犹记得好莱坞大片《摩天营救》中，监控中心的全方位展示屏幕给人印象深刻，而这种立体化大屏幕似乎已成了科幻电影大片的标配。其实，这种逼格很高的镜头就是一个数据可视化大屏。如今在会议展厅、园区管理、城市交通调度中心、企业生产监控等重要场所，数据可视化大屏已经愈加彰显商业价值。网络图片看起来高大上的东东都是比较难的，我们很多人会下意识地这么认为，这些数据可视化都是一些大神的玩法，自己只能默默地仰望高端大玩
一、DataGear —— 数据可视化项目官网：DataGear - 开源免费的数据可视化分析平台DataGear 是一款开源免费的数据可视化分析平台，数据可视化看板。 功能特性：1、多种数据源，支持运行时接入任意提供 JDBC 驱动的数据库，包括 MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQL Server 等关系数据库，以及 Elasticsearch、ClickHouse、
目录一、主题及图标二、功能强化三、Git 集成四、数据库五、编程美化六、开发效率七、前端开发八、数据分析九、AI 辅助十、修仙插件一、主题及图标GitHub Theme
黑白两款皮肤Material Theme
集成了多种主题皮肤，搭配 Material Icon Theme 食用更佳Material Icon Theme
扁平化的主题图标库vscode-icons
VSCode官方出品的图标库二
烟火识别监测系统通过融合计算机视觉、深度学习与物联网技术，实现了对火情的早期精准识别与快速响应，从根本上改变了传统火灾防控模式。其在提升安全等级、优化资源配置、强化应急能力等方面具有显著价值，主要体现于以下维度： 一、风险防控效能的革命性提升1. 早期预警能力突破基于YOLO、Transformer等算法的视觉识别模型，可在火焰初燃阶段（<0.5m²规模）或烟雾产生10秒内触发报
安防监控管理平台作为现代安全体系的中枢神经系统，通过整合视频分析、物联网感知、数据智能等技术，实现全域风险的动态管控与资源协同调度。其核心应用场景覆盖从微观设施防护到宏观城市治理的多层次安全需求，具体体现为以下六大维度： 一、智慧城市公共安全治理1. 重点区域联防联控整合交通枢纽、广场、学校等人员密集场所的监控资源，建立异常行为识别模型（如聚集冲突、异常滞留），自动触发区域警力调度。
loonggg读完需要7分钟 速读仅需 3 分钟大家好，我是校长。前几天我有一个朋友，说他们公司开发了一个全自动软件工程平台，以流程图为设计逻辑、可以实现全自动后端微服务框架开发，全自动测试和全自动运维。我很好奇，找朋友要了一个体验账号，体验了几天，今天我就把我体验的感受在这里分享给大家，跟大家聊一聊。01 全自动软件工程平台什么是全自动软件工程平台呢？我体验之后，简单总结了一下，就是利用流程图
Excel图表很强大！今天，小编来给各位分享一下Excel制作半透明可视化数据图表方法，希望大家可以认真学习，有所收获！
效果图： 准备好如下数据源：
先在Excel中增加一个辅助列，将生产量数据复制一份到辅助列。插入【组合图表】，数据列选择为【折线图】-【带数据标记的折线图】；将【辅助列】选择为【面积图】-【堆积面积图】。选中图表背景区域，然后【右键】-【
一、数据可视化 ?龙石数据中台 V3.7.1 重大升级，用户无需切换多个平台，即可在数据中台内完成「数据源接入 - 数据集构建 - 仪表板 / 数据大屏开发 - 分享发布」的数据可视化全流程操作，进一步提升数据应用效率。 1 多源接入覆盖主流数据库 该模块支持MySQL、Oracle、SQLServer、PostgreSQL、DM8、Doris、
你想了解更多关于数据可视化的理论知识和历史背景吗？你想受到令人惊叹的可视化示例的启发吗？你希望能够创建更有效的可视化效果吗？或者你是否有兴趣从权威部门获取有关数据可视化的信息吗？ 如果有，那么本文就是专门为你准备的，tableau近日列出了在过去几年中对他们非常有帮助的数据可视化书籍，希望对你们有帮助 1. 《Information Dashboard Design
可视化时态数据ArcGIS Pro 2.7 | 其他版本地理数据通常具有重要的时态分量。时态数据，即有关不同时间点要素和属性的信息，可用于探索各种各样的现象，例如犯罪趋势、入侵物种的传播和交通事故模式。概览
ArcGIS Pro入门官方教程集【中文字幕】 视频长度：4:50。预计时间：45分钟（如果包括可选部分则为 60 分钟）此视频是使用 ArcGIS Pro
对数据人来说，数据可视化是分析理解数据，并最终呈现数据的必修课。本文从以下几个点来说明，如何进行数据可视化图表设计。1、数据背后的故事2、充分理解数据3、多种图表类型设计指南1数据背后的故事信息可以用多种方法来进行可视化，每种可视化的方法都有着不同的着重点，当你打算处理数据时。首先要明确并理解一点是：你打算通过数据讲述怎样的故事，数据之后又在表达着什么？了解这一点之后，你便能选择合理的数据可视化方
和数据打交道的朋友肯定经常会通过可视化的方式来呈现数据。在这里小编给大家总结了数据可视化制作的30个小技巧，通过列举一些容易被忽略的常见错误，希望最终能够快速提升和巩固你的可视化制作水平（来源：DataHunter）一、你不得不注意的图表制作小技巧 1、条形图的基线必须从零开始条形图的原理就是通过比较条块的长度来比较值的大小。当基线被改变了，视觉效果也就扭曲了。 2、使用简单易读的字体有些时候，
港口铁路物流中，AI解决门销锁定问题，提升安全、效率与管理，实现自动化与数字化升级。
在当今信息化时代，港口作为水陆交通的关键枢纽与物流运输的核心节点，其物资管理与生产调配对于精准度的要求日益提升。这一趋势促使港口基础设施朝着智能化、数字化与综合化的方向加速发展。我国也积极出台一系列政策推动智慧港口建设，如2023年12月交通部发文，明确提出到2027年要全面提升港口基础设施数字化、生产运营管理和对外服务智慧化水平，并建成一批世界一流的智慧港口项目；2024年5月，两部委联合发文，
使用Python获取疫情数据，并使用pyecharts可视化，绘制国内、国际日增长人数地图，matplotlib绘制方寸图。同时代码是在notebook中完成，随笔记录所的所学，此博客为我记录文章所用，发布到此，仅供网友阅读参考。作者:北山啦写在前面：这个已经不是什么新鲜的话题了，所以请大佬勿喷由于网页变化，爬取代码报错，修改后，再次发布时CSDN就不通过了，为了能发出来，我要修改一些keywor
大数据已经进入2.0时代，越来越多的企业意识到运用数据资源创造价值的重要性。如何有效利用数据，并通过大数据平台的统计、分析、量化、转换、可视化等功能不断挖掘数据规律，使其价值最大化，成为了企业数字化转型的关键，其中数据可视化是最容易被用户感知的功能。一、数据可视化是什么数据可视化既是一门艺术，也是一门科学。数据可视化，是将抽象、复杂的数据和信息转化成图形或图像，以直观的、容易理解的方式呈现给用户。
在全球物流与港口自动化快速发展的浪潮中，智能箱损检测系统凭借高精度线扫成像与AI分析技术，正推动集装箱损伤检测迈向智能化时代，为港口、铁路货运等领域提供高效、精准的资产健康管理解决方案。
一、毫米级检测，全方位损伤识别
系统采用工业级线扫相机，搭载2048像素CMOS传感器与多光谱同步采集技术，实现单像素0.1mm的超高精度检测。结合动态曝光补偿与HDR技术，系统可有效克服反光、阴影等复杂环境干扰
目录main.js：flexible.js：_variables.scss：style.scss：index.scss:（这个内容就是根据具体项目而来了）common/echart/index.vue:utils/resizeMixins.js:utils/index.js:app.vue:router/index.js:components/card.vue:components/bottomL
1月5日，钉钉召开主题为“数字新生”的2022制造业钉峰会。会上，钉钉正式发布制造行业解决方案2.0，该方案以“码上制造”产品为制造行业专属底座，提供设备上钉、计件日结等基础产品，同时结合阿里云平台能力推出采销钉、能耗钉产品，为制造业提供了一套可适配、易拓展的数字生产力工具。钉钉总裁叶军在峰会上表示，“数字技术要服务实体经济，制造业是钉钉的第三大行业战场。钉钉携手生态伙伴，将数字技术落地制造业，与
随着数字化程度加深，数据已经成为构建现代社会的重要元素。根据国际数据公司（IDC）预测，2025年中国产生的数据总量预计将达到48.6ZB，占全球的27.8%，数字经济根据测算也将达到GDP总量的10%。数字化已然成为社会发展的共识，企业想要在未来的竞争中占据优势，获取不断发展的数字经济，就必须将数据看作企业的战略资源，利用数据可视化将数据转化为信息，促进企业发展。数据可视化是什么在早期数据分析领
点云是一个数据集，数据集中的每个点代表一组X、Y、Z几何坐标和一个强度值，这个强度值根据物体表面反射率记录返回信号的强度。当这些点组合在一起时，就会形成一个点云，即空间中代表3D形状或对象的数据点集合。点云也可以自动上色，以实现更真实的可视化。利用Trimble SX10扫描的台北101大楼点云点云的获取生成点云的数据可以通过多种方式采集, 其中包括全站仪、地面和机载激光扫描仪、无人机、移动测绘
文章目录DAY01-可视化项目01-项目介绍02-使用技术03-Echarts-介绍04-Echarts-体验初始化echarts实例对象05-Echarts-基础配置06-REM适配07-基础布局08-边框图片09-公用面板样式10-概览区域(overview)-布局11-监控区域(monitor)-布局12-监控区域-效果13-点位区域(point)-布局14-点位区域-饼图1. HTML引
严正声明：爬虫仅用于学习研究，不做商业或者其它非法用途！首先我们要爬取的网页地址为：https://bbs.hupu.com/bxj 页面的样子是这样的：红色圈出来的部分就是我们所要爬取的内容信息。接下来最重要的自然是页面元素的分析，这个就不多说了，这是爬虫代码编写的前提，也是最最基本、最最重要的部分。简单的来说就是 右键想要爬取的内容，选择“检查”。需要大家了解一点html简单的入门知
一、实验目的通过本次实验掌握数据获取、数据清洗与存储和数据可视化工具的基本使用方法。二、 实验平台操作系统：windows10IDE：Pycharmanaconda python : 3.8数据库 : sqllit可视化 ：pyecharts，flask框架三、实验内容和要求新冠疫情数据获取1）使用约翰霍普金斯大学系统科学与工程中心的 COVID-19 疫情数据。2）爬取腾讯疫情监控平台的json
PyG2Plot 可视化这个Python可视化新秀，在GitHub上是这样介绍的：? PyG2Plot 是@AntV/G2Plot 在 Python3 上的封装。G2Plot 是一套简单、易用、并具备一定扩展能力和组合能力的统计图表库，基于图形语法理论搭建而成。不过研究PyG2Plot还得先从G2开始讲，它是蚂蚁金服开源一个基于图形语法，面向数据分析的统计图表引擎。后来又在其基础上，封装出业务上常
一、技术赋能：构建智能防火体系1. 多参数融合监测技术系统集成温度、烟雾、可燃气体、电气参数等多维传感器，通过数据融合算法实现早期火灾探测。采用分布式光纤测温技术，可精确到米级定位过热点，较传统点式探测器响应速度提升80%以上。2. 智能分析预警引擎基于机器学习的时间序列分析模型，能够区分正常工况波动与真实火险信号，将误报率控制在0.1%以下。通过电气火灾预警算法，可提前2-3小时预测线路过载风险
视频安全预警系统作为现代安防体系的核心组成部分，通过融合计算机视觉、人工智能和物联网技术，实现了从被动监控到主动预警的范式转变。该系统不仅提升了安全管理的效率和精准度，还在风险防控、应急响应、管理决策等多个维度创造了显著价值。其核心应用价值主要体现在以下几个方面：一、提升安全防控效能1. 实时风险识别通过智能视频分析技术，系统能够7×24小时不间断地监测目标区域，自动识别异常行为（如入侵、聚集、徘
在港口集装箱装卸作业中，岸桥理货是关键环节，但传统理货模式长期面临作业环境恶劣、效率低下、安全隐患多等痛点。随着人工智能技术的快速发展，岸桥智能理货系统应运而生，以创新技术重构理货流程，助力港口实现智能化、无人化升级。
传统理货模式亟待变革
传统岸桥理货依赖人工操作，主要存在四大难题：一是工人需长期在户外恶劣环境下作业，劳动强度大；二是“一人一桥”模式导致人力成本居高不下；三是人车混行易引发安全事
做为大数据人工智能开发者，是需要一个前端可视化的工具，把咱们自己后台研究成果展现出来，特别是让人能看懂、理解非常重要。1. 项目概述以大数据可视化为需求，以前后端分离为技术架构原则，以开源解决方案为方法。经过简短的选型分析、论证，选定Vue.js+element-ui为前端框架，后端由Tornado提供restful服务，数据库为MongoDB。前端开源解决方案：核心开源框架为vue-elemen