25 个在 Web 中嵌入图表的免费资源

最新推荐文章于 2025-11-03 06:30:26 发布
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本文分享了一个 优快云 博客的链接，详细内容请访问页面获取更多关于软件开发的知识。
基于Win Server实现VLC嵌入Web页面推流直播
唯有不断总结，不断回味，不断分享，才能成长！
12-20 1489
本论文将深入探讨实现该系统的关键技术和步骤，包括Windows Server环境的搭建、VLC媒体播放器的配置和嵌入、Web页面的设计和开发等。国内外的CDN提供商，如Akamai、Fastly、腾讯云、阿里云等，都在不断优化和改进CDN技术，提供更好的直播体验。在直播中，CDN起到了关键的作用，通过在全球部署服务器节点，将直播内容缓存到离用户最近的节点，实现快速的内容传输和展示。未来的发展趋势包括多平台直播、5G技术的应用、人工智能与直播的结合，以及虚拟现实与直播的融合等。
web版的在线绘图工具
kozazyh的专栏
02-25 9034
项目越来越多，各个模块之间的复杂关系一直难以记忆，所以做了一个web版的在线绘图工具。源码地址安装方法如下：docker run -d -p 8001:80 koza/relation-graph:0.0.1-beta1使用浏览器访问：http://127.0.0.1:8001/现在可以娱乐一下了（以下关系来源于网络，请自行百度）：...
推荐一款web画图工具
player的专栏
03-18 5875
在油茶会看到关于balsamiq的画图工具,觉着很少不错,下面是网站地址http://www.balsamiq.com/.另附几张图片参考：  看起来是不是很不赖,可就一点不好，那就是不写blog不给免费
Web 中嵌入图表的免费资源
星星的专栏
04-15 727
在 Web 中嵌入图形图表的技术越来越丰富，我们可以选择 JavaScript 库，CSS，Flash，Silverlight，PHP 库，服务器端的组件，也可以选择 Google Chart API 这样的 Web 服务。本文介绍了25个在 Web 中嵌入图形图表的免费资源。JS Charts (基于 JavaScript 的图表生成工具)Protovis (可视化 javaScri
[开源]25 个在 Web 中嵌入图表的免费资源
CUbuntu
04-18 4699
免费图表控件
Matplotlib Cheatsheets网页集成方案：将图表嵌入Web应用
gitblog_01128的博客
11-03 984
Matplotlib作为Python数据可视化库，其生成的高质量图表需要有效集成到Web应用中。本文基于[README.md](https://link.gitcode.com/i/149ac328bcc3f229536cc05097fddb75)提供的官方Cheatsheets资源，结合[scripts/](https://link.gitcode.com/i/c565c2c4dfae566f9...
JAVA WEB实现echarts动态图表实例.zip
03-20
在本实例中，我们主要探讨如何使用Java Web技术与ECharts库来实现动态图表的展示。ECharts是一款基于JavaScript的数据可视化库，广泛应用于Web前端的数据图表制作，它提供了丰富的图表类型，灵活的交互功能，以及...
FusionCharts Free 免费图表工具使用说明
FusionCharts Free 图表是一款广泛应用于Web前端开发中的数据可视化工具，专为希望在网页中嵌入动态、交互式图表的开发者设计。该工具基于JavaScript语言开发，兼容HTML5标准，能够在现代浏览器中实现跨平台、响应式...
WPF嵌入百度EChart打造交互式图表
综上所述，WPF嵌套百度EChart实现图表显示的功能，通过结合WPF的桌面应用开发能力和Web技术的动态展示能力，为开发人员提供了一个强大的解决方案，既可展示丰富的用户界面，又可利用Web生态中的众多开源资源，达到...
FusionCharts免费版图表工具介绍
FusionCharts免费版是一款功能强大且广泛应用的前端数据可视化工具，主要用于在Web应用中创建交互式、动态且美观的图表。尽管其完整版为商业授权产品，但FusionCharts提供了“Free Edition”（免费版），允许开发者...
国家自然科学基金项目数据分析与可视化工具_国家自然科学基金项目数据科研项目分析资助趋势统计学科领域分布项目负责人信息经费使用情况成果产出评估国际合作研究青年科学基金.zip
12-01
国家自然科学基金项目数据分析与可视化工具_国家自然科学基金项目数据科研项目分析资助趋势统计学科领域分布项目负责人信息经费使用情况成果产出评估国际合作研究青年科学基金.zip
JouChin_TurbineMarineProject_44300_1764554191333.zip
最新发布
12-01
JouChin_TurbineMarineProject_44300_1764554191333.zip
【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）
12-01
【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）内容概要：本文档围绕太阳能电池系统与逆变器展开，重点介绍了一个基于Simulink的仿真模型，其中太阳能电池产生的直流电压被储存于电池中，并通过五级逆变器转换为交流电。该系统仿真涵盖了光伏发电、储能管理和电力电子变换的核心环节，突出了多级逆变器在提升电能质量和转换效率方面的优势。文中详细描述了系统结构、工作原理及Simulink建模过程，有助于理解可再生能源系统的能量转换与控制策略。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制或新能源系统基础知识的高校学生、研究人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学演示太阳能发电系统的能量流动与转换过程；②支持科研中对多级逆变器拓扑结构的性能分析与优化设计；③为微电网、分布式能源系统中的储能与并网控制提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合Simulink软件实际操作，深入理解模型各模块的功能与参数设置，并可通过修改逆变器级数或控制策略进行拓展性实验，以增强对系统动态响应和稳定性的认识。
【智能车竞赛】多模态感知与控制技术融合：基于全国大学生智能汽车竞赛的工程实践与产业落地应用研究
12-01
内容概要：本文全面解析了全国大学生智能汽车竞赛的赛事定位、赛制安排与竞赛类别，并通过武汉大学、成都理工大学等高校的经典参赛案例，深入剖析了智能车在视觉识别、机械结构设计、算法优化等方面的创新实践。文章进一步梳理了智能车开发的核心技术体系，涵盖感知层的多传感器融合与视觉AI部署、决策控制中的路径规划与运动控制策略，以及软硬件平台的协同架构。最后，基于竞赛技术延伸出智能物流分拣车、越野巡检机器人、多模态智能识别平台等实际应用项目，展示了从赛事到产业落地的技术转化路径。; 适合人群：具备一定电子、控制、计算机或机械基础的高校学生及指导教师，尤其适合参与智能车竞赛或工程实践项目的1-3年经验研发人员； 使用场景及目标：①了解智能车竞赛的整体架构与备赛策略；②掌握视觉识别、多传感器融合、运动控制等关键技术的设计与实现方法；③探索竞赛成果向智能物流、无人巡检、安防识别等领域的产业化应用； 阅读建议：建议结合具体案例与技术模块进行系统学习，重点关注技术突破背后的创新思维与跨学科整合方法，同时可参考文中项目实践开展原型开发与成果转化。
基于Java和Vue技术构建的现代化自助点餐系统_包含餐厅员工管理员和客人三种身份角色支持点餐前台和后台管理功能涵盖首页个人中心用户数据修改用户管理商家管理菜品分类菜品信息管理餐桌.zip
12-01
基于Java和Vue技术构建的现代化自助点餐系统_包含餐厅员工管理员和客人三种身份角色支持点餐前台和后台管理功能涵盖首页个人中心用户数据修改用户管理商家管理菜品分类菜品信息管理餐桌.zip
Arcgispro适用的PPTools工具箱
12-01
工具力求完善，减少bug，如有问题联系我 包含工具： txt转shp 面要素转txt 点要素写入界址点成果表 面要素生成界址点 界址点两连 查找尖锐角_仅查找以作参考 尖锐角分割_仅分割以做参考 尖锐角分割合并 (距离) 尖锐角分割合并 (面积) 小面积按属性合并 (终极版) 表格自动转GDB1.3 分组编号 1.1 更新bsm及ysdm1.0 更新一级类 数据比对 (第五版) 数据更新 数据库要素清空 制作举证图斑信息表 字段比对 字段重复值清理
C++基于C++的AI模型部署技术：多平台推理框架集成与低功耗优化方案设计
12-01
内容概要：本文系统梳理了基于C++在边缘设备上部署AI模型的完整技术体系，涵盖基础语法强化、核心库应用、主流推理框架集成及多平台实战案例。重点讲解了嵌入式C++内存管理、多线程安全编程与跨平台编译技术，并结合OpenCV、Tengine、TensorRT、TensorFlow Lite Micro等框架，详细展示了在RK3588、Jetson、ESP32-S3等典型边缘芯片上部署YOLOv8、DeepLabV3+、MobileNetV3等模型的工程实现方法。同时提供多个可二次开发的开源项目与调试工具链，覆盖工业检测、自动驾驶、物联网等应用场景。; 适合人群：具备C++基础和嵌入式开发经验，从事边缘计算、AI推理部署相关工作的1-3年研发人员或项目开发者； 使用场景及目标：①掌握在不同边缘芯片平台上使用C++部署AI模型的核心流程与性能优化技巧；②实现低功耗、高实时性的图像分类、目标检测、语义分割等任务；③解决实际开发中的内存泄漏、算子兼容、跨平台编译等问题； 阅读建议：建议结合文中提供的开源项目进行实操演练，重点关注内存管理、硬件加速与工程配置部分，在真实边缘设备上调试验证代码以加深理解。
免费图表工具FusionChartsFree演示Demo及源码下载
对于希望在Web应用中实现数据可视化的开发者来说，FusionChartsFree提供了一个很好的起点，它减少了学习复杂图表库的门槛，并且节约了开发时间和资源。通过下载提供的压缩包，开发者可以获得所有必要的文件，并且...
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