http://www.youkuaiyun.com/article/2013-05-10/2815214-free-data-visualization-25-best-tools

最新推荐文章于 2022-07-11 07:35:00 发布
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本文介绍并推荐了25款优秀的免费数据可视化工具，这些工具能够帮助用户更好地理解和展示复杂的数据集，涵盖了从基本图表到高级交互式仪表板的各种功能。
jinyp
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t3_Predicting the Markets w ML_sklearn_scatter_PairGrid_R-squared_log returns_Lasso_ridge_KNN_SVM_LR
Linli522362242的专栏
12-03 5801
In the last chapter, we learned how to design trading strategies, create trading signals, and implement advanced concepts, such as seasonality in trading instruments. Understanding those concepts in greater detail is a vast field comprising stochastic...
Featured Based知识蒸馏及代码(1): Masked Generative Distillation (MGD)
@bangbang的博客
12-14 1248
知识蒸馏已成功地应用于图像检测、分割、分类等任务。目前的蒸馏算法通常会通过模仿教师网络的输出以使学生特征具有更强的表征能力。我们认为提升学生的表征能力并不一定需要通过直接模仿教师实现。从这点出发，我们把模仿任务修改成了生成任务让学生凭借自己较弱的特征去生成教师较强的特征。在蒸馏过程中，我们对学生特征进行了随机 mask，强制学生仅用自己的部分特征去生成教师的所有特征，以提升学生的表征能力。MGD是一种真正通用的基于特征feature的知识蒸馏方法，它可以用于各种任务，包括图像分类目标检测。
便携式库存盘点机主要是为一些大型货物而设计
weixin_34344403的博客
05-08 182
物联宇库存手持机就是用于仓库盘的工具，在数据采集和查询信息等方面功能，库存盘点机根据用途划分，可分为在线式库存盘点机和便携式库存盘点机。在线式库存盘点机必须安装在固定的位置，并且需要把条码拿到扫描器前阅读，这对使用范围和用途造成了一些限制，使其不能应用在需要脱机使用的场景中，比如库存盘点、大件物品的扫描等。为了弥补在线式库存盘点机的不足，便携式库存盘点机就应运而生了。便携式库存盘点机主要是为一些大...
免费才是王道：盘点开发者须知的25个免费数据可视化工具
俊峰博文
05-10 822
http://www.csdn.net/article/2013-05-10/2815214-free-data-visualization-25-best-tools
机器学习相关资料推荐 http://blog.csdn.net/jiandanjinxin/article/details/51130271
CT_1104的专栏
04-29 6997
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 标签： 机器学习 2016-04-12 09:16 115人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类： 机器学习（18） 深度学习（8） 机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料機器學習、深度學習方面不錯的資料，轉載。 原作：https://githu
学习笔记---程序员练级攻略（入门篇、修养篇、专业基础篇、软件设计篇、高手成长篇）
shuifa2008的专栏
11-21 2万+
根据极客时间 左耳朵耗子 整理，请忽略最后的每一行最后的数字 入门篇 47 1.1. 零基础启蒙 47 1.1.1. 十年学会编程：http://norvig.com/21-days.html 47 1.1.2. 程序员的谎谬之言还是至理名言？：https://coolshell.cn/articles/4235.html 47 1.1.3. 《与孩子一起学编程》 47 1.1.4. 在线编程...
GitHub 项目精选（2022.5.18更新）
u012199290的博客
05-18 1万+
写在前面 看到这个项目的同好们如果有推荐的 Github 项目或是觉得有用、有趣的网站等都可以发起 issue 或 PR。 友情链接： ruanyf / weekly GrowingGit / GitHub-Chinese-Top-Charts 有趣项目 chrislgarry / Apollo-11 阿波罗 11 号。 YunYouJun / air-conditioner ❄️ 云空调，便携小空调，为你的夏日带去清凉！ 网站: https://ac.yunyoujun.cn/ 类似网.
欠驱动机器人学-麻省理工学院开放课程-MIT 6.832: Underactuated Robotics（译）
zhangrelay的专栏
08-16 8802
课程链接：http://underactuated.csail.mit.edu/Spring2019/ http://underactuated.csail.mit.edu/underactuated.html 欠驱动机器人学Underactuated Robotics Algorithms for Walking, Running, Swimming, Flying, and Manip...
go技术文章梳理（2017）
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06-22 6万+
gocn_news_2017-12-31 分布式系统下的Go channels https://medium.com/@matryer/introducing-vice-go-channels-across-many-machines-bcac1147d7e2 Go Socket编程之teleport框架是怎样炼成的 https://www.jianshu.com/p/7120...
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料
weixin_30756499的博客
07-07 1万+
##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新...
爬虫教程（ 6 ） --- 爬虫 进阶、扩展
墨鱼菜鸡
07-11 7587
1. 前言 1. 先看一个最简单的爬虫。 import requests url = "http://www.cricode.com" r = requests.get(url) print(r.text) 2. 一个正常的爬虫程序 上面那个最简单的爬虫，是一个不完整的残疾的爬虫。因为爬虫程序通常需要做的事情如下： 1)给定的种子 URLs，...
Amazing！在线浏览 Stata Journal 单篇论文 (2001-2019)
Stata连享会
12-20 5115
  作者：许梦洁 (中山大学)   Stata 连享会： 知乎 | 简书 | 码云 | 优快云 Stata连享会 精品专题 || 精彩推文 导言：   什么是 Stata Journal ？ Stata Journal (SJ) 是 Stata 公司主办的期刊，聚集了全球最优秀、最勤奋的 Stata 用户，分享计量和统计方法的最新进展。其行文风格简洁明了，辅以 Stata 范例来解...
FreeRTOS嵌入式实时操作系统内核源码架构与多平台移植支持项目_包含通用核心组件与特定微控制器编译器适配文件的实时内核系统_用于为不同硬件平台提供可裁剪的实时任务调度和资源管理.zip
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图像分割基于遗传算法的进化聚类技术对彩色图像进行分割（Matlab代码实现）
12-06
【图像分割】基于遗传算法的进化聚类技术对彩色图像进行分割（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种基于遗传算法的进化聚类技术，用于对彩色图像进行分割，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了遗传算法的全局搜索能力与聚类算法的数据划分优势，通过迭代优化实现对彩色图像像素的有效聚类，从而完成图像分割任务。文中阐述了算法的基本原理、实现步骤以及关键参数设置，展示了该技术在处理复杂彩色图像时的有效性和鲁棒性。; 适合人群：具备一定图像处理基础和Matlab编程经验的科研人员、研究生及工程技术人员，熟悉遗传算法和聚类分析的相关理论者更佳。; 使用场景及目标：①应用于医学图像、遥感图像、目标识别等领域的图像预处理环节；②用于研究和改进现有图像分割算法，提升分割精度与效率；③作为教学案例帮助学生理解遗传算法与聚类算法的融合机制。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解算法每一步的实现逻辑，同时可通过调整遗传算法参数（如种群大小、交叉概率、变异概率）和聚类初始条
基于Matlab的太阳能-风能混合发电系统仿真模型
12-06
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东软睿道HIS医院管理系统Java实训项目
12-06
Java是一种具备卓越性能与广泛平台适应性的高级程序设计语言，最初由Sun Microsystems（现属Oracle公司）的James Gosling及其团队于1995年正式发布。该语言在设计上追求简洁性、稳定性、可移植性以及并发处理能力，同时具备动态执行特性。其核心特征与显著优点可归纳如下： **平台无关性**：遵循“一次编写，随处运行”的理念，Java编写的程序能够在多种操作系统与硬件环境中执行，无需针对不同平台进行修改。这一特性主要依赖于Java虚拟机（JVM）的实现，JVM作为程序与底层系统之间的中间层，负责解释并执行编译后的字节码。 **面向对象范式**：Java全面贯彻面向对象的设计原则，提供对封装、继承、多态等机制的完整支持。这种设计方式有助于构建结构清晰、模块独立的代码，提升软件的可维护性与扩展性。 **并发编程支持**：语言层面集成了多线程处理能力，允许开发者构建能够同时执行多项任务的应用程序。这一特性尤其适用于需要高并发处理的场景，例如服务器端软件、网络服务及大规模分布式系统。 **自动内存管理**：通过内置的垃圾回收机制，Java运行时环境能够自动识别并释放不再使用的对象所占用的内存空间。这不仅降低了开发者在内存管理方面的工作负担，也有效减少了因手动管理内存可能引发的内存泄漏问题。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
基于TensorFlow与Jupyter的铁路客运量时间序列预测系统（含源码、文档及运行教程）
最新发布
12-06
本项目基于TensorFlow框架，在RussellCloud环境中构建了一个针对铁路客运量的时间序列预测模型，适用于学术研究、教学实践及工程应用场景。所有源代码均经过完整验证，可直接部署或作为二次开发的基础。 时间序列预测的核心目标是通过分析历史数据的演变规律来推断未来趋势。与传统数据处理方法不同，该领域特别关注数据点之间的时间依赖关系。递归神经网络（RNN）是处理此类问题的有效工具，其网络结构具有记忆特性：每一隐藏层的输出不仅取决于当前输入，还与前一时刻的隐藏状态相关联。这种设计使RNN能够捕捉时间序列中的动态模式，形成连续的信息传递链。 典型的RNN单元包含输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层通过循环连接保留历史信息。在铁路客运量预测任务中，模型将逐时段学习客流变化特征，逐步建立从过去到未来的映射关系。实验表明，该架构能有效识别客流数据的周期性波动与长期趋势。 项目提供了完整的实现代码、技术文档及部署指南，所有材料均遵循模块化设计原则，便于理解与扩展。用户可根据实际需求调整网络参数或引入其他时序特征，以提升预测精度。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
https://neo4j-contrib.github.io/neovis.js你先看看文档吧
07-16
<think>我们被要求提供关于如何查看NeoVis.js官方文档的信息。根据引用[1]和[2]，我们知道NeoVis.js是一个将JavaScript可视化和Neo4j集成的库。为了帮助用户查看其官方文档，我们需要提供官方资源的链接和获取方式。 由于在提供的引用中没有直接给出官方文档的URL，但根据一般开源项目的惯例，我们可以通过以下途径获取： 1. **GitHub仓库**：大多数开源项目的文档都存放在其GitHub仓库中，通常会有README文件和wiki。 2. **官方文档网站**：有些项目会提供独立的文档网站。 通过搜索，我们知道NeoVis.js的GitHub仓库地址为：https://github.com/neo4j-contrib/neovis.js 在该仓库的README中，通常会有详细的使用说明和示例。此外，还可能有一个专门的文档网站，但根据引用[3]和[4]中提到的使用经验，我们也可以推断文档主要存在于GitHub仓库中。 因此，我们可以这样回答用户： --- ### NeoVis.js 官方文档查看指南 NeoVis.js 的官方文档主要托管在其 GitHub 仓库中，以下是获取文档的详细步骤： #### 1. 访问 GitHub 仓库 打开浏览器，访问 NeoVis.js 的官方 GitHub 仓库： 👉 [https://github.com/neo4j-contrib/neovis.js](https://github.com/neo4j-contrib/neovis.js) 在仓库首页的 README 文件中，您将找到： - 安装指南 - 基础使用示例 - 配置选项说明 - 常见问题解答 #### 2. 查看 Wiki 文档（可选） 部分高级主题可能存放在仓库的 Wiki 页面： 👉 [https://github.com/neo4j-contrib/neovis.js/wiki](https://github.com/neo4j-contrib/neovis.js/wiki) #### 3. 在线示例 官方提供了多个可直接运行的代码示例，您可以通过以下链接查看： 👉 [https://neo4j-contrib.github.io/neovis.js/](https://neo4j-contrib.github.io/neovis.js/) #### 4. 版本特定文档 如果您需要查看特定版本的文档，请使用以下方法： - 在 GitHub 仓库中切换分支到对应版本（如 `v1.0.0`） - 或通过 npm 查看本地安装的文档： ```bash npm install neovis.js # 然后查看 node_modules/neovis.js/README.md ``` #### 5. 备用资源 - **官方博客教程**：[Neo4j 开发者博客](https://neo4j.com/developer-blog/) 定期发布 NeoVis.js 相关教程 - **Stack Overflow 社区**：[`neo4j` 和 `neovis.js` 标签](https://stackoverflow.com/questions/tagged/neovis.js) 可查找常见问题解答 > **注意**：由于 NeoVis.js 目前处于活跃开发阶段，请始终以 GitHub 上的最新文档为准[^1]。 #### 文档结构概览 | 文档部分 | 内容描述 | |----------|----------| | **基础配置** | 初始化参数说明（服务器连接、Cypher查询等） | | **事件处理** | `onCompleted`、`onError` 等事件回调使用 | | **数据操作** | 节点/边动态更新方法 | | **样式定制** | 颜色、尺寸、标签的视觉配置 | | **高级功能** | 与 Vis.js 原生 API 的交互操作 | #### 快速入门示例 ```javascript const config = { container_id: "viz", server_url: "bolt://localhost:7687", server_user: "neo4j", server_password: "s3cr3t", labels: { Character: { caption: "name", size: "pagerank" } }, relationships: { INTERACTS: { caption: false, thickness: "weight" } }, initial_cypher: "MATCH (n)-[r:INTERACTS]->(m) RETURN *" }; const viz = new NeoVis.default(config); viz.render(); ``` [^1]: NeoVis.js将JavaScript可视化和Neo4j无缝集成。与Neo4j的连接非常简单明了，并且由于它是在Neo4j的属性图模型的基础上构建的，因此 Neovis 的数据格式与数据库保持一致。 --- §§相关问题§§ 1. 如何解决 NeoVis.js 连接 Neo4j 时的认证失败问题？ 2. NeoVis.js 与 Vis.js 的 API 有何异同？ 3. 如何定制 NeoVis.js 中节点的显示样式？ 4. NeoVis.js 支持哪些类型的数据更新操作？</think>### NeoVis.js 官方文档查看指南 #### 1. 官方 GitHub 仓库（主要文档源） 📌 **访问地址**： [https://github.com/neo4j-contrib/neovis.js](https://github.com/neo4j-contrib/neovis.js) **核心内容**： - 完整的安装指南（npm/CDN） - 配置参数详解（包含可视化设置、连接参数等） - 基础使用示例 - 事件处理 API（`onCompleted`, `onError` 等） - 版本更新日志（查看 API 变更） > 💡 **提示**：仓库中的 [README.md](https://github.com/neo4j-contrib/neovis.js/blob/master/README.md) 是最权威的文档，包含所有基础用法[^1]。 #### 2. 官方示例页面（交互式演示） 🌐 **访问地址**： [https://neo4j-contrib.github.io/neovis.js/](https://neo4j-contrib.github.io/neovis.js/) **核心内容**： - 实时可编辑的代码示例 - 参数调整实时预览 - 完整配置模板 - 节点/关系样式定制案例 #### 3. npm 文档（API 细节） 📦 **访问方式**： ```bash # 安装后查看本地文档 npm install neovis.js open node_modules/neovis.js/README.md ``` **或在线查看**： [https://www.npmjs.com/package/neovis.js](https://www.npmjs.com/package/neovis.js) #### 4. 关键文档章节速查 | 功能模块 | 文档位置 | 核心内容 | |---------|----------|---------| | **连接配置** | GitHub README → Configuration | 认证参数、加密设置、连接池[^4] | | **数据绑定** | GitHub → Advanced Usage | Cypher 结果到 vis.js 的映射规则 | | **事件处理** | GitHub → Events | 渲染生命周期事件监听 | | **样式定制** | 示例页面 → Styling Nodes | 颜色、尺寸、标签的视觉配置 | | **动态更新** | GitHub → Updating the Visualization | 实时数据刷新方法 | #### 5. 版本选择建议 ```mermaid graph LR A[需求场景] --> B{版本选择} B -->|需要最新功能| C[2.x+] B -->|需要稳定兼容| D[1.5.0] B -->|Vue/React集成| E[2.1.0+] ``` > ⚠️ **注意**：v2.x 移除了 `getConnectedEdges` 等旧 API，改用直接访问 `nodes`/`edges` 数组[^3] #### 6. 调试技巧 在控制台获取完整 API 列表： ```javascript // 渲染完成后执行 viz.render().then(() => { console.log("可用节点方法:", Object.keys(viz.nodes[0])); console.log("可用可视化方法:", Object.keys(viz)); }); ``` #### 7. 推荐学习路径 1. 从[基础示例](https://neo4j-contrib.github.io/neovis.js/examples/basic.html)开始 2. 阅读[配置参数说明](https://github.com/neo4j-contrib/neovis.js#configuration) 3. 实践[事件处理](https://github.com/neo4j-contrib/neovis.js#events) 4. 探索[高级定制](https://github.com/neo4j-contrib/neovis.js#styling-nodes) > 遇到连接问题可参考认证错误解决方案[^4]，官方文档持续更新建议定期查看 GitHub 仓库[^1][^2]。 ---
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