根据各种参数(如数据大小或集群中的机器数量)，Flink的优化器自动会为你的程序选择一个执行策略。很多情况下，准确的知道Flink如何执行你的程序是很有帮助的。
数据挖掘可视化系统 🌀 数据挖掘可视化系统（Data Mining Visualization System）通过数据挖掘理论、机器学习算法以及数据可视化等信息技术，并基于 Flask 框架搭建 Web 服务器，实现数据挖掘可视化。 数据挖掘：Python 后台技术：Flask 前端技术：HTML、JS、CSS、Echarts 配置完 Python 虚拟环境后，修改 .\js\DMVSystem.js 文件中的 var serverAddress 为本机地址后，运行 .\App\main.py，接着打开
数据可视化是数据分析中极为重要的部分，而数据可视化图表(如条形图，散点图，折线图，地理图等)也是非常关键的一环。Python作为数据分析中最流行的编程语言之一，有几个库可以创建精美而复杂的数据可视化，允许分析人员和统计人员通过方便地在一处提供界面和数据可视化工具而轻松地根据其规范创建可视数据模型！
高维数据是一种非常常见的数据类型，其中包含了多种属性。比如：数值模式输出结果通常包含多种物理参量及多个时次，还有一些空间位置信息。尽管高维数据非常常见，但是高维数据的分析一直是个挑战。那么如何才能有效的分析高维数据呢？就此问题，本文主要介绍一些气象领域的高维数据可视化工具。
上一篇利用交互式可视化分析了一下金州勇士队4年3冠的原因，其中数据处理部分使用了numpy和pandas，可视化部分使用的是Bokeh和Plotly，效果非常赞，链接如下：
很多公司做网站都会用到cms系统，其中的pageadmin cms是用户最多的，这个系统有一个很好的功能，可视化编辑，下面讲解一下。
在数据可视化中，可视化地图是高频应用的一种。数据可视化地图用来分析和展示与地理位置相关的数据，并以实际地图的形式呈现，这种数据表达方式更为明确和直观，让人一目了然，方便发现问题，更好的辅助决策。
页面可视化搭建, 是一个历久弥新的话题. 更广义上讲, 页面是 GUI 的一部分, GUI 的拖拉生成在各种开发工具上很常见, 如 Android Studio, Xcode, Visual Studio 等. 前端页面早在十几年前就能用 Dreamweaver, Frontpage 等工具可视化搭建出来.
大数据时代，需要工具实现数据可视化，需要倚仗大数据可视化工具，这些工具中不乏有适用于Flash、HTML5、NET、Java、Flex等平台的，也不乏有适用于常规图表报表、金融图表、工控图表、甘特图、流程图、数据透视表、OLAP多维分析等图表报表开发的。
随着“互联网+房地产”走入全国各大地产项目，房企依托互联网将房地产从传统地产转向智慧地产已然是眼下用户最欢迎的转型模式。智慧地产是由智慧社区、智慧园区、智慧公寓及智能家居等组成。房地产行业的飞速发展，售楼中心作为楼盘销售的窗口，形象展示的主要场所，不仅仅是接待、洽谈业务的地方，还是现场广告宣传的主要工具，通常也是实际的交易地点。而房地产沙盘模型是消费者与开发商彼此交流的主要桥梁，是最佳的无声推销员。它是依照必定的份额用模型制造出来的，包含楼盘的建筑、美化、景象都在上面展示出来，便利客户观赏和购买本地产小区时能够看到小区的全貌。
❖ Excel：Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。
工欲善其事，必先利其器。好的工具可以大大提升你的工作效率，并获得身边人的羡慕和赞赏。今天，我们就来向小伙伴们分享一大波非常实用的工具，武装你的大脑。 ▲图表类 iCharts 简介：各种主题的开放图
新媒体管家 大数据时代，你还在拿Excel做的图表提交给Boss看吗？有没有想过用其他更炫酷的工具让Boss眼前一亮呢？为了让大家了解如何选择适合的数据可视化产品，小编整理了50款可以用来做数据可视化
工业数智化浪潮，开启了重型设备的“智造力量”，给“大块头”安装“最强大脑”和“火眼金睛”，贴上“聪明”新标签，成为许多智造企业的选择。
在深度学习领域，模型训练是一个必须的过程，因此常常需要实时监听并可视化一些数据，如损失值loss，正确率acc等。在Tensorflow中，最常使用的工具非Tensorboard莫属；在Pytorch中，也有类似的TensorboardX，但据说其在张量数据加载的效率方面不如visdom。visdom是FaceBook开发的一款可视化工具，其实质是一款在网页端的web服务器，对Pytorch的支持较好。
越来越多的朋友在用VPS、云服务器甚至独立服务器，大家也都在使用各种软件，配置各种各样的环境，目前Linux系统下的环境按照操作方式分为两种：通过命令行操作的环境 和 可视化操纵环境。
类似开发WinForm的方式，使用C#开发Android和IOS的移动应用？听起来感觉不可思议，但是实际上确实很强大。
导读：大数据时代，得数据者得天下。巧妇难为无米炊，拥有数据却不知道如何利用，就不能体现数据的价值。而数据可视化作为处理数据的重要步骤，一直被广泛应用。冷冰冰的数据，经过可视化技术的加工，便酒曲入瓮般幻
本文介绍了大数据可视化分析工具，列举了39种常用工具，并给出了每种工具的优缺点。这些工具涵盖了各种领域，如商业智能、数据挖掘、数据可视化等。
俗话说“巧妇难为无米之炊”。数据时代，没有一款好的数据可视化分析工具，光有团队怎么行？ 商场如战场，数据是把枪。亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息，阿里用大数据成立了小微金融服务集团，而谷歌更是计划用大数据接管世界……不知不觉，数据已经成为我们生活中必不可少的利器。本文收集了各个平台各种行业的数据可视化分析工具，让你不仅大饱眼福，而且还可以让你事半功倍。 Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也
JupyterLab 是广受欢迎的 Jupyter Notebook「新」界面。它是一个交互式的开发环境，可用于 notebook、代码或数据，因此它的扩展性非常强。用户可以使用它编写 notebook、操作终端、编辑 markdown 文本、打开交互模式、查看 csv 文件及图片等。除此以外，JupyterLab 还具有灵活而强大的用户界面。就在近日，这款好用的工具发布了新版本 JupyterLab 3.0。
来源：机器之心 本文约1700字，建议阅读5分钟 超强下一代 Jupyter Notebook ：JupyterLab 3.0 已经发布了，新版本为用户带来了许多新特性，并对扩展系统进行了实质性的改进。 JupyterLab 是广受欢迎的 Jupyter Notebook「新」界面。它是一个交互式的开发环境，可用于 notebook、代码或数据，因此它的扩展性非常强。用户可以使用它编写 notebook、操作终端、编辑 markdown 文本、打开交互模式、查看 csv 文件及图片等。除此以外，Jupy
大数据的出现使数据可视化可谓发挥到了极致。数据可视化主要是为了直观，实时地查看数据变化并做出第一反馈。正因为人们分析了大量数据，所以可视化的数据展示可以使用户很直接的了解并感受到大数据带来的震撼。
俗话说的好：工欲善其事，必先利其器！一款好的工具可以让你事半功倍，尤其是在大数据时代，更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化，还有数据的可交互性；我们还需要跨学科的团队，而不是单个数据
Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网
来源：DataCastle数据城堡（ID：DataCastle2016）、大数据分析和人工智能（ID：datakong）
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
原文网址：https://blog.profitbricks.com/39-data-visualization-tools-for-big-data/
数据可视化API（Web），是基于腾讯位置服务JavaScript API GL实现的专业地理空间数据可视化渲染引擎。
数据可视化无处不在，而且比以前任何时候都重要。无论是在行政演示中为数据点创建一个可视化进程，还是用可视化概念来细分客户，数据可视化都显得尤为重要。以前的工具的基本不能处理大数据。本文将推荐39个可用于处理大数据的可视化工具（排名不分先后）。其中许多工具是开源的，能够共同使用或嵌入已经设计好的应用程序中使用，例如JavaScript，JSON，SVG，Python，HTML5，甚至有些工具不需要任何编程语言基础。其他的则是商业智能平台，能够进行复杂的数据分析并生产报告，并配有多种方式实现数据可视化。无论你是需
一、Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 二、Google Chart API Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据，提供了大量现成的图标类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。 三、D3 D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种Jav
一、Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。
我们在低代码领域探索了很多年，从2015 开始研发低代码前端渲染（amis），从 2018 年开研发后端低代码数据模型，发布了爱速搭低代码平台，这些年调研过了几乎所有市面上的相关技术和产品，发现虽然每家产品细节都不太一样，但在底层技术上却只有少数几种方案，因此我们认为不同产品间的最大区别是实现原理，了解这些实现原理就能知道各个低代码平台的优缺点，所以本文将会介绍目前已知的各种低代码实现方案，从实现原理角度看低代码。 — 1 — 本文里的「低代码」指的是什么？ 在讨论各个低代码方案前，首先要明确「低代码
大家好，我是吴师兄，今天主要是介绍几个用于学习数据结构和算法的“酷炫”网站，很好玩。
北京大兴国际机场被称为“新世界七大奇迹”之首，总投资800亿元，占地面积140万平方米，预计年客流吞吐量1亿人次，飞机起降量80万架次，实现了高铁地铁飞机交汇互通，让中国的交通史掀开了新的篇章。
ThingJS 是物联网可视化PaaS开发平台，帮助物联网开发商轻松集成 3D 可视化界面。ThingJS 名称源于 物联网Internet of Things (IoT)中的 Thing (物)，ThingJS 使用当今最热门的 Javascript 语言进行开发。不仅可以针对单栋或多栋建筑组成的园区场景进行可视化开发，搭载丰富插件后，也可以针对地图级别场景进行开发。广泛应用于数据中心、仓储、学校、医院、安防、预案等多种领域。
http://www.cnblogs.com/gladto/archive/2011/07/21/2112836.html
鸿蒙的最新IDE支持可视化开发。几乎不需要编写一行代码，就可以设计非常复杂的界面。当然，如果要实现业务逻辑，还是需要编写代码的。所以我们把这些功能称为低代码开发，也就是说，可以让我们少编写一些代码。
导读：地图可视化是一种非常直观的数据分析结果展现形式，python有很多可视化库可以实现，pyecharts就是很多python爱好者喜爱的实现地图可视化方法之一。不可否认，pyecharts绘制的地图实现方便、图形美观而且支持交互，但在面对不同需求时，其实我们还有很多其他手段实现地图可视化。
数据可视化到底是什么？需要具备什么样的能力？工作内容应该有哪些？其实数据本身没有意义，只有对实体行为产生影响时才成为信息。
在数据科学领域，数据可视化无疑是当今的首要词汇。无论想分析哪些数据，进行数据可视化似乎都是必要的步骤。但是很多人没有特定的数据可视化概念，也不知道如何实现它。所以，今天将带您了解数据可视化的定义，概念，实现过程和工具。
二、知识要求三、过程分析1.观察主页面和每个电脑界面的网址2.寻找每个电脑的id3.找到存放电脑的价格和评论数的信息4.爬取信息的思路四、urllib模块爬取京东笔记本电脑的数据、并对其做一个可视化实战五、可视化结果1.运行结果2.可视化结果
组态（Configure）的概念来自于20世纪70年代中期出现的第一代集散控制系统（Distributed Control System），可以理解为“配置”、“设定”、“设置”等，是指通过人机开发界面，用类似“搭积木”的简单方式来搭建软件功能，而不需要编写计算机程序。我们也可称之为“二次开发”，组态软件即为“二次开发平台”。
最近发现NCAR VAPOR小组开始频繁的更新VAPOR的使用教程，不仅官网焕然一新，而且开始定期更新视频教程。VAPOR已经发布了很久，但是以前文档说明并不是很清楚，教程也比较少。此次VAPOR更新网站和相关教程是否意味着NCAR又开始重视高维数据可视化？
UCSF Chimera是一个蛋白分子可视化软件，用于分子结构交互可视化以及数据分析，包括密度图，分子组装，序列比对，对接结果，轨迹和构象整合。 可以生成高质量的图像和动画。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
