ChatGPT 实现动态地图可视化展示
地图可视化分析有许多优点和好处:
1.直观理解:地图可视化使得复杂的数据更易于理解。通过地图可视化,人们可以直观地看到地理位置、地区之间的关系以及空间分布的模式。
2.提高决策效率:地图可视化可以帮助决策者快速理解和解释数据,从而提高决策效率。
3.高效的数据整合:地图可视化可以整合和展示大量的数据,包括位置、数量、类别等多种类型的数据。
4.发现新的洞察:地图可视化经常能揭示出一些在表格或普通图表中难以发现的模式和关系。
5.交互式体验:现代的地图可视化工具通常具有交互功能,使得用户能够通过点击、拖动等操作来探索和分析数据。
6.市场分析:对于市场分析人员来说,地图可视化可以帮助他们理解市场趋势,发现新的商业机会。

这样的动态地图可视化可以使用HTML,JS,Echarts来完成。
代码可以让ChatGPT,AIGC&
相关文章:
ChatGPT 实现动态地图可视化展示
地图可视化分析有许多优点和好处: 1.直观理解:地图可视化使得复杂的数据更易于理解。通过地图可视化,人们可以直观地看到地理位置、地区之间的关系以及空间分布的模式。 2.提高决策效率:地图可视化可以帮助决策者快速理解和解释数据,从而提高决策效率。 3.高效的数据整…...
Vue.js安装步骤和注意事项
安装完node.js后开始安装和部署Vue在检查webpack的下载版本时出现错误出现错误的原因是之前下载时未指定对应的版本号导致版本不兼容先卸载掉之前下载的版本 cnpm uninstall webpack-cli -g cnpm install webpack-cli4.9.2 -g 最后检查版本是否对应...
IDEA中Run/Debug Configurations添加VM options和Program arguments
1. 现象描述 我在我的IDEA当中打开配置模板后,发现没有VM options和Program arguments,也就是虚拟机选项和程序实参这两项,导致我不能配置系统属性参数和命令行参数!!!!!࿰…...
信息技术03--初/高中--简答题(73道知识简答)
文章目录 第一章 初中简答 1-231.1、请简要回答TCP/IP中传输层的功能以及两种主要协议1.2、请简要回答”数字化学习与创新“主要体现在哪些方面?1.3、人工智能给人类社会带来了巨大的变化也带来了一些问题,请列举出三个涉及个人隐私问题的场景并进行简要…...
Matlab之统计一维数组直方图 bin 计数函数histcounts
一、语法 [N,edges] histcounts(X) [N,edges] histcounts(X,nbins) [N,edges] histcounts(X,edges) 解释: 1.1 [N,edges] histcounts(X) 将 X 的值划分为多个 bin,并返回每个 bin 中的计数以及 bin 边界。histcounts 函数使用自动分 bin 算法&am…...
TDengine函数大全-时间和日期函数
以下内容来自 TDengine 官方文档 及 GitHub 内容 。 以下所有示例基于 TDengine 3.1.0.3 TDengine函数大全 1.数学函数 2.字符串函数 3.转换函数 4.时间和日期函数 5.聚合函数 6.选择函数 7.时序数据库特有函数 8.系统函数 时间和日期函数 TDengine函数大全NOWTIMEDIFFTIMETRU…...
算法笔记——路径问题
在引入介绍如何写一个算法的时候,我们先引入一个题作为例子 1137. 第 N 个泰波那契数 - 力扣(LeetCode) 作为刚开始学习算法的我们,看到这个题目的时候,应该想好以下的问题: 1.状态表示 我们要用什么来表…...
Arcface部署应用实战
1、概述 人脸识别的一个比较常用的网络arcface,依赖于其特殊设计的loss函数,使得模型在训练的时候能够实现类间距离增大,类内的距离不断减小,最终使得所训练的backbone能够获取鉴别性很高的特征,便于人脸识别。 本文…...
MySQL InnoDB 是怎么使用 B+ 树存数据的?
这里限定 MySQL InnoDB 存储引擎来进行阐述,避免不必要的阅读歧义。 首先通过一篇文章简要了解下 B 树的相关知识:你好,我是B树 。 B 树是在 B 树基础上的变种,主要区别包括: 1、所有数据都存储在叶节点,其…...
手撕红黑树
学了很久编程了,红黑树在我们耳边早就如雷贯耳,都说他是数据结构中最难的几种结构了,但是,实际上学会了之后,你会发现他还是很简单的,个人认为他还没有AVL树的旋转难,好了,老规矩&am…...
举例说明自然语言处理(NLP)技术
自然语言处理(NLP)技术是一种人工智能领域的技术,用于处理自然语言文本或语音信号。下面是一些自然语言处理技术的例子: 机器翻译:机器翻译是一种自然语言处理的技术,它可以将一种语言的文本翻译成另一种语…...
淘宝详情API接口在各种应用中的作用性
标题:淘宝详情API接口在各种应用中的作用性 一、引言 随着互联网的快速发展和电子商务的广泛应用,淘宝作为中国最大的C2C电商平台,其提供的API接口在各种应用中发挥着越来越重要的作用。本文将详细介绍淘宝详情API接口的背景、定义、类型&a…...
java用正则方法验证文件名是否合法
Java中用到文件操作时,经常要验证文件名是否合法. 用File类的createNewFile()方法的确很管用.但当要批量验证时,效率上就会有问题.正则匹配的开销比创建文件少了很多. 那么一个合法的文件(Win下)应该符合如下规则: 1.文件名不能为空,空在这里有两个意思: 文件名(包括扩展名…...
【learnopengl】Assimp构建与编译
文章目录 【learnopengl】Assimp构建与编译1 前言2 Assimp构建与编译2.1 下载源码2.2 CMake构建2.3 VS2022编译 3 在VS中配置Assimp库4 验证 【learnopengl】Assimp构建与编译 1 前言 最近在跟着LearnOpenGL这个网站学习OpenGL,这篇文章详细记录一下教程中关于Ass…...
小兔鲜商02
npm i vueuse/core -fvue插件使用: 许多公用的全局组件,,可以通过插件注册进去,就不用一个一个导入组件,, import XtxSkeleton from /components/library/xtx-skeletonexport default {install (app) {// …...
一键替换工程文件和场景中的UI对象字体
具体流程: 找到工程中使用到的所有字体找到工程和场景中包含Text的所有对象展示要替换的字体名字让用户选择通过用户选择的字体,展示响应的物体对象一键替换 通过AssetDatabase.FindAssets找到工程中包含的所有字体: private List<strin…...
微信小程序编辑器代码格式缩进设置
第一步点击这个编辑器设置: 然后设置tab为空格,并且设置占几个空格,这里是4个空格。 这样就好了,文件保存就会自动设置好缩进格式了。...
Android Aidl跨进程通讯(二)--异常捕获处理
学更好的别人, 做更好的自己。 ——《微卡智享》 本文长度为1623字,预计阅读5分钟 前言 上一篇《Android Aidl跨进程通讯的简单使用》中介绍了跨进程的通讯处理,在进程间的数据通过Aidl实现了交互,项目中经常会遇到Bug,…...
Android中OkHttp源码阅读二(责任链模式)
博主前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住也分享一下给大家 👉点击跳转到教程 Android OkHttp源码阅读详解一 看OkHttp源码,发现OkHttp里面使用了责任链设计模式,所以才要学习…...
2023年03月 C/C++(六级)真题解析#中国电子学会#全国青少年软件编程等级考试
C/C++编程(1~8级)全部真题・点这里 第1题:波兰表达式 波兰表达式是一种把运算符前置的算术表达式,例如普通的表达式2 + 3的波兰表示法为+ 2 3。波兰表达式的优点是运算符之间不必有优先级关系,也不必用括号改变运算次序,例如(2 + 3) * 4的波兰表示法为* + 2 3 4。本题求解…...
Docker 离线安装指南
参考文章 1、确认操作系统类型及内核版本 Docker依赖于Linux内核的一些特性,不同版本的Docker对内核版本有不同要求。例如,Docker 17.06及之后的版本通常需要Linux内核3.10及以上版本,Docker17.09及更高版本对应Linux内核4.9.x及更高版本。…...
【人工智能】神经网络的优化器optimizer(二):Adagrad自适应学习率优化器
一.自适应梯度算法Adagrad概述 Adagrad(Adaptive Gradient Algorithm)是一种自适应学习率的优化算法,由Duchi等人在2011年提出。其核心思想是针对不同参数自动调整学习率,适合处理稀疏数据和不同参数梯度差异较大的场景。Adagrad通…...
系统设计 --- MongoDB亿级数据查询优化策略
系统设计 --- MongoDB亿级数据查询分表策略 背景Solution --- 分表 背景 使用audit log实现Audi Trail功能 Audit Trail范围: 六个月数据量: 每秒5-7条audi log,共计7千万 – 1亿条数据需要实现全文检索按照时间倒序因为license问题,不能使用ELK只能使用…...
论文浅尝 | 基于判别指令微调生成式大语言模型的知识图谱补全方法(ISWC2024)
笔记整理:刘治强,浙江大学硕士生,研究方向为知识图谱表示学习,大语言模型 论文链接:http://arxiv.org/abs/2407.16127 发表会议:ISWC 2024 1. 动机 传统的知识图谱补全(KGC)模型通过…...
Spring Boot+Neo4j知识图谱实战:3步搭建智能关系网络!
一、引言 在数据驱动的背景下,知识图谱凭借其高效的信息组织能力,正逐步成为各行业应用的关键技术。本文聚焦 Spring Boot与Neo4j图数据库的技术结合,探讨知识图谱开发的实现细节,帮助读者掌握该技术栈在实际项目中的落地方法。 …...
项目部署到Linux上时遇到的错误(Redis,MySQL,无法正确连接,地址占用问题)
Redis无法正确连接 在运行jar包时出现了这样的错误 查询得知问题核心在于Redis连接失败,具体原因是客户端发送了密码认证请求,但Redis服务器未设置密码 1.为Redis设置密码(匹配客户端配置) 步骤: 1).修…...
Redis的发布订阅模式与专业的 MQ(如 Kafka, RabbitMQ)相比,优缺点是什么?适用于哪些场景?
Redis 的发布订阅(Pub/Sub)模式与专业的 MQ(Message Queue)如 Kafka、RabbitMQ 进行比较,核心的权衡点在于:简单与速度 vs. 可靠与功能。 下面我们详细展开对比。 Redis Pub/Sub 的核心特点 它是一个发后…...
return this;返回的是谁
一个审批系统的示例来演示责任链模式的实现。假设公司需要处理不同金额的采购申请,不同级别的经理有不同的审批权限: // 抽象处理者:审批者 abstract class Approver {protected Approver successor; // 下一个处理者// 设置下一个处理者pub…...
在Mathematica中实现Newton-Raphson迭代的收敛时间算法(一般三次多项式)
考察一般的三次多项式,以r为参数: p[z_, r_] : z^3 (r - 1) z - r; roots[r_] : z /. Solve[p[z, r] 0, z]; 此多项式的根为: 尽管看起来这个多项式是特殊的,其实一般的三次多项式都是可以通过线性变换化为这个形式…...
Git 3天2K星标:Datawhale 的 Happy-LLM 项目介绍(附教程)
引言 在人工智能飞速发展的今天,大语言模型(Large Language Models, LLMs)已成为技术领域的焦点。从智能写作到代码生成,LLM 的应用场景不断扩展,深刻改变了我们的工作和生活方式。然而,理解这些模型的内部…...
