可视化

一、robo 3T 是mongodb的一个非常好用的可视化管理工具，曾经名为robomongo，现在被收购后改名为robo 3T。且现在robo 3T 1.1版本能支持mongodb3.4。现在在Ubuntu上的安装方法与之前不同，而且我在官网并没有找到安装指引一类的东西，找了许久在stack overflow上找到了详尽的方法。 1.安装 网上搜索有很多 ，我自己装起来很简单 首先在robo 3T的官网上下载相应的压缩包。地址： https://robomongo.org/download 之后解压安装包：直接右键解压就可以了，也可以命令解压：tar -xvzf robo3t-1.1.1-linux-x86_64-c93c6b0.tar.gz cd robo3t - 1.1 .1 -linux -x86_64 -c93c6b0/bin ./robo3t 二、 Studio 3T 也是一个挺好用的mongo 可视化工具 首先官网下载：https://studio3t.com/download/ 支持mac linux 如何安装Studio 3T： 官网写的很清楚了： https://studio3t.com/knowledge-base/articles/installation/ 来源： https://www.cnblogs.com/zzy-9318/p/9997838

这段时间给 GitHub Recorder开源库 添加了两个新的音频可视化功能，比以前单一的动态波形显示丰富了好多（下图后两行是不是比第一行看起来丰满些）；趁热打铁写了一个音频可视化相关扩展测试代码，下面这张就是测试Gif截图，看起来还算过得去， 测试地址 上面这些波形、频率的计算和显示都是由纯js代码编写的，并未用到浏览器专有特性，因此可以方便的移植到其他语言实现，比如移植到Android、IOS原生实现。 FrequencyHistogramView音频可视化频率直方图显示 此功能源码： frequency.histogram.view.js + lib.fft.js 12kb大小源码，音频可视化频率直方图显示；外观为上面Gif图最后一行，可通过参数配置绘制成不同的外观。 此扩展核心算法参考Java开源库 jmp123 的代码编写的， jmp123 版本 0.3 ；直方图我特意优化主要显示0-5khz语音部分，其他高频显示区域较小，不适合用来展示音乐频谱。 要获得PCM频率信息，需要将PCM由时域转换成频域，这里就用到了 FFT算法 快速傅里叶变换，里面水很深我就没有深入研究了，这里直接用的jmp123里面的FFT实现，纯js代码实现100行不到。我们只管使用就ok了，假设有 44100hz 采样率的 16位 PCM数据，取 1024个 采样数据经过FFT变换后，会输出

Aws Neptune可视化操作UI控制台 简介 特性 使用Gremlin语言创建一个图 github地址：https://github.com/transsnet/neptune-console 简介 整合百度开源Huge Graph的前端模块，实现Aws Neptune图数据库的可视化操作控制台 特性 通过顶点和边绘制图形 显示顶点、边和模式的数据详细信息 提供语法突出显示、智能代码完成的智能Gremlin编辑器 使用Gremlin语言创建一个图 创建顶点 g . addV ( 'person' ) . property ( id , '1' ) . property ( 'name' , 'tom' ) ; g . addV ( 'person' ) . property ( id , '2' ) . property ( 'name' , 'jack' ) ; g . addV ( 'software' ) . property ( id , '3' ) . property ( 'lang' , 'java' ) ; 创建边 g . addE ( 'uses' ) . from ( g . V ( '1' ) ) . to ( g . V ( '3' ) ) ; g . addE ( 'develops' ) . from ( g . V ( '2' ) ) . to (

python 可视化：fig, ax = plt.subplots()画多表图的3中常见样例 & 自定义图表格式 一、fig, ax = plt.subplots()的作用？ 它是用来创建 总画布/figure“窗口”的，有figure就可以在上边（或其中一个子网格/subplot上）作图了，（fig：是figure的缩写）。 plt.subplot(111)是plt.subplot(1, 1, 1)另一个写法而已[引用链接]，更完整的写法是plt.subplot(nrows=1, ncols=1, index=1) fig, ax = plt.subplots()等价于fig, ax = plt.subplots(11) fig, axes = plt.subplots(23)：即表示一次性在figure上创建成2*3的网格，使用plt.subplot()只能一个一个的添加 fig = plt . figure ( ) ax = plt . subplot ( 231 ) ax = plt . subplot ( 232 ) ax = plt . subplot ( 233 ) ax = plt . subplot ( 234 ) ax = plt . subplot ( 235 ) ax = plt . subplot ( 236 ) 二、参数的含义？ 首先看 fig =

RocketMQ 是一款分布式消息中间件，最初是由阿里巴巴消息中间件团队研发并大规模应用于生产系统，满足线上海量消息堆积的需求， 在 2016 年底捐赠给 Apache 开源基金会成为孵化项目，经过不到一年时间正式成为了 Apache 顶级项目。 早期阿里曾经基于 ActiveMQ 研发消息系统， 随着业务消息的规模增大，瓶颈逐渐显现，后来也考虑过Kafka，但因为在低延迟和高可靠性方面没有选择，最后才自主研发了 RocketMQ， 各方面的性能都比目前已有的消息队列要好，RocketMQ 和 Kafka 在概念和原理上都非常相似，所以也经常被拿来对比；RocketMQ 默认采用长轮询的拉模式， 单机支持千万级别的消息堆积，可以非常好的应用在海量消息系统中。 本文分为三部分，如下图所示： 1 安装 RocketMQ—Windows 版本 （1）下载 Windows 安装包 Windows 版本下载地址： http://rocketmq.apache.org/release_notes/ 下载并解压 rocketmq 安装包。 （2）配置系统环境变量 配置系统变量 ROCKETMQ_HOME=“D:\soft\rocketmq-all-4.5.1-bin-release”，如下图所示： 注意：每个人 rocketmq 存放目录不一样，我的在 D:\soft 下

介绍两款Docker可视化工具 DockerUI（特点：轻量） 下载镜像 docker pull abh1nav/dockerui 启动容器 docker run -d --privileged --restart=always --name dockerui -p 9000:9000 -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock abh1nav/dockerui 访问 http://localhost:9000 　　 Portainer（特点：功能齐全） 下载镜像 docker pull portainer/portainer 启动容器 docker run -d --restart=always -p 9001:9000 -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock --name portainer portainer/portainer 访问 http://localhost:9001 设置账户密码 连接本地 查看容器 来源： https://www.cnblogs.com/yanhongjiang/p/12186577.html

本文来源： https://www.dataquest.io/mission/132/data-visualization-and-exploration 本文数据来源https://github.com/fivethirtyeight/data/blob/master/college-majors/recent-grads.csv 本文主要介绍了一下如何简单的探查数据之间的关系 原始数据展现（这是一份大学毕业生的薪资调查报告，重要的字段有这些，Major - 专业名称， Major_category - 专业类别， Sample_size - 样本大小， ShareWomen - 女性比重， Total- 该专业的总人数） import pandas as pd recent_grads = pd.read_csv('recent-grads.csv') 直方图 要制作直方图，首先把X轴的值的范围等分成多个间隔，然后数出每个间隔中包含的值的数量，然后把该数量作为Y轴的值。使用方法pandas.DataFrame.hist()函数 #制作工资收入中位数（Median列）的直方图 recent_grads.hist(‘Median’) # hist()函数默认是自动分成10等分的，且生成的图中是有网格线的，现在要分成20等分，同时消除网格线 recent_grads.hist(

quartz介绍 框架介绍 本文是一个quartz的demo版本,下载源码后刷表并修改配置文件数据库连接即可运行。 quartz基本对象 Scheduler：调度器,start()之后才可以正常调度任务。 Jobdetail ：维护job信息的对象，通过 jobName，jobGroupName 确定获得唯一任务对象。 CronTrigger：cron表达式类型触发器，通过 triggerName，triggerGroupName 确定获得唯一任务对象，根据cron表达式触发job。 JobDataMap相当于每个jobdetail的本地变量，可以存储key-value值。 demo源码链接 demo基本功能描述 定时任务增删改查 立即执行 暂停/恢复 demo页面效果图 列表页 任务新增/编辑 demo后端实现过程 1.新建springboot 工程并引入所需依赖 < dependency > < groupId > org.projectlombok </ groupId > < artifactId > lombok </ artifactId > </ dependency > < dependency > < groupId > org.mybatis.spring.boot </ groupId > < artifactId > mybatis-spring-boot

9.1 可视化格式模型介绍 本章和下一章描述了可视化格式模型：这种模型用于定义用户代理是怎样在可视化媒体（visual media）上处理文档树的。 在这个模型里，文档树上的每一个元素都会生成零个，一个或者多个盒子（根据盒子模型），这些盒子的布局由以下内容决定： 盒子的尺寸和类型 定位机制（普通流式（normal flow），浮动（float），绝对（absolute）定位） 文档树中各元素之间的关系 其他额外信息（例如，视口尺寸，图片的固有尺寸） 本章和下一章定义的属性同样适用于连续类媒体（continuous media）和页面类媒体（paged media）。当然，对于页面类媒体来说，margin属性有些不一样。 可视化格式模型没有指定关于格式化的所有内容（例如：字母间距的算法）。对于本规范中没有涉及到的那些格式化问题，各用户代理可能会有不同的表现行为。 9.1.1 视口（viewport） 当用户请求一个文档以后，对于连续类的媒体，用户代理会为用户提供一个视口（一个窗口或者屏幕上的一块可视区域）。当调整视口大小的时候，用户代理可能会相应的改变文档的布局。 当视口的尺寸小于用于显示文档的画布尺寸时，用户代理应该提供一种滚动机制。对于每一个画布起码要有一个视口，但是用户代理也可以渲染多个画布（例如：为同一个文档提供不同的视图） 9.1.2 包含块（Containing

1、下载： https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#kibana ，如下图，选择对应版本： 2、安装解压 3、修改配置（vim kibana.yml） 3、运行./kibana-6.3.1-linux-x86_64/bin/kibana 后台运行：nohup ../bin/kibana & kibana后台进程查看几种方法 ps -ef|grep kibana ps -ef|grep 5601 使用 fuser -n tcp 5601 netstat -anltp|grep 5601 4、日志表示 运行成功 5、访问： http://192.168.56.107:5601/app/kibana 6、测试 来源： CSDN 作者： Black10086 链接： https://blog.csdn.net/ls_call520/article/details/103898211