
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。
上一篇文章「安利一些不错的D3.js资源 - 牛衣古柳 2021.06.29」的反响还不错，记得有新群友说是主管推给她文章才加过来的，也是很神奇。
软件架构师自身需要是程序员，并且必须一直坚持做一线程序员，绝对不要听从那些说应该让软件架构师从代码中解放出来以专心解决高阶问题的伪建议。
Tableau 是一款企业级的大数据可视化工具。Tableau 可以让你轻松创建图形，表格和地图。 它不仅提供了PC桌面版，还提供了服务器解决方案，可以让您在线生成可视化报告。服务器解决方案可以提供了云托管服务。Tableau的客户包括巴克莱银行，Pandora和Citrix等企业
对于自动驾驶来说，建图是必不可少的，目前主流厂商技术都在从HD到"无图"进行过渡筹备中，不过想要最终实现真正的"无图"还是有很长的一段路要走。对于建图来说，包含了很多的道路元素，车道线，停止线，斑马线，导流属性，道路边缘以及中心线(包含引导线)等。这里，中心线的预测通常是根据轨迹，通过数学公式进行拟合，目前学术上逐渐采用模型进行预测，但是对于下游(PNC)来说，还是存在不够平滑，曲率不够精准等问题，不过这个不在本次方案讨论范围内，先忽略，以后有空可以写一写。道路边界对于PNC来说也是至关重要，约束车辆行驶范围，避免物理碰撞发生。通常道路边界的生成有几种方法，一种是当做车道线的一部分，跟着模型一起输出，但是没有车道线的特征明显，容易漏检，而且道路边界是异形的，基于分割的方案会比基于Anchor的方案效果稳定一些。另一种是HD的方法，根据处理后的车道线，按照距离和规则等虚拟出道路边界线。本文给出一种新的解决方案，略微繁琐，但是优点是可以延用已有的公开数据集进行处理生成，快速落地验证，缺点是本方案不具备时效性，是离线的方法。
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：
梯度垂直于等高线，指向函数变化最快的方向，指向极大值点方向 约束条件为等式求极值 先来看个简单求极值例子 h(x,y) = x+y-1=0,f(x,y) = (x-2)**2+(y-2)**2 先
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：
近期在做一个小程序的时候，需要显示重要位置显示几个饼图。遇到这种情况，第一想法就是上网搜索各种小程序支持的图表控件。最终也选择了小程序版本的ECharts。同时项目也进展顺利，在最后临近提交小程序审核的时候，发现Echarts在ios下会偶尔导致屏幕无法滑动。网上一搜，都在说问题，解决方案很少，也不太适合。
阅读目录 D3.js — Data-Driven Documents Google Charts ChartJS Chartist.js n3-charts Ember Charts Smoothie Charts Chartkick ZingChart Highcharts JS Fusioncharts Flot amCharts EJS Chart uvCharts 几乎所有的控制面板都会用到图表，它们能够快速有效的展示复杂的统计。此外，一个好的图也可以提高你的网站的整体设计。 这篇文章为大家展示一些
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。
OpenCV-Python是旨在解决计算机视觉问题的Python绑定库。cv2.ellipse()方法用于在任何图像上绘制椭圆。
前端总结 html 字体图标的引用 添加到项目 项目下载到本地 加font文件夹,将字体文件放进去 将css文件加入到link中 雪碧图 先用一个 span 标签 将span标签display:inline-block 设置图标的background-position 外边距合并的问题 父元素没有边界线, 无法构成盒子模型 此时调子元素的margin值, 父子元素都会改变出错 解决方法: 给父元素加属性 overflow:hidden; 标签 for 属性应当与相关元素的 id 属性相
对于前段时间流出的QQ群数据大家想必已经有所了解了，处理后大小将近100G，多达15亿条关系数据（QQ号，群内昵称，群号，群内权限，群内性别和年龄）和将近9000万条群信息（群号，群名，创建时间，群介绍），这些数据都是扁平化的2维表格结构，直接查询不能直接体现出用户和群之间的直接或者间接关系。通过数据可视化，可以把扁平结构的数据作为点和线连接起来，从而更加直观的显示出来从而进行分析。 d3.js是一个近年来推出的基于javascript的数据展示库，全称为Data Driven Document， 在浏览器
身边的朋友发了一个图，问我用MASTERCAM四轴的做法，很抱歉因为一直没有及时回复，今天和大家一起探讨四轴加工在MASTERCAM中用替换轴的简单做法。我没有引用他的原图，在MASTERCAM2017中画了一个如下的柱体零件，用四轴旋转加工上面的凹槽，
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