微软去年11月发布了一个很酷的新ASP.NET服务器控件,<asp:chart />,可以免费用在ASP.NET 3.5中,而且还可以用在asp.net mvc。可以看新ASP.NET图表控件<asp:chart runat="server"/>。 相关资源的下载链接: Download the free Microsoft Chart Controls Download the VS 2008 Tool Support for the Chart Controls Download the Microso
.net4.0以前,要想在网页上画个饼图,那还真不是个轻松的活儿,得有点技术含量,比如:可以用System.Drawing下的那些东东,再或者用Silverlight/Flash或第三方控件 现在as
最近在B站上看到杨旭老师的 ASP.NET Core 3.x 入门视频(完结)的第三节的ASP.NET视频教程,里面提到到ASP.NET Core 中的捆绑和缩小静态资产,可以在微软官方文档 ASP.NET Core 中的捆绑和缩小静态资产,特此记录一下,感兴趣的可以直接查看官方文档。
(本文为Asp.Net开发,编译器为VS2013.) 1.首先从工具箱中的【数据】中拖入Chart. 会自动在页面头部,配置文件中加载相关信息如:
不得不说,自从HTML5被广泛接受并开始应用在互联网项目以后,jQuery越来越体现出其优越性了。以前接触过jQuery.Validate客户端验证插件,当时觉得不好用并且不太符合中文化开发习惯,后来在项目中选择了国人写的jQuery formValidator(作者QQ:69353693,群号:74106519),这几天在看.Net MVC4的时候,看到微软官方出的jquery.validate.unobtrusive.js,再看看其MVC4产生的客户端代码,我被震撼了,可读性变强了,编程的复杂度降低了,看来不能老守旧,不学习不行呀。
Highcharts是一个制作图表的纯Javascript类库,主要特性如下: 兼容性:兼容当今所有的浏览器,包括iPhone、IE和火狐等等; 对个人用户完全免费; 纯JS,无BS; 支持大部分的图表类型:直线图,曲线图、区域图、区域曲线图、柱状图、饼装图、散布图; 跨语言:不管是PHP、Asp.net还是Java都可以使用,它只需要三个文件:一个是Highcharts的核心文件highcharts.js,还有a canvas emulator for IE和Jquery类库或者MooTools类库; 提
早在2005年,John Gossman写了一篇关于Model-View-ViewModel模式的博文,这种模式被他所在的微软的项目组用来创建Expression Blend(即'Sparkle')。它跟Martin Fowler的Presentation Model非常相似,唯一不同的是,它填平了presentation model和使用了WPF的丰富的数据绑定的view之间的沟壑。在Dan Crevier发表了神作DataModel-View-ViewModel series博文系列之后,(D
题目介绍: 上月播放的儿童适宜电影 friendly-movies-streamed-last-month
为了解决上述问题,从17.05版本开始Docker在构建镜像时增加了新特性:多阶段构建(multi-stage builds),将构建过程分为多个阶段,每个阶段都可以指定一个基础镜像,这样在一个Dockerfile就能将多个镜像的特性同时用到,例如:先用SDK镜像构建.NET Core工程,再把构建结果和Runtime 合成,就做成了一个可以直接运行.NET Core工程镜像了;
Perfview是一个开源的CPU和内存性能分析工具,也包括一些针对.NET的分析功能,例如GC分析,JIT分析,甚至ASP.NET中的请求统计等等。Perfview是一个Windows应用程序,但也能对在Linux系统上采集的数据进行分析(参考)。Perfview免安装,而且只是一个14M的.exe文件,非常容易部署到需要进行性能分析的机器上,例如生产环境的服务器。而且在性能数据收集的过程中不需要重启应用程序或者服务器,而且收集的性能数据日志(.etl文件)可以被拷贝到其他Windows机器上,再进行分析工作,对业务的影响非常少。
在项目的前端开发中,对于绝大多数的小伙伴来说,当然,也包括我,不可避免的需要在项目中使用到一些第三方的组件包。这时,团队中的小伙伴是选择直接去组件的官网上下载,还是图省事直接在网上搜索,然后从一些来源不明的地方下载,我们就无法管控了。同时,我们添加的组件间可能存在各种依赖关系,如果我们没有正确下载引用的话,到最后可能还是无法正常使用。
.net网站theserverside.com上,有一篇讲.net和java互操作的文章,收集了net和java互操作性的文章精选 http://www.theserverside.net/tt/ar
ECharts 特性介绍 ECharts,一个纯 Javascript 的图表库,可以流畅的运行在 PC 和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE8/9/10/11,Chrome,Firefox,Safari等),底层依赖轻量级的 Canvas 类库 ZRender,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化图表。 ECharts 3 中更是加入了更多丰富的交互功能以及更多的可视化效果,并且对移动端做了深度的优化。 丰富的图表类型 ECharts 提供了常规的折线图,柱状图,散点图,饼图,K线图
.NET Core 3.0视频系列中宣布了80多个新的免费视频,这些视频同时放在Microsoft的Channel 9 和youtube上面。 在线观看由于跨洋网络效果不太好,下载到机器上慢慢上是最好的了。 所以Scott Hanselman 特别制作了一个页面 http://dot.net/videos。
Wijmo的CompositeChart控件允许您使用一个Chart来分析和展现复杂的数据。相同的数据可以使用不同的可视化效果,不同的图表类型展现在一个图表内,使得用户可以从不同的角度,了解分析这组数
MVC经过其1.0和2.0版本的发展,现在已经到了3.0的领军时代,随着技术的不断改进,MVC也越来越成熟。使开发也变得简洁人性化艺术化。
博客使用Word发博,发布后,排版会出现很多问题,一一修正工作量极大,敬请谅解。可加群获取原始文档。
UCI数据集是一个常用的标准测试数据集,下载地址在 http://www.ics.uci.edu/~mlearn/MLRepository.html 整理好的一些UCI数据集(arff格式): http://lamda.nju.edu.cn/yuy/files/download/UCI_arff.zip 关于源代码,网上有很多公开源码的算法包,例如最为著名的Weka,MLC++等。Weka还在不断的更新其算法,下载地址: http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/
现每个后端的同学的日常都在跟服务(接口)打交道,维护老的比较大单体应用、按业务拆得相对比较细的新服务、无论企业内部用的,面向用户的前端的服务。流量大的有流量小的,有重要的有不那么重要的。
Blazor允许您使用C#而不是JavaScript构建交互式Web用户界面。Blazor应用程序由使用C#、HTML和CSS实现的可重用的Web用户界面组件组成。客户端和服务器代码都是用C#编写的,允许您共享代码和库。 更多信息请参阅官方Blazor网站[22]。
在AI盛起的当下,各类AI应用不断地出现在人们的视野中,AI正在重塑着各行各业。相信现在各大公司都在进行着不同程度的AI布局。笔者致力于对行业内优秀的AI项目和创意进行调研,在进行知识梳理的同时也能达成对大多数人进行AI知识科普的目的。本文主要介绍一下AI的发展给金融领域带来的一些改变,十分中肯。
精选要闻 .NET 7 NativeAOT 比.NET 单文件发布文件小 80% https://twitter.com/JamesNK/status/1584919726861737984?s=20
今天带大家一起学习一个小众,但很厉害的可视化库mplfinance,一起掌握最灵活的python库来创建漂亮的金融可视化。
https://mp.weixin.qq.com/s/_tYpfPeQgyEGsnR4vVLzHg
日前,起亚汽车美国分公司遭受DoopelPaymer恶意团伙发动的勒索软件攻击,被开出2000万美元天价赎金。如果拒绝支付,不仅锁定数据无法还原,失窃的起亚内部信息也将被公之于众。有报告指出起亚汽车美国分公司遭受全面IT服务中断影响,包括移动应用UVO Link、电话服务、支付系统、车主门户网站以及经销商使用的内部站点均受到冲击。
1、美国电动皮卡制造商Rivian因故障问题召回几乎所有车辆 2、VR/AR头显拥有量将激增,报告称专用元宇宙设备市场存量2024年将达1亿 3、Canalys:预计中东智能手机市场2023年出货量近4600万台,平均售价达325美元 4、金立手机公司未履行金额超13亿,被列入经营异常 5、SNEResearch:宁德时代引领全球,中国电动汽车电池制造商8月装机量均大增 6、Apple Watch Series7被曝过热后爆炸 7、价值13亿的元宇宙,一天只有38个活跃用户 8、PICO 4便
https://www.cnblogs.com/shawshank/p/17420469.html
本文介绍了Docker技术的一些重要概念、使用场景、优点、缺点以及如何在本地和云上使用Docker。作者还讲解了Docker的技术实现、基础架构、容器管理、镜像管理、日志和监控、网络、安全、集群以及Kubernetes等内容。此外,还介绍了一些有用的工具和插件,以及如何学习和使用Docker。
docker资源汇总。英文版本链接 资源汇集 书籍 第一本Docker书 (7.4分) Docker —— 从入门到实践 (内容一般) The Docker Book Docker in Action (Early Access Edition) Docker in Practice (Early Access Edition) Docker 技术入门与实战 (6.1分) Docker源码分析 Docker——容器与容器云 Docker in the Trenches:Successful Producti
Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集;它的使用基础是Numpy(提供高性能的矩阵运算);用于数据挖掘和数据分析,同时也提供数据清洗功能。
① list列表,列表中的元素可以是不同的数据类型,使用从0开始的整数值作为默认索引;
在调试软件时,工具非常重要。获取正确的工具,然后再调试时提取正确的信息。根据获取的正确的错误信息,可以找到问题的根源所在。找到问题根源所在,你就能够解决该错误了。
导读:pandas是一款开放源码的BSD许可的Python库。它基于NumPy创建,为Python编程语言提供了高性能的、易于使用的数据结构和数据分析工具。
特征工程的问题往往需要具体问题具体分析,当然也有一些暴力的策略,可以在竞赛初赛前期可以带来较大提升,而很多竞赛往往依赖这些信息就可以拿到非常好的效果,剩余的则需要结合业务逻辑以及很多其他的技巧,此处我们将平时用得最多的聚合操作罗列在下方。
由于在公众号上文本字数太长可能会影响阅读体验,因此过于长的文章,我会使用"[L1]"来进行分段。这系列将介绍Pandas模块中的Series,本文主要介绍:
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当然,小一我也是潘大师的忠实粉丝,在MB级别的数据处理中也全靠潘大师才能够苟活到现在。
对象的方法就是,你能干啥 你能随风奔跑 你能跳过泥坑 你能用手指打98K 你还能跳C哩C
本节介绍 Pandas 基础数据结构,包括各类对象的数据类型、索引、轴标记、对齐等基础操作。首先,导入 NumPy 和 Pandas:
你只要这样,这样,然后在这样,中间出现问题,百度一下,这样,这样,就好了... ...
Python数据分析pandas之series初识
由于奔图提供的和Linux有关的文档和帮助实在太少了,本文会针对奔图P2206NW来说明一下如何在Ubuntu Linux Server的命令行中安装这台激光打印机的驱动和以及如何打印文档。
上一篇数据文章中,我们介绍了Numpy里面的一些结构,那么这次我们来介绍一些更好玩的东西----Pandas。Pandas这个东西在数据的世界里用的还是很频繁的,主要是用起来会比较方便。相对Numpy而言的话,pandas属于那种青出于蓝而胜于蓝这样的一个角色。pandas是基于numpy的基础上进行开发的,所以安装pandas的时候会自带性的把numpy也安装上去。
Series 是pandas两大数据结构中(DataFrame,Series)的一种,我们先从Series的定义说起,Series是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成。
Python常见的数据解决无非是第一阶段和大家分享的数字、文本、列表、元组和字典。 为了更方便的进行数据处理,pandas又使用了更为方便的带索引的Series和DataFrame。今天就和大家分享
本文用到的数据来源于网易财经,具体下载方式可以参考上一篇文章:Pandas知识点-DataFrame数据结构介绍。
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