找到的作的不错，可错就是ie中“下一页”、“下一页”行高没有处理好！ <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/ht
矢量图标是矢量图的一种，这种图形也叫做绘图图像，是各种设计中比较常用的图片格式之一。因为其是根据几何特性绘制，并且通过数学公式计算获得，所以，矢量图最大的特点就是可以无限根据设计需要放大或缩小，并且不会失真。那么，这么好用的矢量图标，要到哪里去找呢？今天我就和大家一起逛逛国内外比较常用的矢量图标的网站。
今天为大家结果一个利用Python爬虫程序来获取懒人图库的JS特效模板,利用到了gevent,有了gevent，协程的使用将无比简单，你根本无须像greenlet一样显式的切换，每当一个协程阻塞时，程序将自动调度，gevent处理了所有的底层细节,让我们感受一下吧
DOOOOR是一个品鉴国外优秀设计作品，为广大设计师提供首选高端精神食粮的创意欣赏类平台。收录作品不断充实，旨在吸收国外优秀思想，培养国内设计界多风格高端人才，弘扬中国未来创意产业文化。
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何为懒？ 懒在人一开始的印象中，总是给人一种不好的感觉，勤奋一直是传统美德，懒是坏东西。然而事实真是这样吗？最近看过一篇关于懒人科技的文章，觉得很有道理，文章有如下部分： 人类历史上曾诞生了琳琅满目的懒人科技，不断迁就着人性的弱点，有汽车、火车、飞机这种大型地、颠覆式发明，也有一些非常酷炫的小型创意，甚至还诞生了不错的服务，事实上，整个第三产业的市场就是来源于“懒人不想做的事情”。这些创意在改变人类生活的同时，也改变了懒汉的定义，在拥有了大量的新鲜玩意之后，他们的境界正大有提高，事实上，懒已经不是完全意义上
3仅仅是一个数字吗？“3还能代表更多！？数字3推动着摄影、设计、建筑和自然规律的发展？ 我们一起来看一下数字3的魔力。来了解为何平面设计、印刷广告、Logo设计都和数字3息息相关。 实际上，数字3是设
Unite Gallery是一个基于jquery库的多用途jаvascript库。它采用模块化技术构建，注重易用性和定制性。自定义图库，使用CSS更改其皮肤，甚至编写自己的主题都非常容易。但是，这个画廊非常强大，快速，并具有大多数现代功能，例如响应能力，触摸控制甚至缩放功能，这是一种独特的效果。
Mapbox GL JS 是目前最新潮的前端地图库，它的矢量压缩、动态样式和三维性能令人印象深刻。它本身是开源的，但一般依赖于Mapbox公司提供的底图服务。
但如果使用 matplotlib 从 0 开始绘制，一步一步添加日线、均线、MACD、成交量等指标时，则会显得十分麻烦，且代码很难复用。
ArcGIS API for JavaScript开发必读的一篇入门文档，文章中对ArcGIS API for JavaScript做了简单的介绍，包括学习路线、版本选择、使用流程和一些学习资源等内容，大家通过本文的阅读，相信会对ArcGIS API for JavaScript的开发有一个基础的了解，从而在后期的学习和使用中能达到事半功倍的效果。
知识图谱项目是一个强视觉交互性的关系图可视化分析系统，很多模块都会涉及到对节点和关系的增删改查操作，常规的列表展示类数据通过表格展示，表单新增或编辑，而图谱类项目通常需要关系图（力导向图：又叫力学图、力导向布局图，是绘图的一种算法，关系图一般采用这种布局方式）去展示，节点和关系的新增编辑也需要前端去做一些复杂的交互设计。除此之外还有节点和关系的各种布局算法，大量数据展示的性能优化，节点动态展开时的局部布局渲染，画布的可扩展性，样式的自定义等等诸多技术难点。目前国内使用最多的两个已开源的前端可视化框架：阿里的AntV、百度的Echarts对于关系图的支持都比较弱，不能完全满足项目中的需求。
近期由于需要对公司运营系统进行优化和升级，而原有后台系统所使用的vue-quill-editor编辑器对粘贴进来的内容的行内样式全部进行了过滤，虽然这样可以防止XSS攻击，但是却完全无法满足业务需要，为此对编辑器进行了更换，采用Vue-html5-editor 这个编辑器。
今天我参考github，总结出一个极简但却包括了几乎所有Python的绘图包。 一共22个Python绘图包： Python 绘图包 altair - 基于Vega Lite的声明性统计可视化 bokeh - 用于Python的交互式Web绘图 Chartify - Bokeh包装，使数据科学家更容易创建图表 diagram - 使用UTF-8字符的文本模式图 ggplot - 基于R的绘图系统ggplot2 glumpy - OpenGL科学可视化库 holoviews - 来自注释数据的复杂和声明性
方法非全部原创（不懂PHP），我只写了部分Js代码，思路和部分代码来自由小王先森 (xwsir.cn)基于Joe主题开发的Word主题
<html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title>Document</title> <style> *{ margin:0;padding:0; } html,body{ font-family:Arial,Helvetica,
点击上方蓝色字体，关注程序员zhenguo 你好，我是 zhenguo今天这篇文章不是项目，我的第十个项目还在整理中。今天我参考github，总结出一个极简但却包括了几乎所有Python的绘图包。一共22个Python绘图包： Python 绘图包 altair - 基于Vega Lite的声明性统计可视化 bokeh - 用于Python的交互式Web绘图 Chartify - Bokeh包装，使数据科学家更容易创建图表 diagram - 使用UTF-8字符的文本模式图 ggplot - 基于R的绘图
原文链接：https://towardsdatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
随着数据收集和使用持续呈指数级增长，对这些数据进行可视化的需求变得越来越重要。开发人员寻求将数百万个数据库记录整合到美丽的图表和仪表板中，人类可以快速直观地解释这些记录。
❖ Excel：Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。
导语：今天我们带来一篇来自 Adobe 工程师 Rohit Boggarapu 的文章。他在文章中介绍了一些适合网页开发者的数据可视化和绘图工具，让你不必再花大力气与枯燥的数据抗争。部分工具不要求写代码也可以使用！
网站建设中经常遇到文档内容高度小于窗口高度时底部版权 div 固定在底部的问题，纯 css div 底部不太好解决这个问题，这里使用 js 代码来对检测文档高度和窗口高度来实现。
对于图片灯箱插件我之前一直无感，直到慢慢越来越多的人联系我说它的重要性，所以主题慢慢的都开启了 Fancybox 图片灯箱插件，效果和功能都很强大，但是最近发现了“ViewImage.js”，这是基于jQuery开发的插件，使用Gzip压缩后不足 1kb，还支持响应式的一款极简灯箱插件，打算把主题都集成这个插件，真的超级精简，使用了几次效果挺好，在此基础上又简单优化了几处css，想着每个人要求不同就顺手做了这款极简插件（插件地址下文章底部）
俗话说的好：工欲善其事，必先利其器！一款好的工具可以让你事半功倍，尤其是在大数据时代，更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化，还有数据的可交互性；我们还需要跨学科的团队，而不是单个数据
最近公司的一个项目组要把以前的单体应用进行为服务拆分，表的ID主键使用Mybatis plus默认 的雪花算法来生成。
新媒体管家 大数据时代，你还在拿Excel做的图表提交给Boss看吗？有没有想过用其他更炫酷的工具让Boss眼前一亮呢？为了让大家了解如何选择适合的数据可视化产品，小编整理了50款可以用来做数据可视化
大数据时代，需要工具实现数据可视化，需要倚仗大数据可视化工具，这些工具中不乏有适用于Flash、HTML5、NET、Java、Flex等平台的，也不乏有适用于常规图表报表、金融图表、工控图表、甘特图、流程图、数据透视表、OLAP多维分析等图表报表开发的。
对于图片灯箱插件我之前一直无感，直到慢慢越来越多的人联系我说它的重要性，所以主题慢慢的都开启了 Fancybox 图片灯箱插件，效果和功能都很强大，但是最近发现了“ViewImage.js”，这是基于jQuery开发的插件，使用Gzip压缩后不足 1kb，还支持响应式的一款极简灯箱插件，打算把主题都集成这个插件，真的超级精简，使用了几次效果挺好，在此基础上又简单优化了几处css，想着每个人要求不同就顺手做了这款极简插件（插件地址下文章底部）。
俗话说“巧妇难为无米之炊”。数据时代，没有一款好的数据可视化分析工具，光有团队怎么行？ 商场如战场，数据是把枪。亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息，阿里用大数据成立了小微金融服务集团，而谷歌更是计划用大数据接管世界……不知不觉，数据已经成为我们生活中必不可少的利器。本文收集了各个平台各种行业的数据可视化分析工具，让你不仅大饱眼福，而且还可以让你事半功倍。 Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也
在做的web项目上线时，我们需要对js文件进行压缩，以减小文件的体积，加快加载速度，提高响应时间。下面我来介绍一个js压缩工具：uglifyjs。
数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像， 同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。 图表库 C3 – 以 d3 为基础构建的可重用图表库 Chart.js – 带有 canvas 标签的图表 Chartist.js – 具有强大浏览器兼容能力的响应式图表 Dimple – 适用于业务分析的面向对象的 API Dygraphs – 适用于大型数据集的交互式线性图表库 Echarts – 针对
该项目名字暂定为：ACG-D 意义：ACG顾名思义，当然是二次元啦，-D我不清楚，随便写的（总之就是做一个图库，但是这个图库是公开的）
一、Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 二、Google Chart API Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据，提供了大量现成的图标类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。 三、D3 D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种Jav
今天给大家分享一篇可视化干货，介绍的是功能强大的开源 Python 绘图库 Plotly，教你如何用超简单的（甚至只要一行！）代码，绘制出更棒的图表。
Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网
导读：大数据时代，得数据者得天下。巧妇难为无米炊，拥有数据却不知道如何利用，就不能体现数据的价值。而数据可视化作为处理数据的重要步骤，一直被广泛应用。冷冰冰的数据，经过可视化技术的加工，便酒曲入瓮般幻
很多人对程序员的固有印象之一便是常加班、易“猝死”！近几年的许多报道似乎也进一步加深了这种印象。应该如何更好地健康地活着、敲喜欢的代码呢？HowToLiveLonger 教你如何从饮食方面着手开始稳健生活，甚至它提及了除运动之外被忽略的诸如刷牙、洗澡、做家务等生活事项。而当中也提及了情绪对寿命的作用，本周游戏项目 Grasscutter、效能工具 30-seconds-of-code 和 Warp 定会让你有个好心情迎接新的加班任务。
来源：DataCastle数据城堡（ID：DataCastle2016）、大数据分析和人工智能（ID：datakong）
折腾前端少不了的就是会调用一些第三方接口，往往碰到接口挂掉的时间就非常难受，这就是图省事自己不写代码的后果，跟着小熊动手制作一个属于自己的一言API吧
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一、Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。
Python 计算机视觉 SimpleCV—开源的计算机视觉框架，可以访问如OpenCV等高性能计算机视觉库。使用Python编写，可以在Mac、Windows以及Ubuntu上运行。 自然语言处理 NLTK —一个领先的平台，用来编写处理人类语言数据的Python程序 Pattern—Python可用的web挖掘模块，包括自然语言处理、机器学习等工具。 TextBlob—为普通自然语言处理任务提供一致的API，以NLTK和Pattern为基础，并和两者都能很好兼容。 jieba—中文断词工具。 Sno
Ajax是异步JavaScript和XML可用于前后端交互，在之前《Flask 框架：运用Ajax实现数据交互》简单实现了前后端交互，本章将通过Ajax轮询获取后端的数据，前台使用echart绘图库进行图形的生成与展示，后台通过render_template方法返回一串JSON数据集，前台收到后将其应用到绘图库上，实现动态监控内存利用率的这个功能。
laravel实现翻页太简单了，几行代码就可以搞定，使用起来极其丝滑顺畅。但是由于laravel高度封装了翻页，要对其改造就显得比较尴尬了。
在厦门人工智能峰会上，依图科技联合创始人、CEO朱珑介绍到短短的5年时间机器的算法水平又提升了100万倍！过去或许只能从1万人中识别出1个人，后来发展到1000万、1亿、10亿甚至20亿人中识别出这个人！与此同时，算力方面提升了10万倍。从过去用1万量级规模的数据做训练，到百万规模的数据做训练，到现在用10亿的数据集做训练，又提升了1万倍！
原文：https://towardsdatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
懒人攻略 只有四步： 找到自己喜欢的别人的博客的Github地址，一般为username.github.io结尾。 Fork一份对方的源码，之后把仓库名改为YourGithubName.github.io 在_config.yaml中更改个人信息，同时把_posts中的文章都删了，注意别人的文章格式，之后仿照对方的格式写即可。 给你Fork的原作者写封邮件表达感谢！说不定就这么勾搭了一个大佬也不一定呢。 完成了四步后，浏览器输入YourGithubName.github.io就能在晚上看到自己的博客啦。
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