tag d3

標籤
貢獻19
62
02:39 AM · Nov 04 ,2025
u_17517037 頭像 u_16213620 頭像 u_15856507 頭像 sysin 頭像 u_14306318 頭像 goody 頭像 u_16213723 頭像 u_16099350 頭像 u_17141077 頭像 u_16213661 頭像 u_16099306 頭像 u_16099345 頭像

@d3 / 博客 RSS 訂閱

u_17141077 頭像

g天命風流 - 併發編程之變量的線程安全分析的詳細解析

4.4 變量的線程安全分析 成員變量和靜態變量是否線程安全？ 如果它們沒有共享，則線程安全 如果它們被共享了，根據它們的狀態是否能夠改變，又分兩種情況 如果只有讀操作，則線程安全 如果有讀寫操作，則這段代碼是臨界區，需要考慮線程安全 局部變量是否線程安全？ 局部變量是線程安全的 但局部變量引用的對象則未必 如果該對象沒有逃離方法的作用訪問，它是

d3 , 線程安全 , JAVA , 前端開發 , Javascript

收藏 評論

hashtang 頭像

HashTang - 2025年7月份實時最新獲取地圖邊界數據方法，省市區縣街道多級聯動【文末附實時geoJson數據下載】

動態生成最新行政區劃 GeoJSON 數據並結合 ECharts 實現地圖下鑽功能 在開發基於地圖的數據可視化應用時，一個常見的挑戰是獲取準確且最新的行政區劃邊界數據（GeoJSON）。許多現有的在線資源可能數據陳舊，無法反映最新的行政區劃調整。本文將介紹一種解決方案，通過調用高德開放平台的 API 動態獲取最新的行政區劃邊界，並結合 ECharts 實現可下鑽的地圖可視化。 第一部分：通

geojson , d3 , map , echarts

收藏 評論

u_16123336 頭像

51CTO技術成就夢想 - 停車場空車位檢測數據集（3000張圖片已劃分）[目標檢測]

停車場空車位檢測數據集（3000張圖片已劃分）[目標檢測] 在城市交通管理與智慧停車建設快速發展的當下，如何高效、精準地識別停車場空車位已成為智慧城市重要課題。為了支持研究者和工程團隊訓練高性能停車檢測模型，我們構建了停車場空車位檢測數據集，專為目標檢測任務優化設計。 本數據集共包含 3000 張圖像，覆蓋多場景、多角度、多時間段真實停車場情況，為 AI 模型提供充分的學習樣本。

數據集 , 插入圖片 , d3 , 後端開發 , Python

收藏 評論

u_16213598 頭像

mob64ca13fbd761 - （I）Banach空間和不動點定理 4: Schauder 不動點及其應用

本節的主要內容在於lambda函數和let函數，通過兩種新的函數形式減少了定義的使用，對過程設計進行了簡化。 lambda函數用於減少define的使用，使得過程的編制更加符合直覺，通過lambda(x)（fx)的形式可以減少很多函數體外的定義過程。 let函數更多用於定義局部變量，通過let體內的定義可以直接完成局部變量的運算，但需要注意區分

d3 , 大數據 , hadoop , 函數體 , 局部變量

收藏 評論

u_14850 頭像

ctaxnews - 達觀數據技術實踐：知識圖譜和Neo4j淺析 - 達觀數據的個人空間 -

視頻 vue+neo4j 體育文獻知識圖譜 Python Flask框架 1 系統簡介 一個基於Vue+Flask+Neo4j構建的體育知識圖譜平台，其核心功能圍繞體育文獻知識的展示、檢索、分析和用户管理展開。主要包括：首頁，用於展示系統概覽和最新文獻動態；文獻檢索模塊，供應體育文獻的檢索機制，支持通過關鍵詞模糊搜索和高級篩選；知識圖譜可視化模塊，通過D

d3 , Vue , 數據庫 , Css , 前端開發 , HTML

收藏 評論

u_16099232 頭像

夢斷藍橋魂 - noip模擬題7 - Geek

前言： 我菜菜菜菜菜菜，所以只改了兩道題。 T2：原子（atom） 思路： 建圖圖圖圖圖。 根據題意我們可以建出來一個完全圖，然後求出圖中最少有幾條鏈就行。 我們發現，鏈的數量其實就是每個點的（出度減去入度）的加和。 然後再所有的把鏈跑出來就行。 提一嘴，隊列是簡單的，但是鏈式前向星是可寫的。 代碼： $

d3 , i++ , 後端開發 , 子節點 , Python

收藏 評論

u_16756731 頭像

KlipC小助手 - 5×23！納斯達克申請將交易時間延長至23小時

KlipC報道：當地時間12月15日，納斯達克宣佈，將向SEC提交文件，申請推出近乎全天候的股票交易，將股票及交易所交易產品的交易時長從每週五個交易日的16小時延長至23小時。 據KlipC瞭解，在“5×23”新交易模式下，交易將劃分為兩個主要時段：日間交易時段為美東時間凌晨4點至晚上8點；隨後進行一小時的維護、測試及交易清算。夜間交易時段則從晚上9點開始，至次日凌晨4點結束。 晚上9點

市場分析 , d3 , 人工智能 , 深度學習

收藏 評論

u_16099345 頭像

智能開發先鋒 - 通過電腦訪問平板system分區

目錄: 1.樹莓派Odroid等卡片式電腦上搭建NAS教程系列1-Ubuntu系統安裝 2.樹莓派Odroid等卡片式電腦上搭建NAS教程系列2-SSH連接訪問 3.樹莓派Odroid等卡片式電腦上搭建NAS教程系列3-掛載HDD硬盤+節電設置 4.樹莓派Odroid等卡片式電腦上搭建NAS教程系列4-FTP安裝 5.樹莓派Odroid等卡片式電腦上

機器學習 , d3 , 通過電腦訪問平板system分區 , 人工智能 , sqlite , 樹莓派

收藏 評論

u_16099306 頭像

落花流水人家 - Tikz作圖教程：如何畫流程圖？——從一個簡單的例子談起_tikz 流程圖

用TikZ繪製專業流程圖：從入門到進階（基於D3QN訓練流程） 本文以 d3qn_training_process.tex 為案例，系統講解如何使用 TikZ 在 LaTeX 中繪製專業流程圖。內容循序漸進，覆蓋：環境配置、基礎語法（節點、箭頭、定位、樣式）、完整實戰復現（經驗回放-採樣-網絡-TD誤差-梯度-優先級-拷貝）、進階技巧（fit/ba

d3 , 流程圖 , network , 學習 , 後端開發 , Python

收藏 評論

u_16213661 頭像

mob64ca140b0bc8 - snowstorm 粒子github

具體的粒子系統:雪，焰火,粒子槍 現在讓我們開始從PSystem製作幾個具體的粒子系統。這些系統已經做了簡單的説明和處理，不需要PSystem類那樣的靈活的屬性。我們實現雪，火焰和槍粒子系統。這些系統的命名漂亮的計算系統他們的模型。雪系統模型落下雪花，火焰系統發出火苗。粒子槍從攝影機位置在鍵盤按下，到火焰的位置；這是它看起來我們的火苗粒子子彈和在遊戲中使用基本的粒子系統。

snowstorm 粒子github , 粒子系統 , Storm , d3 , 大數據 , ci

收藏 評論

u_17517037 頭像

前端碼農2025 - JavaScript中約束驗證:invalid使用方法

什麼是:invalid? :invalid是CSS偽類選擇器，當表單元素的值不符合其定義的驗證規則（如required、pattern、type等）時，該選擇器將應用樣式。 :invalid的使用方法 1. 基礎用法 input type="email" required placeholder="請輸入有效的郵箱" input type="su

d3 , 自定義 , 前端開發 , HTML , React.js

收藏 評論

u_16099350 頭像

架構設計師 - 手把手帶你上手D3.js數據可視化系列（三）

10分鐘上手Fuse.js+D3.js：讓數據可視化交互體驗翻倍 你是否曾為數據可視化項目中的搜索功能頭疼？用户在海量數據中找不到目標時的挫敗感，往往會讓精心設計的圖表失去價值。本文將展示如何用Fuse.js（模糊搜索庫）和D3.js（數據可視化庫）打造智能搜索交互，讓用户輕鬆找到所需數據，提升可視化體驗。 讀完本文，你將掌握： Fuse.js

高亮 , d3 , 搜索 , 後端開發 , harmonyos

收藏 評論