KityMinder核心 简介 KityMinder是一款强大的脑图可视化/编辑工具，由百度FEX团队开发并维护。 本仓库是KityMinder的核心实现部分： 包括脑图数据的可视化展示（Json格式） 包括强大的编辑功能的KityMinder编辑器请移步 不包含第三方格式（FreeMind，XMind，MindManager）的支持，可以加载来扩展第三方格式支持。 不包含文件存储的支持，需要自行实现存储。参照柯林斯中的开源的FIO +百度网盘方案进行实现。 使用 可以参考进行使用。 < div xss=removed> < / div > < script type = "text/javascript" src = "kityminder.core.min.js" > < / script > < script type = "text/javascript

得利捷DS2100N扫码枪中文手册，DS2100N是一款新型的工业激光条码读取器。它充分利用了Datalogic Automation公司在一维条码读取领域的成功经验，满足了来自全球制造行业的各种应用需求。DS2100N广泛的应用于仓库、车间和OEM中，为客户提高了盈利能力和生产效率。

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Python数据分析与可视化大作业 + 源代码 + 数据 + 详细文档

这是一个基于YOLOv8模型的热图生成工具，可以用来分析和可视化深度学习模型在图像识别和目标检测任务中的关注点。该工具使用Grad-CAM技术生成覆盖在原始图像上的热图，从而揭示了模型在预测时赋予图像不同部分的重要性。热图中不同颜色的区域显示了模型关注的程度，红色或黄色表示高度关注的区域，蓝色或绿色则表示关注度较低的区域。 该工具可以帮助研究人员、学生和AI工程师更好地理解和解释他们的模型，尤其是在进行模型调试和优化时。它对于提高模型透明度和加深用户对模型决策过程的理解非常有价值。 使用这个工具，用户可以对自己的图像数据集进行热图分析，从而洞察模型在处理特定图像或图像集时的行为模式。它适用于多种用途，包括但不限于自动驾驶车辆的视觉系统，安防监控，医疗图像分析，以及任何需要图像识别和目标检测的应用。 请注意，使用此工具需要基本的深度学习和计算机视觉知识，以及对YOLOv8模型和PyTorch框架的熟悉。 （该文件建议放在你yolov8项目根目录下）

主要功能和技术说明如下： （1）Flume数据采集，HDFS数据储存 （2）hive数据仓库分层设计，包含ODS、DWD、ADS层 （3）sqoop数据迁移，完成HIve与MySQL数据库中的数据交互 （4）Echarts搭建动态可视化大屏 （5）SpringBoot搭建可视化后台系统，完成前端与后台的数据传递与交互。 （6）基于Cenots7 搭建虚拟机，配置Hadoop、HDFS、Hive、sqoop、flume、mysql等大数据组件。

八数码问题网页可视化

基于python的淘宝购物用户行为可视化分析设计-代码，包含对用户行为分析，用户行为可视化分析代码。

将bevfusion的可视化结果，一共八个文件夹，其中六个为环视相机标注后的图片，一个是激光雷达的图片，一个是地图，按照想要的视角顺序拼接图片并合成视频

(1)研究心电信号的产生原理及心电信号的采集过程方法,了解心电信号波形的特征及处理任务; (2)研究心电信号的预处理任务。嗓声抑刺和基线漂移纠正,分析数字低通滤波、自适应滤波等信号处理方法在心电预处理的应用,选取其中一种方法,采用Python编程实现该信号处理方法。 注释1:基线漂移一般由于信号采集时呼吸及人体移动造成的，表现为低频率的缓慢变化噪声，其频率一般小于0.5Hz。目前基线滤波技术层出不穷，从经典的IIR和FIR，到中值滤波、自适应滤波、形态学滤波、小波变换等。虽然各种论文所用的技术都取得了不错的效果，但在实际的使用中，还是较多的倾向于经典的滤波算法：FIR和IIR，即具有滤除低频信号的高通滤波器。 3)研究心电信号特征波形检测任务:QRS波、T波、ST段位移等,选取若干检测任务并设计相应的检测算法，并采用Python设计实现该算法;