之前有朋友希望我基于H5Dooring开发一款桌面端应用,最近刚好有时间,就花了小半天时间从零使用electron开发了桌面端的离线软件Dooringelectron.因为之前用electron比较少,今天刚好学了一下,也基本把前后端打通了,文末我会放dooringelectron的github地址供大家参考学习.如果大家有更好的方案,可以随

几个月前开源的H5页面制作平台H5Dooring(http://h5.dooring.cn/)收到了很多热心的反馈和交流,顺着笔者之前的规划,我们又做了一款可视化大屏编辑器V6.Dooring(https://github.com/MrXujiang/v6.dooring.public).接下来笔者就来带大家一起看看我们的方案设计和技术实现

吾日三省吾身：为人谋而不忠乎？与朋友交而不信乎？传不习乎？导读：我们介绍过用matplotlib制作图表的一些tips，感兴趣的同学可以戳→。matplotlib是一个相当底层的工具。你可以从其基本组件中组装一个图表：数据显示(即绘图的类型：线、条、框、散点图、轮廓等)、图例、标题、刻度标记和其他注释。在pandas中，我们可能有多个数据列，并且带有行

前言之前笔者有写过一篇如何设计动态表单配置平台的文章，但是由于笔者电脑问题代码丢失，所以后期重新实现了一套表单设计器，并优化了之前的设计方式，特地做一下总结和复盘。你将收获动态表单开发的一般思路可视化领域中的表单引擎从零实现一款动态表单设计器利用H5Dooring开发一款表单设计平台正文按照习惯，我们先看看表单设计器实现的效果展示：上图中我们将表

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/1834cd33fe6b4ce28bc80e561e8dc605.gif)(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%3F__biz%3DMzA4MzI0M

  依存句法分析的效果虽然没有像分词、NER的效果来的好，但也有其使用价值，在日常的工作中，我们免不了要和其打交道。笔者这几天一直在想如何分析依存句法分析的结果，一个重要的方面便是其可视化和它的图分析。  我们使用的NLP工具为jieba和LTP，其中jieba用于分词，LTP用于词性标注和句法分析，需要事件下载pos.model和parser.mo

超强下一代JupyterNotebook：JupyterLab3.0已经发布了，新版本为用户带来了许多新特性，并对扩展系统进行了实质性的改进。JupyterLab是广受欢迎的JupyterNotebook「新」界面。它是一个交互式的开发环境，可用于notebook、代码或数据，因此它的扩展性非常强。用户可以使用它编写notebook、

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