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json可视化在线播放_手机json可视化编辑器(2024年11月免费观看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

json可视化

𐟚€ 探索开源大屏设计器的奥秘！ 𐟎蠄ataRoom 是一款基于SpringBoot、MyBatisPlus、Vue、ElementUI、G2Plot、Echarts等技术栈的大屏设计器，它拥有简单易用、完全免费和开源的特点。 𐟖寸大屏管理：DataRoom 支持大屏的【新增】、【编辑】、【设计】、【预览】、【复制】和【删除】操作，让你的设计流程更加顺畅。 𐟎蠨™诼š采用拖拉拽的可视化设计方式，提供30+基础组件、40+种图表组件、15种边框组件和10多种修饰组件，满足你的各种设计需求。 𐟓‚ 资源库：你可以自定义上传资源，并在大屏设计器中直接引用，比如3D图片、边框图片、装饰条和背景图，让你的设计更加个性化。 𐟔 数据源：支持MySQL、PostgreSQL、Oracle、ClickHouse和SQLServer等数据库接入，确保数据源的多样性。 𐟓Š 数据集：提供原始数据集、自助数据集、存储过程数据集、JSON数据集、脚本数据集、JS脚本数据集和HTTP数据集等多种方式接入数据，满足不同场景的需求。 DataRoom 是一款功能强大且灵活的大屏设计器，无论是初学者还是资深设计师，都能在这里找到适合自己的工具。

Excel升级！秒变Power BI 嘿，朋友们！你还在用Excel做数据报表吗？是不是觉得配色调整得头晕眼花，却总是达不到想要的效果？在这个数据为王的时代，我们每天都要处理海量数据。𐟓ˆ但是，如何从这些数据中提取出有价值的信息呢？这就轮到我们的主角——Power BI——上场了！𐟌Ÿ Power BI的魅力在哪里？𐟎‰ Power BI是微软旗下的明星产品，操作界面简洁，数据导入一键搞定，还能快速建立度量值。这些度量值会在每次刷新数据时自动重新计算，无需手动处理。𐟒ꨀŒ且，Power BI提供了丰富的可视化图形，只需简单拖拽，就能制作出一个精美的看板。从Excel到Power BI的过渡𐟓š 好消息是，从Excel过渡到Power BI并不难！如果你已经熟悉Excel的数据处理和公式，那么你会发现Power BI中的许多功能都非常相似。例如，Power BI中的DAX公式和Excel中的公式有很多共同之处，你可以很快上手。𐟓此外，Power BI还配备了许多快速度量值供你使用。 Power BI的应用场景𐟌 Power BI可以读取各种数据源，无论是数据库、网页、PDF，还是结构化文件如电子表格、CSV、XML、JSON。无论你是需要进行市场分析、销售预测，还是掌握公司的运营状况，Power BI都能帮你轻松搞定。它就像一把“数据魔法棒”，让你在数据世界里游刃有余。𐟔€‚合各种用户的需求𐟑颀𐟒𛊦— 论你是免费用户、专业用户还是高级用户，Power BI都能满足你的需求。它提供了桌面版、网页版和移动应用版，让你在任何场合、任何设备上都能使用。

如何用地图分区上色：详细步骤指南 𐟌 嘿，大家好！今天我想和你们分享一下如何用地图分区上色。这个过程其实挺有趣的，尤其是当你需要为不同的区域上色时。下面我会一步一步地详细讲解，希望对你们有帮助！第一步：打开天地图官网 𐟌 首先，打开天地图的官网。在首页的右上角，你会看到一个“服务中心”的选项，点击它。第二步：进入数据资源 𐟓‚ 在服务中心页面的右上角，你会看到“数据资源”这个选项。点击它，然后选择“行政区域可视化”。第三步：下载geojson文件 𐟓劦 𙦍 的需求，下载你需要的geojson文件。记得要注册并登录哦，不然可能无法下载。第四步：使用mapshaper网站 𐟌 接下来，打开mapshaper网站，并上传你刚刚下载的geojson文件。第五步：导出为svg格式 𐟖𜯸 在右上角，你会看到一个“导出”按钮，点击它，并选择svg格式。这样，你的地图就会被转换为svg文件。第六步：插入图片到PPT 𐟓Š 打开PPT，插入刚刚导出的svg文件。然后右键点击图片，选择“取消组合”。这样你就可以按需上色了。第七步：上色 𐟎芦œ€后一步，按照你的需求对不同的区域进行上色。这样，你的地图分区上色就完成了！希望这个指南对你有帮助！如果有任何问题，欢迎在评论区留言哦！𐟘Š

微信聊天记录导出指南：多种格式任你选 𐟌Ÿ 软件特色 𐟌Ÿ 解锁手机本地微信数据库解锁PC端本地微信数据库还原微信聊天界面：文本、图片、表情包导出聊天记录：sqlite数据库、HTML(文本、图片)、Word文档、CSV文档分析聊天数据，做成可视化年报 𐟓‚ 导出选项 𐟓‚ 导出聊天记录导出DocX 导出Csv 导出CSV 导出HTML 导出TXT 导出json 𐟓Š 数据统计与分析 𐟓Š 统计信息情感分析年度报告分析报告 𐟔 导出设置 𐟔 选择导出的消息类型：文本、图片、语音、视频、表情包、音乐与音频、分享卡片等。选择日期范围：可以自定义开始和结束日期。选择全部时间或部分时间。 𐟚렦𓨦„事项 𐟚능Ｅ‡𚨿‡程中请不要退出，以免影响导出结果。请确保选择正确的消息类型和日期范围。通过以上步骤，你可以轻松将微信聊天记录转换为多种格式的文件，方便管理和分析。

可视化建站 DripTable 是京东零售推出的一款专为企业级中后台打造的动态列表解决方案。它基于 React 和 JSON Schema，旨在通过简单的配置快速生成页面动态列表，从而降低开发难度，提高工作效率。 DripTable 目前包含两个子项目：drip-table 和 drip-table-generator。具体介绍如下： drip-table：这是 DripTable 的核心库，支持符合 JSON Schema 标准的数据自动渲染列表内容。 drip-table-generator：这是一个可视化的工具，用于配置 DripTable 的 JSON Schema 标准数据。功能亮点 𐟌Ÿ 基础表格：提供基本的表格功能。复合表格：支持复杂的表格组合。工具栏：包含各种操作工具。渲染器：支持多种数据渲染方式。文本组件：用于显示文本。数字组件：用于显示数字。图片组件：支持图片展示。链接组件：添加链接功能。标签组件：用于分类和标记。按钮组件：添加按钮操作。下拉框组件：支持下拉选择。日期组件：用于显示日期。弹出网页组件：支持弹出网页操作。富文本组件：提供丰富的文本编辑功能。组合组件：支持多种组件的组合使用。自定义组件：允许用户自定义组件。头部插槽和尾部插槽：支持自定义头部和尾部内容。分页：支持表格的分页显示。虚拟列表：优化大列表的渲染性能。冻结表头：支持冻结表头行。子表格：允许嵌套表格。行选择和行拖拽：支持表格行的选择和拖拽操作。固定列：允许固定表格列。显示/隐藏列：支持列的显示和隐藏。数据编辑：允许编辑表格数据。斑马线条纹和多种边框：提供多种样式选择。自适应宽高和表格大小调整：支持表格大小的自适应调整。全局样式和空表提示：提供全局样式设置和空表提示功能。加载中和卡片布局：支持加载中和卡片布局显示。过滤器：提供数据过滤功能。开源协议 𐟌 DripTable 使用 MIT 开源协议，允许开发者自由使用和修改源代码，促进技术创新和合作。

一周获3千星！免费开源AI项目g1详解最近，OpenAI发布的o1模型真是让人眼前一亮，把大语言AI模型又推上了一个新高度。就在o1发布不久后，Github上出现了一个模仿o1思维链的开源项目——【g1】。这个项目上线仅一周，就收获了3千颗星，真是人气爆棚啊！ g1的核心是Llama-3.1 70b模型，这个模型在Groq硬件上运行，能够创建动态的推理链，让AI像人类一样进行逻辑推理。它的工作原理主要分为几个方面：使用Llama-3.1 70b模型 𐟧 这是g1的核心部分。Llama-3.1 70b模型在Groq硬件上运行，能够创建动态的推理链，让AI能够“思考”并解决一些复杂的逻辑问题。推理链 𐟔„ 在g1中，每次推理都是一个步骤，AI可以选择继续进行下一个推理步骤，或者给出最终答案。每一步都有一个标题，描述这一步在做什么，并且对用户是可见的。提示策略 𐟒ኧ1使用了一系列特殊的提示来引导AI进行推理。这些提示可能包括：使用多个推理步骤：至少3个，确保AI有足够的时间进行思考；意识到自己的局限性：AI需要知道自己能做什么，不能做什么；探索替代答案：AI需要考虑自己可能是错误的，并尝试其他可能的解决方案；重新检查：如果AI认为自己可能错了，它需要真正地重新检查，并尝试不同的方法；使用至少3种方法得出答案：这有助于AI通过不同的方法来找到正确的答案。 JSON格式的响应 𐟓‹ g1要求AI以JSON格式进行响应，包括“标题”、“内容”和“下一步行动”（继续或最终答案）。可视化推理 𐟎劧1的一个特点是它能够将AI的推理过程可视化。用户可以看到AI是如何一步步解决问题的，这不仅增加了透明度，也提高了用户对AI的信任。总结 𐟓 简单来说，g1这个项目核心是使用提示词达到思维链的效果，其他的都只是Groq模型调用和UI对话的实现。也就是说，这个项目的关键是提示词！总的来说，g1是一个非常有趣的项目，值得我们进一步关注和探索。期待它未来能带来更多惊喜！

非常不错的一个数据可视化工具：JSON Crack 支持把JSON、YAML、XML、CSV等可视化为交互式图表，适合分析复杂数据结构、开发者和数据分析师使用 1、支持JSON、YAML、XML、CSV等格式可视化为交互式图形或树形结构 2、支持数据格式间转换，JSON到CSV、YAML到JSON等 3、支持格式化和验证JSON、YAML、CSV数据 4、可以生成TypeScript接口、Golang结构体、JSON Schema等 5、提供高级JSON工具，JWT解码、数据随机化、jq查询等 6、支持将图形导出为PNG、JPEG或SVG格式 github：网页链接「数据可视化」

掌握Power BI：从零开始到进阶指南嘿，朋友们！你是不是也在考虑学习Power BI？别担心，我在这里为你准备了一份详细的指南，让你从零开始，逐步掌握这个强大的数据分析工具。相信我，掌握Power BI将极大地提升你在数据分析、报告制作以及业务决策方面的能力。第一部分：基础概念和入门技巧 𐟓Š 首先，我们来看看一些基础的概念和入门技巧。Power BI的核心是数据可视化，通过直观的图表和图形来展示数据。比如，你可以用柱状图来展示不同区域的销售情况，用饼图来展示市场份额。接下来，我们来看看一些常用的图表类型：柱状图：用于展示不同类别的数据。折线图：用于展示数据随时间的变化。散点图：用于展示两个变量之间的关系。热力图：用于展示数据的分布情况。这些只是冰山一角，Power BI还有很多其他的图表类型，比如树状图、桑基图、网络图等等，每一种都有其独特的用途。第二部分：数据处理和清洗 𐟧𜊊掌握了图表类型之后，接下来就是数据处理和清洗了。数据清洗是数据分析的第一步，也是最重要的一步。你需要确保数据的准确性和完整性。比如，你可能需要从不同的数据源中获取数据，比如SQL Server、API、JSON响应等。你可以使用Power Query来连接这些数据源，并进行数据清洗和转换。另外，你还需要处理一些特殊的数据类型，比如缺失值、异常值等。你可以使用Power BI的公式语言来处理这些数据。第三部分：数据分析和可视化 𐟓ˆ 数据清洗完成后，接下来就是数据分析和可视化了。你可以使用各种分析方法来探索数据，比如趋势分析、相关性分析等。比如，你可以用趋势图来展示数据的增长趋势，用散点图来展示两个变量之间的关系。你还可以使用自定义的视觉对象来创建更复杂的图表和图形。第四部分：高级技巧和进阶 𐟚€ 如果你已经掌握了基础的概念和技巧，那么接下来就是进阶的时候了。你可以学习一些高级的技巧和方法，比如使用DAX公式进行复杂计算、使用Power BI的DA分析功能等。此外，你还可以学习如何使用Power BI的API接口来开发自定义的应用程序和扩展。这将使你的Power BI使用体验更加丰富和个性化。总结 𐟓 学习Power BI并不是一件容易的事情，但只要你坚持下去，付出努力，你一定会取得成功。希望这份指南能为你提供一些有用的信息和灵感。加油吧！

如何从零开始构建一个工业级Java项目？网上有很多资源，关键词一个一个搜，一步一步来，最后你会感谢努力的自己。以下是一个大致的指南，帮助你从零开始构建一个工业级的Java项目。单体项目起步 𐟚€ Servlet和Tomcat：这是Java Web应用的基础，了解如何配置和部署应用。 Maven：使用Maven管理项目依赖，简化构建过程。 Spring框架：学习Spring的核心概念，如IoC和AOP。 Spring MVC：掌握Spring MVC，了解如何构建Web应用。 SQL基础：学习SQL语言，掌握数据库操作。 Spring Boot：快速上手Spring Boot，了解如何简化Spring应用开发。 Spring Security：学习如何保护你的应用，使用Spring Security。 Spring AOP/Controller Advice：了解如何使用AOP和Controller Advice进行切面编程。 ExceptionHandler：掌握异常处理，使用ExceptionHandler。 ORM工具：学习Hibernate、Spring Data JPA和Mybatis等ORM工具。 Spring RestTemplate/RetryTemplate：了解如何使用RestTemplate和RetryTemplate进行远程调用和重试。 Spring Validator：学习如何使用Validator进行数据验证。 Swagger OpenAPI：了解如何使用Swagger生成API文档。 Spring Actuator：掌握Spring Actuator，了解如何监控和管理应用。 HTTP和Json基础：学习HTTP协议和Json格式，使用Postman进行测试。缓存技术：了解如何使用缓存技术，如Redis。单体架构实践 𐟏—️ 自己动手实现一个单体架构项目，至少实现一个简单的CRUD应用。这个过程会让你对Java Web开发有更深入的了解。微服务架构进阶 𐟌 Monolithic vs Microservice：了解单体架构和微服务架构的区别。 Spring Cloud API Gateway：学习如何使用Spring Cloud API Gateway进行API网关管理。 Spring Cloud Netflix Eureka：了解如何使用Eureka进行服务发现和注册。 Spring Cloud OpenFeign：掌握OpenFeign，进行远程调用。 Spring Cloud Config：学习如何使用Config进行配置管理。负载均衡：了解如何使用负载均衡技术，如Nginx。消息队列：学习Rabbit MQ和Kafka，了解如何进行消息通信。监控和日志：掌握Prometheus和Grafana，进行应用监控和日志分析。分布式追踪：了解Sleuth和Zipkin，进行分布式追踪。 Elastic Search：学习Elastic Search，进行数据搜索和分析。 ELK/Splunk：了解ELK和Splunk，进行日志分析和可视化。 Resilience4j：掌握Resilience4j，进行应用弹性管理。云服务集成 ☁️ AWS S3, RDS, DynamoDB：了解如何使用AWS的云服务进行数据存储和管理。 Cassandra：学习Cassandra，了解如何进行分布式数据存储。其他技术：了解其他相关技术，如Docker、Kubernetes等。组队或找人带 𐟑劥﹤𚎦–𐦉‹来说，自己从头开始实现一个工业级别的后端微服务架构集群会非常困难。建议组队或者找人带，共同完成这个项目。希望这些指南能帮助你从零开始构建一个工业级的Java项目！加油！𐟒ꀀ

圆周旅行去年，我完成了一个课程作业，内容是关于AI旅游规划。初衷是希望借助AI技术，为那些不喜欢自己做旅行计划的人提供帮助。我的想法是，用户可以填写基本信息并选择规划风格，然后由AI推荐景点，并生成详细的日程表。然而，这个项目存在几个明显的局限性： 1️⃣ 景点推荐：虽然希望依赖大量数据来推荐景点，但现实是难以获得全面的POI数据。 2️⃣ 幻觉问题：AI在规划和时间安排上经常出错，导致实用性不高。 3️⃣ 研发思维：用户需要填写大量表单，互动性较差。 4️⃣ GPT3.5的限制：当时GPT3.5还不能限定返回的JSON格式，返回的文本有时不符合预期。最近，我体验了最近风头正劲的@圆周旅迹（无广告），他们采取了不同的解决方案： 1️⃣ 不追求全数据：圆周旅迹提供规划的基础框架，允许用户主动提供可解析的攻略，从别人的攻略中搬运点。这样既降低了操作成本，也提供了一个“支点”来提升用户体验。 2️⃣ 推荐优质模板：不再对行程风格进行分类，而是推荐具体的模板。无论是特种兵风格、轻松风格，还是奢侈或节俭，这些分类方式都太主观且抽象。圆周旅迹以城市为出发点，推荐城市+时间段的模板，或是旅途主题（如看剧、大自然）的分类，更易于使用。 3️⃣ 地图交互：允许用户在地图上交互，路线可视化。传统的拉清单方式非常反人类，尤其是在画路线时。圆周旅迹提供了更直观的地图规划方式。尽管圆周旅迹在某些方面取得了进展，但仍有一些不足之处： 1️⃣ 一键规划成功率：有时会遇到幻觉和长度问题。 2️⃣ 社区互动：如果我是运营，我会定期搬运一些攻略做推荐，并允许用户自发推荐模板（目前有找搭子、提问等社区互动）。 3️⃣ 交通规划和预算管理：细节方面还有待补充。 4️⃣ 边界场景：有时会遇到需要分头行动的日程安排。总的来说，圆周旅迹已经解决了许多规划痛点，交互和UI设计也非常友好。期待他们未来的更新！𐟘

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