该项目是通过引导的。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： yarn start 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看它。 如果您进行编辑，则页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 yarn test 在交互式监视模式下启动测试运行器。 有关更多信息，请参见关于的部分。 yarn build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。 生成被最小化，并且文件名包括哈希值。 您的应用已准备好进行部署！ 有关更多信息，请参见关于的部分。 yarn eject 注意：这是单向操作。 eject ，您将无法返回！ 如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject 。 此命令将从您的项目中删除单个生成依赖项。 相反，它将所有配置文件和传递依赖项（webpack，Babel，ESLint等）直接复

mne-python：MNE：Python中的磁脑图（MEG）和脑电图（EEG）

斯坦纳树可视化 一个 Python 程序，它在直线和欧几里得空间中显示 MST，以及在直线和欧几里得空间中显示 SMT。

简单的音乐可视化例子，效果还是不错的。

5.9版本，可以绘制使用的3d图，有用的QT插件，希望有用吧

水文地球物理工具箱| Adrien Dimech | 水文地球物理学 Matlab编写代码来准备-处理-可视化和解释石堆的3D延时地球电监测。 随时访问： : 以获取有关我的研究的更多信息，或与我联系以获取更多信息和数据文件： 该存储库的内容： 一，初步办法 01- rock石堆的3D建模（476行） 02- COMSOL桩的3D建模（1172行） 二。 静态测量（2016） 03- 3D地电数据库到RES2D \ 3DINV（638行） 04- RES3DINV反演结果的3D可视化（293行） ii-正向和反向工具箱，带有RES2DMOD / INV和E4D->开发中 三， 延时测量（2017） 05- 3D地电监控的优化协议（1278条线） 06- ABEM Terrameter LS的优化协议（2158行） IV。 数据处理和反演 07-水文地质数据库处理（988行

Immigration_to_Canada_Data-Visualization 介绍 该项目旨在通过使用python中的数据可视化工具研究1980年至2013年从大多数国家到加拿大的移民。 技术领域 在项目期间，我们使用Python 3.8作为编程语言，并使用以下库： 大熊猫 麻木 matplotlib 海生的 词云 叶 程序 在项目期间，执行以下步骤： 阅读“加拿大”的数据集，该数据集显示了1980年至2013年以来移民到加拿大的人数 数据整理和数据准备 线图 面积图 直方图 条形图 饼形图 箱形图 散点图 字数统计（用于计算任何文本中最频繁的字符串） 回归图

细胞景观扩张崩溃 描述 此扩展提供了一个接口，用于扩展/折叠节点和边缘，以便更好地管理根据分发的Cytoscape.js复合图的复杂性。 使用此扩展程序时，请引用以下论文： U. Dogrusoz，A。Karacelik，I。Safarli，H.Balci，L.Dervishi和MC Siper，“”，PLoS ONE，13（5）：e0197238，2018年。 演示版 请点击（不可撤消的和自定义提示图像），或（撤消）或（化合物最初是折叠）的演示。 单击获取不可撤消的边缘展开折叠演示。 原料药 请注意，化合物是节点。 cy.expandCollapse(options)使用给定的选项初始化扩展。 var api = cy.expandCollapse('get')在初始化后获取扩展实例。 与上面的函数不同，以下函数获取在特定事件期间应用的options参数。 api.colla

alexnet代码matlab CNNs-visualization 利用MATLAB里的反卷积和反池化实现 王同学，想请你帮我思考一下做个东西：不知道你看过那个visualizing and understanding cnn那篇文章没有。你可以看到，他的可视化是通过上采样以及反卷积把某层的冲激响应映射会原始的RGBk空间中显示出来，这个比较合理。跟我提供的代码不太一样，我是直接将某层的冲激响应转成灰度图或者热图显示出来。你是否可以考虑参照那篇文章，用matlab把这个实现，因为我觉得这样更合理。给你提供函数表 可以用里头的transposedConv2dLayer和maxUnpooling2dLayer实现 建议使用vgg16网络，不用alexnet网络

用于将python脚本保存为永久D-Tale启动点的接口。 入门 安装 $ pip install dtaledesktop 从命令行运行它： $ dtaledesktop 从python脚本运行它： import dtale_desktop dtale_desktop.run() 动机 是用于对熊猫数据进行探索性分析的功能极其强大且用途广泛的工具。 D-Tale Desktop在此基础上提供了一个界面，该界面简化了获取数据，清理/转换数据然后将其输入D-Tale的过程。 您可以将用于获取/转换数据的任意python代码片段保存为永久性的“条目”，然后就可以执行该代码并随时通过单击按钮打