对应博客地址：https://blog.csdn.net/andrew_extra/article/details/124888185 本项目利用网络爬虫技术从国外某电影网站和国内某电影评论网站采集电影数据，并对电影数据进行可视化分析，实现电影的检索、热门电影排行和电影的分类推荐，同时对电影的评论进行关键词抽取和情感分析。 目录 1. 项目简介 2. 功能组成 3. 基于python的电影数据可视化分析与推荐系统 3.1 系统注册登录 3.2 全球电影数据爬虫 3.3 全球电影数据可视化分析 电影出品的年份和制作语言分布情况 不同制作国家或地区的电影数目分布情况 不同类型电影的数目分布情况 不同类型电影的时长分布箱型图 不同类型电影的拍摄预算与票房收入的分布箱型图 不同类型电影的评分分布箱型图 不同电影风格的受欢迎程度分布箱型图 电影评分对票房的影响 3.4 国内电影网站的 TOP 电影分析 3.5 电影分类推荐 3.6 电影评论分析 4. 总结 本项目利用网络爬虫技术从国外某电影网站和国内某电影评论网站采集电影数据，并对电影数据进行可视化分析，实现电影的检索、热门电影排行和电影

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基于.nc4格式文件提取成json，包含header和data两部分，header中有数据的时间、经纬度，栅格划分，步长等，data指风场数据值

通过Tetris.h Tetris.cpp Block.h Block.cpp Map.h Map.cpp三个类分别编写锻炼cpp能力，利用key.cpp通过ros2的话题机制读取键盘输入信息，在通过话题发布给rviz2完成可视乎，适合ros2以及rviz2入门使用。（补充：①Tetris是游戏本身，是一个rclcpp::Node的子类，包含订阅前面节点输出话题，控制方块移动、旋转，触底后融入地图，以及地图中满一行后清除该行等功能②Map是地图的类，实现方块触底后融入地图，以及地图中满一行后清除该行等功能（Tetris里只是调用），同时保存了地图中方块信息（比如用二维数组保存每个格子是否为空等）③Block是方块的类，实现方块移动、旋转，判断是否接触地图块等功能，保存了方块的类型、当前占用的格子、当前在地图中所在地等数据） cpp方块处理部分逻辑可参考其他俄罗斯方块教程，这里为暴力处理方法。

电动汽车目标销售策略研究：内容包括训练集与测试集，数据处理方法，模型使用，模型评价，可视化等方面。处理数据中的异常值、缺失值，使用不同的可视化方法可视化数据中的预测变量、根据不同的品牌汇总数据的变量。可视化图例包括：雷达图、热图、散点图。柱形图、条形图。模型方面包括glmnet模型，SCAD模型，集成模型。可视化方面包括可视化混淆矩阵，ROC曲线等等。 电动车目标销售策略为类失衡建模，针对类失衡建模的处理，可以参考本人博客中对于类失衡问题的解释，算作是对于该项目的一个扩展。 模型方面也可供各位下载者进行扩展：神经网络、C50、svm、随机森林等。

TestLink用例默认只支持导出为XML，此工具支持把XML转换为Excel文件，可转一层目录的测试用例，也可转两层目录的测试用例集。 此工具为TkInter实现的可视化转换工具，可显示转换的每个用例名，统计每次转换的用例数。 此工具转换后的Excel文件会保存到原文件所在目录，与原文件同名。 此工具的日志在当前目录（工具所在目录），名为test.log。 源码：https://blog.csdn.net/zljun8210/article/details/126262314

使用Keras实现图像分类中的激活热图的可视化，帮助更有针对性的改进模型。   类别激活图(CAM)是一种用于计算机视觉分类任务的强大技术。它允许研究人员检查被分类的图像，并了解图像的哪些部分/像素对模型的最终输出有更大的贡献。   基本上，假设我们构建一个CNN，目标是将人的照片分类为“男人”和“女人”，然后我们给它提供一个新照片，它返回标签“男人”。有了CAM工具，我们就能看到图片的哪一部分最能激活“Man”类。如果我们想提高模型的准确性，必须了解需要修改哪些层，或者我们是否想用不同的方式预处理训练集图像，这将非常有用。   在本文中，我将向你展示这个过程背后的思想。为了达到这个目的，我会使用一个在ImageNet上预训练好的CNN,Resnet50。

基于mxgraph的前端可视化编辑软件，结合svg，图源清晰，可以进行二次开发，利用前端的JavaScript技术对标签进行各种操作，满足项目的需要。