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http://www.cnblogs.com/ATree/archive/2010/07/21/FusionCharts-Export-Image-Pdf.html
许多朋友说上面的DEMO用不了。fusioncharts官方的演示非常不错,就是来不及整理,各位大侠们可以研究一下。网址:http://www.fusioncharts.com/Demos/ExportChart/Contents/batch_export.html
属性名 | 类型 | 描述 |
FusionCharts V3核心导出功能相关的属性 | ||
exportEnabled | Boolean (0/1) | 图表是否允许导出images/PDFs? |
exportShowMenuItem | Boolean (0/1) | 是否将导出图片等按钮出现在图表右键菜单中 |
exportFormats | String |
格式的列表图表将显示在上下文菜单中,同时为每一个标签。 |
exportAtClient | Boolean (0/1) | 导出到客户端还是服务器端 |
exportHandler | String |
在服务器导出方面而言,这指的是服务器端输出处理程序(已经可以使用的脚本,我们提供的路径)。 |
exportAction | 'save' or 'download' | 在服务器端的情况下导出,行动指定是否导出的图像将被发送回客户端的下载,或者是否会在服务器上保存。 |
exportTargetWindow | _self or _blank | 在服务器端的情况下使用时,导出作为行动的下载,这个左派配置是否返回图片/ PDF格式将在同一窗口中打开作为附件下载(),或是否会打开一个新窗口。 |
exportCallback | String |
名称的JavaScript函数将被调用时返回进程的情况下导出成品: |
exportFileName | String | 利用输出(导出)您可以指定此属性的名称(不包括扩展名)文件。 |
导出对话框配置相关的属性: | ||
showExportDialog | Boolean (0/1) | 是否要显示在捕获阶段的出口对话框。如果没有,开始捕获过程,但没有图表对话框可见。 |
exportDialogMessage | String | 该消息被显示在对话框中。默认为“捕捉数据:” |
exportDialogColor | Hex Color | 对话框背景颜色。 |
exportDialogBorderColor | Hex Color | 对话框前景颜色。 |
exportDialogFontColor | Hex Color | 对话框文本的字体颜色。 |
exportDialogPBColor | Hex Color | 对话框进度条的颜色。 |
简单XML案例:
<chart yAxisName='Sales Figure' caption='Top 5 Sales Person' numberPrefix='$' useRoundEdges='1' bgColor='FFFFFF,FFFFFF' showBorder='0' exportEnabled='1' exportAtClient='1' exportHandler='fcExporter1'>
<set label='Alex' value='25000' />
<set label='Mark' value='35000' />
<set label='David' value='42300' />
<set label='Graham' value='35300' />
<set label='John' value='31300' />
</chart>
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8. **ExportHandlers**:可能涉及图表的导出功能,例如将图表保存为图片或PDF等格式。 9. **JSClass**:JavaScript类库文件,用于在网页中实现FusionCharts的功能。 通过这些文件和目录,开发者可以快速上手并充分...
- **交互性**:支持工具提示、下钻查看详细数据、图表导出为图片或PDF等格式。 - **兼容性**:支持Flash和HTML5技术,适用于PC、Mac、iPad等多种设备。 - **集成性**:兼容各种服务器端技术,易于集成到现有系统中。...
在FusionCharts v3中,PowerCharts支持多种图表类型,并且能够将图表导出为图片或PDF,方便用户离线分析或分享。"ExportHandlers"可能包含处理导出请求的逻辑代码。 最后,"JSClass"目录下的JavaScript类库文件是...
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# 基于Python的KMeans和EM算法结合图像分割项目 ## 项目简介 本项目结合KMeans聚类和EM(期望最大化)算法,实现对马赛克图像的精准分割。通过Gabor滤波器提取图像的多维特征,并利用KMeans进行初步聚类,随后使用EM算法优化聚类结果,最终生成高质量的分割图像。 ## 项目的主要特性和功能 1. 图像导入和预处理: 支持导入马赛克图像,并进行灰度化、滤波等预处理操作。 2. 特征提取: 使用Gabor滤波器提取图像的多维特征向量。 3. 聚类分析: 使用KMeans算法对图像进行初步聚类。 利用KMeans的聚类中心初始化EM算法,进一步优化聚类结果。 4. 图像生成和比较: 生成分割后的图像,并与原始图像进行比较,评估分割效果。 5. 数值比较: 通过计算特征向量之间的余弦相似度,量化分割效果的提升。 ## 安装使用步骤 ### 假设用户已经下载了项目的源码文件 1. 环境准备:
HCIP第一次作业:静态路由综合实验
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内容概要:本文详细介绍了Johnson-SU分布的参数计算与优化过程,涵盖位置参数γ、形状参数δ、尺度参数ξ和伸缩参数λ的计算方法,并实现了相应的Python代码。文中首先导入必要的库并设置随机种子以确保结果的可复现性。接着,分别定义了四个参数的计算函数,其中位置参数γ通过加权平均值计算,形状参数δ基于局部均值和标准差的比值,尺度参数ξ结合峰度和绝对偏差,伸缩参数λ依据偏态系数。此外,还实现了Johnson-SU分布的概率密度函数(PDF),并使用负对数似然函数作为目标函数,采用L-BFGS-B算法进行参数优化。最后,通过弹性网络的贝叶斯优化展示了另一种参数优化方法。; 适合人群:具有Python编程基础,对统计学和机器学习有一定了解的研究人员或工程师。; 使用场景及目标:①需要对复杂数据分布进行建模和拟合的场景;②希望通过优化算法提升模型性能的研究项目;③学习如何实现和应用先进的统计分布及优化技术。; 阅读建议:由于涉及较多数学公式和编程实现,建议读者在阅读时结合相关数学知识,同时动手实践代码,以便更好地理解和掌握Johnson-SU分布及其优化方法。
TSP问题的3种智能优化方法求解(研究生课程《智能优化算法》结课大作业).zip
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自动发布Java项目(Tomcat)Shell脚本
# 基于webpack和Vue的前端项目构建方案 ## 项目简介 本项目是基于webpack和Vue构建的前端项目方案,借助webpack强大的打包能力以及Vue的开发特性,可用于快速搭建现代化的前端应用。项目不仅完成了基本的webpack与Vue的集成配置,还在构建速度优化和代码规范性方面做了诸多配置。 ## 项目的主要特性和功能 1. 打包功能运用webpack进行模块打包,支持将scss转换为css,借助babel实现语法转换。 2. Vue开发支持集成Vue框架,能使用Vue单文件组件的开发模式。 3. 构建优化采用threadloader实现多进程打包,cacheloader缓存资源,极大提高构建速度开启热更新功能,开发更高效。 4. 错误处理与优化提供不同环境下的错误映射配置,便于定位错误利用webpackbundleanalyzer分析打包体积。
Hands-On Large Language Models - Jay Alammar 袋鼠书 《动手学大语言模型》PDF
资源内项目源码是来自个人的毕业设计,代码都测试ok,包含源码、数据集、可视化页面和部署说明,可产生核心指标曲线图、混淆矩阵、F1分数曲线、精确率-召回率曲线、验证集预测结果、标签分布图。都是运行成功后才上传资源,毕设答辩评审绝对信服的保底85分以上,放心下载使用,拿来就能用。包含源码、数据集、可视化页面和部署说明一站式服务,拿来就能用的绝对好资源!!! 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.txt文件,仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
# 基于Arduino Feather M0和Raspberry Pi的传感器数据采集与监控系统 ## 项目简介 本项目是一个基于Arduino Feather M0和Raspberry Pi的传感器数据采集与监控系统。系统通过Arduino Feather M0采集传感器数据,并通过WiFi将数据传输到Raspberry Pi。Raspberry Pi运行BalenaOS,集成了MySQL、PHP、NGINX、Apache和Grafana等工具,用于数据的存储、处理和可视化。项目适用于环境监测、物联网设备监控等场景。 ## 项目的主要特性和功能 1. 传感器数据采集使用Arduino Feather M0和AM2315传感器采集温度和湿度数据。 2. WiFi数据传输Arduino Feather M0通过WiFi将采集到的数据传输到Raspberry Pi。
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