pyvista-doc.org上的“阅读文档”。 pyvista官方文档的翻译文档 :United_States: :Japan: :China: :Taiwan: :Indonesia: 这是一个在Read The Docs网站上提供pyvista官方文档的多种版本和多种语言的项目。 当前的过程有些棘手，因为“阅读文档”无法为sphinx-build命令指定选项。 每种语言的conf.py文件都具有'language'和'locale_dirs'值，而没有sphinx doc的conf.py的完整副本。 如果要指定不在源目录中的conf.py文件，我们将对sphinx-build命令使用'-c'选项。 不幸的是，无法阅读文档。 如果有更好的方法，请告诉我。 网址 Sphinx的RTD项目页面： （硕士） 每种语言的文档页面： 如何在RTD上设置翻译的文档项目 详细信息在这里： : 要点是： 我们必须为每种语言提供RTD项目。

用于浏览器的音频可视化器实验。 由和。 在Chrome中运行效果最佳。 工作演示@ 。 尝试从桌面拖入mp3！ 癫痫警告 在本地运行 在没有服务器的情况下在本地运行此应用程序会出现问题。 我建议cd进入目录并从命令行运行http-server 。 如果您没有此命令，请像这样安装它： npm install -g http-server 。 技术概述 使用网络音频API，我可以获得一个数字数组，该数字数组对应于html5音频元素产生的声音的波形。 有一个关于如何做到这一点。 然后，使用requestAnimationFrame （出于性能原因而对进行一些），随着音乐的变化，我将更新该数组。 然

从国家数据预测每年的 CO2 排放量 机器学习项目 弗拉迪斯拉夫·托多罗夫 自述文件 内容： 项目介绍 背景和目标 项目结构 内置 所有项目阶段的总结 如何打开 数据集信息 许可证信息 一、项目说明 背景和目标 预测机器学习 (ML) 模型和大量可用数据对于分析气候变化趋势或相关贡献者的发展非常有用。 理论上，国家一年内二氧化碳等温室气体排放量可能取决于特定国家的某些方面。 在此背景下，我开发了一个 ML 项目，旨在分析和预测来自国家特定参数（如经济指标、人口、能源使用、土地使用等）的二氧化碳排放量。 为此，我使用了世界银行集团提供的公开数据集，其中包括以下参数： 国家：全球绝大多数国家 年份：从 1990 年到 2011 年 温室气体排放，如 CO2、CH4、N2O 等 特定于人口的参数：人口计数，城市人口，人口增长等 国家经济指标：GDP、GNI、外商直接投资等。 与土地相关的

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用Python实现的Maze PathFinder Visualizer 如何使用 在电路板上的前两次左键单击可初始化起点和终点 单击或单击并拖动以创建障碍 按空格键，看看算法开始了！ 符号 “ @”：开始和结束节点 “＃”：障碍 “ *”：访问的节点 “ +”：路径 广度优先搜索 广度优先搜索不受加权，保证了最佳路径。 深度优先搜索 深度优先搜索未加权，不能保证最佳路径。

图形结构 图形结构是具有交互式动画的数据结构和算法可视化Web平台。 网站连结 主页-游乐场-博客- 用法 1. Write the command on < Code> section in the playground . 2. Many Commands are given in the info section . 3. Click the Commands and it will get copy and pasted automatically , then hit ENTER to make it work . 贡献 欢迎提出请求。 对于重大更改，请先打开一个问题以讨论您要更改的内容。 请确保适当更新测试。 执照

朝阳图 用于表示层次结构数据的交互式森伯斯特图，其中树的每个数据节点由多层环中的环形段表示。 单击圆弧可将视图聚焦在关联的子树上，从而可以逐步浏览数据。 单击图表中心将缩小一级，而单击画布会将缩放级别重置为根视图。 该图表还通过将每个节点的圆弧动画化到其新位置来响应数据更改。 默认情况下，圆弧区域与其数据值成线性比例，从而导致外层厚度以二次方的方式减小。 但是，可以使用radiusScaleExponent方法自定义。 为了提高性能，将小于给定阈值（ minSliceAngle ）的弧从DOM中排除，从而允许在保持平滑交互的同时表示大型数据集。 有关随机生成的大型数据结构，请参见。

该文章详细说明了ArcGIS软件中空件可视化操作流程。

伺服系统上位机 使用winform实现的电机伺服系统的上位机 注：在图表上绘制曲线的时候感觉更多卡顿，尤其是当收的的数据越多的时候越卡顿明细 功能说明 ●实时接收伺服电机驱动器通过串行发送的电机变频器，异步以及位置信息； ●在图表上进行相关数据的实时动态显示； ●将接收到的信息以excel表格的形式进行存储，用NPOI实现； ●发送指令，控制伺服电机的不同控制模式； ● 包含串口通行的协议 界面截图 修改说明 添加了新的工作模式 添加了新的界面显示内容

伊维斯 ivis算法的实现，如论文中描述。 Ivis被设计为使用在三胞胎上训练的暹罗神经网络来减少非常大的数据集的维数。 支持无监督和受监督模式。 安装 Ivis在TensorFlow之上运行。 要从运行在CPU TensorFlow软件包上的PyPi安装最新的ivis版本，请运行： # TensorFlow 2 packages require a pip version >19.0. pip install --upgrade pip pip install ivis[cpu] 如果您已安装CUDA，并且希望ivis使用tensorflow-gpu软件包，请运行 pip install