作为一个前端，说到可视化除了听过 D3.js 的大名，常见的可视化库还有 ECharts、Chart.js，这两个库功能也很强大，但是有一个共同特点是封装层次高，留给开发者可设计和控制的部分太少。和 EChart、Chart.js 等相比，D3.js** 的相对来说自由度会高很多，得益于 D3.js 中的 SVG 画图对事件处理器的支持**，D3.js 可将任意数据绑定到文档对象模型（DOM）上，也可以直接操作对象模型（DOM）完成 W3C DOM API 相关操作，对于想要展示自己设计图形的开发者，D3.js 绝对是一个不错的选择。
在上篇文章中（D3.js 力导向图的显示优化），我们说过 D3.js 在自定义图形上相较于其他开源可视化库的优势，以及如何对文档对象模型（DOM）进行灵活操作。既然 D3.js 辣么灵活，那是不是实现很多我们想做的事情呢？在本文中，我们将借助 D3.js 的灵活性这一优势，去新增一些 D3.js 本身并不支持但我们想要的一些常见的功能。
15 传统项目管理模式如何往敏捷开发精益项目管理转型，如何做到敏捷开发与CMMI体系整合？
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。
摘要： 如今同质化的应用越来越多,应用开发者也开始在用户体验上下功夫,比如数据可视化,将一大堆密密麻麻的数字转成图表形式,可以更直观地向用户展示数据之间的联系和变化情况,减少用户的阅读和思考时间,以便很好地做出决策；目前互联网中有很多数据可视化工具,这里只选择了30个有特色好用的推荐给大家 如今同质化的应用越来越多,应用开发者也开始在用户体验上下功夫,比如数据可视化,将一大堆密密麻麻的数字转成图表形式,可以更直观地向用户展示数据之间的联系和变化情况,减少用户的阅读和思考时间,以便很好地做出决策；目前互联网中
在二维或三维空间里配置节点，节点之间用线连接，称为连线。各连线的长度几乎相等，且尽可能不相交。
伦敦的地铁路线图图可谓是地铁路线图的鼻祖。多年来，它形成的配色与排版方案，造就了它独特的外观和风格，但最令人惊叹的，还是其神来之笔的设计思路。
众多周知，图形和图表要比文本更具表现力和说服力。图表是数据图形化的表示，通过形象的图表来展示数据，比如条形图，折线图，饼图等等。可视化图表可以帮助开发者更容易理解复杂的数据，提高生产的效率和 Web 应用和项目的可靠性。
在数据结构优化管理的研究中，传统的力导向方法应用于层次结构数据的展示时，会存在树形布局展示不清楚的问题。为解决上述问题，通过层次数据特征分析，提出了一种面向层次数据的力导向布局算法，将力导向布局中不同层次的边赋予不同初始弹簧长度，以解决层次数据中结构信息展示不清楚的问题，然后结合层次上下行、Overview+Detail等交互技术，通过与气泡图的协同，清晰展示层次数据的内容信息，从结构和内容角度对层次数据进行可视化和可视分析。实验表明，能够有效提高层次结构数据的展示能力，最后应用于农产品中农残检测结果数据的分析和观察，取得良好效果。
虽然很好用, 但是并不能直接嵌入到业务系统中, 也不能直接给客户用, 所以我找了好多也没有说直接能展示图关系的, 但是我看网上好多都说是基于D3.js就可以做, 但是我是一个后端呀, D3相对复杂, 但是需求刚在眼前还是要做的..
我写的工具能提供多少价值，将由其快速诊断内存配置文件问题的能力的大小决定。考虑到我可以利用直觉工程 来增强可视化的方法，我提出了三个成功的标准:
利用R语言也可以制作出漂亮的交互数据可视化，下面和大家分享一些常用的交互可视化的R包。
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。
本人是一个非常懒惰的人，内心非常抵触“描图”这类创造性低、工作量大又耗时的工作，比如人工处理官方提供的测绘CAD，去做建筑建造的分析，比如从在线电子地图中人工描绘周边公服设施，再比如力弱无法建立三维地形与搭配地形的三维建筑空间…………一直期盼着这份心情能有份出路。
智能微投就是如此，虽然已经默默地有了长足的发展，但这个2015年启动的智能硬件产品类型一直游离在互联网的边缘。从取代电视的窠臼里跳出，智能微投一直在试图用更合适的应用场景来赢得市场青睐。
要求按照国家制图标准绘制，但是也要求结合本厂标准和国家未规定的工厂习惯画法。在画模具总装图之前，应绘制工序图，并要符合制件图和工艺资料的要求。由下道工序保证的尺寸，应在图上标写注明'工艺尺寸'字样。如果成型后除了修理毛刺之外，再不进行其他机械加工，那么工序图就与制件图完全相同。
本文是《数据可视化实战：使用D3设计交互式图表》[1]的简要版读书笔记，通过约4000字概览如何用D3做可视化、实践从数据到图形的过程。D3是一个根据数据操纵文档的JavaScript库[2]，其全称Data-Driven Documents强调了这一点。D3的功能不止于做可视化，Documents代表可以在浏览器中展现的一切，包括HTML、SVG，根据数据操纵DOM(Document Object Model)可实现非常多的效果，但通常大家通常用D3来将数据映射为可视图形。
但是如果需要动态增加关系图的节点，也就是让上图生长起来，动起来呢，于是就有了这个在线工具，工具地址如下。
这篇文章面向的读者是已经工作了三年以上的前端开发者。 三年以下的前端人，看了跑偏跟我没关系。 //////////// 想一个问题，前端都包括什么？ 你可能会向我扔一堆框架名、库名、书、新版js、css3、浏览器、移动端、安全、加载速度、互联网前端大牛、BAT、google。。。等等。没错，它们都算是前端的一部分，说它们组成了前端，稳，没有问题。 但它们不是前端的核心。 说到根上，前端的核心到目前为止依然是html，css，js，刚才提到的那些词儿什么的，可以算是前端的切入点。同时前端也是一个开放的网状领域
echarts是一款不错的商业级数据图表，目前已更新到echarts3版本，但是由于历史原因，echarts2仍然有比较大的使用占比，之所以讲echarts2的引入方式是因为项目在混合使用echarts2与echarts3的时候遇到了一个问题，这个与我之前写过的一篇文章有关：http://blog.csdn.net/john1337/article/details/54947787，下面入主题。
《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。
所谓目标导向，就是说特征提取和聚类任务不是独立的，提取的特征要在一定程度上有利于聚类，那么如何实现？可以通过自训练聚类的方式，将隐藏图嵌入产生的软聚类分配与聚类联合优化。
这篇是对上一篇《tun设备的妙用-V**篇》的补充。有朋友问二哥能不能把 OpenV** server 端的细节也画出来。安排！
毫无疑问，对于现在的前端新人来讲，尤其是培训班出身的前端新人，找工作就是一场战争。目标就是那几个工作岗位，周围的人全是敌人，没什么同伴。而在昨天的。。。文章中，我已经说的很清楚，前端新人的核心竞争力，就是看谁更早的拥有自己的“前端技术体系。” 都是零基础，都是在培训班中学习，也许对于前端开发的全部理解与认识，都来自于培训班中老师的讲解，这时许多培训班出身的同学，他们的技术水平上限， 就是他们的培训老师的水平上限。---这也是许多公司不愿意要培训班学生的原因之一，技术上限太低。 首先建立第一条技能线，就是前
首先，我们需要一个HTML文件来引入D3.js库，并准备一个画布来放置我们的图表。
目标导向的视觉对话是“视觉-语言”交叉领域中一个较新的任务，它要求机器能通过多轮对话完成视觉相关的特定目标。该任务兼具研究意义与应用价值。
如果说 toC 的关键词在于用户体验，那么 ToB 的关键词我认为是创造价值。由于使用者与购买者往往不是同一角色，在toB的产品设计到交易的整个过程中，我们不仅仅需要想象自己是用户，还需要换位到决策者等多个角色进行思考。所以提案之前，我们需要：第一，关注决策链。toB场景的用户价值是离散的，譬如：员工关注产品使用与体验，采购部门关注产品的成本和价值，C level 关注创新与增长。我们需要搞清楚决策链上每一个角色及其诉求，才能对症下药。第二，关注决策方向（从上而下推动还是自下而上推动），才能制定相应激励策略。
当我们有了一个好的想法和内容，并且有了合适的写作框架，构建一篇不错的技术文章就不是什么难事了。但是，如果你想让你的文章有更多的阅读量，那么你就需要花一些时间来构建一个好的标题和封面配图。 对于一篇文章，内容肯定是关键，但如果标题无法吸引读者，很多时候，读者就很难点进来看。
近年来，可视化越来越流行，许多报刊杂志、门户网站、新闻媒体都大量使用可视化技术，使得复杂的数据和文字变得十分容易理解，有一句谚语“一张图片价值于一千个字”。D3 正是数据可视化工具中的佼佼者，基于 JavaScript 开发，项目托管于 GitHub。从 D3诞生以来，不断受到好评，在 GitHub 上的项目仓库排行榜也不断上升。可视化越来越流行，许多报刊杂志、门户网站、新闻、媒体都大量使用可视化技术，使得复杂的数据和文字变得十分容易理解，有一句谚语“一张图片价值于一千个字”，的确是名副其实。各种数据可视化工具也如井喷式地发展，D3 正是其中的佼佼者。D3 的全称是（Data-Driven Documents），顾名思义可以知道是一个被数据驱动的文档。听名字有点抽象，说简单一点，其实就是一个 JavaScript 的函数库，主要是用来做数据可视化。
世界上没有技术驱动型公司，不论Google、Facebook，还是腾讯、阿里，都不是技术驱动型公司。因为技术不是源头，需求才是。
该算法遵循两个简单的原则：有边连接的节点应该互相靠近；节点间不能离得太近。FR算法建立在粒子物理理论的基础上，将图中的节点模拟成原子，通过模拟原子间的力场来计算节点间的位置关系。算法通过考虑原子间引力和斥力的互相作用，计算得到节点的速度和加速度。依照类似原子或者行星的运动规律，系统最终进入一种动态平衡状态。
常规钻头加工不锈钢和耐热合金通常面临很大问题。加工时会发出尖锐的啸叫声、迅速增大的磨损或者刀具切削刃崩裂。典型的现象是副切削刃崩裂，也被称为导向棱边(图1)。如果在合金的钻削加工时发生这种现象，最有可能导致的是刀具使用寿命缩短甚至刀具报废。
在这之前，提起数据可视化，我都是能用echarts尽量用echarts，特效很棒而且用起来简单，粘贴一个option改个data就能生成很酷炫的报表，但是真正走向数据可视化领域之后，还是会发现echarts有些不足，而且做大数据分析的企业全都依靠使用echarts的话，那么你们的系统在表现上就已经输了。 现在来看的话，大数据分析是互联网发展必然的产物，所以掌握数据可视化工具的前端工程师在未来会是最基本的要求，然而在那个时候你还仅仅会使用某chart，那么你自身的竞争力在哪。 最终实现效果：https://yzbaoo.github.io/cyto...
Update、Enter、Exit 是 D3 中三个非常重要的概念，它处理的是当选择集和数据的数量关系不确定的情况。
图数据的可视化，核心在布局，而布局算法通常是按照一些特定的模型，将抽象数据进行具象展示，这一过程伴随大量的迭代计算，例如朴素的 FR 力导向算法其在计算斥力时的算法时间复杂度达到了 O(n 3 )，这在小规模数据量下可能并不会出现问题，但随着规模的不断增大，采用如此“高昂”计算复杂度的算法变得不能接受，所以，出现了许多针对算法时间复杂度进行改进的方法，需要说明的是，在这一阶段，数据集的规模仍未达到单机处理上限，例如 OpenOrd算法采用多线程并行来加速计算过程。随着数据规模的进一步扩大，图数据节点达到百万级别时，单机并行策略也变得无能为力，这时，分布式并行计算的方式为这种“大规模图数据”的处理提供了可能性。
我们创作了一个用于绘制大型无向图的开源工具箱。 这个工具箱是基于一个以前实现的闭源算法，即VxOrd。 我们的工具箱，我们称之为OpenOrd，通过合并切割incorporating edge-cutting、多级方法multi-level approach、平均链接聚类average-link clustering和并行实现parallel implementation，将VxOrd的功能扩展到大型图形布局。 在每个层次上，顶点都使用力导向布局和平均链接聚类来分组。 分组的顶点会被重新绘制，上述过程不断重复。 When a suitable drawing of the coarsened graph is obtained, the algorithm is reversed to obtain a drawing of the original graph. 在得到粗化图coarsened graph的一幅合适的图时，该算法得到了相反的结果，得到了原始图的图像。 这种方法导致了包含本地和全局结构的大图形的布局。 本文给出了该算法的详细描述。 给出了使用超过600 K个节点的数据集的例子。 代码可在www.cs.sandia.gov/smartin上获得。
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
关于问题 发现问题 寻找根本原因 假设情景分析 统计问题 提前分析问题 提前拟定行动方案 上报问题 结果导向 简洁明了 解决问题 及时反馈结果 获得上级信任 获得下属和合作 部门的信任 明确现有职权 正式/职位权力 项目单程授权 由上而下 奖励权力 惩罚权 正式全力可用但少用 个人权力 可向上，可向下 奖励权力 参照权力（借力） 提升自我修养 不能越权，得罪人 沟通管理和情绪管理 提升软技能营造个人魅力 努力践行自己的承诺 努力提升仆人式领导力 三级职场经营 努力提升冲突管理能力 认清组织形式 职能型 矩阵
来源：https://www.zhihu.com/question/312019918/answer/608965942
本帖我们目的只有一个，复现下面视频展示的内容，即中国（上证）和美国（标普 500）2016 年 3 月到 2020 年 4 月的故事走势对比。先点开视频看一看，配着 Fort Minor 的 Remember the Name 的前奏真带感。
https://www.zhihu.com/question/312019918/answer/608965942
机器之心原创 作者：小舟 AIGC，不只是一场狂欢。 最近，社交平台上一些 AI 作画工具引起广泛关注，比如因「情侣合影」刷屏的 Midjourney v5 和刚刚开启公测的 Stable Diffusion XL。 Midjourney v5 和 Stable Diffusion XL 生成的图像。 AI 生成的图像天马行空，在互联网上掀起了一场狂欢，AIGC（人工智能生成内容）也成为一个爆款词汇，人们惊呼 AI 技术的迅速发展。 狂欢之后，我们需要想想：AIGC 的现实价值是什么？ AIGC 被认为是
然后我收到了几份作业，其中有二份作业不是特别的合格。就作业本身来讲吧，也不能说它是错的，但它确实是不对，把作业图贴在下面大家看看，
RRT与PRM一样，也是概率完备且不最优的。概率完备是指只要解存在就一定能在某一时刻找到。但解不一定是最优的。RRT与PRM相比，有一个优势就是，它在构建图的过程中就在寻找路径。
总第501篇 2022年 第018篇 知识图谱可视化可以更直观地查看和分析知识图谱的数据。本文主要介绍了美团平台在布局策略、视觉降噪、交互功能、可视化叙事、3D图谱可视化等方面的一些实践和探索，同时沉淀出了uni-graph图可视化解决方案，并支持了美团的很多业务场景，包括美团大脑、图数据库、智能IT运维、组件依赖分析、行业领域图谱等。希望能对从事知识图谱可视化方向的同学有所帮助或启发。 1 知识图谱可视化基本概念 1.1 知识图谱技术的简介 1.2 知识图谱可视化的简介 2 场景分析与架构设计 2.1
ECharts是一个基于JavaScript实现的开源可视化库，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。recharts是开发者根据ECharts2开发的一个R语言接口，它使我们可以用R语言实现ECharts作图。
二八法则，帕列托法则（定律）也叫巴莱特定律、最省力的法则、不平衡原则等。被广泛应用在社会学，企业管理学等。
canvas的中文名叫画布，是HTML5元素的一部分。最早是由苹果公司提出的这么一个概念，后来被应用在我们的网络技术上，结合Javascript脚本编程，我们可以创建动态渲染位图像，位图就是矢量图，即不管你放大缩小，它依旧是能够保持高逼真的姿态。
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