专栏作者：zch，经管专业研一在读，Python数据分析及可视化爱好者。公众号后台回复入群，拉你进技术群与大佬们近距离交流。有的时候，我们需要对不同国家或地区的某项指标进行比较，可简单通过直方图加以比较。但直方图在视觉上并不能很好突出地区间的差异，因此考虑地理可视化，通过地图上位置（地理位置）和颜色（颜色深浅代表数值差异）两个元素加以体现。在本文案例中，基于

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大家好，我是皮皮，今天给大家分享一些前端的知识。一、了解CSS单位测量长度的单位可以是绝对的，例如像素，点等，也可以是相对的，例如百分比（%）和em单位。指定CSS单位对于非零值是必须的，因为没有默认单位。丢失或忽略单位将被视为错误。但是，如果该值为0，则可以省略该单位（毕竟，零像素与零英寸是一样的）。注意：长度是指距离测量。长度包括数字值

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1.字形度量顾名思义，字形度量是对应每一个字形的特定距离，以此描述如何对文本排版。通常一个字形有两个度量集：用来排版水平文本排列的字形（拉丁文、西里尔文、阿拉伯文、希伯来文等等）和用来排版垂直文本排列的字形（中文、日文、韩文等等）。要注意的是只有很少的字体格式提供了垂直度量。你可以使用宏FT_HAS_VERTICAL测试

CDN的全称是ContentDeliveryNetwork，即内容分发网络。其基本思路是尽可能避开互联网上有可能影响数据传输速度和稳定性的瓶颈和环节，使内容传输的更快、更稳定。通过在网络各处放置节点服务器所构成的在现有的互联网基础之上的一层智能虚拟网络，CDN系统能够实时地根据网络流量和各节点的连接、负载状况以及到用户的距离和响应时间等综合信息

  简单的说，K近邻算法是采用不同特征值之间的距离方法进行分类。  该方法优点：精确值高、对异常值不敏感、无数据输入假定  缺点：计算复杂度高、空间复杂度高  适用范围：数据型和标称型  现在我们来讲KNN算法的工作原理：存在一个样本数据集，也称作训练样本集，并且样本中每条数据都存在标签。将新输入的没有标签的数据与训练样本数据集中

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自2014年发布以来，JDK8一直都是相当热门的JDK版本。其原因就是对底层数据结构、JVM性能以及开发体验做了重大升级，得到了开发人员的认可。但距离JDK8发布已经过去了9年，那么这9年的时间，JDK做了哪些升级？是否有新的重大特性值得我们尝试？能否解决一些我们现在苦恼的问题？带着这份疑问，我们进行了JDK版本的调研与尝试。