1.Qt+ECharts开发笔记（一）：ECharts介绍、数据示平视化和Qt调用ECharts基础柱状Demo
2.一个基于.NetCore开发的可视可视化大屏幕报表系统
3.FlyFish｜前端数据可视化开发避坑指南（二）
4.echarts是什么
5.实战案例：Sakila数据可视化系统 基于 PyEcharts + Flask + Bootstrap
6.想找一款大屏可视化制作软件,要支持源码导出,之前用的微兔

Qt+ECharts开发笔记（一）：ECharts介绍、和Qt调用ECharts基础柱状Demo

       前言

       本文介绍如何使用Qt开发大数据可视化看板，化展利用Qt的台源QWidget和QML与ECharts结合，实现高性能的码数图表展示。

       核心思想

       通过在Qt中使用QWebView封装ECharts图表，展示ai人脸识别源码实现多个不同类型的平台图表模块化。每个模块通过Qt的源码接口调用js代码，实现与图表的数据示平视化交互，从而达到用Qt代码控制图表效果的可视目的。

       Demo演示

       为了展示窗口背景透明度的化展提升效果，测试结果显示达到预期目标。台源这为后续的码数多模块化设计提供了基础。

       ECharts

       概述

       ECharts是展示由百度开源的商业级数据可视化工具，具有高度可定制性，平台支持多种图表类型，包括折线图、柱状图、饼图等，适用于PC端和移动设备。

       主要功能

       ECharts提供丰富的图表类型，支持数据可视化、BI分析、地理数据展示等应用场景，可满足复杂数据的可视化需求。

       下载

       访问ECharts官网获取最新版本的JavaScript文件，确保兼容性和性能优化。

       Qt中引入ECharts

       步骤一：引入web模块

       使用msvc版本的Qt，并参考解决报错方法，确保兼容性。

       步骤二：初始化窗口

       在构造函数中初始化QWebView，实现浏览器窗口和js交互的设置。

       步骤三：窗口大小跟随

       确保窗口大小与内容自动适应，提升用户体验。

       模块化

       BarEChartWidget示例展示了柱状图模块的实现，包括头部定义、源代码和html文件。

       Demo

       通过BarEChartWidget的实现，解决js初始化问题，最终成功加载ECharts。

一个基于.NetCore开发的可视化大屏幕报表系统

       介绍一款基于.NET Core开发的数据可视化报表系统。数据可视化在日常应用中极为常见，如电商平台销售数据、疫情监控、全球销量分析等，其优势在于直观、易懂，便于用户快速理解和记忆。

       该系统是一款集数据库、Excel文档、php源码授权系统API接口等数据源于一体的可视化报表制作工具。系统内置丰富的集合函数，便于数据处理与展示，预定义了常用的报表组件，UI设计大气美观，能满足日常公司的报表需求。

       系统采用.NET Core跨平台技术构建，支持多数据库连接，包括Microsoft SQL Server、PostgreSQL、MySQL、SQLite等，以及Excel文档和API接口。内置函数涵盖数据集、集合运算、单元格、日期、字符串等多个方面，方便用户操作。系统内置报表包括预定义报表、echart报表、数据展示组件，用户可通过可视化拖拽功能自由组合大屏幕报表。

       前端技术采用Vue、luckysheet和echarts，确保了系统的高效性能和良好的用户界面。系统结构清晰，后台管理系统包括首页、报表目录、报表组管理、组件管理等模块，覆盖数据展示、管理、组件选择等各个方面。部分界面展示了大屏、数据组件、echart组件、表格和透视表等特色功能。

       Gitee平台提供项目源代码下载，欢迎访问gitee.com/NoneDay/CellR...了解更多详情。关注公众号「编程乐趣」，专注于分享编程知识、干货、开源项目。关注后，您可以通过微信的“搜一搜”功能搜索「编程乐趣」进行关注。

FlyFish｜前端数据可视化开发避坑指南（二）

       FlyFish是云智慧开源的一款数据可视化编排平台。通过配置数据模型，用户可实现上百种可视化图形组件，班级管理系统 源码无需编码，即可打造符合业务需求的炫酷可视化大屏。平台还提供组件开发、自定义函数与全局事件等配置，确保高效开发与交付。

       注意，本避坑指南专为云智慧开源数据可视化平台FlyFish服务。对数据可视化感兴趣的读者可点击访问FlyFish并给项目Star。加入微信小悠智慧，回复"飞鱼"，可加入开发者交流群，共同探讨。

       A1：若遇到端口问题，需修改config/env.js中的componentDir配置，加入'/screen_cbdef0e9dbd5f'。

       A2：为解决上述问题，可采用缩放方式解决。

       A3：当前版本迭代至2.2.0，main分支代码稳定性欠佳，建议使用FlyFish-2.1.2版本。

       A4：部署文件需放置于Nginx或Tomcat中，方可进行发布。源码需通过web服务器部署，以供访问。

       A5：为确保系统安全，需将SELinux设置为开启状态。

       A6：调整端口至，如遇MongoDB认证失败，删除development中的连接字符串，去除账号密码。

       A7：完成编译后，在lcaweb下运行lcapWeb。

       A8：修改部署包中的config/env.js，对componentDir添加代理配置，如加了/testPage，则将componentDir改为testPage/components。

       A9：若遇到访问问题，可尝试使用***或直接下载文件，避免使用git clone。

       A：导出文件后，解压并运行index.html，使用nginx等服务发布。

       A：开源版本仅提供Linux/mac版codeServer，出于安全考虑，进行了一些功能限制与优化，如限制终端使用，不支持Windows。如需，可参考文档进行本地安装，超短至尊指标源码功能更全，但不建议公开部署。

       A：...

       A：接入数据源后，FlyFish支持SQL查询建模，直接应用于组件。

       开源福利：云智慧已开源数据可视化编排平台FlyFish。配置数据模型，实现上百种可视化图形组件，无需编码，即可打造符合业务需求的炫酷大屏。提供组件开发、自定义函数与全局事件配置，高效开发与交付。欢迎访问GitHub或Gitee，给项目点赞送Star，参与组件开发，万元现金等你来拿。

       GitHub地址：github.com/CloudWise-Op...

       Gitee地址：gitee.com/CloudWise/fly...

echarts是什么

       ECharts是一款基于JavaScript的数据可视化库，它拥有丰富的图表类型和友好的交互性，支持多种数据格式和动态数据更新。ECharts能够在网页上生成高质量的图形和数据可视化效果，广泛应用于数据分析、报告、监控等多个领域。

       以下是关于ECharts的详细解释：

一、ECharts的基本特点

       ECharts具有高度的自定义性和灵活性，提供了丰富的图表类型，如折线图、柱状图、散点图、饼图、地图等，可以满足各种数据展示需求。同时，ECharts还支持数据驱动视图，可以通过简单配置实现数据的动态更新和实时展示。

二、ECharts的应用范围

       ECharts广泛应用于数据分析、报告制作、实时监控等多个领域。在数据分析领域，它可以帮助分析师快速生成直观的数据可视化报告；在报告制作领域，它可以为报告增添丰富的图表元素，使报告更加生动直观；在实时监控领域，它可以实现数据的实时更新和展示，帮助监控人员及时掌握数据变化。

三、ECharts的网络直播系统源码开源性质

       作为一款开源库，ECharts的源代码是开放的，任何人都可以使用和修改。这使得ECharts可以根据个人或团队的需求进行定制开发，满足不同场景下的数据可视化需求。同时，开源的性质也促进了ECharts的快速发展和完善，吸引了大量开发者和数据可视化爱好者的参与。

       总之，ECharts是一种功能强大、易于使用、高度可定制化的数据可视化工具库，能够帮助用户快速生成高质量的数据可视化效果，广泛应用于各个领域的数据分析和展示。

实战案例：Sakila数据可视化系统 基于 PyEcharts + Flask + Bootstrap

       本文以Sakila数据库为实例，介绍了如何基于PyEcharts、Flask和Bootstrap构建数据可视化系统，并总结了整个项目设计与实现过程。Sakila数据库是一个模拟DVD租赁业务的数据集，包含影片租赁活动、支付活动和归还活动等业务信息。

       首先，设计数据可视化系统框架，包括业务理解、图表设计和系统整合等方面。系统整合使用了PyEcharts与Flask框架，以及Bootstrap进行前后端分离开发，结合Sakila的六个实战案例，构建出一个完整的数据可视化系统。

       系统运行效果展示实时指标监控、历史数据变化趋势、客户地理位置分布、订单商品构成模型、门店盈利能力对比和门店多维竞争优势等图表。通过一个页面导航，将这些图表组织在一起，形成全面的数据可视化系统。

       系统源码结构包括前端页面、后端应用、数据模型、静态资源和模板文件等部分。开发流程从项目创建、模板复制到前后端联调，涉及主题模板选择、导航设计、图表元素设计、事件设计以及后台服务接口设计。

       在前端页面设计中，主题模板选择为Bootstrap的Matrix Admin，提供了美观的界面和清晰的组织方式。导航菜单设计按照图表类型组织内容，实现内容切换。图表元素设计包括页面元素和事件设计，通过循环实现图表页面的自定义。

       后台应用设计涉及数据库操作、数据逻辑、模板文件和业务逻辑程序的编写。服务接口设计包括页面请求和数据请求，异常请求设计则提供了友好的错误反馈。系统最终通过前后端联调实现功能的整合。

       针对部署问题，需要对Linux系统中自定义Python模块的文件路径和本地IP进行调整，确保能够正常部署在云服务器上。此外，对于地图页面渲染问题，需要确保引用了ECharts地图类的JS代码，以实现地图功能。

       部署后的系统在云服务器上可访问，例如通过IP ...6:/ 进行访问。不同解决方案（如帆软和达芬奇）在展示效果上可能有所不同，但都能提供全面的数据可视化支持。

       总结而言，通过Sakila数据库的实例，本文详细介绍了数据可视化系统的设计与实现过程，以及在开发、部署和优化过程中遇到的常见问题及解决方案。

想找一款大屏可视化制作软件,要支持源码导出,之前用的微兔

       数字大屏作为现代数据分析、业务监控及指挥调度的重要呈现方式，包含了丰富的可视化图表、装饰效果及事件交互设计，为用户提供直观且酷炫的展示体验。

       如果你正在寻求一款能提供源码导出的可视化制作软件，推荐尝试JVS智能BI。这款软件能满足你的需求，实现源码导出，让你拥有更多自定义与扩展空间。

       下面是部分JVS智能BI大屏示例图展示，展示了其在不同场景下的应用与效果：

DataV - 免费开源的 Vue / React 大屏数据展示组件库，使用简单、效果酷炫的前端数据可视化开发插件

       最近公众号有粉丝留言想找一款数据大屏组件，这篇文章推荐的这款还不错，Vue/React 都可以用。

       关于 DataV

       DataV 是一款基于 Vue 开发的数据可视化组件库，主要用于开发大屏数据展示页面，即数据可视化，内置了多种类型组件，让开发者可以轻松构建出专业酷炫、视觉丰富的数据大屏界面。

       需要注意的是，阿里云也有一款叫 DataV 的用于大屏数据展示的付费数据化产品，输入表格数据可以得到大屏数据面板。但今天介绍的 DataV 是一个前端开发组件，两者虽然效果类似，但性质不一样。

       DataV 的技术特性

       数据大屏是干什么用的？所谓数据大屏，就像名称一样，就是一块很大的屏幕，上面全是图表和数据，把一些关键数据集中展示在一块巨大的 LED 屏幕上，其实就是巨大化的 Dashboard，科技感（逼格）十足，深受甲方爸爸和老板们的喜爱，一般在交易大厅，展览中心，管控中心，老板办公室等地方可以看到。

       作为前端开发者，要手动撸这样的大屏，工作量大不说，没有 UI 的协助，很难做到富有科技感的视觉效果，DataV 就是一款让我们轻松实现数据大屏的 Vue 组件。

       开发上手体验和建议

       使用 DadaV 很简单，根据官网的开发文档，在 Vue 项目中通过 npm 命令安装：

       然后注册为全局组件：

       当然也可以按需引入，减少项目打包的体积。

       酷炫的边框元素和加载动画

       除了数据图表，DadaV 还提供了基于 SVG 的科技感元素，动效优雅，体验极佳，分别是：

       有了这些元素，相信可以让我们开发的数据大屏更加专业，科技感爆棚。

       支持的图表类型

       DadaV 的图表组件基于 Charts 封装，使用也很简单，只需要将对应图表 option 数据传入组件即可。目前支持下面 种图表：

       有了这些内置组件，加上官网提供的详细的代码例子和实时效果，几乎不需要学习什么就可以搭建一个数据大屏了。看看下面几个用 DadaV 构建的几个数据大屏效果吧：

       免费开源说明

       DataV 是一个免费开源的数据大屏组件，项目源码基于 MIT 开源协议托管在 Github 上，我们可以免费下载来使用，也可以用在个人或者商业项目上。

       原文

       thosefree.com/datav

       持续分享高质量的免费开源、免费商用的资源，欢迎关注。

精读 《 echarts-for-react 源码 》

       echarts-for-react 是一个将 ECharts 数据可视化库与 React 框架无缝结合的封装组件，旨在简化在 React 应用中创建动态图表的过程。本文将深度解析 echarts-for-react 的核心功能与工作原理，帮助开发者更全面地理解该库的内部机制。

       在使用 echarts-for-react 时，用户无需担心实例容器的宽度和高度，只需通过 `setOption` 方法动态生成图表。该库提供了一系列高级参数，包括事件处理、主题定制和动态数据更新，增强了图表的灵活性和交互性。

       深入阅读源码，我们可以发现其设计逻辑严谨。`componentDidMount` 生命周期方法确保了组件的初始化流程，通过调用 `rerender` 方法更新 echarts 实例，实现图表的即时呈现。`renderEchartDom` 方法负责绘制图表，并通过 `showLoading` 展示加载指示器，提升用户体验。`bindEvents` 方法则通过遍历并绑定预定义的事件处理函数，增强了图表的交互功能。

       为了优化图表的性能和响应速度，`shouldSetOption` 方法在组件更新时进行了智能判断。当图表主题、配置选项或事件处理逻辑发生变化时，组件会进行相应的销毁与重建，确保图表始终处于最佳状态。此外，源码中还考虑了样式修改可能引发的边界情况，通过精心设计的逻辑，实现了高效且稳定的图表渲染。

       当组件卸载时，`dispose` 方法负责清理 echarts DOM 容器和实例，确保资源的高效释放，防止内存泄漏。

       通过解析 echarts-for-react 的源码，我们不仅能够深入了解其内部实现，还能够发现可能的优化点，如进一步简化配置流程、提高事件处理的效率等。开发者可以参与到相关讨论中，共同推动社区技术进步，共享最佳实践。

       遵循开源精神，echarts-for-react 遵守自由转载 - 非商用 - 非衍生 - 保持署名（CC BY-NC-ND 3.0）许可协议，鼓励开发者在遵守许可条件的基础上，自由地讨论、修改和使用该库。

源码编译和安装 DataEase 开源数据可视化分析工具

       DataEase 是一款开源的数据可视化分析工具，它助力用户高效分析数据，洞察业务趋势，进而优化业务。这款工具支持众多数据源连接，用户可以轻松拖拽制作图表，并实现便捷的资源共享。本文将介绍如何通过源码编译的方式，安装 DataEase 1..0 版本。

       首先，连接安装好的 MySQL 数据库，为 DataEase 创建数据库和用户。请注意，MySQL 8 默认不允许客户端获取公钥，因此在内网环境下，您可以通过配置 allowPublicKeyRetrieval=true 来绕过此限制。

       您可以使用以下命令验证数据库和用户创建成功：

       接下来，克隆 DataEase 源码。DS 的源码地址为 github.com/dataease/dat...，您可以将源码 Fork 到自己的 Git repositories 中，以维护个人项目。

       Fork 成功后，使用 git clone 命令克隆 DataEase 项目到您的本地，并切换到 main 分支。

       使用 Intelli IDEA 打开克隆好的 DataEase 项目。DataEase 采用前后端分离的开发模式，后端服务和前端页面可独立部署。以下为三个重要的目录介绍：

       修改 pom.xml 文件。在 backend/pom.xml 文件中，将 mysql-connector-java 的 runtime 删除。因为我们使用 MySQL 8 作为 DataEase 元数据库，需要使用 mysql-connector-java 这个 jar 包连接 MySQL。

       编译运行。切换到 backend 目录下，使用 IDEA 执行 Maven 命令进行编译。成功后，会在 backend/target/ 目录下生成后端服务 jar 文件：backend-1..0.jar。执行相应命令运行后端服务，并使用 jps 命令验证服务启动成功。

       编译前端。切换到 frontend 目录下，执行编译命令。编译移动端。切换到 mobile 目录下，执行编译命令。编译完成后，各自 target 目录下会生成编译好的 dist 目录。

       使用安装好的 Nginx 进行部署。修改 Nginx 配置文件 nginx.conf，并启动 Nginx。

       通过浏览器登录 DataEase，默认用户名/密码为：demo/dataease。

       参考文档：dataease.io/docs/dev_ma... toutiao.com/article/...

ROS博客基于ROS的自动驾驶数据集可视化项目(附源代码)

       项目简介

       基于加州大学伯克利分校 MSC Lab的自动驾驶数据集，本项目旨在进行数据集的可视化。项目源代码已上传至 GitHub，英文版文章与演示视频也已准备就绪。

       数据集展示

       左侧展示了GPS信号的可视化，通过 Mapviz 工具，将行驶过程中走过的路径显示出来，左上角则呈现了车前摄像头的视角。右侧是自定义的可视化，利用绿色代表 y 轴正方向，蓝色表示 x 轴正方向。紫色圆点表示汽车行驶过程中各个方向的加速度信息，天蓝色箭头指示汽车前进方向，绿色则代表不同强度的加速度。

       问题与解决方案

       在使用 Mapviz 可视化 GPS 信号时，遇到了数据格式不匹配的问题。通过在自定义的 package 中编写 `trans_GPS.cpp` 文件，成功实现了数据格式转换，解决了数据可视化的问题。同时，还撰写了关于 Mapviz 的基础使用教程。

       加速度信息的可视化涉及确定坐标轴方向、避免信息跳动以及直观显示加速度大小。通过在 RVIZ 中绘制 x 和 y 轴，并使用平滑器处理频繁读取的 IMU 数据，成功解决了这些问题。极坐标系的引入使得加速度大小的显示更为直观。

       汽车前进方向的可视化涉及到姿态信息的获取与 RVIZ 显示角度的调整。通过分析 IMU 的 orientation 数据，并设置 marker 的 orientation 值，实现了方向的正确显示。

       相机信息的可视化面临格式转换问题。通过使用 `image_transport` 包装解决了传感器数据格式不兼容的问题。

       总结

       在本项目中，通过学习与实践 ROS 相关知识，成功实现了自动驾驶数据集的可视化。接下来，将集中精力深入学习 OSM 的使用，并着手进行 GPS 定位与搜索的小项目开发。