1. 前言正在做知识图谱，以前可视化用的是D3，因为D3不是太会，而且D3学习成本比较高，所以改用Echarts，Echarts做出来的关系图还是挺好的。2. 关系图实例样例代码如下：<!DOCTYPEhtml<html<head<titleECharts关系图</title<scriptsrc

!image(https://nebulablog.azureedge.net/nebulablog/d303.jpeg)D3.js作为一个前端，说到可视化除了听过D3.js(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fd3js.org%2F)的大名，

最近有朋友需要帮忙写个爬虫脚本，爬取雪球网一些上市公司的财务数据。盆友希望可以根据他自己的选择进行自由的抓取，所以简单给一份脚本交给盆友，盆友还需要自己搭建python环境，更需要去熟悉一些参数修改的操作，想来也是太麻烦了。于是，结合之前做过的汇率计算器小工具，我这边决定使用PyQt5给朋友制作一个爬虫小工具，方便他的操作可视化。一、效果演示

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二项分布是描述固定次数独立试验中成功次数的概率分布，常用于分析二元结果的事件，如抛硬币。分布由参数n（试验次数）、p（单次成功概率）和k（成功次数）定义。概率质量函数P(k)C(n,k)p^k(1p)^(nk)。NumPy的random.binomial()可生成二项分布数据，Seaborn可用于可视化。当n大且p接近0.5时，二项分布近似正态分布。练习包括模拟不同条件下的二项分布和应用到考试场景。

卡方分布是统计学中的一种连续概率分布，用于假设检验，形状由自由度(df)决定。自由度越大，分布越平缓。NumPy的random.chisquare()可生成卡方分布随机数。Seaborn能可视化卡方分布。练习包括模拟不同自由度的卡方分布、进行卡方检验。瑞利分布描述信号处理中幅度分布，参数为尺度(scale)。Zipf分布常用于自然语言等幂律特征数据，参数a控制形状。NumPy的random.zipf()生成Zipf分布随机数。

卷积神经网络表征可视化研究综述（1）转载自：人工智能技术与咨询源自：自动化学报作者：司念文张文林屈丹罗向阳常禾雨牛铜摘要近年来,深度学习在图像分类、目标检测及场景识别等任务上取得了突破性进展,这些任务多以卷积神经网络为基础搭建识别模型,训练后的模型拥有优异的自动特征提取和预测性能,能够为用户提供“输入–输出”形式的端到端解决方案.然而,

本文详细介绍了一个前端项目优化的详细过程，从优化前的问题分析，到具体的优化措施，最终实现了前端性能提升了近3倍。同时也将性能指标落到监控平台，实现可视化的监控前端性能指标。

内部平台的一个小功能点的实现过程，分享给大家：递归解析Json，可以实现生成可视化Tree快速获取JsonPath。步骤：1.利用JsonPath读取根，获取JsonObject2.递归层次遍历JsonObjec，保存结点信息3.利用zTree展示结点为