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VOSviewer-Online: 一个在线的网络可视化工具

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简介:
VOSviewer-Online是一款功能强大的在线工具,支持用户便捷地创建和展示复杂的数据网络,如文献共被引等关系图谱,以直观的视觉效果解析数据间的关联。 VOS浏览器在线是一款网络可视化工具,它基于网络版本,并且是用于构建和可视化文献计量网络的流行工具之一。该软件由特定团队开发并得到了来自不同方面的贡献和支持。 VOSviewer Online 是利用JavaScript、Material-UI、D3和其他一些开源库进行编写而成的。关于 VOSviewer Online 的文档可以在相关平台上找到,它在MIT许可下分发。 如果您遇到任何问题,请使用 GitHub 上的问题跟踪器报告它们。我们欢迎所有用户为 VOSviewer Online 的开发做出贡献,并请遵循典型的GitHub工作流程:从这个存储库中进行分叉并提出请求以提交您的更改。确保您的拉取请求有清晰的描述和详细的说明,以便于审核者理解改动内容。

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客服
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  • VOSviewer-Online: 线
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    VOSviewer-Online是一款功能强大的在线工具,支持用户便捷地创建和展示复杂的数据网络,如文献共被引等关系图谱,以直观的视觉效果解析数据间的关联。 VOS浏览器在线是一款网络可视化工具,它基于网络版本,并且是用于构建和可视化文献计量网络的流行工具之一。该软件由特定团队开发并得到了来自不同方面的贡献和支持。 VOSviewer Online 是利用JavaScript、Material-UI、D3和其他一些开源库进行编写而成的。关于 VOSviewer Online 的文档可以在相关平台上找到,它在MIT许可下分发。 如果您遇到任何问题,请使用 GitHub 上的问题跟踪器报告它们。我们欢迎所有用户为 VOSviewer Online 的开发做出贡献,并请遵循典型的GitHub工作流程:从这个存储库中进行分叉并提出请求以提交您的更改。确保您的拉取请求有清晰的描述和详细的说明,以便于审核者理解改动内容。
  • VTKJS:
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    VTK.js是一款基于Web的可视化工具包,它利用JavaScript和 WebGL技术提供强大的3D图形渲染能力。适用于各种复杂的科学数据展示需求。 vtk.js是一个在Web上使用的可视化工具包。
  • VOSviewer分析
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    VOSviewer是一款用于创建科学映射的软件工具,特别擅长于通过网络数据文件来构建引文和共被引分析的可视化图表。 主要用于处理大数据,对其进行整理并提取关键的文字信息,最终通过可视化图片展示结果。这对于选择和关注重要信息非常重要。
  • 编辑
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    这是一个易于使用的可视化编辑工具,用户可以通过简单的拖拽和点击操作来设计和创建各种复杂的文档或界面,无需编写代码。 DIY-Page是一款可视化编辑工具。
  • Pajek大型
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    Pajek是一款强大的软件工具,专门用于分析和可视化大规模的社会与信息网络。它能够处理包含百万节点以上的复杂结构,并提供直观的图表展示。 Pajek 是一个用于分析和可视化大型网络的程序,适用于包含上千乃至数百万个节点的大规模网络操作。使用 Pajek 可以完成以下任务:在一个网络中搜索特定类别(如组成、重要节点的邻居或核心);将属于同一类别的结点提取出来单独显示或者展示它们之间的连接关系(更具体的局部视角);在某一类别内收缩结点,并显示出不同类别间的相互关系(全局视角)。
  • 深度特征
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    本工具旨在通过直观的方式展示深度神经网络内部的运作机制和学习到的特征表示,帮助研究者理解模型行为。 用于可视化深度卷积网络学习到的深度卷积特征的方法是基于Python实现的。
  • Netron-6.7.2:神经
    优质
    Netron 6.7.2是一款强大的神经网络模型可视化工具,支持多种框架格式,帮助用户清晰地理解、调试和分享深度学习模型。 Netron-6.7.2 是一个用于可视化神经网络的工具。
  • Netron安装包
    优质
    Netron网络可视化工具安装包提供简便的界面来查看和理解机器学习模型、深度学习架构及神经网络。支持多种框架格式,便于开发者分析与分享模型结构。 网络可视化工具Netron是开发者和研究人员用来理解和调试神经网络模型的强大工具。它的界面直观易用,支持多种深度学习框架如TensorFlow、PyTorch、Keras、ONNX等的模型文件。通过Netron,用户可以清晰地看到模型的结构,包括层、节点和连接,这对于模型的理解、优化和调试具有重要意义。 **Netron的安装过程** 1. **获取安装包**: 你需要从官方网站或GitHub仓库下载最新的Netron安装包。 2. **解压文件**: 解压缩下载的文件后会得到一个包含可执行文件的文件夹。在Windows系统中,这个文件可能是.exe后缀的可执行程序;而在MacOS或Linux系统中,则是.app或者脚本形式。 3. **运行Netron**: 在Windows上双击.exe文件即可启动Netron,在MacOS上打开.netron主应用程序,而Linux用户则需要在终端中输入对应的命令来运行应用。 4. **加载模型**: Netron启动后可以通过菜单或拖拽方式加载模型。支持的格式包括.pb(TensorFlow)、.tflite(TensorFlow Lite)、.pth或.pt(PyTorch)、.h5(Keras)和.onnx等。 **主要功能** 1. **模型结构可视化**: 以树状图的形式展示神经网络层次,每个节点代表一层或者一个操作。 2. **参数查看**: 可以查阅每一层的详细配置信息,包括权重、偏置和其他设置数据。 3. **操作详情**: 提供详尽的操作描述和类型说明,帮助理解模型的工作机制。 4. **输入输出检查**: 查看各层级之间的数据维度匹配情况,有助于发现潜在问题。 5. **版本兼容性**: Netron不断更新以支持最新的深度学习框架和技术。 6. **导出模型图**: 可将可视化的网络结构保存为图片格式以便于在报告或文档中使用。 7. **代码生成**: 对某些特定的框架提供源码片段,便于快速理解和复现模型。 **应用场景** 1. **模型理解**: 在初次接触新模型时,Netron能够帮助用户迅速了解其内部构造和工作原理。 2. **调试问题**: 当遇到运行错误或性能瓶颈的时候,可以利用Netron检查结构并定位潜在的问题点。 3. **教育与演示**: 通过直观的可视化效果,在教学或者技术分享中让听众更容易理解复杂的神经网络架构。 4. **模型优化**: 可视化展示有助于识别可改进的部分,例如冗余的操作或过度复杂化的层次。 总之,Netron是一款非常实用且强大的工具,无论是在科研、开发还是教育领域都能发挥巨大作用。通过简单的安装步骤将其融入工作流程中,可以显著提高深度学习项目的效率和质量。
  • WebSSM: 用于统计形状模型
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    WebSSM是一款专为科研和教育设计的在线工具,它利用先进的网络技术,使用户能够直观地浏览和分析统计形状模型数据,极大地提高了研究效率。 WebSSM(全称Web-based Statistical Shape Modeling)是一款基于网络技术的统计形状模型可视化工具。它的主要目标是让用户能够在浏览器环境中方便地展示、分析及操作统计形状模型。这种建模方法在生物医学、计算机图形学以及图像处理等领域中十分常见,通过大量数据的分析来提取出一般的形态特征和变异规律。 JavaScript作为WebSSM的核心开发语言,在此过程中起到了关键作用。它使动态交互与实时渲染成为可能,并且用户无需安装额外软件即可直接使用现代浏览器访问该工具。 WebSSM的工作流程主要包括以下环节: 1. 数据预处理:获取3D模型,例如CT或MRI扫描图像,然后通过特定技术提取形状边界以形成2D轮廓或者3D网格。 2. 形状对齐:使收集到的形态数据在空间位置和方向上保持一致,为后续统计分析奠定基础。 3. 统计建模:运用主成分分析(PCA)等方法计算形状间的相似性,并构建平均模型及描述变异性的低维参数空间。 4. 参数化:将不同形状映射到一个标准基形中,得到一组可以控制变形的参数值,如长度、宽度和曲率。 5. 可视化展示:利用WebGL库(例如Three.js)进行3D图形渲染,在浏览器内实现交互式显示。用户能够调整这些参数来观察不同形态的变化,并探索特定形状与参数空间之间的关系。 6. 功能扩展:集成其他JavaScript库,如用于数据可视化的D3.js或增强用户体验的jQuery等,可以增加更多功能支持,例如导入导出数据、编辑形状以及统计分析结果。 7. 跨浏览器兼容性:为了确保在各种主流浏览器(包括Chrome, Firefox, Safari和Edge)上的正常运行,需要考虑其跨平台及跨浏览器的适应性问题。 8. 性能优化:由于JavaScript在客户端执行可能受到硬件性能限制的影响,因此必须对代码进行优化以保证即使面对大量形状数据也能保持流畅的操作体验。 通过上述技术手段的应用,WebSSM向研究人员提供了一个直观且易于使用的平台来探索和理解统计形状模型的特性,并进一步推动了生物医学研究及工程设计等多个领域的应用。