开发技术1.前端：vue.jsecharts2.后端：flask3.算法：协同过滤算法、基于用户、基于物品全实现4.接口：百度AI创新点1.爬取智联招聘10多个城市的50万条就业数据后，进行转化和清洗，存储到mysql数据库；2.职位推荐与分析3.利用Flask开发接口，对接Vue前端，实现对求职招聘数据的可视化分析（Echarts多种图形和词云、薪酬分析）亮点：1.实现的分析图：数据大屏、职位分布中国地图、薪酬散点图、词云、多种折线图、饼图、环图等（Vue集成ApacheEcharts）；实现jieba分词+词云推荐算法：两种协同过滤推荐算法使用(基于用户、基于物品)身份证Ocr识别运行截图
X-WeaponTrail是一个很古老的程序化刀光插件，很早以前买了一直放在仓库没用上。最近不知道特效同学抽什么疯，突然不肯自己做刀光特效了，所以就把这个插件丢给他了。image用法该插件的用法很简单，找到你的武器，把X-WeaponTrail预设拖到武器节点下，调整StartPoint和EndPoint，使其和武器对齐即可。imageimageimage查看XWeaponTrail脚本，参数都比较直观，不过美术比较难理解的是MaxFrame，Granularity这2个参数，作者在他的主页给了如下说明：imageMaxFrame可以理解为刀光拖尾的生命周期（长度），MaxFrame越大，拖尾
一、为什么监控，监控什么内容？对系统的运行状态了如指掌，有问题及时发现，而不让用户先发现我们系统不能使用。在应用程序中，通常会记录日志以便事后分析，在很多情况下是产生了问题之后，再去查看日志，是一种事后的静态分析。在很多时候，我们可能需要知道我们服务的运行情况，例如：每秒钟的请求数是多少（TPS）？平均每个请求处理的时间？请求处理的最长耗时？请求处理正确响应率？等待处理的请求队列长度？查看整个系统的的CPU使用率、内存占用、jvm运行情况；以及系统运行出错率等二、监控的目的长期趋势分析：比如资源用量预测对照分析：比如两个版本系统运行资源使用情况差异告警：当系统出现或者即将出现故障时，监控系统需
ggplot2ElegantGraphicsforDataAnalysis，用于数据分析的精美图形ggplot2是一个用于数据统计和绘图的R包与其它绘图包不同，ggplot2有自己的基础语法ggplot2的逻辑就是基于图层的概念，把一张统计图中涵盖的元素按属性可以分成5大类：几何对象geometricobject，简写成geoms，代表图中的点、线和多边形等尺度aestheticattributes，简写成aes，包括颜色、形状和大小等数据的统计变换statisticaltransformation，简写stats总结数据，例如分类统计绘制直方图，或总结得出一个二维的线性模型坐标系coordi
学习的目的是输出。费曼认为，输出不仅仅是学习的最佳方式，同时也是学习的终极目的——当我们要学习一种新知识时，用最直白的语言去阐述它时，大脑就会从记忆库中提取那些熟悉的信息，在旧的知识和新的概念中产生强大的关联，新的知识便容易得到大脑彻底的理解。最重要的一步是，你要反复地进行这一过程，使大脑多进行创造性的联想，我们对新知识的吸收和应用的能力才会变得更强。费曼学习法是一种顶级的思维方式，它能帮助我们真正掌握一门知识，因为它揭示了学习和思考的本质。
关于Worldclim网站CIMP6未来数据的使用注意事项1.worldclim网站的CIMP6未来数据是不能直接使用的，数值是有问题的。目前网上的数据处理方式都是有问题的。例如：BIO1=年平均温度如果按照网上的方式处理拆分19个变量后将BIO1加载到arcgis中，如下图，可以看出温度的数值明显异常，温度是不可能达到84.3的。 例如：BIO5=最热月份最高温如果按照网上的方式处理拆分19个变量后将BIO5加载到arcgis中，如下图，可以看出温度的数值明显异常，温度是不可能达到156.2的。因此，CIMP6未来数据是不能直接拆分使用的，要对数据进行处理校正才能正常使用，不然用该数据做预测
定性数据功能强大，但给设计师带来了挑战，以使其可视化并以吸引人且易于解释的形式呈现。为此，我们使用图表和图形。数据可视化可以用不同的形式表示，例如折线图、条形图、饼图、散点图或地图。设计图表时，您应该专注于您的目标，并仔细考虑如何以最具视觉吸引力、可扫描且永不误导的方式传达信息。X轴x轴和y轴构成任何2D图表的基础，其中x轴是构成坐标平面的水平线。通常，x轴用于表示时间。Y轴y轴是一条垂直线，到达天空（sky)。很容易记住，对吧？ 确保始终从零开始y轴。否则，您会通过显示比实际收益更高的数据来误导用户。通常，使用y轴表示数量。图例图例 的作用是描述一个图表，在图表上显示与特定数据相关的名称和颜
1. 背景介绍LEfse分析即LDAEffectSize分析，可以实现多个分组之间的比较，还进行分组比较的内部进行亚组比较分析，从而找到组间在丰度上有显著差异的物种（即biomaker），主要是通过非参数因子Kruskal-Wallis秩和检验来实现的。LEfSe2.0在线工具在1.0工具基础上，增加了LDA判别分析结果文件（仅含差异显著）。增加差异特征图，以及所有结果图的重绘功能。工具链接：http://www.cloud.biomicroclass.com/CloudPlatform/SoftPage/LF22. 操作方法操作界面lefse分析需要输入的文件包含OTU丰度表和分组文件，OT
数据及基础图形的绘制1、数据——以R自带数据集iris为例dfimage.png2、基于ggplot2包绘制散点图#加载绘图包library(ggplot2)library(ggthemes)#绘图pimage.png局部放大效果的实现1、加载包——主要基于ggforce包实现图形的局部放大library(ggforce)2、局部放大某一组的数据p+facet_zoom(x=Species=="setosa")image.pngp+facet_zoom(x=Species=="versicolor")image.pngp+facet_zoom(x=Species=="virginica")im
关于TASKCTLTASKCTL是塔斯克信息技术有限公司，专为数据仓库批量调度自动化打造的一款【国产免费】企业级调度管理监控平台；该平台拥有完善的体系、全面的功能、简易的操作和超前的设计风格，使产品结合ETL调度技术领域的特点，构建了一套直观易用的ETL调度设计、监控维护、管理平台。可为从业人员提供简便、统一的方法来管理各类复杂作业的调度和监控管理。提示：去公众号【TASKCTL】回复“软件”可直接获取官方授权应用场景TASKCTL通过将企业内部复杂的作业调度依赖关系，进行灵活的统一编排和管理，带来前所未有的简便性。通过采用全内存计算，基于全事件技术驱动，可简单、快速地对作业进行定义、编排和执
