当我绘制图表时，ChartPlotter内存会增加，并且从不减少 - 腾讯云开发者社区

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数据可视化的艺术

当我们将这些数据呈现给他人而没有对其进行正确组织和分类时，这将导致难以阅读、分析和确定结论。通过图形方式来组织和分类这些数据集，并将其呈现，则可以更轻松地达成您的目的。...接下来，我们将看到各种各样的图表类型，这些图表常常会在性能分析中使用到，并且在基于数据类型的各种场景中也适用。常用的图表类型有如下几种：条形图（Bar chart）。...使用案例之其一通常在分析性能数据时，我们会遇到需要根据某些定性数据（Qualitative data）对数据进行排名的情况。...chart2.png 从上面的折线图中，我们看到 10 月份的性能表现发生了变化，原因是页面上的内容总数有所增加。因此，折线图可帮助您了解性能变化，并且分析出一段时间内性能变化背后的根本原因。...使用案例之其五当网站托管在多个地点时，我们有必要从不同的地理位置评估其性能。Catchpoint 提供了展示性能的地理统计图，其中绿色到红色的变化对应着性能从好到坏的变化。

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《C 语言与 R 语言在人工智能数据分析中的交融之路》

当我们探索如何将这两种语言在人工智能数据分析中交互和融合时，便开启了一段充满无限可能的创新之旅。在实际的人工智能数据分析项目中，为什么要考虑 C 语言与 R 语言的交互融合呢？...它可以方便地进行数据的分布分析、相关性检验、特征选择等统计任务，并且能够快速生成直观的可视化图表，帮助我们更好地理解数据的内在结构和规律。...这种方式相对简单直接，但在数据量较大时，可能会面临文件读写的性能瓶颈。因此，在处理大规模数据时，还可以考虑使用内存映射文件或者共享内存技术。...以一个金融风险预测项目为例，C 语言可以利用其对历史金融数据的快速处理能力，构建风险评估模型的底层计算逻辑，而 R 语言则在模型构建完成后，对模型的准确性进行评估和验证，通过绘制各种风险指标的图表，直观地展示模型的预测效果...它将 C 语言的高效执行与 R 语言的丰富分析功能完美结合，使我们能够在面对复杂的人工智能数据分析任务时，从不同的角度和层面进行数据处理、分析和探索。

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如何提升 HBase 大规模集群下的低延时性能

HBase 中的数据最初被写到内存中。当内存中的数据达到一定的阈值时，它就会被刷到磁盘上，从而形成不可变的 StoreFile。...当我们的规模变大时，我们发现，压实并不能很好地对 SLO 进行足够快的 Locality 修复。我们的相隔更好的办法。...当我第一次做这个工作时，我提交了 HDFS-16155，它增加了指数回退，使我们能够将 3 秒减少到 50 毫秒。...在本例下，我通过绘制单个平均位置（左轴，蓝线）来总结第一个图表。我把集群的第 99 个百分点的延迟叠加在一起（右轴，黄线）。在整个上午，我们看到了越来越多的超时（500 毫秒，用灰色虚线表示）。...我们知道，当我们达到流量高峰时，这将变得非常关键，所以在 11:30 运行了 LocalityHealer。Locality 跃升至 100% 后，立即减少了延迟波动和超时的情况。

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原生长列表内嵌 Flutter 卡片性能调研

被 RecyclerView 重用并重新参与绘制时，TextureView 会触发 Surface Available（Create）；性能表现分析测试手机使用了 Google Pixel，在现在来说算是性能比较差了...卡片空白帧数在 Demo 的场景中，RecyclerView 在惯性滚动时，将新的卡片从不可见区域移进可见区域，触发了 TextureView 的绘制，而 TextureView 的 Surface...相关的 Android 渲染流水线帧调度的分析，可以参考我的文章TextureView 的血与泪内存占用分析为了排除图片解码缓存内存管理的干扰，我们专门测试了无图和有图两种情况，并且增加了开启引擎优化和关闭引擎优化的对比...这里面最主要的问题是 Engine 在循环使用的过程中，会一直累积图片纹理缓存不会主动释放，并且每个 Engine 独立管理纹理缓存，缺少全局管控。...，虽然我们的引擎优化已经大幅减少了额外的内存占用，但是每个独立的 Flutter App 运行在独立的 Dart Isolate 仍然有一定的内存增量（简单的卡片大概 4m 左右），我们仍然需要限制一定数量的引擎分配

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看看这些《经济学人》图表设计师也会犯的的设计错误，超有用~~

对于每一种图表，我建议使用一种改进的版本，这种版本需要大小类似的版面占比——在绘制印刷图表时这是一个重要的考虑因素。（一个简短的声明：大多数“原始”图表是在我们重新设计图表之前发布的。...我们从不故意这样做！但它确实时不时发生。让我们看看我们档案中的三个例子。错误：截断比例该图表显示了按政治左翼页面划分的 Facebook 帖子的平均点赞数。...在原始图表中，两个尺度都减少了三个单位（从左边的 21 到 18；从右边的 45 到 42）。按百分比计算，左边的比例下降了 14%，而右边的比例下降了 7%。...从数据来看，似乎受访者对公投结果的看法相当不稳定——从一周到下一周增加和减少几个百分点。我们没有用平滑的曲线绘制单个民意调查以显示趋势，而是将每个单个民意调查的实际值连接起来。...有这么多颜色——其中有些颜色很难区分，甚至很难看到，因为值太小了——图表传达的信息是不可能辨认出来的。它几乎会诱使你呆呆地继续前进。

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解锁 draw.io 流程图制作工具Docker私有化部署（22）

i5 及以上系列或者与之性能相当的 AMD 处理器，这样可以保证在绘制、编辑图表以及运行 Docker 容器时能够快速响应，避免出现卡顿现象。...、摆放和编辑图形，构建出符合需求的流程图、组织结构图等各类图表；右侧则是属性栏，当我们选中某个图形元素时，可以在该栏中对其进行颜色、线条样式、文本内容等各种属性的调整，让图表更加美观、专业。...对于服务器资源紧张问题，如果是 CPU 负载过高，可以优化服务器上其他运行的服务或者应用，减少不必要的资源占用，也可以考虑升级服务器硬件；内存不足的话，可以增加服务器内存或者优化 draw.io 容器的内存配置...检查正在绘制的流程图是否过于复杂，包含大量的图形元素、数据等，过多的元素可能会导致 draw.io 在渲染、编辑等操作时变得缓慢。...用户可以根据自己所在行业、具体业务场景，将常用的图表框架保存为模板，方便后续快速创建相似的图表，减少重复劳动。

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Android智能指针

本文尽量从不分析代码的角度，将Android中的智能指针原理讲述清楚。用过Java的同学从来不会关心对象的释放问题，但是C/C++里面有一个Java里面没有的概念：指针。指针其实就是内存地址。...当我们通过一些方式（new malloc等）在内存中分配了空间时，我们将获得一个指向这个空间的指针。这块空间如果我们不主动释放，它将永远不会被回收直到程序结束。...在合适的时候增加计数器（构造函数），在合适的时候减少计数器（析构函数）。这样就巧妙利用了对象的生命周期来维护了计数器，当计数器为0，那就表示我们不用它了。...轻量级智能指针：其实就是最简单最常规的智能指针：构造器中增加计数器，析构器中减少计数器，当计数器为0，释放对象。...当我们构造一个强智能指针时，它会同时增加强计数器和弱技术器，同样的，当析构时，它会同时减少强计数器和弱计数器。当我们构造一个弱智能指针时，它只会增加弱计数器，同样的，当析构时，它只会减少弱计数器。

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构建企业级监控平台系列（三十）：Grafana Panel 面板和 Time series（时间序列）

Panel 是 Grafana 中最基本的可视化单元，每一种类型的面板都提供了相应的查询编辑器(Query Editor)，让用户可以从不同的数据源（如 Prometheus）中查询出相应的监控数据，并且以可视化的方式展现...图形定制根据上面的方式方法基本上可以把我们的监控图表绘制出来，但是有的场景下面可能需要更多的定制功能。...覆盖用同样的方式可以去对内存监控图表进行修改，比如在一个图表中展示总内存、已用内存、可用内存、内存使用率等信息。...、使用了多少内存等信息了，其实对于内存的使用率数据要求就不是那么高了，我们可以少绘制几个使用率的数据点，可以提高 Grafana 的性能。...Prometheus 查询数据时的最小步长，从而减少从 Prometheus 返回的数据量。

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Andrew Ng机器学习课程笔记（五）之应用机器学习的建议

②尝试减少特征的数量 ③尝试获得更多的特征 ④尝试增加多项式特征 ⑤尝试减少正则化程度λ ⑥尝试增加正则化程度λ 我们不应该随机选择上面的某种方法来改进我们的算法，而是运用一些机器学习诊断法来帮助我们知道上面哪些方法对我们的算法是有效的...我们通常会通过将训练集和交叉验证集的代价函数误差与多项式的次数绘制在同一张图表上来帮助分析： ? 对于训练集，当d较小时，模型拟合程度更低，误差较大；随着d的增长，拟合程度提高，误差减小。...但是我们可能会正则化的程度太高或太小了，即我们在选择λ的值时也需要思考与刚才选择多项式模型次数类似的问题。 ?...学习曲线是将训练集误差和交叉验证集误差作为训练集实例数量（m）的函数绘制的图表。高偏差，增加数据到训练集不一定能有帮助，学习曲线趋于某一个错误不变。 ? ?...高方差时，增加更多数据到训练集可能可以提高算法效果。 ? ? 7.

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如何用Python在笔记本电脑上分析100GB数据（上）

更不用说成本了，虽然开始时很低，但随着时间的推移，成本会逐渐增加。...从上面的图表我们可以看出，运行次数随着距离的增加而减少。在大约100英里的距离上，分布有一个很大的下降。目前，我们将使用此作为截止点，以消除基于行程距离的极端异常值： ?...上面的代码块需要零内存，不需要时间执行！这是因为代码导致创建虚拟列。这些列仅包含数学表达式，并且仅在需要时计算。否则，虚拟列的行为与任何其他常规列一样。...在幼稚的情况下，当我们只关心为提供的服务获得最大票价时从纽约机场、以及范怀克(Van Wyck)高速公路和长岛(Long Island)高速公路等主要道路上搭载乘客的最佳区域是纽约机场。...当我们考虑行程的距离时，我们得到的图像略有不同。范怀克(Van Wyck)高速公路、长岛(Long Island)高速公路大道以及机场仍然是搭载乘客的好地方，但它们在地图上的重要性要低得多。

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性能优化这些知识你都不知道？劝你还是不要做程序员了

常用方案：尽量减少网络请求，能够合并的就尽量合并避免DNS解析，根据域名查询可能会耗费上百毫秒的时间，也可能存在DNS劫持的风险。...可以根据业务需求采用增加动态更新IP的方式，或者在IP方式访问失败时- 切换到域名访问方式。...常用方案（从不同方向讨论）：扩大内存：一个是在清单文件中的Application下添加largeHeap="true"这个属性，另一个就是同一个应用开启多个进程来扩大一个应用的总内存空间。...集合类泄漏方案：在onDestry时回收不需要的集合。 PS：为什么会导致泄漏，以及泄漏的具体情况，更多原理，后文另外有专门的分析整理。卡顿优化本质：优化UI、提高启动跳转还有响应的速度。...常用方案：不在主线程进行网络访问/大文件的IO操作绘制UI尽量减少绘制UI层次；减少不必要的view嵌套，可以用Hierarchy Viewer工具来检测，后面会详细讲；当布局是用的FrameLayout

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对数据分析真的超实用！分享几款Python做数据分析必须掌握的三方库！

数据压缩：通过应用各种编码和压缩算法，Parquet 文件可减少内存消耗，减少存储数据的体积。 2. 列式存储：快速数据读取操作在数据分析工作负载中至关重要，列式存储是快速读取的关键要求。 3....但当我看到一行行代码变成一个个漂亮的网络图时，那种成就感简直难以言喻。...Plotly是一个强大的绘图库，能创建交互式、动态的图表。结合NetworkX，我们可以将2D图轻松转化为3D图形。...通过旋转、缩放等操作，我们可以从不同角度观察数据之间的关系，感觉就像是戴上了VR眼镜，进入了一个数据的奇幻世界。...代码运行后，Plotly会自动在本地开启一个端口为52586的网页服务，自动打开网页如下：从Parquet数据到3D知识图谱的构建过程中，如果数据量过大时，直接加载到内存中可能会导致性能问题。

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R语言分布滞后线性和非线性模型（DLMs和DLNMs）分析时间序列数据

图1a-1b中的曲线图表明，PM10风险的初始增加在较长的滞后时间被逆转。...将自动选择由thr（）建模的参考-反应曲线，并且可以不定义中心参数。我绘制了O3增加10个单位的预测因子特定滞后反应关系，但置信区间为80％，并且还绘制了总体累积暴露反应关系。...这一假设有助于解释和表示这种关系：从不考虑预测因子的维度，并且很容易绘制出10个单位增加的特定或总体累积关联。...初步解释表明，低温比高温具有更长的死亡风险，但不是立即的，在滞后0时显示出“保护”效应。这种分析能力很难用更简单的模型实现，可能会丢失关联的重要细节。...代码如下： credu(cb4, model4) 在滞后5℃和33℃时，分别在两个空间中计算关联的减少。

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R语言分布滞后线性和非线性模型（DLMs和DLNMs）分析时间序列数据

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0.052秒打开100GB数据？这个Python开源库这样做数据分析

更不别说成本，尽管一开始成本很低，但后续往往会增加。 Vaex是解决这个问题的新方法。...这将我们引向另一个重点：Vaex只会在需要时遍历整个数据集，并且会尝试通过尽可能少的数据传递来做到这一点。无论如何，让我们从极端异常值或错误数据输入值开始清除此数据集。...由于这是一个连续变量，因此我们可以绘制行程距离的分布图。让我们绘制一个更合理范围的直方图。 ? 纽约出租车数据行程距离直方图从上图可以看出，出行次数随着距离的增加而减少。...上面的代码块无需内存，无需花费时间即可执行！这是因为代码只会创建虚拟列。这些列仅包含数学表达式，并且仅在需要时才进行评估。此外，虚拟列的行为与任何其他常规列都相同。...在笔记本上绘制这些图表只用了 31 秒！我们看到上述所有三个分布都有相当长的尾部。尾部的某些值可能是合法的，而其他值可能是错误的数据输入。

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爱了！0.052s 打开 100GB 数据，这个开源库火爆了！

更不别说成本，尽管一开始成本很低，但后续往往会增加。 Vaex是解决这个问题的新方法。...这将我们引向另一个重点：Vaex只会在需要时遍历整个数据集，并且会尝试通过尽可能少的数据传递来做到这一点。无论如何，让我们从极端异常值或错误数据输入值开始清除此数据集。...由于这是一个连续变量，因此我们可以绘制行程距离的分布图。让我们绘制一个更合理范围的直方图。纽约出租车数据行程距离直方图从上图可以看出，出行次数随着距离的增加而减少。...这些功能在数据集中尚不可用，但计算起来很简单：上面的代码块无需内存，无需花费时间即可执行！这是因为代码只会创建虚拟列。这些列仅包含数学表达式，并且仅在需要时才进行评估。...在笔记本上绘制这些图表只用了 31 秒！我们看到上述所有三个分布都有相当长的尾部。尾部的某些值可能是合法的，而其他值可能是错误的数据输入。

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机器学习：大数据集下的机器学习

但是大数据集意味着计算量的加大，以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，我们都需要计算训练集的误差的平方和，当数据集达到上百万甚至上亿的规模时，就很难一次性使用全部的数据集进行训练了，因为内存中放不下那么多的数据...1.4 随机梯度下降法的收敛方法在批量梯度下降中，我们可以令代价函数 J 为迭代次数的函数，绘制图表，根据图表来判断梯度下降是否收敛。...在随机梯度下降中，我们在每一次更新 θ 之前都计算一次代价，然后每 x 次迭代后，求出这 x 次对训练实例计算代价的平均值，然后绘制这些平均值与 x 次迭代的次数之间的函数图表。...对于上面左下方的图，我们得到一个颠簸不平但是不会明显减少的函数图像（蓝线）。...我们可以增加 x 来使得函数更加平缓，也许便能看出下降的趋势了（红线）；或者可能函数图表仍然是颠簸不平且不下降的（粉色线），那么我们的模型本身可能存在一些错误。

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定义可视化！用30分钟读懂人类感知世界的39项研究

Jordan和Schiano发现增加直线间的空间距离会产生反作用。...当使用折线图时，参与者更倾向于描述趋势（例如，“随着X增加，Y增加”）。 ? Zacks和Tversky发现参与者描述柱状图中的数据时倾向比较数值，描述折线图时倾向比较趋势。...另一种情况，当他们被告知数据必须被记住时，他们也选择了3D图表。当他们被告知需要传达具体细节时，他们更多会选择了2D条形图，并且当必须快速传达消息时，他们选择了折线图。...Cleveland和共同作者发现单独改变点云大小可能会增加在评估散点图中相关性时的不准确性。在散点图中尝试符号类型，Lewandowsky和Spence发现改变颜色对于眼睛来说是最明显的。...它们反映了时间序列图表中的负值，并将极值叠加到2,3和4色带中，有效地将图表大小减少了75％。他们还操纵图表的高度，使一些只出现6像素高。 ?

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基于Vue.js的大型报告页项目实现过程及问题总结（二）

,还要考虑到整套打印,所以滚动加载和分页浏览不是最好的方案,这导致数据超级多的时候(大概会生成2000多页的报告且上不封顶),会造成页面假死,疯狂占用电脑内存,低配置的电脑根本无法加载,甚至造成死机在项目结构上我们采用数据分发的方式控制组件的渲染...,并且在这个时候我其他的操作都是在等待图表绘制完成的,也就是说必须要等到所有图表绘制完毕,所有页面加载出来我才能去计算页码并将其赋值,这个期间目录页的大模块页码定位全都是空白的,而这时候由于要等待所有操作完成...,且cpu这时候被占满,自然而然的就造成了页面的假死状态.既然同步渲染会造成假死,那么解决方案自然就有了:异步执行绘制图表方法先看一下异步的运行机制（1）所有同步任务都在主线程上执行，形成一个执行栈...,他就相当于一个任务队列,当我处理完数据时,不是第一时间就去执行绘制的方法,而是将处理好需要图表渲染的数据添加到这个data的队列里,每一个用到该图表的模块都是如此,这样一来等数据处理结束data队列里就存着所有需要渲染的数据了.../assets/js/chart.js' //在mounted里执行 parmise(chart); ok,到这里问题解决,基本上每次滑动滚轮时图表绘制两个左右,出图速度飞快,低配置机器也可正常运行;

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《数据可视化基础》第四章：可视化图形推荐

2 分布直方图和密度图提供了最直观的分布可视化效果，但都需要选择可视化参数，并且可能会产生误导。累积密度和q-q图始终如实地表示数据，但更难以解释。 ?...当我们想一次可视化许多分布,或者如果我们主要对分布之间的整体变化感兴趣时，箱式图 (boxplot)，小提琴图 (violins)，带状图 (strip charts) 和正弦图(sina plots)...脊线图 (峰峦图， Ridgeline plots) 可以替代小提琴图，并且在可视化随时间变化的分布时通常很有用。 ? 3 比例我们使用饼图、并排的条形图以及堆叠的条形图来可视化比例。...另一方面，当我们要可视化两个以上的变量时，我们可以选择以相关图而不是基础原始数据的形式绘制相关系数。 ? 当x轴表示时间或严格增加的变量（例如治疗剂量）时，我们通常绘制线图。...如果我们有两个响应变量的时间序列，我们可以绘制一个连接的散点图，其中我们首先在散点图中绘制两个响应变量，然后连接对应于相邻时间点的点。我们可以使用平滑线来表示较大数据集中的趋势。 ?

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数据可视化的艺术

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