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谈谈 React Hooks React Hooks 是 React 16.7.0-alpha 版本推出的新特性，想尝试的同学安装此版本即可。 React Hooks 要解决的问题是状态共享，是继 render-props 和 higher-order components 之后的第三种状态共享方案，不会产生 JSX 嵌套地狱问题。 这个状态指的是状态逻辑，所以称为状态逻辑复用会更恰当，因为只共享数据处理逻辑，不会共享数据本身。 不久前精读分享过的一篇 Epitath 源码 - renderProps 新用法 就是解决 JSX 嵌套问题，有了 React Hooks 之后，这个问题就被官方正式解决了。 为了更快理解 React Hooks 是什么，先看笔者引用的下面一段 renderProps 代码： function App() { return ( <Toggle initial={false}> {({ on, toggle }) => ( <Button type="primary" onClick={toggle}> Open Modal </Button> <Modal visible={on} onOk={toggle} onCancel={toggle} /> )} </Toggle> ) } 恰巧，React Hooks 解决的也是这个问题： function

As I mentioned in my last post, I have begun a project using the Flare data visualization toolkit , and I intend to document things I learn along the way. One of the first things I investigated, after familiarizing myself with the basics was how customizable the grids and axes for visualizations could be. It took me longer than I expected to figure things out, but now that I have I would say the grids and axes in Flare are highly customizable, and should be capable of accommodating just about any needs you may have. This post is mostly code and images, but in case you want to jump around here

​Profiler是Android Studio中提供的一个分析工具，它提供了四个维度的分析，CPU（函数调用）、MEMORY（内存分配）、NETWORK（网络流量）、ENERGY（耗电量）。这一篇根据官方的介绍针对CPU维度提供的分析功能进行下整理。 CPU维度下提供了四种分析方式，Call Chart、Flame Chart、Top Down、Bottom Up。 Call Chart（调用图） 用一张抽象图来描述，每个色块表示一个方法调用，水平方向是时间轴，竖直方向从上到下为调用关系。 从图中我们可以很清楚到看到各个方法在时间维度上的调用关系。 Flame Chart（火焰图） 同样用一张抽象图表示，水平方向表示record时间段内方法调用的百分比，竖直方向从下到上为调用关系。 从图中可以清晰的看出耗时占比高的调用栈(A->B->C)。 那么火焰图是如何得到的呢？ 以Call Chart为基础，把一致的调用栈合并起来，并按照持续时间进行排序，就得到了Flame Chart。 过程如下图： Top Down（自顶向下） Top Down 将方法调用关系用树的形式进行展现，根节点是最外层的调用者。分析结果中有三个数值，Total、Self、Children，分别表示方法总耗时、本身耗时、调用的子方法耗时。 将Flame Chart中的百分比折算成时间

前言 从昨天开始给项目里添加一些图表对比功能，上一个项目里使用的是Highcharts，本打算继续用Highcharts做的，昨天试了下做出来的效果不太好，主要也是因为看的多了没什么新鲜感了，于是便尝试下百度做的ECharts， 总体效果还是不错的。 先来几张效果图体验下 其中第6张、第七张的效果可以说是在HTML环境下将Canvas发挥到极致，虽然我目前还没接触到HTML5和CSS3，深深感到和社会脱节啊，一直做信息化系统开发，整天跟随业务而变化，有时甚感无聊[随意吐槽下]。 优势 1、颜色对比度和鲜明度明显要比HighCharts要好。也可能是因为我看HighCharts看的多了，有些视觉疲劳了。 2、支持工具栏。 这个可以说是用了这么多前端插件最意外的一个功能，工具栏中支持【查看数据】、【折现图】、【堆叠】、【平铺】、【还原】、【保存为图片】，几种格式互相切换起来确实方便不少，尤其是事业单位的员工用户，闲的没事干可以点来点去。 3、模块化引入和单文件引入。在开发时你可以引用所有echarts开发文件，方便开发和调试。但是项目发布后则可以去除不需要的文件以加快页面响应速度。 4、用ECharts自己的话说就是折、柱、散点、K线20万数据，秒级出图(估计这一点完爆其他控件)。 5、拖拽重新计算，可以让懂数据的、爱好数据的自行进行数据挖掘，重新整合。 缺点 1

API Helm Chart Repository GET /index.yaml - retrieved when you run helm repo add chartmuseum http://localhost:8080/ GET /charts/mychart-0.1.0.tgz - retrieved when you run helm install chartmuseum/mychart GET /charts/mychart-0.1.0.tgz.prov - retrieved when you run helm install with the --verify flag Chart Manipulation POST /api/charts - upload a new chart version POST /api/prov - upload a new provenance file DELETE /api/charts/<name>/<version> - delete a chart version (and corresponding provenance file) GET /api/charts - list all charts GET /api/charts/<name> - list all versions of a chart GET

安装 下载安装包 curl -LO https://s3.amazonaws.com/chartmuseum/release/latest/bin/linux/amd64/chartmuseum chmod +x chartmuseum cp chartmuseum /usr/local/bin systemd方式启动chartmuseum service 文件配置 [root@t32 helm]# cat /etc/systemd/system/chartmuseum.service [Unit] Description=chartmuseum Requires=network-online.target After=network-online.target [Service] EnvironmentFile=/etc/chartmuseum/chartmuseum.config User=root Restart=allways ExecStart=/usr/local/bin/chartmuseum $ARGS ExecStop=/usr/local/bin/chartmuseum step-down [Install] WantedBy=multi-user.target EnvironmentFile的/etc/chartmuseum/chartmuseum

helm install helm install demo/ #本地 helm install demo-0.2.0.tgz # 本地 helm install install chartmuseum/demo --version 0.1.0 --name demo --namespace default # 从仓库chartmuseum中拉取demo,并且版本为0.1.0 release名字为demo 命令空间为default helm package helm package demo/ helm search [root@t31 helm]# helm search demo NAME CHART VERSION APP VERSION DESCRIPTION chartmuseum/demo 0.2.0 1.0 A Helm chart for Kubernetes helm search -l [root@t31 helm]# helm search demo -l NAME CHART VERSION APP VERSION DESCRIPTION chartmuseum/demo 0.2.0 1.0 A Helm chart for Kubernetes chartmuseum/demo 0.1.0 1.0 A Helm chart for Kubernetes

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 前一段时间，我开发了 Sketchify ， 改工具可以把任何以SVG为渲染技术的可视化转化为手绘风格。（参考 手绘风格的数据可视化实现 Sketchify ） 那么问题来了，很多的chart是以Canvas为渲染技术的，那要怎么办？ 我拍脑袋一想，为什么不使用深度学习技术来做呢？ 原理很简单： 首先用相同的数据分别生成原始的和手绘风格的数据可视化图数据。 然后利用深度神经网络，使用该数据训练一个模式，输入是数据图，输出的手绘风格的图。这样就可以训练一个生成手绘风格数据可视化的神经网络了。 然后对于任何新的数据图，输入该网络就可以输出一个手绘风格的图。 这听起来就像如何把大象放到冰箱里一样的简单直接。 废话少说，开始干。 准备数据 数据准备要生成一定数量的原始图和手绘图，利用Sketchify就可以完成功能，但是具体如何做到？参考如下架构： VizServer 是一个web服务，用nodejs开发，代码在这里 https://github.com/gangtao/handyModel/tree/master/vizService VizServer使用 restify 提供RestAPI接口，利用 squirrelly.js 的模版引擎生成一个包含可视化的Html页面。模版如下： <!doctype html>

Microsoft Chart Controls（简称MSChart）控件，给图形统计和报表图形显示提供了很好的解决办法，同时支持Web和WinForm两种方式。 MSChart 在.NET 4.0自带的有，.NET 3.5 需要下载相应的插件（如果用的是VS2010做开发但是选择的版本是3.5的而不是默认的4.0话，请按本文介绍的.NET 3.5 进行插件安装）， 官方例子（web和winform）： http://archive.msdn.microsoft.com/mschart/Release/ProjectReleases.aspx?ReleaseId=4418 插件下载地址： http://archive.msdn.microsoft.com/mschart ，把下面四个下载完成后把前三个按顺序安装 Chart Controls for .NET Framework 3.5 (Beginning in .NET Framework 4, the Chart controls are part of the .NET Framework.) Chart Controls for .NET Framework 3.5 Language Pack Chart Controls Add-on for Visual Studio 2008 Chart Controls for

前段时间，开发项目时，由于需要，需要将一些数据统计，并以图表形式显示。由于是 asp.net，所以就找到了 MsChart图表控件，还是挺方便实用的，分享一下。 MsChart控件的主要组成如图所示 工具栏中找到“Chart”控件，将其拖进前台中 一旦将Chart控件拖放至前台，强大的IDE帮助你完成了一些事情 并引用了System.Web.DataVisualization动态库，而且还在网站配置文件Web.config中添加了 其中在配置文件中添加的代码，在正式发布网站时，要做些许修改，后面我们再详说。 详细的MSChart参数，可以查看 MSDN文档 。 前台代码中，添加控件 <asp:Chart ID="Chart1" runat="server" Width="500px" BorderDashStyle="Solid" Palette="BrightPastel" imagetype="Png" BackSecondaryColor="White" BackGradientStyle="TopBottom" BorderWidth="2" backcolor="#D3DFF0" BorderColor="26, 59, 105"> <Titles> <asp:Title Font="微软雅黑, 16pt" Name="Title1" Text="****统计表"> <