202306 ⼈⼈可⽤的开源数据可视化分析⼯具2023 年 6 ⽉ ⼈⼈可⽤的开源数据可视化分析⼯具 数据可视化对企业的价值 DataEase 开源项⽬介绍 DataEase 模板市场 DataEase 企业版介绍 1 2 3 4 可视化 原始数据 数据价值 数据孤岛 管理混乱 缺失分析 全业务场景 ⽤户⾏为管理 数据驾驶舱 数据→信息→价值 可以为企业运营 带来直接收益 数据可视化对企业的价值 能够快速、⾼效地 能够快速、⾼效地 提供体验良好的数 据展现⼿段,通过 分析数据资产的质 量,助⼒企业做出 更加准确的业务策 略。 前端业务⼈员 数据管理⼈员 企业管理者 IT 建设⼈员 提供多种数据使⽤ 模式,提供更为丰 富、安全的数据管 理⼿段,有助于企 业内部进⾏更为⼴ 泛的数据整合与分 析,并由此创造数 据价值。 能够合理评估、规 范 和 洞 察 企 业 信 息,洞悉企业发展 趋 势 , 在 有 效 管 理 IT 投资和降本 投资和降本 增效的同时,挖掘 和发挥数据资产的 价值,辅助企业制 定发展决策。 能够规范数据处理 的过程、保证数据 质量、提升 IT 系 统建设效率、快速 ⽀撑业务部⻔的运 营发展需要,有效 激发 IT 建设的创 新、体现 IT 信息 的价值。 数据可视化对不同⼈员的价值 数据可视化⼯具更加强调⼈性化,功能趋于“傻⽠”式,强调易⽤、稳定、开放,协作和⾃助,关注信息数 据的整合与展示,能够通过⾃0 码力 | 27 页 | 3.61 MB | 1 年前3
DataEase 人人可⽤的开源数据可视化分析⼯具 2022 年 12 ⽉2022 年 12 ⽉ ⼈⼈可⽤的开源数据可视化分析⼯具 数据可视化对企业的价值 DataEase 开源项⽬介绍 DataEase 模板市场 DataEase 企业版介绍 1 2 3 4 可视化 原始数据 数据价值 数据孤岛 管理混乱 缺失分析 全业务场景 ⽤户⾏为管理 数据驾驶舱 数据→信息→价值 可以为企业运营 带来直接收益 数据可视化对企业的价值 能够快速、⾼效地 能够快速、⾼效地 提供体验良好的数 据展现⼿段,通过 分析数据资产的质 量,助⼒企业做出 更加准确的业务策 略。 前端业务⼈员 数据管理⼈员 企业管理者 IT 建设⼈员 提供多种数据使⽤ 模式,提供更为丰 富、安全的数据管 理⼿段,有助于企 业内部进⾏更为⼴ 泛的数据整合与分 析,并由此创造数 据价值。 能够合理评估、规 范 和 洞 察 企 业 信 息,洞悉企业发展 趋 势 , 在 有 效 管 理 IT 投资和降本 投资和降本 增效的同时,挖掘 和发挥数据资产的 价值,辅助企业制 定发展决策。 能够规范数据处理 的过程、保证数据 质量、提升 IT 系 统建设效率、快速 ⽀撑业务部⻔的运 营发展需要,有效 激发 IT 建设的创 新、体现 IT 信息 的价值。 数据可视化对不同⼈员的价值 数据可视化⼯具更加强调⼈性化,功能趋于“傻⽠”式,强调易⽤、稳定、开放,协作和⾃助,关注信息数 据的整合与展示,能够通过⾃0 码力 | 27 页 | 3.58 MB | 1 年前3
DataEase 人人可⽤的开源数据可视化分析⼯具 2022 年 06 ⽉2022 年 6 ⽉ ⼈⼈可⽤的开源数据可视化分析⼯具 数据可视化对企业的价值 DataEase 开源项⽬介绍 DataEase 模板市场 DataEase 企业版介绍 1 2 3 4 可视化 原始数据 数据价值 数据孤岛 管理混乱 缺失分析 全业务场景 ⽤户⾏为管理 数据驾驶舱 数据→信息→价值 可以为企业运营 带来直接收益 数据可视化对企业的价值 能够快速、⾼效地 能够快速、⾼效地 提供体验良好的数 据展现⼿段,通过 分析数据资产的质 量,助⼒企业做出 更加准确的业务策 略。 前端业务⼈员 数据管理⼈员 企业管理者 IT 建设⼈员 提供多种数据使⽤ 模式,提供更为丰 富、安全的数据管 理⼿段,有助于企 业内部进⾏更为⼴ 泛的数据整合与分 析,并由此创造数 据价值。 能够合理评估、规 范 和 洞 察 企 业 信 息,洞悉企业发展 趋 势 , 在 有 效 管 理 IT 投资和降本 投资和降本 增效的同时,挖掘 和发挥数据资产的 价值,辅助企业制 定发展决策。 能够规范数据处理 的过程、保证数据 质量、提升 IT 系 统建设效率、快速 ⽀撑业务部⻔的运 营发展需要,有效 激发 IT 建设的创 新、体现 IT 信息 的价值。 数据可视化对不同⼈员的价值 数据可视化⼯具更加强调⼈性化,功能趋于“傻⽠”式,强调易⽤、稳定、开放,协作和⾃助,关注信息数 据的整合与展示,能够通过⾃0 码力 | 27 页 | 10.32 MB | 1 年前3
DataEase 人人可⽤的开源数据可视化分析⼯具 2023 年 04 ⽉2023 年 04 ⽉ ⼈⼈可⽤的开源数据可视化分析⼯具 数据可视化对企业的价值 DataEase 开源项⽬介绍 DataEase 模板市场 DataEase 企业版介绍 1 2 3 4 可视化 原始数据 数据价值 数据孤岛 管理混乱 缺失分析 全业务场景 ⽤户⾏为管理 数据驾驶舱 数据→信息→价值 可以为企业运营 带来直接收益 数据可视化对企业的价值 能够快速、⾼效地 能够快速、⾼效地 提供体验良好的数 据展现⼿段,通过 分析数据资产的质 量,助⼒企业做出 更加准确的业务策 略。 前端业务⼈员 数据管理⼈员 企业管理者 IT 建设⼈员 提供多种数据使⽤ 模式,提供更为丰 富、安全的数据管 理⼿段,有助于企 业内部进⾏更为⼴ 泛的数据整合与分 析,并由此创造数 据价值。 能够合理评估、规 范 和 洞 察 企 业 信 息,洞悉企业发展 趋 势 , 在 有 效 管 理 IT 投资和降本 投资和降本 增效的同时,挖掘 和发挥数据资产的 价值,辅助企业制 定发展决策。 能够规范数据处理 的过程、保证数据 质量、提升 IT 系 统建设效率、快速 ⽀撑业务部⻔的运 营发展需要,有效 激发 IT 建设的创 新、体现 IT 信息 的价值。 数据可视化对不同⼈员的价值 数据可视化⼯具更加强调⼈性化,功能趋于“傻⽠”式,强调易⽤、稳定、开放,协作和⾃助,关注信息数 据的整合与展示,能够通过⾃0 码力 | 27 页 | 3.60 MB | 1 年前3
DataEase 人人可⽤的开源数据可视化分析⼯具 2023 年 12 ⽉可以帮助用户快速分析业务数据并洞察其趋势,为企业的业 务改进与优化提供支持。 人 人 可 用 的 开源数据可视化分析工具 DataEase 的使命 他们都在用 DataEase 累计安装下载约 10 万次,50+ 技术支持群,广受各行各业用户的喜爱 DataEase 功能架构 数据源 DataEase 支持近 20 种常见的数据源,更多数据源支持持续增加中… 核心概念 数据集 通过 通过对表的数据进行关联与处理,用户可自由组合形成自有数据集合,供后续进行业务分析与图表制作使用 核心概念 数据大屏 支持图层管理与大屏尺寸设置 灵活在大型显示器上实时展示各种数据指标和信息,以帮助用户监测业务状况、分析趋势和做出实时决策 大屏制作 大屏展示 核心概念 仪表板 支持元素自动挤压占位,方便用户快速编辑,同时支持设置移动端布局 通常偏向于静态或定期更新,适用于日常分析与制作各项业务数据报告等 各项业务数据报告等 PC 端 移动端 核心概念 连接数据 数据准备 可视化分析 数据源 1 数据源 2 数据源 3 数据源 4 组合及处理数据 数据集 1 数据集 2 数据集 3 数据集 4 仪表板创建与管理 数据大屏创建与管理 数据图表制作 数据实时分析 数据大屏展示 收藏导出分享 DataEase 工作流程 DataEase 支持丰富的数据源连接,能够有0 码力 | 36 页 | 7.05 MB | 1 年前3
DataEase 人人可用的开源数据可视化分析工具 2024 年 03 月可以帮助用户快速分析业务数据并洞察其趋势,为企业的业 务改进与优化提供支持。 人 人 可 用 的 开源数据可视化分析工具 DataEase 的使命 他们都在用 DataEase 累计安装下载约 10 万次,50+ 技术支持群,广受各行各业用户的喜爱 DataEase 功能架构 数据源 DataEase 支持近 20 种常见的数据源,更多数据源支持持续增加中… 核心概念 数据集 通过 通过对表的数据进行关联与处理,用户可自由组合形成自有数据集合,供后续进行业务分析与图表制作使用 核心概念 数据大屏 支持图层管理与大屏尺寸设置 灵活在大型显示器上实时展示各种数据指标和信息,以帮助用户监测业务状况、分析趋势和做出实时决策 大屏制作 大屏展示 核心概念 仪表板 支持元素自动挤压占位,方便用户快速编辑,同时支持设置移动端布局 通常偏向于静态或定期更新,适用于日常分析与制作各项业务数据报告等 各项业务数据报告等 PC 端 移动端 核心概念 连接数据 数据准备 可视化分析 数据源 1 数据源 2 数据源 3 数据源 4 组合及处理数据 数据集 1 数据集 2 数据集 3 数据集 4 仪表板创建与管理 数据大屏创建与管理 数据图表制作 数据实时分析 数据大屏展示 收藏导出分享 DataEase 工作流程 DataEase 支持丰富的数据源连接,能够有0 码力 | 39 页 | 6.95 MB | 1 年前3
2024 中国开源开发者报告大模型撞上“算力墙”,超级应用的探寻之路 36 | AI 的三岔路口:专业模型和个人模型 40 | 2024 年 AI 编程技术与工具发展综述 45 | RAG 的 2024:随需而变,从狂热到理性 51 | 大模型训练中的开源数据和算法:机遇及挑战 57 | 2024 年 AI 编程工具的进化 62 | AI 开发者中间件工具生态 2024 年总结 66 | AI Agent 逐渐成为 AI 应用的核心架构 68 | 大模型生成代码的安全与质量 93 | 2024 年 AI 大模型如何影响基础软件行业中 的「开发工具与环境」 98 | 推理中心化:构建未来 AI 基础设施的关键 Part 1:中国开源开发者生态数据 04 | Gitee 数据篇 Part 3:国内 GenAI 生态高亮瞬间 104 | 中国 GenAI 消费应用人气榜 Top10 15 | OSS Compass Insight 106 | AI 创新应用开发大赛获奖作品 设计:张琪 开发者是开源生态的重要支柱。 本章结合 、 的数据分 析,勾勒 2024 年中国开源开发者的整体画像趋势轮廓,主要 反映中国开源开发者使用开源大模型概况、开源项目/组织健康 度,以及中国开源社区的生态评估等情况。 Gitee 数据篇 本报告数据来源:2024年1月至2024年12月 Gitee及Gitee AI平台相关公开数据 4 / 111 开发者是社区的力量源泉 2000 码力 | 111 页 | 11.44 MB | 8 月前3
清华大学 DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单要怎么做? 效果如何? 一 能做什么? 数据挖掘 数据分析 数据采集 数据处理 数据可视化 AIGC 数据应用 通过编写爬虫代码、访问数据库、读取文件、调用API等方式,采 集社交媒体数据、数据库内容、文本数据、接口数据等。 通过数据清洗、数据集成、数据变换、特征工程等方式,实 现数据纠错、数据整合、格式转换、特征提取等。 对数据进行诊断、预测、关联、聚类分析,常用于问题 定位、需求预测、推荐系统、异常检测等。 定位、需求预测、推荐系统、异常检测等。 对数据进行分类、社交网络分析或时序模式挖掘,常用 于客户细分、信用评分、社交媒体营销、股价预测等。 将数据转化为统计图、热力图、网络关系图、词云、树形 图等,用于揭示数据中蕴含的模式、趋势、异常和洞见。 本质:以多agent实现从数据采集到可视全流程 模型特点 Claude 3.5 sonnet 平衡性能:在模型大小和 性能之间取得平衡,适合 mini 小型化设计:轻量级模型, 适合资源有限的环境。 快速响应:优化推理速度, 适合实时交互场景。 通用性强:适用于多种自 然语言处理任务,如对话 生成和文本理解。 爬虫数据采集 1、阅读网页源代码,提取特定网页内容; 2、撰写python脚本; 3、提取并合并网址; 4、提取网址内容; 5、写入文件。 任务 你需要完成以下两个任务: 1.阅读网页【网址】源代码【对应网页源代码】。提取所0 码力 | 85 页 | 8.31 MB | 8 月前3
国家人工智能产业综合标准化体系建设指南(2024版)业生 产模式和经济发展形态,将对加快建设制造强国、网络强国 和数字中国发挥重要的支撑作用。人工智能产业链包括基础 层、框架层、模型层、应用层等 4 个部分。其中,基础层主 要包括算力、算法和数据,框架层主要是指用于模型开发的 深度学习框架和工具,模型层主要是指大模型等技术和产 品,应用层主要是指人工智能技术在行业场景的应用。近年 来,我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等 人工智能标准体系结构包括基础共性、基础支撑、关键 技术、智能产品与服务、赋能新型工业化、行业应用、安全 /治理等 7 个部分,如图 1 所示。其中,基础共性标准是人 工智能的基础性、框架性、总体性标准。基础支撑标准主要 规范数据、算力、算法等技术要求,为人工智能产业发展夯 实技术底座。关键技术标准主要规范人工智能文本、语音、 图像,以及人机混合增强智能、智能体、跨媒体智能、具身 智能等的技术要求,推动人工智能技术创新和应用。智能产 基础支撑标准主要包括基础数据服务、智能芯片、智能传感 器、计算设备、算力中心、系统软件、开发框架、软硬件协同等 标准。 1. 基础数据服务标准。规范人工智能研发、测试、应用等 过程中涉及数据服务的要求,包括数据采集、数据标注、数据治 理、数据质量等标准。 2. 智能芯片标准。规范智能芯片相关的通用技术要求,包 括智能芯片架构、指令集、统一编程接口及相关测试要求、芯片 数据格式和协议等标准。0 码力 | 13 页 | 701.84 KB | 1 年前3
Blender v2.92 参考手册(简体中文版)⾃由开源3D创作套件的⽤户⼿册。 ⼊门 部分 Blender⼊门 ⽤户界⾯ 编辑器 场景 & 物体 制作模型 雕刻 & 绘制 蜡笔 动画 & 绑定 物理 渲染 合成 运动跟踪 & 遮罩 视频编辑 ⽂件 & 数据系统 插件 ⾼级应⽤ 问题排查 词汇表 参与 ⼿册主要由志愿者维护,中⽂翻译组QQ群号:620831153,欢迎加⼊。 请考虑参与这份⼯作并 为⼿册出⼒ 。针对中⽂⼿册中的问题,请 点此报错 。 以及三个稳定版本 (从2.57 - 2011年4⽉ - 到 2.59 - 2011年8⽉). 这是最重 ⼤的⼀个开发项⽬。因为Blender得到了完全的重构,添加了新功能,重新 设计了内部的窗⼜管理和事件/⼯具/数据处理系统、新的Python API。该项 ⽬最终版本是2011年8⽉的Blender 2.59。 Blender 2.6x 到 2.7x - 提升与稳定性 2.60 -- 2011年11⽉: 序列编辑器增加⽂字效果。 2.77 -- 2016年3⽉: ⽀持烟雾/体渲染模拟⽽进⾏缓存的OpenVDB 集成, 增强Cycles 次表⾯散射, 蜡笔笔画雕刻和⼯作流程改进,重新开发的为管理丢失和删除的数据块库 控制。 2.78 -- 2016年9⽉: Cycles⽀持VR球形⽴体图像、蜡笔⼯作⽅式更接近其他2D绘图软件、⽀持 Alembic导⼊与导出、软⾻骼改进让绑定更简单容易。 2.79 --0 码力 | 3958 页 | 204.42 MB | 1 年前3
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