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Jorsorokin/SingularSpectrum:用于执行和可视化奇异谱分析 (SSA) 的 MATLAB 类-matlab开发
奇异谱分析 (SSA) 是一种用于时间序列的非参数谱分解技术,类似于傅立叶或小波分析,其中将时间序列分解为时频矩阵。 然而,SSA 不依赖于严格的参数形式,并且能够以依赖于数据的方式从时间序列中提取非平稳和复杂的组件。 详情请参考SSA.m方法中的文档。
2023-04-10 17:32:50
4KB
matlab
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Echarts+Vue3.0 大数据可视化项目,大数据可视化大屏系统源码
Echarts+Vue3.0 大数据可视化项目源码及教程 柱状图基本设置, 柱状图效果实现, 柱状图效果实现2--XAxis,yAxis, 饼状图基本设置, 饼状图效果实现, 折线图基本设置, 折线图效果实现, 折线图堆叠效果, 散点图基本效果设置, 散点图效果实现, K线图, k线图效果优化, 雷达图, 雷达图效果优化, 漏斗图基本设置, 漏斗图效果实现, 仪表盘, 关系图, 全国地图
2023-04-08 22:09:04
62.3MB
Echarts
数据可视化
折线图
全国地图
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PCDViewer-4.6-Ubuntu20.04.rar
一款轻量而功能强大的点云可视化和编辑软件,支持pcd, ply, las等多种格式,轻松打开海量点云数据,支持多方式多字段渲染点云,对点进行方便的查询、量测和编辑,可应用于测绘、高精地图、SLAM等领域。
2023-04-08 19:50:25
27.45MB
PointCloud
Viewer
可视化
SLAM
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Tableau制作仪表盘样式图表
资源内包含tableau源文件以及制作图表详细步骤文档,有需要的小伙伴欢迎下载使用
2023-04-07 11:23:16
1012KB
范文/模板/素材
tableau
仪表盘
数据可视化
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数学物理方程Maple及Matlab解法及可视化
Maple及Matlab解数学物理方程及其三维可视化,非常简洁直观,值得一看
2023-04-07 09:09:27
36.78MB
数学物理方程
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nobel-prize-winners-viz-project:数据可视化课程诺贝尔奖获得者的最终项目
诺贝尔奖获得者的形象化 于2016年秋季在UNIST举行的数据可视化课程诺贝尔奖获得者的最终项目。 跑步 为了在本地使用它,只需执行以下操作:在终端窗口中使用python -m SimpleHTTPServer 8080 。 然后,在浏览器中访问0.0.0.0:8080。 演示版
2023-04-05 23:26:26
3.41MB
JavaScript
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data-viz-instruction:NC国立大学图书馆的数据和可视化指导材料
NC州立大学图书馆的数据与可视化教学材料 关于 该存储库包含在NC州立大学图书馆开发的材料,可用于教学支持。 这些材料仅供任何想了解特定数据和可视化主题或进行数据和可视化指导的人员参考。 已经做出努力来制作在面对面的指导课之外有用的材料。 储存库组织 该存储库中的每个文件夹都包含指导活动,计算笔记本(例如Jupyter Notebook)和/或NC State University Libraries指导课程中使用的数据集。 联系信息 提交问题或创建请求请求以建议对材料进行更新或更改。 您可以找到有关指令支持的更多信息,并通过图书馆的“与数据和可视化服务部门联系。
2023-04-05 19:49:26
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JupyterNotebook
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face-embeddings:面部嵌入的T-sne可视化
我们将看到如何使用dlib从图像中提取人脸嵌入并将
其可视化
。 在python笔记本中运行代码以生成嵌入。 #Run下面的命令以可视化tensboard。 将logdir路径替换为您的自定义路径 tensorboard --logdir = /用户/ anshu / meet-up / internship / recognition / face-embeddings / embeddings-logs / --port = 6006
2023-04-05 19:46:25
193.17MB
JupyterNotebook
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VC++面向对象与可视化程序设计
VC++面向对象与可视化程序设计,经典,实用,不看你会后悔的。。。呵呵
2023-04-04 17:06:37
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VC++
面向对象与可视化程序设计
MFC
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neural-blend-shapes:用于自动角色绑定、蒙皮和混合形状生成的端到端库,以及可视化工具 [SIGGRAPH 2021]
使用神经混合形状学习骨骼关节 这个存储库提供了一个端到端的库,用于自动角色绑定、蒙皮和混合形状生成,以及一个可视化工具。 它基于我们在 SIGGRAPH 2021 上发表的研究。 先决条件 我们的代码已经在 Ubuntu 18.04 上测试过。 在开始之前,请通过以下方式配置您的 Anaconda 环境 conda env create -f environment.yaml conda activate neural-blend-shapes 或者您可以手动安装以下软件包(及其依赖项): 火炬 1.8 张量板 tqdm 矮胖的 opencv-python 快速开始 我们提供了一个专用于 Biped 角色的预训练模型。 从或(9ras)下载并解压预训练模型,并将pre_trained文件夹放在项目目录下。 跑步 python demo.py --pose_file=./eval_
2023-04-04 16:52:37
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deep-learning
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