php怎么调用地图，旅游网站系统哪几家比较好？
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【产品共享】
地接社上传产品库，实时共享最新的产品给合作的组团社组团社可以在系统查看到所有地接社的产品及其详情，可以针对性的推荐给客户【订单同步】
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有什么射击手游？
大逃杀类的射击游戏现在非常火，但是广为人知，我就不推荐了。
推荐几个有些别致的射击游戏。
第三次世界大战
英文名称：World war 3。
最近也开放了早期测试，这个游戏非常有想法。
游戏模式方面有两种，
Warzone是大地图版本，适合硬核玩家。
Team Deathmatch是小地图版本，适合突突突的爽玩家。
玩家的武器和军服样式都和真实世界一样，拆分为几十个部件。
比如枪的枪管，瞄准镜，枪托，挂件等等全部可以选配不同零件。
军服的头盔，防弹衣，臂章，军裤等等，也可以选择不同的样式。
战场外支援有无人机，炮火，空袭，装甲车，坦克等等，可以按需选配。
装甲车和坦克由玩家操作。
坦克的部件也可以玩家自己选择，比如豹2主战坦克可以从A4一直选到A7的部件。
地图，目前已有了俄罗斯和德国的首都，所以能在红场和勃兰登堡门打仗，也是很别致的。
坚守：国家战争
英文名字：Holdfast: Nations At War。原本是《骑马与砍杀》的一个模组，现在发展为独立游戏。这是拿破仑战争时期的射击游戏，最近更新了官方中文。与其它游戏最大的不同是：它是线性战术（排队枪毙）时代的射击游戏。
这个游戏目前虽然处于测试版阶段，但是已经出了法国，英国和普鲁士，以后可能还会出更多国家。
游戏分为陆战和海战地图。
陆战地图，玩家可以除了选择各种火枪兵之外，还可以选择号手，鼓手，风笛手，然后选择乐谱，站在队友附近演奏，队友杀敌，自己是能得到辅助的分数的，这个设定很有意思。
海战地图，玩家可以扮演炮手，也可以扮演负责狙击敌人的海军陆战队员。分工合作的海战游戏本来就不多，风帆时代的更加稀有。
缺点：暂时还没有骑兵，所以玩家经常零零散散地作战。如果有骑兵，就可以一起愉快地打排枪，重现这个时代的战术特色了。
坦能堡
英文名称：Tannenberg。本作是第一次世界大战东线的游戏。和《战地1》这个有着大量不符合时代背景的游戏不同，这个游戏是写实类的。
这个游戏的界面刻意向战地1靠拢，可以体验一战东线的各种元素，比如一战不同时期的军服变化，毒气（戴上防毒面具，视野会受影响），冷兵器，等等，可以说是战地1的硬核版！
而且，不用担心玩家太少，官方有对战机器人作为补充，所以不用担心遇冷。
由于一战东线本身因为战线漫长，就是以运动战为特点，所以和沉闷的一战西线不同，比前作《凡尔登》要有意思的多。
自由的崛起
英文名称：Rise of Liberty
这是个低成本的独立游戏。画面是卡通风格，只支持单人游戏。
但是也非常别致，是美国独立战争时代的背景。
一开始就开发了沙盒模式，现在又加入了一些历史战役，体会美国建国时代的战争，场面也不小，可以看到百人的场面。
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一般用哪些工具做大数据分析？
在推荐工具之前，我们要先把数据可视化和 信息可视化分清楚，狭义上的数据可视化指的是将数据用统计图表方式呈现，而信息可视化则是将非数字的信息进行可视化。
我们常常听说的数据可视化大多指狭义的数据可视化以及部分信息可视化。根据数据类型和性质的差异，经常分为以下几种类型：
统计数据可视化：用于对统计数据进行展示、分析，一般都是以数据库表的形式提供，常见的有 HighCharts、ECharts、G2、Chart.js 、FineBI等等；关系数据可视化：主要表现为节点和边的关系，比如流程图、网络图、UML 图、力导图等。常见的关系可视化类库有 mxGraph、JointJS、GoJS、G6 等；地理空间数据可视化：常见类库如 Leaflet、Turf、Polymaps 等等；还有时间序列数据可视化（如 timeline）、文本数据可视化（如 worldcloud）等等；然后下面我再来盘点几个大数据可视化常用的工具：
一、D3D3.js 是一个基于数据操作文档的 JavaScript 库。 D3 可以将强大的可视化组件和数据驱动的 DOM 操作方法完美结合。
D3 的优劣：
强大的 SVG 操作能力，可以非常容易的将数据映射为 SVG 属性集成了大量数据处理、布局算法和计算图形的工具方法强大的社区和丰富的 demoAPI 太底层，复用性低，学习与使用成本高D3 没有提供封装好的组件，在复用性、易用性方面不佳，社区里有很多基于 D3 的可视化组件库：
nvd3.js: 基于 D3 封装了常见的折线图、散点图、饼图，功能比较简单dc.js: 除了提供了常见的图表外还提供了一些数据处理能力c3.js: 一个轻量级的基于状态管理的图表库D3 有着 Stanford 的血脉渊源，在学术界享有很高声誉，灵活强大使得它成为目前领域内使用最广泛的可视化类库，但偏底层的 API 和数据驱动模式，使得上手 D3 存在一定门槛，基于 D3 的工程实现上需要自己考虑和处理更多内容，如动画、交互、统一样式等，研发成本较高。
二、FineBI简洁明了的数据分析工具，优点是零代码可视化、可视化图表丰富，只需要拖拖拽拽就可以完成十分炫酷的可视化效果，拥有数据整合、可视化数据处理、探索性分析、数据挖掘、可视化分析报告等功能，更重要的是个人版免费。
评价：
FineBI做到了自助式分析，图表类型丰富，数据分析功能较强大，钻取，筛选，分组等功能都有。但是对于普通没有IT基础的人来说，要想真正熟练地掌握finebi，还是有一定的难度的，需要花上几天，但是这个难度相比Excel的VBA学习还是低不少的。
三、HighChartsHighCharts 是一个用纯 JavaScript 编写的图表库， 能够简单便捷的在 Web 应用上添加交互性图表。这是在 Web 上使用最广泛的图表，企业使用需要购买商业授权。
HighCharts 的优劣：
使用门槛极低，兼容性好使用广泛，非常成熟样式比较陈旧、图表难以扩展商业上使用需要购买版权这是图表界的 jQuery，在世界范围内是使用最多最广的一个可视化类库，但整体图表设计比较陈旧难以扩展，同时商业公司使用需要按照使用人数购买版权，比较昂贵，阿里有购买过，目前已不推荐使用。
四、EChartsECharts 缩写自 Enterprise Charts，企业级图表，开源来自百度数据可视化团队，是一个纯 Javascript 的图表库，可以流畅的运行在 PC 和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器，底层依赖另一个也是该团队自主研发的轻量级的 Canvas 类库 ZRender，提供直观，生动，可交互，可高度个性化定制的数据可视化图表。ECharts 是目前国内唯一一个入选 GitHub 全球可视化榜单的开源项目，2w+ star 全球排名第三，社区活跃，覆盖主流前端框架和 8 种编程语言的扩展，目前国内市场占有率处于绝对领先地位。
ECharts 的优劣：
丰富的图表类型，覆盖主流常规的统计图表配置项驱动，三级个性化图表样式管理移动端优化，交互和布局适配，按需打包深度的交互式数据探索地理特效（百度迁徙，百度人气，公交轨迹等效果）灵活性上不如 Vega 等基于图形语法的类库复杂关系型图表比较难定制ECharts 能很好满足传统图表需求，但在高度灵活多样化的可视需求面前，需要另寻出路。
五、LeafletLeaflet 是面向移动设备的交互式地图的 JavaScript 库。 测量的 JS 只有大约 38 KB，它具有大多数开发人员需要的所有映射功能。
Leaflet 的优劣：
专门针对地图应用mobile 兼容性良好API 简洁、支持插件机制功能比较简单，需要具备二次开发能力地图专用，其他领域使用不上。目前 Google 地图、高德地图、百度地图都拥有自研的 JS 库。
六、VegaVega 是华盛顿大学计算机学院数据交互实验室（IDL）开发的一套交互图形语法，定义了数据到图形的映射规则、常见的交互语法和常见的图形元素，用户可以自由使用 Vega 语法进行组合构建出各种各样的图表。
Vega 的优劣：
完全基于 JSON 语法，提供从数据到图形的映射规则支持常见的交互语法复杂的语法设计，使用和学习成本很高Vega 在学术上有着比较完美的语法设计，但在工程易用性上比较欠缺。
七、deck.gldeck.gl 是 Uber 可视化团队基于 WebGL 开发的面向大数据分析的可视化类库。
deck.gl 的优劣：
主要以 3D 地图可视化为主，内置了地理信息可视化常见的场景支持大规模数据的可视化需要具备 WebGL 的知识，层的扩展比较复杂deck.gl 在 3D 地图领域效果很赞，在其他领域不适用。
基于 Web 的可视化工具还有很多，上面是几个一直以来使用比较多的类库工具，以及最近涌现的一些新秀。各个类库工具特性不同，定位不同，关键要看应用场景的适用性。
八、AntVAntV 是蚂蚁金服全新一代数据可视化解决方案，主要面向从事数据可视化应用相关的工程师和设计师，目前包括：
底层绘图引擎 G：目前基于 canvas 2d 提供基础绘图能力，基于 webgl 的版本正在规划中；可视化语法类库 G2：一套数据驱动的高交互可视化图形语法，提供了丰富的图表、专业的数据处理能力、便利的扩展方式和强大交互能力；关系可视化类库 G6：专注解决流程与关系分析的图表库，集成了大量的交互，可以轻松的进行动态流程图和关系网络的开发；移动端图表类库 F2：是一套精简、高效易扩展的移动端图表库，适于对性能、体积、扩展性要求严苛的移动应用场景下使用；可视化设计指引与使用规范：统计图表以及常用场景下的可视化设计指引和使用规范；九、G2G2 (The Grammar Of Graphics) 是一个由纯 JavaScript 编写、强大的语义化图表语法类库，提供了一整套图形语法，可以让用户通过简单的语法搭建出无数种图表，并集成了大量的统计工具，支持多种坐标系绘制，可以让用户自由地定制各种图表。
G2 的优劣：
简单、易用完备的可视化编码强大的扩展能力语法需要一定学习成本十、G6G6 是一个由纯 JavaScript 编写的关系数据可视化类库，提供了基本的网图和树图功能，并支持多种内置布局。G6 提供了查看和编辑两种视图，开发者可基于 G6 对关系图快速进行二次开发。
G6 的优劣：
简单的语法，强大的交互能力支持多种视图，易于使用的编辑视图强大的边和节点的扩展能力现阶段上层封装比较少，使用成本比较高有哪些比较冷门的实用网站？
前言
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企业级用的可视化数据平台有哪些？
我们海致BDP一直致力于为用户提供更好的数据分析体验、更好的数据可视化效果，BDP目前支持50多种可视化图表，还支持用户自定义开发更多图表。当然，BDP的可视化不是仅仅体现在可视化图表上，还体现其强大的数据整合、数据处理、可视化分析等功能，可视化分析有图表联动、多层钻取、自由筛选、快速聚焦等自助式探索分析能力。（注：企业级用户可选BDP企业版，个人级用户可选择免费的个人版）
BDP的图表类型分成普通图表、经纬度地图和自定义图表，拖拽就能生成可视化图表~
普通图表
包括条形图、柱状图、饼／环图、折线图、双轴图等常见图表，还有词云、漏斗图、桑基图、树图、旭日图、行政地图等高级图表。
1、柱状图：用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况，比如分析今年各地区各渠道的订单量数据。
还有堆积柱状图、百分比堆积柱状图~
2、饼／环图：显示各项的大小与总和的比例，适用单维度的占比分析。比如，某电商平台想要分析全年访客来源占比。
3、折线图：适合数据走势分析，比如分析网站全年每个月的注册用户数，因为12月初始，所以注册数量比较低。
4、行政地图：BDP的行政地图可以展示全国数据分布，也可以展示区县数据分布。
用户地域分析也是非常重要的，这可能决定了公司业务会在哪些区域重点投入、重点销售。
行政地图：气泡地图
行政地图：面积地图
5、双轴图：柱状图+折线图的结合，适用情况很多，数据走势、数据同环比对比等情况都能适用。比如分析网站全年注册用户数。
6、词云，根据文本词频形成的可视化图表。
7、散点图，非常常用的图表类型。
8、矩形树图：适合分析多维度的数据占比。
经纬度地图
地域分析很重要，全国、省份分布可用行政地图，更详细的地域分布可用经纬度地图，比如乡镇、具体街道等。工作表中需含有经纬度字段，BDP支持地址转经纬度功能，BDP可制作热力地图、轨迹地图等6种经纬度地图。
经纬度地图－统计地图：
经纬度地图－热力图：北京地区
经纬度地图－轨迹地图：人口轨迹地图
自定义图表
更高逼格的图表效果可选择BDP最新上线的“自定义图表”，共20多种图表样式，包含3D类（如3D柱图、3D散点图）、动态类（如图片轮播、文字轮播）、分布类（如流线图、箱形图）、占比类（如南丁格尔玫瑰图、马赛克图）等。另外，自定义图表还支持定义开发，会写代码的小伙伴可以用哈。
1、图片轮播
可用于大屏的动效展示。比如，想分析今年新签约用户，用轮播图就非常合适，你的年终报表中如果出现一个图片轮播图，一定会惊艳全场的！
2、象形条形图
可指定使用的贴图效果，当使用百分比时可设置是否按最大值作为100%的单位。比如某公司总部想要分析各省份子公司目标完成情况，推荐可爱的象形条形图！
3、子弹图：可以分析多个数据指标的完成进度。比如想要分析全年利润率、客单价、收入、新客户数和满意度的完成情况，可使用子弹图。
4、色块图
色块图作用于二维数据的热力图，由小色块代表某个维度的值。特别适合用于数据量较大、且具有连续性的数据进行分析，直观的利用颜色展示数据分布。比如想分析今年各月各省份的订单销售额可用色块图。
5、3D柱图
如果你的年终数据报表中想要来一个炫酷的3D动态图，可以试试3D柱图哦～类似立体的色块热体力图，可放大缩小或旋转图形从不同角度查看数据。其实可以说3D柱图是具有立体效果的色块图。
（X轴为时间，Y轴为星期，Z轴为温度）
以上只展示了BDP部分可视化效果，更多可视化体验和效果可以直接去BDP个人版免费使用，最后展示一下来自BDP图文并茂的可视化报表效果。
深色主题背景：
白色主题背景：