对CVPR2020文章列表进行分析，挖掘数据内在信息。使用爬虫获取文章标题和作者数据，并对数据进行分词，统计词频等分析处理。结合可视化技术对研究热点领域或词汇、论文篇数、高产作者数、论文标题等数据进行分析。对可视化的结果进行核心代码展示和解释说明。
报告使用了折线图，柱状图、饼状图、词云、关系图等可视化方式，对上述数据进行了包括时间维度上的不同角度的可视化处理，并讨论了其中蕴含的规律。
2021-08-29 15:01:30
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Python 和 Echart 实现的酷炫可视化大屏。
详细手册参考我的博文：
https://blog.csdn.net/lildkdkdkjf/article/details/119541722
2021-08-26 14:10:03
1.86MB
Python 和 Echart 实现的酷炫可视化大屏。
详细手册参考我的博文：
https://blog.csdn.net/lildkdkdkjf/article/details/107143050
2021-08-26 14:10:02
1.77MB
Python 和 Echart 实现的酷炫可视化大屏。
详细手册参考我的博文：
https://blog.csdn.net/lildkdkdkjf/article/details/107083274
2021-08-26 14:10:02
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Python 和 Echart 实现的酷炫可视化大屏。
详细手册参考我的博文：
https://blog.csdn.net/lildkdkdkjf/article/details/107022263
2021-08-26 14:10:01
1.45MB
Python 和 Echart 实现的酷炫可视化大屏。
详细手册参考我的博文：
https://blog.csdn.net/lildkdkdkjf/article/details/106937661
2021-08-26 14:10:00
661KB
Python 和 Echart 实现的酷炫可视化大屏。
详细手册参考我的博文：
https://blog.csdn.net/lildkdkdkjf/article/details/106783264
2021-08-26 14:09:59
2.29MB
Python 和 Echart 实现的酷炫可视化大屏。
详细手册参考我的博文：
https://blog.csdn.net/lildkdkdkjf/article/details/106571356
2021-08-26 14:09:59
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