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如果不设置position: absolute，left/top对 static（默认）定位的元素无效，translate(-50%, -50%)也只能基于元素自身原位置位移，无法实现 “基于父容器居中”。其left/top/right/bottom属性是相对于最近的已定位祖先元素（这里是#container，因为#container是默认的 static，但absolute会向上找直到视口）；第
本文介绍了一个基于Python+Django的新能源汽车智能推荐系统。系统采用MySQL存储数据，整合Echarts可视化展示和两种协同过滤推荐算法（基于用户和基于物品），实现了数据管理、可视化分析和智能推荐三大核心功能。数据管理模块支持车型信息的增删改查；可视化模块通过词云图、曲线图、饼状图等多维度展示市场数据；推荐模块则根据用户历史行为和车型特征提供个性化推荐。系统界面展示了车型数据、详情页、
NO-CRM 2.0正式发布，这是一款专为中小企业设计的轻量级客户关系管理系统。系统基于Vue3+NestJS技术栈开发，采用JSON存储实现零数据库依赖，支持私有化部署。主要功能包括客户管理、销售漏斗、订单合同管理、可视化审批流程等，并新增采购管理模块。项目提供两个开源版本：可直接使用的编译版和供学习的基础源码版。该系统具有部署简单、维护成本低等特点，帮助中小企业快速搭建CRM系统，节省开发成本
大家看到这种图大多数应该会先去打开echarts的官网先看案例有没有类似的获取，或者直接去看文档，我现在就会直接发给AI给他给我写哈哈哈哈。这样豆包就会直接帮我们写好，之后把option中的内容直接复制到咱们的代码的option中。大多数复制完成之后可能图会显得有点小或者特别的居中，不要慌这边我也是调试好了。就会是这个效果，如果有点差距的话可以再慢慢调整。就比如echarts图的。
学生可询问面试技巧、简历优化、职业规划、行业前景等问题，AI顾问基于知识库和历史对话提供个性化建议，帮助学生提升求职竞争力。管理员端提供多维度的数据统计分析，包括用户数量、职位数量、企业数量、申请趋势、行业分布、薪资分布等。采用协同过滤和内容推荐的复合算法，根据学生的简历信息、历史申请记录、技能特长等数据，智能匹配最合适的职位。学生可一键申请心仪职位，系统记录申请状态包括已提交、审核中、面试、录用
🎈系统亮点：发送邮箱、腾讯地图API、物流API、webSocket实时聊天、协同过滤算法、Echarts图形化分析；
非常简洁漂亮的天气效果, echarts中使用到了xAxis.axisLabel. rich, 效果很满意, 只展示了静态代码, 保存为html后就可以直接运行rich负责定义模板, formatter负责输出格式化后的数据, xAxis第一组position为top, 顶部展示日期和天气图标, 另一组position为bottom, 位于底部展示星期
如果你是一个开发者，手里有一个强大的语言模型（LLM），想用它来做点厉害的事情，比如文本分类、智能问答，或者识别文本里的关键信息。可问题来了：训练这么一个庞然大物需要海量的计算资源和时间，你手头的电脑可能累到冒烟，甚至还有数据不够多导致模型“学歪”的风险。别慌，今天我们就来聊聊四种LLM微调方法，帮你高效优化模型，轻松应对各种场景。这四种方法分别是：Full-tuning（全量微调）、Freeze
本文研究了短视频用户兴趣分析的系统设计与实现。随着短视频平台用户规模突破数十亿，精准分析用户兴趣偏好对优化推荐算法、提升商业价值具有重要意义。系统采用Java语言开发，基于Spring Boot框架，使用MySQL数据库存储用户行为数据。通过多模态分析和深度学习模型，系统能够动态捕捉用户兴趣变化，解决传统协同过滤算法的兴趣漂移问题。研究还探讨了隐私保护与数据安全的平衡策略，为短视频平台的内容生态优
帮助客户做这个舆情分析系统Demo时，咱们使用Python+Web的基础框架，MySQL存抖音等平台的舆情数据。接着整合ECharts做可视化，能直观展示数据趋势；再加入NLP处理文本情感，结合知识图谱梳理关联关系。整个过程踩过不少坑，但最终实现了客户需要核心功能。
本文介绍了在Vue2项目中实现鼠标悬停显示实时Echarts图表的方法。通过三级组件架构实现：父组件统一管理数据，二级组件处理鼠标交互和定位，三级组件负责图表渲染。关键技术点包括：使用ref绑定获取组件实例、通过对象传递实现响应式数据共享、动态计算浮窗位置、实时更新图表数据。特别展示了如何根据业务需求定制图表样式（如涨跌颜色区分）和性能优化（如窗口resize事件处理）。该方案可灵活调整配置，适用
摘要：本文档介绍了美股（NYSE, NASDAQ, AMEX）和墨西哥股市（BMV, BIVA）的API接入指南。核心内容包括：1) 基础URL和鉴权方式；2) 关键市场ID（美国5，墨西哥7）；3) 主要数据接口：获取股票列表、K线数据和大盘指数；4) WebSocket实时推送机制；5) JavaScript代码示例。所有请求需携带API密钥，股票PID是查询K线和订阅推送的关键标识。文档提供
直接回复组件的输出格式，dify中绘制复杂echarts图
需要注意的是，当xAxis.position 的值为top时offset的正数是x轴距离图表顶部向上的距离，负数是x轴距离图表顶部向下的距离，当xAxis.position的值为bottom时则是相反的。实现第一个温度和第二个温度之间为虚线其他温度之间的为实线，是通过将温度数据使用两个折线显示，其中一个线段数据只有前两个有温度值，其他为'-'，另一个线段的数据只有第一个是'-'，其他都是温度数据。
摘要 本文介绍了一个基于Python Tornado、WebSocket、Vue3和ECharts的Docker实时监控系统实现方案。系统采用前后端分离架构：后端通过Tornado框架建立WebSocket服务，实时收集Docker容器的CPU、内存、网络等性能指标；前端使用Vue3和Element Plus构建用户界面，通过ECharts图表库可视化展示监控数据。系统支持容器选择切换和鼠标悬停查
步骤操作内容Step 1用自然语言描述图表需求 + 数据范围Step 2ChatGPT生成模拟数据 + 全部 ECharts HTML代码Step 3浏览器打开.html文件 → 调整尺寸截图Step 4追加提示词优化样式：字体、颜色、比例、标签等Step 5用 ChatGPT 自动生成图表说明，用于论文图注这才是AI真正该用的方式。不是让它“替你写”，而是让它“协助你完成那些你本不擅长但很重要的
系统亮点：支付宝沙盒支付、腾讯地图API、协同过滤算法、可视化配置、可视化预约
本文设计并实现了一个基于Python Flask的微博话题舆情分析可视化系统。系统整合了数据采集、情感分析和可视化展示功能，采用Flask+MySQL+Echarts+SnowNLP技术栈，实现了微博数据自动爬取、用户管理、热词统计、情感分析等功能。通过SnowNLP进行中文文本情感分类，结合Echarts生成多维可视化图表，包括情感分布图、话题趋势图和热词云图等。系统支持舆情热度实时感知、情感量
🎈系统亮点：TDEE算法、WebSocket实时通讯、协同过滤算法、支付宝沙盒支付、Echarts图形化分析；
本文介绍了使用KlineCharts对接StockTV印度股票K线数据的完整方案。主要内容包括：1) 通过市场列表接口获取股票PID；2) 使用/stock/kline接口请求历史数据；3) 将StockTV数据格式转换为KlineCharts所需格式；4) 初始化并渲染K线图表。文章提供了完整的HTML+JS实现代码，包含数据获取、格式转换和图表渲染的全流程，并详细说明了关键字段映射关系和周期参
通过python flask创建了一个接口，用来生成echarts能够适应更多场景应用本次遇到的主要就是docker环境下，要访问本地接口需要转换一下接口ip，当然通过docker访问外部接口同样也有类似问题，也需要中间代理转换一下。当然最麻烦的就是dify传值这一步，简单做个记录。
传送门:RxJava---------这个作为入门学习rxjava非常好这个写点基本的用法吧…首先看用的包://retrofit2–看名字就知道是啥了compile ‘com.squareup.retrofit2:retrofit:2.1.0’//CallAdapterFactory的Rx依赖包—导这个包才能配合rxAndroid使用compile ‘com.squareup.retrofit2:
数据驱动已经成为企业决策和业务优化的关键所在，在数字化时代，高效的数据分析与可视化呈现是实现智能决策的关键。利用低代码开发平台，企业可以快速构建满足业务需求的应用系统，实现对各类数据源的便捷接入。结合 Echarts 等可视化工具，复杂的数据信息能够以直观、富交互性的图表形式展现出来，帮助决策者更好地理解和洞察数据蕴含的价值。近年来，低代码开发平台和 Echarts 可视化工具的高速发展和有效融合
- 【SQL练习题功能】：你可以依据你自己的数据库生成SQL练习题；在熟练SQL的同时也熟练了你自己的数据库，一箭双雕；- 【数据填充】：提供数据自动生成的功能，为测试生成模拟数据提供超便捷功能；- 【数据可视化】：你可以依据你自己的表，生成折线图、饼图、桑基图等7种图表，直观和简便的查看你的数据；
所谓可视化编程其实是谷歌提出的一个概念，以“所见即所得”的编程思想为原则，力图实现编程工作的可视化，即随时可以看到结果。和传统的原生编程方式相比，可视化编程更为简单便捷，只需要通过简单拖拽就可以设计出程序界面。无代码/低代码平台介绍很多企业意识到数据和人工智能的重要性，但是，想要“变身”为数据驱动型企业可能面临很多问题，比如，将人工智能模型整合到商业应用程序中就需要将近几个月的时间。此时，无代码/
SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发
传统BI工具（如Tableau）功能强大但定制化差，无法与现有React技术栈深度集成；纯手写ECharts图表的方式灵活，但需要重复开发数据处理、配置界面、交互逻辑，效率极低。对于前端开发者来说，如何快速搭建灵活、自动化、可扩展的数据分析工具，同时结合AI提升分析效率？这是本文要解决的核心问题。本文提出了一套组件化封装：实现了通用ECharts组件，支持动态数据和响应式；自动化管道：从数据采集到
DevEco Studio是华为为其鸿蒙系统（HarmonyOS）开发的官方集成开发工具（IDEA），专为构建基于鸿蒙的应用程序设计。它集成了代码编辑、调试、构建、发布等功能，支持开发者高效地开发、测试和发布鸿蒙应用程序。DevEco Studio作为鸿蒙系统的核心开发工具，为开发者提供了强大的功能支持和便捷的操作体验。通过灵活的组件安装方式，开发者可以根据项目需求快速配置开发环境，高效完成Har
大家好，欢迎回来鸿蒙5莓创图表组件的专场，我们这一期来讲解组合图组件McLineBarChart中legend属性的详细用法。
本次测试旨在模拟用户在真实环境中的使用场景，通过对两款设备在不同条件下的测速结果进行分析，为用户在选择随身WiFi设备时提供参考。我们选择了中兴F50和鲲鹏C2000-500这两款在市场上广受好评的设备进行测试。中兴F50是一款超薄设计的5G插卡随身WiFi，支持4G CAT15，兼容多个5G频段，采用WiFi 5双频可选技术，最多可接入10台设备。其小巧轻便的设计使得它非常适合出差党或有随身Wi
本文介绍了使用Vue3和ECharts构建AI测试可视化仪表盘的技术方案。针对AI测试场景中海量多维度数据（如准确率、召回率、混淆矩阵等）的可视化需求，文章详细分析了Vue3 Composition API相比传统Options API的优势，特别是其响应式系统和组合式函数设计模式。通过useTestData组合函数的示例代码，展示了如何高效管理测试数据状态、实现派生计算和异步加载。该技术栈能够有
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