VR可以用来实现社会教育和认知传递吗?在《Water Use VR》中,开发团队使用VR技术,将枯燥无味的统计数据转化成了生动有趣的场景。 随着VR技术的逐渐成熟,其正扩展至非游戏的应用领域,如品牌宣
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已经2021年了,大清都灭亡109年了,React都快v18了,Vue都3.0了。
Lungo Mac版使你即使长时间不进行电脑操作,并且以非全屏模式观看YouTube视频,也不会休眠!
最近一直想如何才能统计资源分享页面里的资源的下载次数,由于是直接放的资源链接,即点击即可获取,所以没有所谓的拦截页面进行统计,同时作为静态博客也几乎没有带数据存储的动态扩展能力,这时想到了用LeanCloud来实现下载的计数,最后基本实现了这个想法,有兴趣的可以去资源分享里看看效果。
Q4要来了,我来这家公司已经一个季度了,通过对公司前端框架的整体认识,对业务的一些认识,发现,这些东西也都是可以重构,无论是v2,还是v3的代码。
最近几节我们要结束掉首页,虽然首页是我们的草稿,承担了我们学习的第一步,但是确实已经占用了过多篇幅。
本文实例讲述了Ajax+Jpgraph实现的动态折线图功能。分享给大家供大家参考,具体如下:
你有两年以上的前端开发经验吗?你会用 Sass 和 Autoprefixer 等高级的CSS辅助技能吗?你的 JavaScript 知识是否融汇贯通,你是否喜欢使用 Gulp , npm 和 jQue
2022 年十大 Web 应用开发 JavaScript 框架。JavaScript 支持函数式、事件驱动式和命令式编程风格,因此它是一种多模式语言。JavaScript 是一种即时编译的高级语言,遵循 ECMA-script 规范。JavaScript 是万维网的核心。统计数据表明,超过 97.7% 的网站已经将其用于前端开发。但是由于 JavaScript 框架数量庞大,可能你很难从中挑选出一款理想的框架用于你的网站或 Web 应用程序。所以我们编写了本文,帮你挑选出了十大 JavaScript 框架。
相比于其他体育运动,足球的数据统计和分析工作开展得很晚,而且鉴于比赛的特殊性也没有太多的经验可供参考。不过,随着大数据时代的到来,这种趋势越来越明显,我们需要做的不仅是搜集数据,而且需要更好的分析数据
简介 如果您听说过 Node,或者阅读过一些文章,宣称 Node 是多么多么的棒,那么您可能会想:“Node 究竟是什么东西?” 即便是在参阅 Node 的主页之后,您甚至可能还是 不明白 Node 为何物?Node 肯定不适合每个程序员,但它可能是某些程序员一直苦苦追寻的东西。 为试图解释什么是 Node.js,本文将简要介绍一些背景信息:它要解决的问题,它如何工作,如何运行一个简单应用程序,最后,Node 在什么情况下是一个好的解决方案。本文不涉及如何编写一个复杂的 Node 应用程序,也不是一份全面的
Usage: sar [ options ] [ <interval> [ <count> ] ]
来源:DeepHub IMBA本文约2000字,建议阅读5分钟本文中,我们查看了所有怪物统计数据,以及它们与CR以及彼此之间的关系程度。 龙与地下城(DND)于1974年发行第一版,现在所有RPG游戏都有它的影子,可以说它影响了全世界的RPG,对于RPG来说,最主要的一个特点就是有着不同类型的怪物,而我们可以通过《dungeon master guide》中提供的Challenge Rating(CR)公式来创建我们自己的怪物,因为我们也是地牢大师的一员,对吧。 《龙与地下城》让玩家能够自由地与好友一起游
SPC说到底就是数据图表,收集处理过程中的统计数据,以图表的形式呈现出来。其功能可概括如下:
nmon是一种在AIX与各种Linux操作系统上广泛使用的监控与分析工具,相对于其它一些系统资源监控工具来说,nmon所记录的信息是比较全面的,它能在系统运行过程中实时地捕捉系统资源的使用情况,并且能输出结果到文件中,然后通过nmon_analyzer工具产生数据文件与图形化结果。 nmon所记录的数据包含以下一些方面: ● cpu占用率 ● 内存使用情况 ● 磁盘I/O速度、传输和读写比率 ● 文件系统的使用率 ● 网络I/O速度、传输和读写比率、错误统计率与传输包的大小 ● 消耗资源最多的进程 ● 计算机详细信息和资源 ● 页面空间和页面I/O速度 ● 用户自定义的磁盘组 ● 网络文件系统
微信防红不死短链接对于在微信平台上分享链接的人们来说,是一种非常有用的工具。本文将详细介绍为什么选择微信防红不死短链接以及如何使用它们。
龙与地下城(DND)于1974年发行第一版,现在所有RPG游戏都有它的影子,可以说它影响了全世界的RPG,对于RPG来说,最主要的一个特点就是有着不同类型的怪物,而我们可以通过《dungeon master guide》中提供的Challenge Rating(CR)公式来创建我们自己的怪物,因为我们也是地牢大师的一员,对吧。
zoxide 是一个更智能的 cd 命令,支持所有主要的 shell。 主要功能是记住您经常使用的目录并快速跳转。
你有两年以上的前端开发经验吗?你会用 Sass 和 Autoprefixer 等高级的CSS辅助技能吗?你的 JavaScript 知识是否融汇贯通,你是否喜欢使用 Gulp , npm 和 jQuery ?如果是这样,根据 Ashley Nolan 的前端问卷调查,你是一个典型的前端开发工程师。 谎言,该死的谎言,统计数字和调查问卷 愚人码头注:谎言,该死的谎言,统计数字(英文:Lies, damned lies, and statistics),是一句著名的西方谚语。主要描述数字的说服能力,特别是用来讽
译者 | 愚人码头 链接 | http://www.css88.com/archives/7175 简介 你有两年以上的前端开发经验吗?你会用 Sass 和 Autoprefixer 等高级的CSS辅助技能吗?你的 JavaScript 知识是否融汇贯通,你是否喜欢使用 Gulp , npm 和 jQuery ?如果是这样,根据 Ashley Nolan 的前端问卷调查,你是一个典型的前端开发工程师。 谎言,该死的谎言,统计数字和调查问卷 作者注:谎言,该死的谎言,统计数字(英文:Lies, damned
Linux进程管理和作业管理的另外几种管理命令:vmstat,dstat,pmap,glances,kill
在做重大决策时,我们总会参考一些统计数据,比如高考前关注学校的录取率,择业时参考各个行业的就业率等。统计数字可以帮助我们比较这些对象的优劣,做出更加合理的决定。但有时,统计数字并不靠谱,基于统计数据的因果推断甚至会出错。
随着业务发展,这些表会越来越大,如果处理不当,查询统计的速度也会越来越慢,直到业务无法再容忍。
以下内容节选自《运营之上:互联网业务的全局运营方法论与实践》一书! ---- --正文-- 运营人看哪些数据? 第一大类是原始数据,包括如下几类。 (1)市场属性数据:行业数据、竞品数据,以及获得用户流量的渠道属性数据,包括渠道分类、曝光、点击、播放、流量、成本等数据。 (2)用户属性数据:包括地址、性别、年龄、学历、国籍、兴趣爱好、邮箱等标签数据。 (3)用户行为数据:包括注册、点击、阅读、上传、下载、听歌、收藏、评论、分享、下单、购买、支付等与商品或内容发生互动行为的数据。 用户行为又可以分为核心价值
字段的统计数据是 CBO 优化器估算执行计划代价的重要依据。而字段的统计数据可以分为两类:
1 为什么引入新 NDV 算法 字段的统计数据是 CBO 优化器估算执行计划代价的重要依据。而字段的统计数据可以分为两类: 1. 概要统计数据:如 NDV 字段平均长度 ACL 最大、最小值等 2. 柱状图数据:也叫直方图(histograms)记录 NDV 和它们出现的频率 NDV 也叫做唯一值数,是对表的字段唯一值个数的统计,对于第一类数据,实际上可以通过一次扫描表获取所有字段的统计数据。 但是,对于大型表的分析,为减少资源消耗,需要通过采样分析。由于采样具有随机性,对于一些数据分布不均匀的字段,通过采
非持久化统计信息的缺点显而易见,数据库重启后如果大量表开始更新统计信息,会对实例造成很大影响,所以目前都会使用持久化统计信息。 2、持久化统计信息在以下情况会被自动更新:
上篇文章说了连接查询的成本,主要由驱动表的扇出值和被驱动表的查询方法决定,而成本这些都是可以在%cost%表查看的,因为分为server和engine表,server不管理数据成本,里面包含连接管理,查询缓存,sql解码,sql优化,engine就是数据引擎成本,而distinct,union等特殊查询,会建立临时表,临时表看数据量可能建立磁盘或者内存,比如distinct会用unique索引建立临时表去重。
又是平常的一天,程序开发人员在Stack Overflow上又发了八千多个工作中遇到的问题。他们到底对哪些技术抱有疑问呢?随着时间的变化,话题变化的趋势如何呢?
导读:统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段,以达到推断所测对象的本质,甚至预测对象未来的一门综合性科学。
统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段,以达到推断所测对象的本质,甚至预测对象未来的一门综合性科学。
1.欧盟数据门户(European Data Portal):34个国家的24万数据集尽在掌握 欧盟委员会公布了公开数据门户,以下几个关键词即可一窥其强大功能。 信息量大:囊括了来自34个国家、总计
这是 PAM 的 last_log 模块的输出,这个数据统计的是上次成功登录之后,有多少次失败登录的尝试。这些失败尝试主要来源于网上各种扫描器,统计数据来源于文件 /var/log/btmp,查了一下这个文件有36M 那么大,处理起来应该说是比较费劲的,隔久了之后登录这个统计数字高达好几万。
Wordpress Stats Plugin,WordPress 母公司 Automattic 提供的统计工具,非常不错的统计插件。 翻译自:Weblog Tools Collection 的 APAD: WordPress Stats Plugin
文中有数据派THU福利哦 在纷乱的信息时代,人们好像已经失去一种认知和辨别能力,被动接受着各种数据的信息“攻击”。虽然统计数据很容易撒谎,但没有统计数据,撒谎更容易。 2020年初新冠疫情肆虐全球之时,严谨、及时和真实的统计数据的重要性一下子凸显出来。所有人每天都会打开社交网站和新闻媒体,关注过去24小时病例的新增数据、死亡数据。各国政要不得不迅速做出几十年来最重要的决策。其中许多决定都有赖于流行病学家、医学统计学家和经济学家竞相进行的数据调查工作。新冠病毒威胁着千万人的生命,几十亿人的生活受到严重影响
Sentinel中的簇点链路是由一个个的Node组成的,Node是一个接口。Node中保存了对资源的实时数据的统计,Sentinel中的限流或者降级等功能就是通过Node中的数据进行判断的。
生成对抗网络(GAN)在合成逼真的图像方面能力出色,但我们不禁要问:怎样才能知道 GAN 无法生成的东西呢?模式丢失或模式崩塌被视为 GAN 所面临的最大难题之一,此时 GAN 会忽视目标分布中的某些部分,然而对于 GAN 中的这一现象,当前的分析工具所能提供的见解非常少。
今天梳理了下统计方向一些不错的数据网站,如果我们后续要做一些相关的数据分析,可以参考这些数据。
来源:数学加油吧 机器学习算法与Python实战 本文约3500字,建议阅读7分钟 本文为你分享谷歌的统计学家 Cassie Kozyrkov 对于统计学的观点。 统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段,以达到推断所测对象的本质,甚至预测对象未来的一门综合性科学。 嗯,以上是统计学课本中对统计学的定义! 但是近日,一位来自谷歌的统计学家却发长文表示“统计学很无聊。“ 这位统计学家叫 Cassie Kozyrkov,目前是 Google 的首席决策师。在这篇文章中,她提到:“别看我们平时都是在做一些
11.32 sar 命令 11.32.1 命令详解 11.32.2 命令参数 11.32.3 常用参数 11.33 kSar 命令 11.33.1 命令详解 11.33.2 kSar使用 11.3
“ Top K 系统 ” 是非常常见的一种子系统,基本上,就是从全量巨大的统计数据中,筛选出数值最大的 K 个来并按序展示。这样的筛选可以是全时间内的,也可以是最近某一段时间内的;可以是全分类的,也可以是某个特定分类的。
公开数据能帮助记者找到好故事、验证信息。来自34个国家的24万数据如何一搜可得?有哪些关于社会发展议题的权威门户可以将数据一网打尽?遇到海量数据,想批量转换格式怎么办?深度君再次奉上公开数据门户清单,另外推荐转换文件格式神器,方便各位各取所需。
1.Keyboard Event Viewer(键盘事件可视器) 它是一个可配置的交互式的工具,可以让你观察键盘事件的数据,它可以像在UI事件说明书里显示离线的事件信息那样显示原始信息。 2. jQu
大数据文摘作品,转载要求见文末 演讲人 | Mona Chalabi 翻译 | 王子君、海波、白丁、蒋晔 后期 | 郭丽(终结者字幕) 大数据文摘后台回复“志愿者” 了解如何加入大数据文摘字幕组! 生活中,我们随处可见各种各样的数据——广告、新闻、公司会议、工作汇报中比比皆是,甚至算命和星座,也开始用数据来证明自己的真实性。 越来越多的数据引用,一方面证明更多的行业与个人开始关注并运用统计,另一方面,也可能会让人迷失在错综纷杂的数据中。 那么,对于众多对数据有兴趣,但非专业出身、不需要太深度复杂学习相关知识
高效诊断性能问题,需要提供完整可用的统计信息,好比医生给病人看病的望闻问切,才能够正确的确诊,然后再开出相应的药方。Oracle数据库为系统、会话以及单独的sql语句生成多种类型的累积统计信息。本文主要描述Oracle性能统计涉及到的相关概念及统计对象,以更好的利用统计信息为性能调整奠定基础。
作者提出的证据当中最为常见的一种就是“统计数据”。你可能经常听到人们使用下面这个词组来帮助支撑他们的论证:“我有统计数据来证明。”
数理统计是数学的一个分支,分为描述统计和推断统计。它以概率论为基础,研究大量随机现象的统计规律性。描述统计的任务是搜集资料,进行整理、分组,编制次数分配表,绘制次数分配曲线,计算各种特征指标,以描述资料分布的集中趋势、离中趋势和次数分布的偏斜度等。推断统计是在描述统计的基础上,根据样本资料归纳出的规律性,对总体进行推断和预测。
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