1.8个好用的热图热图开源开发工具
2.前10大开源开发工具
3.科研绘图 | 相关性热图，这样画才好看？
4.Panoptic-FlashOcc：目前速度和精度最优的源码全景占用预测网络
5.数据流怎么造句

8个好用的开源开发工具

       开源开发工具在软件开发过程中扮演着重要角色。选择合适的代码工具是确保工作顺利进行、达到最终期限、热图热图发现并解决问题的源码关键。下面将介绍8个顶级开源开发工具，代码源码编程器超级抽奖机它们在年被开发者广泛使用。热图热图

       VS Code是源码一款轻量级但功能强大的源代码编辑器，支持多种编程语言，代码包括JavaScript、热图热图TypeScript、源码Node.js等。代码它具有丰富的热图热图扩展生态系统，可为不同语言提供强大的源码支持。

       Budibase是代码一个低代码平台，允许用户快速创建内部工具和自定义业务应用程序。它将数据和流程整合在一起，支持自动化任务，提供更好的用户体验。

       Snyk是一个开发者优先的安全平台，专注于云原生应用的安全构建。它能帮助开发人员在开发过程中缓解开源漏洞，提供自动修复功能和依赖关系可视化。

       PostHog是一个产品分析平台，适合大型企业使用，能提供广泛的监控工具来增强产品功能。它能集成到基础架构中，提供会话记录、热图和功能标志等功能。

       Prisma是一个开源的下一代ORM，包括Prisma Studio、Prisma Client和Prisma Migrate。它的类型安全API使得前端和后端开发更加直观和易于维护。

       GitLab是一款全面覆盖软件开发过程的DevOps工具。它能显著提升工作流程效率，加速软件创建速度，提供代码分析、服务台、设计管理和时间跟踪等功能。

       Storybook是一个UI开发工具，通过隔离组件实现快速、高效的开发流程。它支持多种前端框架，提供组件展示环境，帮助开发者更好地理解和使用组件。

       Supabase是开源的Firebase替代品，提供身份验证、存储等多功能服务。其开源特性避免了Firebase API调用的费用问题，受到开发者欢迎。

       以上工具的使用将极大地提升开发效率，优化工作流程。但需要注意的是，部分工具可能需要使用梯子，因此在选择时需谨慎。远程修改源码

前大开源开发工具

       Visual Studio Code 是一款强大的开源源代码编辑器，适用于 Windows、macOS 和 Linux。它内置了对多种语言，如 JavaScript、TypeScript、Node.js 的支持，并提供了丰富的扩展生态系统，适用于其他语言，如 C++、C#、Java、Python、PHP、Go。其轻量级的设计和功能的丰富性使其在我们的前名中位居榜首。由于其在功能、用户体验和扩展方面的卓越表现，以及团队定期发布的更新，VS Code 成为了最佳编辑器之一，值得一试。

       Budibase 是一款开源低代码平台，为构建内部工具和自定义业务应用程序提供了一切所需，如仪表板、管理面板、审批应用程序、客户门户等。它允许用户在几分钟内将数据和流程转变为强大的内部工具。Budibase 在竞争中脱颖而出的原因包括用户可以在自己的基础设施上自行托管应用程序，创建内部和外部工具，以及自动化任务，如电子邮件通知、触发 webhook、发送报告等。此外，Budibase 导出的单页应用程序提供了更好的用户体验。

       Vercel 是一款面向前端开发人员的部署和协作平台，为他们提供了构建高性能网站和应用程序的综合工具。Vercel 使开发人员能够托管可即时部署和自动扩展的网站和 Web 服务，无需任何配置。其愉快的用户体验、高性能和 UI 设计是 Vercel 在前名中的原因之一。此外，它在 Github 上拥有最大和发展最快的社区之一，活跃和热情的论坛为用户提供了支持。

       Oh My Zsh 是一个开源的、社区驱动的框架，用于管理 Zsh 配置。它捆绑了超过 个插件，简化了软件开发人员的工作。Oh My Zsh 为命令行使用人员提供了更丰富的体验，并定期更新和发布开源开发工具的新功能。用户可以访问社区贡献的主题，以获取最新功能和改进。乐28源码

       GitLab 是一个集成的软件开发平台，旨在简化 DevOps 生命周期。它提供了从版本控制到服务台、设计管理、机密管理和时间跟踪的一系列工具。GitLab 的强大之处在于它在包管理方面的功能，允许团队轻松打包依赖项、管理容器和构建工件。此外，GitLab 的私有、容器和包注册表功能开箱即用，与 GitLab 的源代码管理和 CI/CD 管道无缝协作。这使得 GitLab 成为开源开发者世界中的重要平台。

       Supabase 是一个开源的 Firebase 替代品，为开发者提供了一个“一套开源工具，组合在一起以构建无缝的开发人员体验”。它包含许多功能，如身份验证、存储和即将发布的功能。Supabase 的闭源竞争对手 Firebase 的 API 调用费用使许多开发者转向 Supabase，因为它提供了更经济的解决方案。

       PostHog 是一款企业级产品分析平台，提供了不同的工具，旨在帮助企业更好地了解产品成功的关键因素。PostHog 提供了会话记录、热图和功能标志等功能，这些功能在产品分析领域是独一无二的。PostHog 的社区和团队反应迅速，乐于助人，为用户提供支持和帮助。

       Snyk 是一款开发者优先的安全平台，旨在安全地构建云原生应用程序，并鼓励开发人员在开发过程中修复开源漏洞。Snyk 的优势在于其自动化的安全漏洞修复功能和对软件组合分析的简化，使开发过程更加高效和安全。

       Prisma 是一个开源的下一代 ORM，提供了一个全面的解决方案，包括 Prisma Client、Prisma Migrate 和 Prisma Studio。Prisma 提供了一个将数据库转化为 REST/GraphQL API 的 ORM，为前端和后端开发提供了类型安全的 API。它采用的 SDL 优先方法使构建过程更加直观和高效。

       Storybook 是一款 UI 开发工具，通过隔离组件简化了开发过程。它允许开发人员专注于单个组件的开发，而无需启动复杂的开发堆栈、输入特定数据或在应用程序中导航。Storybook 与各种流行的前端框架（如 React、Vue 和 Svelte）集成，并提供了丰富的社区支持。它还支持组件的可视化展示，使开发人员更深入地了解可用组件，减少了重复工作。

科研绘图 | 相关性热图，bblcci指标源码这样画才好看？

       热图在科研论文中是一种常见的可视化手段，广泛应用于转录组研究，以分析基因与基因之间的相关性，探索生物样本的共表达情况以及不同细胞群体之间的联系。这种图表形式不仅适用于基因集之间，也适用于样本与样本、细胞群体与细胞群体之间的相关性分析。简而言之，任何涉及相关性数值的领域都可以通过热图进行直观展示。

       热图在科研论文中的应用，比如在《PLoS Medicine》上发表的文章，展示了种免疫细胞群体之间的相关性，通过红色代表正相关，蓝色代表负相关，每一格的数字代表相关系数。这种热图相较于常规热图，常规热图每行代表一个观察值，每列代表一个样本，而相关性热图更注重基因与基因之间的关系。

       为了绘制美观的相关性热图，首先需要安装必要的R包，如ggcorplot和ggthemes。接着，从R表达谱数据中读入个样本和个基因的数据，这些数据将用于分析基因与基因之间的共表达情况。在计算相关性系数后，还需计算体现显著性的P值，以确定哪些基因之间的相关性具有统计学意义。

       完成相关性计算后，使用ggcorplot包绘制基因与基因之间的热图。热图的初步美化包括将矩形热图改为圆形，以提升视觉效果。进一步，通过基因聚类使热图呈现更清晰的结构，便于观察相关性模式。优化热图的布局，仅绘制左上角的热图，以减少空间占用。为了直观显示相关性强度，可以在热图上标注相关性系数，并调整颜色和点的大小。最后，对于显著性P值小于0.的基因，选择性隐藏，以突出重要信息。

       在科研制图过程中，精细的美化和优化能够提高图的视觉吸引力和信息传达效率。掌握科研制图的精要，包括熟练使用相关软件和技巧，有助于提高科研工作的展示效果。为了获取完整的代码示例和更多科研知识，可以关注“科研猫”公众号，联系客服获取源代码，并获取最新科研资讯、特价屋源码文献精读和生物信息技能。

Panoptic-FlashOcc：目前速度和精度最优的全景占用预测网络

       宣传一下小伙伴最新的工作Panoptic-FlashOcc，这是一种高效且易于部署的全景占用预测框架（基于之前工作 FlashOcc），在Occ3DnuScenes上不仅取得了最快的推理速度，也取得了最好的精度。

       全景占用（Panoptic occupancy）提出了一个新的挑战，它旨在将实例占用（instance occupancy）和语义占用（semantic occupancy）整合到统一的框架中。然而，全景占用仍然缺乏高效的解决方案。在本文中，我们提出了Panoptic-FlashOcc，这是一个简单、稳健、实时的2D图像特征框架。基于FlashOcc的轻量级设计，我们的方法在单个网络中同时学习语义占用和类别感知的实例聚类，联合实现了全景占用。这种方法有效地解决了三维voxel-level中高内存和计算量大的缺陷。Panoptic-FlashOcc以其简单高效的设计，便于部署，展示了在全景占用预测方面的显著成就。在Occ3D-nuScenes基准测试中，它取得了.5的RayIoU和.1的mIoU，用于语义占用，运行速度高达.9 FPS。此外，它在全景占用方面获得了.0的RayPQ，伴随着.2 FPS的快速推理速度。这些结果在速度和准确性方面都超过了现有方法的性能。源代码和训练模型可以在以下github仓库找到： / Yzichen/FlashOCC。

       在本节中，我们概述了如何利用所提出的实例中心将全景属性集成到语义占用任务中。我们首先在第3.1节提供架构的概述。然后，我们在第3.2节深入到占用头，它预测每个体素的分割标签。随后，在第3.3节中，我们详细阐述了中心度头，它被用来生成类别感知的实例中心。最后，在第3.4节中，我们描述了全景占用处理，它作为一个高效的后处理模块，用于生成全景占用。

       如图2所示，Panoptic-FlashOcc由四个主要部分组成：BEV生成、语义占用预测、中心度头和全景占用处理。BEV生成模块将环视图像转换为BEV特征[公式]，其中H、W和C分别表示特征的高度、宽度和通道维度。这个转换是通过使用图像编码器、视图转换和BEV编码器来实现的，这些可以直接从[, , , ]中采纳。为了确保在边缘芯片上高效部署，我们坚持使用FlashOCC[]的配置，其中ResNet[8]被用作图像编码器，LSS[9, ]作为视图转换器，ResNet和FPN被用作BEV编码器。

       语义占用预测模块以上述扁平化的BEV特征[公式]作为输入，并生成语义占用结果[公式]，其中[公式]表示垂直于BEV平面的体素数量。同时，中心度头分别生成类别感知的热图[公式]和实例中心的回归张量[公式]，其中[公式] 代表"thing"类别的语义数量。

       最后，语义占用结果[公式]和上述实例中心信息通过全景占用处理，生成全景预测[公式]。需要注意的是，全景占用处理作为后处理步骤，不涉及任何梯度反向传播。

       为确保方案轻量且易于部署，语义占用预测模块的架构直接继承自FlashOCC[]。它由一个占用头和一个channel-to-height的模块组成，能够预测"thing"和"stuff"类别的语义标签。占用头是一个子模块，包含三个2D卷积层。根据[, ]中提出的损失设置，损失函数通过引入距离感知（distance-aware）的focal loss[公式] []，改进了FlashOcc中使用的pixel-wise交叉熵损失。此外，为了增强3D语义场景完成(Semantic Scene Completion, SSC)处理遮挡区域的能力，采用了语义亲和损失 [公式] [2]和几何亲和损失 [公式]。此外，lovasz-softmax损失[公式] []也被引入到训练框架中。

       我们框架中提出的centerness head，有两个目的：如图2底部中心块所示，中心度头包括中心回归头和中心热图头。两个模块都包含三个卷积层，搭配3×3的核心。Center Heatmap Head. 中心点表示对于"thing"和"stuff"的重要性已在包括目标检测[9, , , ]、实例分割[6]和全景分割[3, ]等多项研究中得到广泛证明。在训练过程中，gt实例中心度值使用2D高斯分布进行编码，其标准差等于标注实例的对角线大小。focal loss被用来最小化预测的class-aware热力图[公式]与对应gt之间的差异。

       全景占用处理模块充当实例标签的分配模块，设计得既简单又有效。它完全依赖于矩阵运算和逻辑运算，不包含任何可训练参数。这种设计使得全景占用处理的实现直接而高效。

       给定class-aware热力图[公式]，我们通过局部最大置信度提取候选实例中心索引。具体是将maxpool应用于[公式]，kernel大小为3×3，找到那些被maxpool筛选出的索引。这个过程类似于目标检测中的非极大值抑制（NMS）。随后，保留置信度最高的前个索引，并使用顺序得分阈值[公式]（设置为0.3）来过滤置信度低的索引。最后，我们获得了[公式]个实例中心索引提案[公式]，其中[公式]、[公式]和[公式]分别代表沿[公式]、[公式]和[公式]轴的索引。[公式]的值对应于相应实例的语义标签。使用中心回归张量[公式]，我们可以进一步获得与精确的3D位置和语义标签配对的实例中心提案，表示为[公式]：

       [公式]

       这里的[公式] 和 [公式] 分别代表沿 [公式] 轴和 [公式] 轴的体素大小，[公式] 是沿 [公式] 轴的感知范围。

       我们使用一个简单的最近邻分配模块来确定[公式]中每个体素的实例ID。Algorithm 1给出了相关处理的伪代码。给定语义占用[公式]和实例中心[公式]作为输入，最近邻分配模块输出全景占用[公式]。首先，我们将实例ID号[公式]初始化为0。对于语义标签中的每个类别[公式]（共有[公式]个语义类别），我们首先收集在[公式]中值为[公式]的索引集[公式]。然后，我们根据[公式]是否属于“stuff”对象或“thing”对象，采取不同的处理方式。

       这些结果在速度和准确性方面都超过了现有方法的性能。在具有挑战性的Occ3DnuScenes测试中，Panoptic-FlashOcc不仅取得了最快的推理速度，也取得了最好的精度。这使得它成为目前速度和精度最优的全景占用预测网络。

       总结：本文介绍了Panoptic-FlashOcc，这是一种高效且易于部署的全景占用预测框架。它基于已建立的FlashOcc，通过整合centerness head和全景占用处理，将语义占用增强为全景占用。Panoptic-FlashOcc在具有挑战性的Occ3DnuScenes测试中不仅取得了最快的推理速度，也取得了最好的精度。

数据流怎么造句

       1、从基于数据流的优化到表达式优化，再到循环展开，这一切都包含在内。

       2、单击右键，创建一个新的数据流，并为之命名。

       3、实验结果表明，该方法能对数据流进行有效的动态特征描述，分类效果明显。

       4、该系统采用瀑布式功能选单和全屏幕数据选单，数据流程、工作流程完全根据实际工作过程设计。

       5、最后，业务模型还显示数据流，这是在绘图工具中所不包含的内容。

       6、直接在大脑植入连接似乎是可行的，只要数据流量够低。由于人类大脑的延展灵活性，可能不需要精确确定具体的神经元目标。

       7、只要遇到疑问，就回头来做最基本的事情：检查数据流的路径，确保应用程序在每个接合点处都执行良好。

       8、数据流分析在诊断电控系统的软故障方面具有独特的优势。

       9、当为复杂的数据流建立模型时，请根据共享或非共享数据是否要沿几个流传递，区分为不同的情况，并在此基础上采取一种系统化的方法。

       、它没有提取事件，而是将它们推出到数据流或编写程序中。

       、为排课系统和教务管理系统提供基本的数据流等。

       、码序列的区分是通过匹配滤波器完成的，通过检测输入数据流中特殊的码序列可以区分不同的移动终端。

       、但是这个过程中，AXIOM断开了自身和数据流的连接。

       、毕竟，有从事较复杂的数据流分析的专业人士；他们是统计师和受过训练的分析师。

       、你需要低延迟的语音电话，同时还要兆比特数据流处理能力，也不想放弃方便的电视，甚至还要低误码率和高安全性的金融交易。

       、系统地提出了一个基于抽象解释和通用单调数据流框架的值范围分析框架，包括精确的定义、分析和完整的正确性证明。

       、笔者提出了一种以文件驱动形式，在内存中对数据流进行动态加解密的方法，较好地解决了这一问题。

       、电脑的能力达到实时处理电视和声音数据流的水平，这时多媒体就诞生了。

       、讨论了可靠性数据管理的模式，基础工作和数据流程等问题，着重提出了可靠性数据管理系统的建立。

       、概述了制订材料定额的重要性，说明了工艺数字化系统中材料消耗定额管理子系统的工作原理和数据流程，论述了系统的功能和特点。

       、用这些方法处理有利于对红外热图进行量化分析，并可以推广到各种红外热像仪的输出图像或数据流通和处理。

       、文章介绍了从汇编程序到中间语言程序的转换过程中，采用基于数据流和控制流分析的符号执行方法。

       、数据分发管理实现基于值的过滤，可进一步减少大规模仿真中盟员接收冗余数据的可能性和网络中的数据流量。

       、同时通过测试在DICOM网络打印环境中所支持的相应打印服务来评估打印机是否可以进行影像的一致性表达，从而实现数据流上对打印质量的控制。

       、数字**包是一种数字文件集，用于存储和转换数字影像的音频、图像和数据流。

       、本文针对单CPU单ASIC结构嵌入式系统，提出了一种基于数据流图的划分算法。

       、由于任何加密密钥和密码系统都必须位于源代码中，因此同时还会将应用程序的源数据流公开出来。

       、设计了端到端连接的创建流程，并通过时序图说明了对象之间的交互过程，以及对象协作图说明了对象之间的协作关系以及数据流向。

       、IP电话网关是用来对多路语音进行处理的实时系统,存在着多路数据流的流水线操作.

       、结构化程序设计的总体思想是采用模块化结构，并具有“单入口单出口”的数据流控制特征。

       、基本上，防火墙是一个独立程序或者一组互相协作的程序的集合，运行于路由器或服务器上，用来控制网络应用程序的数据流通。

       、该设计使用了基于空间散列的帧频控制算法以优化LCD显示图像质量，并使用两级缓存结构以保证稳定的输出数据流。

       、利用混沌序列的准周期性和遍历性，对数据流进行调制，就可以实现信息的加密传输。

       、指针分析对于使用C语言编制程序的数据流分析有着重要的意义。

       、甚至当最详尽的数据流出，劳伦斯莱斯格指出，它并不总能导致改革政策，在他尖刻的新共和国的封面故事的最后一年。

       、本文介绍了网络电脑教室的四大功能模块，并提出实现这些功能的数据结构及其数据流控制规则。

       、就是读入数据流中的下一个字节.

       、这项漫游费封顶政策将自今年7月1日起开始实施，实施后的漫游封顶费用为呼出漫游0.欧元每分钟，接听漫游0.欧元每分钟，另外这项政策还对短信和数据流量的漫游封顶费用进行了限定。

       、串口通讯实验：本实验得到的结果为，打开超级终端，设置波特率为，数据流控制位为无。

       、EDDI复制指令流的作用是检查最后得到的数据流结果。

       、全球卫星定位系统是为从手机呼叫到ATM提款的万事万物，同步精确时间和数据流的关键。

       、应用该技术的机器，可分析数以百计源自监控摄像机与华尔街交易坐席之类的数据流，并总结其结果作出结论。

       、数字下变频技术的基本功能是将宽带高速数据流信号转变成窄带低速数据流信号，以便DSP实时处理。

       、工程师还将进行实地演练，人工切断传输中的数据流后，尝试从另一个地面站继续信息，实现断点续传。

       、由于DEM能将控制流、数据流和时间有效地集成为一体，故提出的检测方法能检测嵌入式实时系统的软件需求的一致性和完全性。

       、在单指令流单数据流结构中，有单一的指令周期，在执行前，单个处理机按序取操作数。

       、分析一个二进制代码的通常方式有以下几个阶段：反汇编，过程抽象，控制流程图生成，数据流分析和签名验证。

       、你正在对帧中继连接排错，为了查看LMI数据流状态，可以使用那个指令？

       、在信息经济时代，我们的共同繁荣有赖于全球网络上可靠而安全的数据流通。

       、本文还详细阐述单元测试录制过程的实现，并把代码静态分析技术中的数据流分析和符号分析技术应用于单元测试录制过程中。