MATLAB使用大全涵盖739个典型实例，紧密结合实际工程使用，编程技巧贯穿其中涵盖数值分析、数据可视化、系统仿真、数字图像处理、系统建模、符号计算、数字信号处理、神经网络8大使用领域，本资源是其对应的PPT。
2017/8/3 20:02:29
2.74MB
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包含常用精简完整源代码四个文件。
内含官方实例。
ECharts，一个使用JavaScript实现的开源可视化库，可以流畅的运转在PC和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE8/9/10/11，Chrome，Firefox，Safari等），底层依赖轻量级的矢量图形库ZRender，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表。
内含官方实例。
ECharts，一个使用JavaScript实现的开源可视化库，可以流畅的运转在PC和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE8/9/10/11，Chrome，Firefox，Safari等），底层依赖轻量级的矢量图形库ZRender，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表。
2021/11/19 3:53:43
1.02MB
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最新版本(2020-02-01)下载了好久/笑哭引文空间是一款着眼于分析科学分析中蕴含的潜在知识，是在科学计量学、数据可视化背景下逐渐发展起来的一款引文可视化分析软件。
由于是通过可视化的手段来呈现科学知识的结构、规律和分布情况，因此也将通过此类方法分析得到的可视化图形称为“科学知识图谱”。
(简而言之就是可以将成千上万的文章的关键词作者机构按照重要性以图谱的方式呈现给出来,一般可以用来分析该领域的研究热点和研究趋势等)
由于是通过可视化的手段来呈现科学知识的结构、规律和分布情况，因此也将通过此类方法分析得到的可视化图形称为“科学知识图谱”。
(简而言之就是可以将成千上万的文章的关键词作者机构按照重要性以图谱的方式呈现给出来,一般可以用来分析该领域的研究热点和研究趋势等)
2015/1/13 21:21:28
44.81MB
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R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。
《R数据可视化手册》重点讲解R的绘图系统，指导读者通过绘图系统实现数据可视化。
书中提供了快速绘制高质量图形的150多种技巧，每个技巧用来处理一个特定的绘图需求。
读者可以通过目录快速定位到自己遇到的问题，查阅相应的处理方案。
同时，作者在大部分的技巧之后会进行一些讨论和延伸，介绍一些总结出的绘图技巧。
《R数据可视化手册》侧重于处理具体问题，是R数据可视化的实战秘籍。
《R数据可视化手册》中绝大多数的绘图案例都是以强大、灵活制图而著称的R包ggplot2实现的，充分展现了ggplot2生动、翔实的一面。
从如何画点图、线图、柱状图，到如何添加注解、修改坐标轴和图例，再到分面的使用和颜色的选取等，本书都有清晰的讲解。
虽然本书的大多数技巧使用的是ggplot2，但是并不仅仅局限于ggplot2的介绍。
作者的理念是用合适的工具来完成合适的绘图任务，读者也可以学到许多其他有用的绘图函数和工具，来适应各种复杂的需求。
《R数据可视化手册》是学习R中丰富的数据可视化方法的权威手册，非常适合对R语言有基本的了解的读者阅读。
《R数据可视化手册》重点讲解R的绘图系统，指导读者通过绘图系统实现数据可视化。
书中提供了快速绘制高质量图形的150多种技巧，每个技巧用来处理一个特定的绘图需求。
读者可以通过目录快速定位到自己遇到的问题，查阅相应的处理方案。
同时，作者在大部分的技巧之后会进行一些讨论和延伸，介绍一些总结出的绘图技巧。
《R数据可视化手册》侧重于处理具体问题，是R数据可视化的实战秘籍。
《R数据可视化手册》中绝大多数的绘图案例都是以强大、灵活制图而著称的R包ggplot2实现的，充分展现了ggplot2生动、翔实的一面。
从如何画点图、线图、柱状图，到如何添加注解、修改坐标轴和图例，再到分面的使用和颜色的选取等，本书都有清晰的讲解。
虽然本书的大多数技巧使用的是ggplot2，但是并不仅仅局限于ggplot2的介绍。
作者的理念是用合适的工具来完成合适的绘图任务，读者也可以学到许多其他有用的绘图函数和工具，来适应各种复杂的需求。
《R数据可视化手册》是学习R中丰富的数据可视化方法的权威手册，非常适合对R语言有基本的了解的读者阅读。
2021/4/24 22:13:24
46.06MB
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如今大数据在各行业的应用越来越广泛：运营基于数据关注运营效果，产品基于数据分析关注转化率情况，开发基于数据衡量系统优化效果等。
美图公司有美拍、美图秀秀、美颜相机等十几个app，每个app都会基于数据做个性化推荐、搜索、报表分析、反作弊、广告等，整体对数据的业务需求比较多、应用也比较广泛。
因而美图数据技术团队的业务背景主要体现在：业务线多以及应用比较广泛。
这也是促使我们搭建数据平台的一个最主要的原因，由业务驱动。
举几个美图的数据应用案例。
如图1所示，左起第一张是美图自研的数据可视化平台DataFace，支持业务方自由拖拽生成可视化报表，便于高效的做数据报表以及后续的分析；
第二张是美拍APP的首页
美图公司有美拍、美图秀秀、美颜相机等十几个app，每个app都会基于数据做个性化推荐、搜索、报表分析、反作弊、广告等，整体对数据的业务需求比较多、应用也比较广泛。
因而美图数据技术团队的业务背景主要体现在：业务线多以及应用比较广泛。
这也是促使我们搭建数据平台的一个最主要的原因，由业务驱动。
举几个美图的数据应用案例。
如图1所示，左起第一张是美图自研的数据可视化平台DataFace，支持业务方自由拖拽生成可视化报表，便于高效的做数据报表以及后续的分析；
第二张是美拍APP的首页
2016/6/14 19:52:56
893KB
1
基于python的GUI可视化界面植物名录查询系统（直接读取excel内的表格数据），可视化界面通过读取表格内的数据，用户进行输入查询内容，前往相应的数据信息至GUI
2020/11/2 8:43:45
26.06MB
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序言1.1大数据时代的技术挑战1.2数据可视化的技术难点1.3可视化工具的必备特性第一部分：大数据可视化基础篇2.1集群的安装及网络配置2.1.1Hadoop集群概述2.1.2集群软件及其版本2.1.3集群网络环境配置2.2集群案例数据集简介2.2.1数据字段说明2.2.2数据导入说明2.2.3运转环境说明
2020/8/13 20:40:30
3.73MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB