Echarts图表设置百分比显示以及图表内容合并问题

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业务需求

需要开发一个动态tab用来切换Echarts图表的显示,tab项指定显示图表的展示数据。

实现思路

通过多个DIV标签承载Echarts图表。起初的思路是将多个DIV标签设置样式display:none:进行隐藏,在每次进行tab切换时,先改变DIV标签的样式让其显示,然后进行数据请求并绘制图表。

出现问题

本该按照百分比显示的Echarts图表只显示了很小的宽和高,当我打开控制台或者对页面布局大小进行控制,就会突然转换为百分比显示。

解决思路

因为动态的去让DOM元素取消与显示,可能会影响DOM的加载、图标的绘制。
所以想了两个办法,要么不操作DOM,要么不按百分比显示(利用媒体查询)。

媒体查询的方案期初在两个常见分辨率可以较好的显示,但这样的响应式存在较大的局限,也会影响用户体验,于是考虑不操作DOM。

让Echarts图表项隐藏的办法可以用透明度opacity来控制,这样就避开了DOM操作,此时将DIV标签绝对定位到父级标签。

新的问题

然后在切换时出现了新的问题,Echarts上的tooltip提示框没有显示,只显示了HTML中最后一个DIV的tooltip。

问题定位失败

对这个细节的思考,我竟然定位到了图表本身,既然有的图标能显示,显然不是图标的问题。我想到了透明度opacity属性是将其以及子代所有元素透明,是不是tooltip被透明了,我又错误的想使用background:rgba()方式进行透明度变更。以为只透明本身元素即可。试了以后才发现并不是这个影响。既然有一个Echarts的图表可以显示tooltip,就证明无关透明度本身了,而我连续两次问题定位失误。

问题解决

经过思考以后,我尝试改变D

日志异常检测详细整理,看这一篇就够了(附各项目代码链接) 对于不用的日志键,用它们的参数值向量训练一个参数值异常检测模型来检测有这些参数值反映的系统性能异常。与标准的GAN框架一样,D和G的参数是基于D的输出来更新的,因此鉴别器D可以被训练为尽可能敏感地将正确的标签分配给真实和虚假序列,而生成器将被训练为尽可能聪明地在经过足够多轮的迭代后欺骗鉴别器,即误导D将真实标签分配给虚假序列。LR:逻辑回归是有监督的模型,将处理后的特征矩阵以及标记作为模型的输入,得到训练后的模型,用此模型预测新出现的特征向量,以此判断特征向量是否为异常的,进而判断日志异常。 阅读详情

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DoubleSRZee
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