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C# WPF图表控件之ChartControl用法指南①

“ 引言部分,总领全篇文章的中心内容。” WPF的DevExpress ChartControl是一种功能强大的可视化工具,可帮助您将数据显示为二维或伪三维条形图、区域、线和许多其他形式。...新创建的图表包含一个空白的并排条形图和一个图例。...将序列的series.ArgumentDataMember属性设置为参数。 将序列的series.ValueDataMember属性设置为Value。 Step 7....自定义图表 指定序列名称 将Series.DisplayName属性设置为年度统计信息。显示名称标识图例中的系列。 添加图表标题并自定义其位置 单击图表控件标题属性的省略号按钮以调用标题集合编辑器。...使用“添加”按钮创建新标题并将其添加到图表中。 将TitleBase.HorizontalAlignment属性设置为“中心”。 定义标题库。按地区销售的内容。单击“确定”。

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    Chart控件使用——C#

    2.Series属性 Series属性就是各种图表的图形啦,比如我们要显示某月的天气变化,那么应该有这样两组数据,一组是天数,一组是每天对应的温度值,同时绑定到Series对象中,再将Series...为了横向比较,例如我要看本月与上月的天气曲线变化图,并同时显示在同一个ChartAreas中,那该怎么办呢?...很简单,再实例一个Series对象,将上月的天数数组与温度值数组绑定到一个新的Series2实例中,再将Series2实例Add()到Chart控件的Series属性里,此时,Chart控件的第一个绘图区...4.关于数据的绑定 将要显示的X轴和Y轴的数据分别放到两个数组里在, 然后绑定即可。...;//设置折点的风格 // cht4.Series[1].Points[i].MarkerColor = Color.Blue;//设置seires中折点的颜色

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    014android初级篇之基于GraphView绘制统计图表

    在android的开发过程中,需要使用图表,图表有第三方的插件实现了该功能。目前有很多类似的功能插件,比如achartengine, Graphview等等。...Graphview比较简洁,用起来简单,目前支持折线图和条形图图表样式。其他目前还没有用过,今天的学习基于Graphview。...6), new DataPoint(5, 8), new DataPoint(4, 5) }); graph.addSeries(series); 显示的图表横轴和纵轴的值会根据输入的数据而变化...scrollToEnd - true => 数据显示的方向,是否从MaxX开始 maxDataPoints - 保留的最多的数据节点个数 基本思想是 从加速传感器中获得动态数据; 在ui主线程中更新此数据...series.appendData(values[0],true,200); } }; 具体的定制,请参考链接中的相关资料 参考链接 jjoe64/GraphView-Demos

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    C#如何遍历某个文件夹中的所有子文件和子文件夹(循环递归遍历多层),得到所有的文件名,存储在数组列表中

    首先是有一个已知的路径,现在要遍历该路径下的所有文件及文件夹,因此定义了一个列表,用于存放遍历到的文件名。...递归遍历如下:将已知路径和列表数组作为参数传递, public void Director(string dir,List list) { DirectoryInfo d...d.GetDirectories();//文件夹 foreach (FileInfo f in files) { list.Add(f.Name);//添加文件名到列表中...} //获取子文件夹内的文件列表,递归遍历 foreach (DirectoryInfo dd in directs) {...Director(dd.FullName, list); } } 这样就得到了一个列表,其中存储了所有的文件名,如果要对某一个文件进行操作,可以循环查找: foreach (string

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    如何使用 Java 对时间序列数据进行每 x 秒的分组操作?

    在时间序列数据处理中,有时需要对数据按照一定的时间窗口进行分组。本文将介绍如何使用 Java 对时间序列数据进行每 x 秒的分组操作。...假设时间序列数据已经存储在一个名为 dataPoints 的列表中,并且我们要以每 x 秒为一个时间窗口进行分组,可以编写以下代码:public ListDataPoint>> groupDataByTimeInterval...); currentTime = windowEnd; } return groupedData;}在上述的代码中,我们首先获取时间序列数据的起始时间和结束时间,并将当前时间初始化为起始时间...在每个时间窗口内,我们遍历所有数据点,将时间戳在当前时间和时间窗口结束时间之间的数据点加入到一个分组中。最后,将该分组添加到 groupedData 列表中,并将当前时间更新为时间窗口结束时间。...当然,本文只是提供了一种实现分组操作的思路,具体的实现方式可能因情况而异。在实际应用中,你可能需要根据自己的需求进行适当的修改和优化。

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    015android初级篇之传感器的简单使用

    ,你需要实现 SensorEventListener 接口的 onAccuracyChanged() 和onSensorChanged() 回调方法。...只要发生以下事件,Android系统就会调用这两个方法: 传感器精度发生变化 在这种情况下,系统会调用 onAccuracyChanged() 方法,并传给你一个发生变化的 Sensor 对象的引用和新的传感器精度值...SensorEvent 对象中包含了新数据的相关信息,包括:数据精度、生成数据的传感器、生成数据的时间戳、传感器采到的新数据。...,在回调函数中返回事件 疑问:SensorEventListener类的Sensor为什么不能像SensorListener 中注册同时监控多个类型的传感器??...[] values = new DataPoint[1]; values[0] = new DataPoint(x,a); x++; series.appendData(values

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    OpenTSDB实现原理与安装

    ,由一个 Time Series Daemon (TSD) 和一系列命令行实用程序组成。...直接通过telnet协议,HTTP API 或者简单的内置 GUI 与 TSD 进行通信,所有的通信都发生在同一个端口上(TSD 通过查看接收到的前几个字节来计算出客户端的协议) OpenTSDB存储的核心概念...标签是用来描述Metric,往往用来多维数据的展现(比如Prometheus中的数据格式) Value: Value表示的一个Metric的实际值 Timestamp: 时间戳,用来描述Value是什么时候产生的...Data Point: 某个Metric在某个时间点的数值 DataPoint包括以下几个部分: Metric、Tags、Value、Timestamp 可以理解为一个监控项就是一个DataPoint,...最终保存到OpenTSDB的 就是由很多的DataPoint组成!

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    TS中的判断语句与循环语句

    前言 我们上篇内容介绍了TS中的常见的几种数据类型,今天我们一起再学习一下在TS中如何编写条件语句与循环语句。 条件判断语句 这个就是我们常说的if...else..。...{ console.log(item); } 我们这里并没有使用length来获取这个列表的长度,而是直接获取了这个列表中的元素,然后将其显示出来。..."]; for (let [i, item] of mixData.entries()) { console.log(`${i}-${item}`); } 我们除了使用of还可以使用in来获取一个列表中的元素...(dataPoint); } 如果直接这样写我们会发现它返回的并不是元素而是类似元素的索引值。...但是不带加号的和1相加后会变成一个字符串,因为字符串和数值相加后的结果就是字符串,而带加号的和1相加后会是一个数值。 总结 今天我们一起学习了一下条件语句和循环语句,希望对你有所帮助。

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    看看享元模式给你的程序减少了多少内存

    数据点包含两个信息——数据和该点在图上的样子: public class DataPoint { private double data; private Point point;...中的Point同样占用 32bytes 所以说,一个DataPoint对象占用32 bytes,DataPoint中的Point同样占用32 bytes,总内存占用为(32+32)N = 64N bytes...引用的Point在整个程序中只占用120bytes,其不会随着DataPoint的增长而增长。...那么总的内存占用为:(32N+120)bytes 很明显,静态工厂和枚举都只会创建2个Point对象的副本,不管DataPoint重复多少次。 缓存 以上两个例子在所有变量都已知的情况下运行得很好。...假如我们的Point是一个动态变化的值,其有一个id属性用于唯一确定其属性,由于其有限性,我们可以先判断来的数据中是否是已知的Point值,如果没有则缓存,有则使用原来的Point。

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    Spring中的BeanPostProcessor有什么作用

    简单说下,他是Spring中创建bean的过程中,非常重要的一个扩展;它允许我们在Spring容器初始化、依赖注入、bean的初始化的时候,插入自定义的一些逻辑。...正因为如此,它大大提高了Spring的灵活性和扩展性,那么我们该如何去使用它呢?...) { // 将新的属性源添加到属性中 CustomProperties customProperties = (CustomProperties) bean...Spring,从配置文件中读取,看看能不能读取到custom.morePropertiespackage com.banmoon;​import com.banmoon.config.CustomProperties...,这点应该明白如果不加条件判断要处理的特定bean,所有的bean的都会受影响;就像我上面那样进行判断,对特定的bean进行操作即可好了,通过本文的讲解以及demo的演示,相信大家已经对BeanPostProcessor

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    实现一个单词搜索游戏,给定一个二维网格和一个单词列表,找到单词列表中出现在网格中的所有单词(提示:Trie树 + DFS)。

    实现一个单词搜索游戏,给定一个二维网格和一个单词列表,找到单词列表中出现在网格中的所有单词(提示:Trie树 + DFS)。...简介:实现一个单词搜索游戏,给定一个二维网格和一个单词列表,找到单词列表中出现在网格中的所有单词(提示:Trie树 + DFS)。...算法思路 算法思路: 本题要求我们查找单词列表中所有在二维网格中出现的单词。由于单词可以出现在网格中的任意位置,因此需要从每个单元格开始遍历整个网格。...首先将所有的单词插入到 Trie 树中,然后遍历整个网格,在每个位置开始 DFS 流程,向四周不断扩展字符串,如果该字符串在 Trie 树中查询到,则将其加入结果的列表中。...最后根据题目要求,返回所有找到的字符串作为结果即可。

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    58HBase平台实践和应用—时序数据库篇

    OpenTSDB实际存储数据的表为tsdb表,对于一小时内相同metrics和tags的datapoint,在tsdb表中OpenTSDB会合并成一行数据,并且更进一步,将所有列的数据会合并成一列,通过合并数据行和列减少了大量冗余...由于TSD实例是无状态的,我们部署了多个读写实例,对外通过域名进行数据读写分离,保证服务的高可用。...,标签基数达到百万级,结果在查询这一时段该metrics数据时,响应非常缓慢,甚至将HBase的RegionServer所有handler线程阻塞,导致TSD实例最终不可用,严重影响了用户体验,但是发现查询其它时段该...在查询的时候由于无法知道数据写入时rowkey中标签之间的顺序,导致所有的OpenTSDB查询都只能进行前缀查询+filter,前缀查询字段包括metrics和timestamp,而标签匹配只能通过HBase...而由于该查询时间段内metrics写入了大量标签的数据,标签量基数达到百万级,datapoint更是达到上亿,根据metrics+ts的前缀过滤后,需要在RegionServer内存中filter的标签数据量达到百万级

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    深度 | 机器学习敲门砖:任何人都能看懂的TensorFlow介绍

    这样做消除了处理多维数据的需要,使我们能够在 TensorFlow 中只专注于确定、实现以及训练模型。...1.TensorFlow 的怪异 所有变量都需要在训练开始时进行初始化,否则它们可能会带有之前执行过程中的残余值。 ?...但是为了找到能准确做出预测的 W 和 b 的值,我们需要使用可用的数据(许多实际特征 x 和实际输出 y_ 的配对,注意下划线)来「训练」该模型。...大小,即为 [C] 使用如下的代码片段: # * all_xs: 所有的特征值 # * all_ys: 所有的输出值 # datapoint_size: all_xs/all_ys 中点/项的数量 #...datapoint_size: batch模式 # i: 当前epoch数量 if datapoint_size == batch_size: # Batch 模式,所以选择所有数据点从 index

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    使用Spring Boot,Spring Cloud,Docker和一些Netflix的开源工具建立微服务架构。

    数据点包含标准化为基本货币和时间段的值。此数据可用于跟踪帐户生命周期中的现金流动态。...datapoint for specified account 通知服务 存储用户的联系信息和通知设置(如提醒和备份频率)。...当客户端负责确定可用服务实例的位置(使用注册服务器)并在它们之间加载平衡请求时,Eureka是客户端发现模式的一个很好的例子。...开箱即用,它本身与Spring Cloud和Service Discovery集成。 Eureka Client  提供可用服务器的动态列表,因此Ribbon可以在它们之间取得平衡。...Elasticsearch,Logstash和Kibana堆栈使你可以轻松搜索和分析日志,利用率和网络活动数据。我的其他项目中描述随时可用的Docker配置  。

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    机器学习敲门砖:任何人都能看懂的TensorFlow介绍

    这样做消除了处理多维数据的需要,使我们能够在 TensorFlow 中只专注于确定、实现以及训练模型。...1.TensorFlow 的怪异 所有变量都需要在训练开始时进行初始化,否则它们可能会带有之前执行过程中的残余值。 ?...但是为了找到能准确做出预测的 W 和 b 的值,我们需要使用可用的数据(许多实际特征 x 和实际输出 y_ 的配对,注意下划线)来「训练」该模型。...大小,即为 [C] 使用如下的代码片段: # * all_xs: 所有的特征值 # * all_ys: 所有的输出值 # datapoint_size: all_xs/all_ys 中点/项的数量 #...datapoint_size: batch模式 # i: 当前epoch数量 if datapoint_size == batch_size: # Batch 模式,所以选择所有数据点从 index

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