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1.光学usd是源码什么意思？
2.ts编程语言做什么的？
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 和 JavaScript 的区别
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磁力解析原理源码软件中进行编辑、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cas 源码流程技术基础。

ts编程语言做什么的？

       ts与js最大的区别是什么呢?

       ä¸€ã€ç¨‹åºä¸åŒï¼š

       ts需要静态编译，它提供了强类型与更多面向对象的内容。TypeScript是JavaScript的超集，可以编译成纯JavaScript。这个和我们CSS离的Less或者Sass是很像的，用更好的代码编写方式来进行编写，最后还是友好生成原生的JavaScript语言。

       äºŒã€è¿è¡Œä¸åŒï¼š

       ts最终仍要编译为弱类型的js文件，基于对象的原生的js在运行。故ts相较java/C#这样天生面向对象语言是有区别和局限的，TypeScript是一个应用程序级的JavaScript开发语言。这也表示TypeScript比较牛逼，可以开发大型应用，或者说更适合开发大型应用。

       ä¸»è¦åŠŸèƒ½

       TypeScript的作者是安德斯·海尔斯伯格，C#的首席架构师，它是开源和跨平台的编程语言。它是JavaScript的一个超集，而且本质上向这个语言添加了可选的静态类型和基于类的面向对象编程。

       TypeScript扩展了JavaScript的语法，所以任何现有的JavaScript程序可以运行在TypeScript环境中。TypeScript是为大型应用的开发而设计，并且可以编译为JavaScript。

       ä»€ä¹ˆæ˜¯ts编程

       ä»€ä¹ˆæ˜¯ts

       ts是js的超集，意味着js本身的语法在ts里面也能跑的通。ts一方面是对js加上了很多条条框框的限制，另一方面是拓展了js的一些能力，就像es6提供了那么多神奇的语法糖一样。只要按照一定的规则去书写js，就能享受到ts带来的好处。

       å½“然因为现在的ts足够强大，并且有自家的vscode保驾护航，才方便了我们这些过去想都不(lan)敢(de)想的苦逼程序员。

       js改造成ts的工作量很大程度取决于你想对自己的代码限制的有多细致，描述的有多完善。最简单的就像上面说的，改个拓展名就行了(当然很大程度上可能会通过不了各种静态检查)。如果你写的越多，用你代码的同志就越大可能喜欢你写的东西。

TypeScript前景怎么样？

       åœ¨å›žç­”这个问题之前，我们首先要搞清楚，typescript是什么？它有什么好处，能给我们带来什么收益？

       ä»€ä¹ˆæ˜¯typescript？

       å®ƒæ˜¯ç”±å¾®è½¯å…¬å¸å¼€å‘的一套脚本语言，作者认为它是普通javaScript的SuperSet。它并不能直接运行在浏览器或者服务器上，所以呢，在运行之前需要经过编译时的处理。官网说编译后可以运行在任何平台、任何服务器、任何系统上。它也是开源的，大家可以到某著名代码托管平台查看源码，但是个人理解这个开源最终解释权还是微软公司来定。

       typescript的编译

       æˆ‘相信每一个学习ts的同学对它的第一印象绝对是它能做类型检查，比如对一些变量，函数的参数以及返回值等等做类型检查，这些检查都是在编译时做的，当你在使用编译器转换成js的过程中就可以检查出来很多错误，这样可以减少出现bug的几率，提高我们代码的质量。ts作者已经为我们提供了很好用的cli，我们可以根据自己的需要定义tsconfig。

       æ™®é€šçš„js编译通常会有以下几个步骤：

       æ‰«æåˆ†æž-AST-转换-目标代码

       ts在这个中间加入一步代码类型检查：

       æ‰«æåˆ†æž-AST-类型检查-转换-目标代码

       åœ¨ä½ å¼€å‘ts的时候，cli可以实时提示代码问题

       æ³¨ï¼šts不仅仅可以转化成js，也可以转换成其他语言

       typescript的优点

       é¦–先，个人理解类型检查是它最大的特点，也可以说是它最大的优点，所有的配套设施都是围绕着它来做的。

       å…¶æ¬¡ï¼Œts提供了诸如接口、抽象、泛型、private、protected、public等在其他语言诸如java，c常见的方式，这些东西都是原生js不具有的，所以开发思想需要有所转变。

       ç¬¬ä¸‰ç‚¹ï¼Œts提供了最新的js语法支持

       ç¬¬å››ç‚¹ï¼Œangular2就是用ts开发，如果你的团队选择它作为技术栈，那么ts就是你的基础，学会了ts就很自然的可以开发angular

       typescript的活跃度

       ts语言本身大概几个月发布一个新版本，目前%的知名的开源库都提供类型定义文件，自己也能很方便的发布ts开源代码。目前bat等一线互联网公司也都或多或少的在使用typescript，整体活跃度还是不错的，所以前景还是明朗的。

       ä¸ªäººç†è§£ï¼Œts更适合通用性很强的代码，不适合迭代速度很快的业务代码。另外对人员素质要求也变的更高，选型应该量力而行。

       Google微软都用了，而且兼容JS，你还怕啥？

       å­¦å§ï¼ŒèŠ±ä¸äº†å¤šå°‘时间也不难，多一门技术栈，也提高自身价值，更有利于你将来拓展学习其他静态语言

       çœ‹ä½ ä»Žäº‹å“ªä¸ªé¢†åŸŸäº†

推荐收藏! 个 Python 数据科学顶级库！

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       . 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，

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       . 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，

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       . Bqplot - Jupyter 的二维可视化系统，基于图形语法的构造，

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       . 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，

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       . PyQtgraph - 科学/工程应用的快速数据可视化和 GUI 工具，

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       . 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，

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       . 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，

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       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，

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       . LIME - 用于解释任何机器学习分类器预测的工具，

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       . YellowBrick - 可视化分析和诊断工具，用于辅助机器学习模型的选择，

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       . pandas-profiling - 从 pandas DataFrame 对象创建 HTML 分析报告的库，

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       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 和 JavaScript 的区别

       TypeScript 和 JavaScript 是目前项目开发中较为流行的两种脚本语言，我们已经熟知 TypeScript 是 JavaScript 的一个超集。JavaScript 和 TypeScript 的主要差异：

       1、TypeScript 可以使用 JavaScript 中的所有代码和编码概念，TypeScript 是为了使 JavaScript 的开发变得更加容易而创建的。例如，TypeScript 使用类型和接口等概念来描述正在使用的数据，这使开发人员能够快速检测错误并调试应用程序

       2、TypeScript 从核心语言方面和类概念的模塑方面对 JavaScript 对象模型进行扩展。

       3、JavaScript 代码可以在无需任何修改的情况下与 TypeScript 一同工作，同时可以使用编译器将 TypeScript 代码转换为 JavaScript。

       4、TypeScript 通过类型注解提供编译时的静态类型检查。

       5、TypeScript 中的数据要求带有明确的类型，JavaScript不要求。

       6、TypeScript 为函数提供了缺省参数值。

       7、TypeScript 引入了 JavaScript 中没有的“类”概念。

       8、TypeScript 中引入了模块的概念，可以把声明、数据、函数和类封装在模块中。

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。