在onSizeChanged()中， 根据View的长宽， 获取整个布局的中心坐标， 以及计算网状多边形的半径， 后续整个蜘蛛网都是从这个中心坐标开始绘制的：
可视化信息以易于阅读的视觉化内容正在被越来越多的人所青睐。可视化形式呈现信息的需求也随之增加，因此近年来涌现出了许多数据可视化工具。对于不熟悉数据可视化领域的人来说，最好的方法是尝试一些现成的解决方案来快速制作标准化的图表。对于拥有更多技术专长、经验丰富的用户，最好的办法是使用更灵活的库。 下面与大家分享九大数据可视化库，希望你可以找到最适合的一款。
Sankey Diagram, 也叫做桑基图，是一种展示数据流的可视化方式，一张典型的桑基图示例如下
| 导语 最近几年，学术界、工业界、投资界各方一起发力，人工智能发展得如火如荼，硬件、算法与数据共同发展，带来了各行各业的深度应用。而我们前端er更像一个事不关己的旁观者。在前端领域，我们如何乘上这个风口，又有什么样的方法可以用AI赋能我们的老本行。文章没有啰嗦，只有code和干货 众所周知，前端相关的业务相当于整个业务的用户体验前哨站。 除了在性能优化、动画等传统的体验上做努力，我们又如何在：目标(手势、肢体)识别、语音识别分析、无障碍、语音分析、增强现实、情绪识别、画像细分等等，基于人工智能的交互体
在移动互联网迅猛发展的今天，各种APP、小程序满天飞，针对网页的搜索引擎优化（SEO）对于现今的企业来说已经不是头等重要的事情了。但是如果公司的SEO做得好的话，确实可以节约很大一部分宣传开支，因此，并不能说明它是完全没有作用的工作。只是在我看来，重要性确实下降了很多。
在连载三讲了系统思维就是选择、改善或构建“框架”，以更快速、更全面、更深入地系统思考和表达的思维方式。使用框架实现更快速、更全面、更深入解决问题的关键在于框架的选用或者提炼，提炼框架的方法参见连载四，选用框架的方法参见连载五，本篇介绍掌握系统思维的另一项有效工具——系统循环图，以及如何利用系统循环图来帮助自己实现系统思维，解决复杂问题。
然后我收到了几份作业，其中有二份作业不是特别的合格。就作业本身来讲吧，也不能说它是错的，但它确实是不对，把作业图贴在下面大家看看，
意图：用一个中介对象来封装一系列的对象交互。中介者使各对象不需要显示地相互引用，从而使其耦合松散，而且可以独立地改变它们之间的交互。
1、艾瑞数据 http://index.iresearch.com.cn/ 该网站免费公开的部分可以提供一些简单的APP使用数据以及人群、区域等分析。
上一节写了做一个简陋的播放器，需要的大致的步骤，《【从零开始】用vuejs做一个简陋但好使的播放器（一）》。 其实就是简单的记了一下流水账，这一节咱们来“设计一下它的js的结构”。 设计一个app应用的Js的结构，往大了说，这就是前端架构的设计啦。 往小了说呢，只不过是先在脑子里，或是纸上，把我们要写的Js，按功能先分类归纳而已。 获取数据； 生成列表； 点击歌曲列表，切换歌曲； 公共播放方法； 播放按钮； 暂停按钮； 上一首按钮； 下一首按钮； no
小程序分享到朋友圈只能使用小程序码海报来实现，生成小程序码的方式有两种，一种是使用后端方式，一种是使用小程序自带的canvas生成；后端的方式开发难度大，由于生成图片耗用内存比较大对服务端也是不小的压力；所以使用小程序的canvas是一个不错的选择，但由于canvas水比较深，坑比较多，还有不同海报需要重现写渲染流程，导致代码冗余难以维护，加上不同设备版本的情况不一样，因此小程序海报生成组件的需求十分迫切。
今天做的这个案例，用到的是新的工具，新的经验不可多得，再次写一篇文章，更深层次的了解这个软件里面的其他工具
作者简介：胥耀，腾讯云监控产品经理，具有六年云产品工作经验，目前主要负责腾讯云前端性能监控和云监控相关的产品策划工作，对监控和运维领域具有深刻理解。
本文为matlab自学笔记的一部分，之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的，非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员，更是要奋发努力，拼搏上进，学好技术，才能师夷长技以制夷，为中华之崛起而读书！
今天无意中看到一个可视化作品： WHAT MADE ME? INTERACTIVE PUBLIC INSTALLATION Most Original Exhibit Award at the Bi
人们把客观存在的事物以数据的形式存储到计算机中，经历了对现实生活中事物特性的认识、概念化到计算机数据库里的具体表示的逐级抽象过程，即现实世界－概念世界－机器世界三个领域。有时也将概念世界称为信息世界；将机器世界称为存储或数据世界。
图中线的两端是圆点或者菱形，旁边都有标注持仓证券商和相对应的持多仓数或持空仓数，且左右线颜色不同。画图思路大体就是：先画水平线图，再用 scatter 散点图画线左右两端的点，然后标注两端名称，以及标题和注解。
如果说一款产品是一/多个问题的解决方案，那么结构图可以视作方案的各个『模块』，流程图则是模块内部的具体『步骤』。模块与模块之间的关系可以是顺序递进的，也可以是平行的，但模块内的步骤多数是顺序递进的。
源码：https://github.com/maqi1520/Clone-processon
当然，我们仅仅是使用人脸识别，那有人已经在TensorFlow的基础上封装了专门针对人脸识别的库 face-api.js
使用CocosCreator已经一年了，在此期间一直在摸索，如何才是组件化编程的最优实践。Shawn属于半野生的路子，水平不高，但不时会陷入一些问题瞎琢磨。我根据自己的经验，总结了一套组件化编程模型：法宝与结界模型。
使用简单的无线传感器而非摄像头构建IoT网状网络可以帮助了解购物者的行为。但是，为什么要建立一个物联网网状网络来监视购物者呢？在线零售商非常了解其客户如何浏览其虚拟商店，但是线下零售商就没有那么幸运了。
其实层次数据模型就是的图形表示就是一个倒立生长的树，由基本数据结构中的树（或者二叉树）的定义可知，每棵树都有且仅有一个根节点，其余的节点都是非根节点。每个节点表示一个记录类型对应与实体的概念，记录类型的各个字段对应实体的各个属性。各个记录类型及其字段都必须记录。
如何去分析一个需求？这两天在给零基础课的同学们讲课的时候，正好讲到了，产品详情页的图片展示这里，ui是这样的， 跟京东那个的ui交互操作是一样的，我跟他们讲，这个东西如果不太清楚怎么做，可以先用笔在纸
近年来基于严格设计的随机对照试验（RCT）已经被公认为评价干预措施疗效的最佳手段，这种比较所采用的针对两组研究结果比较的定量综合方法，被称为传统的 Meta 分析方法。传统 Meta 分析通过合并多个直接比较的研究而得到一个综合的评估结果，从而克服了单个研究样本量不足的缺陷，提高了研究的检验效能，特别是研究结果出现不一致时，运用 Meta 分析对判断某种干预措施的有效性与否发挥了重要作用。当欲开展两种干预措施利弊比较(A vs B)的 Meta 分析，但不能找到 A vs B 直接比较的 RCT，却可找到 A vs C与 B vs C 进行比较的 RCT，我们可以将 C 作为共同对照，通过 A vs C 与 B vs C的比较结果来间接得到 A vs B 的疗效比较，这种方法叫做间接比较(indirect comparison)。在实际的临床工作中，临床医生常常需要同时比较多种干预措施，权衡利弊以进行临床决策，这时证据网络中既存在直接证据，又存在间接证据，这种综合直接及间接证据的分析方法即为网状 Meta 分析（Network Meta-analysis, NMA）。 网状 Meta 分析可以同时比较三个或三个以上干预措施的疗效，因而被认为是传统 Meta 分析的扩展及延伸，即 NMA 可基于严格设计 RCT 同时比较多个干预措施，对直接及间接比较进行综合性分析。当无直接比较的研究存在时，间接比较成为提供有价值的卫生决策信息的有效途径；当有直接比较的研究存在时，综合直接比较与间接比较的研究结果能够提高结果的精度。不仅如此，NMA 还能够就不同干预措施的疗效进行排序，提供每一个干预措施是最佳干预措施的概率。关于 Meta 分析方法的研究迄今已经有 30 多年的时间，NMA作为一门新崛起的、一种循证医学统计学方法，越来越受到流行病学家、统计学家、临床研究者及药学家的关注及青睐。
这两天用 Three.js 画了一个 3D 的房子，放了一个床进去，可以用鼠标和键盘控制移动，有种 3D 游戏的即视感。
与 2016 年第一次调查相比，使用 TypeScript 的人数占比从 21% 提升到了 69%。前端框架 React 和 Vue 占据主导地位。Vite 获得了 98% 的超高满意度。许多新项目(Deno、Rome、Astro、Remix)获得了风险投资公司的支持，这或许为脆弱的开源融资环境提供了一个可行的替代方案。
这个是2012年做的一个游戏。 ======== 主角的控制方式： 右键移动， 按Q键角色会朝鼠标方向冲刺，冲刺位移距离大，但是冲刺过程不是无敌的，且伤害一般。 按W键将会朝鼠标方向发个子弹，子弹击中敌人会使敌人出现暂时无法动弹的状态，伤害很高。 按E键会边旋转边移动，类似LOL里盖伦的E，同样过程不是无敌的，伤害一般。 BOSS的行为模式： BOSS只有头部会攻击敌人（近距离咬），其他部位会把人弹开。 BOSS只有身上发光的地方受到攻击才会受到伤害，其他区域被攻击也不会少血。 BOSS身上的光随着血
Echarts是百度开源的比较强大的绘图工具，但其是用Js来操控的，使用案例大全： https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html#chart-type-custom 有人在此基础上进行二次开发，衍生出pycharts，本篇将记录一些pyecharts中的一些个人认为比较精彩的图表。 pyecharts中文文档：https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro pyecharts案例大全：https://gallery.pyecharts.org/#/Bar/stack_bar_percent 下面的图表截取了左侧目录项，查阅时只需修改案例大全最后一段url。
Meta分析也称荟萃分析，它的目的是对大量原始研究结果进行综合评价和系统分析，给出一个最终的指导性结果。举个简单的例子，新出来的抗癌药A在多个临床试验中呈现出不同的治疗效果，有的实验结果显示A药物能显著杀伤癌细胞，提高患者5年生存率，有的实验结果则说A药物并没有抗癌效果，那么到底A药物有没有效果？这里导致实验结果有很大差异的原因有很多，其中最主要的可能就是各个实验的样本量不足，使得统计效力降低。Meta分析最大的优势就是通过合并不同原始研究的效应量（OR值或β值）来提高样本量，这样能显著提高统计效力。比如A研究的样本量为100，B研究的样本量为200， C研究的样本量为50，这样通过meta分析可以使样本量达到350。
英文标题：Single-cell transcriptomes of the human skin reveal age-related loss of fibroblast priming
平时经常听到网络拓扑这个名词哈，本文瑞哥带大家详细了解一下网络拓扑，包括网络拓扑的几大类型。
本星球嘉宾之一永锡老师总是爱给我安利新的应用。有一款应用不是很新，可他还是不止一次撺掇我去买，那就是 theBrain 。
是的,我开发了一款超好玩的小程序，不多说，看过我朋友圈的朋友都应该知道了，我经常用它抽奖，但是它又不仅仅是一款抽奖工具。这款产品是我自己画原型图，画设计图，写前端界面做出来了，从想法到成型用了两周时间。现在我从头跟大家讲讲，希望对大家以后开发产品能够有所帮助。 产品想法的来源 大家都知道，前一段时间我经常用冯大公司开发的抽奖助手这个小程序给大家发送奖品。然后有一次在去青岛出差回来的路上，跟我的朋友聊天，说：我感觉应该开发一款考勤助手，基于地理位置的，设置范围，方圆100米以内的算打卡成功之类的。你看看抽奖助
Facebook聊天框里出道的灰色短毛猫Pusheen，是柔软的微胖界宠儿，中文名字叫胖吉。
数据模型（Data Model）是数据特征的抽象。数据（Data）是描述事物的符号记录，模型（Model)是现实世界的抽象。数据模型从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件，为数据库系统的信息表示与操作提供了一个抽象的框架。数据模型所描述的内容有三部分：数据结构、数据操作和数据完整性约束。
自主神经系统和中枢神经系统之间的相互作用对人类大脑功能和健康的相关性尚不清楚，特别是当这两个系统在睡眠剥夺(SD)下受到挑战时。我们测量了健康参与者的大脑活动(用功能磁共振成像)、脉搏和呼吸信号以及基线脑淀粉样蛋白β负荷(用PET)。我们发现，相对于休息清醒(RW)， SD导致同步低频(LF， <0.1 Hz)在自主相关网络(AN)中的活动，包括背侧注意、视觉和感觉运动区域显著增加，我们之前发现这些区域与LF脉冲信号变化具有一致的时间耦合(由交感神经张力调节)。SD导致脉冲信号的LF成分与中脑网状结构中具有峰值效应的内侧网络之间，以及呼吸变化(由呼吸运动输出调节)的LF成分与小脑网络之间存在显著的相位一致性。SD期间AN的LF功率与脉中网和呼吸-小脑网络相位相干性独立且显著相关。SD期间AN的高LF功率(而非RW)与较低的β淀粉样蛋白负荷相关。总之，SD触发了同步大脑活动的自主模式，这种模式与不同的自主中枢相互作用有关。研究结果强调了整体皮质同步与大脑清除机制的直接相关性。
由于自己现在无业游民，所以没有什么现成的环境，环境就随便找个公网的。再者当下的完成度应该算不上一个完整的 APP，但是作为参考，依瓢画葫芦绝对足够了，如果等完整产品，可能得等一段时间了，下面的是该项目
有小伙伴说，使用 matplotlib 做出来的图表比不上其他的基于 js 包装的库(pyechart、bokeh、plotly等)漂亮，他们可以还可以交互。同时，基于 matplotlib 包装的 seaborn 似乎也比较省代码。
这篇文章面向的读者是已经工作了三年以上的前端开发者。 三年以下的前端人，看了跑偏跟我没关系。 //////////// 想一个问题，前端都包括什么？ 你可能会向我扔一堆框架名、库名、书、新版js、css3、浏览器、移动端、安全、加载速度、互联网前端大牛、BAT、google。。。等等。没错，它们都算是前端的一部分，说它们组成了前端，稳，没有问题。 但它们不是前端的核心。 说到根上，前端的核心到目前为止依然是html，css，js，刚才提到的那些词儿什么的，可以算是前端的切入点。同时前端也是一个开放的网状领域
网上下载echarts的js文件，因为我们要用人家的东西，所以要下载人家的东西，最后根据人家的规范进行写代码。
本文介绍fabric.js框架使用，以及使用fabricjs打造一个高级画板程序. 高级画板功能介绍 全局绘制颜色选择 护眼模式、网格模式切换 自由绘制 画箭头 画直线 画虚线 画圆/椭圆/矩形/直角
在JavaScript中，它的内存分为三种类型：代码空间、栈空间、堆空间，其中代码空间用于存放可执行代码。
数据模型（Data Model）是数据特征的抽象。 数据模型所描述的内容包括三个部分（三个要素）：数据结构、数据操作、数据约束。 数据模型分为两类：第一类和第二类。 第一类就是概念模型，ER图就是概念模型的一种表示方法。
可能大家都知道，js执行会阻塞DOM树的解析和渲染，那么css加载会阻塞DOM树的解析和渲染吗？接下来，我就来对css加载对DOM树的解析和渲染的影响做一个测试。
松哥最近正在录制 TienChin 项目视频～采用 Spring Boot+Vue3 技术栈，里边会涉及到各种好玩的技术，小伙伴们来和松哥一起做一个完成率超 90% 的项目，戳戳戳这里-->TienChin 项目配套视频来啦。 ---- 之前松哥发了一篇文章和小伙伴们介绍了前端的 bpmn.js 这个库，利用这个库我们可以自己将绘制流程图的功能嵌入到我们的项目中。 然而，这个库默认是给 Camunda 设计的，所以画出来的流程图导出来的 XML 文件无法直接使用，必须要做一些深度定制，才能将 XML 文件转
IBM 在 1960 年代发明了数据库，也就是 SystemR 。过了一段时间到了 1970 年代，数据库里面有了足够多的数据后，自然而然就有了数据交换（data exchange）的需求。1972 年 IBM 的 Fortran 编译器开始支持以逗号为分隔符的 CSV 文件格式为核心进行数据交换，于是由数据库导出数据到 CSV 格式文件，或者由 CSV 格式文件导入数据到数据库便成了数据交换历史的开端。
本文主要介绍一下撰写技术文档中可能会用的一些画图工具。这里主要分为两大派，一派是直接拖拽完成，一派是通过代码来完成
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