如何快速高效开发可视化应用?开发可视化应用可选择的方式有很多,然而研究这些对于初学者来讲,尤其是没有web开发基础的人员是痛苦的。 今天介绍一个低代码的可视化开发平台ThingJS,可以快速利用简单的代码快速布局自己想要的可视化应用! 效果如下: ThingJS为可视化应用提供了简单、丰富的功能,只需要具有基本的 Javascript开发经验即可上手。 不仅可以针对园区场景进行可视化开发,搭载丰富插件后,也可以针对地图级别场景进行开发。广泛应用于数据中心、仓储、学校、医院、安防、预案等多种领域。 可视化项目开发真心不难,掌握JS,通过ThingJS你就能开发自己的可视化应用啦啦~赶紧试用!
数字孪生可视化技术为5G、人工智能、大数据、云计算等信息经济提供基础设施;二是电子化、智能化改造传统基础设施;三是发展新能源、新材料的配套应用设施;四是城际高速铁路等补短板基建。 数字孪生可视化技术可应用于多行业多领域,目前很多公司还不能独立开发完成,数维图科技首创3D实景数字孪生可视化平台——SovitJs,完全独立自主研发,在智慧城市、矿山、能源、交通、社区、电力、农村、环保 针对行业数字孪生技术体系建构所需的数字支撑技术、数字线程技术、数字孪生体技术、人机交互技术等基础与核心技术,制定行业数字孪生共性技术开发路线图。 2、行业数字孪生技术应用平台建设。 首先,分析梳理出需求急迫、基础具备、潜力巨大的重点行业或应用场景为突破口,集聚资源、分类建设工业数字孪生技术应用示范工程。 数字孪生让模型不仅可视,同时也可互动可交流,对资产进行可视化管理,提升运营管理水平,达到降本增效的目的。
千帆神笔 aPaaS 是一款专注于企业级应用可视化开发管理的低代码开发平台。 通过图形化业务建模、页面设计、流程编排创建全新应用,同时支持将多个 SaaS 应用按业务逻辑和审批流程进行自定义连接,提升开发效率3倍以上。 image.png 神笔应用连接器是一个以腾讯云为技术基座,背靠500+伙伴生态,以模型驱动为核心,通过图形化组件拖拽配置实现对象建模、 流程编排、页面设计,无需代码或通过少量代码快速开发、稳定运行复杂场景业务应用的一站式开发平台 企微应用快速代开发模式应用:(推荐开发者系统学习开发流程,快速上线业务应用,目前非常多企业应用快速增长中) image.png 千帆神笔 aPaaS 千帆神笔 aPaaS 是一款专注于企业级应用可视化开发管理的低代码开发平台 通过图形化业务建模、页面设计、流程编排创建全新应用,同时支持将多个 SaaS 应用按业务逻辑和审批流程进行自定义连接,提升开发效率3倍以上。
有人说我一个前端工程师,只懂怎么写页面,如何能开发企业可视化应用?近几年可视化应用已经渗透到各行各业中,科技园、医院、学校、工厂、消防、安保、仓储无不涉猎! 作为一个前端开发人员,你有必要再往前迈一步,多了解webgl技术,再沉淀一下Javascript。 thingjs是一个面向物联网的3D可视化开发平台,可在线开发、对接数据、项目部署、实际应用~如果你想进步不妨一步哦!
作为一个前端开发工程师,你是不是已经习惯了敲代码,写页面,修BUG,这一点毫无争议,这是工作性质决定的,就像运动员每天都要高强度训练一样。 前端工程师想要攻陷可视化应用平台开发,讲真的,只要认真钻研,不要三天打鱼两天晒网,做出来不错的可视化应用是必须可以的。 thingjs作为一个物联网可视化3D开发平台, 使用当今最热门的 Javascript 语言进行开发。 前端工程师不需要大量写代码,只需要熟练掌握js,通过拖拽和简单写一些代码,极大降低 了3D 界面开发的成本,使项目更快完成,开发人员也能快速提升技术水平。
可在工作中想要高效完成某件事情似乎有点儿难度,比如高效开发三维可视化应用!尤其是新手更是大呼“我太难了”。新手不会建模又该如何完成三维可视化应用? 使用ThingJS,即可快速开发三维可视化应用,无论是进行园区的搭建、楼层的智能管理、工厂的数字监控、数据的控制整合、整个城市的电力监控、还是消防管理,都可以通过ThingJS快速开发。 ThingJS是优锘科技有限公司开发的一个可视化PaaS平台,使用这个平台式不收费的,但是商用的话价格是2998/年,也不贵;除此之外,ThingJS拥有“资源中心”、“在线开发”、“文档中心”、“平台与应用 的使用,就有那么一点点门槛了,如果你说你不会JavaScript,那我一点也帮不了你,建议放弃看这篇文章,当然,天赋超级好,看看注释就懂了的,那我也没得办法,本篇文章主要目的是告诉大家方法,如何去快速开发完成三维可视化应用 首先需要对自己要做的项目有一个定位,是属于大型城市(智慧城市)还是属于园区场景(校园、工厂等),搭建这两个方向的可视化应用,在步骤上有一定的区别: 搭建智慧城市: 涉及工具: ThingJS平台中的
可视化应用 k8s作为容器编排应用单纯的使用命令进行操作还是不太方便的,它的可视化系统有很多,官方就提供了dashboard来做k8s的可视化应用,同时k8s提供了对外的api接口,因此可以定制化的开发可视化系统 ,下面示例几个常用的k8s可视化应用。 ---- KubeSphere介绍 KubeSphere 是在 Kubernetes 之上构建的面向云原生应用的分布式操作系统,完全开源,支持多云与多集群管理,提供全栈的 IT 自动化运维能力,简化企业的 它的架构可以非常方便地使第三方应用与云原生生态组件进行即插即用 (plug-and-play) 的集成。 KubeSphere 为用户提供构建企业级 Kubernetes 环境所需的多项功能,例如多云与多集群管理、Kubernetes 资源管理、DevOps、应用生命周期管理、微服务治理(服务网格)、日志查询与收集
图文简介 快速开始 1、Spring Boot 应用暴露监控指标【版本 1.5.7.RELEASE】 首先,添加依赖如下依赖: <dependency> <groupId>org.springframework.boot 中: security: user: name: user password: pwd 提示:不建议配置 management.security.enabled:false 启动应用程序后 password: pwd static_configs: - targets: - 127.0.0.1:8080 #此处填写 Spring Boot 应用的 3、Grafana 可视化监控数据 首先,获取 Grafana 的 Docker 镜像: $ docker pull grafana/grafana 然后,启动 Grafana: $ docker run grafana/grafana 接着,访问 http://localhost:3000/ 配置 Prometheus 数据源: Grafana 登录账号 admin 密码 admin 最后,配置单个指标的可视化监控面板
WebViz可视化 Webviz是一个基于Web的可视化工具,意味着您可以通过浏览器/APP访问它,而不需要安装额外的软件。这对于远程访问和团队协作非常方便。 旨在简化机器人系统的开发和调试。它提供了一系列用于构建机器人应用程序的功能。 本节将介绍如何使用Foxglove进行数据查看,以及话题通信。 连接成功后,便可以各种使用Foxglove啦,在左上角的+,可以使用软件的各种插件协助你开发。 选择其中的图像,即可看到我们一开始在OriginBot上打开的图像信息,并选择不同的话题进行图像显示。 Foxglove与WebViz的协同工作 Foxglove和WebViz的协同工作使机器人开发变得更加高效。 您可以在Foxglove中发布话题,实时查看机器人的数据,然后通过WebViz在任何地方都能够可视化这些数据。这种无缝的集成提供了一种便捷的方式,使团队成员能够共同协作,即使身处不同的地理位置。
可以在playground里面进行界面开发,虽然不推荐,但确实可以 需要引入 PlaygroundSupport PlaygroundPage.current.liveView是展示内容的那个view ,将需要展示的内容赋值给它即可 应用:SwiftUI 是Xcode11中的新功能,要求macOS 10.15才可以开启预览功能,其实不升级系统,可以利用playground可视化开发来实现预览 import
刚刚发现一款看上去非常厉害的工具:icepanel(https://icepanel.io/),可以用来快速创建和可视化我们的 Kubernetes 微服务应用程序。 接下来我们如何使用 Kubernetes 和 IcePanel 来部署 Wordpress和 MySQL 应用。 到这里,我们就完成创建了Kubernetes Wordpress和 MySQL 应用。 ? 8.部署 在我们当前的 workspace 下面已经有了上面我们可视化创建过后对应的资源清单文件了,我们直接用 kubectl 工具直接部署到 Kubernetes 集群中即可,部署完成后我们就可以通过 LoadBalancer 或者 NodePort 类型的 Service 去访问 Wordpress 应用了。
今天,随着数据量的不断增加,数据可视化成为将数字变成可用的信息的一个重要方式。R语言提供了一系列的已有函数和可调用的库,通过建立可视化的方式进行数据的呈现。 相关图 我们使用“Big Mart data”作为案例来理解 R 可视化的实现方法,你可以点击此处下载完整的数据(google doc)。 AI科技评论将在以下篇幅介绍如何利用 R 实现可视化: 1. 散点图 使用场景:散点图通常用于分析两个连续变量之间的关系。 直方图 使用场景:直方图用于连续变量的可视化分析。将数据划分,并用概率的形式呈现数据的规律。我们可以将分类根据需求进行组合和拆分,从而通过这种方式看到数据的变化。 这种图表应用于对数据延伸的可视化分析和检测离值群。主要包含数据的5个重要节点,最小值,25%,50%,75%和最大值。
经过几天的开发,秒表应用终于初具规模了,先看执行效果: 指针式秒表组件 下面是自定义指针式模拟秒表组件的实现代码。具体内容参见注释。 初始化 private void Initialize(AttrSet attrSet){ addDrawTask(this); } } 在布局中布置指针式秒表组件 在本应用的布局中 这样一方面可以使读者了解真实的软件开发工作中每个设计模式的运用场景和想要解决的问题;另一方面通过对这些问题的解决过程进行说明,让读者明白在编写代码时如何判断使用设计模式的利弊,并合理运用设计模式。 对设计模式感兴趣而且希望随学随用的读者通过本书可以快速跨越从理解到运用的门槛;希望学习Python GUI 编程的读者可以将本书中的示例作为设计和开发的参考;使用Python 语言进行图像分析、数据处理工作的读者可以直接以本书中的示例为基础
从本篇文章开始,边学边练开发一个秒表应用,本文是本系列的第一篇:绘制表盘。先看演示视频: 准备布局 内容很简单,一个Text组件加上自定义的秒表组件。 <? 这样一方面可以使读者了解真实的软件开发工作中每个设计模式的运用场景和想要解决的问题;另一方面通过对这些问题的解决过程进行说明,让读者明白在编写代码时如何判断使用设计模式的利弊,并合理运用设计模式。 对设计模式感兴趣而且希望随学随用的读者通过本书可以快速跨越从理解到运用的门槛;希望学习Python GUI 编程的读者可以将本书中的示例作为设计和开发的参考;使用Python 语言进行图像分析、数据处理工作的读者可以直接以本书中的示例为基础
本篇篇幅较长,涵盖了Mybatis开发中所有的应用技巧。 1. Dao层实现 1.1 传统开发方式 1.1.1 编写UserDao接口 public interface UserDao { List<User> findAll() throws IOException 1.2.1 代理开发方式(重要) 采用 Mybatis 的代理开发方式实现 DAO 层的开发,这种方式是我们后面进入企业的主流。 Mapper 接口开发方法只需要程序员编写Mapper 接口(相当于Dao 接口),由Mybatis 框架根据接口定义创建接口的动态代理对象,代理对象的方法体同上边Dao接口实现类方法。 开发步骤: ① 导入通用PageHelper的坐标 ② 在mybatis核心配置文件中配置PageHelper插件 ③ 测试分页数据获取 3.2.1 导入通用PageHelper依赖 <!
当今时代,传统的报表工具已经很难满足人们对于数据可视化的期望了,而大数据处理工具却可以为人们提供了更多的选择。 RDP报表工具大屏功能和亮点 RDP大屏,仅在可视化效果上就有数百种选择,令传统报表工具望尘莫及,使用人员只需要通过拖拽方式即可实现精美的数据可视化报表。 支持30多种可视化元素组件,自由式布局,自适应屏幕展示降低开发的难度、不用开发人员具备较强的前端能力也可配置出交互友好、展现形式炫丽的大屏幕分析报表,最终将业务数据可以更好的呈现给终端用户。 RDP报表工具自定义报表功能和亮点 让业务人员可以真正的灵活配置想要的报表,无任何门槛,不需要依赖于开发人员。 RDP报表工具可视化数据集功能和亮点 可视化数据集让不擅长SQL语言的人,通过可视化界面及其引导性配置,能够完成数据库表间的关系和数据的查询,再进行报表表样的关联,即可完成报表的配置。
本文介绍fabric的应用开发模型,Node SDK的使用以及运行一个简单的fabric应用示例。 而在实际开发中,fabric区块链应用应该拥有一个完整的应用程序来处理前端发起的请求,调用SDK与各节点进行交互,最终利用fabric底层特性将数据存入区块链中。 应用模型 [架构图] Fabric应用可以分为三层,App层,SDK层,Fabric底层。开发人员需要开发的包括app应用和链码chaincode。 应用程序一般运行于客户端节点上,负责处理请求并调用相应SDK与Peer节点,Orderer节点,CA节点进行通信。chiancode负责业务逻辑的执行,从账本查询数据或更新数据到账本。 /runApp.sh 该脚本完成: 启动fabric网络节点(docker-compose up) 下载所需node模块(npm install) 启动应用程序监听4000端口(node app.js)
AI应用开发是将人工智能技术与实际业务场景结合,构建具有智能决策、自动学习或感知能力的应用系统。 它融合了传统软件开发与机器学习、深度学习等AI技术,以下是其核心要素和流程: 一、AI应用的核心技术栈 基础框架 机器学习:Scikit-learn、XGBoost、LightGBM 深度学习:TensorFlow 模型部署:ONNX、TensorRT、TorchServe 工作流管理:MLflow、Airflow 云服务集成:AWS SageMaker、Google AI Platform、Azure ML 二、AI应用开发的典型流程 ): 四、AI应用开发的挑战 数据质量:模型性能高度依赖数据的准确性和代表性 计算资源:深度学习模型训练需要大量GPU算力 伦理与合规:需规避偏见、保护用户隐私(如GDPR合规) 可解释性:部分场景(如医疗 、金融)需要模型决策可解释 五、常见AI应用场景 智能客服(NLP对话系统) 图像识别(安防监控、质检) 推荐系统(电商、内容平台) 预测分析(金融风控、需求预测) AI应用开发的核心是"以问题为导向"
泰勒图绘制的核心思想是设计一个只有第一象限的极坐标,并将方差,相关系数进行捆绑,通过转化为极坐标系坐标进行绘制。为了实现泰勒图的绘制,设计了两个函数:
initial-scale=1.0, user-scalable=0, minimum-scale=1.0, maximum-scale=1.0"> <meta name="keywords" content="<em>可视化</em>格式模型 , VISUAL FORMATTING MODEL,练小习"> <meta name="description" content="<em>可视化</em>格式模型基础<em>应用</em>"> <link rel="icon 这个牵扯到<em>可视化</em>格式模型( VISUAL FORMATTING MODEL)的基础知识,实现虽然简单,可以说牵扯到的基础知识面非常广,具体的知识部分参照我师傅的博客 http://www.topcss.org /visual-formatting-model/ <em>可视化</em>格式模型( VISUAL FORMATTING MODEL)再学习