PowerBI 9月更新 DAX驱动可视化

这次的更新，罗叔需要强调一个重点：DAX 驱动可视化（首发理念，参考此前可视化类高级文章）。 DAX 驱动可视化指的是，表面上你在拖拽设计可视化，但由于拖拽本身的限制，导致设计者无法完全控制报告的展现，因此，微软提供了一种终极的灵活方式就是通过 DAX 来控制可视化，这是微软在设计产品时候的一个重大选择 个性化的可视化窗格 首先需要开启预览，如下： 然后可以看到： 可以选择固定到可视化效果窗格来增加某些经常使用到的视觉对象，当然还可以解除设置，如下： 除了可以取消从可视化市场添加进来的可视化对象，甚至可以取消系统默认的可视化对象 该功能是由微软实习生在夏天开发完成，罗叔喜欢的风格： 但罗叔怎么能想到就是这枚小淑女居然能这么厉害，写了这么有价值的Code，所以也欢迎越来越多的小姐姐加入 PowerBI 的行列哦。 Power Apps 可视化对象正式发布 现在可以正式使用 Power Apps 可视化对象： 请注意右下角的可视化对象，有一个提交按钮，这样就让 PowerBI 与其他系统有可能实现交互，这个 门

分子对接教程 | (9) VMD可视化对接结果

能够实现蛋白质三维结构可视化的软件非常多。比专业级的PyMOL（https://pymol.org/2/）。这个软件已经被世界上著名的生物医药软件公司“薛定谔公司（Schrödinger）”收购。 这种专业级的可视化软件不仅能够做出非常漂亮的图片，它还有强大的插件支持各种各样的蛋白质结构分析，这款软件需要购买，如果你发表的文章里提到某些内容是使用PyMOL制作的，而文章中所有作者和作者单位都没有PyMOL 下面给大家介绍一个功能同样强大的免费蛋白质三维结构可视化软件，VMD（http://www.ks.uiuc.edu/Research/vmd）。VMD由伊利诺伊大学研发。 图4.23 保存和载入显示状态 9、调换背景颜色（图4.24）：主窗口中点击 Graphics→Colors→弹出 Color Controls颜色控制窗口→Categories选Display→Names

精灵之息 开发日志（9）

其实制作精灵之息的过程一直让我有种在上个世纪给FC红白机开发游戏的感觉。 想做的东西非常庞大，但是实际上能做的东西十分有限。

9. 注解开发总结

9. CMDB前端开发(上)

CMDB前端开发(上) 大纲 登录页面 后台基本布局 登录页面 前端代码架构可以参考： https://blog.51cto.com/devwanghui/6193473 开发前预览页面 仪表盘占位页面开发

可视化设计中常见的9种图表类型

数据可视化(9)-Seaborn系列 | 分簇散点图swarmplot()

sns.load_dataset("tips") """ 案例1： 水平分簇散点图 """ sns.swarmplot(x=tips["total_bill"]) plt.show() [mpf3p5gdg9. sns.swarmplot(x="time", y="tip", data=tips, order=["Dinner", "Lunch"]) plt.show() [f8cra9y7ym.png 6和案例7 """ sns.swarmplot(x="time", y="tip", data=tips, order=["Dinner", "Lunch"], size=9) matplotlib.pyplot as plt #设置风格 sns.set(style="whitegrid") # 构建数据 tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例9： .7); plt.show() [6h6osxdhav.png] 案例地址 案例代码已上传：Github https://github.com/Vambooo/SeabornCN 整理制作：数据分析与可视化学研社

ChIP-seq 分析：Peak 注释与可视化（9）

可视化 Peak 注释 现在我们有了来自 ChIPseeker 的注释峰，我们可以使用 ChIPseeker 的一些绘图功能来显示基因特征中峰的分布。

TensorFlow2.0（9）：神器级可视化工具TensorBoard

1 神器级的TensorBoard TensorBoard是TensorFlow中的又一神器级工具，想用户提供了模型可视化的功能。 但是，TensorBoard通过结合web应用为我们提供了这一功能，它将模型训练过程的细节以图表的形式通过浏览器可视化得展现在我们眼前，通过这种方式我们可以清晰感知weight、bias、accuracy 0.9859 - val_loss: 0.0637 - val_accuracy: 0.9803 <tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x7f9b690893d0 必须为直方图可视化指定验证数据（或拆分）。 write_graph：是否在TensorBoard中可视化图像。当write_graph设置为True时，日志文件可能会变得非常大。 train_loss: 0.001972314653545618 test_acc: 0.8815 8 train_loss: 0.0018821696805457274 test_acc: 0.882 9

Play For Scala 开发指南 - 第9章 Json 开发

Play Json 简介 Play 内置了一套JSON库，以帮助开发者简化JSON操作。 Play JSON 库提供的基本类型如下： JsString JsNumber JsBoolean JsObject JsArray JsNull 在日程开发中，我们很少跟这些 Play 为开发者提供了 Format 宏，只需要一行代码便可以完成声明操作。 Json 请求与 Json 响应 Json是目前使用最为广泛的数据交换格式，利用 Play 的 Json 库，我们可以开发非常健壮的 RESTful 应用。 小结 随着NoSQL数据库和微服务的不断普及，JSON数据在Web开发中显得越来越重要。借助 MongoDB 等 BSON数据库，我们可以实现全栈式 Json 开发，大大简化了数据的处理流程。

Swift playground可视化开发

可以在playground里面进行界面开发，虽然不推荐，但确实可以 需要引入 PlaygroundSupport PlaygroundPage.current.liveView是展示内容的那个view ，将需要展示的内容赋值给它即可 应用：SwiftUI 是Xcode11中的新功能，要求macOS 10.15才可以开启预览功能，其实不升级系统，可以利用playground可视化开发来实现预览 import

数据可视化教你玩吃鸡——吃鸡 9 问 ！

我们筛选出在前100秒死亡的玩家地点进行可视化分析。激情沙漠地图的电站、皮卡多、别墅区、依波城最为危险，火车站、火电厂相对安全。绝地海岛中P城、军事基地、学校、医院、核电站、防空洞都是绝对的危险地带。 竟然还有让队友救9次的，你也是个人才。 11ggplot(data = pubg_winner) + geom_bar(mapping = aes(x = player_assists, y = ..prop..), fill="#56B4E9" (time = pubg_sub$player_survive_time) 17fit1 <- survfit(surv_object~party_size,data = pubg_sub) 18# 可视化生存率 legend.labs=c("small","medium","big"), ggtheme = theme_light(),risk.table="percentage") 9、

自学鸿蒙应用开发（9）- TimePicker组件

如下面代码中21行~49行所示，在获取TimePicker组件后，一方面在button的动作响应中计算所选时刻和当前时刻的秒数差之后用小窗口表示出来；另一方面在用户操作TimePicker时将选择结果表示在TextFile组件上。

9.开发newapp的首页index

1.轮播图效果 1.在后端开发获取banner的api： 1.在后端项目NewCenter/apps/user_operations/views.py中开发获取片区banner图的视图： from django.shortcuts 3.公告列表功能开发 1.在后端，修改user_operations.models.py下的公告表为： 1.models.py： from django.db import models from users.models

MongoDB运维与开发(9)---readConcern

// MongoDB运维与开发(9)---readConcern // readConcern产生背景： MongoDB的写请求写入Primary， secondary从Primary自动获取并且应用

jetty 9 嵌入式开发示例

jetty 9 嵌入应用程序后，小型的web应用直接打成一个单独的jar包，就可以直接运行，非常适合做Demo演示或云端集群部署。 org.eclipse.jetty.util.thread.QueuedThreadPool; 8 import org.eclipse.jetty.util.thread.ThreadPool; 9 yjmyzz.jetty.demo.server.JettyWebServer; 7 import yjmyzz.jetty.demo.util.FileUtil; 8 import yjmyzz.jetty.demo.util.JarUtils; 9 WEB_DIR, selfPath); 106 } 107 logger.info(selfPath); 108 } 109 } 我在github上开源了一个jetty9

第9章 Spring Boot开发者工具第9章 Spring Boot开发者工具

第9章 Spring Boot开发者工具 Spring Boot为Maven和Gradle提供构建工具插件。 plugin: 'war' 运行命令： gradle bootRun 9.3 Spring Boot热部署：spring-boot-devtools spring-boot-devtools 是一个为开发者服务的一个模块 base ClassLoader：用于加载不会改变的jar（eg.第三方依赖的jar） restart ClassLoader：用于加载我们正在开发的jar（eg.整个项目里我们自己编写的类）。 正是这样的实现机制，导致我们使用scala语言集成SpringBoot开发的时候，一起使用scala-maven-plugin插件跟spring-boot-devtools的时候会报错。 9.4 Spring Boot远程调试 有时会遇到一些问题：开发环境是正常的，而线上环境是有问题，而此时就需要远程调试来定位问题。 使用Spring Boot开发应用程序，支持远程调试。

可视化报表开发_可视化数据报表

当今时代，传统的报表工具已经很难满足人们对于数据可视化的期望了，而大数据处理工具却可以为人们提供了更多的选择。 RDP报表工具大屏功能和亮点 RDP大屏，仅在可视化效果上就有数百种选择，令传统报表工具望尘莫及，使用人员只需要通过拖拽方式即可实现精美的数据可视化报表。 支持30多种可视化元素组件，自由式布局，自适应屏幕展示降低开发的难度、不用开发人员具备较强的前端能力也可配置出交互友好、展现形式炫丽的大屏幕分析报表，最终将业务数据可以更好的呈现给终端用户。 RDP报表工具自定义报表功能和亮点 让业务人员可以真正的灵活配置想要的报表，无任何门槛，不需要依赖于开发人员。 RDP报表工具可视化数据集功能和亮点 可视化数据集让不擅长SQL语言的人，通过可视化界面及其引导性配置，能够完成数据库表间的关系和数据的查询，再进行报表表样的关联，即可完成报表的配置。

推荐 9 款数据可视化工具，设计变得so easy

近年来，出现了许多数据可视化工具，今天带来 9 款类型的数据可视化工具，可以做仪表板，做动态报告，一起让数据更智能，也希望你能找到最合适的工具！ RAWGGraphs 一个Web端可视化工具，完全免费，操作方便，只要进入网站，上传数据，你就可以使用几十个漂亮的数据图形由设计师创建。 官方网站上的教程和案例非常丰富，许多大公司都把它们作为自己BI平台的底层工具，适合开发人员使用。 Echarts 百度产品类似于G2开源JavaScript可视化库，但比较成熟，可以在Web端进行高度定制的可视化图表，可以产生良好的动态可视化效果，作为可视化图表插件，应用最为广泛。 Google Charts Google有自己的HTML5/SVG交互数据可视化库，叫做Google Charts。

9. 数仓开发之 DWD 层

9. 数仓开发之 DWD 层 1.