Radar

作者：AnBento 翻译：陈超 校对：陈丹 本文长度为 3300字 ，建议阅读 10+分钟 本文为大家介绍了最近在Python编程面试中反复出现的10个基础算法问题，并且给出了相应的解答过程。 Photo by Headway on Unsplash 为什么练习算法是关键？ 如果你是Python新手，并且打算面试顶尖公司（FAANG），听着，你需要从现在开始就好好练习算法。 不要像我第一次练习算法时那么天真。尽管我认为从早到晚死磕算法很有趣，但是我从来没有花过太多时间练习，甚至更少花时间去使用快捷、高效的解决方法。在我看来，我认为花一天的时间解决算法问题有点太傻了，而且在实际工作环境中很不适用，而且长期来看这也不会给我带来多大的收益。 “知道如何解决算法问题将会成为你在找工作过程中极有竞争力的优势” 好吧……我错了（至少在某种程度上来说）：我仍然认为花费太多时间在算法上而不注重其他技能远远不能让你找到理想的工作，但是我知道作为一个程序员，复杂的问题总会自己出现在日常的工作当中，因此大公司不得不找到一个标准化的流程来收集应聘者在问题解决和细节技能关注的见解。这意味着知道如何解决算法问题将会成为在找工作的你的一个竞争优势，甚至不那么出名的公司也倾向于采纳这样的评估方法。 那里有一整个世界 在我开始更专注地解决算法问题之后不久，我发现有很多资源可供练习

摘要 　　数据是我们每天都在接触的东西，我们需要清晰的了解去了解数据的变化趋势，就需要让数据可视化。最近在接触学习antd的社区精选组件，上一篇文章主要是讲了高德地图的应用，这次我们就来分享下G2Plot在react中实现可视化数据图表的简单应用。 Ant Design Charts的使用方法 安装 npm install @ant-design/charts React用法 　　 import { Rader } from '@ant-design/charts'; 引入基于Charts的雷达图表组件，根据案例文档配置雷达图表，更多系列图表组件配置请参考： https://g2plot.antv.vision/zh/examples/gallery 。 import React from ' react ' ; import { Radar } from ' @ant-design/charts ' ; import ' ./g2.less ' ; class Page2 extends React.Component { render() { const data = [ { item: ' Design ' , score: 70 , }, { item: ' Development ' , score: 60 , }, { item: ' Marketing ' ,

简介： pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。 echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库，主要用于数据可视化。pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。实际上就是 Echarts 与 Python 的对接。 使用 pyecharts 可以生成独立的网页，也可以在 flask , Django 中集成使用。 特性： 简洁的 API 设计，使用如丝滑般流畅，支持链式调用 囊括了 30+ 种常见图表，应有尽有 支持主流 Notebook 环境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab 可轻松集成至 Flask，Django 等主流 Web 框架 高度灵活的配置项，可轻松搭配出精美的图表 详细的文档和示例，帮助开发者更快的上手项目 多达 400+ 地图文件以及原生的百度地图，为地理数据可视化提供强有力的支持 pip 安装 CMD: pip install pyecharts 显示successfully，表示安装成功，目前版本为1.4.0 pyecharts包含的图表 　　Bar（柱状图/条形图） 　　Bar3D（3D 柱状图） 　　Boxplot（箱形图） 　　EffectScatter（带有涟漪特效动画的散点图） 　　Funnel（漏斗图） 　　Gauge（仪表盘） 　　Geo（地理坐标系） 　　Graph

ARS408-21毫米波雷达学习笔记 @ 目录 1. 认识毫米波雷达ARS408-21 1.1 硬件参数 参阅官方文档 https://conti-engineering.com/wp-content/uploads/2020/02/ARS-408-21_EN_HS-1.pdf 1.2 软件功能 预备知识1：CAN 2.0 预备知识2：Linux (Ubuntu等) 预备知识3：简单编程能力 (C, Python等). 预备知识4：图形编程能力 (PyQt5 等) 预备知识6：ARS 408-21的CAN协议 请在本站搜索关键字 “ARS 408 technical documentation” 2. 搭建上位机 2.1 准备材料 毫米波雷达本体 型号 ARS408-21 https://conti-engineering.com/components/ars-408/ 4芯线缆1条，长短按需截取，推荐5米，最好带屏蔽层，自行淘宝 雷达端接插件：泰科1-1534229-1 官方链接 https://www.te.com.cn/chn-zh/product-1-1534229-1.html （如果嫌组装麻烦，可以淘宝一个现成的拆机件） 上位机端接插件：适配一般CAN卡的d-Sub9串口母头就可以了，请自行淘宝；如果选择一些廉价CAN盒或者树莓派的CAN HAT，裸线即可。

随着 Spotify 拓展至全球 92 个市场，欧洲又有 2.5 亿人可畅享世界最受欢迎的音频流媒体订阅服务 Spotify 可免费下载，带来无与伦比的个性化音乐发现体验 莫斯科--(美国商业资讯)--Spotify (NYSE: SPOT)今天在欧洲13个新市场推出服务，其中包括全球20个最大流媒体市场之一的俄罗斯。Spotify已经是全世界最受欢迎的音频流媒体订阅服务，凭借今天的扩张，Spotify现共覆盖全球92个市场。 Spotify的13个新市场包括：阿尔巴尼亚、白俄罗斯、波斯尼亚和黑塞哥维那、克罗地亚、哈萨克斯坦、科索沃、摩尔多瓦、黑山、北马其顿、俄罗斯、塞尔维亚、斯洛文尼亚、乌克兰。 和其他任何服务相比，Spotify是帮助人们在更多类型设备上发现音乐的领先平台，由于流媒体服务在欧洲市场的消费者中非常受欢迎，因此促使Spotify在该地区拓展业务。据国际唱片业协会(IFPI)称，俄罗斯是全球第17大流媒体市场，到2030年即将成为第十大流媒体市场。据IFPI指出，现如今，俄罗斯超过87%的乐迷通过流媒体获取音乐，而全球范围内的使用率为61%，美国的使用率为68%。从今天开始，Spotify将在所有这13个新市场提供免费及Premium会员服务。 Spotify市场和用户增长副总裁Gustav Gyllenhammar表示：“今天推出的服务为近2.5亿乐迷开启了新的大门

前几天在网上看到有人用 matplotlib 绘制了漫威里几大英雄的战斗力图，赶脚灰常有意思。作为漫威和 python 的双重粉丝，我这次又 hold 不住了，于是也做了一个 pyecharts 版的实力对比图，在这里分享给大家。 首先放上一张静态图。 图1. 复联超级英雄能力对比 这次我绘制的这个图和网上 matplotlib 版本的图有以下区别： 加入了交互功能，可以查看任意一个英雄的数值，真正做到“想点哪里点哪里”（妈妈再也不用担心我的学习了） 将多个英雄的图放在一个图表里，方便对比，同时也可以单独查看某个英雄数值 加入了图片背景，体现作为漫威粉丝的B格 不多说，show you the code! 首先还是导入各种功能模块。opts（options）是 pyecharts 中设置图片详细格式的模块，Radar 是绘制雷达图的类名，因为绘制超级英雄的战斗力（包含多个数值），用雷达图比较适合，JsCode 是 pyecharts 中执行 JavaScript 代码的一个类。 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Radar from pyecharts.commons.utils import JsCode 接下来是设置各个超级英雄的战斗力数值，这次的战斗力数值来自于百度百科：

这是微软第一次完全线上举办的Build大会，也是第一次完全属于开发者的大会。几乎所有的新产品都是属于开发者，开发者成为了唯一的主角。 现在的微软比以往任何时候都贴近开发者，重视开发者的作用，为他们打造平台和工具。因为没有开发者，就没有微软的生态平台，也就没有微软的一切, 今年的Build大会究竟都宣布了很多新产品，自然也少不了.NET, 两个Scott 在 统一 .NET 平台的旅程 视频里揭晓.NET 的发展现状和未来。 发布了.NET 5 Preview4 , Blazor WebAssembly RTM, ML.NET Model Builder、云原生应用开发的tye 以及 docker 改进等。在dotnet团队的官方博客上连续发了好几篇篇文章： Announcing .NET 5 Preview 4 and our journey to one .NET Introducing .NET Multi-platform App UI Windows Forms Designer for .NET Core Released ML.NET Model Builder is now a part of Visual Studio Announcing Entity Framework Core 5.0 Preview 4 ASP.NET Core updates in

import pandas as pd from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Radar df1=ts.get_hist_data('600132',start='2018-01-03',end='2018-01-03')#获取2018-01-03的600132股票数据 name=list(df1)#获取列名 v1=[list(df1.ix[0])] df2=ts.get_hist_data('600132',start='2018-01-02',end='2018-01-02')#获取2018-01-02的600132股票数据 v2=[list(df2.ix[0])] df=pd.concat([df1,df2],axis=0) up=list(df.describe().ix['max']*1.1)#设置上限 c = ( Radar() .add_schema( schema=[ opts.RadarIndicatorItem(name=name[i], max_=up[i]) for i in range(len(name)) ] ) .add("2018-01-03", v1) .add("2018-01-02", v2,color="#0004a1") .set_series

　　古代罗马城镇法莱里·诺维（Falerii Novi）位于罗马以北约 31 英里处，随着上千年时间的流逝，曾经的繁华最终被埋葬，如今只剩断壁残垣。 　　按照以前的考古方式，需要对这座“地下城”进行大面积挖掘工作才能还原出一个粗略的原貌， 而在最新的一项考古活动中，来自剑桥大学的考古学家们使用先进的探地雷达（GPR），首次绘制出了埋在地下的整个城镇 3D 图，并发现了“惊人的细节”。 　　 他们甚至能够通过对不同深度的场地进行成像，来了解该城镇从公元前 241 年建造到中世纪被废弃期间是如何演变的。 　　研究人员认为，这可能会揭示该地区古罗马城市街道、建筑物以及古人生活习性的更多细节，有望改变我们对此类遗址工作方式的探索。研究论文日前发表在 Antiquity 杂志上，这是一本世界考古学界的同行评审期刊。 　　 　　图｜法莱里·诺维的地理位置（来源：Cambridge） 　　这个埋藏在地下的城镇，不禁让人们联想到另一座古罗马城市“庞贝”。 　　庞贝城曾经繁华兴旺，在公元 79 年被维苏威火山爆发时厚达 6 米的火山灰所掩埋，一夜之间，它的名字和位置被灾难抹除，直到 1594 年才被人偶然发现遗迹，大规模考古工作从 1748 年起发掘持续至今，为世人了解古罗马社会生活和文化艺术提供了宝贵资料，被誉为是世界十大古墓稀世珍宝之一。 　　 探地雷达数据显示，法莱里

ECharts 　　ECharts是什么？下面是来自官方的介绍： ECharts，缩写来自Enterprise Charts，商业级数据图表，一个纯Javascript的图表库，可以流畅的运行在PC和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE6/7/8/9/10/11，chrome，firefox，Safari等）， 底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender，提供直观，生动，可交互，可高度个性化定制的数据可视化图表。创新的拖拽重计算、数据视图、值域漫游等特性大大增强了用户体验， 赋予了用户对数据进行挖掘、整合的能力。 支持折线图（区域图）、柱状图（条状图）、散点图（气泡图）、K线图、饼图（环形图）、雷达图（填充雷达图）、和弦图、 力导向布局图、地图、仪表盘、漏斗图、事件河流图等12类图表，同时提供标题，详情气泡、图例、值域、数据区域、时间轴、工具箱等7个可交互组件，支持多图表、组件的联动和混搭展现。 ##### 2. 如何使用ECharts： 我们看下官网： http://echarts.baidu.com/examples/ 大概了解下如何使用 。 pyecharts 一、pyecharts是什么？ pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒