今天要为大家推荐一套超酷炫的,用于构建神经网络 3D 可视化应用的框架——TensorSpace。
数据挖掘可视化系统 🌀 数据挖掘可视化系统(Data Mining Visualization System)通过数据挖掘理论、机器学习算法以及数据可视化等信息技术,并基于 Flask 框架搭建 Web 服务器,实现数据挖掘可视化。 数据挖掘:Python 后台技术:Flask 前端技术:HTML、JS、CSS、Echarts 配置完 Python 虚拟环境后,修改 .\js\DMVSystem.js 文件中的 var serverAddress 为本机地址后,运行 .\App\main.py,接着打开
神经网络可视化是指通过图形化的方式展示神经网络的结构、参数、输入、输出、中间结果等信息,可以帮助用户更好地神经网络的内部工作原理和特征提取过程,以优化神经网络模型
Gio.js 是一个基于Three.js的web 3D地球数据可视化的开源组件库。使用Gio.js的网页应用开发者,可以快速地以申明的方式创建自定义的Web3D数据可视化模型,添加数据,并且将其作为一个组件整合到自己的应用中。
近几年,大家会接触到很多跟物联网相关的平台或者系统,但是定位跟物联网3D可视化相关的还是很少。而最近这一两年,无论是3D可视化还是比较火热的数字孪生理念,都带动了可视化开发平台这样的概念出现。
在当代科技发展的背景下,数字孪生和3D可视化技术逐渐成为各行业的关键工具和解决方案。数字孪生是一种将实物事物与数字模型相结合的概念,通过将物理世界和数字世界实时连接,创造出一个对实体进行虚拟建模、仿真和分析的平行系统。3D可视化技术则用于创造高度逼真的三维模型,使人们能够在虚拟环境中沉浸式地观察、交互和操作。
深度学习领域,最常见的就是各种网络模型,那么在写论文或者文章,介绍网络模型的时候,最好的办法当然就是展示代码画图,今天介绍的 Github 项目,就是整理了 22 个设计和可视化网络结构的工具,其地址如下:
机器学习的很多算法理论非常枯燥乏味,但有许多有趣且有用的网站,您可以像游戏一样交互式操作,并同时学习机器学习概念、模型和应用知识。以下是 ShowMeAI 为大家整理的18个交互式机器学习网站,快快来一起体验一下吧,好玩又好学。
如果要构建一个具有交互性和拓展性的沉浸式漫游场景,常用到3DSMAX、three.js等软件技术,学习门槛较高;ThingJS可视化组件更加轻量化,B/S架构下的3D可视化应用构建更轻松,为不少企业客户降低了项目开发成本。
1. D3 Stars: 46561, Forks: 12465 D3 是一个JavaScript数据可视化库用于HTML和SVG。它旨在将数据带入生活,强调Web标准,将强大的可视化技术与数据驱动的
前面两篇推文我们分别介绍了使用Python和R进行IDW(反距离加权法) 插值的计算及结果的可视化过程,详细内容可见如下:
无论来自哪个行业,世界各地的企业都开始越来越多地意识到数据驱动型决策的重要意义。数据分析目前已经成为各行各业最为关注的议题之一,企业亦开始专注于从数据中获取有价值洞察结论,旨在借此了解过去与未来的各项
前两天,Amusi分享了一篇 经典卷积神经网络(CNN)结构可视化工具,该工具可用于可视化各种经典的卷积神经网络结构。如AlexNet、VGG-16、ResNet和YOLO等经典网络。
本文介绍了多个能将深度学习训练过程进行可视化的工具,帮助大家更好地理解深度学习,非常实用。
很多开发者说自从有了 Python/Pandas,Excel 都不怎么用了,用它来处理与可视化表格非常快速。但是这样还是有一大缺陷,操作不是可视化的表格,因此对技能要求更高一点。近日,开发者构建了名为 Grid studio 的开源项目,它是一个基于网页的表格应用,完全结合了 Python 和 Excel 的优势。
Google AI和乔治亚理工学院的研究人员发布了一个学习GAN的交互式网站:GAN Lab!由TensorFlow.js 驱动,在浏览器就可以运行GAN,非常直观地了解各种GAN模型的机制,可谓是一大神器。发布后迅速获得好评。
前端工程师在人工智能的团队到底能做什么,能体现怎么的价值?对此,可以先下图的一个总结,然后再会逐条结合实际以及业界的发展情况做一些分析
VtKLoader是一种用于加载和解析VTK(Visualization Toolkit)文件格式的JavaScript加载器。VTK是一个用于科学可视化和图形处理的开源软件系统,广泛应用于医学影像处理、地球科学、工程和计算流体动力学等领域。
D3指的是Data-Driven Documents,js即Javascript,是后缀名。先看看官网上对D3.js库的定义:
🌊 作者主页:海拥 🌊 作者简介:🏆CSDN全栈领域优质创作者、🥇HDZ核心组成员、🥈蝉联C站周榜前十 上一篇文章我们介绍了 Seaborn,接下来让我们继续我们列表的第三个库。Bokeh 主要以其交互式图表可视化而闻名。Bokeh 使用 HTML 和 JavaScript 呈现其绘图,使用现代 Web 浏览器来呈现具有高级交互性的新颖图形的优雅、简洁构造。 安装 要安装此类型,请在终端中输入以下命令。 pip install bokeh 📷 散点图 散点图中散景可以使用绘图模块的散射()方法被绘制。这里
来源:深度学习爱好者本文约700字,建议阅读5分钟本文介绍了多个能将深度学习训练过程进行可视化的工具,帮助大家更好地理解深度学习,非常实用。 深度学习训练过程一直处于黑匣子状态,有很多同学问我具体怎么解释?其实很多还是无法可解释,但是通过可视化,具体可以知道深度学习在训练过程到底学习了哪些特征?到底对该目标的哪些特征感兴趣?这些我们现在已经有很多渠道可以得知,我先给大家介绍几个比较好的工具! 1. 深度学习网络结构画图工具 地址:https://cbovar.github.io/ConvNetDraw/
在如此众多的 JavaScript 库中,选择合适的库可能令人望而生畏。以下是我们在 2024 年的最佳选择。
深度学习训练过程一直处于黑匣子状态,有很多同学问我具体怎么解释?其实很多还是无法可解释,但是通过可视化,具体可以知道深度学习在训练过程到底学习了哪些特征?到底对该目标的哪些特征感兴趣?这些我们现在已经有很多渠道可以得知,我先给大家介绍几个比较好的工具!
来源 | Analytics Vidhya 编译 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 磐创AI导读:本文介绍了github上最近比较火的7个机器学习项目,每一个都值得上手。 目录: · 介绍 · Person Blocker(人体自动遮挡) · AstroNet(天体网络) · ANN Visualizer(神经网络可视化) · Fast Pandas · Tensorflow.js · Caffe 64(小巧版caffe) · Tensorflow Hub 介绍 GitHub是我生活中不可或缺的一
在开源世界中,某些库为数据可视化提供了许多可能性,包括图形或网络表示。其他库仅专注于网络图表示。通常,这些库比通用库提供更多的功能。您还将找到商业图形可视化库。商业图书馆的优势在于可以保证持续的技术支持和先进的性能。
图表即代码是将图表以领域特定语言作为载体,围绕于不同的使用场景,转译生成二次产物 —— 如概念图、架构图、软件架构等。 对于造图形库这个库,我的想法由来已久。然而,直到最近,积压的需求越来越多的时候: 随着,我们在 ArchGuard 中的架构工作台的进一步深入,需要构建一个架构设计线上化的功能。对于 ArchGuard 平台而言,设计线上化并意味着在线设计架构。在初期,我们想提供的是:架构图的线上化呈现,也就是可以通过代码化架构图的方式,诸如于 Mermaid 就可以提供这样的功能。 与此同时,在半年前,
深度学习开源框架众多,对于开发者来说其中有一个很硬的需求,就是模型结构和权重的可视化。使用过Caffe的同学都因为强大的Netscope可以离线修改实时可视化网络结构而暗爽,那其他的框架怎么样呢?
工欲善其事,必先利其器。好的工具可以大大提升你的工作效率,并获得身边人的羡慕和赞赏。今天,我们就来向小伙伴们分享一大波非常实用的工具,武装你的大脑。 ▲图表类 iCharts 简介:各种主题的开放图
双变量联合分布于单变量分布图 joinplot 画布 双变量分布图 pairplot
地址:http://ethereon.github.io/netscope/#/editor
如何快速高效开发可视化应用?开发可视化应用可选择的方式有很多,然而研究这些对于初学者来讲,尤其是没有web开发基础的人员是痛苦的。
在 JS 程序中,为了实现漂亮的图形、图表和数据可视化,我们选择使用开源库。生活在数据爆炸的时代,我们开发的每一个应用程序几乎都使用或者借助数据来提升用户体验。为了帮助你轻松地为你最喜欢的应用程序添加漂亮的数据可视化,这里列出了 2019 年最好的 JavaScript 数据可视化库(排名不分先后)。
WeXplorer 是 XBIM 工具包的可视化部分,它使用预处理的 WexBIM 文件在 Web 上处理 IFC 数据的可视化。 它使用像 WebGL 这样的尖端 Web 技术,所以它无法在旧浏览器中运行,Chrome或Mozzilla,IE11和其他支持该技术的应用程序都可以很好地工作。使用 xBIM Essentials 和 xBIM Geometry 创建优化的和可视化压缩的 WexBIM 文件。WeXplorer 还包含 xBrowser 用于可视化来自 JSON 的 COBIRET 数据。
用浏览器打开这个网页,就可以开始耍了:https://poloclub.github.io/ganlab/
matplotlib算是python比较底层的可视化库,可定制性强、图表资源丰富、简单易用、并且达到出版质量级别。
是的,在一个界面上同时展示可视化表格与代码,而且同时通过表格与代码修改数据,这不就是 Python 与 Excel 的结合吗?
原文地址:https://www.cnblogs.com/ztfjs/p/bigdata.html
毫无疑问,气候变化已成为当今社会的最重大议题。无论是频发的极端气候、大势所趋的清洁能源和不断热议的碳中和,都与气候变化紧密相依。1.5°C,这个源自2011年《巴黎协议》的21世纪全球变暖的升温限制目标,究竟意味着什么? 0.5°C 还是3°C 的升温对于全世界各地会造成什么影响呢?我们作为普通人,又该如何理解这些数字以及对日常生活的意义,或者它们对社会构成的风险?
很多开发者说自从有了Python/Pandas,Excel都不怎么用了,用它来处理与可视化表格非常快速。但是这样还是有一大缺陷,操作不是可视化的表格,因此对技能要求更高一点。
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