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ThoughtWorks 2015年11月期技术雷达正式发布！
cn.pdf 订阅技术雷达，获取未来更多技术雷达相关内容： http://info.thoughtworks.com/technology-radar-subscription.html 本期精彩集锦 我们创建并分享 ThoughtWorks 技术雷达,正是为了达成这一使命。 雷达以独特的形式记录技术顾问委员会的讨论结果,从CIO到开发人员, 雷达为各方利益相关者提供价值。这些内容只是简要的总结,我们建议您探究这些技术以了解更多细节。 雷达的本质是采用图形化方式将各种技术归类为技术、工具、平台和语言及框架四个象限。倘若雷达中的某种技术可以被归到多个象限中，我们会选择看起来最合适的一个。 要了解关于雷达的更多背景,请参见 thoughtworks.com/radar/faq
89190发布于 2018-04-20 - 来自专栏ThoughtWorks
从未失约｜2017年11月期技术雷达正式发布！
技术雷达是由 ThoughtWorks 技术战略委员会（TAB）经由多番正式讨论给出的最新技术趋势报告，它以独特的雷达形式对各类最新技术的成熟度进行评估并给出建议，为从程序员到CTO的利益相关者提供参考 技术雷达报告使用可视化的方式将技术趋势分为四组，分别涵盖技术、平台、工具和语言与框架，每个领域又进一步细分为暂缓、评估、试验或采用。 容器编排首选Kubernetes Kubernetes 及其在许多项目中逐渐增强的主导性推动了大量雷达条目的更新，以及更多的讨论。 Chaos Engineering：在早期的技术雷达中，我们讨论了Netflix的Chaos Monkey。 在上个版本的技术雷达中我们所提到的基于Clojure 的GorillaREPL，就属于此类工具。
96890发布于 2018-04-17 - 来自专栏phodal
从2016年11月期《技术雷达》看前端的未来
新一期的ThoughtWorks技术雷达有点出乎意料，使用new标签的框架、工具、技术、语言等等超过了一半——Vue.js、ES2017上榜，Three.js凭着VR的火又上榜了，还有熟悉的Electron 当然如雷达所说，WebRTC将会形成未来在Web上进行AR/VR 协作的基础。 接着再让我们看看一些架构上的变化吧。 因此在这一期的雷达里，你可以看到微前端的概念（micro frontends）。这也是在上一个项目里，我们尝试做的一部分，遗憾的是并没有成功完全实施。 API设计及使用—>简单 如我们所见的Spring Boot已经变成推荐采用的程度了，按雷达上的习惯用语：“我们已经在多个项目上使用这个框架”——反正我最近的项目都是用这个框架。 因此在 API 设计上，雷达上给出了两个不错的案例： >>>>强化后台查询 ?
1K100发布于 2018-01-29 - 来自专栏ThoughtWorks
无障碍性测试工具 Pa11y｜技术雷达
Pa11y是基于HTML codeSinffer以及PhantomJS制作而成的网站内容A11y自动化检查工具。 ThoughtWorks技术雷达VOL.16将其放在试验阶段，鼓励大家对它进行尝试和使用。 ? Pa11y本身运行在node环境下，通过npm install安装。 另外和其他A11y测试工具相比，除了免费和开源之外，Pa11y还衍生出了许多不同目的的、基于核心工具Pa11y的Pa11y-X工具。 Pa11y-Dashboard还提供可视化图表，协助分析质量趋势。 ? 另外，基于Pa11y这个核心工具还衍生出了专为CI准备和优化过的命令行工具Pa11y-CI等工具。 随着需求的增加，这个平台里面的工具也在Pa11y team的维护下逐渐增多，逐渐形成了一个A11y测试工具全家桶。 ?
1.2K50发布于 2018-04-17 - 来自专栏ThoughtWorks
从2016年11月期技术雷达看前端的未来｜洞见
当然如雷达所说，WebRTC将会形成未来在Web上进行AR/VR协作的基础。 2 接着再让我们看看一些架构上的变化吧。 我在那篇《前端演进史》对前端的演进做了相当多的介绍，并在《后台即服务演进史》里对"后台即服务"开了个头，在这篇文章里让我们根据技术雷达来继续补几刀。 因此在这一期的雷达里，你可以看到微前端的概念（micro frontends）。这也是在上一个项目里，我们尝试做的一部分，遗憾的是并没有完全成功实施。 如在这期的雷达上，Auth0可以为我们提供一个授权服务，以及AWS Lambda可以直接使用 AWS系列云服务来对数据进行处理。 关于这期技术雷达我就不多说了，读者可以自己去看。 点击［阅读原文］就可以获取最新一期ThoughtWorks技术雷达。 那么未来，你想玩哪种技术。 ----
83230发布于 2018-04-17 - 来自专栏全栈程序员必看
毫米波雷达跟激光雷达_毫米波雷达市场
激光雷达 激光雷达的波长介于750nm-950nm之间， 以单线或多线束机制辐射光束，接收目标或环境的反射信号， 以回波时间差和波束指向测量目标的距离和角度等空间位置参数。 超声波雷达的主要优点是： (1) 雷达结构简单模块小巧且易于实现。 (2) 超声波雷达数据处理算法清晰易于系统开发。 超声波雷达的主要缺点是： (1) 超声波雷达的作用距离近，其作用范围几厘米到几米之间，常常用于车 载后向和近距离目标的探测，作为倒车辅助传感器。 (4)毫米波雷达模块小巧， 易千安装， 可以在智能化汽车上安装多个毫米波雷达传感器元件以便于道路覆盖探测。 毫米波雷达主要缺点是： (1)远距离探测信号衰减大， 信号处理算法也较为复杂。 车载雷达类型多种多样， 考虑到车载道路环境， 相对于超声波雷达、激光雷达和汽车光学传感器（如摄像头等）， 毫米波雷达凭借探测距离远、分辨率高， 受雾、雨、雪等复杂天气影响较小， 能全天候、全天时工作等优良特性
1.2K10编辑于 2022-10-01 - 来自专栏码生
雷达图
let option = { /* 标题 / title: { text: '自定义雷达图' }, / 说明图 / legend: { data: ['图一','图二', '张三', '李四 / splitLine: { lineStyle: { color: 'rgba(255, 255, 255, 0.5)' } } } ], series: [ { name: '雷达图
1.2K30发布于 2020-09-18 - 来自专栏呼延
雷达监测
来源 lintcode-雷达监测 描述 一个2D平面上有一堆雷达（雷达有x, y坐标，以及能探测到的范围r半径）。现在有一辆小车要从y = 0和y = 1的区间里面通过并且不能被雷达探测到。 （可以认为，小车是一条长度为1的线段，沿直线从x = 0 向右前进） 雷达数量为n，n <= 1000。 雷达的坐标x为非负整数，y为整数，r为正整数。 解释： 在(0,2)处有个雷达，它能探测到以(0,2)为圆心，半径为1的圆形区域，小车不会被检测到。 解释： 在(0,2)处有个雷达，它能探测到以(0,2)为圆心，半径为2的圆形区域，(1,2)处的雷达能探测到以(1,2)为圆心，2为半径的圆形区域。2号雷达可以探测到小车经过。
1.6K20发布于 2019-07-01 - 来自专栏气python风雨
雷达系列：两种基于雷达基数据绘制雷达CAPPI图的方式
两种基于雷达基数据绘制雷达CAPPI图的方式 个人信息 公众号：气python风雨 温馨提示 由于可视化代码过长隐藏，可点击运行Fork查看 若没有成功加载可视化图，点击运行可以查看 ps:隐藏代码在【 site-packages (1.17.0) Collecting arm-pyart Downloading https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/packages/11 0mSuccessfully installed arm-pyart-1.19.1 mda-xdrlib-0.2.0 netCDF4-1.7.1.post2 xradar-0.6.4 PY-ART 当前最流行的雷达开源库
1.5K11编辑于 2024-09-20 - 来自专栏鲸鱼动画
Canvas监测雷达
doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>canvas二维雷达</title> <script src="https://ajax.aspnetcdn.com
1.1K21发布于 2020-10-09 - 来自专栏prepared
ThoughtWorks 技术雷达
技术雷达用来追踪技术，在雷达图的术语中，每一项技术表示为一个 blip，也就是雷达上的一个光点。 技术雷达用象限和圆环来阻止这些 blip，其中象限标识一个 blip 的种类，目前有四个象限：技术、平台、工具以及语言与框架。 建议每次发布新版技术雷达的时候，重点关注：采纳和暂缓。 在技术雷达中，我们使用“采用”一词来表示强烈推荐某项技术，这意味着该技术在实际应用中被广泛采用。 举个例子，在 2018 年 11 月的技术雷达中，事件风暴（Event Storming）被列为"采用"项。如果你对事件风暴还不了解，我建议你点击文末的参考链接了解一下。 技术雷达是一个很好的组织技术的方式，可以让我们时刻关注新的成熟技术，避免使用不推荐的技术。
57710编辑于 2023-12-07 - 来自专栏android技术
Android雷达效果
雷达.gif 定义一些变量 private int width, height, radius; private SweepGradient sweepGradient; private
93710发布于 2020-07-03 - 来自专栏气python风雨
雷达系列 | 如何绘制极坐标下的雷达数据
雷达系列 | 如何绘制极坐标下的雷达数据 温馨提示 由于可视化代码过长隐藏，可点击运行Fork查看 若没有成功加载可视化图，点击运行可以查看 ps:隐藏代码在【代码已被隐藏】所在行，点击所在行，可以看到该行的最右角 ，会出现个三角形，点击查看即可 前言 一位读者朋友私信说不知道怎么处理极坐标下的雷达数据，那么我们今天来了解一下 项目目的 本项目旨在解决在气象作图过程中将雷达数据的极坐标转为经纬度的问题 需要注意的是 ，你必须知道雷达的坐标、方位角与库长 项目方法 azimuth_range_to_lat_lon 是 MetPy 库中的一个函数，用于将极坐标系统中的方位角和距离位置转换为经纬度坐标。 注意 这个函数对于处理雷达数据或任何其他以极坐标形式提供的地理空间数据非常有用，因为它允许用户将这些数据转换成更常见的经纬度格式，以便进行进一步的分析或可视化。 from metpy.plots import add_timestamp, colortables, USCOUNTIES from metpy.units import units 数据处理 # 打开雷达数据文件
80711编辑于 2024-11-04 - 来自专栏全栈程序员必看
雷达系统及信号处理_毫米波雷达信号处理
1.2 雷达的分类 1.3 雷达的基本功能 1.4 雷达的性能指标 二、脉冲体制雷达 2.1 系统构成及作用 2.2 雷达接收机 三、Key Points 3.1 为什么雷达接收机同时需要 I/ 3.2 高质量接收机设计的要求 本文要解决的问题： 雷达是什么？ 雷达的基本功能有哪些，即雷达可以解决什么问题？ 脉冲体制雷达的系统构成及各模块的作用？ 雷达接收机需要两个通道 I/Q 的原因是什么？ 一、雷达概述 1.1 什么是雷达？ 按照雷达频段分 按照雷达信号分 按照信号处理方式分 按照天线扫描方式分 超视距雷达 微波雷达 毫米波雷达 激光雷达 连续波雷达 脉冲雷达 脉冲压缩雷达 相参累积雷达 非相参累计雷达 动目标显示雷达 动目标检测雷达 脉冲多普勒雷达 合成孔径雷达 机械扫描雷达 相控阵雷达 1.3 雷达的基本功能 雷达常见的应用场景有： 海陆空的监视、导航和武器制导；
1.4K30编辑于 2022-09-27 - 来自专栏绘图
pyecharts 简单雷达图
.add_schema(schema) .add("成绩", data) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="学科成绩雷达图 /chart/雷达图.html")结果展示
15921编辑于 2025-07-02 - 来自专栏EpiHub
雷达图面积计算
（譬如个人在下面10个维度的得分，可以知道数学、英语、生物、音乐及运动等部分还需加强） image.png 本文主要介绍在R中如何绘制雷达图，并计算雷达图的面积。 1.雷达图 这里的雷达图，主要借助于fmsb包进行，具体设置参考Basic radar chart。 画雷达图之前，我们需要准备数据，数据包括的几个维度，如下： Data 这里有八个维度，里面各个维度的名称用V1-V8表示。记住，第一行，第二行是雷达图的刻度尺，即0开始，10结束，单位长度为10。 这里采用的思路是，将雷达图转成shapefile空间polygon形式，然后通过计算polygon来计算面积。 Change polygon 这里将雷达图转成polygon，利用自带的star函数。 先绘制一个雷达图的形状。然后确定各个点的坐标位置。
1.9K20编辑于 2022-11-03 - 来自专栏数字芯片
雷达LFM信号分析
雷达LFM信号分析 image.png 是信号s(t)的复包络。由傅立叶变换性质，S(t)与s(t)具有相同的幅频特性，只是中心频率不同而以，因此，MATLAB仿真时，只需考虑S(t)。
1.8K10发布于 2020-07-20 - 来自专栏数据森麟
Python绘制雷达图
本篇文章介绍使用matplotlib绘制雷达图。 雷达图也被称为网络图，蜘蛛图，星图，蜘蛛网图，是一个不规则的多边形。雷达图可以形象地展示相同事物的多维指标，应用场景非常多。 本文中用某高校大一的期末考试成绩作为例子来演示雷达图的效果。 在上面的例子中，将两位同学的考试成绩绘制成了雷达图，通过雷达图，可以看出两个人的单科成绩互有高低，而整体来看，两位同学的成绩都很优秀。 上面的雷达图中，网格线都是圆形的，而用折线图连接的雷达图两个维度之间是直线连接的，所以将网格线换成多边形会更合理一点。 而相对于圆形的雷达图，在多边形的雷达图中，不会出现雷达图与网格线的不合理交叉(雷达图与网格线交叉两次)，使用多边形网格线更合理。
4.1K10发布于 2021-03-09 - 来自专栏全栈程序员必看
雷达系统导论_雷达信号处理基础第二版
1.4雷达信号处理的共同主线 雷达能否对于环境中的目标进行检测、跟踪和成像，收到目标、环境和雷达自身的影响，此外还与这些物体的反射回波的方式有关。两个最基本也是最重要的信号质量测度是SIR和分辨率。 注意：1）文献中通常没有明确指出需要给定的是单程还是双程3dB波束带宽，对于单基雷达应该采用双程波束带宽。 雷达分辨单元的体积V近似于3dB天线主瓣对应的总立体角与距离分辨率的乘积。 雷达信号处理运算的下一个层次是多个脉冲数据运算。 1.5.5检测 雷达信号处理最基本的功能是检测感兴趣的目标是否存在。需要采用统计模型，比如阈值检测。
1.1K20编辑于 2022-11-01 - 来自专栏气python风雨
雷达系列：如何使用python进行多部雷达数据反演风
如何使用python进行多部雷达数据反演风 前言 之前在公众号气python风雨发的素材募集中，有读者询问如何使用多部雷达反演风场 这个好办，前人早已写了库 雷达反演风一直是难题，今天我们介绍一个利用雷达数据反演风的库 以下是它的官方示例之一 这显示了如何从悉尼上空的 4 个雷达中检索风的示例。 我们使用平滑来降低中气旋区域的上升气流的幅度。 观测约束从通常的 1 减少到 0.01，因为我们使用了 4 个雷达，因此我们考虑了更多的数据点。 此示例使用 pooch 下载数据文件。 • min_bca (float): 两部雷达之间的最小波束交叉角，单位度。30.0 是文献中常用的值。 • max_bca (float): 两部雷达之间的最大波束交叉角，单位度。 ， 不仅能够克服单一雷达观测的局限性， 还能在复杂天气条件下提供更准确、更详细的风场结构。
2.4K11编辑于 2024-08-21
腾讯云开发者
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