可视化

概述 一些同学的Java课设有这样一个问题，比较感兴趣就做了一下 功能介绍： 1、可增加闹钟 2、可删除闹钟 3、时间到了响铃 4、关闭闹钟不会丢失闹钟（因为闹钟存储在txt文件中，不会因程序关闭就终止） 缺点 1、没有使用多线程，闹钟响起时只能等待1分钟或者关闭程序 2、界面设计不够美观，后期有时间会进行修改，重新设计 3、没有闹钟修改的功能，虽然可以通过增删来达到修改的目的，但功能仍然属于空缺范围

参考： SNE、TSNE 一：TSNE TSNE是由SNE衍生出的一种算法，SNE最早出现在2002年，它改变了MDS和ISOMAP中基于距离不变的思想， SNE将高维映射到低维的同时，尽量保证相互之间的分布概率不变，SNE将高维和低维中的样本分布都看作高斯分布，而Tsne将低维中的坐标当做T分布，这样做的好处是为了让距离大的簇之间距离拉大，从而解决了拥挤问题。 从SNE到TSNE之间，还有一个对称SNE，其对SNE有部分改进作用。 SNE算法 对称SNE算法 TSNE算法（***） 1、SNE 高维数据用X表示，Xi表示第i个样本，低维数据用Y表示，则高维中的分布概率矩阵P定义如下： P(i,j)表示第i个样本分布在样本j周围的概率。delta是依据最大熵原理来决定，entropy=sum(pi*log(pi))，以每个样本点作为中心的delta都需要使得最后分布的熵较小，通常以log(k)为上限，k为你所决定的邻域点的个数。 低维中的分布概率矩阵计算如下： 这里我们把低维中的分布看作是均衡的，每个delta都是0.5，由此可以基本判断最后降维之后生成的分布也是一个相对均匀的分布。 随机给定一个初始化的Y，进行优化，使得Y的分布矩阵逼近X的分布矩阵。我们给定目的函数，用KL散度来定义两个不同分布之间的差距： 则可以计算梯度为： 每次梯度下降的步长可设定固定或者自适应、随机等

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前期准备 工具：jdk1.8，IDEA 代码： https://github.com/tensorflow/models 模型：SavedModel格式的pb模型 maven项目构建搞事情 1.打开IDEA，创建maven工程： 2.添加依赖 3.目录结构： 4.部分关键代码，保存检测结果图片。可视化由于本人对java不精，没有添加。 5.调用结果显示和图片 来源： https://blog.csdn.net/qq_43100178/article/details/98765262

响应式布局-flex em 相对父元素的font-size rem 相对长度单位，相对于根元素font-size计算值的倍数 vw(viewport width) 视窗宽度，1vw = 视窗宽度的1% vh(viewport height) 视窗高度，1vh = 视窗高度的1% 方案 整体布局：flex+百分比，从内到外都用百分比 css最小宽高设置：min-width、min-height，在页面过小时增加滚动条 box-sizing: border-box css字体设置：rem margin/padding : vh、vw echarts图表字体：自定义一个fontSize(num)函数，在大屏调好合适的数，在option配置参数时使用fontSize(num) //util.js export const fontSize = function ( num ) { let clientWidth = window . innerWidth || document . documentElement . clientWidth || document . body . clientWidth ; if ( ! clientWidth ) return ; let fontSize = clientWidth / 1920 ; return num * fontSize ; }

YApi可视化接口管理平台 示例站点： yapi.demo.qunar.com 文档： hellosean1025.github.io/yapi 平台介绍 YApi是 高效 ， 易用 ， 功能强大 的api管理平台，旨在为开发，产品，测试人员提供更优雅的接口管理服务。可以帮助开发者轻松创建，发布，维护API，YApi还为用户提供了优秀的交互体验，开发人员只需利用平台提供的接口数据写入工具以及简单的点击操作就可以实现接口的管理 。 QQ交流群 ：644642474 特性 基于Json5和Mockjs定义接口返回数据的结构和文档，效率提升多倍 扁平化权限设计，即保证了大型企业级项目的管理，又保证了易用性 类似邮递员的接口调试 自动化测试，支持对 MockServer除支持普通的随机模拟外，还增加了Mock期望功能，根据设置的请求过滤规则，返回期望数据 支持postman，har，swagger数据导入 免费开源，内网部署，信息再也不怕泄露了 内网部署 环境要求 的NodeJS（7.6+） MongoDB中（2.6+） 混帐 安装 使用我们提供的yapi-cli工具，部署YApi平台是非常容易的。执行yapi server启动可视化部署程序，输入相应的配置和点击开始部署，就能完成整个网站的部署。部署完成之后，可按照提示信息，执行节点/ {网站路径/server/app.js}启动服务器

图1 ：从共有760万个多边形中的真实建模序列的9个关键帧（顶部）中提取并折叠的编辑时间线（底部），。 §5中列出了所检测到的操作的图例，完整的时间表在补充材料中。 摘要 我们提出了一种新颖的工具，用于根据时间轴抽象（abstraction）对来自连续3D文件的建模历史进行逆向工程。 尽管时间轴接口通常用于动画的3D建模包中，但之前从未在几何体操纵中使用过。 与以前需要使用编辑软件的可视化方法不同，我们的方法不依赖预先记录的编辑指令。 而是将每个独立的3D文件视为构造流程的关键帧，从该关键帧中对编辑源进行反向工程。 我们根据不同专业艺术家在各种建模工具中创建的六个复杂3D序列对该工具进行评估，并得出结论，该工具提供了可视化和理解编辑历史的有用方法。 一项比较用户研究表明，该工具非常适合于此目的。 1.介绍 随着3D几何处理工具的可访问性越来越高，它们在从游戏到3D打印的应用程序中的使用正在激增。因此，越来越需要检查和组织大型模型集合。这些可能来自需要根据类型或形状分类的相似模型的档案。但是，我们发现了一个补充问题。在编辑历史记录的时域中组织模型。由于许多工具不保存编辑历史记录，即使保存，也仅在最近的几个步骤中保存，因此出现了问题。无论如何，这些本地历史记录都可以手动删除，并且在导出为交换格式时也会丢失。尽管大多数工具都允许文件名自动增加和自动保存，但是对此类文件的管理却很少得到支持

用Python可视化股票指标 一个完整的量化交易策略指考虑到交易的方方面面，但是能不能赚钱，谁知道呢 :) 但是一个量化交易可以通过回测系统建立信心然后让其一如既往的运行，以达到让钱生钱的目的，并且是自动的。 笔者主要谈纯技术面的量化交易，基本面的一些情况并不好处理及量化，我也暂时没有涉及。 量化交易 一个完整的量化交易策略，个人觉得应该包含以下两个部分: 交易策略 资金管理 交易策略 一个完整的交易策略应该包含何时买，何时卖。 到底应该如何买卖，市场上大致分为两个技术流派。 趋势跟随 价值回归 趋势跟随 这个流派认为，股票的走势是有延续性的，所以买卖点的机会在于抓住走势。 代表指标: MACD, 移动平均线。 评语: 半年不开张，开张吃半年。 价值回归 这个流派认为，股票是有内在价值的，虽然无序的来回跳动，但是自始至终围绕着自己的内在价值来回波动，所以买卖的机会抓住股票的超买，超卖点来进行买卖。 代表指标: RSI。 评语: 积少成多。 无论是趋势跟随还是价值回归，其实还是没有解决买卖的最核心的问题，即到底何时买卖，虽然每个流派都有它的解决方案，但是它的方案却是抛出了一个新的问题来解决我们要解决的问题。 不过这些问题是存在一些技术指标来辅助我们观察走势以及超买超卖的。 技术指标 这里主要讨论一下常用的技术指标，比如MACD, 均线, RSI.除此之外还有一些有意思的图形指标

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导读：数据总线DBus的总体架构中主要包括六大模块，分别是：日志抓取模块、增量转换模块、全量抽取程序、日志算子处理模块、心跳监控模块、Web管理模块。六大模块各自的功能相互连接，构成DBus的工作原理：通过读取RDBMS增量日志的方式来实时获取增量数据日志（支持全量拉取）；基于Logstash，flume，filebeat等抓取工具来实时获得数据，以可视化的方式对数据进行结构化输出。本文主要介绍的是DBus中基于可视化配置的日志结构化转换实现的部分。 一、结构化日志的原理 1.1 源端日志抓取 DBus可以对接多种log数据源，例如：Logstash、Flume、Filebeat等。上述组件都是业界比较流行的日志抓取工具，一方面便于用户和业界统一标准，方便用户技术方案的整合；另一方面也避免了无谓的重复造轮子。抓取的数据我们称为原始数据日志（raw data log），由抓取组件将其写入Kafka中，等待DBus后续处理。 1.2 可视化配置规则，使日志结构化 用户可自定义配置日志源和目标端。同一个日志源的数据可以输出到多个目标端。每一条“日志源-目标端”线，用户可以根据自己的需要来配置相应的过滤规则。经过规则算子处理后的日志是结构化的，即：有schema约束，类似于数据库中的表。 1.3 规则算子 DBus设计了丰富易用的算子，用于对数据进行定制化操作