自己开发的一个zookeeper可视化工具,用于zookeeper节点的增删查等功能

分析FLAC3D在前期处理中的缺陷,及Ansys可视化建模的优越性;运用Ansys有限元程序强大的前期处理功能完成计算模型的建立,并通过第三方接口程序,将Ansys模型数据转化为FLAC3D模型数据,为FLAC3D数值模拟提供准确的计算模型。文章主要阐述Ansys程序前期处理中快速建模方法和网格划分方法,同时对于在FLAC3D中接触面添加问题作了详细的阐述,为FLAC3D数值计算提供重要的参考价值。

自己做的Java课设，航空管理系统，设计得比较简单，如果有问题解决不了可以私信。 设计了登录界面，对于票务的增删改查等功能

yfiles-neo4j-basic-demo 展示如何在基于 Web 的单页应用程序中使用 yFiles for HTML 2.3 和 Neo4j 来可视化数据库内容。 此存储库用作演示的参考，该演示可用作创建单页 Web 应用程序的指南，该应用程序使用呈现数据库内容的可视化。 如果没有 yFiles for HTML 库或没有 Neo4j 数据库，您无法仅通过克隆此存储库来运行或测试演示。 此存储库最初仅用作和的来源的参考。 如果您今天正在评估 yFiles 的 HTML，请务必坚持使用此存储库中的源代码，该资源库使用现在（在撰写本文时）当前版本的 yFiles，即 2.3。 当前演示是使用构建的，用于 yFiles for HTML 2.3 使用以下设置： ? Which framework do you want to use? No framework ? Applic

知识领域： 数据可视化、疫情数据分析、Web开发、Python编程 技术关键词： Python Flask、数据可视化、疫情数据、前端开发、后端开发 内容关键词： 疫情数据展示、图表可视化、地理信息、实时数据更新 用途： 提供一个基于Python Flask框架的疫情大数据可视化网站，用于展示和分析全球疫情数据，帮助用户更好地理解疫情趋势和数据。 资源描述： 这个资源是一个使用Python Flask框架开发的疫情大数据可视化网站，旨在以图表和地理信息的形式展示全球疫情数据，为用户提供实时更新的数据分析工具。 内容概要： 该网站通过数据可视化技术将全球疫情数据转化为各种图表、地图等形式，包括感染人数、死亡人数、康复人数、疫苗接种情况等信息，以便用户更直观地了解疫情趋势和分布。 适用人群： 适用于对疫情数据感兴趣的公众，数据分析师、学生、政府部门、媒体等人群。 使用场景及目标： 用户可以在该网站上查看全球、国家和地区的疫情数据，进行趋势分析、地理分布观察等。目标是通过直观的数据展示，帮助用户了解疫情的动态变化，从而做出科学决策。 其他说明： 网站可能需要实时获取数据源，用户需要确保数据

PyQT数据可视化的程序，有两套源码。一套可以直接运行，一套用QTDesign编辑。

AsterPlot.1.0.0.0_Power BI 可视化视觉对象和demo

heatmap_Power BI 可视化视觉对象和demo.pbiviz

☆ 资源说明：☆ [Apress] 数据可视化 高级程序设计 (R 及 JavaScript 实现) (英文版) [Apress] Pro Data Visualization using R and JavaScript (E-Book) ☆ 出版信息：☆ [作者信息] Tom Barker [出版机构] Apress [出版日期] 2013年06月19日 [图书页数] 216页 [图书语言] 英语 [图书格式] PDF 格式

C++实现基于EasyX的图书管理系统(可视化界面)