1. vue中如何編譯代碼使相同的模塊共用一樣的數據
Vue.js很簡單。正因為如此簡單，人們常常認為其適合於小項目。雖然真正的Vue.js核心知識只是一個視圖層庫，實際上有一組工具，將使您能夠使用Vue.js構建完整的大規模SPA（單頁應用程序）。 SPA應用可以在不完全重新載入網頁，產生一個更流暢的用戶體驗到的用戶交互響應。還有好的副作用，SPA還鼓勵後端專注於展示數據端點，這使得整體架構更加分離，並且對於其他類型的客戶端可能是可重用的。 從開發人員的角度來看，SPA和傳統的後端呈現應用程序之間的主要區別是，我們必須將客戶端視為具有自己架構的應用程序。通常，我們需要處理路由，數據獲取和持久性，查看渲染和必要的構建設置，以便於模塊化代碼庫。
2. c語言編譯連接好後，用cmd無法顯示數據
首先需要安裝有一個編譯器並設置好環境變數,如
vc或gcc,以下是命令
gcc:
gcc
-c
test.c
-o
test.o
gcc
test.o
-o
test.exe
vc:
cl
/c
/tc
/o1
/md
test.c
link
test.obj
編譯gui程序時,連接還需要指定靜態庫文件.
3. 如何將數據進行數據可視化展現
1.明確數據指標
首先，我們得先搞明白這些數據是怎麼來的、幹嘛的，如果連這個都不清楚就會很難展開接下來的討論或設計。數據是做好圖表設計的前提，毫無疑問，一連串的數字對於設計師來說是枯燥無味的，幸虧前期的數據收集工作已有人做好，但是作為設計師有必要要求他們給到你的是盡可能精準的數據，否則，會導致接下來的工作前功盡棄。因此，當初步接觸數據時最好能夠解決以下幾點：
理解數據及指標
分析數據
提煉關鍵信息
明確數據關系及主題
2.為誰設計，用戶想要什麼信息
需要明確的是，同一組數據在不同用戶眼中所看到的信息是不一樣的，因為，角色、崗位的不同就造成了他們所關注的重點、立場不同，不同人所發現的信息、得出的結論也是不一樣的，所以，在圖表設計時面對不同的使用者所強調的信息及交互方式都是不一樣的。主要影響因素：
用戶群體是誰？有什麼特點
從數據中需要提煉的信息是什麼
通過圖表想要解決什麼問題
關注的重點
3.明確設計目的與價值
實際上，圖表設計跟一個產品設計的思路是相似的，定義設計目標這個過程很容易被設計師忽略，設計目標不是一成不變的，但並不意味著一開始就沒有，前期缺少對設計目標的定義會導致設計師往往說不清楚為什麼這樣設計，那麼，接下來的設計工作就像個無頭蒼蠅一樣亂撞，沒有方向感。有的時候，設計方案被推翻，究其根源往往是由於對源思考不明確導致的，設計目標需要大家共同定義並達成一致的方向，否則，方向不對，努力白費。
定義設計目標的過程需要站在用戶的角度和數據的角度進行綜合分析從而進行構建，一方面需要考慮用戶如何更簡單的分析、理解數據從而提高決策效率；一方面需要考慮數據本身如何更加精準、一目瞭然的傳達給用戶。
4.規劃設計方案，選擇合適的圖表類型
在工作中，一些同學在設計圖表時把大量的時間用在尋找圖表素材上，然而這種都是在表面上尋找解決辦法實際上本末倒置了，解決不了本質問題。數據可視化設計不是單純的圖表樣式設計，雖然了解圖表也很重要，但是，僅僅將數據變成漂亮的圖表只是形式的改變而已，遠遠不夠的
當前期我們已經清楚了用戶要做什麼，有了明確的設計目標，那麼，選擇圖表的過程就是信手拈來的事。在選擇圖表類型之前，自己心裡已經比較清楚了圖表大概的效果（如：呈現不同時間段的數據-用折線圖合適；呈現不同份額比例-用餅圖合適；某個階段的數據出現頻率-用散點圖合適），具體的圖表選擇大家可以參考 Andrew Abela 整理的圖表類型選擇指南圖示，有興趣的同學可以研究一下。
常見的圖表類型基本上以下六種涵蓋了絕大部分的使用場景:
曲線圖 用來反映時間變化趨勢
柱狀圖 用來反映分類項目之間的比較，也可以用來反映時間趨勢
條形圖 用來反映項目之間的比較
餅圖 用來反映構成，即部分佔總體的比例
散點圖 用來反映相關性或分布關系
地圖 用來反映區域之間的分類比較
5.細化體驗
前面我們談論了很多圖表設計前期的事，接下來談一談需要注意的幾點細節，Dan Saffer 說過「最好的產品通常會做好兩件事情：功能和細節。功能能夠吸引用戶關注這個產品，而細節則能夠讓關注的用戶留下來」。畢竟細節設計成就卓越產品嘛
X坐標軸
考慮到不同屏幕或瀏覽器的適配問題，當X坐標軸標簽文字顯示過於擁擠時可將文字打斜放置，既保證了數據的正常閱讀也不影響圖表美觀。
當X坐標軸標簽為連續的年份時，不要墨守成規的寫成「2015、2016…」，可以用簡寫的式「2015、16、17...」，看起來會簡單、清晰很多。
數據分布規則
如果沒有制定明確的數據顯示規則，就會出現後端傳什麼數據，前端就展示什麼數據，導致圖表展示效果和可讀性都很差，如果要解決這個問題就需要定義規則。
這里數據的展示和時間有關，所以，我們需要考慮的是某個時間段內展示多少個點才是合適的，而顯示一個點由多長時間的數據聚合（點聚合區間是多少），具體如下圖2-1-2
規則定義清楚後，後台在與前段交互的時候就會按照以上規則進行，最終實現效果如下圖2-1-3
遵循設計原則
圖表的設計價值在於精準、高效、簡單的傳遞數據信息，最好能夠讓讀者一目瞭然，即使做不到一目瞭然也應該具備自我解釋的能力。所以，就要求在設計時應該增強和突出數據元素，減少和弱化非數據元素，具體應該注意以下原則：
1.刪除
除非特殊場景的考慮，應盡可能的刪除和數據非相關的元素:
背景色
漸變色
網格線
3D效果
陰影效果（如果具體操作需要強調的除外，如：滑鼠Hover查看具體信息）
2.弱化
即使有必要保留非數據元素，也要弱化或隱藏它們，盡量使用淡色
坐標軸
網格輔助線
表格線
3.組織
把相關的數據元素進行合理的組織分類，不要指望把所有的數據元素都放入圖表內，只要放關鍵的、重要的數據在圖表內。
4.強調
對於已選的數據元素也要考慮優先順序，明確哪些數據是需要重點突出的進行突出標識，以便讀者能夠快速get到重要信息。
4. C語言編譯的.EXE文件運行結果怎樣才可以看到
沒有任何修改，在編譯環境中ctrl+F7可以看到結果
5. 我編的C++程序編譯是沒有錯誤的，但是在運行時怎麼輸入數據後沒有結果顯示呢
輸入三個數 中間空格格開 我給你把結果也改對了
n1,n2,n3=4 8 16
最大公約數是:4
Press any key to continue
# include <iostream>
using namespace std;
void main ()
{
int GCD(int m,int n);
int n1,n2,n3,p;
cout<<"n1,n2,n3=";
cin>>n1>>n2>>n3;
p=GCD(n1,n2);
p=GCD(p,n3);
cout<<"最大公約數是:"<<p<<endl;
}
//求最大公約數
int GCD(int m,int n)
{
while(m!=n)
if(m>n)
m-=n;
else
n-=m;
return n;
}
6. 程序開發中的數據如何展示出來
程序開發中的數據如何展示出來。
簡單來說，這個叫做數據可視化，包括過程可視化和結果可視化。
最簡單的做法使用列表就可以展示了，稍微復雜一點可以用報表工具，在復雜的就需要上大數據平台了。
7. 在PASCAL語言程序編譯中輸入了數據，如何再讓程序繼續運行，顯示最終結果
在FP界面下，按Alt + F5可以瀏覽程序運行結果。在僅僅打開這個程序時，則不能看到，不是他沒出來，而是太快了，一閃而過。如果想看到結果，可在程序最後（「end.」之前）加上「readln;」便可看到，然而按一下「Enter」鍵，就會退出程序。
8. 怎樣把一個用c或c++語言編寫的代碼結果在網頁上顯示出來
摘要 您好親的網頁去調用命令行對C進行編譯之後運行，然後把結果回傳至網頁（這是個非同步的過程，怎麼處理就需要你自己實現了，比如說藉助資料庫），也可以開發一個專用的服務用來監控你伺服器上的那個C存儲的目錄，一旦有新增的C文件就編譯運行同時把結果寫回資料庫）
9. 數據可視化，到底該用什麼軟體來展示數據
1.使用你最熟悉的軟體
學慣用編程建立數據可視化不代表要摒棄你已經熟悉的工具。我一般使用任何能夠最快速解決問題的工具，這個工具可以是Excel，GoogleSheets，或者是Python。
你不需要只用R或者只用JavaScript做完所有工作，在一項工作中囊括不同的工具是有好處的。你的最終目的是製作可視化圖表，每一步的結果會引導你進行到下一步，所以不要太糾結於用「正確」的方法做事。
2.從基礎做起
不要期待你第一次嘗試就會做出非常高級非常驚艷的視覺效果。尤其在學習的初期，你是有很多路要走的，所以要從基礎做起，再慢慢去使用更加高級的技巧。這樣你才不會一開始就感到備受打擊，從而放棄學習的希望。
在R語言中，有很多工具包可以幫助你做事情，甚至有時候你只要使用一個函數就行了。但是如果你不熟悉R的編程句法，我還是建議你從最基本的R語言學起，即便可能會有些難。
就好比我之前提到的d3.js這個JacaScript函式庫，如果你不熟悉JavaScript，或者剛剛開始學習編程，很多類似的東西都會看起來很難。我建議你從MikeBostock寫的基礎教程學起，慢慢開始了解你做的東西。
3.找一個項目去完成
不要認為要把所有的東西學完再開始做項目，這樣你會被耽擱。先學習一些基礎知識就可以開始了，這至少可以保證，日後當你遇到問題在網上搜索的時候，能夠看懂那些解決方法。
選擇一些數據，然後開始著手嘗試可視化吧。一開始的進展肯定非常緩慢，你也會覺得很困惑，這都是很正常的。我直到現在還經常因為一些問題感到困惑，但你一定要堅持做完。
做項目的受益之處，在於它逼著你去學習你需要知道的。你每做完一個項目，下一個就會變得容易一些了。
通常一個數據可視化的項目會分成以下的步驟。
處理和格式化數據
Python
當我有一個非矩形分隔的文件 ,或數據比較凌亂時，我會寫一些特別的Python腳本。幸運的話，我會找到並重新利用過去已有的腳本。有時會用Beautiful Soup來修飾，有時會用csvkit 。
R
我只有在需要載入csv格式表格時才會用到R，通常只是做數據聚合，合並，或處理從原來的數據中派生的部分。
Tabula
多用於公開的政府數據，包括在 PDF文件中涉及的數據。沒有 Tabula的話這個過程將非常痛苦。
Microsoft Excel
只有在有需求的時候才會用到它。數據讀入Excel中，然後再導入像Numbers或是OpenOffice這樣的工具中。
Google Sheets
有時使用電子表格比寫腳本更快，我很喜歡這樣簡潔的過程。
分析數據
在你去做最後的圖形之前，你需要先了解這個數據集。
R
這里我想到的是R。因為R作為一個開源的統計計算語言，它有一個很豐富的社區，數不盡的擴展包，以及在Stack Overflow上大量的已解答的問題。
製作靜態圖形
這對我來說通常包含兩個階段：（i）在R中進行可視化; （ii）在Illustrator中潤色。
R
在R中有可視化工具包，如ggplot2，但我幾乎全部使用R自帶的那些功能，即base R。
Adobe Illustrator
如果圖形要發布給別人看，我會以PDF格式保存R生成的圖形，並在Illustrator中編輯。雖然有些矯枉過正，但效果還不錯。我也在考慮試著用Sketch。
製作互動式圖形
Flash已經過時了，而JavaScript是新的寵兒。R在這里應用不廣。
d3.js
我用數據驅動的文檔來做互動式的數據可視化（我還在學習中）。有許多例子可以用來試手。但如果我想快速完成一個圖表，我有時也會嘗試用 Vega-Lite 。
4.認真閱讀編程指南和範例
編程指南是很有用的。一開始可能會有些難，但你必須要適應。如果你的程序出了問題，很大可能是因為你寫的不對，而不是代碼的實現有問題。所以這個時候你就需要仔細閱讀指南，確認你的函數運用是正確的。
在R語言中，所有函數的指南都是用相同的格式寫的，它會告訴你這個函數有哪些參數，返回值是什麼，並且之後會給出使用的範例，這些範例都非常經典。
d3.js函式庫的創建者MikeBostock就寫了非常好的指南，在網上也有很多其他教程。Bostock在指南中收錄的大量範例是非常有用的，每當我遇到問題，在網上搜索解決方法的時候，我一般都會把出現的問題和「mbostock」放在一起搜索。
5.著手去做
我有時會也會因為想太多而遲遲不開始，但是只要你能著手按照以上的小提示去做，能節省很多時間。用工具進行數據可視化，一般會有一個最優的做法，但沒有必要從一開始就去尋找它。先把形狀和顏色在屏幕上試下，然後將數據編譯進去，讓數據在大體上看起來沒問題。如果有些不對勁（尤其是對於含有互用和動畫的可視化項目），你再去尋求更優化的做法。一般情況下，即使不是最優，你的圖表也是沒錯的。
10. c語言編譯成功沒顯示結果
按給的輸入格式，scanf後的%d格式碼之間用逗號分隔，表示分隔不同變數的輸入數據。代碼中默認以空格分隔數據，所以後面的數據始終在等待輸入。