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mb6911caa73d1d1 - 從零到一，解鎖城市治理數字孿生高效開發秘籍

作為一名數字孿生應用開發者，我深知在城市治理項目中，我們常常面臨這樣的挑戰：如何快速構建一個既宏觀又精細的三維城市場景？如何讓業務數據與三維場景無縫聯動？如何在有限的開發資源下，實現跨平台、多終端的應用適配？今天，我想和大家分享一些我在實際項目中總結出的高效開發技巧，希望能為你的城市治理數字孿生項目帶來啓發。 一、快速搭建城市級場景底圖，讓項目贏在

數據 , API , 數據可視化 , 人工智能 , 數字孿生 , 調試器

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mb6911caa73d1d1 - 數字孿生技術如何重塑國防航天指揮體系？

在國防航天領域，指揮中心面臨着前所未有的挑戰：海量設備需要實時監控、突發狀況需要快速響應、跨部門協作需要高效協同。傳統依賴人工巡檢和分散系統的模式，已經難以滿足現代化國防航天任務的需求。今天，我們將通過一個真實案例，探討孿易數字孿生IOC ProMAX版如何幫助某航天基地構建智能化指揮體系，實現從被動響應到主動決策的轉型升級。 案例背景：航天發射基

分析工具 , 數據 , 運維 , 數據可視化 , 人工智能 , 數字孿生

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mb6911caa73d1d1 - 從“建場景”到“管機房”：一位開發者的數據中心數字孿生落地手記

大家好，我是一名數字孿生應用開發者。過去幾年，我和團隊接觸了大量數據中心運維項目，從最初的“三維可視化大屏”到如今真正能輔助決策的“動態孿生體”，我們踩過不少坑，也摸索出了一條高效落地的路徑。今天，我想拋開晦澀的技術名詞，以一個實踐者的身份，聊聊我們是如何藉助一套得力的工具，讓數字孿生在數據中心裏“活”起來，並真正解決運維痛點的。 困境：當“酷炫的

數據 , 數據可視化 , 數據中心 , 機櫃 , 人工智能 , 數字孿生

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u_17607032 頭像

Python灑灑水啦 - RocketMQ 介紹

RocketMQ 是阿里開源的分佈式消息中間件，基於 Java 開發，遵循 Apache 2.0 協議，主打高吞吐、低延遲、高可用，適配海量消息場景（如電商秒殺、交易對賬、日誌同步），也是阿里雲消息隊列 MQ 的開源版，廣泛應用於電商、金融、物流等企業級系統，兼容 Kafka/RabbitMQ 部分特性，同時適配微服務架構。 核心特性 高性能支持百萬

中間件 , 運維 , 數據可視化 , 人工智能 , JAVA

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u_17536710 頭像

mb68d4f4b730ca5 - 企業高質量發展評價體系實施的難易程度

在數聚股份看來， 政府部門對企業實施高質量發展評價過程中，有構建評價體系是其中最關鍵的部分，本文主要從體系構建的角度側面的呈現實施的難易程度。而大數據採集及可視化將貫穿全過程。 首先我國最新2017年版國民經濟行業分類(GB/T 4754-2017)將現行行業分為20大類，4個層級，共1775個小項，因此在指定評價體系過程中第一步需要考慮的就是行業分類對體系的影響。不同行業

大數據 , bi工具 , 數據採集 , 數據可視化 , 人工智能 , 數據分析

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mb6911caa73d1d1 - 數字孿生技術如何讓數據中心運維從"被動響應"邁向"主動管理"？

在當今數據驅動的時代，數據中心作為企業核心業務的基石，其穩定、高效運行至關重要。然而，傳統的運維模式往往依賴人工巡檢和事後補救，面對海量設備、複雜系統和突發故障，運維團隊常常疲於奔命。有沒有一種技術，能讓我們提前預見風險、優化資源、提升效率？答案是肯定的——數字孿生智能運營中心正以其強大的能力，為數據中心運維帶來革命性變革。 以某大型互聯網企業的數據中心為例，該中心承載着全

數據 , 運維 , 數據可視化 , 數據中心 , 人工智能 , 數字孿生

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mb6911caa73d1d1 - 為國防航天打造全域感知、智能協同的“智慧指揮大腦”

在國防航天領域，信息是決勝的關鍵。面對日益複雜的任務環境、海量異構的裝備數據以及瞬息萬變的戰場態勢，傳統的指揮與控制模式正面臨巨大挑戰。如何將分散在各處的衞星、雷達、指控系統、保障設施乃至單兵裝備的數據進行深度融合，形成一張全域、實時、透明的“態勢網”？如何將靜態的作戰預案轉化為動態、可推演、可執行的數字化流程？這不僅是技術難題，更是提升體系作戰能力的核心需求。 今天，我們

數據 , 運維 , 異構 , 數據可視化 , 人工智能 , 數字孿生

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anson12315 頭像

anson12315 - [Python教程系列-15] 數據分析與可視化：掌握數據處理與圖表展示藝術

引言 在當今數據驅動的世界中，數據分析和可視化已成為各行各業不可或缺的技能。無論是商業決策、科學研究還是日常生活中，我們都需要從海量數據中提取有價值的信息，並以直觀的方式呈現出來。 Python憑藉其豐富的生態系統和簡潔的語法，成為了數據分析和可視化的首選語言之一。從數據清洗、處理到可視化展示，Python提供了眾多優秀的第三方庫，使得複雜的數據分析任務變得簡單高效。 在本章

yyds乾貨盤點 , 數據 , 數據可視化 , 後端開發 , 數據分析 , Python

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u_15677700 頭像

EasyV數字孿生可視化 - 訂單管理一團亂？我用「駕駛艙」實現了全局可視和效率翻倍

在線上競爭日益激烈的今天，各行各業都面臨着雙重壓力：一邊要應對互聯網平台憑藉便捷服務與豐富選擇對客户的強勢吸引，一邊要應對因市場需求複雜、信息分散而導致的訂單管理困境。對中小企業而言，能否提升運營效率、優化項目流程、升級經營理念，已成為競爭突圍的關鍵。在此背景下，一個能夠打通數據、監控全程、直觀呈現業務狀態的可視化系統，已不再是“加分項”，而是關乎效率與生存的“必需品”。

鏈路 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 數據可視化 , 人工智能 , HTML

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u_12219 頭像

誤會一場 - matplotlib庫的數據可視化實驗心得體會

pyecharts介紹 一. 簡介 pyecharts 是一個用於生成 Echarts 圖表的類庫。Echarts是百度開源的一個數據可視化 JS 庫。 用 Echarts 生成的圖可視化效果非常棒，pyecharts 是為了與 Python 進行對接，方便在 Python 中直接使用數據生成圖。 官網：http://pye

數據可視化 , pyecharts繪圖 , matplotlib擴展、 , 人工智能 , 數據分析 , HTML

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NBI大數據 - NBI可視化平台內置多種風格多套模板，做數據可視化不費勁

NBI可視化平台版本已經更新到4.9.1啦，在NBI可視化平台4.9.1版本中內置了多種風格、多套模板可以供用户選擇使用，並且在可視化視覺上面做了增強 NBI具有豐富的數據源對接能力 易於操作的可視化編輯器 豐富的組件庫： 易於功能擴展的腳本功能： NBI大數據可視化分析平台作為新一代自助式（體驗地址：http://

數據可視化 , koa.js , 數據分析 , echarts , 可視化

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leguandeludeng 頭像

數據集成與治理 - 一文講清數據要素，數據資產，數據治理和數字資產

我前些年在做數據支持的時候，每到開會時總會聽到： 業務部門説盤活數據資產，技術團隊卻在強調必須先做好數據治理； 管理層要求要釋放數據價值，財務部門卻在質疑：這些數據投入到底能帶來多少實際收益？ 更麻煩的是，不同團隊對同一個數據指標的理解各不相同，導致報表數據對不上，會議時間都浪費在基礎概念的爭論上。 這些問題，其實就是沒把數據要素、數據資產、數據治理和數字資產幾個核心概念理清楚。 接下來，

大數據 , 教程 , 數據可視化 , 知識 , 數據庫

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metaxk 頭像

萬界星空科技 - 一文讀懂電子看板管理：生產看板到底管什麼？看什麼？

一、概念：什麼是電子看板管理？ 電子看板管理是傳統物理看板在數字時代的進化形式。它利用物聯網、傳感器、顯示屏和看板管理軟件（通常集成在MES製造執行系統或ERP企業中），將生產指令、物料需求、狀態反饋和異常警報進行數字化、可視化和實時化傳遞。 二、分類：電子看板的類型 按功能分類（核心業務邏輯）： 生產指令看板： 系統向工位終端或顯示屏發送電子生產指令，包含生產物

數字化轉型 , 工業互聯網 , 數據可視化 , 人工智能 , 製造業

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迅易科技 - 某全球領先的電池製造商：打造五大工廠預警中樞，“屏”實力説話

客户背景：作為全球領先的電池製造商，該企業成立於1998年，共有5家工廠，擁先進研發生產設施，專注綠色能源技術研發，致力於電池技術的升級與創新，成為全球首個推出智能無人機電池的品牌，顯著提升飛行效率並降低維護成本。其電池產品廣泛用於工業備用電源、軍用電子設備、民用電子設備及特殊電池應用定製等領域，覆蓋物流配送、農業植保、測繪巡檢、FPV競速等低空經濟核心場景。 如今，電池技術的進步為我們周圍不斷

數字化轉型 , 數據可視化 , 製造業 , JAVA , 可視化

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葡萄城技術團隊 - 數據可視化：點亮數據背後的價值

數據可視化：點亮數據背後的價值 核心提問場景 數據可視化有什麼作用？ 數據可視化大屏能為企業帶來哪些好處？ 數據可視化平台和工具軟件有什麼區別？ Wyn 商業智能平台適合哪些場景？ 本文核心結論： 數據可視化在大數據時代至關重要，它能將複雜數據轉化為直觀視覺元素，挖掘數據背後價值。數據可視化大屏可助力管理者掌握業務狀態、洞察市場趨勢；數據可視化平台提供一站式服務；數據可視化工具軟件操作

數據可視化

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軟件部長 - 深度解析數據可視化氣泡圖，讓複雜關係一目瞭然

氣泡圖是一種非常實用的多變量數據可視化圖表，它通過氣泡的大小來傳遞第三個維度的信息，讓複雜的數據關係一目瞭然。 特點： • 展示三個變量的關係。 • 呈現複雜的多維數據關係。 • 強調數據點之間的比較和相關性。 氣泡圖樣式配置 在JVS-智能BI中，提供了這些混合圖圖表組件。今天我詳細説一下具體是如何配置的。 進入到可視化圖表設計中，在左側點擊選擇（或者拖拽）

數據可視化 , 數據分析 , 圖表 , 可視化

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葡萄城技術團隊 - 3D 大屏工具怎麼選？從功能、集成到實戰的全維度選型指南

3D 大屏工具怎麼選？從功能、集成到實戰的全維度選型指南 在數字化轉型加速的當下，3D 數據可視化大屏已成為智慧工廠、智慧城市、智慧園區等場景的 “數據中樞”—— 通過立體動態的視覺呈現，讓設備狀態、生產進度、區域運營等數據更直觀，輔助決策者快速捕捉關鍵信息。但面對市場上種類繁多的 3D 大屏工具，企業往往陷入 “功能冗餘用不上”“集成複雜成本高”“實時性不達標” 等困境。本文結合企業級 BI 工

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軟件部長 - 推薦一個在線大屏可視化設計器，3分鐘配置一套精美的可視化大屏

什麼是數據可視化大屏？ 數據可視化大屏是一種可視化展示、可交流、可交互的技術，它將大量複雜的數據以圖形、圖表、地圖等直觀的形式展示在大屏幕上。它通常被應用於企業的監控中心、會議室、展廳等場所，用於實時展示企業的關鍵業務指標、運營數據、市場趨勢等信息。和傳統靜態報表相比，數據大屏在視覺上具有衝擊力、信息密度高、能實時更新數據等優勢。 數據可視化大屏的實現過程 靠寫代碼的方式去完成可視化大屏是

數據可視化 , 數據分析 , 可視化

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數據集成與治理 - 一文講清：數據清洗、數據中台、數據倉庫、數據治理

你有沒有遇到過這種情況？ 業務部門急着要一份數據報告，IT同事折騰了好幾天，最後告訴你數據對不上，或者根本取不出來。 公司開會，兩個部門拿着同一項業務指標的數據爭論不休，因為大家手裏的數字根本不一樣。 想上線一個精準營銷活動，技術卻説底層數據沒法實時支持，只能作罷。 聽着是不是很熟悉？這些問題，本質上都不是某個技術點的故障，而是企業的數據體系沒有搭建完整。 我剛開始接觸數據分析的時候也是

數據 , 數據可視化 , 數據分析

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數據集成與治理 - 不懂湖倉一體，別説你懂大數據

√不懂湖倉一體，別説你懂大數據 接觸數據的都聽過“湖倉一體”，有人就開始疑惑了：數據湖和數據倉庫不是夠用嗎？為什麼還要多餘再搞一個架構出來？ 實際上，你接觸到的數據有：像客户信息、生產日誌和客服錄音等。它們的類型是不統一的，什麼結構化、半結構化甚至非結構化，很多時候它們常因為這個原因導致不能存放在一塊，也不能通用。 怎麼辦？ 所以這時候就得靠搭建一個湖倉一體，把這些數據都存好，管好，目的就是為了輕

大數據 , 數據倉庫 , 數據可視化 , 數據庫

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數據小香 - 不得不學！從零到一搭建ELK日誌，在Docker環境下部署 Kibana 可視化工具

想要快速搭建專業的ELK Stack並創建強大的數據可視化儀表盤嗎？docker-elk項目為您提供了終極解決方案！這個基於Docker的ELK Stack部署方案讓您能夠在幾分鐘內啓動完整的Elasticsearch、Logstash和Kibana環境，無需複雜的配置過程。無論您是數據分析師、開發人員還是運維工程師，都能輕鬆上手並創建令人驚豔的數據可視化效果。🎯

Stack , 數據可視化 , 後端開發 , Docker , harmonyos

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NocoBase - 6 個最佳開源 AI 儀表盤工具

原文鏈接：https://www.nocobase.com/cn/blog/6-best-open-source-ai-tools-to-build-dashboards 引言 去年我們寫過一篇核心應用儀表盤工具盤點，聊到不少團隊在做數據可視化時遇到的一些共性問題。當時我們提到的，大多是已經比較成熟的商業化產品，體驗不錯，但在授權方式、部署模式和擴展能力上，都有相對固定的邊界。後來和一些讀者交流時

無代碼開發平台 , 儀表盤 , 低代碼 , 數據可視化 , 開源

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JEECG低代碼平台 - 重磅 - Github 上免費大屏來啦，教你快速搭建積木報表

先看看大屏效果 JimuReport 積木報表的集成版本，已經提供了免費數據可視化設計工具。 支持豐富的數據源連接，能夠通過拖拉拽方式快速製作圖表和門户設計；目前支持多種圖表類型：柱形圖、折線圖、散點圖、餅圖、環形圖、面積圖、漏斗圖、進度圖、儀表盤、雷達圖、地圖等等； 搭建步驟 下載源碼 https://github.com/jeecgboot/JimuReport 初始化數據庫

報表工具 , List , github , jeecg-boot , 數據可視化

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資深程序設計 - 基於大數據的信貸風險評估的數據可視化分析與預測系統

1 研究背景 在現代金融市場中，信貸業務作為金融機構的核心業務之一，對於促進經濟增長、推動企業發展以及滿足個人資金需求等方面發揮着至關重要的作用。信貸業務的快速發展也伴隨着信貸風險的不斷積累。信貸風險主要包括信用風險、市場風險和操作風險等，其中信用風險尤為突出。信用風險是指借款人因各種原因未能按時足額償還貸款本息，從而給金融機構帶來損失的可能性。隨着全球經濟形勢的複雜多變、

機器學習 , 信貸分析 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 數據可視化 , 後端開發 , Python

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