海洋驱动器-ThreeJs音频可视化工具＃5 现场演示

制造商使用说明 (MUD) 展示台 警告：mud-visualizer 目前是测试版。 使用风险自负。 此工具可用于以 JSON 格式可视化 MUD 文件。 目录 动机 MUD 文件是 JSON 格式的纯文本文件，其中包含设备的 ACL 规则。 一个 MUD 文件可能包含数十或数百条 ACL 规则，这使得手动读取和验证文件变得困难。 mud-visualizer 将帮助您阅读和验证（并在不久的将来修改）MUD 文件。 安装 使用以下命令安装和运行mud-visualizer ： $ git clone https://github.com/iot-onboarding/mud-visualizer $ cd mud-visualizer $ npm install $ npm start 支持的 MUD 抽象 目前， incoming和outgoing流量方向都支持以下 MUD 抽

使用VTK和Qt5的NIfTI（nii.gz）3D可视化工具 使用Python运行 创建一个虚拟环境。 Mac可以使用virtualenv或conda。 Windows必须使用conda。 安装依赖项（PyQt5，vtk和sip） pip install PyQt5 vtk 启动程序python ./visualizer/brain_tumor_3d.py -i "./sample_data/10labels_example/T1CE.nii.gz" -m "./sample_data/10labels_example/mask.nii.gz" 生成PyInstaller二进制文件 注意：必须修改.spec文件中的路径以匹配您的项目目录 Mac： pyinstaller Theia_Mac.spec Windows： pyinstaller Theia_Windows.spec 测试

一种可扩展的工具，用于可视化邻接矩阵，其中边、方向上的值以及作为节点大小的值的总和。 如果您发现这对您的工作有用，请考虑引用以下参考资料： @文章{yang2018learning, title={大型网络中的学习功能需要模块化并产生多代理动态}， 作者={Yang, CH and Ooi, Rise and Hiscock, Tom and Eguiluz, Victor and Tegner, Jesper}, 期刊={ICML, Workshop of Computational Biology 2018, arXiv preprint arXiv:1807.03001}, 年= {2018} }

断层扫描可视化仪 层析成像的简单示例。 演示可以在上

什么是图像可视化器？ 图像可视化器允许您在Visual Studio中调试时预览图像或位图变量。 您只需要在调试时悬停任何图像或位图变量，然后按放大镜图标，如下所示： 这将打开Image Visualizer窗口，您可以在其中预览图像。 在此窗口中，您可以查看图像信息，更改缩放级别，将图像复制到剪贴板或将图像另存为文件。 如何安装？ 要求 Visual Studio 2019 .NET Framework 4.7.2 选项1：下载 从下载ImageVisualizer.dll 。 通过转到文件的“属性”窗口（右键单击->“属性”）来检查Windows是否阻止了下载的dll文件，以及是否已阻止，请使用此复选框取消阻止它： 将ImageVisualizer.dll复制到%USERPROFILE%\Documents\Visual Studio 2019\Visualizers文件夹中

#AST可视化工具 该存储库中包含的脚本astvisualizer.py可视化了Python AST树。 安装 首先安装以下要求： 的Python 3 pip3 install -r requirements列出的依赖项（ pip install -r requirements或pip3 install -r requirements取决于您的操作系统） 运行脚本astvisualizer.py 。 它接受标准输入。 或者，您可以将文件名指定为第一个参数。 用法 默认情况下， astvisualizer.py从stdin读取Python代码。 如果只想可视化一个简短的代码段，也可以直接在命令行上传递它，即fe astvisualizer.py "print(3/2)" 。 如果要可视化现有的Python源代码文件，请使用-f开关fe astvisualizer.py -f tes

SaVi-模拟Starlink，Iridium，Globalstar，O3b，GPS，Galileo和其他卫星星座，对其进行修改或设计自己的星座。 需要Tcl / Tk和Unix库； 3D查看选项要求Geomview在X Window上运行。

NBA 数据可视化工具 NBA Stats Visualizer 适用于任何赛季的任何 NBA 球员，使用 Python 在简单直观的图形界面中提供投篮图表和基本统计​​数据 要正确执行 NBA Stats Visualizer： 下载 Python 版本 3 和 PIP 通过打开 NBA 文件夹上的命令提示符安装程序要求： python -m pip install -r requirements.txt 然后，您可以执行该程序 py NBAStatsVisualizer.py 你准备好了！