vue 大屏看板工厂

时间: 2023-11-05 20:05:11 浏览: 52
基于Vue的大屏看板工厂是一个用于构建数据可视化页面的组件库,适合具备一定编程基础的人群使用。该组件库基于Vue框架,提供了多种类型的组件,可以用于展示大屏幕数据。 这个大屏看板工厂包含了三个主要的demo案例,每个案例都展示了不同类型的大屏数据展示页面。 - 第一个案例是订单总量,使用柱状图展示订单数据。 - 第二个案例是生产概况,使用数字面板展示生产相关的数据。 - 第三个案例是企业宣传,使用轮播图展示企业的宣传内容。 除了上述案例,该工厂还提供了其他功能模块,如产品质量分析(饼状图)、客户分布(地图)、客户订单排行(滚动列表)、企业利润分析(柱状图)等。这些模块可以根据需求在大屏看板中添加和定制。 如果你想使用这个大屏看板工厂,你需要具备一定的编程基础,并且使用Chrome浏览器进行开发和调试。
相关问题

vue大屏添加大屏标题

在Vue大屏项目中添加大屏标题可以通过以下步骤实现: 1. 在Vue组件中定义一个变量来存储大屏标题的内容,例如`title`。 2. 在模板中使用`<h1>`或其他适当的HTML标签来展示大屏标题,使用双花括号语法将`title`变量绑定到标签的内容上,例如`<h1>{{ title }}</h1>`。 3. 在Vue组件的`data`选项中初始化`title`变量,可以设置一个默认的标题,例如`title: '大屏标题'`。 4. 在需要修改大屏标题的地方,通过修改`title`变量的值来更新标题的内容。可以通过Vue的数据绑定机制实现动态更新,例如在方法中使用`this.title = '新的大屏标题'`来更新标题。 下面是一个示例代码: ```vue <template> <div> <h1>{{ title }}</h1> <!-- 其他大屏内容 --> </div> </template> <script> export default { data() { return { title: '大屏标题' }; }, methods: { updateTitle() { this.title = '新的大屏标题'; } } }; </script> <style> /* 样式定义 */ </style> ```

django vue 数据看板

Django Vue 数据看板是一个数据可视化的方案,它结合了 Django 后端和 Vue.js 前端技术,旨在提供一个灵活的,可扩展的数据看板平台。 Django Vue 数据看板具备以下特点: 1. 数据可视化:该方案可以将数据呈现为饼图、折线图、柱状图等可视化图表,以更易读、易懂的形式展现数据。 2. 响应式布局:数据看板可以根据不同的设备自适应布局,使得用户在不同的设备上都可以方便的访问数据看板。 3. 可扩展性:该方案提供了丰富的插件和组件,开发者可以根据自己的需求很容易地添加新的功能和组件。 4. 全栈框架:数据看板平台采用 Django 作为后端框架,Vue.js 作为前端框架,配合使用,开发者可以很容易地完成数据可视化的开发。 总之, Django Vue 数据看板提供了一种方便、易用、高效的数据可视化方案,既满足了数据可视化的需求,又具备了全栈框架和可扩展性,方便开发者进行二次开发和定制。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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