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再次迁徙到 WordPress
再次迁徙到 WordPress 经历了几个月的时间，我也从业余选手变成了即将退役的业余选手，又决定将博客换成由 Wordpress 强力驱动的卡慢博客了。 得益于 ByeTyp 插件的帮助，内容无痛迁徙。 旧的博客依然在旧的虚拟主机上跑着，而本站目前运行在一年不超过十刀的垃圾 vps 上，希望体验不会太差。 旧的虚拟主机已经过期了。
63010编辑于 2022-09-23 - 来自专栏服务端技术杂谈
：UBER数据大迁徙
最初的版本花了约5个月从创意到生产部署，我们将描述它具体的实施细则在未来的博文中。 从SQLAlchemy（开源软件）到Schemaless（无模式） 编写一个新的可扩展的数据存储一个从无到有的创举。
2.8K70发布于 2018-04-16 - 来自专栏PPV课数据科学社区
大数据视角下的春运迁徙图 来看看你的城市的迁徙半径
今年春节期间，百度做了一个可视化很高的专题【百度迁徙】，讲春运期间各地区的人口迁徙情况。动态图，图很漂亮，也很直观。 前两天我在微博分享了9张主要地区的迁徙图，反响热烈，有的认为象玫瑰，有的是莲花，还有牡丹。于是决定整理全国34个省会城市的迁徙图。来看看你所在的地区的迁徙路线是什么“花”。 每个地区4张图，第一张是大年三十晚8：00的迁徙图，此时还在路上奔波的人一定是归心似箭一族；第二张是初一早上10:00的迁徙图，初一大早就忙什么呢？ 迁徙半径远小于上海和北京。最后一张象蝴蝶吗？ 4、重庆 重庆：这四张图都能发现北京、上海、广州、深圳都是迁徙的重点，并且都是成对出现，如上海迁入和迁出并存。 重庆的迁徙图像什么呢？向右偏的莲花？ 5、哈尔滨 哈尔滨人民有多爱三亚，看看这四张图就明白了。
3.3K40发布于 2018-04-20 - 来自专栏木溪知识加油站
从Eclipse项目迁徙至AndroidStudio
下面分享一段Eclipse项目迁徙至Android Studio过程，如下以"ppt"形式展出： ? 01 ? 02 ? 1 ? 2 ? 3 ? 4 ? 5 ? 6 ? 7 ? 8 ? 9 ?
61720发布于 2019-08-09 - 来自专栏CDA数据分析师
Excel制作中国迁徙数据地图
2014年春节，百度发布了基于大数据的可视化产品春运迁徙地图（http://qianxi.baidu.com/），在中国地图上直观地看到各城市间的人流迁徙，经央视报道使用，一时惊艳。 这种炫酷的迁徙地图可视化形式，直观又形象，科技感十足，赢得哇声一片。 ? Excel能做这种地图吗？当然不能，一个普通的办公软件和一个最新的大数据可视化产品是无法相比的。 公式为： K列，x，=IF(MOD(J5,2),$G$6,INDEX($C$5:$C$40,J5/2)) L列，y，=IF(MOD(J5,2),$H$6,INDEX($D$5:$D$40,J5/2)) 得到迁徙地图界面。 ? 4、检查模型。 切换省份和指标，检查确认数据引用、图表绘制的正确性，完成模型。 5、夜视风格。 还可格式化出如下图的黑底发光夜视效果，具有科技感，接近百度迁徙地图的风格。 ，推荐2：大数据可视化工具tableau。
5.6K100发布于 2018-02-23 - 来自专栏用户10004205的专栏
使用贝塞尔曲线制作迁徙图
SK.Framework; public class Foo : MonoBehaviour { private void Start() { //通过起点(0,0,0)、控制点(0,7,5) 、终点(0,0,10)生成贝塞尔曲线各点 Vector3[] points = new Vector3(0f, 7f, 5f).GenerateBeizer(Vector3.zero, .SetTextureMode(LineTextureMode.Tile) //设置起始宽度 .SetStartWidth(.5f ) //设置结束宽度 .SetEndWidth(.5f); } } 上述代码中用到对LineRenderer类的拓展函数： using UnityEngine
52710编辑于 2022-08-29 - 来自专栏网络爬虫
通过人口迁徙观察城市发展
由于人口的迁徙会对个城市的发展产生重大的影响，因此建议小伙伴们在就业、安家进行选择的时候，密切关注全国重点区域、重点城市的人口变化情况，综合趋势分析做好规划。
36910发布于 2021-08-11 - 来自专栏向治洪
抢滩数字时代，2023年人才迁徙报告
脉脉人才智库发布《抢滩数字时代·人才迁徙报告2023》，通过平台大数据分析，盘点2022年最受关注的人才趋势，为人才求职和招聘提供前沿洞察。 月薪2.5w-5w职场人，被裁员风险最大 当裁员风暴来袭，“高级打工人”承担的风险最大。 在受访群体，月薪2.5w-5w的职场人中，被裁员的比例最大（占比约9.9%）；而月薪水平较低的职场人被裁员比例相对较小，月薪8k及以下的职场人中被裁员比例约为1.5%，月薪8k到1.5w职场人中被裁员比例约为
64430编辑于 2023-07-24 - 来自专栏大数据文摘
【深度】另类视角看百度迁徙图
感谢大数据，在2014给我们带来最为直观的感受，下面这张图是百度提供的迁徙动态图，这些美丽的亮线就是春运路上大家的足迹，如果您使用过智能手机，并使用过定位功能的话，那么从您踏上旅途的那一刻开始，从出发地到目的地的数据就会在这张图上画出一条淡淡的线 如果要说明“逆向迁徙正在改变着今年的春运"，至少应该拿些数据说话，到底今年春运这段时间有多少人“逆向”，有多少老人“逆向”？而不是仅凭火车站一线人员的某些“特别”发现。 而且，“逆向迁徙”这词可不是今年才开始用，搜搜百度“春运 逆向迁徙”，满眼都是去年春运的文章！所以建议，新闻应该严谨的要传达准确含义，应多做功课，不能只做“新”而不用“心”！ 百度迁徙确实做了一些东西，海量数据的小时级处理，一定的可视化技术。但无论从项目思想、还是可视化的主体而言，都不是什么创新的东西，类似的、雷同的东西，相信从业者几年前就见过。 什么时候回，怎么中转，怎么抢到票，怎么避开中途可能的异常情况，甚至配套的黄牛识别问题，这些都是和大数据息息相关的，怎样采集更广泛的外部数据，怎样构建模型发挥大数据的分析及预测价值，怎么通过大数据产品的可视化技术连接用户
1.2K60发布于 2018-05-18 - 来自专栏Tz一号
Echarts大数据可视化物流航向省份流向迁徙动态图，开发全解+完美参数注释
; option = { backgroundColor: '#404a59', // 地图背景颜色 title: { text: '迁徙图 www.baidu.com", //小标题链接 target:"blank", //'self' 当前窗口打开，'blank' 新窗口打开 padding:5, // 标题内边距 5 [5, 10] [5,10,5,10] left:"center", // 组件离容器左侧的距离,'left', 'center', 'right', '20%' top:"5%", // 组件离容器上侧的距离,'top', 'middle', 'bottom','20%' right:"auto", / geo'使用地理坐标系 zlevel: 2, large: true, // 是否开启大规模散点图的优化，在数据图形特别多的时候（>=5k）可以开启。
3.7K10发布于 2020-09-10 - 来自专栏大数据文摘
百度迁徙用到了哪些技术？
作者：承哲 作者公众号：shouxifayanzhe 作者微博：http://weibo.com/intper 摘自：虎嗅 最近一朋友问我百度迁徙图到底是怎么弄出来的？ 5）混合定位，就是将上述定位方法全部混合，定位半径精确范围是60米左右。 基于以上定位方法，使用大数据相关技术才能实现比较精确的定位。 百度迁徙的数据从哪里来？ 好了，现在再谈最后一个问题了，有了这样的技术后，百度迁徙的数据从哪里来。 数据来源一：地图用户。 最后，百度用这些定位数据的变化在春节期间做出了很diao的“百度迁徙”。 结语 百度迁徙图非常有意思，我们看到的是一个最后呈现的完整数据图，但是在这背后确有十分复杂的高精尖技术做支撑，远比我们想象中的复杂。
70070发布于 2018-05-23 - 来自专栏Qt项目实战
Qt编写地图综合应用2-迁徙图
一、前言 在很多web系统中，尤其是大屏系统中，经常可以看到类似于飞机迁徙图的效果，这个在echart中也是最常用的一个效果，迁徙图既可以是一个飞机也可以是其他形状，然后有一条动态的移动轨迹来表示流向， 一般都是多个点流向一个点，也可以做成一个点流向多个点，是个多对多的关系，常用来表示人口迁徙、动物迁徙、黑客攻击、病毒攻击、数据流向、产品流向等。 迁徙图和上一篇的闪烁点图类似，也需要提供三个基本要素：城市名称集合、城市经纬度集合、中心点城市经纬度，至于城市点的颜色和迁徙流向箭头的颜色，都可以单独设置，echart对每个类对象都竭尽全力的提供了各种各样的属性 三、体验地址 体验地址：https://pan.baidu.com/s/1uQsDQO5E5crUBN2J-nPeLQ 提取码：1jkp 文件名：bin_map.zip 国内站点：https://gitee.com << QString(" effect: {show: true, period: 4, trailLength: 0.02, symbol: 'arrow', symbolSize: 5,
1K00发布于 2020-04-05 - 来自专栏PPV课数据科学社区
【Excel控】高手教你用Excel制作百度迁徙数据地图
2014年春节，百度发布了基于大数据的可视化产品春运迁徙地图（http://qianxi.baidu.com/），在中国地图上直观地看到各城市间的人流迁徙，经央视报道使用，一时惊艳。 这种炫酷的迁徙地图可视化形式，直观又形象，科技感十足，赢得哇声一片。 ? Excel能做这种地图吗？当然不能，一个普通的办公软件和一个最新的大数据可视化产品是无法相比的。 公式为： K列，x，=IF(MOD(J5,2),$G$6,INDEX($C$5:$C$40,J5/2)) L列，y，=IF(MOD(J5,2),$H$6,INDEX($D$5:$D$40,J5/2)) 得到迁徙地图界面。 ? 4、检查模型。 切换省份和指标，检查确认数据引用、图表绘制的正确性，完成模型。 5、夜视风格。 还可格式化出如下图的黑底发光夜视效果，具有科技感，接近百度迁徙地图的风格。 ，推荐2：大数据可视化工具tableau。
2.9K40发布于 2018-04-19 - 来自专栏PPV课数据科学社区
百度迁徙--带您看春运大数据
一张图，尽显中国春运迁徙实景。 这张图，显现中国当下民生现状。 百度迁徙，是目前最接地气的大数据。 在百度上有11,900,000个搜索，而在微博上有找到 138556 条结果，在微信朋友圈里，百度迁徙也是大家讨论的热点。大数据这个词并不多少见，但是为何百度迁徙受到如此大的关注呢？ 从百度迁徙中，可以看到很多动态的迁徙状况。 据央视提供的数据，30多年来，中国的春运大军从1亿多人次到36亿人次。 说到大数据，人们可能感觉它跟云计算一样，有些让人们摸不着头脑，很多的厂商在谈大数据是，上来就谈5个V啊什么的，一下子就把人们的兴趣值降到最低，你几个V关我何事？ 我认为，百度迁徙只不过是借助春运、回家过年这种当口发布的，百度内部还有更加“独家”的大数据分析，而不仅仅只是迁徙，坐等进一步发布。
1.5K40发布于 2018-04-18 - 来自专栏华章科技
大数据迁徙图：逃离北上广，他们竟然去了这里！
艾普大数据对“逃离北上广深人群”采用了如下定义：从北京、上海、广州、深圳离开后，迁徙至省会城市或热点二线城市，并在该城市驻留超过两个月的人群。 从北上广深人群迁徙图和北上广深人群流入城市TOP10图可看出，逃离一线城市的人群，主要流向了重庆、杭州、成都、厦门、苏州等地。 ? 图1-北上广深人群迁徙图 ? 图2-北上广深人群流入城市TOP10 | 重庆成最受青睐城市 除了反映从北上广深逃离人群整体流向的迁徙图外，艾普大数据还针对北京、上海、广州、深圳四大城市，分别研究了其逃离人群流向城市的分布情况。 图5-广州人口流向城市TOP10 ? 图6-深圳人口流向城市TOP10 ?
78230发布于 2018-08-16 - 来自专栏GPUS开发者
利用NVIDIA迁徙学习工具包加速智能视频分析
图1的流程图显示了NVIDIA如何为经过预训练的模型启用逐步迁徙学习，并为IVA应用程序开发人员提供了端到端的深度学习工作流。 提供迁徙工具以帮助用户准备输入数据。 ? (图1:使用迁移学习工具包的工作流) 对于计算机视觉使用的例子，模型的内存占用需要是紧凑的。 您应该使用不同的超参数值来重新训练预先训练的模型，将learning_rate降低到1e-5。将批处理大小增加到32可以提高准确性。 hdf5 \ - b32 目标检测任务评价的样本输出如下图所示。 步骤5:模型导出 一旦适应完成，模型就可以导出为DeepStream SDK可用的格式，例如通用文件格式(uff)。
1.2K20发布于 2018-12-25 - 来自专栏优雅R
「R」数据可视化5 : 气泡图
本文作者蒋刘一琦 在生物信息领域我们常常使用R语言对数据可视化。在对数据可视化的时候，我们需要明确想要展示的信息，从而选择最为合适的图突出该信息。 , MURC, MIB1, FOXC2, FOXC1, ADAM19, MYL2, TCAP, EGLN1, SOX9, ITGB1, CHD7, HEXIM1, PKD2, NFATC4, PCSK5, PLN, TSC2, ATP6V0A1, TGFBR3, HDAC9 ## 2 GNA13, ACVRL1, NRP1, PGF, IL18, LEPR, EDN1, GJA1, FOXO1, GJA5, , PLXND1, CAR2, ACTC1, TBX4, SMAD3, FZD3, SHANK3, FZD6, HOXB4, FREM2, TSC2, ZIC5, TGFBR3, APAF1 ## 5 The threshold refers to the -log(adjusted p-value) (default=5) ?
3.8K30发布于 2020-07-06 - 来自专栏CDA数据分析师
一万多条拼车数据，看春运的迁徙图
= spring['orders'] 以上代码的意思就是连接本地 Mongodb-spring 数据库 -orders 文档集合 Pyecharts：是大名鼎鼎的 Echarts 的 Python 可视化图表库
81620发布于 2019-05-13 - 来自专栏人称T客
调研：移动OA已亡 迁徙到移动办公已成必然趋势
根据IDC调查，全球37%工作人口将在2015年底迈入移动化。这相当于全球有13亿移动工作者，以此来推断中国移动办公人员将达3亿，如果从这数值来看中国的企业移动化市场已迈进千亿级关口。 移动OA曾经承载着移动办公的入口的使命，吸引了众OA厂商进入，但是随着企业对于移动办公应用和需求的不断深入，移动OA受传统PC OA端的束缚，移动OA并没有象预期那样爆发，相反移动OA也走进了他们市场生命周期的未端，逐渐的向移动办公迁移。另外，从OA厂商战略重点，移动OA仍不能成为营收主力，所以在投入上相比2014年出现
1.1K90发布于 2018-03-21 - 来自专栏Excel催化剂
Excel省市交叉销售地图
百度公司早在2014年春运期间推出了百度迁徙项目，首次启用百度地图定位可视化大数据播报了国内春节人口迁徙情况,引发了巨大关注。 效果如图： 紧随其后，Excel数据可视化圈内扛把子，刘万祥老师用Excel做了一个十分相似的人口迁徙地图交互式可视化图表。这份人口迁移地图构思之巧妙，制图之精湛，功力之深厚，一览无遗，叹为观止。 这里简要回顾下： 作图思路： 迁徙射线可用散点图绘制，迁徙数量可用气泡图绘制。 m = Sheets("各省射线图").Range("G5").Value Sheets("各省气泡图").Cells(m + 5, 6) = "=IF(G4,0,iferror（index(城市交叉! A1:MF1,0)）-sum（F5:F" & m + 4 & "),0）)" Sheets("各省气泡图").Cells(m + 5, 7) = "=IF(Q6=F4,0,iferror（index(城市交叉
6.5K10发布于 2021-08-19
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