可视化hadoop页面工具,可以查看存储文件及路径,谢谢

DeepLearningToolbox™提供了一个框架，用于设计和实现具有算法，预训练模型和应用程序的深度神经网络。
您可以使用卷积神经网络（ConvNets，CNN）和长期短期记忆（LSTM）网络对图像，时间序列和文本数据进行分类和回归。
应用程序和图表可帮助您可视化激活，编辑网络体系结构以及监控培训进度。
对于小型训练集，您可以使用预训练的深层网络模型（包括SqueezeNet，Inception-v3，ResNet-101，GoogLeNet和VGG-19）以及从TensorFlow™-Keras和Caffe导入的模型执行传输学习。
了解深度学习工具箱的基础知识深度学习图像从头开始训练卷积神经网络或使用预训练网络快速学习新任务使用时间序列，序列和文本进行深度学习为时间序列分类，回归和预测任务创建和训练网络深度学习调整和可视化绘制培训进度，评估准确性，进行预测，调整培训选项以及可视化网络学习的功能并行和云中的深度学习通过本地或云中的多个GPU扩展深度学习，并以交互方式或批量作业培训多个网络深度学习应用通过计算机视觉，图像处理，自动驾驶，信号和音频扩展深度学习工作流程深度学习导入，导出和自定义导入和导出网络，定义自定义深度学习图层以及自定义数据存储深度学习代码生成生成MATLAB代码或CUDA®和C++代码和部署深学习网络函数逼近和聚类使用浅层神经网络执行回归，分类和聚类时间序列和控制系统基于浅网络的模型非线性动态系统;使用顺序数据进行预测。

SparkolVideoScribePROPortable单文件绿色便携特别版是一款独特的视频创作软件，程序可以以一种独特的方式来快速、轻松地创建引人入胜的动画或者视频。
你可以创建令人惊叹的营销视频，教学会谈、可以轻松的将可视化对象添加到您的谈话或故事中、带来生活的例证，显示文字、徽标或照片和保持任何观众着迷。
SparkolVideoScribePROPortable截图:

CodeTyphon是一个免费的Pascal语言可视化编程工作室软件包，基于FreePascal和Lazarus。
相当于Delphi的RADStudio。
CodeTyphon支持多平台开发，包括多平台的编译器、RADIDE和调试器，并集成了大量的组件包（包括源码）。
支持32位和64位开发，并可以进行跨平台的交叉编译。
CodeTyphon提供控制中心，完成平台编译、安装控制、组件包控制、交叉编译。
还包括一些其它的工具。
这是绿色免安装版。

CrystalReportsforVisualStudio水晶报表一直是C#开发爱好者喜欢使用的报表工具之一。
它以功能强大、动态和可操作的报表解决方案，它将帮助你通过网络设计、开发、可视化及发布报表，或嵌入到企业应用之中。
VS开发者从原来的老版本升级至VS2019或更高时会发现，之前的CrystalDecisions.CrystalReports.Engine版本太低了，出现了未能加载文件或程序集“CrystalDecisions.ReportAppServer.CommLayer“的错误。
这里给大家下载好了VS中开发所必须的最新DLL和IDE工具

MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。

文献题录信息统计分析工具(StatisticalAnalysisToolkitforInformetrics,SATI)，旨在通过对期刊全文数据库题录信息的处理，利用一般计量分析、共现分析、聚类分析、多维尺度分析、社会网络分析等数据分析方法，挖掘和呈现出美妙的可视化数据结果。
通过免费、共享软件功能及开源、增进代码实现，旨在为学术研究提供期刊文献数据统计与分析的辅助工具。

这是基于Opencv和EasyPr的库，在集成在Qt上的程序代码，里面包括480张训练车牌图，识别率还行，能达到百分之85左右，并在Qt上可视化。
注意，在Qt界面上选择图片时，目录或者图片名字不能有中文字符存在，否则会报错。
里面还有封装成一个可执行的EXE，可以方便看看效果，这是我的毕业设计，感兴趣的可以下载看看。
发现拉错可执行程序了，就那个Easy_LPR.exe，不过影响不大，想看效果的可把我源码用QT编译一遍或者到我另外一个链接下载可执行程序。

用MFC实现输入二叉树并实现三种遍历的可视化，内附有源代码的个个文件，使用者可自行调试

数据之美一本书学会可视化设计中英文完整版pdf数据之美作者:邱南森(NathanYau)出版社:中国人民大学出版社副标题:一本书学会可视化设计原作名:DataPoints:VisualizationThatMeansSomething译者:张伸

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。