#可视化

此项目通过可视化技术帮助研究人员理解Transformer模型在语言和视觉任务中的自注意力机制，展示查询与关键向量的关系和整体模式。AttentionViz提供了交互式工具，支持多输入序列分析，提升了模型理解，并在多个应用场景中展现其实用性。

Ecco是一个Python库，通过交互式可视化工具解释基于Transformer的自然语言处理模型。它专注于探索预训练模型，功能包括特征归因、神经元激活捕获及可视化、Token处理过程等。支持GPT2、BERT、RoBERTA等多种模型，帮助理解Transformer模型的内部机制和决策过程。

Scattertext是一款用于在语料库中发现区分术语并在交互式HTML散点图中显示的工具。它通过选择性标记术语，避免标签或点的重叠。本文介绍了如何使用Scattertext可视化2012年美国政治大会中使用的术语。该工具提供多种定制选项和高级用法，如术语评分、散布度可视化、颜色渐变等，适用于文本分析和分类解释，并且在Chrome和Safari浏览器中效果最佳。

Transformers-interpret是一款为Transformer模型设计的解释工具，只需简单代码即可实现。支持文本和计算机视觉模型，并可在笔记本中展示或保存为PNG和HTML文件。通过导入预训练模型和tokenizer，用户能快速获得预测分类解释，并提供可视化功能。此项目基于Captum库构建，支持多标签分类等功能，帮助开发者深入理解模型决策。

基于Netron和Flask的工具，提供完全可视化的ONNX模型编辑界面，通过Python ONNX API自动处理编辑信息。支持删除和添加节点、重命名节点和模型输入输出、编辑节点属性和模型初始值等多种操作，有效提升工作效率。该工具可通过命令行、可执行文件或Docker容器启动，适用于各种开发环境。

bbox-visualizer是一款简便实用的软件包，帮助用户在无需复杂计算的情况下绘制物体的边界框及添加标签。该工具支持多种标签方式，包括顶部标签、内部标签、旗帜样标签以及不透明覆盖标签。用户可以通过Python轻松安装和使用。该软件还支持绘制多个边界框及添加多个标签，非常适合计算机视觉相关任务。遵循MIT开源许可证，用户可自由使用与二次开发。

探索如何设计松耦合系统的消息流动，通过两种基本格式的域消息流图展示不同场景下的命令、事件和查询的交互。图形化展示有助于理解有界上下文之间的消息传递及其重要数据，从而优化系统架构。查看详细指南并下载资源，了解如何使用Domain Message Flow Modelling提升开发效率。

Deptrac是一个用于PHP的静态代码分析工具，帮助项目进行沟通、可视化和执行架构决策。通过自定义类的架构层和相应规则，Deptrac确保模块和扩展的独立性，从而提高代码复用率。该工具可以集成到CI管道中，确保合并请求符合架构规则，并支持使用Graphviz或Mermaidjs格式化输出，直观展示架构层、规则和违规情况。Deptrac安装简便，支持PHP 8.1及以上版本。

fastdup是一款无监督的图像与视频数据集分析工具，能够检测重复、异常和低质量图像。其优化的C++引擎在低资源CPU机器上也能高效运行，处理数百万到数十亿张图像。支持主要操作系统，数据可以本地或云端处理，确保隐私。提供交互式UI和静态图库，便于用户探索分析结果。

php-spx是一个开源的PHP性能分析扩展,无需修改代码即可进行分析。它支持22种性能指标监控,收集完整调用堆栈,并提供可视化界面。适用于Linux、macOS和FreeBSD平台,兼容PHP 5.4至8.x版本。该工具简单易用,有助于开发者高效地优化PHP应用性能。

D2是一种图表脚本语言，可将文本转换为可视化图表。支持多种主题、字体和导出格式，既可作为CLI工具使用，也可集成到Go程序中。D2提供自动格式化、语法高亮等语言工具，支持多种布局引擎和插件扩展。该项目拥有活跃的社区，适用于多种场景。

Mermaid是一个开源的图表生成工具，使用简洁的文本语法创建各类图表。它支持流程图、时序图等多种图表类型，适合用于技术文档和项目说明。该工具旨在简化文档流程，提升团队效率。Mermaid可与GitHub等平台无缝集成，并提供在线编辑器，便于用户快速创建和分享图表。

Grafana Status Panel插件提供集中式组件状态监控视图。支持多数据源，通过阈值设置显示组件严重程度，标记禁用状态，并展示额外信息。适用于多服务器多指标监控，采用颜色编码和自定义显示，便于快速识别问题。支持模板重复和URL链接功能，是一个灵活直观的监控工具。

LIT是一款开源的机器学习模型解释工具，支持文本、图像和表格数据分析。它提供可视化界面，包括本地解释、聚合分析和反事实生成等功能，助力用户深入理解模型行为。LIT可作为独立服务器运行，也兼容Colab、Jupyter等环境，支持多种模型类型和主流深度学习框架。通过LIT，研究人员可更好地分析模型性能、预测归因和行为一致性。

Simple mind map是一个开源的Web思维导图项目,包含JavaScript思维导图库和基于Vue的Web应用。支持多种图形结构、主题样式,提供节点拖拽、图片插入、导入导出等功能。采用插件化架构,可按需扩展。既可在线使用,也支持二次开发和私有部署。项目提供思维导图库和Web应用两部分。思维导图库不依赖框架,便于快速开发。Web应用基于Vue和ElementUI构建,支持本地文件操作。

echarts-for-weixin是一个将Apache ECharts移植到微信小程序的图表库。它保留了ECharts的配置方式，使开发者能够在小程序中轻松创建各类可视化图表。该项目提供了ec-canvas组件，支持延迟加载、多图表展示和图片保存等功能。适用于需要在微信小程序中实现数据可视化的场景。

EvalScope是一个全面的大语言模型评估框架，集成了多种基准数据集和评估指标。该框架提供模型集成、自动评估和报告生成功能，并支持Arena模式和可视化分析。通过整合OpenCompass和VLMEvalKit评估后端，EvalScope实现了多模态评估能力。此外，它能与ModelScope SWIFT平台无缝对接，支持大模型的端到端开发流程。

ManimML是基于Manim社区库开发的开源项目,旨在为机器学习概念提供动画和可视化。该工具提供了丰富的基础可视化组件,可以轻松创建复杂机器学习概念的视频演示。ManimML支持可视化前馈神经网络、卷积神经网络、最大池化和激活函数等,并能生成前向传播动画。通过提供高级抽象,ManimML让用户能专注于内容解释而非编程细节,是机器学习教育和交流的实用工具。

Prince是一个Python开源库，专注于多变量探索性数据分析。它集成了主成分分析(PCA)、对应分析(CA)等多种数据汇总方法，采用scikit-learn API实现高效分析。支持PCA、CA、MCA、MFA、FAMD和GPA等多种分析技术，可处理分类和数值数据。Prince还提供数据可视化功能，有助于理解复杂的数据结构和关系。

InterpretDL是基于PaddlePaddle的深度学习模型解释工具包，集成多种经典和前沿解释算法。该工具支持计算机视觉和自然语言处理等任务，可帮助用户分析模型内部机制，为模型开发和研究提供洞察。InterpretDL实现了LIME、Grad-CAM、Integrated Gradients等算法，适合研究人员和开发者使用。

alfred-py是一个专为深度学习设计的Python工具库,提供数据可视化、命令行工具、模型部署等多种功能。通过导入模块或终端命令,可便捷使用其丰富的工具集。该库旨在提升深度学习开发效率,是一个功能全面的实用工具。

Explore Logs是一款简化Loki日志浏览的工具，无需编写复杂查询。它通过数据量和文本模式优化搜索，几次点击即可分析相关日志和模式。该工具支持快速查找和过滤服务日志，并根据数据特征自动选择最佳可视化方式。Explore Logs目前处于积极开发的预览阶段，未来可能会有重大更新。

markmap是一个开源项目，用于将Markdown文档转换为交互式思维导图。它提供Web版本，并支持VSCode、Vim/Neovim和Emacs等多种开发环境。通过直观的可视化方式，markmap帮助用户组织和理解复杂信息，将文本内容转化为层次分明的思维导图。这种转换方式可以应用于各种场景，如项目规划、知识管理和创意构思等。

ReportGenerator 是一个开源的代码覆盖率报告生成工具，支持多种覆盖率格式的转换和合并。它能将 coverlet、OpenCover 等工具生成的报告转换为 HTML、XML 等易读格式，并提供源代码覆盖率可视化。该工具兼容 .NET Framework 和 .NET Core，可通过命令行、MSBuild 任务或 NuGet 包使用，为开发团队提供代码质量分析功能。

Rerun是一个开源的多模态数据可视化SDK，支持C++、Python和Rust编程语言。它能够记录和处理图像、张量、点云和文本等多种数据类型，并提供实时流式传输到Rerun Viewer或保存为文件的功能。这个工具特别适合机器人、仿真和计算机视觉等领域的开发者，有助于深入理解复杂的时间序列数据处理过程。

Hamilton是一个Python库，用于构建数据转换的有向无环图(DAG)。它通过Python函数定义DAG，自动构建执行流程，具有良好的可移植性和表达能力。Hamilton支持多种执行环境，提供数据验证、实验跟踪等功能，并有UI界面用于可视化和监控。适用于ETL、机器学习、LLM应用等数据处理场景，有助于提高团队协作效率和代码可维护性。

Cytoscape.js是一个功能丰富的开源图论库，专注于关系数据的可视化和分析。该库提供图论模型和交互式图形渲染器，适用于生物数据、社交网络等领域。Cytoscape.js支持服务器端分析和丰富的用户界面开发，具有快速上手、多种布局算法和分析功能等特点。它为程序员和科学家提供了便捷的工具，以应对各种复杂的网络可视化和分析需求。

该项目汇集了丰富的时间序列和序列数据处理资源。涵盖Python、R、Java等多种语言的工具库，内容包括特征工程、分割、增强和可视化等方面。同时收录了相关数据库、标注工具、学术论文、开源模型、书籍和课程，为时间序列分析提供全面参考。

reaflow是一个基于React的模块化图表引擎，用于构建静态或交互式节点编辑器。它集成了自动布局、节点/边/端口自定义、缩放平移控制、拖放连接和节点嵌套等功能。reaflow简单易用且高度可定制，适合开发复杂的node-based可视化应用。这个开源项目还支持节点/边选择、接近连接辅助、撤销/重做等功能，可满足各种复杂的图表编辑需求。对于需要开发node-based可视化应用的开发者来说，reaflow是一个值得考虑的选择。

git-conflict.nvim是一个为Neovim开发的Git冲突解决插件。该工具通过可视化界面简化冲突处理流程，支持快速导航和选择更改。插件提供自定义映射、命令和冲突列表功能，有助于提高代码冲突的管理和解决效率。适合寻求优化Git工作流程的开发者使用。

go-admin是一个构建Golang应用数据可视化管理面板的工具包。它支持快速构建、主题定制、插件扩展和RBAC认证，兼容多数Go Web框架。开发者可在短时间内创建生产级管理面板，获得美观的UI主题和实用插件。该项目适合需要高效开发后台管理系统的Golang应用。

errsole.js是一个为Node.js应用设计的开源日志管理工具。它提供Web仪表盘用于查看和搜索日志，支持自动收集、自定义记录和集中存储等功能。该项目具有简单的设置过程、安全访问控制和错误通知机制。errsole.js支持多种数据库存储选项，性能优于Elasticsearch和Amazon CloudWatch，能处理更多请求。它还提供灵活的配置选项，适合各种Node.js应用的日志管理需求。

GraphRAG-Local-UI是一个开源的知识图谱构建和查询工具，支持本地部署大语言模型和嵌入模型。该项目提供直观的界面用于数据索引、提示词调优和信息查询，并具备实时知识图谱可视化功能。它适用于需要构建和探索复杂知识网络的研究人员和开发者，无需依赖云服务即可实现高效的知识管理和信息检索。

git-sim是一个Git命令可视化工具，通过终端命令在代码仓库中生成Git操作的图像或视频演示。它支持add、commit、merge等多种常用Git命令的可视化，帮助开发者直观理解Git操作效果。git-sim使用类似Git的命令语法，便于上手，适用于团队协作和Git学习。开发者可以在使用Git命令前先进行模拟，以预防意外情况。此外，git-sim还可用于生成Git操作的教学演示和团队文档。

lifetime-visualization是一个开源的人生进度可视化网页工具。通过简单的个人信息设置，用户可以直观地查看自己的人生历程。该工具旨在帮助人们回顾过去，珍惜当下，规划未来。它为用户提供了一个新的角度来审视生命，有助于自我反思和个人成长。lifetime-visualization适用于追踪重要里程碑和日常生活，帮助人们更好地把握时间。

pytorch-grad-cam是一个先进的AI解释性工具包，适用于PyTorch平台，提供了多种像素归因方法，支持常见的CNN和视觉变换器模型。这个包不仅可以用于生产中对模型预测的诊断，也适用于模型开发阶段。通过包括平滑方法和高性能的批处理支持，pytorch-grad-cam能够在多种场景下提供详尽可靠的视觉解释，助力研究人员和开发者深入理解模型决策过程。