css选择器语法: http://www.w3school.com.cn/c***ef/css_selectors.asp
《天龙八部》是金庸老先生的一部经典古装武侠爱情小说，1997 年由香港无线电视台拍摄成同名影视剧，李添胜执导，黄日华、陈浩民、樊少皇、李若彤、联袂主演。该剧讲述的是面对乱世，萧(乔）峰、虚竹、段誉三人开始了非同寻常的江湖生涯，遇见了诸如天山童姥、慕容复、大轮明王、丁春秋、游坦之、四大恶人等各色高手，生死情仇、爱恨别离、民族大义在因缘际会中施展等故事。
原项目是一个Web项目，采用传统的Servlet方式，后台主要完成的工作是计算节点的坐标，将节点的坐标封装成json格式由与前台进行交互。前期阶段，从前后台的数据传输方面尝试对代码进行理解，但是原始代码运行环境未知，现有的代码在运行时会有各种错误，未果，放弃。现在直接将后台的业务处理代码抽离进行抽离。目的是形成一个最简单的可执行的布局算法效果展示的SDK
原文链接：http://tecdat.cn/?p=18770 为了用R来处理网络数据，我们使用婚礼数据集。 > nflo=network(flo,directed=FALSE)> plot(nf
知识图谱（关系网络）可以用简单的形状和线条显示复杂的系统，帮助我们理解数据之间的联系。我们今天将介绍15个很好用的免费工具，可以帮助我们绘制网络图。
networkD3是基于D3JS的R包交互式绘图工具，用于转换R语言生成的图为交互式网页嵌套图。目前支持网络图，桑基图，树枝图 (后续相继推出)等。 关于网络图的绘制，我们之前有5篇文章，可点击查看。 Cytoscape教程1 Cytoscape之操作界面介绍 新出炉的Cytoscape视频教程 Cytoscape: MCODE增强包的网络模块化分析 一文学会网络分析——Co-occurrence网络图在R中的实现 也可以使用此文介绍的network3D绘制交互式网络图，输入数据与Cytoscape需要的数
这是《数据爬取及可视化系列》的第三篇文章。 前2篇文章，可以查阅： 01基于位置的用户画像初探 02技能之谷歌Chrome爬虫 ---- 最近在结合新学的爬虫在做一些可视化的东西了，今天讲讲可视化图
库简介：D3Blocks是一个基于d3 javascript (d3js)的图形库，通过只需少量的Python代码就能创建出视觉上吸引人且实用的图表！
有幸看到了这篇关于数据可视化学习的指导文章，由于原作链接访问异常，只得从百度快照中看到原文，所以这里搬运过来，特此声明本文系【转载】，在此感谢原作者，以下为原文正文（略有删减）。
超过 10k stars 和 1k fork，NativeBase 是一个广受欢迎的 UI 组件库，它为 React native 提供了几十个跨平台组件。当使用 NativeBase 时，你可以使用任何现成的本地第三方库，并且项目本身围绕着它提供了丰富的生态系统，从有用的starter-kit到可定制的主题模板。这是一个不错的入门工具包。
在 JS 程序中，为了实现漂亮的图形、图表和数据可视化，我们选择使用开源库。生活在数据爆炸的时代，我们开发的每一个应用程序几乎都使用或者借助数据来提升用户体验。为了帮助你轻松地为你最喜欢的应用程序添加漂亮的数据可视化，这里列出了 2019 年最好的 JavaScript 数据可视化库（排名不分先后）。
复杂网络分析研究如何识别、描述、可视化和分析复杂网络（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
CNA 研究和应用爆炸式增长的突出原因是两个因素 - 一个是廉价而强大的计算机的可用性，使在数学、物理和社会科学方面接受过高级培训的研究人员和科学家能够进行一流的研究；另一个因素是是人类社会、行为、生物、金融和技术方面不断增加的复杂性。
Google的TensorFlow出生的更早，用的人更多；Facebook的PyTorch用户增长更快。两家再框架之争上安营扎寨，正面对垒，都说自己的框架才是最好的语言。
现如今大数据已人尽皆知，但在这个信息大爆炸的时代里，空有海量数据是无实际使用价值，更不要说帮助管理者进行业务决策。那么数据有什么价值呢？用什么样的手段才能把数据的价值直观而清晰的表达出来？ 答案是要提供像人眼一样的直觉的、交互的和反应灵敏的可视化环境。数据可视化将技术与艺术完美结合，借助图形化的手段，清晰有效地传达与沟通信息，直观、形象地显示海量的数据和信息，并进行交互处理。 数据可视化的应用十分广泛,几乎可以应用于自然科学、工程技术、金融、通信和商业等各种领域。下面我们基于Python，简单地介绍一下适用于各个领域的几个实用的可视化库，快速带你入门！！
你有我有全都有： 拥有头部AI能力和资源的服务商在相对成熟场景的单点技术能力日趋同质化
0.说在前面1.d3.js初识2.绘制完整的柱形图3.让图表动起来4.浅析Update、Enter、Exit5.交互式操作6.作者的话
“为工作使用正确的工具！” 这句话一开始听起来很简单，但在实际方面实施起来却非常复杂。 早期的初创公司发现很难选择生态系统中可用的各种工具，因为它们的数据将如何演变是非常不可预测的。 需要现代数据堆栈 在过去 10 年中，软件行业在以下方面有所增长： 计算能力：AWS、Google Cloud 等公共云提供商以标准市场成本提供巨大的计算能力。 数据源：物联网生态系统、智能设备的兴起导致每天产生的数据量呈指数级增长。2020 年，地球上的每个人每秒产生约 1.7MB 的数据。 业务利益相关者的数据素养：
随着微博研究的深入，社会网络分析和可视化技术的需要，面临中文处理问题，开始钻研文本挖掘的问题，过去的传统的数据挖掘一直研究的是结构化数据，文本挖掘和意见挖掘涉及内容更多，特别是中文处理是不可逾越的障碍！ 从网络分析、文本挖掘和意见挖掘角度看，主要解决以下内容：网络抓数据—MySql和Hadoop存储—API接口—创建网络数据—Knime和R语言挖掘－KOL意见领袖和网络分析—中文语料和文本语义—R语言与分词—用户词典构建—情感词典建设和情感分析—文本聚类分类—归并文本挖掘与网络分析—规则建模推荐算法—P
我们现在将深入研究Matplotlib包，以便在Python中进行可视化。 Matplotlib是一个基于NumPy阵列的多平台数据可视化库，旨在与更广泛的SciPy协同工作。它由John Hunter在2002年构思，最初是作为IPython的补丁，用于通过来自IPython命令行的gnuplot实现交互式MATLAB风格的绘图。 IPython的创始人Fernando Perez当时正完成他的博士学位，而约翰知道他几个月没时间补丁了。约翰认为这是他自己开始的一个提示，Matplotlib软件包诞生了，2003年发布了0.1版本。当它被作为太空望远镜科学研究所选择的绘图包时，它得到了早期的提升。哈勃望远镜背后的科学家在财务上支持Matplotlib的开发并大大扩展了其功能。
摘要 本演讲将介绍如何利用CSS对shiny页面进行个性化设计及在网页中嵌入视频；并通过一个详细案例介绍了利用htmlwidgets包开发HTML控件，基于D3.JS库创建简单的交互桑基图，包括控件创
用户行为分析是数据分析中非常重要的一项内容，在统计活跃用户，分析留存和转化率，改进产品体验、推动用户增长等领域有重要作用。单体洞察、用户分群、行为路径分析是用户行为数据分析的三大利器。
小程序是一个以 wxapkg 为后缀的文件，在android手机的 /data/data/com.tencent.mm/MicroMsg/用户id/appbrand/pkg/ 里面找, 例如在我的测试手机里面就在
D3指的是Data-Driven Documents，js即Javascript，是后缀名。先看看官网上对D3.js库的定义：
作者：沈浩老师（公众号ID：artofdata），中国传媒大学新闻学院教授，中国传媒大学调查统计研究所所长，大数据挖掘与社会计算实验室主任。
D3.js是一个JavaScript库。它的全称是Data-Driven Documents（数据驱动文档），并且它被称为一个互动和动态的数据可视化库网络。2011年2月首次发布，在撰写本文时，最新的稳定版本是4.4版本，并且不断更新。D3利用可缩放矢量图形或SVG格式，允许您渲染可放大或缩小的形状，线条和填充，而不会降低质量。本教程将指导您使用JavaScript D3库创建条形图。
D3，即“Data Driven Documents”（数据驱动文档）的缩写，是由才华横溢的Mike Bostock编写的一个JavaScript程序库。D3名副其实，能将数据绑定到Web文档，然后基于数据来操纵那些文档。酷吧，但是这又能做什么呢？
80/20法则通常被认为是源于意大利经济学家维尔弗雷多·帕累托。帕累托出生于1848年，他是（至少被认为是）占领运动的早期成员之一。他发现意大利国家财富的80%是掌握在几乎少于20%的人口手中的。由此
近期尝试了一个webgl相关的内容，有些小激动，及时分享一下我的测试示例，效果如下： 此示例分从业务角度分为两部分，一个部分为d3展示的柱图，另一部分则为用openlayers展示的地图。而其难点却在
(function() { var canvas = document.getElementById('quakeCanvas'); // Create our Planetary.js planet and set some initial values; // we use several custom plugins, defined at the bottom of the file var planet = planetaryjs.planet(); planet.loadPlugin(autocenter({extraHeight: -120})); planet.loadPlugin(autoscale({extraHeight: -120})); planet.loadPlugin(planetaryjs.plugins.earth({ topojson: { file: 'https://101.43.39.125/HexoFiles/js/planetaryjs/world-110m.json' }, oceans: { fill: '#001320' }, land: { fill: '#06304e' }, borders: { stroke: '#001320' } })); planet.loadPlugin(planetaryjs.plugins.pings()); planet.loadPlugin(planetaryjs.plugins.zoom({ scaleExtent: [50, 5000] })); planet.loadPlugin(planetaryjs.plugins.drag({ onDragStart: function() { this.plugins.autorotate.pause(); }, onDragEnd: function() { this.plugins.autorotate.resume(); } })); planet.loadPlugin(autorotate(5)); planet.projection.rotate([100, -10, 0]); planet.draw(canvas); // Plugin to resize the canvas to fill the window and to // automatically center the planet when the window size changes function autocenter(options) { options = options || {}; var needsCentering = false; var globe = null; var resize = function() { var width = window.outerWidth /2 + (options.extraWidth || 0); var height = window.outerHeight/2 + (options.extraHeight || 0); globe.canvas.width = width; globe.canvas.height = height; globe.projection.translate([width / 2, height / 2]); }; return function(planet) { globe = planet; planet.onInit(function() { needsCentering = true; d3.select(window).on('resize', function() { needsCentering = true; }); }); planet.onDraw(function() { if (needsCentering) { resize(); needsCentering = false; } }); }; }; // Plugin to automatically scale the planet's projection based // on the window size when the planet is initia
本文所介绍的工具适合家庭环境下的“黑盒测试”，它可以帮助你记录网络中发生的所有事情。你可以用它来检测网络威胁，或将数据提供给相关专家来进行网络取证分析。 如果你需要的是企业环境下的解决方案，你可以点击
引入JS库 下载依赖 引入three.min.js o3dv.min.js 嵌入3D视图 方法1. 使用助手函数 此方法会自动将class为online_3d_viewer的元素初始化为3D视图 <script type='text/javascript'> // 监听window.load事件，初始化所有class="online_3d_viewer"的元素 OV.Init3DViewerElements (); </script> <div class="online_3d_viewer"
上一篇文章「安利一些不错的D3.js资源 - 牛衣古柳 2021.06.29」的反响还不错，记得有新群友说是主管推给她文章才加过来的，也是很神奇。
在很多项目中都会有在前端展现数据图表的需求，而在开发过程中，开发者往往会使用一些JavaScript库，从而更有效地达到想要的目标。最近，TechSlide上的一篇文章总结了50种用于展现图表的JavaScript库，并对每种库做了简要的说明。这对于想要选择合适JavaScript库的开发者很有参考意义。
xurlfind3r是一款功能强大的URL地址查询工具，该工具本质上是一个CLI命令行工具，可以帮助广大研究人员从多种在线源来查询目标域名的已知URL地址。
最新在网上看到一款关于FullCalendar日历开源项目，可以用日历的形式直观的展示了日程安排、代办事宜等事件。是一款功能强大的开源项目。因为项目需要所以就研究了一下FullCalendar的用法和原理，感觉效果挺不错的所以拿来分享分享。
可以自己在html中试一试这一段代码(仔细看，我是直接引用了网络上的d3库，所以在网上都可以正常运行)
一直以来，微信小游戏都在不断寻求更优的小游戏使用体验，从微信7.0.7版本开始，就一直在灰度测试的微信小游戏通用引擎插件，今日已全量放开。
可视化信息以易于阅读的视觉化内容正在被越来越多的人所青睐。可视化形式呈现信息的需求也随之增加，因此近年来涌现出了许多数据可视化工具。对于不熟悉数据可视化领域的人来说，最好的方法是尝试一些现成的解决方案来快速制作标准化的图表。对于拥有更多技术专长、经验丰富的用户，最好的办法是使用更灵活的库。 下面与大家分享九大数据可视化库，希望你可以找到最适合的一款。
首先利用 Chrome 的 dev-tools 中的 network 观察，代码改变的时候，页面与后端之间发生了什么？示例中的项目代码地址已上传 Github。
爱德华·图夫特（Edward Tufte）在他的“展望信息”（Envisioning Information）一书中谈到了视觉形象被捕获在屏幕和纸张的二维平原中[1]。想探索另一种可视化数据的方法，因此寻找一种创造性的方法来激发观众的兴奋，逃离计算机屏幕的平地。诸如增强现实之类的技术通过向已经存在的内容添加层来实现这一点; 但是选择了更简单，更便宜的东西。使用一张塑料片，创造了一个数据可视化的全息幻觉。
mxcad3d是基于mxdraw的基础上，使用TypeScript和C++语言开发的一个网页三维CAD参数化建模框架，我们为开发者提供了丰富的参数化建模的开发接口，用户可以高效、便捷的对基本图元进行创建、同时丰富的JS开发接口方便了用户实现复杂的模型创建和CAD二次开发，网页测试DEMO链接如下：https://demo.mxdraw3d.com:3000/mxcad3d/。
对 2018 年几个IE漏洞的复现与说明,之前复现的时候在仓库的文档中简单的说明了一下,以下是这几个漏洞的复现报告与一些基本的利用方法，这些漏洞或多或少都出现在 APT 攻击中,特别是 CVE-2018-8174 又称"双杀"漏洞而 8373 又被 Darkhotel 组织利用
但有人冥冥之中就被上天选中，一路畅通无阻，只管专心打工，其他的事情老天爷替你摆平。
数据处理及可视化是Python的一大应用场景。不过为了实现更好的动态演示效果，实际应用中常常还需要和js相结合。
省略说明html和css，下面介绍一下js中各部分函数负责的功能。 image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png im
对于前段时间流出的QQ群数据大家想必已经有所了解了，处理后大小将近100G，多达15亿条关系数据（QQ号，群内昵称，群号，群内权限，群内性别和年龄）和将近9000万条群信息（群号，群名，创建时间，群介绍），这些数据都是扁平化的2维表格结构，直接查询不能直接体现出用户和群之间的直接或者间接关系。通过数据可视化，可以把扁平结构的数据作为点和线连接起来，从而更加直观的显示出来从而进行分析。 d3.js是一个近年来推出的基于javascript的数据展示库，全称为Data Driven Document， 在浏览器
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