概述 Spark GraphX 本身并不提供可视化的支持, 我们通过第三方库 GraphStream 和 Breeze 来实现这一目标 详细 代码下载:http://www.demodashi.com/demo/10644.html Spark 和 GraphX 对并不提供对数据可视化的支持, 它们所关注的是数据处理.但是, 一图胜千言, 尤其是在数据分析时.接下来, 我们构建一个可视化分析图的 Spark 应用.需要用到的第三方库有: GraphStream: 用于画出网络图 BreezeVi

背景 AutoCAD是国际上著名的二维和三维CAD设计软件,用于二维绘图.详细绘制.设计文档和基本三维设计.现已经成为国际上广为流行的绘图工具..dwg文件格式成为二维绘图的事实标准格式. 但由于AutoCAD是私有格式,只能在CAD软件上编辑查看,如何发布至Web上,并在上面做应用开发,如数据展示,GIS分析等,一直是业内头疼的事情. 解析DWG格式 DWG与DXF DWG格式文件是Auto CAD 软件的专有格式,类似于doc,是封闭的不开放的,且是二进制的.而 DXF 格式则是文本格式的,

前言: ANN是个语义黑箱的意思是没有通用明确的函数表示,参数化的模型并不能给出函数的形式,更进而不能表示函数的实际意义. 而CNN在图像处理方面具有天然的理论优势,而Conv层和Polling层,整流层等都有明确的意义.可以跳过函数形式直接进行语义级别的解析. 可视化是直观理解的一个重要方式,CNN可视化可以辅助对特定数据集绕过语法,直接进行特定网络语义级别的解析.在CNN可视化之后,你可以看到整个特征提取的表象和结果. 这就是一个有趣的地方,我们难以规约卷积核有怎样的函数形式,有怎么样的语法

背景 在上一篇博文中CAD图DWG解析WebGIS可视化技术分析总结提到,实现CAD/DWG图形Web展示的思路一般为解析AutoCAD图形格式,然后转成html5所能绘制的格式如svg,geojson,栅格瓦片,矢量瓦片,在前端渲染.而在WebGIS中地图底图一般采用的是栅格瓦片或 矢量瓦片.下面就相关技术的原理做个分析. 瓦片地图 概念: 瓦片地图金字塔模型是一种多分辨率层次模型,从瓦片金字塔的底层到顶层,分辨率越来越低,但表示的地理范围不变.首先确定地图服务平台所要提供的缩放级别的数量N,

在展望2017年商业智能 BI 发展趋势前,我们先来了解一下商业智能 BI 发展的几个重要阶段. 传统 BI 和新型 BI 的分水岭(2013年) 大背景 在2013年以前相当长的一个周期(2005年-2013年),市场主要流行的商业智能BI产品以 SAP BO.Oracle BIEE.IBM Cognos 等老牌巨头为主.Microsoft 旗下的BI产品到SQL Server 2005 才开始推出了一套比较完整的产品解决方案(SSIS.SSAS.SSRS),但总体来说在市场上的声音也比较薄弱

转自:http://www.cnblogs.com/zhili/archive/2012/08/18/2634475.html 我们在用Asp.net技术开发Web应用程序后,当用户在浏览器输入一个网址时就是再向服务器发送一个HTTP请求,此时就使用了应用层的HTTP协议,在上一个专题我们简单介绍了网络协议的知识,主要是为了后面讲HTTP协议做一个铺垫的,只有对HTTP协议有一个清楚的认识,这样当我们用Asp.net技术开发Web应用程序时,我们可以多从网络协议的方面去思考我们的应用程序,而不是

1.导入SHP/CAD文件 WEB具有直接美观展现功能,功能实现到可视化最好不要超过3S,那么就要限制导入文件的大小和优化算法了. 1.1.SHP导入实现思路 SHP格式开源,Git上随便可以找到读取SHP的源码,读取后一般返回GeoJson或JSON格式的要素,然后解析GeoJson实现可视化,ArcGIS体系或OpenLayers体系. 1 var jsonf = GeoJsonConverter();//GeoJson转Esri 2 shp(filename).then(function

SPARQL的查询是基于结构化知识的,变无序数据为有序知识,让计算机理解Web信息,即语义Web.现如今,语义网适用于各个领域,包括语义出版.语义知识库等.SPARQL是针对以RDF框架进行存储的知识库进行检索的SQL语句,因此有一定SQL基础的话,学习会很容易. 1.概述 2.匹配模式 3.组织结果集 4.查询方式 5.使用方式 什么是语义网? 语义网是一种使用可以被计算机理解的方式描述事物的网络. 林俊杰是著名歌手. 小酒窝是林俊杰唱的. 林俊杰也是演员. 像这样的句子可以被人类理解.但是如

Elastic 技术栈之 Filebeat 简介 Beats 是安装在服务器上的数据中转代理. Beats 可以将数据直接传输到 Elasticsearch 或传输到 Logstash . Beats 有多种类型,可以根据实际应用需要选择合适的类型. 常用的类型有: Packetbeat:网络数据包分析器,提供有关您的应用程序服务器之间交换的事务的信息. Filebeat:从您的服务器发送日志文件. Metricbeat:是一个服务器监视代理程序,它定期从服务器上运行的操作系统和服务收集指标.

Windows 10 编译 Pycocotools 踩坑记 COCO数据库简介 微软发布的COCO数据库, 除了图片以外还提供物体检测, 分割(segmentation)和对图像的语义文本描述信息. COCO数据库的网址是: MS COCO API - http://mscoco.org/ Github网址 - https://github.com/pdollar/coco 关于API更多的细节在网站: http://mscoco.org/dataset/#download 数据库提供 Matl

很多人都说使用Python开发WEB应用非常方便,那么对于WEB新手来说,到底有多方便呢?本文即将展示给你Python的魔法. 本文将通过一个实例:Flask实现计算机资源的实时监控,迅速带你入门Flask开发. 先说一下我的水平,博主的专业并不是做WEB开发的,对于WEB方面,只会写爬虫,因此,只能看懂html,略看得懂css与js,我估计有很多像我一样的小伙伴,因此,如果你的WEB掌握的水平在我之上或与我相当,那么,这篇文章将是你迅速入门Flask的终极教程. 先放上一张成果图: 访问,浏览

续 • <开始使用Filebeat> 1.  关于Filebeat 当你要面对成百上千.甚至成千上万的服务器.虚拟机和容器生成的日志时,请告别 SSH 吧!Filebeat 将为你提供一种轻量型方法,用于转发和汇总日志与文件,让简单的事情不再繁杂. 关于Filebeat,记住两点: 轻量级日志采集器 输送至 Elasticsearch 或 Logstash,在 Kibana 中实现可视化 2.  Filebeat是如何工作的 Filebeat由两个主要组件组成:inputs 和  harves

背景 在基于elk的日志系统中,filebeat几乎是其中必不可少的一个组件,例外是使用性能较差的logstash file input插件或自己造个功能类似的轮子:). 在使用和了解filebeat的过程中,笔者对其一些功能上的实现产生了疑问,诸如: 为什么libbeat能如此容易的进行扩展,衍生出多个应用广泛的beat运输程序? 为什么它的性能比logstash好? (https://logz.io/blog/filebeat-vs-logstash/) 是如何实现‘保证至少发送一次’这个f

本文来自于腾讯Bugly公众号(weixinBugly),未经作者同意,请勿转载,原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/2MsEAR9pQfMr1Sfs7cPdWQ 导语 智能手机发展到今天已经有十几个年头,手机的软硬件都已经发生了翻天覆地的变化,特别是Android阵营,从一开始的一两百M到今天动辄4G,6G内存.然而大部分的开发者观看下自己的异常上报系统,还是会发现各种内存问题仍然层出不穷,各种OOM为crash率贡献不少.Android开发发展到今天也是已经比较成

一.ELK搜索引擎原理介绍 在使用搜索引擎是你可能会觉得很简单方便,只需要在搜索栏输入想要的关键字就能显示出想要的结果.但在这简单的操作背后是搜索引擎复杂的逻辑和许多组件协同工作的结果. 搜索引擎的组件一般可分为两大类:索引组件和搜索组件.在搜索之前搜索引擎必须把可搜索的所有数据做整合处理并构建索引(倒排索引),将所有数据构建成能被搜索的格式并存储起来,这就成为索引组件:能根据用户搜索并能从索引组件构建的索引中查询出用户想要的结果的组件称为搜索组件. ElasticSearch就属于搜索组件的一

我们在用Asp.net技术开发Web应用程序后,当用户在浏览器输入一个网址时就是再向服务器发送一个HTTP请求,此时就使用了应用层的HTTP协议,在上一个专题我们简单介绍了网络协议的知识,主要是为了后面讲HTTP协议做一个铺垫的,只有对HTTP协议有一个清楚的认识,这样当我们用Asp.net技术开发Web应用程序时,我们可以多从网络协议的方面去思考我们的应用程序,而不是只是单单停留在对服务器控件的拖拉的使用,这样也可以帮助我们开发一个自己的自定义web服务器.在这里我想同时把我对Asp.net的

ELK ELK目前主流的一种日志系统,过多的就不多介绍了 Filebeat收集日志,将收集的日志输出到kafka,避免网络问题丢失信息 kafka接收到日志消息后直接消费到Logstash Logstash将从kafka中的日志发往elasticsearch Kibana对elasticsearch中的日志数据进行展示   image 环境介绍: 软件版本: - Centos 7.4 - java 1.8.0_45 - Elasticsearch 6.4.0 - Logstash 6.4.0 -

第6章 COCO API 的使用 COCO 数据库是由微软发布的一个大型图像数据集,该数据集专为对象检测.分割.人体关键点检测.语义分割和字幕生成而设计.如果你要了解 COCO 数据库的一些细节,你可以参考: MS COCO 数据集主页:http://mscoco.org/ 我改写的 COCO API 网址:https://github.com/Xinering/cocoapi 数据下载: http://mscoco.org/dataset/#download COCO API1 提供了 Mat

摘要: 为了帮助大家进一步了解MongoDB,云栖社区组织翻译了GitHub Awesome MongoDB 资源,涵盖MongoDB中常见的库与工具.应用列表.以及相关的文档.教程等资源. MongoDB是一个开源的.基于分布式的.面向文档存储的非关系型数据库.是非关系型数据库当中功能最丰富.最像关系数据库的.MongoDB由C++编写, MongoDB可以运行在Windows.unix.OSX.Solaris系统上,支持32位和64位应用,提供多种编程语言的驱动程序.旨在为WEB应用提供可扩

一.安装filebeat 简介 Beats 是安装在服务器上的数据中转代理. Beats 可以将数据直接传输到 Elasticsearch 或传输到 Logstash . Beats 有多种类型,可以根据实际应用需要选择合适的类型. 常用的类型有: Packetbeat:网络数据包分析器,提供有关您的应用程序服务器之间交换的事务的信息. Filebeat:从您的服务器发送日志文件. Metricbeat:是一个服务器监视代理程序,它定期从服务器上运行的操作系统和服务收集指标. Winlogbea

本文来自 网易云社区 . 可怕的 DDoS 出于打击报复.敲诈勒索.政治需要等各种原因,加上攻击成本越来越低.效果特别明显等趋势,DDoS 攻击已经演变成全球性的网络安全威胁. 危害 根据卡巴斯基 2016Q3 的调查报告,DDoS 攻击造成 61% 的公司无法访问其关键业务信息,38% 的公司无法访问其关键业务,33% 的受害者因此有商业合同或者合同上的损失. 趋势 总结来看,现在的 DDoS 攻击具有以下趋势: 1. 国际化 现在的 DDoS 攻击越来越国际化,而我国已经成为仅次于美国的第二