三、搭建步骤通过smardaten构建港口作业分析大屏,仅需以下四个核心步骤:大屏框架生成:利用AI指令快速生成大屏布局、图表与样式;样式优化:根据业务需求删减非必要指标,补充缺失模块并美化样式;组件配置与绑定 四、大屏设计4.1、AI生成大屏进入应用设计界面,唤起右下角的AI助手,输入大屏生成指令:“生成一个管理港口作业的大屏,包含货物吞吐量、船舶调度、泊位利用率等多个模块指标”输入大屏生成指令后,系统便会根据业务场景 双击进入大屏配置后台,我们观察后发现,AI不仅精准还原了我们要求展示的全部核心指标,而且其生成的布局配色专业、图表类型选用得当,整体视觉效果与可用性均达到了较高水准。 六、体验总结通过对港口作业分析大屏的完整搭建,我们充分体验到smardaten平台在数据可视化大屏开发中的显著优势:AI助力,高效起步:通过自然语言指令快速生成专业大屏框架,大幅降低初始设计成本,实现分钟级原型搭建 配置灵活,维护便捷:通过拖拽调整、AI指令和条件规则,可快速响应业务变化,确保大屏长期实用价值。
ClaudeCode+积木报表一句话生成数据大屏》。点进去之前心态是平的,AI生成图表这两年看过太多demo,无非「能跑」但「不能用」。视频结束的时候我直接坐起来了。 看完会明白:JimuReport积木报表的AI大屏,已经不是玩具了。 这次为什么和以前不一样过去几年的"AI生大屏",毛病都差不多:能出一张图但出不了一整屏;能拼出三列但没装饰像90年代后台;mock数据漂亮但真实接口一接就崩。 明确"左中右"+组件名——三列布局是大屏80%的场景,白描比让AI自己设计稳得多。指标颗粒度写到字段——"成交额上涨家数换手率"这种精度,AI才能生成像样的mock数据。 平台特定语法必须在prompt里写出来,业务字段AI能猜,平台语法不能猜。跳转总结为什么会失眠——不是工具多酷炫,是它改变了大屏交付的成本结构。
随着科技的快速发展,触摸屏设计的应用无处不在,它们不仅仅使用于手机和平板,也在台式电脑上使用。由于台式电脑的规模和尺寸更大,此类触摸屏的设计可能会给设计师带来一些独特的挑战。 当你习惯了用拇指大小的区域来做屏幕设计时,你如何去设计超大触摸屏?这里笔者整理了一个关于超大触摸屏的设计指南,为设计师们设计用户交互提供灵感。 用户在公共场所中使用大屏设备,并不意味着他们希望其他人知道自己在做什么,特别是在输入一些重要信息时。而屏幕越大,其他人就越有可能看到用户输入的内容。 7.设置明显的交互按钮 5.jpg 此类设计需要向用户展示如何与屏幕交互,并不是每个用户都能马上理解如何在屏幕上进行操作。 建议使用诸如动画和按钮之类的视觉提示来帮助引导用户完成整个过程。 结论 你是否有过对超大触摸屏设计的经验?这种触摸屏的设计已经成为一种流行的趋势。就算目前你还没有做过此类的设计,相信不久你也会接触到。
abbrlink: ‘0’ 方案 一句话总结 适合场景 不适合场景 scale 整体等比缩放,简单粗暴 比例固定的展示型大屏 超宽屏/非标比例/有交互 vw/vh 视口单位,真正的流式适配 需要铺满全屏的响应式大屏 如果大屏上有 tooltip、弹窗、拖拽等交互,鼠标位置会对不上。这个问题在 ECharts 的 tooltip 上尤为明显。 坑 3:超宽屏留白。 就像我朋友遇到的情况,16:9 的设计稿放到 32:9 的拼接屏上,两边各空一大块。你可以选择拉伸(Math.max),但内容会变形。 适用场景 固定比例的纯展示大屏,没有复杂交互,交付时间紧。 rem 在移动端是经典方案,但在大屏场景,我觉得不如 scale 简单或 vw/vh 灵活。 Q:大屏需要适配移动端吗? A:一般不需要。大屏就是大屏,手机打开看的场景极少。如果甲方非要,建议做两套页面,用媒体查询切换,而不是一套代码适配所有。 总结 大屏适配没有银弹。
大屏开发心得 布局篇 因为大屏不是对外开放的,所以可以使用固定的浏览器。既然这样其实是可以使用一些相对比较新的技术的。所以在布局这块我优先选择使用flexbox技术。 因为大屏屏幕很大,设计师给出的设计图通常会有很大的尺寸。其实设计师并不知道的是大屏屏幕在再大,也不过就是一个显示屏的尺寸。其实那这块需要的就是一个等比缩放。 所以在布局之前需要首先设置的是外框尺寸 html, body { height: 100%; } 大屏首先要把要把这种尺寸的差异解决,这就体现出来flexbox的优势了。 大屏模糊的问题 大屏一般都是多块屏幕拼凑起来的一整块屏。设计稿给的一个页面。开始的时候我们是按照一个页面进行开发的。但是投到一个大屏的时候问题来了,因为放的很大,锯齿很严重。 所以后来还是把大屏分开了,设计稿的每个部分拆成一个页面,每个小屏幕显示一个页面。这样子锯齿情况就减轻很多。 还解决了一个问题,就是整个屏幕的时候,字体太大。
abbrlink: ‘0’ 引言:大屏适配的痛点与破局之道 在数据可视化大屏项目中,开发者常常面临这样的困境:同样的设计稿,在1920×1080屏幕上完美显示,到了3840×2160或1366×768的屏幕上却面目全非 今天,我将分享一种JS+CSS协同作战的大屏自适应方案,它不仅解决了适配问题,还保持了代码的优雅与可维护性。 一、方案核心思想:视窗单位+动态计算 1.1 为什么选择vw/vh? 但在大屏场景下,这些方案各有局限: rem:依赖根字体大小,复杂场景计算繁琐 百分比:依赖父元素,多层嵌套时难以维护 媒体查询:断点固定,无法实现连续自适应 vw/vh单位基于视窗尺寸,天生适合大屏适配 在开发大屏项目时,我的建议是: 基础布局使用CSS:利用SCSS函数保持代码简洁 动态内容使用JS:利用工具类保持灵活性 关键组件混合使用:结合两者优势实现最佳效果 记住:没有最好的方案,只有最适合的方案 根据项目需求和团队习惯,灵活选择组合策略,才能打造出既美观又实用的大屏应用。
大屏数据显示优化 大屏数据的页面里面包含了一些3D地图和世界航班趋势图,反应上来有个问题,就是动画比较卡顿。 而大屏像素很低,高清的图片也显示的像素点很大,看起来非常模糊,所以并没有必要使用高清的。把图片质量降低一些,切换卡顿就不见了,显示却并没有特别的变化。
窗体浮动的场景也比较多,用途也比较大,比如视频监控模块,有时候需要调整大小和位置,而不是作为dock嵌入到布局中,一旦嵌入到布局中,大小和位置都被布局接管了,只能任由布局使唤,按在地上摩擦的那种。所以窗体浮动独立出来以后,就可以当做单独的窗体使用了,八个方位任意调整大小,(做到这里,是不是想起来,很多人写的无边框窗体类,自己写代码实现边框的拉伸调整大小?原来Qt也内置类无边框调整大小的位置哈!)同时窗体可以拖动到任意位置,比如可以拖动到中间部位占领一个位置,能够调整到最佳的16:9的大小效果。此时的视频看起来就很爽了,这个效果其实是Qt内置的,我在自定义的标题栏中增加了双击浮动,再次双击最大化显示的功能而已。
不同于阿西莫夫的“机器人学三定律”,它们的目的并不在于提出一个大的框架来阻止AI变身杀人机器,相反的,它们旨在解决当AI融入了医疗、教育、消费等领域,真正成为人类生活的一部分后,会给社会带来的一些模糊、 他们从专业的角度出发,提出了未来AI系统应该满足的七大原则。 受人类监管 AI不应该践踏人类自治。人类不应该被AI系统操纵或威胁,人类应该能够干预或监督AI的每一项决定。 透明度 用于创建AI系统的数据和算法应该是可访问的,应确保AI决策的可追溯性。换句话说,运营商应该能够解释他们的AI系统是如何做出决策的。 而现在,AI七大原则也由欧盟率先提出,欧委会表示下一步他们还要为以人为本的AI制定国际共识,在G20峰会这样的国际场合探讨此事。 不过对于欧盟提出的这7大原则,也不是人人都买账的。 比如就有网友提出,凭啥AI话语权一定要不如人类,它要是就比人类强呢? ? 也有人觉得关于透明度的要求不太现实,神经网络本来就是一个黑盒子。
前言 受中电信 AI 科技有限公司的邀请,为他们近期开源的TeleChat-7B大模型做一个评测。 TeleChat-7B是由中电信 AI 科技有限公司发的第一个千亿级别大模型,基于transformer decoder架构和清洗后的1TB高质量数据训练而成,取得了相同参数量级别的SOTA性能,并且将推理代码和清洗后的训练数据都进行了开源 最后,我们可以从TeleChat-7B开源项目在文创方面展示的例子看到它具有不错的文创能力和一定的代码能力,可以作为开发者来使用的一个不错的基础大模型。 在评论评语方面,TeleChat7B可能是因为SFT的缘故会拒答一些问题,以及对于上面的第二个prompt回答的质量比较低。而对于上面的第一个问题,也出现了经典的大模型幻觉问题。 总结 总的来说,TeleChat-7B具有一定的文创能力和代码能力,对于本次测试的大多数prompt可以生成较为合理的答案。但模型本身也存在大模型幻觉,指令跟随能力一般以及回答有概率重复的问题。
前言 可视化大屏该如何做?有可能一天完成吗?废话不多说,直接看效果,线上 Demo 地址 lxfu1.github.io/large-scree…。 如何用 canvas 绘制各种图表,如何实现 canvas 动画 如何自动化部署自己的大屏网站 实现 项目基于 Create React App --template typescript搭建,包管理工具使用的 缺点:兼容性,基于 proxy 开发,对低版本浏览器不友好,当然,大屏应该也不会考虑 IE 这类浏览器。 当然,在这个项目中函数缓存比较鸡肋,为了用而用,试想,如果有一个函数计算量非常大,组件内又有多个 state 频繁更新,怎么确保函数不被重复调用呢?
这是我独立开发的Python可视化大屏,看下演示效果: ,时长01:15 这个大屏,是通过pyecharts可视化开发框架实现。 下面详细介绍,这个大屏的实现过程。 _临时.html') print('生成完毕:大屏_临时.html') 至此,临时大屏文件已经生成。 下面就开始手动拖拽,拖拽的过程,就不文字阐述了,可点击这个视频,观看拖拽过程: ,时长01:21 2.9 生成最终大屏 很关键!! 除了常规的拖拽组合大屏操作外,还记得2.7章节留下的疑问吗? (text2) print('已写入:大屏_临时2.html') 最后,再执行常规生成最终大屏的代码: Page.save_resize_html( source="大屏_临时2.html", # 源html文件 cfg_file="chart_config.json", # 配置文件 dest="大屏_最终.html" # 目标html文件 ) 这样,就完成了把视频布局到大屏里的最终目的
而现代智慧交通大屏,利用可视化的方式整合多源数据,一屏即可实现全域感知和综合监测,又利用各类交互设计,提升数据大屏的联动能力,加快决策过程。 点击跳转:大屏中各组件支持点击事件,例如针对指标卡可以实现点击跳转的功能,实现从宏观指标到微观详情的快速穿透。 三、配置过程进入平台后,选择交通监测系统,进入数据大屏的配置页。在数据大屏中支持多种交互动作,其中交互组件作为与用户直接交互的核心元素,包含按钮、导航、输入框等多种类型。3.1. 回到数据大屏的配置页,将地址填入并绑定“车牌号” 作为跳转参数,确保查询结果与输入的车牌号精准匹配。完成后,我们预览测试一下。 交互能力多,支撑多维度分析:覆盖页面导航、图表联动、下钻分析、过滤筛选等能力,使大屏从静态展示升级为“宏观到微观” 的数据探索工具,助力用户深入洞察,提升决策质量与效率。
方法/步骤 1 小编用的win7电脑,进入控制面板先~ 2 选择系统与安全选项。 3 如图所示,箭头所指,可以设置锁屏时间,不过电源选项中还有个设置开启屏幕输入密码的设置,第一个就是。 4 如图所示,可以设置自动锁屏时间。
当前版本:v3.7.2 | 2024-12-12源码下载https://github.com/jeecgboot/JeecgBoot升级日志重要的事情说三遍,三遍,三遍,本次重点提供了免费大屏设计器!! issue处理jeecgboot支持作为乾坤子应用集成积木BI,提供免费大屏升级积木报表到最新版本邮件推送支持配置采用定时推送还是直接发送支持自定义阿里大鱼短信的模板code支持新版钉钉登录逻辑redis true; hidden: false; menuWidth: number; mode: MenuModeEnum.INLINE; type: MenuTypeEnum.SIDEBAR; ... 7 浏览器等各种浏览器示例代码丰富,提供很多案例参考采用maven分模块开发方式支持菜单动态路由权限控制采用 RBAC(Role-Based Access Control,基于角色的访问控制)系统效果预览积木BI大屏 AI助手(ChatGPT)PC端在线聊天&通知Online开发(在线配置表单和报表)图片图表示例APP效果PAD端在线接口文档积木报表欢迎吐槽,欢迎star~
然而随着科技的持续发展,AI工具应运而生,为论文写作带来了极大的便利。今日,便为大家推荐7个超实用的AI工具,助力写论文不再发愁!1. AI率、查重率不用虚:集成先进的降重算法与AIGC率控制技术,有效降低查重率与AI检测率,帮助用户规避学术合规风险。 Jasper AI工具简介:Jasper AI(原名Jarvis)是一款全面的AI写作工具,能帮助用户生成各种类型的文章,其中就包括学术论文。 7. 大学生毕业论文网:拥有海量的免费论文范文工具简介:免费范文参考:大学生毕业论文网拥有海量的论文范文资源,可供用户免费浏览,无需注册,也没有广告干扰,查阅起来更加高效顺畅。 以上便是为大家推荐的7个AI工具,它们各有特色与优势,无论是论文的初稿生成、内容优化,还是语法检查、格式规范等方面,都能为用户提供有力支持。
不妨试试这个平台——仅需输入题目,30分钟内就能一键生成5万字以上的论文初稿,从框架到内容直接落地,再也不用为“凑字数”而熬大夜啦。 AI率和查重率双保障:生成内容的查重率与AI检测率通常控制在7%-25%之间,为后续润色与投稿留足空间。图片介绍:2. AI率和查重率双保障:生成内容的查重率与AI检测率通常控制在7%-25%之间,让你不用再担心论文查重。图片介绍:3. AI率和查重率双保障:生成内容的查重率与AI检测率通常控制在7%-25%之间,让你不用再担心论文查重。图片介绍:4. 图片介绍:结尾:以上就是这7款AI工具的详细介绍啦,希望能为你的论文写作提供有力帮助,祝大家都能顺利完成论文!
译自 Top 7 Tools for Building Multimodal AI Applications,作者 Kimberley Mok。 其他潜在用途包括图像到文本和文本到图像搜索、视觉问答 (VQA)、图像分割和标记,以及创建特定领域 AI 系统和 MLLM 代理。 7. Claude 3 这个由 Anthropic (https://www.anthropic.com/) 开发的视觉语言模型有三个迭代版本:Haiku、Sonnet 和 Opus. Claude 3 (https://claude.ai/) 具有强大的回忆能力,可以处理包含超过 100 万个标记的输入序列。 结论 现在有大量的多模态 AI 工具可用,大多数大型科技公司现在都提供某种 MLLM。
稳健与脆弱AI国际标准化组织将AI稳健性定义为“AI系统在任何情况下保持性能水平的能力”。在稳健模型中,训练错误率、测试错误率和操作错误率几乎相同。 脆弱性是软件工程中的已知概念,也适用于AI。最终,所有AI模型都在某种程度上是脆弱的。开发可靠AI可靠AI即使在遇到训练数据中未包含的输入(称为分布外输入)时也能按预期执行。 其导航AI经过优化以找到最直接的路径。训练数据集包含AI识别人行道、道路、人行横道、路缘、行人等所有变量所需的示例数据——除了交叉路径的铁轨。 在操作中,机器人识别出路径中的铁轨,虽然是分布外输入,但AI以高置信度计算认为铁轨只是一种新型人行道,于是沿着铁轨加速配送。显然,AI由于分布外输入而偏离了方向。 AI模型需要反映真实世界的数据集,因此作为数据审计的一部分,调查数据集的平衡性、无偏性、适用性和完整性。随时间监控可靠性可靠性在整个AI生命周期中演变。
一提到监控大屏,那第一想法就是 grafana 对吧,各种样式图形都非常好看,而且支持各种数据源。 而今天要分享的是一个更加轻量的监控大屏 monitoror/monitoror 有了它能帮你快读构建一个的对于网站或者应用的监控页面,特别是在小应用数量多的时候非常简单易用,作为一个大屏展示时它我觉得它足够简洁 demo & repo https://demo.monitoror.com/ https://github.com/monitoror/monitoror 优点 部署轻量 配置简单 大屏简洁 部署 //monitoror.com/guides/ 甚至可以将这个安装到树莓派上去,这个就很有意思了,因为轻量的关系,这个作为一个监控随便插到哪里,还蛮有意思的 总结 如果你需要最快速的搭建一个可用的监控大屏 后记 当前这个监控还没有通知模块,也就是说,也只能大屏盯着看,emmm…,这个还是有点小鸡肋的,因为确实不可能一直盯着看。