怎么弄php彩虹字，web前端的就业前景如何？
只要你不是抱着赚快钱的“歪心思”，希望往程序员这条路发展，并想着努力成为一个合格的前端，就赶紧学起来吧~ 个人和其他几位答主一样，对前端的发展持看好态度。原因主要有两个：
1、岗位需求量大
截止18年12月17号，全国的前端招聘需求量为 88337
下图是招聘需求量地区排行 TOP 10（你所在的城市有没有上榜？）
前端岗位截图：
仅从上面的数据就可以发现，目前的前端岗位需求量大，而且薪资可观（p.s. 不然也不会有那么多人转前端了）。那有的小伙伴可能会说：不是最近一年都在传前端行情不好、已经饱和了之类的嘛。这句话其实是不准确的，确切的说法应该是现在的前端市场“低端”饱和“高端”缺人。经过这几年的市场消化，前端工程师的要求普遍被提高，如果感觉工作不好找，最好还是从自身找下原因。我一个玩儿的不错的前同事，这些日子天天抱怨前端的活儿干不完，面了快2个半月了，一个靠谱的前端都没招到。所以不要被前端饱和这种说法误导，只要你足够优秀，到哪儿都是香饽饽，根本不愁找不到好工作~2.应用场景广泛
现在前端的应用场景越来越广阔。比如利用Canvas，SVG，WebGL来做前端数据可视化，基于NodeJS做全栈式开发、还有在2018年腾讯大力推广的微信小程序开发... 真的是数不胜数。就拿现在热门的人工智能（AI）为例，企业还可以通过集成AI来开发网站应用。例如使用机器学习来预测客户接下来要买什么、通过麦克风和相机来实现人机交互，从而提供给客户更加卓越的用户体验和个性化服务。
再比如物联网（IoT）下的智能设备，虽然前端不直接参与此类设备的创建，但前端还能参与到显示这些设备数据的应用程序开发当中去。
总之，随着互联网的不断发展以及前端技术的不断进步，越来越多的行业和领域可供前端施展拳脚。所以你还觉得前端没有前景嘛？
最后做个总结，19年仍然值得选择一份前端工作，但你至少需要：
对编程感兴趣耐得住性子抱有好奇心有个好身体...做电商运营都需要哪些基本条件？
感谢邀请！我是做农产品电商的，我给你分享一下运作农产品电商的条件。
一、团队配置前期不管你是做淘宝、京东、惠农网、一亩田等都只需要一个人，这样自己辛苦一点。每天要时实更新产品图片还有价格信息，还要接听顾客的电话。淘宝和京东等还要盯着电脑或者手机端。有了业务，你还要去组织货源。包装好之后然后就要发物流，如果你前期的量不大，快递公司是不会上门取件的。前期一个人辛苦一点，都是没有问题的。
我去年做了一段时间，每天二三十票都会忙不过来。个人觉得电商运营的团队基本要有三个人：一个负责线上联系客户，一个负责采购货源，拍图片，掌握信息，还有一个负责包装发货。
二、专业能力还是那句话，做农产品电商不是那么简单的事。在做这个之前，就要对你所做的产品有足够的了解。这样不管是线上运营的还是线上下操作的人员，都应该有一定的专业能力。这个不存在零基础就能完成的事，不懂就要学！
三、充足的货源和绝对的质量不管你做什么产品，产品只要一上架，你就要保证有充足的货源进行销售。我觉得农产品不适合搞饥饿营销，因为可选择的太多了。然而农产品的特殊属性，很容易坏。所以我们一定要把握好质量关，还有包装的时候一定要小心，因为快递人员对所有快递都是一样的操作方法。
我只是简单的说了以上几点，其实运营起来没有想的那么困难！再说了，万事开头难，祝你成功！
我是三农领域创作人员“鑫西兰”！每天我都会在今日头条里和大家分享三农领域的一些事儿，希望大家可以关注我，共同进步！
有什么冷门但好用的软件呢？
Essentialpim PRO:日程管理和知识管理的大神级软件，惠普、三星、佳能等知名公司的选择。不但可以当做日程管理软件，还可以作为知识管理软件：
独立数据库，确保安全。多端通过wifi同步：
该软件得到国际大牌公司认可：
这样一款软件，价格并不高。
当然，如果你愿意，可以选择河蟹版。
说完了传统知识管理软件，还有时下比较热门的双链笔记软件：
简单了解一下什么是双链笔记，不需要搞懂复杂概念，和热门的知识管理软件NOTION做一个比较：
据说，roam edit未来的发展空间和底层架构都比NOTION大整整一圈。
Roam到底能做什么，能解决什么问题？
简单来说，就是：让知识能用
类似下面的图：
为什么这样的图能让知识更有效呢？
看下图案例（软件-全世界的界面）：
知识之间、信息之间建立关联，只要知道任何一个关键点，就能顺藤摸瓜的构建整个知识大厦。
这才是真正的有用、能用的知识。
软件界面（太复杂，拉轰仅仅在初步摸索阶段）：
XYplorer：文件管理的超冷门超强大软件一位大V这样评价它：
看看它酷炫又实用的界面：
当然还可以选择以下软件：
qdir
qttabbar+clover
one commander
tc
讯读PDF:拉轰目前认为最好的PDF软件，没有之一
下面的思维导图是目前的推荐软件：
拉轰出品，必属精品
为什么大多数的程序员的编程界面背景都是黑色的？
虽然我天天面对电脑撸代码但是还真没有好好想过这个问题，感谢题主啊！让我今天能很认真的回答这个问题，以下是我个人从事软件开发多年的理解：为什么大多数的程序员的编程界面背景都是黑色的？
其实这个是根据个人的爱好可以设置，比如Eclipse又或者是Android Studio这些只是撸代码的工具而已，而且就像买衣服一样，现在黑色白色的衣服都很抢手，编辑器其实也一样。目前我或者我搞开发的同时的撸代码工具界面要么是白色的，要么是黑色的。但是黑色的居多些！这时什么原因呢？
其实这个黑色我个人理解还是比较充满神奇色彩的，眼镜看上去也比较舒服。比如这次微信的IOS发布的新版本功能就加入了暗黑模式，晚上刷朋友圈还是比较养眼的，不过话说回来，选择什么颜色完全根据自己的兴趣爱好，我们只要用的开心就好了，毕竟编译工具颜色根本不会影响到我们撸码。
而且我觉得编译工具设置成黑色界面，平时我们日常工作中我感觉调试bug也是比较方便的。试想黑色背景出现的bug信息是白色的，是不是对我们工作也有帮助呢？黑白配一目了然，这样也看的比较舒服。
然后我根据这个程序员为什么大部分选择黑色界面我自己也访问了我搞开发的朋友，别看这帮闷骚的程序猿啊，说出来的答案真的是五花八门，不信您瞧瞧！
老张说黑色不论是从肉体上还是精神上都是较好的选择，在肉体上黑色对眼镜有好处
小李说自己想把逼格提高点，因为电影里面好多黑客都是用这个给色调子
小秦说黑色不刺眼有神秘感，这个哥们跟我想到一起去了。下图就是黑客经常喜欢用的黑色格调，是不是给人一种很神秘的感觉呢？？
通过调查不难发现，喜欢黑色其实就是从两方面来说，一方面解放了双眼，白色太亮了但是黑色的并不刺眼。另一方面来讲，黑色很酷一种朦胧神秘感，再加上外界经常说的黑科技以及黑客什么的，我想这些因素无形会让很多程序猿喜欢黑色。
总结:我站在编程多年的角度来分析，其实我们这帮直男程序猿重点心思都不会放在这个编程界面上面的，对于选什么颜色完全是凭着每个人的喜好，用着舒服就可以了。日常工作中只要撸代码撸的开心就好，我们都完全沉浸在一边撸着代码一边带着耳机听点东西的愉悦中了，哪有心思去纠结这黑白问题。您是喜好白色界面还是黑色界面呢？或者这次微信的黑色模式喜欢吗？
感谢您的阅读，码字不易，如果我的回答对您有帮助，记得给我点个赞和关注哦！小胖每天为您放送科技资讯，编程技术！哪个数据可视化工具比较好？
R-ggplot2
ggplot2是R语言最为强大的作图软件包，强于其自成一派的数据可视化理念。当熟悉了ggplot2的基本套路后，数据可视化工作将变得非常轻松而有条理。
技术相关
核心理念1. 将数据，数据相关绘图，数据无关绘图分离
这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点。众所周知，数据可视化就是将我们从数据中探索的信息与图形要素对应起来的过程。
ggplot2将数据，数据到图形要素的映射，以及和数据无关的图形要素绘制分离，有点类似java的MVC框架思想。这让ggplot2的使用者能清楚分明的感受到一张数据分析图真正的组成部分，有针对性的进行开发，调整。
2. 图层式的开发逻辑
在ggplot2中，图形的绘制是一个个图层添加上去的。举个例子来说，我们首先决定探索一下身高与体重之间的关系；然后画了一个简单的散点图；然后决定最好区分性别，图中点的色彩对应于不同的性别；然后决定最好区分地区，拆成东中西三幅小图；最后决定加入回归直线，直观地看出趋势。这是一个层层推进的结构过程，在每一个推进中，都有额外的信息被加入进来。在使用ggplot2的过程中，上述的每一步都是一个图层，并能够叠加到上一步并可视化展示出来。
3. 各种图形要素的自由组合
由于ggplot2的图层式开发逻辑，我们可以自由组合各种图形要素，充分自由发挥想象力
基本开发步骤
1. 初始化 – ggplot()
这一步需要设定的是图的x轴，y轴和”美学特征”。基本形式如下：
p <ggplot(data = , aes(x = , y = ))
这一步里，设置x轴和设置y轴很好理解。那么”美学特征”又是什么呢？
举个例子来说，下面这张散点图里，x轴表示年龄，y轴表示身高，很好理解：
但这张图除了展示年龄和身高的关系，还展示出每个样本点的体重：颜色越深表示体重越大。因此体重信息和年龄身高一样，也需要绑定到一个具体的列。这一列就是散点图中的”美学特征”。
来看看R语言绘制代码：
ggplot(heightweight, aes(x=ageYear, y=heightIn, colour=weightLb))+geom_point()
其中的colour参数就是该图的”美学特征”。
再比如，下面这张柱状图中，x轴表示日期，y轴表示权重，很好理解：
但这张图中每个日期对应了两个不同的权重并采用两个柱状来对比，那么这个划分依据也是另一个“美学特征”。
再看看绘制代码：
ggplot(cabbage_exp, aes(x=Date, y=Weight, fill=Cultivar))+geom_bar(position="dodge", stat="identity")
其中的fill参数就是该图的”美学特征”。
综上所述，图中的每个样本点除了通过它的坐标位置，还可以以其他形式展示信息，比如大小，色深，分组等。而这些新形式需要绑定的列，便叫做”美学特征”。
“美学特征”的形式和x，y轴一样是以列的形式给出，且列中元素个数和x，y轴列必然相等。它的设置也和x，y轴一样在ggplot()函数的aes参数括号内进行。
2. 绘制图层 – geom_bar()/geom_line()等等
上一步的主要工作是为数据可视化配置好了数据，接下来便可根据业务的需要来绘制不同的图，如折线图/柱状图/散点图等等。具体的实现方法在后面的章节中会细致讲解，这里重点提一下绘图函数里的stat参数。这个参数是对冲突样本点做统计，该参数默认为identity，表示保留样本点原(y)值，还可以是sum，表示对出现在这点的(y)值进行求和等等。
3. 调整数据相关图形元素 – scale系列函数、某些专有函数
在ggplot2中，scale标尺机制专门负责完成数据到图像元素的映射。也许你会问，”美学特征”不是已经定义好了这个映射吗？然而事实是”美学特征”只是选定了映射前的数据，并没有说明具体映射到什么图形元素。
举个例子，假如某张表记录了不同种类水池的长，宽，深信息。现在需要绘制不同种类下水池长和宽关系的柱状图，那么初始化完成的是这个映射：
而scale函数完成的是这个映射：
显然a映射为了红色，b映射为了蓝色。
也许你还会问，我的代码不用scale，那么映射是如何完成的呢？答曰系统有默认映射的，就像绘图函数都有默认参数stat=identity这样。
4. 调整数据无关图形元素 – theme()、某些专有函数
这部分包括设置图片标题格式，文字字体这类和数据本身无关的图像元素。只需调用theme()函数或者某些专有函数(如annovate函数可为图片添加注释)便可实现。
一个图层绘制好后便可观察调整，然后开始下一个图层的制作，直到整幅图绘制完毕。
R语言可视化成品图
说到工具，顺带提一下BI工具---FineBIFineBI是为大数据量提供数据处理、ETL、Dashboard报表展示、动态分析、报表管理的可视化分析工具。优势是：
前端可视化简单操作（小试牛刀）：1.新建分析新建分析包括两种类型的分析：普通即时分析和实时报表。普通即时分析：是指普通的分析模板，从cube中获取数据，进行数据分析；实时报表：是指做出来的即时分析模板，可以对数据进行实时查看，保证数据的准确性报表创建完成之后，页面进入数据分析设计界面，选择组件布局为自由布局，如下图：添加组件制作汇总表制作图表组件布局：自适应布局&自由布局自适应布局，自动调节布局自由布局，自由选择布局