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DataCube-Explorer:基于Web的开放数据立方集探索工具

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简介:
DataCube-Explorer是一款基于Web的创新工具,专为用户便捷地浏览、分析和利用大型多维开放数据集而设计。 数据立方体资源管理器开发人员设定这些说明适用于从本地文件夹运行开发中的程序。然而,它也可以在任何标准的Python WSGI服务器上运行。 首先,请安装Open Data Cube,并建议使用conda进行环境配置。确保您能够通过命令 `datacube system check` 连接到正确的数据立方体实例。 接下来,安装资源管理器所需的依赖项: ``` # 若使用conda, 则以下两个包应由它提供 conda install fiona shapely pip install -e . ``` 初始化和创建产品摘要步骤如下: ``` cubedash-gen --init --all ``` 这可能需要一段时间,具体取决于您的数据集大小。您可以通过命令 `cubedash-gen --help` 查看其他可用选项。 此外,您可以使用任何标准的Python WSGI服务器来运行程序。

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  • DataCube-ExplorerWeb
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    DataCube-Explorer是一款基于Web的创新工具,专为用户便捷地浏览、分析和利用大型多维开放数据集而设计。 数据立方体资源管理器开发人员设定这些说明适用于从本地文件夹运行开发中的程序。然而,它也可以在任何标准的Python WSGI服务器上运行。 首先,请安装Open Data Cube,并建议使用conda进行环境配置。确保您能够通过命令 `datacube system check` 连接到正确的数据立方体实例。 接下来,安装资源管理器所需的依赖项: ``` # 若使用conda, 则以下两个包应由它提供 conda install fiona shapely pip install -e . ``` 初始化和创建产品摘要步骤如下: ``` cubedash-gen --init --all ``` 这可能需要一段时间,具体取决于您的数据集大小。您可以通过命令 `cubedash-gen --help` 查看其他可用选项。 此外,您可以使用任何标准的Python WSGI服务器来运行程序。
  • COCO-dataset-explorer可可Streamlit
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    COCO-dataset-explorer是一款基于Streamlit开发的交互式工具,旨在方便用户深入探索和分析COCO数据集中的图像与标注信息。 该工具提供了COCO批注文件和COCO预测文件,可让您浏览数据集、可视化结果并计算重要指标。 在示例数据上运行资源管理器 您可以使用我准备的预测,并在COCO验证数据集上探索结果。这些预测来自使用mmdetection训练的Mask R-CNN模型。 下载(并提取到项目目录中)标签,注释和图像: 设置方法: 使用Docker进行设置 sudo docker run -p 8501:8501 -it -v $PWD/coco_data:coco_data i008coco_explorer --coco_train coco_dataground_truth_annotations.json --coco_predictions coco_datapredictions.json --images_path coco_data
  • 究Waymo
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    简介:本文将深入探讨由谷歌子公司Waymo发布的自动驾驶汽车领域的开放数据集,分析其内容、价值及潜在应用。 最近Waymo发布了他们的开放数据集,其中包含了从自动驾驶汽车收集的激光雷达和相机数据。所有线段都已经预先标注了3D注释,并且有100个线段附加了2D注释。 这项工作旨在通过对标记的3D数据进行高级探索性分析来更好地理解Waymo的数据。我们的目标是通过分析3D标签并测试关于对象分布的三个简单假设,深入了解这些数据的特点。主要关注点在于可视化各类物体实例和场景属性的分布情况,并探讨诸如位置、天气及一天中的时间等场景属性与每个场景中物体数量及其分布之间的关系。 此外,我们还利用了各实例边界框及其3D坐标的标题信息来检查对象相对于Waymo汽车的位置。 最终,这项工作基于对这些3D标签数据进行的可视化和分析结果提出了并验证了三个假设: 1. 车辆类对象比行人更宽且长度更大。 2. 相对于行人,标记为“车辆”类的对象与Waymo汽车更加平行。
  • 交互式平行坐标:用复杂-MATLAB
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    本项目介绍了一种基于MATLAB开发的交互式平行坐标工具,旨在帮助用户深入分析和理解复杂的多维数据集。通过直观的界面,此工具支持对大数据集进行高效的可视化探索与模式识别。 交互式平行坐标图能够帮助用户探索复杂数据集中的模式与关系。例如,在讨论包含多个目标的优化问题时,它可以用于展示不同权衡(帕累托前沿)的情况;同时也能在大数据集中揭示多类别之间的相关性。 这种图表具有以下特性: - 根据数据的颜色编码或分类可以对数据进行着色。 - 用户可以通过单击并拖动小三角形来设置数值范围的上限和下限,这有助于关注于有趣的数据子集。 - 单个行可以通过左键点击被高亮显示(但不能超出设定值)。 - 通过左键或Ctrl+左键组合可以删除特定数据点。 - 用户还可以改变类别的顺序以探索不同类别间的相关性,并提升图表的可读性和理解度。 初始化交互式平行坐标图的方法有几种: - `startParCoords(X,XTickLabels,x_min_max)`:使用给定的数据、标签和范围启动绘图。 - `startParCoords(X,XTickLabels)`:仅基于数据和标签来设置图形。 - `startParCoords(X)` 和 `startParCoords()` 也可以在不完全指定参数的情况下调用,以适应不同场景下的需求。
  • MongoDB 箱界面:用和管理 MongoDB:registered: 文档 - MATLAB
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    本简介介绍一款专为MATLAB设计的MongoDB工具箱,提供直观界面以探索与管理文档集合,助力高效数据操作及分析。 MongoDB 允许您存储、查询及检索结构化与非结构化的数据。相比将数据按行组织的传统的关系型数据库,MongoDB 将其以文档集合的形式进行存储,提供了一种更灵活的方式来处理不适合表格格式的数据管理问题。这种模型在社交网络和传感器等类型的数据存储中非常有用。 通过使用 MATLAB 的数据库工具箱界面连接到 MongoDB 并访问其中的文档。可以将这些数据导入至 MATLAB 工作区以供进一步分析。同时,您也可以直接对 MongoDB 中的文档集合执行查询操作,并且能够把来自 MATLAB 表、结构和对象的数据导出到 MongoDB。 以上功能适用于 R2017b 及更新版本的 MATLAB 用户使用。
  • Chocolate Ratings性分析
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    本研究通过探索性数据分析方法深入探究了Chocolate Ratings数据集,旨在揭示巧克力评分与各种因素之间的关系和模式。 探索性数据分析(EDA)是数据科学项目中最关键的步骤之一,其基本概念在于通过可视化和描述性统计方法来深入了解数据集。“巧克力”是由经过烘焙和磨碎后的可可豆制成的产品,可以以液体、糊状或块状的形式存在,并且在其他食品中常作为调味剂使用。它深受全世界儿童及成人的喜爱。 本次探索将基于数据分析的周期进行:了解数据背景信息,提出研究问题与假设,清理数据并最终分析结果发现以及给出建议等步骤。本报告详细阐述了对“Chocolate Bar Ratings”这一特定数据集所采取的研究方法和过程。“Chocolate Bar Ratings”包含了来自全球各地共计1795条巧克力棒的相关资料,涵盖其生产地、可可豆原产地及总体评分等多个维度的信息。 该分析基于曼哈顿巧克力协会成员Brady Bruskiewicz所提供的原始数据。
  • 字规律
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    探索数字规律的小工具是一款专为数学爱好者设计的应用程序,它能帮助用户发现和理解各种有趣的数字模式与规则。无论是数列分析还是寻找质因数,这款小巧而强大的工具都能提供便捷的支持,让学习与研究变得更加轻松有趣。 基于C++和OpenGL图形库开发的小程序,可以查找某些简单规律的数字组合。
  • HDDTools:水文学中利器(适用水文与R包)
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    HDDTools是一款专为水文学设计的R包,提供强大的数据分析和可视化工具,助力研究人员高效探索和理解水文数据。 hddtools 是一个水文数据发现工具的R包,它是一个开源项目,旨在帮助水文学家以及更广泛的环境科学家和从业人员访问各种在线开放的数据源。这个过程通常涉及下载元数据目录、筛选所需信息、正式请求数据集、解压缩文件、转换格式并进行手动过滤与解析等步骤。hddtools 提供了可重复使用的功能来简化这些操作,使其更加高效。 根据不同的数据许可证要求,该工具可以提供离线或在线模式的使用方式。例如,在允许重新分发的情况下,它会将数据集缓存到包中,并每年更新两次以确保最新信息可用;这不仅加快访问速度,还支持在没有网络连接时也能使用这些功能。如果数据不允许重新分发,则仅限于提供在线模式。 安装方法包括从CRAN获取稳定版本或通过remotes软件包从GitHub获取开发中的版本。
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    RadioML数据集是一个全面而开放的无线电通信基准库,包含多种调制方式和传输环境下的信号数据,为机器学习研究提供丰富的资源。 开放的RadioML综合基准数据集提供了一个全面的平台用于无线电机器学习的研究与开发。该数据集包含了多种无线通信场景下的信号样本,适用于算法测试、模型训练以及性能评估等不同用途。它为研究人员提供了丰富的资源来探索和改进无线电领域的各种技术挑战。