1.光学usd是源码什么意思?
2.tsç¼ç¨è¯è¨åä»ä¹çï¼
3.推荐收藏! 38 个 Python 数据科学顶级库!
4.2024年最新版大数据从入门到进阶路线图(建议收藏)
5.TypeScript å JavaScript çåºå«
6.datahub-摄取自助分析平台-superset-元数据(含数据血缘)
光学usd是分析什么意思?
光学USD是一种基于Superset文件格式的通用场景描述语言,用于实现数字资产的源码交互性和可移植性。它可以在不同的分析软件应用程序之间交换3D场景数据,并保持精度和一致性,源码以便在不同的分析axiom源码下载软件中进行编辑、渲染和动画处理。源码这种通用的分析格式使得艺术家、工程师和设计师可以更加有效地协作,源码从而加快数字资产的分析创意和生产过程。
光学USD是源码Pixar开发的一种开放源代码项目,现在由OpenUSD维护。分析光学USD具有灵活性和可扩展性,源码可以自由地扩展其功能来适应不同的分析行业需求和发展趋势。例如,源码它可以处理不同版本的渲染器和渲染框架,使得数字资产可以在不同平台上进行渲染和输出。此外,光学USD还为数字艺术家提供丰富的创意资源和工具,帮助他们更好地实现自己的想法和创意。
由于光学USD能够支持不同的数据结构和文件格式,因此它被广泛应用于各种数字媒体行业,包括**、电视、游戏、虚拟现实和增强现实等。它已被许多行业领先公司采用,如皮克斯、迪士尼、索尼和暴雪等。其灵活性和互操作性使得数字资产可以在不同行业之间自由流通,促进了数字媒体产业的创新和发展。光学USD为数字艺术家和工程师带来了更多的可能性,为数字娱乐产业搭建了更加牢固的优秀源码下载网站技术基础。
tsç¼ç¨è¯è¨åä»ä¹çï¼
tsä¸jsæ大çåºå«æ¯ä»ä¹å¢?
ä¸ãç¨åºä¸åï¼
tséè¦éæç¼è¯ï¼å®æä¾äºå¼ºç±»åä¸æ´å¤é¢å对象çå 容ãTypeScriptæ¯JavaScriptçè¶ éï¼å¯ä»¥ç¼è¯æ纯JavaScriptãè¿ä¸ªåæ们CSS离çLessæè Sassæ¯å¾åçï¼ç¨æ´å¥½ç代ç ç¼åæ¹å¼æ¥è¿è¡ç¼åï¼æåè¿æ¯å好çæåççJavaScriptè¯è¨ã
äºãè¿è¡ä¸åï¼
tsæç»ä»è¦ç¼è¯ä¸ºå¼±ç±»åçjsæ件ï¼åºäºå¯¹è±¡çåççjså¨è¿è¡ãæ tsç¸è¾java/C#è¿æ ·å¤©çé¢å对象è¯è¨æ¯æåºå«åå±éçï¼TypeScriptæ¯ä¸ä¸ªåºç¨ç¨åºçº§çJavaScriptå¼åè¯è¨ãè¿ä¹è¡¨ç¤ºTypeScriptæ¯è¾çé¼ï¼å¯ä»¥å¼å大ååºç¨ï¼æè 说æ´éåå¼å大ååºç¨ã
主è¦åè½
TypeScriptçä½è æ¯å®å¾·æ¯Â·æµ·å°æ¯ä¼¯æ ¼ï¼C#çé¦å¸æ¶æå¸ï¼å®æ¯å¼æºå跨平å°çç¼ç¨è¯è¨ãå®æ¯JavaScriptçä¸ä¸ªè¶ éï¼èä¸æ¬è´¨ä¸åè¿ä¸ªè¯è¨æ·»å äºå¯éçéæç±»åååºäºç±»çé¢å对象ç¼ç¨ã
TypeScriptæ©å±äºJavaScriptçè¯æ³ï¼æ以任ä½ç°æçJavaScriptç¨åºå¯ä»¥è¿è¡å¨TypeScriptç¯å¢ä¸ãTypeScriptæ¯ä¸ºå¤§ååºç¨çå¼åè设计ï¼å¹¶ä¸å¯ä»¥ç¼è¯ä¸ºJavaScriptã
ä»ä¹æ¯tsç¼ç¨
ä»ä¹æ¯ts
tsæ¯jsçè¶ éï¼æå³çjsæ¬èº«çè¯æ³å¨tséé¢ä¹è½è·çéãtsä¸æ¹é¢æ¯å¯¹jså ä¸äºå¾å¤æ¡æ¡æ¡æ¡çéå¶ï¼å¦ä¸æ¹é¢æ¯æå±äºjsçä¸äºè½åï¼å°±åes6æä¾äºé£ä¹å¤ç¥å¥çè¯æ³ç³ä¸æ ·ãåªè¦æç §ä¸å®çè§åå»ä¹¦åjsï¼å°±è½äº«åå°ts带æ¥ç好å¤ã
å½ç¶å 为ç°å¨çts足å¤å¼ºå¤§ï¼å¹¶ä¸æèªå®¶çvscodeä¿é©¾æ¤èªï¼ææ¹ä¾¿äºæ们è¿äºè¿å»æ³é½ä¸(lan)æ¢(de)æ³çè¦é¼ç¨åºåã
jsæ¹é ætsçå·¥ä½éå¾å¤§ç¨åº¦åå³äºä½ æ³å¯¹èªå·±ç代ç éå¶çæå¤ç»è´ï¼æè¿°çæå¤å®åãæç®åçå°±åä¸é¢è¯´çï¼æ¹ä¸ªæå±åå°±è¡äº(å½ç¶å¾å¤§ç¨åº¦ä¸å¯è½ä¼éè¿ä¸äºåç§éææ£æ¥)ãå¦æä½ åçè¶å¤ï¼ç¨ä½ 代ç çåå¿å°±è¶å¤§å¯è½åæ¬¢ä½ åçä¸è¥¿ã
TypeScriptåæ¯æä¹æ ·ï¼å¨åçè¿ä¸ªé®é¢ä¹åï¼æ们é¦å è¦ææ¸ æ¥ï¼typescriptæ¯ä»ä¹ï¼å®æä»ä¹å¥½å¤ï¼è½ç»æ们带æ¥ä»ä¹æ¶çï¼
ä»ä¹æ¯typescriptï¼
å®æ¯ç±å¾®è½¯å ¬å¸å¼åçä¸å¥èæ¬è¯è¨ï¼ä½è 认为å®æ¯æ®éjavaScriptçSuperSetãå®å¹¶ä¸è½ç´æ¥è¿è¡å¨æµè§å¨æè æå¡å¨ä¸ï¼æ以å¢ï¼å¨è¿è¡ä¹åéè¦ç»è¿ç¼è¯æ¶çå¤çãå®ç½è¯´ç¼è¯åå¯ä»¥è¿è¡å¨ä»»ä½å¹³å°ãä»»ä½æå¡å¨ãä»»ä½ç³»ç»ä¸ãå®ä¹æ¯å¼æºçï¼å¤§å®¶å¯ä»¥å°æèå代ç æ管平å°æ¥çæºç ï¼ä½æ¯ä¸ªäººç解è¿ä¸ªå¼æºæç»è§£éæè¿æ¯å¾®è½¯å ¬å¸æ¥å®ã
typescriptçç¼è¯
æç¸ä¿¡æ¯ä¸ä¸ªå¦ä¹ tsçåå¦å¯¹å®ç第ä¸å°è±¡ç»å¯¹æ¯å®è½åç±»åæ£æ¥ï¼æ¯å¦å¯¹ä¸äºåéï¼å½æ°çåæ°ä»¥åè¿åå¼ççåç±»åæ£æ¥ï¼è¿äºæ£æ¥é½æ¯å¨ç¼è¯æ¶åçï¼å½ä½ å¨ä½¿ç¨ç¼è¯å¨è½¬æ¢æjsçè¿ç¨ä¸å°±å¯ä»¥æ£æ¥åºæ¥å¾å¤é误ï¼è¿æ ·å¯ä»¥åå°åºç°bugçå çï¼æé«æ们代ç çè´¨éãtsä½è å·²ç»ä¸ºæ们æä¾äºå¾å¥½ç¨çcliï¼æ们å¯ä»¥æ ¹æ®èªå·±çéè¦å®ä¹tsconfigã
æ®éçjsç¼è¯é常ä¼æ以ä¸å 个æ¥éª¤ï¼
æ«æåæ-AST-转æ¢-ç®æ 代ç
tså¨è¿ä¸ªä¸é´å å ¥ä¸æ¥ä»£ç ç±»åæ£æ¥ï¼
æ«æåæ-AST-ç±»åæ£æ¥-转æ¢-ç®æ 代ç
å¨ä½ å¼åtsçæ¶åï¼cliå¯ä»¥å®æ¶æ示代ç é®é¢
注ï¼tsä¸ä» ä» å¯ä»¥è½¬åæjsï¼ä¹å¯ä»¥è½¬æ¢æå ¶ä»è¯è¨
typescriptçä¼ç¹
é¦å ï¼ä¸ªäººç解类åæ£æ¥æ¯å®æ大çç¹ç¹ï¼ä¹å¯ä»¥è¯´æ¯å®æ大çä¼ç¹ï¼ææçé å¥è®¾æ½é½æ¯å´ç»çå®æ¥åçã
å ¶æ¬¡ï¼tsæä¾äºè¯¸å¦æ¥å£ãæ½è±¡ãæ³åãprivateãprotectedãpublicçå¨å ¶ä»è¯è¨è¯¸å¦javaï¼c常è§çæ¹å¼ï¼è¿äºä¸è¥¿é½æ¯åçjsä¸å ·æçï¼æ以å¼åææ³éè¦ææ转åã
第ä¸ç¹ï¼tsæä¾äºææ°çjsè¯æ³æ¯æ
第åç¹ï¼angular2å°±æ¯ç¨tså¼åï¼å¦æä½ çå¢ééæ©å®ä½ä¸ºææ¯æ ï¼é£ä¹tså°±æ¯ä½ çåºç¡ï¼å¦ä¼äºtså°±å¾èªç¶çå¯ä»¥å¼åangular
typescriptçæ´»è·åº¦
tsè¯è¨æ¬èº«å¤§æ¦å 个æåå¸ä¸ä¸ªæ°çæ¬ï¼ç®å%çç¥åçå¼æºåºé½æä¾ç±»åå®ä¹æ件ï¼èªå·±ä¹è½å¾æ¹ä¾¿çåå¸tså¼æºä»£ç ãç®åbatçä¸çº¿äºèç½å ¬å¸ä¹é½æå¤æå°çå¨ä½¿ç¨typescriptï¼æ´ä½æ´»è·åº¦è¿æ¯ä¸éçï¼æ以åæ¯è¿æ¯ææçã
个人ç解ï¼tsæ´éåéç¨æ§å¾å¼ºç代ç ï¼ä¸éåè¿ä»£é度å¾å¿«çä¸å¡ä»£ç ãå¦å¤å¯¹äººåç´ è´¨è¦æ±ä¹åçæ´é«ï¼éååºè¯¥éåèè¡ã
Google微软é½ç¨äºï¼èä¸å ¼å®¹JSï¼ä½ è¿æå¥ï¼
å¦å§ï¼è±ä¸äºå¤å°æ¶é´ä¹ä¸é¾ï¼å¤ä¸é¨ææ¯æ ï¼ä¹æé«èªèº«ä»·å¼ï¼æ´æå©äºä½ å°æ¥æå±å¦ä¹ å ¶ä»éæè¯è¨
çä½ ä»äºåªä¸ªé¢åäº
推荐收藏! 个 Python 数据科学顶级库!
欢迎关注@Python与数据挖掘 ,专注 Python、数据分析、数据挖掘、好玩工具!
数据科学领域的顶级 Python 库推荐:
1. Apache Spark - 大规模数据处理的统一分析引擎,
星:,贡献:,贡献者:
2. Pandas - 用于数据处理的快速、灵活且可表达的 Python 软件包,
星:,贡献:,贡献者:
3. Dask - 并行计算任务调度系统,
星:,贡献:,贡献者:
4. Scipy - 用于数学、科学和工程的开源 Python 模块,
星:,贡献:,贡献者:
5. Numpy - Python 科学计算的基本软件包,
星:,贡献:,贡献者:
6. Scikit-Learn - 基于 SciPy 的 Python 机器学习模块,
星:,贡献:,贡献者:
7. XGBoost - 可扩展、便携式和分布式梯度增强 GBDT 库,
星:,贡献:,贡献者:
8. LightGBM - 基于决策树的快速、高性能梯度提升 GB库,
星:,小牛指标源码大全贡献:,贡献者:
9. Catboost - 高速、可扩展、高性能梯度提升库,
星:,贡献:,贡献者:
. Dlib - 用于创建解决实际问题的复杂软件的 C++ 工具箱,
星:,贡献:,贡献者:
. Annoy - C++/Python 中的优化内存使用和磁盘加载/保存的近似最近邻居系统,
星:,贡献:,贡献者:
. H2O.ai - 快速可扩展的开源机器学习平台,
星:,贡献:,贡献者:
. StatsModels - Python 中的统计建模和计量经济学,
星:,贡献:,贡献者:
. mlpack - 直观、快速且灵活的 C++ 机器学习库,
星:,贡献:,贡献者:
. Pattern - 包含 Web 挖掘工具的 Python 模块,
星:,贡献:,贡献者:
. Prophet - 生成具有多个季节性和线性或非线性增长的时间序列数据的高质量预测工具,
星:,贡献:,贡献者:
. TPOT - Python 自动化机器学习工具,使用遗传编程优化机器学习 pipeline,
星:,贡献:,贡献者:
. auto-sklearn - 自动化机器学习工具包,gtk-sharp源码scikit-learn 估计器的直接替代品,
星:,贡献:,贡献者:
. Hyperopt-sklearn - scikit-learn 中基于 Hyperopt 的模型选择,
星:,贡献:,贡献者:
. SMAC-3 - 基于顺序模型的算法配置,
星:,贡献:,贡献者:
. scikit-optimize - 用于减少非常昂贵且嘈杂的黑盒功能的 Scikit-Optimize,
星:,贡献:,贡献者:
. Nevergrad - 用于执行无梯度优化的 Python 工具箱,
星:,贡献:,贡献者:
. Optuna - 自动超参数优化软件框架,
星:,贡献:,贡献者:
数据可视化:
. Apache Superset - 数据可视化和数据探索平台,
星:,贡献:,贡献者:
. Matplotlib - 在 Python 中创建静态、动画和交互式可视化的综合库,
星:,贡献:,贡献者:
. Plotly - 适用于 Python 的交互式、基于开源和基于浏览器的图形库,
星:,贡献:,贡献者:
. Seaborn - 基于 matplotlib 的 Python 可视化库,提供高级界面进行吸引人的统计图形绘制,
星:,贡献:,指数源码指标公式贡献者:
. folium - 建立在 Python 数据处理能力之上并与 Leaflet.js 库地图能力结合的可视化库,
星:,贡献:,贡献者:
. Bqplot - Jupyter 的二维可视化系统,基于图形语法的构造,
星:,贡献:,贡献者:
. VisPy - 高性能的交互式 2D / 3D 数据可视化库,利用 OpenGL 库和现代图形处理单元 GPU 的计算能力显示大型数据集,
星:,贡献:,贡献者:
. PyQtgraph - 科学/工程应用的快速数据可视化和 GUI 工具,
星:,贡献:,贡献者:
. Bokeh - 现代 Web 浏览器中的交互式可视化库,提供优雅、简洁的构造,并在大型或流数据集上提供高性能的交互性,
星:,贡献:,贡献者:
. Altair - Python 的声明性统计可视化库,用于创建更简洁、更可理解的数据可视化,
星:,贡献:,贡献者:
解释与探索:
. eli5 - 用于调试/检查机器学习分类器并解释其预测的库,
星:,贡献:,贡献者:
. LIME - 用于解释任何机器学习分类器预测的工具,
星:,贡献:,贡献者:
. SHAP - 基于博弈论的方法,用于解释任何机器学习模型的输出,
星:,贡献:,贡献者:
. YellowBrick - 可视化分析和诊断工具,用于辅助机器学习模型的选择,
星:,贡献:,贡献者:
. pandas-profiling - 从 pandas DataFrame 对象创建 HTML 分析报告的库,
星:,贡献:,贡献者:
技术交流群:
建了技术交流群,想要进群的同学直接加微信号:dkl,备注:研究方向 + 学校/公司 + 知乎,即可加入。
关注 Python与数据挖掘 知乎账号和 Python学习与数据挖掘 微信公众号,可以快速了解到最新优质文章。
机器学习画图神器推荐,论文、博客事半功倍;模型可解释 AI (XAI) Python 框架盘点,6 个必备;prettytable - 可完美格式化输出的 Python 库;机器学习建模调参方法总结; 个机器学习最佳入门项目(附源代码);精通 Python 装饰器的 个神操作;VS Code 神级插件推荐;Schedule 模块 - Python 周期任务神器;4 款数据自动化探索 Python 神器;数据模型整理,建议收藏;Python 编程起飞的 个神操作;深度学习、自然语言处理和计算机视觉顶级 Python 框架盘点;用户画像标签体系建设指南;机器学习模型验证 Python 包推荐;可视化大屏模板精选,拿走就用;Python 可视化大屏不足百行代码;Python 中的 7 种交叉验证方法详解;文章推荐更多,点个赞和爱心,更多精彩欢迎关注。
年最新版大数据从入门到进阶路线图(建议收藏)
大数据入门学习路线说明
从基础篇、数据采集与存储、数据管理与查询、数据开发工具、数据计算、数据可视化和数据分析(Python与机器学习)多个方面入手,全面覆盖大数据全生命周期。本套资源适合想深入大数据行业的新人或有志深耕的伙伴,包含大数据基础、架构、数据仓库、数据治理、BAT案例、科研绘图工具、大厂面试题及答案、简历模板等。
学习路线内容
1.1 基础篇
学习Linux基础、SQL基础、Java语言和Scala,推荐使用在线教程平台。
1.2 数据采集与存储
掌握Hadoop基础、Hive/Hbase数据存储原理、ETL数据采集流程。
1.3 数据管理与查询
学习数据仓库体系、数据治理体系、OLAP查询。
1.4 大数据工具
熟悉任务调度、平台运维、消息中间件、组件协调等工具。
1.5 数据计算
掌握数据统计、指标计算,重点是分布式计算引擎。
1.6 数据可视化
了解PowerBI、Superset、Tableau等报表工具。
1.7 数据分析
学习Python数据分析、机器学习基础,涵盖数据分析岗位核心技能。
2 大数据岗位概览2.1 岗位说明
岗位包括大数据开发工程师、大数据数仓工程师、数据分析师、数据治理/运维工程师,覆盖大数据企业开发岗位。
2.2 岗位具体信息
2.1 大数据开发工程师
研发岗负责平台底层研发与源码二次开发;开发岗为业务指标和需求功能开发。
2.2 大数据数仓工程师
负责公司企业级数仓体系搭建与数据管理。
2.3 数据分析师
业务知识与技术结合,可分数据分析岗、BI岗与算法岗。
2.4 数据治理/运维工程师
搭建企业数据治理体系,确保数据运维工作。
TypeScript å JavaScript çåºå«
TypeScript å JavaScript æ¯ç®å项ç®å¼åä¸è¾ä¸ºæµè¡ç两ç§èæ¬è¯è¨ï¼æ们已ç»çç¥ TypeScript æ¯ JavaScript çä¸ä¸ªè¶ éãJavaScript å TypeScript ç主è¦å·®å¼ï¼1ãTypeScript å¯ä»¥ä½¿ç¨ JavaScript ä¸çææ代ç åç¼ç æ¦å¿µï¼TypeScript æ¯ä¸ºäºä½¿ JavaScript çå¼ååå¾æ´å 容æèå建çãä¾å¦ï¼TypeScript 使ç¨ç±»ååæ¥å£çæ¦å¿µæ¥æè¿°æ£å¨ä½¿ç¨çæ°æ®ï¼è¿ä½¿å¼å人åè½å¤å¿«éæ£æµé误并è°è¯åºç¨ç¨åº
2ãTypeScript ä»æ ¸å¿è¯è¨æ¹é¢åç±»æ¦å¿µç模å¡æ¹é¢å¯¹ JavaScript 对象模åè¿è¡æ©å±ã
3ãJavaScript 代ç å¯ä»¥å¨æ éä»»ä½ä¿®æ¹çæ åµä¸ä¸ TypeScript ä¸åå·¥ä½ï¼åæ¶å¯ä»¥ä½¿ç¨ç¼è¯å¨å° TypeScript 代ç 转æ¢ä¸º JavaScriptã
4ãTypeScript éè¿ç±»å注解æä¾ç¼è¯æ¶çéæç±»åæ£æ¥ã
5ãTypeScript ä¸çæ°æ®è¦æ±å¸¦ææç¡®çç±»åï¼JavaScriptä¸è¦æ±ã
6ãTypeScript 为å½æ°æä¾äºç¼ºçåæ°å¼ã
7ãTypeScript å¼å ¥äº JavaScript ä¸æ²¡æçâç±»âæ¦å¿µã
8ãTypeScript ä¸å¼å ¥äºæ¨¡åçæ¦å¿µï¼å¯ä»¥æ声æãæ°æ®ãå½æ°åç±»å°è£ å¨æ¨¡åä¸ã
datahub-摄取自助分析平台-superset-元数据(含数据血缘)
为了深入探索数据血缘,我们需要将数据血缘信息从Superset平台导入至DataHub。首先,在Ingestion界面添加新数据源,并选择Superset进行配置,确保YML文件的执行成功。
然而,我们发现仅能查看到charts->dashboard的数据血缘,而dataset->charts的血缘并未显示。这意味着需要对数据血缘进行额外处理。
为解决此问题,我们直接连接至Superset后台数据库。通过Python脚本,将数据血缘信息写入DataHub,实现对所有charts及其关联的dataset数据集的遍历和获取。在这一过程中,我们尝试了许多可能的输入格式,包括中文名、urn:li:charts...等,最终通过查看源码调整实现成功。
将完成此功能的Python脚本部署至DataHub服务器,通过调用脚本即可自动将数据血缘信息写入至DataHub系统中。这一过程不仅解决了数据血缘显示不全的问题,也实现了从Superset至DataHub的数据血缘自动化同步。
玩转 Superset 二次开发: 后端源码分析
深入解析 Superset 二次开发:后端源码剖析
初次接触 Superset,是在 年,那时的版本仅为 0.,公司内部积累了不少最佳实践,甚至贡献了部分代码,对这个项目有了深入了解。随着 Superset 社区的繁荣,国内企业也愈发重视围绕 Superset 进行二次开发,我现对项目有了更深层次的理解,将分享一系列文章,指导如何玩转 Superset 二次开发。
接手新项目时,熟悉每个目录下的代码功能至关重要,有助于定位修改点,使开发工作游刃有余。Superset 是一款出色的开源 BI 工具,其广泛兼容性与云原生架构,满足企业定制需求。支持多种大数据组件作为查询引擎,并提供丰富数据可视化解决方案,支持自定义插件增加图表。
以 1.5 版本为例,项目目录结构包含代码规范、git配置、Docker文件和Python脚本等,以及开源贡献指南。重点阅读贡献文档,了解代码贡献流程,前端开发环境搭建方法和前后端协作细节。
项目文件夹包括核心模块,后端开发应首先关注根目录下的`superset`文件夹。结合前端UI与功能,对照查看对应后端代码。熟悉产品使用,连接数据库、构建表和仪表盘,同时补充数据可视化知识,成为产品用户,发现细节,实现深入理解。
Superset 后端启动基于 Dockerfile,通过执行脚本`./docker/docker-ci.sh`到`./docker/run-server.sh`,最后执行`gunicorn`启动服务,对应代码在`superset/app.py`中的`create_app()`方法。
`create_app()`方法负责加载配置、初始化应用,包括数据库配置、Celery配置和缓存配置等,核心在于初始化`FlaskAppBuilder`视图、API和链接。
了解代码入口和关键方法后,进一步熟悉代码结构和工作流程。探索开源项目代码时,这种方法同样适用,是一种有效的学习路径。
深入理解代码需要额外准备,例如加入交流群获取帮助。我创建了一个 Superset 开发技术交流群,欢迎开发者交流,提供有偿咨询服务。如需联系,请关注公众号:程序员赤小豆,加入时请说明来意。