可视化 | 易学教程

Activiti内置功能和核心API

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在 Eclipse 项目中可以直接通过创建 Activiti Diagram 的形式来创建一个流程定义文件并在可视化编辑器中编辑。如果项目中已经存在 BPMN2.0 流程定义 XML 文件，双击该文件 Eclipse 插件会自动生成一个后缀为 .activiti 的流程可视化编译文件。双击该文件可在可视化流程编辑器中打开该流程。图 6 是在可视化编辑器中打开一个流程定义文件的截图。图 6.Activiti 可视化流程编辑器当流程定义文件设计完成后，可以使用以下的 API 代码获取 RepositoryService ，并使用该服务将流程定义文件部署到 Activiti 流程引擎中来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/2267438/blog/506267

win api 音频可视化

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　　暂时记录，改天有时间再完善。。。其实写好好久了，但以前的代码丢了，重新写一遍。。　　原理和 python 的一样，获取输入设备，然后把数据读取到 buffer 中，在绘制出来。　　这里要注意两点：　　　　1. waveformat 结构的参数都要填写正确才能打开设备，wavehdr结构必须先初始化才能调用准备函数，官方文档里都有解释。　　　　2. 读取出来的数据是无符号字符类型（0~255），以及 window 坐标是以左上角为基准，所以，要正确展示波形需要注意下。 // audio_analysis.cpp : 定义应用程序的入口点。 // #include "framework.h" #include "audio_analysis.h" #define MAX_LOADSTRING 100 #define RATE 44100 #define AUBUFF 2048 #define PIPE 2 // 全局变量: HINSTANCE hInst; // 当前实例 WCHAR szTitle[MAX_LOADSTRING]; // 标题栏文本 WCHAR szWindowClass[MAX_LOADSTRING]; // 主窗口类名 WAVEFORMATEX waveformat; WAVEHDR wavehdr; HWAVEOUT hWaveOut;

5、变量和可视化

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1、变量的创建　变量也是一种op，是一种特殊的张量，能够进行存储持久化（用于保存参数，系数等），它的值就是张量，默认被训练　　tf.Variable(initial_ value=None,name=None, trainable=True) （name表示在可视化中显示的名字）　　创建-一个带值initial _value的新变量，initial_ value初始值，可以是随机的值 assign(value) 　　为变量分配一个新值，返回新值 eval(session=None) 　　计算并返回此变量的值 name 属性表示变量名字 1 import tensorflow as tf 2 import os 3 os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' #去掉警告，将警告级别提升 4 5 a = tf.constant([1,2,3,4,5]) 6 var = tf.Variable(tf.random.normal([2,3],mean=0.0,stddev=1.0)) #random.normal从正态分布中输出随机值,平均值0.0，标准差1.0 7 print(a) 8 print(var) 输出： Tensor("Const_1:0", shape=(5,), dtype=int32) <tf.Variable

[css]可视化格式模型

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为了qt中的qss 浮动定位盒模型定位普通流:就是html的位置相对定位: 相对于html中的元素位置.使用时,无论是否移动,元素仍然占据原来的空间,因此会覆盖其他元素框 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge"> <title>home</title> <link rel="stylesheet" type="text/css" href="css\layout.css"> </head> <body> <div id="app"> </div> <div id="test"> </div> <div id="sd"> </div> </body> </html> *{ margin: 0; padding: 0; } #app{ width: 100px; height: 50px; background-color: aqua; margin-bottom: 20px; } #test{ position: relative; width:

PCl 点云可视化

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#include <iostream> #include <pcl/io/ply_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/filters/filter_indices.h> #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h> #include "pclhl.h" int main() { using io::loadPCDFile; std::string path = "１.txt"; std::string path0 = "CloudPoint.pcd"; PointCloud<PointXYZ>::Ptr cloud(new PointCloud<PointXYZ>()); //读入数据 readCloudFile(path, cloud); //int ret = pcl::io::loadPCDFile(path0, *cloud); //loadPCDFile("CloudPoint.pcd", *cloud); std::cout << cloud->size() << std::endl; //去除无效点 std::vector<int>index; removeNaNFromPointCloud(*cloud

python 音频可视化

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　　暂时记录。　　这里的简单原理就是获取声卡输入输出设备中的数据（注意驱动什么的没有问题，能用麦克风），然后 matplotlib 绘制出来，想要看到音乐的节奏振动就再 fft 一下。至于如何不断更新波形，matplotlib 有一个 animation 方法可以用（见下面第二种方法），但实际上我用了之后发现显示效果不如第一种（可能是姿势不对）。之前用 matlab 做的，也很不错。　　第一种方法（波形显示更流畅，代码参考这个视频）： from _tkinter import TclError import pyaudio import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import struct channels = 1 rate = 44100 chunk = 1024 * 2 p = pyaudio.PyAudio() stream = p.open( format=pyaudio.paInt16, channels=channels, rate=rate, input=True, output=True, frames_per_buffer=chunk ) stream.start_stream() xf = np.linspace(0, rate, chunk) fig, ax = plt.subplots()

机器学习可视化：模型评估和参数调优

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本篇文章详细阐述机器学习模型评估和参数调优。将主要围绕两个问题来阐述： “知其所以然”：当你选择的一个机器学习模型运行时，你要知道它是如何工作的； “青出于蓝”：更进一步，你得知道如何让此机器学习模型工作的更优。模型评估的方法一般情况来说，F1评分或者R平方(R-Squared value)等数值评分可以告诉我们训练的机器学习模型的好坏。也有其它许多度量方式来评估拟合模型。你应该猜出来，我将提出使用可视化的方法结合数值评分来更直观的评判机器学习模型。接下来的几个部分将分享一些有用的工具。首先想声明的，单单一个评分或者一条线，是无法完全评估一个机器学习模型。偏离真实场景来评估机器学习模型（'good' or 'bad'）都是“耍流氓”。某个机器学习模型若可“驾驭”小样本数据集生成最多预测模型（即，命中更多预测数据集）。如果一个拟合模型比其它拟合过的模型形式或者你昨天的预测模型能够得到更好的结果，那即是好（'good'）。下面是一些标准指标： confusion_matrix ， mean_squared_error ， r2_score ，这些可以用来评判分类器或者回归的好坏。表格中给出的是 Scikit-Learn 中的函数以及描述：评估分类模型：指标描述 Scikit-learn函数 Precision 精准度 from sklearn.metrics

如何利用excel中的数据源制作数据地图

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关于这个问题，制作数据地图的方法已不新奇，总体来说有这么几类方案：一类方案：直接在excel里制作优势：个人小数据量应用较为方便简单缺点：需要熟悉VBA，且更强大的功能对VBA水平要求较高 1、绘制地图图形 + VBA宏语言思路：用插入图形"任意多边形"绘制地图；每一个"任意多边形"赋予正确名称；对"任意多边形"赋值；利用VBA对"任意多边形"的值进行操作, 例如上色。先准备一张所需要的地图图片，网上都有，可以下载然后利用插入绘制多边形图片将地图中的区域描边选定好的区域可以在左上角修改名称将数据表中的数据和地图中的地区做关联，这里就要用到VBA了。代码： Sub ProvRefill() ActiveSheet.Shapes.Range(Array("shandong")).Select With Selection.ShapeRange.Fill .Visible = msoTrue .ForeColor.ObjectThemeColor = msoThemeColorAccent1 .ForeColor.TintAndShade = 0 .ForeColor.Brightness = -0.5 .Transparency = 0 .Solid End With End Sub 这段代码是修改地图所选区域的颜色的，其他功能类似，懂VBA的会觉得简单

【JAVA】可视化计算器

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import java.awt.Color; import java.awt.Font; import java.awt.GridLayout; import java.awt.event.ActionEvent; import java.awt.event.ActionListener; import javax.script.ScriptEngine; import javax.script.ScriptEngineManager; import javax.script.ScriptException; import javax.swing.JButton; import javax.swing.JFrame; import javax.swing.JPanel; import javax.swing.JTextField; public class Demo { // 窗体对象 private static JFrame frame = null; // 面板对象 private static JPanel pan1 = null; private static JPanel pan2 = null; private static JPanel pan3 = null; private static JPanel pan4 = null; private static

可视化编辑网站模板

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随着html5的诞生，模板可视化编辑的要求越来越强烈，抛弃手写代码采用拖放技术，具有实时书写和文本编辑功能是可视化模板制作需求中最多的呼声。在实现可视化拖拽编辑模板前，我们来了解下什么是可视化？对于普通站长制作模板是一个难题，而购买的模板又未必满足自己的要求，定制网站模板费用非常高，对于入门建站是个难题。而可视化编辑模板完全解决了这个问题，无需代码，自由拖拽布局，适应所有设备。鼠标拖动，即可完成网站设计制作。在线操作，保存即见效果。图片上传、编辑、排版即可预览设计效果，添加链接，打打字，动感时尚网页瞬间生成。它既快又容易，创建稳定、可靠的在线销售功能与订单管理！ src="https://www.cmseasy.cn/ckplayer.php?url=https://www.cmseasy.cn/special/2018/images/visual.mp4&autoplay=false" width="900" height="530" border="0"> 可视化编辑能做什么？ 1、无需代码，适应所有设备。无需代码，自由拖拽布局，适应所有设备。鼠标拖动，即可完成网站设计制作。 2、保存即见效果！图片上传、编辑、排版即可预览设计效果 3、自由拖拽布局采用拖放技术，具有实时书写和文本编辑功能，既快又容易，创建稳定、可靠的在线销售功能与订单管理！ 4、在线操作！

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