ESXI操作扩容扩大磁盘容量首先将要扩容的虚拟机关机，然后点击虚拟机的操作-编辑设
1、下载下载地址：http://www.kafkatool.com/download.html
2、安装根据不同的系统下载对应的版本，我这里kafka版本是1.1.0，下载kafka tool 2.0.1。双击下载完成的exe图标，傻瓜式完成安装。
3、简单使用kafka环境搭建请参考：CentOS7.5搭建Kafka2.11-1.1.0集群
1）连接kafka打开kafka tool安装目录，
“云上漫步”第三期反馈有礼参与体验产品，提交反馈，就有机会获得定制背包，T恤，超萌虎年鼠标垫，以及5到100元阿里云通用代金券反馈地址：https://developer.aliyun.com/adc/series/ysmb3(https://developer.aliyun.com/adc/series/ysmb3)简介数据量爆发式增长的今天，数字化转型成为IT行业的热点，数据需要更深度的价值挖
1、准备工作点击release 选择对应的安装包进行下载将下载下来的安装包在安装目录进行解压：unzip wedatasphere-scriptis-0.7.0-dist.zip
2、部署分为两种部署方式，自动化部署和手动部署
2.1 自动化部署进入前端目录wedatasphere-scriptis 在该目录下编辑 vi config.sh更改前端端口和后端接口地址,后端接口地
在终端程序里输入以下指令进行下载安装GUFW防火墙。sudo apt install gufw安装完成后，可以看到开始→所有分类→系统管理里面看到新增加的图标——防火墙配置，点击运行即可。GUFW可视化管理、配置防火墙主界面。使用起来非常简单明了，有点类似阿里云的安全组设置，但是比那个配置又更加丰富。
GUFW防火墙详细添加规则Linux/Deepin系统G
应用国产化 Hightopo 自主研发的 HT 产品，全程低代码搭建智慧舰船 3D 可视化管理平台，以大型水面舰艇航空母舰为模型，集成了能源动力、任务执行、防火抗沉、航行状态、综合概览的数据监测和视频监控，汇聚态势感知、风险评估、行动过程控制等因素，实现可靠、可控、精确的全维信息感知运用。
同学们好，决策树的可视化,我以为之前介绍的方法已经够惊艳了（决策树可视化，被惊艳到了！(https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjYwMTc5Nw&mid=2648960771&idx=1&sn=4018c10f946c354be3b6f742222f61d6&chksm=87947d29b0e3f43ff29d42282ec40
大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。一提起数据分析，很多人都会联想到“分析模型”，似乎分析模型是个很厉害又很神秘的东西。那做数据分析到底需要懂多少模型？今天简单跟大家分享一下。一、什么是模型模型，指的是对复杂现实的逻辑抽象。具体到数据分析上，当人们提及“模型”俩字，其实有两个含义：第一类：业务模型。比如我们经常听的AARRR、RFM、SWOT、PEST等等。一般运营、产品、策划等部门的人更喜欢聊
大家好，我是小鱼，欢迎关注小鱼的个人微信公众号《鱼香ROS》，每天获取机器人技术学习新姿势！在ROS2中我们如何才能看到tf树呢？这里就需要一个工具了，默认安装ROS2的时候已经安装了的，没有安装的可以使用下面这个命令行安装sudo apt install ros-foxy-tf2-tools接着我们就可以使用这个工具来可视化ROS2的tf树ros2 run tf2_tools view_frames.py运行这句指令后需要稍微等待一小段时间，大概5s左右，接着就会在当前运行指令的目录下生成两
知乎专栏这篇可视化CNN讲的挺不错，我再稍微提炼下。 Visualization with a Deconvnet：将feature map中的特征通过反池化、反激活、反卷积映射到像素。反池化可通过记录最大激活值的位置来实现，反激活直接使用ReLU，反卷积采用该卷积核的转置来进行卷积操作（why？）Convnet Visualization 1.Feat
k-means聚类分析西瓜的密度与含糖率第一部分：数据集X表示二维矩阵数据，表示西瓜密度和含糖率总共30行，每行两列数据第一列表示西瓜密度
导读：本文是“数据拾光者”专栏的第四十八篇文章，这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。本篇主要总结了小X语音助手安全服务模型的优化实践，对于希望快速得到效果好性能快的文本分...
最近一工作一直很忙,H5-Dooring也在持续更新迭代中, 接下来笔者将带大家介绍一下H5-Dooring的新功能, 并介绍网格参考线的实现方案, 内容很短, 实现方案也很简单, 欢迎...
几个月前开源的H5页面制作平台H5-Dooring收到了很多热心的反馈和交流, 顺着笔者之前的规划, 我们又做了一款可视化大屏编辑器V6.Dooring.
小知识，大挑战！本文正在参与「程序员必备小知识」创作活动。 本文已参与 「掘力星计划」 ，赢取创作大礼包，挑战创作激励金。 一 背景 日常我们会看一些开源项目，或者想看自己写的代码可视化，在golan
中国的人口普查大名鼎鼎，这里的普查是指对总体的研究和调查，普查内容包括人的基本情况、迁移流动状况、人口素质情况,就业、社会保
零、获取方式本框架已上架Cocos Store，请打开store.cocos.com并搜索kylins即可点击文末阅读即可跳转到对应页面一、客官，请留步上面的丑图，各位可能看不出来是干嘛的，不过不担心。阅读完本文后，保证解除你所有疑惑。
GWAS的表型数据清洗1. 表型数据的选择动物数据中，对于大部分性状，一个个体只有一个观测值，直接用表型值进行后续的分析即可。对于纵向数据（比
Excel如何插入中国地图进行可视化目的我的目的是下面这张图：或者下面这张图：或者下面这张图：今天，我们演示一下如何在Excel中插入中国地图，并对各个省份的销售额做一个可视化。上网上搜索了一下。
1. 数据这里使用sleepstudy数据集，看一下免费的R包lme4和付费包asreml如何处理不同的混合线性模型，以加深对混合线性模型的理解。数据描述：睡眠剥夺研究中受试者每天的平均反应时间。
前言今天来介绍一个超适合猛男使用的可视化图表库——cutecharts，它的画风是这样的：cutecharts是由pyecharts作者chenjiandongx开源的一个轻量级的项目；目前支持Bar, Line，Pie，Radar，Scatter五种图表
目录前言爬虫接口获取完整代码数据可视化完整代码前言如需请先私信联系！！！全文分为两个部分：一部分为爬虫，根据基金代码爬取历史净值数据；一部分为可视化，通过pyecharts绘制基金收益图表；爬虫这边以诺安成长混合基金为例，其他基金也一样
前言SQL50例为面向数据分析师的SQL训练语句，包含50个由易到难的SQL查询（select）实例。准备工作安装Mysql这个网上教程很多，可以自己根据自己的系统去搜索对应的安装教程。
2020，努力做一个无可替代的人！作者 | 小一写在前面的话依照惯例，回顾一下上节内容：上节介绍了最常用的部分高阶函数，也是我在实际项目中觉得效率比较高的函数之一了。今天开始新的系列，也是高阶部分的知识，难度会稍稍大一些，我打算多分几节。哈哈，高阶部分我是没打算水文章，篇篇都是干货呦。正文背景NumPy（Numerical Python 的简称）是高性能科学计算和数据分析的基础包，
Hello NumPy 第二节，你离数据分析高手就差这些内容了
转行做数据分析，对于IT行业的人来说并不是难事他们学习一门新的编程语言不需要太多时间，而且数据分析涉及到的边角领域他们也接触过。但是对于非IT行业以及一些非理科专业的同学来说，转行做数据分析，就比较辛苦。不过，没关系，你既然关注了我，那我就会对你负责到底喔！小一我整理了全套的数据分析资料，你可以自己在Python的海洋里徜徉。当然，别忘了回过头看看公众号的实战项目和一些小技巧文章，这些，视频中