利用MATLAB实现数据可视化，在报告、论文等撰写中提高文章逼格

VS+QT+Opencv可视化编程，包含环境搭建和简单的opencvvs2013qt结合的可视化编程。

WinCC(TIAPortal)是使用WinCCRuntimeAdvanced或SCADA系统WinCCRuntimeProfessional可视化软件组态SIMATIC面板、SIMATIC工业PC以及标准PC的工程组态软件。
WinCC(TIAPortal)有4种版本，具体使用取决于可组态的操作员控制系统：●WinCCBasic，用于组态精简系列面板WinCCBasic包含在每款STEP7Basic和STEP7Professional产品中。
●WinCCComfort，用于组态所有面板（包括精智面板和移动面板）●WinCCAdvanced，用于通过WinCCRuntimeAdvanced可视化软件组态所有面板和PCWinCCRuntimeAdvanced一个是基于PC单站系统的可视化软件。
可以购买带有128、512、2k、4k以及8k个外部变量（带有过程接口的变量）许可的WinCCRuntimeAdvanced。
●WinCCProfessional，用于使用WinCCRuntimeAdvanced或SCADA系统WinCCRuntimeProfessional组态面板和PC。
WinCCProfessional有以下版本：带有512和4096个外部变量的WinCCProfessional以及“WinCCProfessional（最大外部变量数）”。
WinCCRuntimeProfessional是一种用于构建组态范围从单站系统到多站系统（包括标准客户端或Web客户端）的SCADA系统。
可以购买带有128、512、2k、4k、8k和64k个外部变量（带有过程接口的变量）许可的WinCCRuntimeProfessional。
通过WinCC(TIAPortal)，还可以使用WinCCRuntimeAdvanced或WinCCRuntimeProfessional组态SINUMERIKPC以及使用SINUMERIKHMIProslRT或SINUMERIKOperateWinCCRTBasic组态HMI设备

用Python练习做世界人口地图的文件。
《Python编程：从入门到实践》，数据可视化经典案例所需文件。

OzCode是一款VisualStudio的创新C#调试扩展工具。
OzCode的前身是BugAid，它是VisualStudio的一个调试插件。
它将可视化调试的概念上升到了一个新的高度，将循环、表达式、比较阵列都直观地展示出来。
OzCode可高效可靠地帮助鉴定和修复C#调试中的错误。
并确保调试经验快速有效，同时它还具有强有力地创新功能使调试过程变得更加简单快捷。

此为计算机图形学球的光照模型的课程设计，内有完整代码可直接运行，运行环境为VC6.0,本次课程设计通过构建MFC工程实现了操作界面的可视化，绘制了一个球体，并可通过菜单选项控制显示效果，进行光照模型、材质、光源位置等选择。

mongodb-compassmongodb可视化工具

使用maven工具搭建的ssm框架模板，整合swagger，实现api可视化管理，在模板的基础上，开发者可以自由扩展相应功能

《基于SPSS的数据分析（第2版）》一书深入浅出地介绍了如何利用SPSS这一强大的统计软件进行数据处理和分析。
薛薇作者在第三版中进一步更新了内容，确保读者能掌握最新的数据分析技术。
这本书是针对那些希望提升数据分析能力，尤其是SPSS操作技能的读者而编写的。
SPSS，全称StatisticalProductandServiceSolutions，是一款广泛应用于社会科学、健康科学、市场研究、教育等领域的统计分析软件。
它的用户界面友好，操作直观，使得非专业统计背景的用户也能轻松上手。
在书中的实例中，我们可以看到各种不同类型的数据文件，如：1.**WebData.mdb**：这可能是一个MicrosoftAccess数据库文件，用于存储网站访问或用户行为数据。
在SPSS中，可以通过ODBC（OpenDatabaseConnectivity）连接导入此类数据，进行网络行为分析，比如用户浏览习惯、点击流分析等。
2.**Telephone.sav**：这是一个SPSS的默认文件格式，包含调查问卷数据。
可能涉及电话调查结果，可以用于分析消费者态度、满意度或者市场趋势。
3.**K-Means.sav**：K-Means是聚类分析的一种，用于将数据集划分为不同的群组或类别。
此文件可能是已经进行了K-Means聚类后的数据，读者可以学习如何解读和解释聚类结果。
4.**BuyOrNot.sav**：这个名字暗示可能涉及购买决策数据，可以用于构建预测模型，比如逻辑回归，以预测顾客是否会购买某个产品。
5.**MBA.sav**：可能包含MBA项目申请人的信息，可以进行特征选择和多元统计分析，以理解哪些因素影响录取决策。
6.**Brand.sav**：品牌相关的数据，可能包括消费者对不同品牌的认知、偏好和忠诚度，适合做品牌影响力和市场份额分析。
7.**ExportApple.sav**：可能与苹果产品的出口数据有关，可以进行国际贸易分析，比如出口量、市场份额、国别分析等。
8.**Sequence.sav**：序列数据，可能用于事件序列分析或时间序列分析，揭示事件之间的顺序关系或时间上的变化模式。
9.**BankBalance.sav**：银行账户余额数据，适合进行财务数据分析，比如客户消费行为、储蓄习惯或信用评估。
10.**聚类分析.str**：Str文件是SPSS的系统文件，可能包含了聚类分析的设置和结果，读者可以学习不同聚类方法的应用和选择。
通过这些实际案例，读者将学习到如何导入不同格式的数据，进行数据清洗、探索性数据分析（EDA）、描述性统计、假设检验、回归分析、聚类分析以及更高级的建模技术。
此外，还会涉及到数据可视化，如图表制作，以及如何解读和报告分析结果。
对于想要提高数据分析技能的人来说，这本书和这些实例文件提供了丰富的实践机会。

大数据可视化案例可运行demo；
大屏数据可视化；
案例程序可运行；

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。