数据可视化大屏真不是个事,这 30 个精美的模板拿走吧

大屏数据可视化是以大屏为主要展示载体的数据可视化设计。 “大面积、炫酷动效、丰富色彩”,大屏易在观感上给人留下震撼印象,便于营造某些独特氛围、打造仪式感。原本看不见的数据可视化后,便能调动人的情绪、引发人的共鸣。

大屏数据可视化目前主要有信息展示、数据分析及监控预警三大类。今天我就给大家分享30款开源的可视化大屏(含源码),可以多多学习,文末获取源码
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下载到本地后,直接运行文件夹中的index.html,即可看到大屏。

01 数据可视化页面设计

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有动画效果,显得高大上!

主要图表:柱状图、水球图、折线图等。

02 数据可视化演示系统

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不仅有动画效果,还有科技感光效。

主要图表:柱状图、折线图、饼图、地图等。

03 服务大数据可视化监管平台

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由多个不同的图表组合而成,且图表带有动画效果。

主要图表:树形面积图、柱状图、环形图、雷达图等。

04 智能看板

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左侧有个滑动的信息流列表,中间有个飞线图。

动态效果,让整体看起来更加引人注目。

主要图表:地图、曲线图,饼图、柱状图等。

05 翼兴消防监控

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消防数据监控,有两个可旋转的3D柱状图。

主要图表:柱状图、气泡图、仪表盘图、折线图等。

06 南方软件视频平台大屏中心

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中间的柱状图添加了渐变颜色,显得很有立体感!

主要图表:柱状图、散点图等。

07 数据可视化大屏展示系统

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左侧的光效设计的不错,使得画面饱满,立体感强。

突出主要视觉,吸引目光。

08 全国图书零售监测数据

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主要图表:地图、环形图、柱状图、折线图等。

09 晋城高速综合管控大数据

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一个出行服务的交通大数据平台(智慧交通)。

主要图表:柱状图、折线图、曲线面积图、地图、雷达图、环形图等。

10 无线网络大数据平台

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较如今的设计,算是比较老旧的。

主要图表:柱状图、环形图、折线图、地图等。

11 Echart图例使用

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Echarts是一个使用JavaScript实现的开源可视化库,涵盖各行业图表,满足各种需求。

主要图表:雷达图、地图、饼图、柱状图等。

12 发稿数据可视化大屏

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主要图表:柱状图、折线图、饼图等。

13 大数据可视化平台

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挺常见的一个大屏模版。

主要图表:环形图、气泡图等。

14 设备大数据

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这个大屏就简单一些,信息不是很多。

主要图表:饼图、柱状图、折线图等。

15 游戏数据大屏

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一个游戏运营数据看板。

主要图表:柱状图、曲线图等。

16 厅店营业效能分析

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手机营业厅日常数据展示。

主要图表:曲线图、柱状图等。

17 车辆综合管控平台

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车辆数据分析平台,中间也是动画效果,没录GIF动图。

主要图表:柱状图、环形图、折线图等。

18 保税区A仓数据

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一个较为简约的大屏。

主要图表:曲线面积图、环形图、柱状图(可滑动)等。

19 政务大数据共享交换平台

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主要图表:饼图、曲线图、柱状图等。

20 兰州智慧消防大数据平台

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主要图表:折线面积图、柱状图等。

21 大数据可视化系统数据分析通用模版

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一个大屏通用模版。

主要图表:条形图、柱状图、曲线图、环形图等。

22 大数据展示模版

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同样是一个可视化大屏模版。

主要图表:地图、柱状图、条形图、曲线面积图、雷达图。

23 大数据可视化系统数据分析通用模版

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主要图表:条形图、曲线面积图、雷达图等。

24 智慧社区

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一个智慧小区的可视化大屏。

主要图表:柱状图、曲线面积图、饼图等。

25 运营商服务器监控

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一个服务器监控大屏,了解服务器的运行情况。

主要图表:条形图、仪表盘图、雷达图、水球图等。

26 酒机运行状态

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主要图表:仪表盘图、饼图、柱状图等。

27 医疗督导平台

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这个在疫情期间,应该是非常有用的。

主要图表:环形图、柱状图等。

28 物流云数据看板平台

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物流信息看板,点击左上角「物流汇总看板」按钮,可以看到汇总信息。

主要图表:柱状图、环形图、面积图等。

29 大数据可视化平台(Vue.js)

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上面的大部分大屏都是基于jquery,echarts编写的,最后提供两个Vue.js编写的可视化大屏。

需要安装npm环境,最后运行如下代码,即可显示。

npm installnpm run serve

主要图表:饼图、条形图、雷达图、折线图等。

30 风机可视化大屏

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一个3D风机可视化大屏,可以看到风机内部组件的运行情况。

主要图表:条形图、折线图等。

代码获取

可视化大屏(含源码)已打包放置后台了,梳理不易,获取前记得点赞、收藏、关注。获取方法如下:

方法1、微信搜索公众号:Python学习与数据挖掘,后台回复:30个
方法2、扫描二维码或者发送图片到微信识别,后台回复:30个

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### 解决 PP-OCRv4 出现的错误 当遇到 `WARNING: The pretrained params backbone.blocks2.0.dw_conv.lab.scale not in model` 这样的警告时,这通常意味着预训练模型中的某些参数未能匹配到当前配置下的模型结构中[^2]。 对于此问题的一个有效解决方案是采用特定配置文件来适配预训练权重。具体操作方法如下: 通过指定配置文件 `ch_PP-OCRv4_det_student.yml` 并利用已有的最佳精度预训练模型 (`best_accuracy`) 来启动训练过程可以绕过上述不兼容的问题。执行命令如下所示: ```bash python3 tools/train.py -c configs/det/ch_PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_det_student.yml ``` 该方案不仅解决了参数缺失带来的警告,还能够继续基于高质量的预训练成果进行微调,从而提升最终检测效果。 关于蒸馏的概念,在机器学习领域内指的是将型复杂网络(teacher 模型)的知识迁移到小型简单网络(student 模型)。这里 student 和 teacher 的关系是指两个不同规模或架构的神经网络之间的指导与被指导的关系;其中 teacher 已经经过充分训练并具有良好的性能,而 student 则试图模仿前者的行为模式以达到相似的效果但保持更高效的计算特性。 至于提到的 `Traceback` 错误信息部分,由于未提供具体的跟踪堆栈详情,难以给出针对性建议。不过一般而言,这类报错往往涉及代码逻辑错误或是环境配置不当等问题。为了更好地帮助定位和解决问题,推荐记录完整的异常日志,并仔细检查最近修改过的代码片段以及确认依赖库版本的一致性。
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