在金融经济等行业的数据分析领域，经常会遇到时间序列绘图的问题。相比于一般的绘图，时间序列绘图的主要困难在于坐标轴时间刻度的设置，可以采取以下3种方法： 1，将时间列表放置在DataFrame的index，全自动默认时间刻度。 2，用ax.set_xticks方法和ax.set_xticklabels方法，纯手动设置时间刻度。 3，利用ax.xaxis.set_major_locator和ax.xaxis.set_major_fomatter等方法，半自动设置时间刻度。该方法也适用于设置其它类型的（如百分数类型）的坐标轴刻度。
github地址：https://github.com/626626cdllp/echarts
在我们的业务场景中，经常会使用到定时任务功能，比如定时发送消息，定时执行数据同步，比如之前的文章介绍的分布式事务中的本地事务表方式的解决方案等等，特别是在现在大数据量和分布式服务环境下，定时任务调度越来越频繁，所以对应的定时任务调度的算法实现也越来越完善。在之前的单机环境下，我们可以使用 ScheduledThreadPool 起一个延迟任务线程池，定时的执行任务，又或者使用spring提供的 @Schedule 注解配合上 cron表达式 开启一个定时任务，又或者是linux环境下的 corntab 表达式启动一个定时服务。而由于微服务的诞生，各个服务之间的解耦和职责拆分，定时任务调度被独立成一个中间件服务，比如著名的 XXL-JOB ，quartz，elastic-job 等等的分布式任务调度系统，而且我们公司也自主研发了一套分布式任务调度系统，也是参考了这些开源的分布式任务调度系统得到的启发。
研究数据的方法有很多，比如利用统计方法，计算数据的平均值和标准差；再比如使用模型，拟合数据。数据通常是大量的，人脑难以直接把握其中的信息。研究数据的最终目的是减小海量数据的信息量，将数据中的信息客观的展示出来，并最终整理成简单的，人脑可以掌握的知识。 数据可视化 图形是直观呈现数据的直接方法。然而，将大量数据在同一个图表中画出来并不容易。早期的测绘、天气数据都需要长时间的手工绘制。随着计算机绘图功能的开发，手工绘画已经完全被自动绘图程序取代。问题的核心转移为，要以怎样的方式呈现数据，以便数据中的信息能自然的
研究数据的方法有很多，比如利用统计方法，计算数据的平均值和标准差；再比如使用模型，拟合数据。数据通常是大量的，人脑难以直接把握其中的信息。研究数据的最终目的是减小海量数据的信息量，将数据中的信息客观的展示出来，并最终整理成简单的，人脑可以掌握的知识。 数据可视化 图形是直观呈现数据的直接方法。然而，将大量数据在同一个图表中画出来并不容易。早期的测绘、天气数据都需要长时间的手工绘制。随着计算机绘图功能的开发，手工绘画已经完全被自动绘图程序取代。问题的核心转移为，要以怎样的方式呈
如何快速入门数据库？以我个人经验来看，数据库功能和性能测试是一条不错的捷径。当然从公司层面，数据库测试还有更多实用的功能。这方面，美团点评使用的是知名工具sysbench，主要是用来解决以下几个问题： 统一测试方法，以便测试结果的可重复和可对比。 结合美团点评的业务特点和硬件特性，得到最优的参数配置。 扩展sysbench的测试能力，比如增加对JSON测试的支持。 数据库测试虽然入门简单，但是却能在测试中获得对数据库、操作系统等的感性认识，为日后深入的研究数据库和性能调优打下很好的基础。如果你不满足于仅仅使
使用 matplotlib 绘制带日期的坐标轴 源码及参考链接 效果图 [运行结果] 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates fig, ax = plt.subplots() """生成数据""" beginDate = '2012-01-01' endDate = '2018-01-01' # 将日期字符串转化为数字（从1970-01-01算起的天数差） x = n
前段时间，对这 6 幅图进行了学习，并汇总了各图的知识点和使用技巧。在此做个总结，以便查阅（可点击图片直接跳转）。
图表库千万个今天 HelloGitHub 给大家推荐个很有“特色”的图表库：一个手绘风格的 JS 图表库 —— Chart.xkcd，快收起你紧绷、严肃的面容让我们一起看看用手绘风格展示数据的效果。
背景：最近在学习CSS3，看到了一个小案例，通过自己的学习，动手实现了它，现在把它分享出来。
坐标轴是可视化图表中经常出现的一种图形，由一些刻度和线列段组成。D3中是没有现成的坐标轴，SVG中因而没有现成的图形元素，需要通过D3提供的其他组件来手动添加。下图是添加了坐标轴之后的效果图。
音频项目中，比如识别，重建或者生成任务之前通常都需要将音频从时域转换到频域，提取特征后再进行后续工作。MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)，梅尔倒谱系数，就是比较常用的音频特征提取方式。本文主要介绍mfcc提取流程。
本人是一位数学科研工作者，平时的文章采用的是latex编写，里面图形的生成主要来自于Matlab（个人对Matlab非常喜欢，感觉上手比较容易，更亲民）。对于图形的处理比较频繁，而且总会有一些特殊的需求，每次都要上网搜查，或者查以前用过的命令，经常花了很多时间，实现了一点小要求，事后回想有点得不偿失。因此借助这个平台，记录自己在Matlab使用过程中碰到的一些问题，给出我找到或者知道的解决办法，不过方法不是唯一的，也希望广大网友能有更好的思路提供。后续碰到的问题我也会继续更新（如果我有时间的话哈）。
在进行正式的数据分析之前，通常要对数据进行处理。而读取数据仅仅是最简单的，之后还要进行数据的筛选、排序、转换等。数据框是最方便的数据存储、管理对象。R有很多内置的示例数据集包括向量、矩阵数据框等，可以使用data()进行查看，接下来我们以R内置数据mtcars（32辆汽车在11个指标上的数据）为例进行分析，如下所示：
containLabel: 当刻度溢出时,grid区域是否包含坐标轴的刻度标签,如果是true,则显示,否则当left和right等设置为0%时刻度就会溢出,无法显示.
最近做商城的时候，需要做选择价格区间的这么一个功能，为了让选择更加直观，更加灵活；在网上搜索到了一款不错的插件，一款jQuery插件jRange：
初学JavaScript，用Canvas画一个表。主要用到昨天学的间歇调用（setInterval）。 方法和属性介绍 context.beginPath()、context.closePath()：开始路径和结束路径。通俗讲就像纸上画画的落笔和提笔。 context.strokeStyle、context.fillStyle：设置边框颜色和填充颜色。 context.arc(x,y,radius,startAngle,endAngle,anticlockwise)：画一个圆。 context.rotate
1.由于红线和黄线数据、密度不同，所以需要使用双X轴和双Y轴来实现，通过 yAxis 的 interval 配置两个Y轴刻度线对齐，通过隐藏其中一个X轴达到视觉上共用一个X轴的效果。
SVG，指可缩放矢量图形（Scalable Vector Graphics），是用于描述二维矢量图形的一种图形格式，是由万维网联盟制定的开放标准。 SVG 使用 XML 格式来定义图形，除了 IE8 之前的版本外，绝大部分浏览器都支持 SVG，可将 SVG 文本直接嵌入 HTML 中显示。
点击链接查看效果https://ihope_top.gitee.io/my-demo/demo/1/
时间是一个比较抽象的概念，是物质运动、变化的持续性、顺序性的表现。正因为人们需要研究物质的运动，就必须通过一个中介者来认识和度量时间，这个中介者就是计时器，从古代的沙漏、铜壶滴漏到近代的机械钟表，再到现代的电子钟表。我今天就通过编写一个显示机械钟表时间界面的程序（界面后面的发条传动装置啥的不在今天讨论的范围）来阐述其中的数学原理。
canvas用于在网页上绘制图像、动画，可以将其理解为画布，在这个画布上构建想要的效果。
Dojo提供了非常好的仪表盘显示，效果如下： <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Dojo仪表盘</title> <meta charset="u
至于性能和运维成本，则由所选择的后端 DB 所决定。Metabase 本身不需要进行多复杂的维护，单个 DB 故障并不会引起 Metabase 崩溃。
0.说在前面1.d3.js初识2.绘制完整的柱形图3.让图表动起来4.浅析Update、Enter、Exit5.交互式操作6.作者的话
源码：https://github.com/supperjet/H5-Animation/tree/master/%E6%94%AF%E4%BB%98%E5%AE%9D%E4%BB%B7%E6%A0%
本节提要：关于一些不常见的colorbar的仿制：弯曲与环形的colorbar、两端分离的colorbar、收缩colorbar的主副刻度、双刻度列colorbar、截取与拼接cmap、外部颜色引入cmaps与palettable库包、特别的格式定制、levels等距而colorbar刻度距离不等距、其他类型的伪colorbar、使刻度侧的框线与colorbar柱体分离。
R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。目前R主要支持四套图形系统：基础图形（base）、网格图形（grid）、lattice图形和ggplot2。其中ggplot2凭借强大的语法特性和优雅的图形外观，逐渐成为R中数据可视化的主流选择。
MFCC是Mel-Frequency Cepstral Coefficients的缩写，全称是梅尔频率倒谱系数。它是在1980年由Davis和Mermelstein提出来的，是一种在自动语音和说话人识别中广泛使用的特征。顾名思义，MFCC特征提取包含两个关键步骤：梅尔频率分析和倒谱分析，下面分别进行介绍。
在之前的博文中我们为大家介绍了EasyNVR实现Web无插件播放方案，场景很多，大家可以关注我们的博客进行了解。EasyNVR软件版本支持视频录像回放，本文我们介绍一下时间轴功能的实现和相关接口的调用。
pyecharts 是 web 前端数据可视化库 Echarts 的一个 python 包装。实在说，我本人认认真真使用 pyecharts 的次数不超过5次。
本节提要：colorbar刻度标签的进一步操作、不使用默认ax传入自定义colorbar、matplotlib.colors与colorbar的结合操作。
在语音识别（SpeechRecognition）和话者识别（SpeakerRecognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients，简称MFCC）。根据人耳听觉机理的研究发现，人耳对不同频率的声波有不同的听觉敏感度。从200Hz到5000Hz的语音信号对语音的清晰度影响对大。两个响度不等的声音作用于人耳时，则响度较高的频率成分的存在会影响到对响度较低的频率成分的感受，使其变得不易察觉，这种现象称为掩蔽效应。由于频率较低的声音在内耳蜗基底膜上行波传递的距离大于频率较高的声音，故一般来说，低音容易掩蔽高音，而高音掩蔽低音较困难。在低频处的声音掩蔽的临界带宽较高频要小。所以，人们从低频到高频这一段频带内按临界带宽的大小由密到疏安排一组带通滤波器，对输入信号进行滤波。将每个带通滤波器输出的信号能量作为信号的基本特征，对此特征经过进一步处理后就可以作为语音的输入特征。由于这种特征不依赖于信号的性质，对输入信号不做任何的假设和限制，又利用了听觉模型的研究成果。因此，这种参数比基于声道模型的LPCC相比具有更好的鲁邦性，更符合人耳的听觉特性，而且当信噪比降低时仍然具有较好的识别性能。
对于 时间轴的展示实现需要实现的是时间刻度尺的展示，刻度尺的实现就是展示出时间刻度和对应时间是否拥有录像的标识，当前拥有录像的标识就是绿色背景的。 其次就是时间刻度滑标，目的用于显示选择出对应的时间点，来开始 播放对应的录像文件，和跳转到对应的时间点来开始录像的直播。
上次提到了【数据可视化】Echarts最常用图表，其中还有一些图需要了解，这次来分享一下。
D3的数轴实际商是由程序员自己来定义参数的函数。调用数轴函数，会生成数轴相关的可见元素，包括轴线、标签和刻度 。
需要了解的主要配置：series xAxis yAxis grid tooltip title legend colo
诚然，吉他有上千个和弦。世界上最厉害的吉他大师，也无法一眼辨识出所有的和弦。 更多时候，我们熟记几个基本的和弦，然后通过一定的计算法则，去推导其他的和弦。因而推导的逻辑就非常重要。
根据文章内容，总结为：本文主要介绍了如何利用Raphael.js库绘制吉他弦的交互式图形，通过定义ChordShape和ScaleShape两个模块，完成了从和弦定义到图形生成的整个过程。同时，作者还提供了在浏览器中绘制吉他弦的代码示例，以及一个基于Node.js的服务器端渲染示例。
HTML5动态时钟 效果图 这里无法实时显示当前时间，可以看我这篇博客。 原理 先打上html5中的canvas标签，它定义了一块画布，可以用javascript在上前面做动态效果。 调用浏览器内置对
Demo 链接：https://hightopo.com/demo/comp-knob/
数据分析报告要有一个清晰的架构，层次分明能降低阅读成本，有助于信息的传达。虽然不同类型的分析报告有其适用的呈现方式，但总的来说作为议论文的一种，大部分的分析报告还是适用总-分-(总) 的结构。
自然界中定时任务无处不在，太阳每天东升西落，候鸟的迁徙，树木的年轮，人们每天按时上班，每个月按时发工资、交房租，四季轮换，潮涨潮落，等等，从某种意义上说，都可以认为是定时任务。
华氏温度和摄氏温度在生活中的使用非常常见 用C和F来表示下面面板上的每一个刻度 两种温度之间的转化公式 F = 32 + 9/5 * C C =
在计算机世界中，只有待解决的问题变得大规模后，算法的价值才能够最大化的体现。时间轮算法可以将插入和删除操作的时间复杂度都降为 O(1)，在大规模问题下还能够达到非常好的运行效果。
灰色系统的灰色主要是根据信息的透明程度来定义的，即在控制理论中常用黑色代表信息完全未知，白色代表信息完全明确，而灰色介于两者之间，即部分信息明确部分模糊的，所以灰色系统的研究对象是一些不确定性系统(非完全不确定)，它通过已知的信息进行对现实的确切推断、认识，是一个以灰色模糊朦胧集为基础、灰色关联空间为依据、灰色序列灰色模型为核心的理论体系。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
