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Point and Figure（开源）

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简介：
Point and Figure是一种用于金融市场分析的技术图表方法，通过累积X和O符号来展示价格变动趋势，无需设定时间轴。这款开源工具为用户提供了灵活、直观的价格走势分析手段。 最近的更新包括从AlphaVantage 和 Tiingo 下载数据以及一些小错误修复。最新的代码可以通过 Git 获取。点和图是技术分析师用来预测股价的一种股票图表技术。通过使用价格上涨时的 X 列和价格下跌时的 O 列，点和图图表展示了价格变化的方向。

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  • Point and Figure（开源）
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    Point and Figure是一种用于金融市场分析的技术图表方法，通过累积X和O符号来展示价格变动趋势，无需设定时间轴。这款开源工具为用户提供了灵活、直观的价格走势分析手段。 最近的更新包括从AlphaVantage 和 Tiingo 下载数据以及一些小错误修复。最新的代码可以通过 Git 获取。点和图是技术分析师用来预测股价的一种股票图表技术。通过使用价格上涨时的 X 列和价格下跌时的 O 列，点和图图表展示了价格变化的方向。
     
  • Spatial Point Pattern Statistical Analysis and Modeling.pd...
    优质
    《Spatial Point Pattern Statistical Analysis and Modeling》探讨了空间点格局的数据分析与建模方法，涵盖了理论基础、模型构建及应用案例。 《统计分析实践》系列是国际上重要的统计学书籍之一，承接了经典之作《statistical shape analysis》，为读者提供了深入的统计概念、方法及应用案例详解。该系列每一册都针对特定的研究领域提供详细指导，通过实际工作示例和清晰的语言解释如何选择并使用适当的统计技术。 这些书籍支持各行各业的专业人士和研究人员在各自的工作或研究环境中运用合适的统计工具，并且也为学生学习应用于上述领域的统计课程提供了帮助。涵盖的学科范围包括医药、制药业；工业、金融与商业；公共服务；地球科学及环境科学等众多领域。随着对毕业生实际工作能力的要求提高，这类应用性很强的课程需求也日益增长。
     
  • Unity Point Cloud Viewer and Tools Version 2.70
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    Unity Point Cloud Viewer and Tools Version 2.70 是一款专为Unity引擎设计的点云数据查看和处理工具包。它提供高效、直观的功能，帮助开发者轻松导入、编辑及优化大规模3D点云数据，适用于多种应用场景。 Unity Point Cloud Viewer and Tools 2.70版本提供了增强的功能和改进的用户体验，适用于点云数据处理与可视化需求。此版本包括性能优化、新工具集成以及对现有功能的修复和完善，为开发者和用户提供更加高效的工作流程支持。
     
  • Unity Point Cloud Viewer and Tools 2.70 下载版
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    Unity Point Cloud Viewer and Tools 2.70 是一款专为 Unity 引擎设计的插件，它允许用户便捷地导入、查看和编辑点云数据，适用于多种应用场景。 Unity Point Cloud Viewer and Tools 2.70 可以在 Unity 中加载 Ply 等格式的点云模型。
     
  • Point Cloud Viewer and Tools 2.70 最新版本
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    Point Cloud Viewer and Tools 2.70 是一款功能强大的点云数据处理软件最新版，提供查看、编辑和分析点云的功能，适用于工程设计与三维建模。 一款在 Unity 中查看激光扫描云点数据的解决方案。当前功能包括： - DX11 点云查看器（在 v2 格式下支持高达 1.78 亿个点）。 - 新增：v3 格式具备优化的点砖片 LOD 系统，已测试到 4.32 亿个点。 此外，请查阅用于转换点云数据的独立命令行工具： - 单一颜色和 RGB 点云着色器 - 支持导入格式包括：XYZ、XYZRGB、CGO、ASC、CATIA ASC、PLY（ASC）、LAS 和 PTS 编辑器插件： 1. 将点云转换为二进制格式，实现快速读取。 2. 将点云数据转化为 Unity 网格，不进行网格重建，仅生成点的网格。
     
  • Point-Transformer-Pytorch：基于Pytorch的Point Transformer层实现
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    Point-Transformer-Pytorch是一款基于PyTorch框架开发的库，专注于实现点云数据处理中的Point Transformer层。此项目为研究人员和开发者提供了一个高效、灵活且易于使用的工具来探索与应用最新的深度学习技术于三维空间理解任务中。 在Pytorch中实现点变压器-火炬的自注意层可以显著提升点云分类和分割的效果。安装该库使用命令`pip install point-transformer-pytorch`。 导入所需的模块： ```python import torch from point_transformer_pytorch import PointTransformerLayer ``` 定义并初始化PointTransformerLayer，例如设置维度为128、位置MLP隐藏层维数为64以及注意力MLP的隐藏倍率为4。然后生成随机特征和位置数据，并创建一个掩码。 ```python attn = PointTransformerLayer(dim=128, pos_mlp_hidden_dim=64, attn_mlp_hidden_mult=4) feats = torch.randn(1, 16, 128) pos = torch.randn(1, 16, 3) mask = torch.ones(1, 16).bool() ```
     
  • point-cloud-annotation-application
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    点云标注应用是一款专为三维空间数据处理设计的专业工具，支持高效准确地对点云数据进行分类、边界框标注及属性编辑，广泛应用于自动驾驶、机器人导航等领域。 在Windows平台上编译完成的exe和dll文件可以直接打开使用，并对原项目进行了优化，增加了列表和标注文件的显示功能，使得标注速度更快、效率更高。