研究原型

Matlab绘制特殊图表代码的工作流程原型存储库包含了YesWorkflow的早期实现。YesWorkflow是一种将常规脚本和程序建模为科学工作流的方法。该软件在以下两篇出版物中有详细描述：T. McPhillips等人（2015）。国际数字策展杂志第10卷，第298-313页；T. McPhillips等人（2015）。第七届USENIX种源理论与实践研讨会（TaPP'15）。YesWorkflow的概述为科学工作流管理系统的使用提供多种优势，使其更易于理解和管理。

在设计社区类原型时，Axure提供了丰富的工具和功能，帮助开发者快速打造互动性强、用户体验优秀的应用程序。

反馈延迟网络（FDN）是一种创新的网络结构，通过延迟反馈机制有效优化信息传输和处理。该网络设计能够在保持高效性的同时，提升数据处理的速度和准确性。

Matlab冲击函数代码Protoip（FPGA硬件IP原型设计）是一种用于在FPGA硬件中快速构建基于C的IP原型的实用程序。Protoip抽象了许多特定的低级FPGA设计细节，将主要精力放在IP（算法）的C/C++编码上，从而提高了生产效率。Protoip支持赛灵思Vivado设计套件和Matlab，并提供基于Tcl的功能、自定义模板、示例和教程，适用于所有设计阶段。与Xilinx合作，Protoip文档详细说明了如何在Xilinx Vivado和Matlab软件中使用Protoip。示例设计也可供参考。

MATLAB生成TI代码神经细分使用神经网络细分三角形网格。这是使用PyTorch 1.3.1和MATLAB在Python 3.7中的原型实现。Python代码需要标准依赖项（例如numpy），而MATLAB代码依赖于。如果需要快速演示，请使用预训练模型并在新形状上进行测试。要测试预训练模型，请运行python test.py /path/to/model/folder/ /path/to/test.obj。例如，您可以运行python test.py ./jobs/net_cartoon_elephant/ ./data_meshes/objs/bunny.obj。如果您想重新训练模型，请先

电力系统的原型设计资料，整理得还挺全的。打包里有需求文档、用例图、活动图，还有 Axure 做的原型文件。.rp原型文件能直接用 Axure RP 7.0 打开，交互还原得比较细，像驳回修改、消缺查询这些流程都能跑通。 功能划分图、角色管理、系统配置等图是.vsd格式，用 Visio 打开就行，操作也方便。还有 HTML 版的原型页面，直接打开index.html就能点着看，响应也快，适合走流程演示。 对你要做类似智能巡检类的系统有，尤其是在搞需求的时候。不知道怎么拆功能模块？这里面就有清晰的结构图。怕漏掉边界情况？看看活动图和用例图就知道重点在哪儿。 顺带还有几个参考链接，比如Axure 社

游戏设计工作坊简介 第一部分 - 游戏设计基础 第1章 - 游戏设计师的角色 第2章 - 游戏结构 第3章 - 使用形式元素 第4章 - 使用戏剧元素 第5章 - 使用系统动态 第二部分 - 游戏设计 第6章 - 概念化 第7章 - 原型制作 第8章 - 游戏测试 第9章 - 功能性、完整性和平衡 第10章 - 乐趣和易用性 第11章 - 控制和界面 第三部分 - 游戏设计师的工作 第12章 - 团队结构 第13章 - 开发阶段 第14章 - 设计文档 第15章 - 了解游戏行业 第16章 - 向游戏行业推销自己和自己的创意 结论 附录A - 样本预算电子表格 索引 图表列表 练习列表 侧边栏

可视化交互的空间数据挖掘工具你用过吗？我最近翻到一个蛮有意思的老项目——VGC，虽然是 2006 年的东西，但设计思路和模块拆分到现在看也还挺清晰的。VC++6.0 配合MapObject2.0组件做开发，整个系统主要是为空间数据服务的，有点像今天的轻量版 ArcGIS 插件。但它更注重挖掘结果的交互展示，响应也快，图形界面也不难用。模块分得挺细：从数据导入、预、挖掘到可视化再到结果输出，流程比较完整。尤其是数据挖掘这块，集成了决策树和贝叶斯网络，搞分类或者预测任务都还挺方便的。比如你有一堆城市规划数据，想看哪块区域发展潜力大，用决策树一跑，图上就能看出不同区块的潜力分类。再配合贝叶斯建模，推

详细介绍了一款遥感图像数据挖掘软件原型系统的创新设计与实施过程。该系统通过自动化和智能化的方法，从多光谱遥感图像中提取有价值的信息和知识。文章首先阐述了遥感图像数据挖掘的理论基础及其在遥感图像分析中的重要性。系统采用了VC6.0编程环境和Access数据库管理系统，结合概念格关联规则挖掘算法，实现了对图像纹理、空间分布和光谱特征的智能化挖掘。除了功能模块的设计，还特别强调了系统界面设计的直观性和用户友好性。该研究得到了测绘遥感信息工程国家重点实验室开放基金资助。

PYQT是基于Python的图形用户界面（GUI）开发框架，结合了Python的简洁性和Qt库的强大功能，能快速构建美观且功能丰富的应用程序。本项目利用PYQT创建了一个原型系统，具备数据库处理和词云生成能力，在数据分析、信息可视化和用户交互等方面广泛应用。PYQT包含用于创建GUI应用的类和方法，开发者可以使用QMainWindow作为主窗口，添加菜单栏、工具栏和状态栏，通过QSqlDatabase模块连接到SQLite、MySQL、PostgreSQL等数据库系统，执行SQL查询、操作数据表，实现数据的导入导出。词云功能借助第三方库如wordcloud和matplotlib，预处理文本数据