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Java

JFrame{ public Demo() { super(); init(); add(new mycanvas()); } private void init() { this.setTitle(制几何

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JAVA学习AWT

* * 2:Graphics2D继承了Graphics类,实现了功能更加强大的操作的集合。 * 由于Graphics2D类是Graphics类的扩展,也是推荐使用的java类 * 所以本章主要介绍使用Graphics2D类实现JAVA * * 3:Graphics类使用的不同的方法实现不同的制 设置窗体的大小 setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);设置窗体的关闭方式 setContentPane(new DrawPanel());设置窗体面板为面板对象 this.setTitle(实例2);设置窗体标题 } class DrawPanel extends JPanel{ public void paint(Graphics g){ super.paint (shape);形 } } } } public static void main(String[] args) { TODO Auto-generated method stub DrawFrame

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    Java开发 drawimage

    class Text extends JFrame{ public Text(){ setBounds(200, 200, 500, 500); setVisible(true); setTitle( extends Canvas{内部类 public void paint(Graphics g){ Image image = new ImageIcon(srcycy.jpg).getImage();获取片资源 g.drawImage(image, 100, 100, this);像 } }}

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    OpenCV

    OpenCV在Core模块支持多种制与填充,方便开发者在像对象识别与检测之后通过特定的形轮廓加以显式表示。常见的几何形状包括线、矩形、圆形、椭圆,此外还支持文字显示。 下面就让我们从API方法开始一步一步通过代码演示这些常见几何形状制与填充。首先我们要创建一张黑色背景,代码如下:? 制与填充矩形 - cv::rectangle 参数说明:参数img表示矩形制对应的像, 一般为Mat类型数据参数rect表示要制矩形的坐标与长宽, Rect类型参数color表示制使用的颜色, 制圆与填充圆 - cv::circle参数img表示矩形制对应的像, Mat类型参数center表示制圆的心点坐标Point类型参数 radius表示制圆的半径大小,int类型参数color 制与填充椭圆 - cv::ellipse参数img表示矩形制对应的像, Mat类型参数box表示制的椭圆各个参数,包括角度、心位置、大小,数据类型为RotateRect参数color表示制使用的颜色

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    python:matplotlib(2)

    matplotlib(2)plt.barcolors=plt.bar(, prior, alpha=0.70, width=0.25, color=colors,label=prior distribution

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    Java开发GUI之制 原

    Java开发GUI之制    在Java的GUI组件,每一个视都有一个paint方法,这个方法负责组件的制,其会传入Graphics对象参数,开发者可以在paint方法操作这个对象进行自定义形的制 g) { TODO Auto-generated method stub super.paint(g); Color bg = Color.WHITE; Color fg = Color.RED; 制背景 g.drawLine(60, 60, 140, 60); 制矩形 g.drawRect(150, 60, 80, 50); 制圆角矩形 g.drawRoundRect(240, 60, 80, 50 , 25, 25); 制椭圆 g.drawOval(330, 60, 80, 50); 制弧线 g.drawArc(420, 60, 50, 50, 0, 90); 制闭合折线 Polygon polygon , 500, 150); }}效果如下:?

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    Python-geopandas 国地

    上一期的地可视化推文教程R-ggplot2 标准国地制作,我们详细介绍了使用R-ggplot2 包完美国标准地,本期推文我们则试着使用Python-geopandas包制空间地,主要的知识点如下 : geopandas 国地matplotlib add_axes()添加南海小地文件分享geopandas 读取国地文件geopandas提供了非常方便的read_file()方法用于读取 数据操作接下来,我们将我们要制的数据读取、转换并制在地上,数据预览如下:? 总结本期推文使用了Python-geopandas进行了国地制,讲解了数据标记,投影转换等内容。 Python 制空间可视化还是存在部分问题(无法较容易的添加如比例尺、指北针等空间元素),也在进一步完善过程

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    -iOS在OC项目集成Charts表框架

    前言 最近OC项目使用到了charts做制,确实是一个很酷并且功能强大的类库。里面包含了各式各样的标样式,但是使用的是Swift语言编写,所以就涉及到混编的一些操作配置。 复制Charts整个文件到ImportChartsDemo工程 就是把上解压后的文件(剔除红色框的文件,当然也可以剔除其他一些没有用的文件,由于我没有剔除多余的文件,并最终集成成功,所以就暂时视除了红框内的文件都需要 4.在ViewController.m引入相关头文件 如下: ? 使用Charts 在使用过程关键所在是要熟悉 Charts的各种属性设置,而且大部分不同的类文件的属性名称代表的含义一致。 我在实际的使用做了封装,使用起来非常简练、方便:? 自动展开.gif柱形- (void)setData{ xxxxxxxxxx CGFloat flout = self.xArray.count3.8; 完美的值 ; }分段- (void)setData

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    Java源码阅读规范手册--

    工欲善其事必先利其器,磨刀不误砍柴工 最近打算去深读源码,感觉不画去分析源码根本理不清,也说不清 UML是分析类和类的关系,具体的类内部貌似没有形机制,没有条件就创造条件呗 借此机会本人自定义一套表示规范 ,并恬不知耻地称为捷型 目的为了明确各种元素的形表示,来表述与分析源码具体运行逻辑 为了避免每张都加个例,这里成文统一描述一下 ----一、常用表示1.访问限制类型 无形状限定,修饰(左上角) 几个小例子说明一下1.类例子ActivityThread是一个public final的普通类ApplicationThread 是一个private的内部类 , 并处于 ActivityThread? 广播第一层.png----4.捷型示例 下是基于下面类制的形,有什么好的意见或建议欢迎留言, 目前使用processon在线工具,以后有时间开发个小软件来制感觉挺不错, 再加个一键生成什么的就更棒了 规范.png* * This file is auto-generated.

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    在 JavaScript 新的思路

    image.png对于那些不熟悉海龟形的人来说,这是一个使用虚拟“海龟”形的概念,当海龟四处移动时,它的尾巴会在屏幕上留下痕迹。 可以在 Logo(自20世纪60年代)和 Python 使用海龟形,但不能在 JavaScript 使用。但真的是这样吗? 这绝对不是一种优雅或可扩展的形编程方式 —— 有点像用蚯蚓绑鞋子:它看起来很酷,但只适用于某些条件。这些只是我的奇怪代码集的另一个小发明。 接下来,我们将坐标系旋转几度并制红色箭头。请注意,原点(0, 0)仍然与蓝色原点位于同一位置。最后,我们将系统在 x 轴上移动并将其制为绿色。请注意,上一步的轮换仍然适用。 制螺旋的主循环通过颜色数组()循环随着螺旋的增长改变线宽。它几乎不可见。 通过 i 步长向前移动海龟。 画线, 移动海龟。所以我们首先制线,并在事后更新“海龟”的位置。

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    国个省份地

    1制全国市级地library(rgdal) #提供readOGR()函数library(ggplot2)library(dplyr)library(plyr)library(grid)library (RColorBrewer)library(Cairo) #片高清导出library(showtext)p

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    R笔记 | 柱状

    可先阅读文章:R笔记 | R语言系统与常见函数及参数 1.单数据系列柱状###数据data

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    Cartopy进阶——自由的接口 一、复习回顾在前面一节,我们已经介绍了cartopy的大致用法——全球地制、范围的设定以及更改地理信息的精度。 但是,有时候这并不能满足我们的需求,比如我作为某地级市的预报员,制该市降水时,为使片整洁,一般不希望多出其他市县。 shp_path=rE:enshi恩施.shp#确定shp文件地址接着,按照前面教的流程应该添加画布,增加子,准备制。 ,就可以使用Reader来读取你的shp文件,并通过cartopy.feature的ShapelyFeature添加shp特征: extent=#限定范围reader = Reader(shp_path 这种方式有什么用处呢?

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    在进行数据可视化的时候,通常可以通过散点比较直观的查看数据的分布情况。但是当数据量大且分布比较集的时候就没那么容易确定数据的分布了,这时候可以通过制密度或是热力直观获取数据分布情况。 python的 matplotlib 库提供了 hexbin 函数制密度,但是我还是更喜欢 R 语言制密度的方式,比如自带的 smoothScatter 函数以及 ggplot2 的 geom_bin2d 上述函数利用核密度估计生成用颜色密度来表示点分布的散点。 利用美国历年的龙卷数据,制美国龙卷风的分布,直接上代码:library(maps)library(ggplot2)library(ggmap) data

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    mermaid flow chart 用时,预览是正常的,下载 svg 会报错 graph TD graph TDA -->|1. 目标表名: icsoc_业务_表名2.

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    vscode安装shadertoy插件shaderoty.com使用片段着色器的网站,上面每周都会有很牛的算法公布 ? shader颜色控制void main(){ if(gl_FragCoord.x>100.0) 可以使用iResolution,单位坐标(可以算出坐标原点在左下角) gl_FragColor = vec4 像合并void main(){ vec2 uv = gl_FragCoord.xyiResolution.xy; gl_FragColor = mix(trangle(uv,vec2(.3),vec2

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    R

    male severe no yes# 5 P5 level2 male mild yes no# 6 P6 level3 female moderate no yes在使用geom_tile画方块之前 ,需要将宽数据转换为长数据,使用到reshape2的melt函数clinical.df2=melt(clinical.df,id=patient)# head(clinical.df2)# patient level2# 2 P2 age level2# 3 P3 age level2# 4 P4 age level1# 5 P5 age level2# 6 P6 age level3接下来,为了自定义形横纵轴变量的顺序 (这种方法在实际画,经常用到)clinical.df2$patient=factor(clinical.df2$patient,levels = paste(P,seq(1:15),sep = )) title )ggsave(tmp.pdf,device = pdf,width = 21,height = 7,units = cm)右侧的例并不是我们想要的,这时还需要用AI稍微编辑一下。

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      消息队列 TDMQ 是基于 Apache 顶级开源项目Pulsar自研的金融级分布式消息中间件,是一款具备跨城高一致、高可靠、高并发的分布式消息队列,拥有原生Java 、 C++、Python、GO 多种API, 支持 HTTP 协议方式接入,可为分布式应用系统提供异步解耦和削峰填谷的能力,同时也具备互联网应用所需的海量消息堆积、高吞吐、可靠重试等特性。

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