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少儿可视化编程简介 可视化编程设计

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导读 大家好,小宜来为大家讲解下。少儿可视化编程简介,可视化编程设计这个很多人还不知道,现在让我们一起来看看吧!#blockly#google可视化编程...

大家好,小宜来为大家讲解下。少儿可视化编程简介,可视化编程设计这个很多人还不知道,现在让我们一起来看看吧!

#blockly#

google可视化编程工具blockly——尺寸大小可变的工作区

可视化编程工具blockly——尺寸大小可变的工作区

业界领先的uniapp可视化代码生成器是怎么样的,一起加入uniapp低代码开发吧。大家还有哪些的,都推荐出来比拼下。[来看我][来看我][来看我][捂脸][握手][握手][来看我][来看我][来看我][来看我][来看我]

逻辑高手都在用的8大思维图示法[得意]

1988年,大卫·海勒开发了一种可以帮助思维可视化的工具,以帮助人们进行构建知识、发散思维、提高学习效率,这就是Thinking Maps-思维导图,也可以叫八大思维图示法。

Thinking Maps有且只有8种思维图形:圆圈图;树形图;气泡图;双气泡图;流程图;复流程图;括号图;桥型图。

别看图形简单,可以轻松帮你整理逻辑,记住任何你想记的!

#职场干货##逻辑训练##思维##提高记忆力#

低代码/无代码开发的区别?

低代码应用开发平台(Low-Code Application Platform)

通过少量代码就可以快速生成应用程序,并可快速完成安装和部署的开发平台。

它既是一个工具软件,也是一种开发环境,与开发人员常用的Visual Studio、IDEA等代码开发环境类似,它主要服务于开发人员。它提供了可视化IDE,很多时候开发人员不需要编写代码,只需要进行拖、拉、拽等操作就能完成开发工作。

零代码应用开发平台(No-Code Application Platform)

完全不需要写代码就能快速构建企业应用并自动部署使用的应用开发平台。可以说零代码开发平台是低代码开发平台的一个子集。

一切能通过少写代码来完成业务功能的方式都可以纳入低代码体系。低代码是介于无代码与全代码(Full Code)之间的体系,借助工具、约束、配置生成的通用业务代码,在此基础进行少量改动以便快速进行不同的定制化业务开发。

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杰说职场

Power BI 是什么?是软件服务、应用和连接器的集合。这个软件简单且快速,能够从 Excel 电子表格或本地数据库创建快速见解。 同时 Power BI 也可进行丰富的建模和实时分析,及自定义开发。 因此它既是用户的个人报表和可视化工具,还可用作组项目、部门或整个企业背后的分析和决策引擎。作为职场工作人员,还是有必要掌握实用的软件,这样才能拥有足够强的职场竞争力。《Power BI数据分析与可视化实战》本书从Power BI概述及对Power BI进行基本操作讲起,逐步展开,依次讲解输入和连接数据、数据的清洗和整理、管理行列数据、建立数据分析模型、创建与修饰可视化报表、数据可视化报表高阶应用、常用视觉对象类型、Power B抽奖详情I在线服务、Power BI实战演练等,形成了一套结构清晰、内容丰富的Power BI知识体系。关注@杰说职场 并转发此条微头条活动名额1个开奖时间1月11日 #头条抽奖#想得到就快来参与吧!!

我也开始搞易语言开发,神一样的存在语言

yunhenet

做了很多年web开发,年龄大了,机缘巧合接触到易语言,进而转为桌面程序开发,有人说易语言不入流,做些辅助程序还是绰绰有余的,多年的网贷因为易语言早就上岸,月入够普通程序员上班一年的薪水12k。

元宇宙最早出现在20世纪90年代,一本名叫《雪崩》的科幻小说中,书中有一个设定,是现实世界与虚拟人共同生活在一个虚拟空间中。2018年一部名为《头号玩家》电影,通过电影直观表达了元宇宙时代,让资本和大厂进一步认识到了“元宇宙”的价值,认为是互联网进化的未来,元宇宙因此爆火,成为了一个新的增长极。如果说元宇宙的大发展有着天时、地理、人和的这种前提条件,那更重要的一点是:以数字孪生技术表代表的前沿科技的发展为其奠定了很好的技术基础条件。

数字孪生与元宇宙的异同 北京智汇云舟科技有限公司成立于2012年,专注于创新性的“视频孪生(实时实景数字孪生)”技术研发与应用。目前,智汇云舟依托自研“孪舟”数字孪生专属引擎,推出了“披萨”低代码PaaS视频孪生开发平台、“速融咖啡”视频孪生一体机及视频孪生行业解决方案等多个产品线。 数字孪生与元宇宙的异同 凭借领先的技术基础,智汇云舟持续助力各行业数字化转型,以及推动产业协作的数字化升级。公司先后参与了许多重点项目建设,应用领域涉及智慧城市、智慧园区、数字乡村、工业制造、轨道交通、雪亮工程(平安城市)、司法监管、应急指挥、学校、医院、水利、电力等全行业场景。

1、什么是数字孪生 数字孪生是充分利用各种模型、传感器大数据,构建一个仿真空间的过程,以完成对现实世界在虚拟空间中的整体反映过程,在虚拟世界中反映现实实体全生命周期过程。更确切来说,数字孪生是两个系统,一个系统是现实的物理世界,一个系统是虚拟的计算机世界。并且借助智能技术,可以让这个存在于虚拟世界中的系统也能够以一个更直接的方法被人们所了解和触碰到。 数字孪生与元宇宙的异同 数字孪生是一种超越现实的概念,可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统。数字孪生很多关键技术与元宇宙相近,例如区块链技术、交互技术、5G 网络技术、云计算技术、人工智能技术,这些技术都在数字孪生中得到应用和发展,但数字孪生更重要的技术组成是 3D 仿真技术、空间地理信息技术、数据可视化、物联网接入。

3D 仿真技术,利用三维数据获取高分辨率 3D 数据,通过建模技术、立体合成技术,多引擎快速构建,三维模型并融合到模拟现实中的虚拟环境。 空间地理信息技术,通过二三维实现海量数据叠加、大场景数据加载,数字高程模型、数字正射影像、倾斜影像、点云数据、 BIM数据等多源新据融合,实现真三维场景的构建。将二维GIS的数据管理、存储空间查询等伏势与三维GS立体可视心表达三维分析的特点相结合实现微观宏观、空间地面地下、虚拟与现实的一体化。

数字孪生与元宇宙的异同 数据可视化,以三维 GIS、BIM 等核心技术为支撑,实现现实世界事物对象的三维建模,实现数字孪生线上三维数据可视化;同时快速搭建,多元数据集成,数据实时响应,集成多数据源接入、自动化数据萃取,分布数据存储,实现为数字孪生多元数据可视化。 物联网接入,将现实世界的事务对象的状态等信息,通过各种设备、传感器等进行实时监测采集,获取其运行状态信息,结合云端技术,现实数字孪生对物联网远程控制及设备联动等能力。

2、数字孪生技术与元宇宙的异同 从概念、技术和应用的角度出发,数字孪生和元宇宙貌似有很多相同点,但又不太一样,主要表现在以下几点: 1)数字孪生是技术核心 相对于数字孪生,元宇宙的概念更广,如果说数字孪生是与其真实的事物本体共存,那么元宇宙将与人类文明共存,必须能永远存在。如果说元宇宙构建分为三个阶段的话,那么数字孪生就是第一阶段,也就是说数字孪生是元宇宙构建的基础,是元宇宙真正的核心。

数字孪生与元宇宙的异同 2)数字孪生更具真实应用场景 数字孪生可以是企业孪生、园区孪生、城市孪生,它能够与一个非常真实的应用场景结合。但元宇宙就是虚拟场景中。 3)数字孪生与现实世界实时交互 #数字孪生可视化技术# 数字孪生是与物理实体之间实时连接、动态交互的关系,是物理实体对孪生体的实时映射。而元宇宙是从虚拟与现实世界的真实个体,到两个世界的群体,再到两个世界的人类命运共同体,都需要相互连接、相互影响、协同进化。

推荐 GitHub 上一套开源的后台管理框架:Geeker Admin,项目基于 Vue3.2、TypeScript、Vite2、Pinia、Element-Plus 等技术栈开发而成。

拥有数据大屏、统计信息可视化、表格操作 Hooks 封装、组件 UI 动态切换、i18n 国际化多语言、常见 Web 指令定制等诸多功能。

GitHub:github.com/HalseySpicy/Geeker-Admin

本科专业解读(4)

数据科学与大数据技术

学制是4年,授予理学或工学学士学位。大部分高校授予工学学士学位。部分高校如北京大学、浙江财经大学、复旦大学、中国农业大学授予理学学士学位。

数据科学与大数据技术是一门跨学科专业,以数学学科、统计学学科、计算机学科为支撑学科,涉及人工智能、机器学习、数据可视化、信号处理以及概率模型等学科领域知识,旨在培养具有大数据思维、掌握大数据分析应用技术的高层次大数据人才。从大数据应用的三个主要层面(即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘)系统地培养学生掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法。

主要课程

微积分、线性代数、数理统计、计算机组成与体系结构、程序设计实践、程序设计基础、算法分析与设计、计算机系统基础、软件工程概论、数据结构等课程,在此基础上也会开设数据科学与大数据专业理论和技术学习(数据结构、数据挖掘、云计算与大数据平台、数据库系统)等课程。

就业方向及岗位

大数据系统研发类、大数据应用开发类和大数据分析类。具体岗位如大数据分析师、大数据工程师等。毕业生可在政府机构、企业等单位从事大数据管理、研究、应用开发等方面的工作。

企业提供的大数据岗位按照工作内容要求,可以分为以下几类:

①初级分析类,包括业务数据分析师、商务数据分析师等。②挖掘算法类,包括数据挖掘工程师、机器学习工程师、深度学习工程师、算法工程师、AI工程师、数据科学家等。③开发运维类,包括大数据开发工程师、大数据架构工程师、大数据运维工程师、数据可视化工程师、数据采集工程师、数据库管理员等。④产品运营类,包括数据运营经理、数据产品经理、数据项目经理、大数据销售等。

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