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智慧园区-楼层搭建之复杂CAD处理

本章主要解决问题:复杂CAD通过CAD导入不能识别怎么办? 请看这张鬼画符cad 通过【导入AutoCAD文件】功能不能被系统识别(参考上一篇教程! 智慧园区-楼宇建模技巧之【建楼篇】) 这样的CAD图纸很不规范,包含了许多和建筑本身没有关系的信息。

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面向容器日志的技术实践

本文以 Docker 为例,依托阿里云日志服务团队在日志领域深耕多年积累下的丰富经验,介绍容器日志处理的一般方法和最佳实践。

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5分钟搭建网站实时分析:Grafana+日志服务实战

阿里云日志服务是针对日志类数据一站式服务,用户只需要将精力集中在分析上,过程中数据采集、对接各种存储计算、数据索引和查询等琐碎工作等都可以交给服务。2017年9月日志服务加强日志实时分析功能(LogSearch/Analytics),可以使用查询+SQL92语法对日志进行实时分析。

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阿里双十一大屏六年路

2012年 据说天猫双十一的大屏起源于2012年,仅仅呈现了实时的交易额折线图和部分省份的实时交易动态。用Processing绘制中国地图,用HighCharts绘制交易额折线图,Raphael绘制了其他小图表,完成了一个简单的页面,通过投影仪的方式投到了当年媒体中心的小会议室中。

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可视化讲解 深度优先遍历(DFT)

可视化讲解 深度优先遍历(DFT) 深度优先遍历, 刷过题的朋友应该都很熟悉了,难是不难,但是理解起来还是要费一些功夫的. 深度优先遍历的实现方法有递归和非递归两种, 这里我们用可视化的角度,讲解前一种: 递归的深度优先遍历.

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如此方便的日志分析功能,快来嵌入到你的网站吧!

背景需求 用户配置完成日志服务采集和查询分析等功能后,期望能直接使用日志查询分析和仪表盘页面,同时对于日志一般需要分享给其他同事进行使用,此时使用RAM会带来众多子账号的管理成本,因此日志服务提供新的单点登录方式嵌入式集成查询分析和仪表盘等页面。

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70种方法,轻松入门Python可视化编程

图形可视化是展示数据的一个非常好的手段,好的图表自己会说话。毋庸多言,在Python的世界里,matplotlib是最著名的绘图库,它支持几乎所有的2D绘图和部分3D绘图,被广泛地应用在科学计算和数据可视化领域。

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中小企业乙方运维经验分享

这次是我第一次在阿里云给大家做分享,分享的主题是乙方运维。在座的各位大多是甲方的,对乙方运维了解的不多。有的认为乙方做事和技术都很专业,有的人为乙方就是卖人力,技术水平很低。最近3年我都在乙方工作,将真实的乙方情况分享给大家。

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2018上海云栖大会workshop-日志数据采集与分析对接

日志数据采集与分析对接 课程描述 通过日志服务采集用户、数据库、业务等访问数据。演示对于业务日志分析与处理,程序日志查询与监控,打通日志与数据仓库对接案例。 日志种类 网站访问日志准备步骤 & 依赖 ECS虚拟机(测试账号默认包含,并且访问日志产生) OSSBucket 用做数据仓库,存储日志服.

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让系统更清晰——解构复杂系统的五种常用模型

本文介绍了五种解构复杂系统的常用模型,分别为思维导图、概念导图、系统导图、心智模型以及概念模型;针对每种模型,作者给出了相关的制作规则以及案例,读者可以根据自身情况选择合适的模型,对复杂系统进行更深入的了解。

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Top 100论文导读(一):纯干货!深度神经网络中的理解,泛化以及迁移学习

作者从目前热门的top 100 优秀深度学习论文中选取第一组论文为大家进行纯干货总结,该组包含6篇论文,主要讲解使用可视化技术分析深度神经网络DNNs(大多是卷积神经网络CNNs)学习的东西,泛化性以及迁移学习。

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第二热门语言:从入门到精通,Python数据科学简洁教程

本文介绍了一些常见的用于数据分析任务的Python库,如Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn以及BeautifulSoup等,这些工具库功能强大,便于上手。有了这些帮助,数据分析会变得分外简单。

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能帮你更好理解分析深度卷积神经网络,今天要解读的是一款新型可视化工具——CNNVis,看完就能用!

深度卷积神经网络(CNNs)在许多模式识别任务中取得了很大的性能突破, 然而高质量深度模型的发展依赖于大量的尝试,这是由于没有很好的理解深度模型是怎么工作的,在本文中,提出了一个可视化分析系统CNNVis,帮助机器学习专家更好的理解、分析、设计深度卷积神经网络。

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利用Python实现卷积神经网络的可视化(附Python代码)

本文简单说明了CNN模型可视化的重要性,以及介绍了一些可视化CNN网络模型的方法,希望对读者有所帮助,使其能够在后续深度学习应用中构建更好的模型。

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DataV:可视化大屏展示神器实战分享

DataV 可以让更多的人看到数据可视化的魅力

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单车骑行流数据分析

本文实现了一个基于SparkStreaming 的流数据处理系统,使用骑行数据发送至Kafka作为数据源,使用SparkStreaming对流数据进行处理(无状态、有状态:window、updateByKey),并将其持久化至Mysql、可视化为图表

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10分钟搭建MySQL Binlog分析+可视化方案

日志服务 最近在原有30+种数据采集渠道 基础上,新增MySQL Binlog、MySQL select等数据库方案,仍然主打快捷、实时、稳定、所见即所得的特点。 以下我们以用户登录数据库作为案例,演示如何在10分钟内手把手完成从binlog采集到查询、告警、搭建报表等全过程,满足各个老板们的需求。

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可视化炫技利器诞生——VISLAB交互动画组件包发布,附详细介绍

VISLAB交互组件包的出现极大地拓展了DataV的展示与交互能力,本文作者—阿里云MVP陈琦将详细介绍此组件包的应用场景,并分享一些可视化数据分析案例与可视化心得。

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