一台做手机app应用的服务器在某云上，很好奇如果没有修改ssh端口的情况下，每天会被暴力破解多少次呢？带着这个疑问，查看一下/var/log/messages的日志，grep一下里面多少含有"Failed"的日志记录。。。
D3的数轴实际商是由程序员自己来定义参数的函数。调用数轴函数，会生成数轴相关的可见元素，包括轴线、标签和刻度 。
本教程是 为少 基于 Superset 0.37， Superset 0.37， Superset 0.37 版本的实操记录。
坐标轴是可视化图表中经常出现的一种图形，由一些刻度和线列段组成。D3中是没有现成的坐标轴，SVG中因而没有现成的图形元素，需要通过D3提供的其他组件来手动添加。下图是添加了坐标轴之后的效果图。
以上这篇使用laravel和ECharts实现折线图效果的例子就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
前面几篇推文我们分辨介绍了使用Python和R绘制了二维核密度空间插值方法，并使用了Python可视化库plotnine、Basemap以及R的ggplot2完成了相关可视化教程的绘制推文，详细内容如下：
echarts方案：通过jQuery自带ajax向服务端发送请求获取折线图、柱状图、饼图数据。
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
英文： Anton Shaleynikov 译文：葡萄城控件 www.cnblogs.com/powertoolsteam/p/top-9-javascript-charting-libraries.html 当前，数据可视化已经成为数据科学领域非常重要的一部分。不同网络系统中产生的数据，都需要经过适当的可视化处理，以便更好的呈现给用户读取和分析。 对任何一个组织来说，如果能够充分的获取数据、可视化数据和分析数据，那么就能很大程度上帮助了解数据产生的深层次原因，以便据此做出正确的决定。 对于前端开发人员
注：本系列教程需要对应 JavaScript 、html、css 基础，否则将会导致阅读时困难，本教程将会从 ECharts 的官方示例出发，详解每一个示例实现，从中学习 ECharts 。
当前，数据可视化已经成为数据科学领域非常重要的一部分。不同网络系统中产生的数据，都需要经过适当的可视化处理，以便更好的呈现给用户读取和分析。 对任何一个组织来说，如果能够充分的获取数据、可视化数据和分析数据，那么就能很大程度上帮助了解数据产生的深层次原因，以便据此做出正确的决定。 对于前端开发人员来说，如果能够掌握交互式网页中的数据可视化技术，则是一项很棒的技能。当然，通过一些 JavaScript 的图表库也会使前端的数据可视化变得更加容易。使用这些库，开发者可以在无需考虑不同的语法所带来的编程难题的情况
读书笔记（十） %% 矩阵的操作 format short A = magic(3) %产生三阶幻方矩阵 sum(A) %对列求和 sum(A')' %对行求和 sum(diag(A)) %对主对角线求和 sum(diag(flipud(A))) %对副对角线求和 sum(1:9)/3 %第一项到第九项和的三分之一 for k = 0:3 rot90(A,k) %将A逆时针旋转k个90度 rot90(A',k) %
Echarts官网的demo都采用的数据都是静态数据，本demo是在Echarts官网入门demo的基础上改的，从后台 获取数据并展示，供入门参考
前面两篇推文我们分别介绍了使用Python和R进行IDW(反距离加权法) 插值的计算及结果的可视化过程，详细内容可见如下：
系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 bokeh：0.12.7
在工作中见过有的人即便使用了Django，依然还在采取json或geojson的文件形式为页面提供数据，相当于嵌入数据而非加载。下面是个简单有效的例子：
五分钟上手： 图片.png <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>五
ECharts 是一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库，涵盖各行业图表，满足各种需求。
💂作者简介： THUNDER王，一名热爱财税和SAP ABAP编程以及热爱分享的博主。目前于江西师范大学会计学专业大二本科在读，同时任汉硕云（广东）科技有限公司ABAP开发顾问。在学习工作中，我通常使用偏后端的开发语言ABAP，SQL进行任务的完成，对SAP企业管理系统，SAP ABAP开发和数据库具有较深入的研究。 💅文章概要：vanilla-tilt.js是Javascript中一个平滑的3D倾斜库，可以让网页的一些控件变得动态起来，本篇文章主要讲述了如何下载及在网页代码中配置vanilla库。
一：柱状图改变颜色 图片.png 代码： <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <titl
SVG，指可缩放矢量图形（Scalable Vector Graphics），是用于描述二维矢量图形的一种图形格式，是由万维网联盟制定的开放标准。 SVG 使用 XML 格式来定义图形，除了 IE8 之前的版本外，绝大部分浏览器都支持 SVG，可将 SVG 文本直接嵌入 HTML 中显示。
词云图，也叫文字云，是对文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉化的展现，词云图过滤掉大量的低频低质的文本信息，使得浏览者只要一眼扫过文本就可领略文本的主旨。
JsCode只是一段字符串，包含着JS代码，在知乎的这篇文章中介绍了如何使用JsCode，使用小结：
先看效果： 📷 配置： option = { xAxis: { type: 'category', data: ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun'] }, yAxis: { type: 'value' }, tooltip: { trigger: 'axis' }, legend: { data: ['default','Step End', 'Step Midd
在上篇文章里面谈了Weex在iOS客户端工作的基本流程。这篇文章将会详细的分析Weex是如何高性能的布局原生界面的，之后还会与现有的布局方法进行对比，看看Weex的布局性能究竟如何。
因为之前的几节讲了一些数学方法，例如Vector3、Matrix4、Euler还有Quaternion的知识。所以这篇郭先生就来说说用three.js怎么制作一个魔方。在线案例请点击three.js制作魔方。
从本期开始，我会陆续推出系列空间插值的推文教程，包括常见的「Kriging（克里金插值法）、Nearest Neighbor（最近邻点插值法）、Polynomial Regression（多元回归法）、Radial Basis Function（径向基函数法）」 等多种空间插值方法，探索空间可视化带给我们的视觉魅力。
看了不少的关于WebGL/OpenGL的资料，笔者发现这些资料在讲解图形变换的时候都讲了很多的原理，然后举出一个特别简单的实例(坐标是1.0，0.5的那种)来讲解。确实一看就懂，但用到实际的场景之中就一脸懵逼了（比如地形的三维坐标都是很大的数字）。所以笔者这里结合一个具体的实例，总结下WebGL/OpenGL中，关于模型变换、视图变换、投影变换的设置技巧。
视屏： http://mpvideo.qpic.cn/0bf2zmaaoaaavqai4xq3l5pvbs6da7fqabya.f10002.mp4?dis_k=0e7c7dd616e57e0b6fb
json数据 https://echarts.baidu.com/examples/data/asset/data/aqi-beijing.json
作者：徐麟，目前就职于互联网公司数据部，哥大统计数据狗，从事数据挖掘&分析工作，喜欢用R&Python玩一些不一样的数据。
数据总是在变化的，那么我们要如何将变化的数据反映到图表上呢？ 在D3中，这些变化通过更新进行处理。而过渡通过使用动画用于处理视觉上的展示。
Vue.js是一种流行的JavaScript框架，它为前端开发人员提供了一种创建优雅、高效和可扩展Web应用程序的方式。而ECharts则是一个基于JavaScript的可视化库，它可以帮助开发人员轻松地创建各种各样的图表和数据可视化。在这篇文章中，我们将介绍如何在Vue.js应用程序中使用ECharts，并为您提供一些使用示例。
参考链接：echarts官网：http://echarts.baidu.com/ 原型图（效果图）： 图片.png 代码： <!DOCTYPE html> <html> <head>
项目中经常有遇到需求半透明的情况，如图片、文字、容器、背景等等，每次都要去翻以前的项目，不甚其烦。现在一次性做个小结，方便自己查阅，也同时分享给大家：
前两天老表发了个12306软文，忽然想起，自己的公众号也好久没更新爬虫系列了，今天就开始琢磨一下，本次的爬虫主要有两大方面的功能。
散点图真是一个比较神奇的图形，正如它的名字一样，一堆纷乱如麻的圆点，看似无迹可寻却能显示出数据难以显示的内在逻辑关系。很多人称它“万表之王”，它在数据分析师手里已经演化成了一个强大的数据分析工具。 你一般会选择哪种工具来做数据可视化？Lisa Charlotte Rost从去年五月开始尝试了24种工具或语言来画一张气泡图，经过半年的学习实践发现没有完美的可视化工具，每个工具都有各自的优缺点，但是对于某些领域目的，还是有比较推荐的可视化工具。 以下红色的是软件，蓝色的是语言 越靠左越适合做数据分析，越靠右越
编译：黄念 席雄芬 校对：王婧 图片来源：bokeh.pydata.org ◆ ◆ ◆ 引言 最近，我一直在看美国德克萨斯州奥斯汀举办的SciPy 2015会议上的一段视频——“用Blaze和Bokeh创建Python数据应用程序”，并且情不自禁地反复思考这两个库赋予世界各地使用Python的数据科学家们的强大能力。在本文中，我将带你体验使用Bokeh实现数据可视化的各种可能途径，以及Bokeh为什么是每位数据科学家的必备“神器”。 ◆ ◆ ◆ 什么是Bokeh Bokeh是一个
https://echarts.apache.org/en/cheat-sheet.html
本文分享自 Linux 视野。滑动式验证码现在使用越来越广泛了，关于怎么攻克的文章之前看到的不多，这篇提供了一个思路。 作者：fantlam 来源：http://www.linuxsight.com/blog/95657 1 abstract 验证码作为一种自然人的机器人的判别工具，被广泛的用于各种防止程序做自动化的场景中。传统的字符型验证安全性已经名存实亡的情况下，各种新型的验证码如雨后春笋般涌现。目前最常见的一种形式就是"滑动拼图式" 2 内容概述 关于滑动式验证，最早由国内某网络安全公司首次
ECharts多图共享一个dataset <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>多图表共享一个dataset,并带有联动交互</title> <script src="js/echarts.min.js"></script> </head> <body> <div id="main" style="width: 800px;height:
作者｜zzbozheng 原文｜http://imweb.io/topic/5959aee62536e43f14da1a68 因为需求的需要，要使用在物理引擎中使用四分之一圆弧，我们来看看怎么实现在物理引擎中画出四分之一的圆弧， 在物理引擎中绘制圆弧 一般来说，物理引擎都是提供一般的画图方法，比如：circle（圆）、polygon（不规则多边形）、rectangle(矩形) 等图形，但如果需要画出比较灵活又不规则的图形的话，那么就需要使用 svg 提供支持了。下面来探讨一下如何实现四分之一圆弧： 我们来看
在使用过jschart之后，觉得对俺们中国人不是很友善，短时间内是不会支持中文，没法用，也就这样就认识了visifire图表，第一次浏览他的网站就被他的华丽迷上了。 从他的网站上download下来，压缩包里面已经包含了samples。 首先必须在自己的机器上面安装微软的siverlight控件，否则你是不能浏览图表的，这个好办，到微软的网站上下载就可以了。 安装好siverlight,再打开samples中的firstchart.htm,你就可以看见那个漂亮的柱状图了。可是一旦你把他发布到你的网站上去，呵呵！！打开这个网页居然是一片空白。 费了老大的劲，才搞定，原来是IIS设置导致visifire的图表显示一片空白。visifire图表要工作，必须要他bin目录下的文件支持，其中有一个visifire2.js比较好理解，因为你的网页文件必须要引用他，其中还有一个SL.Visifire.Charts.xap文件，导致visifire显示空白的原因就在这，因为被IIS咔嚓掉了，我们需要在iis的mime类型中注册 .xap为application。 设置后，再打开网站，效果出来了。 现在可以定定心研究一下他的结构了。 1.首先要引入这个js文件：<script type=”text/javascript” src=”Visifire2.js”></script> 2.声明一个div层作为容器： 3.生成图表 var vChart = new Visifire2(“SL.Visifire.Charts.xap ” , 500 , 300 ); vChart.setDataXml(chartXmlString); vChart.render(“VisifireChart”); 基本上和我前面提到的jschart差不多。其中最重要的就是 chartxmlstring,这个就是我们要表现的数据，下面是这个图表例子中的数据,采用xml语言规范,抽象出结构为： <vc:chart> <vc:chart.titles> <vc:title text=”图表的标题”/> </vc:chart.titles> <vc:chart.axesx> <vc:axis title=”x轴标签”/> <vc:chart.axesy> <vc:axis title=”y轴标签”/> </vc:chart.axesy> <vc:dataseries renderas=”pie” axisytype=”primary”> <vc:DataSeries.DataPoints> <vc:DataPoint AxisXLabel=”xlabel标记” YValue=”Y轴值” /> <vc:DataPoint AxisXLabel=”xlabel标记” YValue=”Y轴值” /> </vc:dataseries.datapoints> </vc:dataseries> </vc:chart> 了解了他的数据结构,我们做一个图表就简单了,需要修改的就是 <vc:DataPoint AxisXLabel=”xlabel标记” YValue=”Y轴值” />这里.我们大多数情况的时候都是从数据库中调取数据,那如何处理呢! visifire chart的帮助文档里面有一个实例文件,不过感觉不是很很好. 我希望的结果应该是 varchar.setdataxml(xml.xml),里面是一个xml文件,或者是一个动态程序文件.前几天使用jschart,可以这样使用的,也不知道visifire可不可行. 图表样式很多，其实好多参数我们根本不用去记,只需要到他的网站上进入设计界面,即可以来个所见即所得的图表,然后将代码拷贝过来就可以了,绝对傻瓜式. 以前用过dundas的图表控件，觉得效果不错，但是现在一用visifire，觉得好像更好些。
前言 最近天气异常暴热，看到某些地方地表温度居然达到70°，这就离谱 所以就想采集一下天气的数据，做个可视化图，回忆一下去年的天气情况 📷 开发环境 python 3.8 运行代码 pycharm 2
与回归任务不同，分类任务是指标签信息是一个离散值，其表示的是样本对应的类别，一般使用one-hot向量来表示类别，例如源数据中有两类，分别为猫和狗，此时可以使用数字1和数字2来表示猫和狗，但是更常用的方法是使用向量[0,1]表示猫，使用向量[1,0]表示狗。one-hot的中文释义为独热，热 的位置对应于向量中的1，所以容易理解独热的意思是指向量中只有一个位置为1，而其他位置都为0。那么使用独热编码表征类别相较于直接用标量进行表征有什么好处呢，从类别的区分性来说，两者都可以完成对不同类别的区分。但是从标量数字的性质来说，其在距离方面的诠释不如one-hot。例如现在有三个类别，分别为猫，狗和西瓜，若用标量表示可以表示为label猫=1，label狗=2，label西瓜=3，从距离上来说，以欧氏距离为例，dist(猫，狗)=1，dist(狗，西瓜)=1，dist(猫，西瓜)=2，这样会得出一个荒谬的结论，狗要比猫更像西瓜，因此用标量来区分类别是不明确的，若以独热编码表示类别，即label猫=[1,0,0],label狗=[0,1,0],label西瓜=[0,0,1],容易验证各类别之间距离都相同。
canvasjs图标库的官网：https://canvasjs.com/jquery-charts/
修改 CRA 项目的配置使用 create-react-app 创建的项目默认是无法修改其内部的 webpack 配置的，不像 vue-cli 那样可以通过一个配置文件修改。 虽然有一个 eject 命令可以是将配置完全暴露出来，但这是一个不可逆的操作，同时也会失去 CRA 带来的便利和后续升级。
本文作者：IMWeb zzbozheng 原文出处：IMWeb社区 未经同意，禁止转载 因为需求的需要，要使用在物理引擎中使用四分之一圆弧，我们来看看怎么实现在物理引擎中画出四分之一的圆弧，
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