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OnXDC可视化图形组态软件用户手册（2011.12）

一款轻量而功能强大的点云可视化和编辑软件，支持pcd, ply, las等多种格式，轻松打开海量点云数据，支持多方式多字段渲染点云，对点进行方便的查询、量测和编辑，提供了地面滤波算法，可应用于测绘、高精地图、SLAM等领域。

Python电影推荐系统+爬虫+可视化（协同过滤推荐算法）（包含项目源码+数据库文件+文档）计算机毕业设计 项目结构说明 |-- 项目 |-- db.sqlite3 数据库相关 重要 想看数据，可以用navicat打开 |-- requirements.txt 项目依赖库，可以理解为部分技术栈之类的 |-- 运行说明.txt 如何运行 |-- app 主要代码文件夹 | |-- models.py django的model 不懂百度一下即可 这个有点重要 | |-- views.py 后端主要代码 重点 重点 重点 重点 重点 重点 |-- meteorological | |-- settings.py 配置文件 | |-- urls.py 路由 这个有点重要 |-- static 静态文件夹 js css img这些文件 |-- templates 模板

本森林火灾可视化设计使用python语言进行编程，图表使用echarts、web框架使用flask框架、前端使用HTML网页加JavaScript，将历年森林火灾数据进行可视化展现，其中包括动态地图，折线图，曲线图，柱状图，雷达图，饼图等多种图形方式展现数据，尽可能的极高数据的利用程度， 本可视化面板是科技感界面，可在pycharm中直接运行，并支持二次开发，用于参加比赛，文件内自带数据集，避免了找数据的痛苦，

基于python微博舆情分析可视化系统+爬虫+情感分析+Flask框架（包含文档+源码+部署教程） 本次就是在微博方面，通过建立微博情感分析可视化系统，来让用户可以通过简单的微博信息、评价有计算机来自动进行情感的判断，从而为判断出用户对于微博的情感好坏，能够通过对评价的统计分析来实现情感分析、舆情分析的功能。本次的开发是利用了Python技术和Flask框架来搭建网站，采用MySQL数据库存储数据，通过网络爬虫技术采集数据，最终搭建网页的形式展现。 项目截图 1、首页-----数据概况 在这里插入图片描述 2、舆情分析 在这里插入图片描述 3、中国地图----各省份IP分析 在这里插入图片描述 4、文章分析页面 在这里插入图片描述 5、评论分析页面 在这里插入图片描述 6、数据管理页面 在这里插入图片描述 7、微博舆情统计页面 在这里插入图片描述 8、爬虫数据采集页面 在这里插入图片描述 9、系统注册登录功能 在这里插入图片描述

简介 · · · · · · 　　本书是复分析领域近年来较有影响的一本著作。作者用丰富的图例展示各种概念、定理和证明思路，十分便于读者理解，充分揭示了复分析的数学之美。书中讲述的内容有几何、复变函数变换、默比乌斯变换、微分、非欧几何、复积分、柯西公式、向量场、复积分、调和函数等。 　　　　本书可作为大学本科、研究生的复分析课程教材或参考书。 作者简介 · · · · · · 　　Tristan Needham，旧金山大学教授系教授，理学院副院长。牛津大学博士，导师为Roger Penrose（与霍金齐名的英国物理学家）。因本书被美国数学会授予Carl B.Allendoerfer奖。他的研究领域包括几何、复分析、数学史、广义相对论。

webgme-gridlabd WebGME中gridlab-d的元模型，可视化和模型生成器。 本文档介绍如何使用WebGME建模环境来创建，导入，更新和呈现（序列化）Gridlab-D模型（GLM格式）。 注意：本文档并没有描述Gridlab-D的工作原理，而只是描述WebGME界面如何导入，创建和渲染GLM文件。 对于特定Gridlab-D对象类型的特定属性的含义有疑问的用户，请参阅 。 目录： SimulateWithGridlabD 模拟测试 SimulateTESCluster 从头开始创建Gridlab-D模型 WebGME界面 webgme界面允许可视化地创建和编辑模型，其中webgme界面的顶层（ROOT）可以包含模型，并且每个模型都表示一个GLM（网格模型）。 注意：由于WebGME界面旨在以图形方式建模和表示GLM文件，因此单个GLM文件可以包含的辅助

使用Leaflet可视化数据 呈现的脚本着重于生成绘制两件事的地图。 第一个是基于经度和纬度的最近7天以来的所有地震。 第二，构造板块来说明这两个变量之间的关系。 构造板块的数据集可以在此github找到，地震数据位于页面。 产品特点 使用Leaflet.js 多层地图 内置 Lealfet.js HTML CSS 引导程序 结果 生成的地图具有以下特征： 反映大小和颜色地震幅度的数据标记。 强度较大的地震的颜色看起来更大而更暗。 包括弹出窗口，这些弹出窗口在单击标记时提供有关地震的其他信息。 提供地图数据上下文的图例。 该地图使您有机会激活或停用地震和构造板块层，以及更改整个地图的视图。