Fit Chart 类似谷歌健康 圆环

最新推荐文章于 2025-05-21 11:42:53 发布
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Fit Chart 是一个开源项目，位于 GitHub 上，由 txusballesteros 维护。该项目提供了一个用于展示和比较不同产品尺寸的图表解决方案。
源于未知
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数据可视化之道
AI天才研究院
08-11 246
在过去的几年里，数据可视化技术的火爆让我们看到了巨大的商机，其价值也逐渐被认识并实现，但对于如何把数据可视化技术应用到实际工作中、解决实际问题，却仍存在着很多问题，所以本文试图通过对数据可视化技术进行系统性介绍、指导实践方法，帮助读者更好地理解和应用数据可视化技术，提升个人能力水平。数据可视化（Data Visualization）是利用符号、图像或表格将复杂的数据进行快速而直观的方式呈现出来。它可以帮助用户发现隐藏的信息、分析模式和规律，从而提升决策效率、改善业务结果，具有高度的商业价值。
用Chart控件绘制动态图表(转载）
沧海一粟
06-11 3684
        用Chart控件绘制动态图表北京邮电大学　刘瑞芳　　进行程序设计时，选用一个合适的ActiveX控件，有时可大大减少编程工作量。ActiveX 控件（又称OCX）基于COM技术，作为独立的软件模块，它可以在任何程序设计语言中插入使用。本文仅以VC＋＋为例说明Chart控件的使用。 　　Chart控件指Mschart.ocx（5.0版)或Mschrt20.ocx（6.0 版），是Vi
H5动画，canvas绘制圆环百分比进度的动态效果
格雷弗斯的博客
05-29 1379
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> <title></title> </head> &l
Android源代码学习笔记：Fit Chart环形计数器
11-03 237
在逛极客学院网站时，见到了一份很好的源代码，用于制作类似Google健身的环形计数器，感谢大大的源码共享，在分析代码过程中也学习到了很多，这是源码地址：http://download.jikexueyuan.com/detail/id/1040.html 接下来进行对源码的理解，以方便日后回顾学习，因为原作者对源码并没有注释，因此，有些东西都是边查边学习的。MainActivity中的...
用 ChartJS 创建动态仪表盘
smshuxue的专栏
11-28 7653
Download Source Files View Live Demo A live demo is available for this Tutorial.  Click here to view it online Today we will be creating a dynamic dashboard with live charts, through
android安卓源码海量项目合集打包-1
热门推荐
chenhao0568的专栏
06-11 15万+
下载地址 最后更新共计113个分类5177套源码29.2 GB。 卷 新加卷 的文件夹 PATH 列表 卷序列号为 00000200 5E7A:7F30 F:. ├─前台界面 │ ├─3D标签云卡片热门 │ │ Android TagCloudView云标签的灵活运用.rar │ │ Android 实现 标签 拖动 改变位置.rar │ │ android 流式布局和热门标签.zip │ │ ...
数据分析与可视化内容整理
w844916072的专栏
01-21 1万+
数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。 1、明确分析目的与框架 一个分析项目，你的数据对象是谁?商业目的是什么?要解决什么业务问题?数据分析师对这些都要了然于心。基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提...
开源Mybi数据可视化工具：Highcharts实现与应用
weixin_34718952的博客
05-21 1172
Mybi是一套强大的商业智能(Business Intelligence, BI)工具，旨在将原始数据转化为易于理解的视觉信息，帮助企业和组织做出更明智的决策。它起源于需要快速洞察大量数据的需求，并以此为动力，围绕数据可视化、数据处理、报告和分析进行了深度开发。Highcharts是由Highsoft公司开发的一套基于Web的图表库，它支持多种图表类型，包括线图、柱状图、饼图、散点图等，可以在各种浏览器中工作，无论是桌面还是移动平台。
【Android】achartengine的柱状图和饼状图的使用
diaoxiao8834的博客
06-24 221
本文介绍了android中如何使用achartengine绘制饼图和柱状图，请分别尝试饼图和柱状图，曲线图。 先看效果图： 先看看获取数据： Workbook workbook = Workbook.getWorkbook(file);workbook.getNumberOfSheets();//获得第一张工作表Shee...
Fit Chart：类似谷歌健康应用的轮子视图
fit-chart是一个仿谷歌健康应用中的数据可视化控件。这类图表轮子广泛用于展示比例或分类数据，例如用于展示健康应用中的运动量、食物摄入量等。 ### 1. fit-chart 控件概念解析 fit-chart控件是一种用于Android...
fit-chart.zip
07-30
【标题】"fit-chart.zip" 是一个压缩包文件，很可能包含了一个与图表展示或数据分析相关的项目。从描述来看，这个项目可能包含多个源代码文件，主要用于图表的制作和展示，或者可能是一个数据可视化工具。然而，由于...
类似谷歌健康应用的轮子
04-04
【描述】"Fit Chart"是这个项目的核心模块，它是一个可定制化的视图组件，开发者可以将其集成到自己的Android应用中，用来构建类似于谷歌健康应用的界面效果。轮子视图（wheel view）在UI设计中是一种独特且引人注目...
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
commonapi-dbus-demo
11-26
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DeepSeek+7大场景+50大案例+全套提示词
11-26
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