在使用Excel的时候,发现它的“智能填充”功能非常有趣,能够智能地分析我当前的内容,然后准确预测出我期望得到的值。排除了AI的加成,发现这个功能其实也可以通过数学理论和简单代码来实现。经过一番折腾,终于用JS实现了大致的功能,然后我把它名为 smart-predictor。
旭日图(Sunburst Chart)是一种现代饼图,它超越传统的饼图和环图,能表达清晰的层级和归属关系,以父子层次结构来显示数据构成情况。旭日图中,离远点越近表示级别越高,相邻两层中,是内层包含外层的关系。
前言 H5移动应用作为个人生活、办公和业务支撑的重要部分,也面临着来自移动平台的安全风险,不仅仅来自于病毒,更多的是恶意的攻击行为、篡改行为和钓鱼攻击。关于H5页面的安全测试,业务逻辑功能测试基本和WEB渗透测试是通用的。 从业务安全角度考虑,一般客户端与服务端通信会进行加密,防止被刷单、薅羊毛等攻击,需要对数据加密加密处理。所以我们必须了解各种加密方式。开发者常会用到AES(Advanced Encryption Standard)加密算法,在此对H5页面的漏洞挖掘案例分享给大家。 前置知识 AES加密模
许多开发人员喜欢 Ruby 编程语言,因为它具有丰富的标准实用程序库。例如,Ruby中的数组有大量的方法。
2.3、空操作一般作为数据流的终点。在kettle的sample例子中经常使用,但是实际开发中很少使用。
base64.js 是 Base64 的 JavaScript 实现。 wiki上给的解释: https://en.wikipedia.org/wiki/Base64 编码规则 Base64编码的思想是是采用64个基本的ASCII码字符对数据进行重新编码。它将需要编码的数据拆分成字节数组。以3个字节为一组。按顺序排列24 位数据,再把这24位数据分成4组,即每组6位。再在每组的的最高位前补两个0凑足一个字节。这样就把一个3字节为一组的数据重新编码成了4个字节。当所要编码的数据的字节数不是3的整倍数,也就是说
一、 高级查询 查询操作符 条件操作符:db.collection.find({“field”:{$gt/$lt/$gte/$lte/$eq/$ne:value}}); 匹配所有:db.collection.find({age:{$all:[6,8]}});//字段的数组中符合全部条件才行。 判断字段存在:db.colletion.find({field:{$exists:true}})//还可用于remove等。 Null值的处理:db.collection.find({field:{“$in”:nul
# _id是指定用什么字段分组,需要写成$sex, $sum:1表示此行数据计算为1
数据库服务器,数据库和表 数据库服务器就是在计算机上装一个数据库管理程序,用来管理多个数据库,对于程序员会针对每个程序创建一个数据库,数据库会创建很多表,用来保存程序中实体的数据。
对称密钥算法DES、AES都属于分组密码,分组密码的特点是分组的长度是固定的。但是由于明文的长度不固定且基本超过分组长度,所以就需要进行多轮的迭代加密。模式就是指的多轮迭代的方式。
数据分析一直以来都是业务决策中非常重要的一环,在数字化时代尤其如此。然而,数据分析只有在持续的监控和可视化下才能真正发挥作用。如何采用使用一些高效的工具来做相应的数据分析?前端开发报表工具就是一个不错的选择。它可以为企业提供可视化的数据分析,让用户能够快速准确地理解和处理数据,为企业决策提供支持。
D3的数轴实际商是由程序员自己来定义参数的函数。调用数轴函数,会生成数轴相关的可见元素,包括轴线、标签和刻度 。
vue.js 中 data, prop, computed, method,watch 介绍
近来公司新项目管理后台需要做图片上传并加解密功能,加密在服务端进行,加密成功后返回加密后图片地址,后台负责解密在线图片然后预览,折腾一天,此中曲折,闲做记录。
不过在Vue2的时候,可能大部分都是使用Vuex,而到了Vue3,Pinia就见得多了。
答:因为目前我们开发时候的源码跟通过webpack构建混淆压缩后的生产环境部署的代码不一样,sourceMap就是一个文件,里面储存着位置信息。
2.带有/g的正则表达式作为参数:为了安全起见,应该设置lastIndex为0(test()和exec()时)
相信有很多人遇到过这种情况,就是在入职公司后,开始接手公司的老项目,给公司的老项目修修改改。当我们在一个系统里边修改了很多代码时,但又不确定改动是否影响在核心逻辑时,是否会导致项目原来的功能出现bug时。我们就可以使用单元测试来帮助我们来进行测试。所以软件开发者编写单元测试,就成了很重要的事情。
数据库(database,DB)是指长期存储在计算机内的,有组织,可共享的数据的集合。数据库中的数据按一定的数学模型组织、描述和存储,具有较小的冗余,较高的数据独立性和易扩展性,并可为各种用户共享。
组件化开发的思想贯穿着我开发设计过程的始终。在过去很长一段时间里,我都受益于这种思想。
最近稍微涉猎了一下leaflet这个包,突然感到发现了动态可视化的新大门,这个包所提供的地图类型、动态效果、图层展示方式都大大扩展了ggplot作图系统的在数据地图上的缺陷。 leaflet是业界比较流行的JS开源交互式地图包,它支持直接调用OpenStreetMap, Mapbox, and CartoDB等主流地图数据作为辅助图层来进行地理信息数据的可视化操作。 除了这些在线地图素材之外,它对于shapefile格式和json格式以及sp包的空间数据格式的地图数据都有着很好的支持,在图层函数中涵盖了点标
人脑以这样的方式工作,即视觉信息比文本信息更好地被识别和感知。这就是为什么所有营销人员和分析师使用不同的数据可视化技术和工具来使枯燥的表格数据更加生动。他们的目标是将原始的非结构化数据转换为结构化数据,并将其意义传达给参与决策过程的人员。
D3.js D3的全称是Data-Driven Documents(数据驱动的文档),是一个用来做数据可视化的JavaScript函数库,而JavaScript文件的后缀通常为.js,所以D3被称为D3.js。 对D3来说,柱形图、散点图、折线图、饼图、弦图、力导向图、树状图等等都不在话下。总之,只要你愿意写代码,D3.js可以满足你对数据可视化的一切幻想。 今天我们以弦图为例进行介绍。 弦图 弦图主要用于表示两个节点之间的联系。两点之间的连线表示二者具有联系,线的粗细表示权重。 下面是之前做的一张电影类型
D3.js D3的全称是Data-Driven Documents(数据驱动的文档),是一个用来做数据可视化的JavaScript函数库,而JavaScript文件的后缀通常为.js,所以D3被称为D
涉及技术:jQuery+Ajax+JSON+Spring(MVC,IOC,AOP)+MyBatis+sqlserver+jqgrid+bootstrap+layer
最近用python爬取了某东上的x款bra的用户评论,然后进行了size、color分析,直接上图:
一般如果需要对数据透视表进行分组,数据如图1所示,数据支持的格式为数字格式以及日期格式,如图2和图3所示,文本格式通常无法进行分组组合。
前端即网站前台部分,运行PC在端,移动端等浏览器上展现给用户浏览的网页。随着互联网技术的发展,HTML5,CSS3,前端框架的应用,跨平台响应式网页设计能够适应各种屏幕分辨率,合适的动效设计,给用户带来极高的用户体验。
模型结构已知 , 即 高斯混合模型 , 需要根据已知的数据样本 , 学习出模型的参数 ;
数据分组是对相同类别的数据进行汇总,而数据透视表是通过对行或列的不同组合对数据进行汇总,所使用的汇总方法有求和、计数、平均值、标准差等,本文使用SQL对数据进行数据分组和数据透视,下面一起来学习。
Adobe After Effects是一款功能强大的图像处理软件,它不仅可以实现视频合成、特效制作、动画制作等多种功能,还可以进行Excel数据分组汇总等数据处理工作。本文将围绕Excel数据分组汇总的基本操作、高级技巧、数据透视表功能以及数据筛选功能等方面进行详细介绍。
在《8大前端安全问题(上)》这篇文章里我们谈到了什么是前端安全问题,并且介绍了其中的4大典型安全问题,本篇文章将介绍剩下的4大前端安全问题,它们分别是: 防火防盗防猪队友:不安全的第三方依赖包 用了HTTPS也可能掉坑里 本地存储数据泄露 缺乏静态资源完整性校验 ---- 防火防盗防猪队友:不安全的第三方依赖包 现如今进行应用开发,就好比站在巨人的肩膀上写代码。据统计,一个应用有将近80%的代码其实是来自于第三方组件、依赖的类库等,而应用自身的代码其实只占了20%左右。无论是后端服务器应用还是前端应用开发
thinkjs的配置有很多,系统默认配置 -> 应用配置 -> 调试配置 -> 模式配置 基本上只用到应用配置,应用配置的路径是App/Conf/config.js, 配置在程序中是很方便读取和写入的
vuex是一个专门为vue.js设计的集中式状态管理架构。状态?我把它理解为在data中的属性需要共享给其他vue组件使用的部分,就叫做状态。
随机森林一个已被证明了的成功的集成分类器,特别是用在多维分类问题上更是体现出其强大之处。一个随机森林是一个决策树的集合,可以看作是一个分类器包括很多不同的决策树。整个算法包括三部分:特征和数据的分组,训练决策树,最后的结果投票。 1. 随机森林的分组策略 为了保持在随机森林中每个决策树的差异性,选择在生成决策树的时候选择不同特征集在不同的数据集上进行训练,生成最终的决策树。因此,我们需要对数据集和特征集进行分组,在分组的过程中,分别对数据集的分组和对特征集的分组。 在分组的过程中,采用基于Bootstr
聚合管道是MongoDB中用于数据聚合和处理的强大工具。它允许开发者通过一系列有序的阶段(Stages)对数据进行筛选、转换、分组和计算,从而生成符合需求的聚合结果。每个阶段都定义了一种操作,数据在每个阶段经过处理后,传递给下一个阶段,最终得到所需的聚合结果。
数据分组就是根据一个或多个键(可以是函数、数组或df列名)将数据分成若干组,然后对分组后的数据分别进行汇总计算,并将汇总计算后的结果合并,被用作汇总计算的函数称为就聚合函数。 Python中对数据分组利用的是 groupby() 方法,类似于sql中的 groupby。 1.分组键是列名 分组键是列名时直接将某一列或多列的列名传给 groupby() 方法,groupby() 方法就会按照这一列或多列进行分组。 groupby(): """ 功能: 根据分组键将数据分成
爬虫定义、分类和流程 爬虫定义 网络爬虫(又被称为网页蜘蛛,网络机器人)就是模拟浏览器发送网络请求,接收请求响应,一种按照一定的规则,自动地抓取互联网信息的程序。 爬虫就是模拟浏览器的行为,越像越好,
如果你之前已经习惯了用jQuery操作DOM,学习Vue.js时请先抛开手动操作DOM的思维, 因为Vue.js是数据驱动的,你无需手动操作DOM。它通过一些特殊的HTML语法,将DOM和 数据绑定起来。一旦你创建了绑定,DOM将和数据保持同步,每当变更了数据,DOM也会相 应地更新。
Pandas 是数据分析领域中广泛使用的库,它提供了丰富的功能来对数据进行处理和分析。在实际数据分析中,数据分组与聚合是常见而又重要的操作,用于对数据集中的子集进行统计、汇总等操作。本篇博客将深入介绍 Pandas 中的数据分组与聚合技术,帮助你更好地理解和运用这些功能。
数据分类汇总与统计是指将大量的数据按照不同的分类方式进行整理和归纳,然后对这些数据进行统计分析,以便于更好地了解数据的特点和规律。
分组查询是对数据按照某个或多个字段进行分组,MYSQL中使用group by关键字对数据进行分组,基本语法形式为:
我们在数据库中更多的是对表的操作,而在表中我们又有单表与多表的操作,在其中最复杂最多的就是增删改查中的查询。下面我们一起来学习。
前言 数据可视化,是指将相对晦涩的的数据通过可视的、交互的方式进行展示,从而形象、直观地表达数据蕴含的信息和规律。 早期的数据可视化作为咨询机构、金融企业的专业工具,其应用领域较为单一,应用形态较为保守。步入大数据时代,各行各业对数据的重视程度与日俱增,随之而来的是对数据进行一站式整合、挖掘、分析、可视化的需求日益迫切,数据可视化呈现出愈加旺盛的生命力,表现之一就是视觉元素越来越多样,从朴素的柱状图/饼状图/折线图,扩展到地图、气泡图、树图、仪表盘等各式图形。表现之二是可用的开发工具越来越丰富,从专业的
基于大家对低代码的好奇,下面就给大家盘点3款低代码开发平台的功能清单。希望对大家有所帮助!
/*问题描述 元旦快到了,校学生会让乐乐负责新年晚会的纪念品发放工作。为使得参加晚会的同学所获得 的纪念品价值 相对均衡,他要把购来的纪念品根据价格进行分组,但每组最多只能包括两件纪念品,并且每组纪念品的价格之和不能超过一个给定的整数。为了保证在尽量短的时 间内发完所有纪念品,乐乐希望分组的数目最少。 你的任务是写一个程序,找出所有分组方案中分组数最少的一种,输出最少的分组数目。 输入格式 输入包含n+2行: 第1行包括一个整数w,为每组纪念品价格之和的上限。 第2行为一个整数n,表示购来的纪念品的总件数。 第3~n+2行每行包含一个正整数pi (5 <= pi <= w),表示所对应纪念品的价格。 输出格式 输出仅一行,包含一个整数,即最少的分组数目。 样例输入 100 9 90 20 20 30 50 60 70 80 90 样例输出 6 数据规模和约定 50%的数据满足:1 <= n <= 15 100%的数据满足:1 <= n <= 30000, 80 <= w <= 200 思路: 快排一波 再从大到到小 开始分组 最大的物品 加最小的物品 超出限制则 最大单独 一组 否则 两物品成一组 详情 见代码
项目介绍一款免费的低代码可视化报表,像搭建积木一样在线拖拽设计!低代码开发必备,功能涵盖,数据报表、打印设计、图表报表、大屏设计等!秉承“简单、易用、专业”的产品理念,极大的降低报表开发难度、缩短开发周期、节省成本、解决各类报表难题,完全免费的!当前版本:v1.5.2 | 2022-07-11集成依赖<dependency> <groupId>org.jeecgframework.jimureport</groupId> <artifactId>jimureport-spring-boot-starte
英文文档中是aggregation pipeline,直译为聚合管道,它可以对数据文档进行变换和组合。聚合管道是基于数据流概念,数据进入管道经过一个或多个stage,每个stage对数据进行操作(筛选,投射,分组,排序,限制或跳过)后输出最终结果。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云