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datav大数据可视化系统 iview版本2 第一版请看分支 这一版本主要使用开发同样采用vue，vue-echarts，echarts开发，增加了vue-video-player播放视频流，增加了视频监控。 如何使用 git clone https://github.com/fuyi501/dataV.git npm install npm run serve 效果图 后面增加。。。 :face_with_tears_of_joy: :face_with_tears_of_joy: :face_with_tears_of_joy: 开发工具 主要采用echarts开发， echarts开发起来很方便，文档也很全，可以直接使用vue+echarts开发。 不过vue中更新数据之后需要图表及时更新，我们使用echarts的话，需要自己的封装组件实现动态刷新vue-echarts使用vue-echarts可以直接实现目的，所以整个系统主要采用vue-echarts开发。 但是里面还有一个问题是地图的使用， vue-echa

ECharts+html大数据可视化大屏展示模板25套,可以根据自己需求修改数据和样式,都是基于ECharts的大数据可视化展示html的模板，直接打开html即可看到展示效果。内含：智慧物流大数据展示模板，智慧医疗大数据展示模板，智慧社区大数据展示模板，新能源车联网大数据展示模板，项目施工大数据展示模板，物流大数据大数据展示模板，商场运营大数据展示模板，可视化监控大数据展示模板，设备状况大数据展示模板，警情警力分析大数据展示模板，电子商务大数据展示模板，生产销售大数据展示模板，物联网大数据展示模板，环境污染智能检测大数据展示模板，设备环境检测大数据展示模板，车辆大数据展示模板，交通大数据分析展示模板，物流云数据看板，EChart图例使用展示模板，大数据可视化展板通用模板等

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避免流式传输 前言：使用scala和java混编完成，其中也涉及到python脚本来自动生成日志，linux crontab调度工具来定时执行脚本生成实时日志。生成的数据主要是模拟某学习网站学习视频课程的访问量（其中*以“ / class”开头的表示实战课程，然后通过流水线Flume + Kafka + SparkStreaming进行实时日志的收集，HBase来存储数据）* 注意事项（使用的软件工具及环境配置） hadoop-2.6.0-cdh5.7.0 hbase-1.2.0-cdh5.7.0 zookeeper-3.4.5-cdh5.7.0 spark-2.2.0-bin-2.6

该源码使用Qt可以可视化展示插入排序算法实现效果，通过可视化的方式和实时显示算法比较和移动的次数，方便初学者理解插入排序算法的时间复杂度和原理

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展示了常见机器学习模型的可视化展示效果，使用的平台为Dataiku以及Netron工具 XGBoost 变量重要性可视化 决策树 图形可视化 逻辑回归 回归系数可视化 神经网络 网络结构 随机森林 图形可视化 梯度提升树 图形可视化

基本实现CVRP问题的Interchange算法，不是最优解，但可以直观的展示Interchange的换路过程，和置换结果。