3D寻路算法可视化器 用于一些3D常见寻路算法的可视化工具。 现场演示 可以在找到一个实时交互式演示。 特征 加权和非加权算法 Dijkstra的算法（加权） 寻路算法之父，它创建了从起始顶点（源）到图中所有其他点的最短路径树。 保证最短的路径！ A *搜索算法（加权） 启发式路径查找和图形遍历中使用的最好且最受欢迎的技术之一。 保证最短的路径！ 广度优先搜索（不加重） 该算法从树的根部开始，并在移至下一个深度级别的节点之前探索当前深度的所有邻居节点。 保证最短的路径！ 深度优先搜索（未展开） 该算法从根节点开始，并在回溯之前尽可能沿着每个分支进行探索。 不保证最短的路径！ 迷宫一代 产生迷宫的两种方法： 递归司 随机迷宫 使用的图书馆 Three.js React三根纤维 Tween.js 贡献 欢迎捐款。 请随时进行PR。 项目设置 该项目是通过Create React

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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。

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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

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。

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