腾讯tmagic-editor是一个所见即所得的页面可视化编辑器，实现零代码/低代码生成页面，可以快速搭建可视化页面生产平台，让非技术人员可以通过拖拽和配置，自助生成H5页面、PC页面、TV页面，大大降低页面生产成本。
前段时间笔者一直忙于数据可视化方面的工作，比如如何实现拖拽式生成可视化大屏，如何定制可视化图表交互和数据导入方案等，这块需求在B端企业中应用非常大，所以非常有探索价值。
项目简介 腾讯tmagic-editor是一个所见即所得的页面可视化编辑器，基于tmagic-editor可以快速搭建可视化页面生产平台，让非技术人员可以通过拖拽和配置，自助生成H5页面、PC页面、TV页面，大大降低页面生产成本，实现零代码/低代码生成页面。 以下是腾讯视频会员业务基于tmagic-editor搭建的可视化页面搭建平台示意图。tmagic-editor已经用于腾讯视频会员、爱玩游戏、云视听极光、腾讯会议等十几个腾讯业务，每月生产和发布数百个页面。 基于可视化编辑器的页面生产流程 一、物
几个月前开源的H5页面制作平台H5-Dooring 收到了很多热心的反馈和交流, 顺着笔者之前的规划, 我们又做了一款可视化大屏编辑器V6.Dooring. 接下来笔者就来带大家一起看看我们的方案设计和技术实现.
知识图谱项目是一个强视觉交互性的关系图可视化分析系统，很多模块都会涉及到对节点和关系的增删改查操作，常规的列表展示类数据通过表格展示，表单新增或编辑，而图谱类项目通常需要关系图（力导向图：又叫力学图、力导向布局图，是绘图的一种算法，关系图一般采用这种布局方式）去展示，节点和关系的新增编辑也需要前端去做一些复杂的交互设计。除此之外还有节点和关系的各种布局算法，大量数据展示的性能优化，节点动态展开时的局部布局渲染，画布的可扩展性，样式的自定义等等诸多技术难点。目前国内使用最多的两个已开源的前端可视化框架：阿里的AntV、百度的Echarts对于关系图的支持都比较弱，不能完全满足项目中的需求。
笔者之前花了大量的时间在思考如何设计和实现H5页面可视化编辑器H5-Dooring，从第一个版本到现在经历了很多次版本迭代和优化，也收到了很多宝贵的建议，目前刚好完成了移动端数据可视化的基本设计和落地方案，在这里特地总结和复盘一下。
前端展望的文章越来越不好写了，随着前端发展的深入，需要拥有非常宽广的视野与格局才能看清前端的未来。
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）。
视觉信息占全部感觉信息的80％以上。科学家发现，人类和灵长类动物的大脑皮层内有至少32个区域(即占大脑皮层一半以上的区域)参与视觉信息处理。
「可视化搭建系统」——从设计到架构，探索前端的领域和意义 这篇文章主要分析了现阶段可视化搭建的几种表现形式和实现原理，并重点介绍了基于富文本的可视化搭建思路，让人耳目一新。
目前很多企业或多或少的面临“信息孤岛”问题，各个系统平台之间的数据无法实现互通共享，难以实现一体化的数据分析和实时呈现。
Gio.js 是一个基于Three.js的web 3D地球数据可视化的开源组件库。使用Gio.js的网页应用开发者，可以快速地以申明的方式创建自定义的Web3D数据可视化模型，添加数据，并且将其作为一个组件整合到自己的应用中。
现如今的3D可视化项目，如果不加上图表处理数据，就好像老虎没了牙齿，没有一点威慑力，3D可视化项目，如果没有图表来处理数据，就缺少了灵魂一般，仅仅是展示场景、环绕飞行、点一下某个场景就能弹出相关信息，或者是出现十分炫酷的飞行方式，就能满足了么？如果可视化连数据都无法处理好，那么可视化的项目也仅仅只是一个面子工程，何不直接制作一个视频，展示的时候直接给别人看呢？但是可视化项目和视频的区别就是，可视化能够实时交互数据，能够通过互联网进行万物互联，通过一系列设备获取到被监控的对象的某些数据，实时的传递到我们互联网中，由我们的可视化项目获取到这些数据并且实时的展示出来，还可以通过可视化项目进行相对应的操作：当某处温度过高，将可视化项目中对应位置颜色改变，同时启动报警设施，或是选择自动处理，或是选择由监控人员进行解决；同时，数据可视化能够更为直观的展示和处理，使得处理数据也变的不再复杂。
我的网页开发生涯中，一直离不开跟各种各样的在线Html编辑器（所见即所得）打交道，从最初的简易UBB编辑器，到购买正版的[URL=http://www.ewebeditor.net/]eWebEditor[/URL]，再到免费版的[URL=http://www.tinymce.com/]TinyMCE[/URL]，在综合比较了一些类似的编辑器之后，终于走到今天，准备启用[URL=http://www.xheditor.com]xhEditor[/URL]
在这个“全民读图”的时代，传统的地图样式已经很难满足人们多样化的需求。腾讯位置服务一直在让地图变“美”的路上持续探索，力求提供更好的地图视觉体验。 信息时代数据为王，将抽象的数据以直观生动的可视化效果呈现出来，可以让人们更容易发现数据背后的规律，提升业务决策的效率。如果这些数据同时带有地理位置属性，那么可视化与地图的结合就更加浑然天成了。 近年以来，腾讯位置服务在数据可视化方面持续发力，不仅对Web端的数据可视化效果进行了全新升级，还在业内首发了APP端的数据可视化图层。 最近上线的可视化图层编辑平台，为
我们都知道 vue3 已经发布一年多了，相关的生态也在慢慢建立，很多公司也在尝试用 vue3 来开发自己的应用系统。但是由于生态的不完善以及缺乏成熟方案的落地，vue3 的应用仍然探索和小规模试验中。
一直以来，许多产品平台都在尝试通过可视化搭建的手段来降低 GUI 应用的研发门槛，提高生产效率。随着我们业务的发展，数据建设的完善，用户对于数据可视化的诉求也日益增多，而数据大屏是数据可视化的其中一种展示方式，它作为大数据展示媒介的一种，被广泛运用于各种会展、公司展厅、发布会等。
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。
可视化编辑器，解决传统文章编辑器编辑及发布页面不一致的痛点，实时同步后台编辑与前端效果，大幅度提升内容管理效率，实现真正的所见即所得—— What You See Is What You Get. 简
好啦, 今天的分享就到这里啦, 如果你有好用的库推荐, 欢迎在评论区反馈~ 后续会在 趣谈前端 中持续总结复盘, 让技术工作更高效
深度学习训练过程一直处于黑匣子状态，有很多同学问我具体怎么解释？其实很多还是无法可解释，但是通过可视化，具体可以知道深度学习在训练过程到底学习了哪些特征？到底对该目标的哪些特征感兴趣？这些我们现在已经有很多渠道可以得知，我先给大家介绍几个比较好的工具！
来源：深度学习爱好者本文约700字，建议阅读5分钟本文介绍了多个能将深度学习训练过程进行可视化的工具，帮助大家更好地理解深度学习，非常实用。 深度学习训练过程一直处于黑匣子状态，有很多同学问我具体怎么解释？其实很多还是无法可解释，但是通过可视化，具体可以知道深度学习在训练过程到底学习了哪些特征？到底对该目标的哪些特征感兴趣？这些我们现在已经有很多渠道可以得知，我先给大家介绍几个比较好的工具！ 1. 深度学习网络结构画图工具 地址：https://cbovar.github.io/ConvNetDraw/
Michael，携程全栈开发专家，追求以技术手段解决业务上的共性问题，构建灵活可配置且可视化的系统，提高生产力，降低沟通成本。
为了提高大家开发 React 项目的效率, 笔者结合自己的实际工作经验, 汇总如下React项目常用插件.
本文介绍了大数据可视化分析工具，列举了39种常用工具，并给出了每种工具的优缺点。这些工具涵盖了各种领域，如商业智能、数据挖掘、数据可视化等。
是的，我们有数据，并有了数据的洞察，然后呢？显然，下一步将是与人们交流这些发现，以便他们采取必要的行动。最有效的数据交流方式之一就是讲故事。但是要成为有效的讲述者，我们需要简化事情，而不是使事情复杂化，这样使得分析的真正本质不会丢失。
在当代科技发展的背景下，数字孪生和3D可视化技术逐渐成为各行业的关键工具和解决方案。数字孪生是一种将实物事物与数字模型相结合的概念，通过将物理世界和数字世界实时连接，创造出一个对实体进行虚拟建模、仿真和分析的平行系统。3D可视化技术则用于创造高度逼真的三维模型，使人们能够在虚拟环境中沉浸式地观察、交互和操作。
每天上班必须做的一件事情，就是打开我们全球最大的程序员交友社区GitHub，因为这上面有太多开源的宝贝了，每天都乐此不疲，深耕于此，当然也收获了很多有用的东西，写出来分享一下。
机器之心报道 编辑：陈萍 高斯过程可以让我们结合先验知识，对数据做出预测，最直观的应用领域是回归问题。如何用可视化生动地讲解高斯过程的相关知识，以直观地了解高斯过程的工作原理，或许，你应该了解一下这个高斯可视化项目。 在机器学习领域， 大家可能都知道贝叶斯概率，但少有人了解高斯过程（Gaussian Processes）。高斯过程是概率论和数理统计中随机过程的一种，是多元高斯分布的扩展，被应用于机器学习、信号处理等领域。它让我们得以结合先验知识，对数据做出预测。它最直观的应用领域是回归问题，比如在机器人学里
在数据可视化中，可视化地图是高频应用的一种。数据可视化地图用来分析和展示与地理位置相关的数据，并以实际地图的形式呈现，这种数据表达方式更为明确和直观，让人一目了然，方便发现问题，更好的辅助决策。
原文网址：https://blog.profitbricks.com/39-data-visualization-tools-for-big-data/
从数据获得信息的最佳方式之一是，通过视觉化方式，快速抓住要点信息。另外，通过视觉化呈现数据，也揭示了令人惊奇的模式和观察结果，是不可能通过简单统计就能显而易见看到的模式和结论。
Swiss Army knife 可以说是本周的关键词了，多个项目采用该词来描述它的特性：像是能全方位解决浏览器“网络”操作的 CyberChef 方便你进行数据加密、解编码，还有帮你处理 JSON 数据的 DevToys、方便在查询数据文件的 dsq，都是很实用的开发小工具，符合“瑞士军刀”的特性。
相信大家都曾为Echarts的图表或地图开发者模式给打动过，如果能够把这些动效直接为我们所用，展示到可视化大屏中，升职加薪不是梦，领导夸赞不绝口。
数据可视化无处不在，而且比以前任何时候都重要。无论是在行政演示中为数据点创建一个可视化进程，还是用可视化概念来细分客户，数据可视化都显得尤为重要。以前的工具的基本不能处理大数据。本文将推荐39个可用于处理大数据的可视化工具（排名不分先后）。其中许多工具是开源的，能够共同使用或嵌入已经设计好的应用程序中使用，例如JavaScript，JSON，SVG，Python，HTML5，甚至有些工具不需要任何编程语言基础。其他的则是商业智能平台，能够进行复杂的数据分析并生产报告，并配有多种方式实现数据可视化。无论你是需
最近笔者终于把H5-Dooring的后台管理系统初步搭建完成, 有了初步的数据采集和数据分析能力, 接下来我们就复盘一下其中涉及的几个知识点,并一一阐述其在Dooring H5可视化编辑器中的解决方案. 笔者将分成3篇文章来复盘, 主要解决场景如下:
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随着前端的不断发展，展望前端未来变得越来越困难。本文将从几个方面探讨前端的发展，并给出我们的观点和总结。只有拥有宽广的视野和全局思维，才能真正洞悉前端的未来。让我们一起踏上前端展望的旅程，揭开未来的神秘面纱！
早就有人称赞过DT君的数据可视化是业界清流，也经常有想要入门的同学前来求教。那么，作为一名专业的可视化设计师，如何能够结合具体业务做出炫酷的可视化作品呢？
matplotlib算是python比较底层的可视化库，可定制性强、图表资源丰富、简单易用、并且达到出版质量级别。
在开源世界中，某些库为数据可视化提供了许多可能性，包括图形或网络表示。其他库仅专注于网络图表示。通常，这些库比通用库提供更多的功能。您还将找到商业图形可视化库。商业图书馆的优势在于可以保证持续的技术支持和先进的性能。
作者：HelloGitHub-小鱼干 摘要：手把手带你学知识，应该是学习新知识最友好的姿势了。toyDB 虽然作为一个“玩具”项目不能应用在实际开发中，但通过它你可以了解到如何制作一个分布式数据库相关的协议等。同样友好的还有在 abstreet 小游戏中带你了解城市微小变化会导致的交通问题。说到了解问题，就不得不提 fgprof 这个知名 Go 开发者开源的性能采样工具，还有 Google 刚开源的漏洞检测小能手 Tsunami。 以下内容摘录自微博 @HelloGitHub 的 GitHub Trendi
阿里巴巴集团前端委员会主席 @圆心 对前端未来期许有四点：搭建服务， Serverless，智能化，IDE。仔细想想，一个「可视化搭建系统」的想象空间，正能完美命中这些方面。前端的边界在哪里，对于业务的价值又在哪里，我们不妨静下来，一起从「可视化搭建系统」的角度来思考。
(H5编辑器)H5-Dooring是一款功能强大，开源免费的H5可视化页面拖拽布局配置解决方案，让你轻松实现拖拽式生成html5页面，致力于提供一套简单方便、专业可靠、无限可能的H5落地页最佳实践。技术栈以react为主， 后台采用nodejs开发。
数据可视化的工具和程序库已经极大丰盛，当你习惯其中一种或数种时，你会干得很出色，但是如果你因此而沾沾自喜，就会错失从青铜到王者的新工具和程序库。如果你仍然坚持使用Matplotlib（这太神奇了），Seaborn（这也很神奇），Pandas（基本，简单的可视化）和Bokeh，那么你真的需要停下来了解一下新事物了。例如，python中有许多令人惊叹的可视化库，而且通用化程度已经很高，例如下面这五个：
Deck.gl Deck.gl是由Uber开源的数据可视化库，基于WebGL的可视化图层。能够支持大规模数据的2D和3D可视化。 可以在React中使用，也可以单独使用； ? Svelte Sve
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