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

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_

NIST区块链用例流程图的交互式实现

可视化仓库搭建相关技术介绍，整体思路及解决方案。基于unity3D建立3d仓库模型

在美国的火山 在 Python 和 Folium 的帮助下，可视化美国的活跃火山。 此外，创建一个区域分布图来展示同一国家的失业率。 1. 安装依赖 安装依赖项是您要做的第一件事。 #Library Management Package sudo apt install python3-pip #Library pip install folium 2. 了解目录中的文件 数据 火山_美国.txt us-states.json us-uneployment.csv 分步解决方案 我为创建交互式字典的每个步骤创建了不同的文件，这里是每个文件的作用的描述。 地理1.py 使用 folium.Map 创建底图 地理2.py 使用 folium.Marker 添加单个标记 geo3.py 借助“for”循环添加多个标记 地理4.py 加载数据并使用该数据绘制标记 地理5.py

github上面的是需要编译得，按照一些网上的教程下载编译总是有问题，现提供不需要编译得平台供有需要的朋友使用，直接运行批处理即可，有需要也可以修改里面的ip，端口号

OpenChrom:registered:社区版 是开发的用于分析和可视化质谱和色谱数据的。 它基于但由于许可限制而不能作为Chemclipse项目的一部分提供其他功能。 请找到我们的行为准则。 如果您想为这个项目做贡献，请查看。 有关用户和开发人员的文档，请参阅我们的 。 可在下载适用于Windows，MacOS和Linux的版本。

OCTproZ：OCTproZ是用于光学相干断层扫描处理和可视化的开源软件

程序实现选择，快速，希尔，归并，插入，冒泡，猴子算法的排序可视化，有助于理解各排序算法的排序过程，直观看出算法的优劣。

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