大数据处理实验 Matplotlib模块对星巴克数据分析及可视化 步骤清晰 如有问题，请反馈！！！

##基于SpringBoot+Vue车牌识别的智能停车场项目项目说明 智能停车场管理系统在住宅小区、大厦、单位的应用越来越普遍。而人们对停车场管理的要求也越来越高，智能化程度也越来越高，使用更加方便快捷，也给人类的生活带来了方便和快乐。不仅提高了现代人类的工作效率，也大大的节约了人力物力，价低了公司的运营成本，并使得整个管理系统安全可靠。包括车辆人员身份识别、车辆资料管理、车辆的出入情况、位置跟踪和收费管理等等。 ##技术路线 本项目有基于Spring boot 2.x + vue实现,车牌识别算法采用的百度人工智能算法。 ##基础环境： JDK1.8、Maven、Mysql、IntelliJ IDEA、payCloud ##安装教程： 启动前请配置 application-dev.properties 中相关mysql 以及非启动强依赖百度人工智能。 ##功能介绍 系统管理：角色管理、接口管理、系统菜单、全局配置 账号管理：用户管理、合作单位 系统监控：监控大屏、日志监控 财务管理：订单列表 停车记录：停车记录 车辆管理：车辆管理 车牌识别：车牌识别 停车场管理：停车场管理

redis-7.0.5.tar.gz : linux安装文件 Redis-x64-5.0.9.zip ： windows安装文件 Another-Redis-Desktop-Manager.1.5.9.exe ： redis可视化工具 环境搭建过程： https://blog.csdn.net/qq_36856756/article/details/128442732

data-vis-d3, "用D3实现数据可视化和"课程的代码示例 data-vis-d3下面是 "使用 D3的数据可视化和信息图图"Cairo和 Scott Murray 教授的课程示例，并通过美国UT奥斯汀的新闻中心提供。示例按模块分组，每个文件夹对应于课程的不同模块。其中一些示例是根据 Web

迷宫算法，生成动态链接库（DLL）。根据不同的地图，有可视化界面，可直观的看到所走的路径。

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根据某矿区工作面的地质采矿条件、经验参数值和地表移动观测站实测资料,基于Matlab运用曲线拟合法,采用概率积分函数模型编程,求出在该工作面地质采矿条件下的地表移动变形预计参数,并利用所求参数,通过Matlab编程实现了工作面走向和倾向方向的下沉值和水平移动值的自动生产及其二维可视化,实测值和预计值的拟合残差及其中误差的自动解算,进而实现了采区地表任意点下沉值和水平移动值的自动计算及其三维可视化。

前面的部分中，我们已经看到了RapidMiner Studio图形用户界面是如何建立起来的，以及如何用它来定义和执行分析流程。在流程的最后，流程结果会显示在结果视图中。现在在工具栏上点击一下就能跳转到结果视图了。这一章会详细阐述结果视图。依据您是否已经生成了可被描述的结果，在默认设置前提下，您现在应该至少能大致看到这些显示内容，如图4.1所示。

Darpa-xdata 作业数据集可视化 该项目是学术项目的一部分。 以下是任务： 通过公司、工作类型、工资等各种属性，在地理空间和时间上可视化职位发布。 根据职位发布可视化公司如何随时间变化。 它们是否在地理上增长？ 进入新域名是为了赚钱吗？ 提供整个南美洲的企业分布图。 有领土吗？ 绘制和分析不同工作类别的季节性趋势。 安装 您需要使用 maven 构建项目： cd jobs mvn clean package cp target\jobs.war 将 war 文件部署到 java web 容器 - tomcat、jetty 等 该数据集包含许多国家/地区的 190 万个招聘信息。 下面的地图以紫色显示了包含招聘信息的所有国家/地区。