本教程展示了如何使用从LoRa节点收集的数据来绘制精美的图形，以及如何使用Node-red和Grafana进行可视化。

Gcam（Grad-Cam） 此仓库的新版本位于 Gcam是一个易于使用的Pytorch库，它可以使模型预测更易于理解。 它允许使用多种方法（例如，反向引导传播，Grad-Cam，Guide Grad-Cam和Grad-Cam ++）生成注意力图。 您需要添加到项目中的只是一行代码： model = gcam . inject ( model , output_dir = "attention_maps" , save_maps = True ) 产品特点 适用于分类和细分数据/模型 处理2D和3D数据 支持引导反向传播，Grad-Cam，引导Grad-Cam和Grad-Cam ++ 给定地面真理面具的注意力图评估 自动图层选择选项 安装 从安装Pytorch 通过pip安装Gcam，方法如下： pip install gcam 文献资料 Gcam已提供完整文档，您可以在以下位置查看文档： 例子 ＃1分类（2D） ＃2细分（2D） ＃3细分（3D） 图片 引导反向传播 Grad-Cam 导引式Grad-Cam Grad-Cam ++ 用法 # Import g

D3 4.X 数据可视化实战手册 学习笔记 1、启动方法 step 1: npm i step 2: npm start step 3: 在浏览器中打开下面地址 http://localhost:8082 or http://localhost:8082/index2.html 2、关于

Darpa-xdata 作业数据集可视化 该项目是学术项目的一部分。 以下是任务： 通过公司、工作类型、工资等各种属性，在地理空间和时间上可视化职位发布。 根据职位发布可视化公司如何随时间变化。 它们是否在地理上增长？ 进入新域名是为了赚钱吗？ 提供整个南美洲的企业分布图。 有领土吗？ 绘制和分析不同工作类别的季节性趋势。 安装 您需要使用 maven 构建项目： cd jobs mvn clean package cp target\jobs.war 将 war 文件部署到 java web 容器 - tomcat、jetty 等 该数据集包含许多国家/地区的 190 万个招聘信息。 下面的地图以紫色显示了包含招聘信息的所有国家/地区。

Python实现表面网格重采样算法ACVD - pyvista/pyacvd-源码

UrbanFACET：通过移动设备直观地分析城市，记录数百万城市居民的移动数据 这是UrbanFACET的代码存储库，其中包括数据清理和熵计算脚本，以及系统工具和前端Web部件。 抽象的 城市是指由于人口行为而定义和发展城市基础设施及其功能的生活系统。 对城市和功能区域进行概要分析一直是城市设计和规划中的重要主题。 本文研究了一个独特的大数据集，该数据集包含数千万城市居民的每日运动数据，并开发了可视化分析系统UrbanFACET，以发现和可视化多个城市及其居民的动态资料。 从数千个手机APP的移动用户不可知的签到中获取的大量用户移动数据集，已在城市结构（例如，道路网络）和POI（兴趣点）分布的综合研究和可视化中得到很好的利用。 特别是，我们新颖地开发了一套基于信息理论的指标来表征城市地区和居民群体的流动模式。 这些多方面的指标包括流动性，振动性，换向，差异和密度（FACET），这些指标对隐

Keras可视化工具包 keras-vis是用于可视化和调试已训练的keras神经网络模型的高级工具包。 当前支持的可视化包括： 激活最大化 显着图 类激活图 默认情况下，所有可视化都支持N维图像输入。 即，它推广到模型的N维图像输入。 该工具包通过干净，易于使用和可扩展的界面将上述所有问题归纳为能量最小化问题。 与theano和tensorflow后端兼容，具有“ channels_first”，“ channels_last”数据格式。 快速链接 阅读位于的文档。 日语版为 。 加入闲暇来提问/讨论。 我们正在中跟踪新功能/任务。 如果您愿意帮助我们并提交PR，将非常乐意。 入门 在图像反向传播问题中，目标是生成使某些损失函数最小化的输入图像。 设置图像反向传播问题很容易。 定义加权损失函数 在中定义了各种有用的损失函数。 可以通过实现来定义自定义损失函数。 from vis . losses import ActivationMaximization from vis . regularizers import TotalVariation , LPNorm fil

d3-force-sampled 该模块包括d3.forceManyBodySampled() ，这是排斥力算法的更快版本。 该模块具有零依赖性。 在实践中， d3.forceManyBodySampled()可以比 D3 的forceManyBody()平均快 2.9 倍计算力导向图布局，后者基于。 它可以在不降低结果图形布局的情况下实现这一点。 该模块使用随机顶点采样 (RVS) 算法。 Barnes-Hut 近似和快速多极方法都使用空间树来计算图中每个顶点或节点上的近似力。 这意味着它们的运行时间为 O(|V| log(|V|)) 并且需要 O(|V| log(|V|)) 空间来使用 |V| 顶点。 相比之下，RVS 的运行时间为 O(|V|) 并且需要 O(|V|^(3/4)) 辅助空间，或总体上需要 O(|V|) 空间。 有关算法的详细信息，请参阅或以获取简化说明。 有关加

旺比 用于分析EEG，ECoG和其他电生理学格式的软件包。 它允许结果的可视化和可用于对睡眠阶段进行评分的GUI。 特征 可以读取以下格式的文件： Axon（.abf，仅ABF2） BCI2000（.dat） 黑石（.nev，.ns2，.ns3，.ns5） 脑视力（.vhdr，.vmrk，.eeg / .dat） EEGLAB（.set，.set / .fdt） 欧洲数据格式（.edf） EGI MFF（.mff） 实地考察（.mat） mne FIFF（.fiff） SystemPlus Micromed（.trc） Moberg（“ EEG，复合，样本系列，复合，MRIAmp，数据”） openephys（.continuous，.openephys） BIDS格式的数据文件 睡眠计分界面 计算频率分析（频谱图），时频分析（短时频谱图，Morlet小波） 检

pointcloud-viewer：基于OpenGL的高效大型点云查看器