thisnotthat 项目亮点解析
2025-06-05 08:04:21作者:冯梦姬Eddie
项目基础介绍
thisnotthat 是一个基于 Jupyter widgets 的可视化标记系统,旨在帮助用户轻松地处理、探索和交互“数据地图”。数据地图是将高维向量空间数据以二维或三维形式呈现的视觉表示,通常由 UMAP、t-SNE 或其他流形学习技术生成。thisnotthat 的目标是为用户快速可视化、丰富和交互数据地图提供工具,同时简化在数据地图上构建和部署简单网络应用程序的过程。
项目代码目录及介绍
项目的代码目录结构清晰,主要包括以下几个部分:
doc/: 包含项目文档和相关说明。thisnotthat/: 核心代码所在目录,包含实现项目功能的 Python 类和函数。.gitignore: 指定 Git 忽略的文件和目录。README.rst: 项目说明文件,使用 reStructuredText 格式。requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。setup.py: 项目安装和打包的配置文件。
项目亮点功能拆解
thisnotthat 提供以下亮点功能:
- 数据标记: 快速构建交互式数据标记器,便于对数据进行标记,用于进一步分析或初步的批量标记。
- 数据探索: 提供交互式数据地图,支持连接其他工具,如强大的搜索工具、丰富的数据实例查看器、与图内选择关联的数据表格,以及快速调整绘图属性的工具。
- 文本注释: 提供自动化的解决方案,为数据地图添加文本注释层,以简化导航和探索。
项目主要技术亮点拆解
thisnotthat 的主要技术亮点包括:
- 基于 Panel 和 Bokeh: 构建在 Panel 库之上,可以轻松地将 TNT 基于的解决方案部署为交互式网络应用程序。
- 丰富的依赖库: 项目依赖于 numpy、pandas、scikit-learn、matplotlib 等常用库,以及 umap-learn、hdbscan 等特定算法库,提供强大的数据处理和可视化能力。
- 模块化设计: 代码设计模块化,便于扩展和维护,也易于贡献者添加新的功能和工具。
与同类项目对比的亮点
相比同类项目,thisnotthat 的亮点在于:
- 交互性强: 提供更丰富的交互式功能,使用户能够更直观地探索和理解数据。
- 易于部署: 可以快速将项目部署为网络应用,便于团队协作和数据共享。
- 社区活跃: 项目在 GitHub 上有较为活跃的社区,便于获取支持并持续更新。
登录后查看全文
热门项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0194
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0121
MiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlashMiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlash 是驱动 MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed 的底层模型: FP4 量化骨干网络:对 MoE 专家采用 MXFP4 量化,同时保持模型其他部分的更高精度,在几乎无损质量的前提下,显著减小模型体积并降低内存带宽压力。 BF16 DFlash 草稿生成器:用于块扩散推测解码,每次前向传播可生成一整个块的 tokens,并让骨干网络一步完成验证。 两者协同作用,既降低了每参数的位宽,又减少了骨干网络前向传播的次数,而这两者正是万亿参数模型解码过程中的两大主要成本来源。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
AstrBot✨ 易上手的多平台 LLM 聊天机器人及开发框架 ✨ 平台支持 QQ、QQ频道、Telegram、微信、企微、飞书 | OpenAI、DeepSeek、Gemini、硅基流动、月之暗面、Ollama、OneAPI、Dify 等。附带 WebUI。Python05
handy-ollama动手学Ollama,CPU玩转大模型部署,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/handy-ollama/Jupyter Notebook06
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
767
4.99 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
857
1.94 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
686
1.34 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
721
892
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
458
445
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.08 K
1.11 K
本仓库是 Flutter SDK 与 Flutter Engine 的 OpenHarmony 适配版本,由 CPF-Flutter 团队维护。开发者可使用熟悉的 Flutter 技术栈开发 OpenHarmony 应用,3.35.7 及以后的适配版本可基于本仓库源码构建支持 OpenHarmony 的 Flutter Engine。
Dart
1.01 K
262
CANNBot 是面向 CANN 开发的用于提升开发效率的系列智能体,本仓库为其提供可复用的 Skills 模块。
Python
1 K
618
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
2.99 K
637
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
151
253