使用D3.js进行工资报告虚拟化 该报告的数据于2017年12月，2018年12月和2019年12月从欧洲IT社区收集。特别感谢提供了出色的数据集！ 演示版 。 数据集 电子表格中提供了用于绘图的数据： 可用的虚拟化列表 饼形图 可用的分组：性别，城市，资历，语言，公司类型，公司规模； 工具提示显示组中薪资的均值，中位数，第一四分位数和第三四分位数； 条形图 按性别和薪资范围分组的回答； 工具提示显示平均薪水，年度变化以及组中受访者总数的百分比/份额； 箱形图 可用的X轴选项：薪水，加薪 可用的y轴选项：性别，城市，资历，语言，公司类型，公司规模，总经验； 工具提示显示组中薪水的平均值，中位数，第5个百分点，第1个四分位数，第3个四分位数和第95个百分点； 散点图 按性别着色的回答； 缩放和拖动坐标平面； 工具提示包含完整的响应信息。 词云 特征 使用侧面板过滤器按城市，

Dijkstra的A *算法可视化 以路径查找可视化的形式对Dijkstra的A *算法的原始理解。 在较早的存储库中，我以pygame窗口的形式可视化了路径查找算法，并带有python脚本（可在找到）。 为了以Web格式查看可视化效果，我创建了一个React Web应用程序，该应用程序展示了该算法以及更精美的动画。 这个怎么运作 以下附件是网站的图片，并附有说明和与之配套的网络应用功能的详细概述。 下面是游戏板的图片，以及路径的起点和终点。 下图是用户在启动算法之前通过鼠标输入提交的示例障碍路线的图片。 下图是实际算法的图片，该算法计算了两个节点连接的最短路径。 最后，这是最终产品的图像，即两个节点之间的最短路径 利用的依存关系 React（JSX） Javascript（用于算法后端） 迪克斯特拉的算法

克劳斯特里 在进行聚类分析时，决定使用哪种分辨率可能是一个难题。 解决此问题的一种方法是查看样本如何随着簇数的增加而移动。 该软件包允许您生成聚类树，这是一种可视化的视图，用于在分辨率提高时询问聚类。 安装 您可以使用以下方法从CRAN安装clustree的发行版： install.packages( " clustree " ) 如果要使用可以使用remotes软件包从GitHub安装的开发版本，请执行以下操作： # install.packages("remotes") remotes :: install_github( " lazappi/clustree@develop " ) 要构建小插图，请使用： # install.packages("remotes") remotes :: install_github( " lazappi/clustree@develo

DFT的matlab源代码快速傅立叶变换可视化 使用OpenCL用C ++编写的程序，以学习如何在不同信号上使用FFT 这是什么？ 应用程序创建主要用于OpenCL学习目的。 适用于正向和反向或谐波或多谐波信号。 用数学符号表示： DFT和逆DFT X(j) = ∑ x(i) * e +2πij/N / N X(j) = ∑ X(i) * e -2πij/N 创建于： 和 v1.2 如何建造 要求： OpenGL> = 4.2，否则： 在）中更改kOpenGlVersion和kGlslVersion 更改API版本 支持C ++ 20标准的C ++编译器 CMake的> = 3.15 否则，请尝试更改VERSION 已安装的库 安装的OpenCL环境： 对于AMD — 对于Nvidia — 对于英特尔— 警告！：项目依赖项将近100 MB 使用子模块克隆项目（选择存储库之一）： git clone https://github.com/ValeryKameko/fast-fourier-transform-visualization --recurse-submodules git c

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