如果要在前端呈现大量的数据，一般的策略就是分页。前端要呈现百万数据，这个需求是很少见的，但是展示千条稍微复杂点的数据，这种需求还是比较常见，只要内存够，javascript 肯定是吃得消的，计算几千上万条数据，js 效率根本不在话下，但是 DOM 的渲染浏览器扛不住，CPU 稍微搓点的电脑必然会卡爆。本文的策略是，显示三屏数据，其他的移除 DOM。本文地址：，转载请注明源地址。一、 策略下面是我简
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2023-12-21 13:20:35
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如果要在前端呈现大量的数据，一般的策略就是分页。前端要呈现百万数据，这个需求是很少见的，但是展示千条稍微复杂点的数据，这种需求还是比较常见，只要内存够，javascript 肯定是吃得消的，计算几千上万条数据，js 效率根本不在话下，但是 DOM 的渲染浏览器扛不住，CPU 稍微搓点的电脑必然会卡爆。策略：显示三屏数据，其他的移除 DOM。一、 策略下面是我简单勾画的一个草图，我们把一串数据放到一
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2023-10-05 18:17:19
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文章目录前言1.API的使用和常用包的概述2.Object类的概述（1）Object类的概念和构造方法（2）equals方法默认功能的使用（3）equals方法的重写（4）hashCode方法的重写（5）toString方法的重写（6）Student类以name属性为基准的改写（7）equals方法和hashCode方法的生成3.包装类（1）包装类的概念和分类（2）Integer类的概念和构造方
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2023-07-25 12:50:55
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可视化展示平台采用简单的软件操作界面，内容简洁易懂，无需技术基础，使得小白或者普通人便可以直接使用系统的内置的模板创建自己的可视化数据展示看板。看板后期可以直接在线进行查看或者通过电脑投屏将可看板直接投到电视或者拼接大屏，实现非常炫酷的大数据效果。 可视化展示看板可以应用诸多场景，适用于政企的对外展示宣传、领导调研的宏观展示、业务汇报、指挥研判、数据概览等实际应用场景。 &nb
随着大数据技术的飞速发展，Python已经成为数据分析和可视化的重要工具。然而，对于处理大规模数据集并将其转化为易于理解的图形表现形式，开发者常常面临技术挑战。本文将深入探讨“Python大数据展示”的解决过程，并借此分享一些技巧和经验。
> 用户原始需求：“我们希望能够实时展示来自不同来源的大数据，涉及到数百万条记录，同时在可视化过程中能够保持流畅的用户体验。”
在大数据领域，我们可以用以下
# JavaScript 大数据展示入门指南
在当今的网页开发中，展示大数据的功能变得越来越重要。本文将带领你一步一步实现一个简单的“JavaScript 大数据展示”功能。我们将使用 JavaScript、HTML 和一些流行的库，如 Chart.js，来创建数据可视化。
## 流程概述
以下是实现“大数据展示”的流程表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-15 03:38:32
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我们都知道前端开发工程师更多偏向 DOM 渲染和 DOM 交互操作，随之 Node 的推广前端工程师也可以完成服务端开发。对于服务端开发而言大家都觉得数据结构和算法是基础，非学不可。所以正在进行 Node 开发的同学而言，这个答案跃然纸上。我们今天重点说一说纯前端开发的同学到底需不要数据结构与算法。 我先说下结论：需要，非常需要。 第一，只要是程序员，基本功都是数据结构与算法
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2024-02-21 20:50:37
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文章目录一、介绍二、推荐的组件1.边框2.装饰3.数字翻牌器4.轮播滚动5.Charts封装总结 一、介绍官方文档GitHub源码库支持Vue+React二、推荐的组件1.边框代码如下（示例）：<dv-border-box-1 :color="['red', 'green']" backgroundColor="blue" >dv-border-box-1</dv-border
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2024-05-06 22:41:11
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用Java来处理高精度问题，相信对很多ACMer来说都是一件很happy的事，简单易懂。用Java刷了一些题，感觉Java还不错，在处理高精度和进制转换中，调用库函数的来处理。下面是写的一些Java中一些基本的函数的及其……头文件：import java.io.*;import java.util.*;import java.math.*;读入： Scanner cin = Scann
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2023-09-15 09:38:06
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Python有许多很好的库(libraries)，实现这些功能只需要几行代码。今天介绍一个库：collections. 这个模块提供容器相关的更高性能的数据类型，它们提供比通用容器 dict, list, set 和tuple更强大的功能。今天介绍其中三种数据类型，最后你可能会惊讶它们怎么这么好用。NamedTuple对于数据分析或机器学习领域，用好namedtuples 会写出可读性强、易于维护
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2023-11-12 17:30:47
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写在前面JavaScript = ECMAScript + DOM（文档对象类型） + BOM（浏览器对象类型）。我们的重头戏来了，因为JS的内容实在太多了，所以我把算法、框架、网络部分的内容都放到了后面的分类里，这样也有利于我们的聚焦。 ES的变化可谓相当之快，2015年后每年一个版本（BOM和DOM相对变化不大）。多亏了babel，我们可以很愉快的使用ES的最新特性，而不用考虑兼容性的问题，相
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2024-09-23 06:24:05
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前端数据的双向绑定方法 前端的视图层和数据层有时需要实现双向绑定(two-way-binding)，例如mvvm框架，数据驱动视图，视图状态机等，研究了几个目前主流的数据双向绑定框架，总结了下。目前实现数据双向绑定主要有以下三种。github演示例子1、手动绑定比较老的实现方式，有点像观察者编程模式，主要思路是通过在数据对象上定义get和set方法(当然还有其它方法)，调用时手动调用get或
# 大数据挖掘工作展示
## 引言
在当前信息化时代，大数据挖掘将成为各行各业推动创新和决策的重要工具。我们将了解大数据挖掘的基本概念、常用技术及其应用，并通过代码示例以及可视化图示来加深理解。
## 大数据挖掘的基本概念
大数据挖掘是指从大量数据中提取有效信息和知识的过程。它的核心目标是通过算法和模型识别数据中的隐藏模式和趋势。常用的大数据挖掘技术包括：
1. **分类**：将数据分为
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。数据涉及了方方面面，那主要介绍哪些呢？下面是分享的大数据时代思维导图模板以及绘制方法。 大数据时代总结思维导图—迅捷画图 1.在在线画图在线网站中选择模板进行编辑使用，选择页面中的模板库字样点击进去进行下一步操作。 2.之后会进入到模板页面中，这些是绘制的比较精
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2023-09-05 16:37:51
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架构挑战1、对现有数据库管理技术的挑战。2、经典数据库技术并没有考虑数据的多类别（variety）、SQL（结构化数据查询语言），在设计的一开始是没有考虑到非结构化数据的存储问题。3、实时性技术的挑战：一般而言，传统数据仓库系统，BI应用，对处理时间的要求并不高。因此这类应用通过建模，运行1-2天获得结果依然没什么问题。但实时处理的要求，是区别大数据应用和传统数据仓库技术、BI技术的关键差别之一。
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2024-05-21 07:24:59
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看过来！！！2017年，大数据已经从概念走向落地；2019年，中低端IT工程师紧随浪潮加速向大数据转型，企业对大数据人才争夺直接进入白热化阶段。因此，对于想学IT技术的、想月入过万不是梦的人而言，我建议，直接选择学习大数据技术是符合潮流和就业需求的选择。一、大数据是什么？1、大数据简介一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的
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2024-05-08 10:47:21
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大数据概述： 大数据的发展历程：第一阶段：萌芽期（20世纪90年代至21世纪初） 第二阶段：成熟期（21世纪前十年） 第三阶段：大规模应用期（2010年以后） 大数据的特点（简称4V）：数据量大 数据类型多 处理速度快 价值密度低 大数据的特征：全面而非抽样 效率而非精确 相关而非因果 在科学研究上的四种范式： 实验科学、理论科学、计算科学、数据密集型科学大数据技术 主要包括数据采集与预处理、数据
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2023-11-16 09:55:28
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8 大数据技术8.1 大数据及其特征典型大数据应用中的数据在如下的一个或多个（4V）方面与传统技术面对的数据表现出显著不同：数据量（Volume）大、类型（Variety）多样、速度（Velocity）快、价值（Value）高而密度稀疏。大数据技术的目标乃是简单、高效并安全地共享大数据，支持大数据应用。大数据技术的关键需求包括：①可伸缩性，能够有效处理越来越多的数据和越来越多的访问。②可靠性，能够
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2023-08-31 15:13:16
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2018年注定是大数据的时代，很多企业都纷纷向数据转型，对于大数据技术人才也是求贤若渴。对于大数据工程师岗位，我们需要掌握哪些技术才能胜任？今天给大家分享的是大数据工程师的技能树，让你对大数据工程师有一个基本的了解。1. 什么是大数据工程师数据工程师这个概念其实很模糊，不同的人和公司对它赋予的含义也区别很大，在这里，我们大概聊一下一般意义上的大数据工程师在工作中会做什么?集群运维：安装、测试、运维
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2024-07-30 13:47:42
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随着互联网的不断发展，越来越多的企业和用户都开始接触和学习大数据技术，它与机器学习、人工智能、区块链、物联网和增强现实等其他技术密切相关。因此，许多行业已经在大数据分析技术方面作了投入，比如银行、离散制造和流程制造等行业。 目前比较常见的一些大数据技术都有哪些类型？今天我们就一起来了解一下，目前比较常见的一些大数据技术都有哪些类型。 1.数据湖 数据湖
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2024-05-12 16:56:48
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