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splatviz

交互式3D高斯分布场景编辑与可视化工具

splatviz是一个开源的3D高斯分布场景查看和编辑工具。它支持实时操作和可视化3D场景,用户可通过Python图形界面直接编辑高斯对象。该工具具备多场景对比、实时调试和视频生成等功能,为3D场景分析提供了灵活的解决方案。splatviz适用于调试和创意编辑,是一款功能丰富的3D场景处理工具。

nn_vis - 创新3D可视化技术助力神经网络分析
3D可视化技术Github开源项目批量归一化神经网络可视化边缘捆绑重要性估计
该项目开发了一种创新的3D神经网络可视化技术。通过批量归一化、微调和特征提取,估算网络各部分重要性。结合边缘捆绑、光线追踪等方法,构建神经网络的3D表示模型。这一技术验证了重要性估计的有效性,并为深入理解复杂神经网络架构开辟了新途径。
sjvisualizer - Python时间序列数据可视化和动画库
GithubPython库sjvisualizer动画制作开源项目数据可视化时间序列数据
sjvisualizer是一个Python数据可视化和动画库,专注于时间序列数据。它支持创建条形图竞赛、饼图竞赛、动态折线图和堆叠面积图等动画图表。该库可从Excel文件读取数据,支持自定义颜色和布局,并允许混合使用不同图表类型。sjvisualizer能够生成动态数据展示,适合用于数据分析和可视化。
covise - 开源可视化与仿真环境,支持VR和道路编辑
COVISEGithubOpenCOVER可视化系统开源项目源代码虚拟环境
COVISE是一个开源的模块化分布式可视化系统,用于虚拟环境中的科学数据可视化。它包含VR渲染器OpenCOVER和道路编辑器OddLOT,支持多平台。COVISE提供多种安装方式,包括预编译二进制文件和源代码构建。项目采用LGPL v2.1许可。
PlotJuggler - 开源时间序列数据可视化与分析工具
GithubPlotJuggler开源工具开源项目数据分析数据可视化时间序列
PlotJuggler是一个开源的时间序列数据可视化与分析工具。该工具支持文件数据加载和实时数据流,能够处理大规模时间序列和数据点。PlotJuggler提供拖放式界面、OpenGL渲染、数据转换功能和插件扩展机制。它兼容多种数据源和格式,如CSV、ULog、JSON等,并可与ROS系统集成。通过内置的Transform Editor和Custom Function Editor,用户能方便地进行数据分析和处理。
spotlight - 快速可视化非结构化数据集的开源工具
GithubRenumics Spotlight开源项目数据分析数据可视化机器学习非结构化数据
Spotlight是一个开源的数据可视化工具,专为快速理解和探索非结构化数据集而设计。它支持图像、音频、文本等多种数据类型,通过简单的代码即可创建交互式可视化。Spotlight能够利用数据增强功能识别关键数据集群,适用于机器学习和工程领域的复杂数据分析任务。这个工具可以帮助团队更有效地分析和沟通非结构化数据问题。
Visualis - 开源数据可视化工具集成于DataSphere Studio
BI工具DataSphere StudioGithubLinkisVisualis开源项目数据可视化
Visualis是基于Davinci开发的开源数据可视化工具,集成于DataSphere Studio平台。该工具支持拖拽式报表定义、图表关联分析、数据钻取和全局过滤等功能,并改进了报表水印和数据质量管理。Visualis与DataSphere Studio的无缝集成实现了数据开发到可视化的全流程支持。工具兼容CSV文件和JDBC等多种数据源,提供丰富的可视化组件和交互功能,为用户提供完整的数据应用开发体验。
vsketch - Python绘图仪生成艺术工具包
GithubPythonvsketch开源项目生成艺术绘图工具绘图机
vsketch是一款面向绘图仪用户的Python生成式艺术工具包。它提供类Processing的API,注重易用性和自动化创作流程。vsketch包含CLI工具vsk和简洁API,支持项目管理、交互式渲染和批量导出。兼容Numpy和Shapely等库,为绘图仪艺术创作提供有力支持。无论是初学者还是经验丰富的艺术家,都能利用vsketch快速创作和迭代独特的绘图仪作品。
Vizly - 智能数据分析与可视化平台
AI工具AI模型可视化数据分析文件处理洞察力
Vizly是一个基于AI的数据分析平台,支持与数据对话,快速生成可视化和统计分析。这款AI数据分析工具兼容Excel、SPSS等多种文件格式,提供数据清理和机器学习功能。用户只需用简单语言提问,系统即可自动生成Python或R代码进行分析,提供实用见解。适用于数据科学、研究、教学和商业决策等领域,Vizly能高效将数据转化为有价值的信息。平台还具备分享和导出分析报告的功能,便于结果传播和应用,是Excel AI分析的理想选择。
S3Gaussian - 自监督3D高斯模型提升自动驾驶动态场景解析
3D高斯GithubS3Gaussian场景分解开源项目无人驾驶自监督学习
S3Gaussian使用3D高斯模型进行自监督动态街景解析,增强了自动驾驶的场景分解和渲染效果。该项目采用多分辨率hexplane编码器和多头高斯解码器,将4D网格编码为特征平面,并解码为4D高斯模型。无需额外注释即可优化模型。最新代码和评估已发布,详细介绍了环境配置、数据准备、训练和可视化过程。
gaussian-opacity-fields - 高效紧凑的无界场景表面重建技术
3D Gaussians3D重建Gaussian Opacity FieldsGithub开源项目无界场景表面重建
Gaussian Opacity Fields (GOF) 是一种新型表面重建方法,通过3D高斯分布识别几何信息。该方法使用正则化技术提高重建质量,并采用Marching Tetrahedra算法进行网格提取。GOF在无界场景中实现了高效、高质量的表面重建,为计算机视觉和图形学提供了创新解决方案。GOF方法特别适用于复杂的无界场景重建,如大规模室外环境或动态物体的表面重建。相比传统方法,GOF在处理速度和内存占用方面都有显著优势。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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