综合梯度 这是的pytorch实现。 原始的tensorflow版本可以在找到。 致谢 要求 python-3.5.2 pytorch-0.4.1 的OpenCVPython的 待办事项清单 添加更多功能作为原始代码。 微调结果，使它们接近原始纸张。 指示 强烈建议使用GPU加速计算。 如果使用CPU，我建议选择一些小型网络，例如resnet18 。 您还需要将图像放在examples/ 。 支持的网络列表（当然，您可以自己添加任何网络） 起始 网路18 resnet152 vgg19 运行代码 python main.py --cuda --model-type= ' inception ' --img= ' 01.jpg ' 结果 结果与原始论文略有不同，它可能存在一些错误或需要进行一些调整。 我会不断更新，欢迎任何贡献！ 盗梦空间v3 ResNet-18 ResNe

使用Python构建棒球数据可视化 Retrosheet Notice: The information used here was obtained free of charge from and is copyrighted by Retrosheet. Interested parties may contact Retrosheet at "www.retrosheet.org".

对esri 的.shp文件的读取和显示，摆脱了ArcGIS 的哪些dll的引用，对地理信息的底层可视化开发，提供了一个很好的切入点。

matlab图像均衡化的代码从RGB图像进行高光谱重建以实现静脉可视化 我们提出了一种数据驱动的方法来从RGB图像中重建高光谱图像。 该方法基于残差学习方法，该方法可有效捕获数据流形的结构，并考虑到存在于RGB图像中的空间上下文信息以进行光谱重建过程。 提出的RGB到高光谱的转换方法可以处理在不同照明下拍摄的图像，这对于实际应用来说是重要的功能。 所提出的方法是通用的，并且可以支持各种应用。 为了展示所提出的转换方法的价值，我们设计并评估了静脉可视化应用程序。 我们使用商用高光谱相机收集了该领域最早的高光谱数据集之一； 我们将此数据集提供给其他研究人员。 我们使用此数据集来训练我们的深度学习模型，并作为比较的基础。 我们的实验结果表明，该方法可提供准确的静脉可视化和定位结果。 数据集结构 下载链接 - 该数据集由成对的207张RGB图像及其相应的超立方体组成。 高光谱图像包含从原始数据中提取的Matlab（ .mat ）格式的光谱范围为820-920nm的34个波段。 整个数据集包含来自13个参与者的信息（图像）。 10个参与者的数据用于培训，其余3个参与者的数据用于测试/验证。 文件

二叉树遍历可视化器 该项目是一个二叉树遍历可视化工具。 观看。 支持的遍历： 1. Level Order Traversal 2. Depth First Traversal(Pre-order,Post-order,In-order) 您可以在此处了解有关这些算法的更多信息： 运行项目 1. Clone the repo. 2. Install dependencies using `npm install` or `yarn install`. 3. Run the app using `npm run start` or `yarn start`. 项目结构： ├── publi

数据之美 一本书学会可视化设计英文版

神经网络可视化 神经网络架构和参数的可视化。 描述 这个项目是为我的硕士论文完成的。 可以从论文中获得一般描述： 抽象的 人工神经网络是人工智能研究的热门领域。 大型模型的大小和复杂性的增加带来了某些问题。 神经网络内部工作缺乏透明度，因此很难为不同任务选择有效的架构。 事实证明，解决这些问题具有挑战性，并且由于缺乏对神经网络的深入了解，这种情况变得根深蒂固。 考虑到这些困难，介绍了一种新颖的3D可视化技术。 通过使用来自神经网络优化领域的既定方法，可以估算出经过训练的神经网络的属性。 批处理规范化与微调和特征提取一起使用，以估计神经网络不同部分的重要性。 重要值与各种方法（如边缘捆绑，光线跟踪，3D冒名顶替者和特殊的透明技术）的组合产生了代表神经网络的3D模型。 证明了所提取的重要性估计的有效性，并探索了开发的可视化的潜力。 如何使用 使用描述的参数准备configs/processi

科学引文知识提取器（SCKE） 关于SCKE SCKE是一个开放源代码工具，可通过分析引用他们的论文内容，帮助生物医学研究人员了解他人如何使用他们的工作。 该工具使用自然语言处理和机器学习来提取引用文档中讨论的突出主题和概念。 通过查看引用文章讨论的主题类型，研究人员可以更好地了解他们的工作如何影响同龄人和科学的各个学科。 此外，SCKE允许生物医学研究人员探索有关引用它们的出版物的其他统计数据，例如引文的发表位置（期刊），关键字的分布（关键字），论文彼此的相似性（聚类），论文的相似性其他著名作品（TextCompare）以及有关引文的一般统计信息（Statistics）。 使用Biopy

Origin Python示例 使用originpro Python软件包与Origin软件进行交互的代码示例。 这些示例可以与Origin中的内置Python解释器一起使用，也可以与外部Python解释器一起使用。 所有的例子将作为与嵌入式解释。 当将它们与外部解释器一起使用时，需要进行一些简单的修改，如 。 运行示例 运行这些示例的最简单方法是。 然后，只需解压缩文件并从Code Builder中的File菜单中打开所需的文件。 然后，按F5键运行示例。 请注意，某些示例要求安装其他Python软件包。 文献资料 对于嵌入式Python解释器，。 对于外部Python解释器，。 有关originpro软件包的文档，。

Vtk2Obj 将Paraview .Vtk文件转换为Wavefront .Obj文件，以在游戏引擎中进行3D可视化。 当前仅支持三角网格的转换，该三角网格只能是一个壳（即不是体积网格）。 将处理单个或.vtk文件的文件夹。 建议的用法-在整个网格上创建一个等值面，并将其导出为.vtk中的三角网格。 ParaView版本5.0.1的说明 创建geoemtry * .vtk文件： 打开一个paraview文件 在属性中取消选择所有字段 过滤-搜索-提取表面-输入 确保在管道浏览器中选择了“提取曲面” 过滤-搜索-生成表面法线-输入 在“属性”中：选择“计算单元法线”-应用 确保在管道