数据分析及其可视化第5页

物联网服务器搭建及部署详细说明：掌握 Node.js、MongoDB、Socket.IO 和 JWT 的实用指南

数据存储3.2数据实时处理3.2.1安装Socket.IO3.2.2修改服务器代码4.安全性4.1身份验证与授权4.2加密通信4.2.1生成自签名证书（开发环境）4.2.2修改服务器以支持HTTPS5.数据分析和可视化

极客小张·2025-03-08 07:57

容器技术概要及docker容器部署和常用命令

容器技术是一种轻量级的虚拟化技术，它允许开发者将应用程序及其依赖项打包在一个独立的、可移植的容器中。与传统的虚拟机不同，容器共享宿主机的操作系统内核，因此它们更加轻量级、启动更快，并且资源占用更少。

此方konata·2025-03-08 07:57

向量数据库及其在大模型应用落地中的作用

一、几个术语需要弄清楚几个术语，比如向量、Embedding、向量检索、向量数据库，具体如下。1.向量：为AI理解世界的通用数据形式，是多模态数据的压缩，任何模态数据都可以转为向量。文本直接送给计算机是无法认识的，而且是高维数据，需要对其进行向量化处理（即Embedding），处理完成后就形成一个个向量。2.Embedding：将文字文本转化为保留语义关系的向量文本，相当于利用embedding模

一望无际的大草原·2025-03-08 07:48

Vim常用命令备忘

文章目录一、Vim支持模式二、Vim常用命令1.光标移动2.文本操作3.查找置换4.保存退出5.多文件编辑6.多窗口编辑7.多标签编辑8.目录操作9.运行命令10.可视化操作11.其他命令一、Vim支持模式普通模式

assaper·2025-03-08 07:42

简单分享下Python数据可视化

在数据科学的广阔天地里，数据可视化是不可或缺的一环，它让复杂的数据变得易于理解。对于Python初学者而言，掌握Matplotlib和Seaborn这两个强大的库，无疑能让你的分析报告更加生动有趣。

小软件大世界·2025-03-08 06:09

网络安全主动防御技术与应用

以下是入侵阻断技术的详细介绍及其应用。一、入侵阻断技术入侵检测和防御系统（IDS/IPS）

坚持可信·2025-03-08 06:38

如何打造多种风格的三维地图？2月27日直播讲解演示

欢迎扫码图片中的二维码订阅直播，也可以在Bilibili关注“山海鲸可视化”，我们将于同一时间进行直播。

山海鲸可视化·2025-03-08 06:01

电商行业门店管理软件架构设计与数据可视化实践

一、行业痛点与核心诉求在电商多平台运营成为主流的背景下，企业普遍面临三大管理难题：数据碎片化：某头部服饰品牌2023年运营报告显示，其分布在8个平台的162家门店，日均产生23万条订单数据，但财务部门需要5个工作日才能完成跨平台利润核算。成本核算失真：行业调研表明，38%的企业存在物流费用分摊不合理问题，平均误差率达到14.7%。决策响应滞后：传统周报模式导致40%的库存调拨指令错过最佳执行窗口，

阿三0404·2025-03-08 06:28

Python与数据可视化案例：电影评分可视化

Python与数据可视化案例：电影评分可视化电影评分数据的魅力：为什么可视化很重要数据收集：如何获取电影评分数据使用API接口网络爬虫技术数据清洗与预处理：让数据变得干净整洁可视化实战：用Matplotlib

master_chenchengg·2025-03-08 06:55

Python与数据可视化库Seaborn实战

Python与数据可视化库Seaborn实战一、引言二、技术概述Seaborn介绍核心特性和优势代码示例：简单散点图三、技术细节技术原理技术难点四、实战应用应用场景问题与解决方案五、优化与改进潜在问题改进建议六

master_chenchengg·2025-03-08 06:25

生物信息学工作流（Bioinformatics Workflow）：概念、历史、现状与展望？

它不仅提高了数据分析的效率，还为生命科学研究提供了新的视角和方法。2.生物信息学工作流的概念生物信息学工作流的核心是将复杂的生物学数据分析任务分解为多个可管理的步骤

lisw05·2025-03-08 06:22

可视化学习：WebGL实现简易的局部“马赛克”

前言接触过Canvas的小伙伴应该都知道，在Canvas2D中我们要加载一个图片很简单，通过调用drawImageAPI就能将图像绘制到画布上，当然在WebGL中我们也可以绘制图像，在绘制时我们需要用到WebGL中的纹理对象，在之前WebGL实现网格背景的文章中，我使用了一个叫做纹理坐标的配置，现在要完成纹理的加载我们也需要用到纹理坐标，并且我们可以通过对纹理坐标处理实现简单的”马赛克“效果。通过

·2025-03-08 06:50

可视化学习：使用WebGL绘制圆形，实现色盘

前言在Canvas2D中实现圆形的绘制比较简单，只要调用arc指令就能在Canvas画布上绘制出一个圆形，类似的，在SVG中我们也只需要一个标签就能在页面上绘制一个圆形。那么在WebGL中我们要怎么去绘制呢？WebGL只能绘制三种形状：点、线段和三角形，它没有提供直接绘制圆形的功能，当然也无法像SVG一样使用标签，所以我们是无法直接绘制圆形曲线的，这个时候我们可以借助相关的数学知识，来实现圆形的绘

·2025-03-08 06:49

Pytest自动化框架搭建

allure，大家根据这三个关键词选择是否需要继续阅读1.技术实现1.1技术说明使用pyserial作为串口连接工具，发送读写命令；使用pytest作为用例批量管理工具；使用allure对测试结果进行可视化处理

柯有Q·2025-03-08 06:20

如何删除svn下载后留下的.svn文件夹

-typed-name".svn"|xargsrm-rf这样，就可以递归地删除该文件夹及其子文件夹下的所有.svn文件夹。

寒江独钓2009·2025-03-08 06:19

python的pandas函数

Pandas是Python中一个强大且广泛使用的数据分析库，它提供了高效的数据结构和数据操作工具，主要的数据结构有Series（一维数组）和DataFrame（二维表格）。

soputasmile11·2025-03-08 05:38

T41ZN 支持H.264、H.265和JPEG编码君正SOC芯片低功耗快启动提供软硬件资料+样品测试

以下是各型号及其主要版本：1.T23系列：T23N：标准版，适用于移动摄像机、安全监控、视频通话和视频分析等应用。T23ZN：佐罗标准版，功能与T23N类似，针对特定市场需求进行了优化。

li15817260414·2025-03-08 05:30

T41LQ专为人工智能物联网（AIoT）应用设计，适用于智能安防、智能家居、机器视觉等领域软硬件资料+样品测试

以下是各型号及其主要版本：1.T23系列：T23N：标准版，适用于移动摄像机、安全监控、视频通话和视频分析等应用。T23ZN：佐罗标准版，功能与T23N类似，针对特定市场需求进行了优化。

li15817260414·2025-03-08 05:00

点云从入门到精通技术详解100篇-基于背包激光雷达点云在城市公园单木参数提取中的应用

目录前言国内外发展现状（DevelopmentStatusatHomeandAbroad）背包LiDAR技术及其在林业调查中的应用进展单木胸径提取算法研究现状单木树高提取算法研究现状2背包LiDAR城市公园树木数据采集及预处理

格图素书·2025-03-08 05:56

海量数据融合互通丨TiDB 在安徽省住房公积金监管服务平台的应用实践

导读安徽省住房公积金监管服务平台通过整合全省17家公积金中心的数据，致力于实现数据共享、规范化管理与高效数据分析。

TiDB_PingCAP·2025-03-08 04:23

【精辟】venv和Anaconda的区别?

Anaconda：Anaconda是一个跨平台的Python发行版，提供了用于科学计算和数据分析的大量库和工具。它包含了

王摇摆·2025-03-08 04:22

实际springboot项目中如何注意jvm调优

JVM调优可以涵盖内存管理、垃圾回收、线程管理以及其他JVM配置等多个方面。

种豆走天下·2025-03-08 04:51

java中存储金额字段

java中存储金额字段商场或者电商项目中会涉及到金额字段的存储,本文来讨论下选择最多的BigDecimal保证精度的原理以及其他字段类型替换方案BigDemicalBigDecimal是处理高精度数值计算的核心类

fengdongnan·2025-03-08 04:18

Conda

它快速安装、运行和更新软件包及其依赖项。使用Conda，您可以轻松在本地计算机上创建、保存、加载和切换不同的环境。

王金-太想进步了·2025-03-08 04:46

FastGPT 引申：混合检索完整实例

合并后的结果4.Rerank重排序后5.最终RRF合并6.内容总结FastGPT引申：混合检索完整实例下边通过一个简单的例子说明不同检索方式的分值变化过程，假设我们有一个查询：“如何使用Python进行数据分析

窝窝和牛牛·2025-03-08 03:14

数据可视化分析教学课件——FineBI实验册节选====交通运输及物流管理等专业

数据可视化分析课程教学，0基础也能掌握，本节讲述的是交通运输及物流管理等专业的数据可视化分析案例实验目的新中国成立70多年来，中国交通运输总体上经历了从“瓶颈制约”到“初步缓解”，再到“基本适应

FR-Lia·2025-03-08 03:35

数据可视化分析教学课件——FineBI实验册节选====帕累托分析模型

数据可视化分析课程教学，0基础也能掌握，本节讲述的是常见的数据可视化分析模型：帕累托分析模型实验目的面对纷繁杂乱的处理对象，如果分不清主次，鸡毛蒜皮一把抓，可想而知，其效率和效益是不可能高起来的

FR-Lia·2025-03-08 03:34

智能算法安全优化与关键技术实践

与此同时，可解释性算法通过特征重要性分析与决策路径可视化，显著提升模型透明度，降低黑箱风险。在技术实现层面，特征工程的自动化筛选与超参数动态调整策略优化了模型性能，结合

智能计算研究中心·2025-03-08 03:02

Spire.XLS 去水印版：高效处理Excel文件的利器

无论是数据分析、报表生成还是文档转换，一个高效且功能强大的Excel处理库都是不可或缺的。Spir

蒙崇格Hugo·2025-03-08 02:23

体育数据分析：竞技表现优化与商业价值挖掘的技术范式

体育数据分析作为一门交叉学科，正在重塑现代体育产业的发展轨迹。通过多源数据采集、机器学习建模和商业智能分析，体育数据分析已经形成了完整的技术体系和应用生态。

Tina0898·2025-03-08 02:21

最全Android面试题大集合（Android、Java、计算机基础、设计模式）持续更新

所有题目来源于网络，包含了掘金，简书以及其他平台的文章。面经等等。有大厂也有小公司，有基础也有高级，文章最后附上了链接，希望能帮到有需要的人，做好充足的准备，找到满意的工作。

Mettee·2025-03-08 02:21

数据分析与取证网络安全技能竞赛

数据分析与取证网络安全技能竞赛：新手入门指南在网络安全的世界中，数据分析与取证是两个至关重要的领域。对于刚入行的小白来说，理解这两个领域并运用到竞赛中可能有些困难。

Hacker_xingchen·2025-03-08 02:50

Django 中的算法应用与实现

本文将介绍几种常见的算法及其在Django中的使用方法。1\.协同过滤算法1.1算法简介协同过滤是一种常用的推荐系统算法，通过分析用户的行为数据（如评分、浏览历史等），为用户推荐他们可能感兴趣的内容。

岱宗夫up·2025-03-08 02:19

探索大数据分析的无限可能：R语言的应用与实践

探索大数据分析的无限可能：R语言的应用与实践随着数据时代的来临，大数据已经成为各行各业的重要资产。如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，成为了企业和研究人员关注的焦点。

Echo_Wish·2025-03-08 02:16

数据结构之旅：自己动手实现顺序表

目录1.引言顺序表（ArrayList）的概念及其在编程中的重要性。为什么选择自己实现而不是直接使用Java库中的ArrayList。

GeminiGlory·2025-03-08 01:39

Python数据可视化——Seaborn的基本用法（2）

Seaborn库的安装与导入Seaborn是基于Matplotlib的高级数据可视化库，在使用前需要确保正确安装。

大数据张老师·2025-03-08 01:00

Python常见的第三方库：requests、numpy、pandas

常见的第三方库：requests、numpy、pandasPython拥有丰富的第三方库，涵盖了数据分析、网络爬取、人工智能、科学计算等多个领域。

大数据张老师·2025-03-08 01:00

Python数据可视化利器——Matplotlib绘图详解

Python数据可视化利器——Matplotlib绘图详解Matplotlib是Python中最常用的数据可视化库之一，它提供了丰富的绘图函数和高度可定制的图形展示方式。

编码实践·2025-03-08 01:29

80| Python可视化篇 —— Matplotlib数据可视化

文章目录Matplotlib和数据可视化安装matplotlib绘制折线图绘制散点图绘制正弦曲线绘制直方图使用Pygal绘制矢量图3D图Matplotlib和数据可视化数据的处理、分析和可视化已经成为Python

小刘要努力。·2025-03-08 00:29

awesome python 中文版相见恨晚！(pythonNB的第三方资源库)

原文链接：Python资源大全内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。

weixin_30788731·2025-03-08 00:28

OpenFlow 流表项

以下是流表项的详细组成、工作机制及其在不同OpenFlow版本中的演进：一、流表项的核心组成每个流表项由以下关键字段构成（以OpenFlow1.3为主）：字段说明MatchFields匹配数据包头部的条件

漫谈网络·2025-03-08 00:25

社会科学市场博弈和价格预测之时间序列挖掘（Datawhale AI 夏令营）

深入理解赛题——探索性数据分析首先，我们先介绍一下什么是EDA：探索性数据分析（ExploratoryDataAnalysis,EDA）是一组数据分析技术，旨在总结其主要特征，通常通过可视化手段来实现。

会飞的Anthony·2025-03-08 00:20

象牙塔中的“智者”：DeepSeek R1 引领高校问答智体新纪元

目录高校问答智体的“前世今生”：痛点与机遇DeepSeekR1：开启推理大模型的新篇章“DeepSeekR1+高校”：场景、架构与实践3.1场景一：智能学术助手3.2场景二：个性化学习导航3.3场景三：科研数据分析

海棠AI实验室·2025-03-08 00:50

数据驱动决策：五款报表软件让企业智能化运营

现代报表软件不仅能提供基本的数据汇总功能，还能通过数据可视化、自动化报告、跨平台支持等方式，帮助企业提高决策效率和业务洞察能力。

希艾席蒂恩·2025-03-08 00:49

算法系列之数据结构-Huffman树

本文将深入探讨Huffman树的原理、构建过程以及其Java如何实现Huffman树。Huffman树的构建步骤Huffman树（哈夫曼树）又称最优二叉树，是一种带权路径长度最短的二叉树，常用于

修己xj·2025-03-07 23:41

Java爬取淘宝商品详情高级版接口的完整指南

在电商数据分析和市场研究中，获取淘宝商品的详细信息是一项重要任务。

Jelena15779585792·2025-03-07 22:31

大模型智能体应用开发利器——Dify：构建大规模智能应用和知识库的理想工具

本文将详细介绍Dify及其核心功能，探讨它在大模型应用中的主要用途，并介绍与Dify类似的其他平台或产品。Dify官网链接Dify架构图1.Dify简介

伯牙碎琴·2025-03-07 21:57

QT中的字符器类型

以下是Qt中主要的字符串类型及其特点：1.QStringQString是Qt中最常用的字符串类，用于处理Unicode字符串。它提供了一整套丰富的函数来处理字符串，包括创建、修改、搜索、比较等。

依旧阳光的老码农·2025-03-07 21:26

容器云服务是什么？

容器云是一种以容器技术为核心的云计算服务形态，其核心目标是通过标准化封装应用及其依赖环境，实现跨平台快速部署和高效管理。

·2025-03-07 21:56

01计算机视觉学习计划

第一阶段（第1-2个月）：基础夯实✅目标：掌握数学基础、Python/C++编程、基本图像处理1️⃣数学基础（2周）每日2小时线性代数：矩阵运算、特征值分解（推荐《线性代数及其应用》）概率统计：高斯分布

依旧阳光的老码农·2025-03-07 20:15

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