jsMaker

为用户可视化节奏工作流的最佳方式是什么？ 我想在一个高层次的视图中向用户展示工作流的不同步骤（类似于大多数食品配送应用程序的功能：下单- 我对向用户展示实际执行的节奏活动不感兴趣，因为我不希望他们看到我的工作流程的详细信息，我只想可视化他们感兴趣的某种高级阶段。 一种方法是保留工作流的高级描述，并在工作流代码本身内部进行状态转换（在启动活动 X 时将阶段 Y 标记为已启动等）。但是，我试图将这个问

这几天在看threejs，全是代码去实现效果，有那种可视化组件直接拖动去实现效果的吗？就像html一样，用之前的Dreamweaver之类的去编辑？

有一些工具可以帮助您在几分钟内可视化所有数据。这些工具已经存在多年并且已经很成熟; 只需按照您的要求选择正确的数据可视化工具即可。 数据可视化用于与数据交互。Google，Apple，Facebook和Twitter都更好地询问他们的数据更好的问题，并通过使用数据可视化做出更好的业务决策。 以下常见的十大数据可视化工具： 1. Tableau Tableau是一种数据可视化工具。可以创建图形，图表

Redis是一个超精简的基于内存的键值对数据库(key-value)，一般对并发有一定要求的应用都用其储存session，乃至整个数据库。不过它公自带一个最小化的命令行式的数据库管理工具，有时侯使用起来并不方便。不过Github上面已经有了很多图形化的管理工具，而且都针对REDIS做了一些优化，如自动折叠带schema的key等。 Redis Desktop Manager 一款基于Qt5的跨平台

从4.0版开始，Visual C++支持一种新型的工具条资源，这使得工具条的创建比以往更加方便灵活了。在MFC中，工具条的功能由类CToolBar实现。工具条资源和工具条类CToolBar是工具条的两个要素。创建工具条的基本步骤是： 1.创建工具条资源。 2.构建一个CToolBar对象。 3.调用CToolBar::Create函数创建工具条窗口。 4.调用CToolBar::LoadToolB

Python 中有很多库可以用来可视化数据，比如 Pandas、Matplotlib、Seaborn 等。 Matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline t = np.arange(0., 5., 0.2) plt.plot(t, t, "r--", t, t**2, "bs", t