awesome-repositories.com
المدونة
awesome-repositories.com

اكتشف أفضل مستودعات المصادر المفتوحة باستخدام بحث مدعوم بالذكاء الاصطناعي.

استكشفعمليات بحث منسقةبدائل مفتوحة المصدربرمجيات ذاتية الاستضافةالمدونةخريطة الموقع
المشروعحولكيفية ترتيب النتائجالصحافةخادم MCP
قانونيالخصوصيةالشروط
© 2026 Bringes Technology SRL·VAT RO45896025·hello@awesome-repositories.com
·

2 مستودعات

Awesome GitHub RepositoriesSpatial Coordinate Filtering

Mechanisms for isolating data subsets based on geometric boundaries or coordinate ranges.

Distinct from Coordinate-Based Spatial Sampling: The candidates are focused on AI embeddings or UI markers, not general data filtering by spatial coordinates.

Explore 2 awesome GitHub repositories matching data & databases · Spatial Coordinate Filtering. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Spatial Coordinate Filtering GitHub Repositories

اعثر على أفضل المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي.سنبحث عن أفضل المستودعات المطابقة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
  • querz/mcaselectorالصورة الرمزية لـ Querz

    Querz/mcaselector

    4,580عرض على GitHub↗

    mcaselector هو محرر ملفات حفظ Minecraft، ومحدد أجزاء العالم، ومدير المنطقة. يسمح بتعديل هيكل وحجم ملفات العالم عن طريق إزالة الأجزاء غير المرغوب فيها أو إدارة بيانات المنطقة. توفر الأداة واجهة بصرية لتحديد أجزاء عالم محددة ليتم تصديرها أو حذفها من ملف الحفظ. تتيح استخراج الأجزاء والمناطق المحددة إلى ملفات منفصلة للنسخ الاحتياطي أو النقل. يقوم البرنامج بمعالجة ثنائية منخفضة المستوى، بما في ذلك تحليل NBT وتعيين الإحداثيات إلى المنطقة، لتحديد وتعديل كيانات العالم وهياكل البلاط المحددة. يدعم التعديل الثنائي في مكانه لحذف الأجزاء دون إعادة كتابة ملف حفظ العالم بالكامل.

    Filters world data by comparing chunk coordinates against user-defined boundary boxes to isolate specific areas.

    Javachunksdeleteexport
    عرض على GitHub↗4,580
  • accord-net/frameworkالصورة الرمزية لـ accord-net

    accord-net/framework

    4,540عرض على GitHub↗

    هذا المشروع عبارة عن إطار عمل للحوسبة العلمية لنظام .NET، يوفر مجموعة شاملة من المكتبات للتحليل العددي، والإحصاء، والتحسين الرياضي. يعمل كمجموعة أدوات أساسية لتطوير التطبيقات في تعلم الآلة، ومعالجة الإشارات الرقمية، ورؤية الحاسوب. يوفر إطار العمل مجموعات أدوات متخصصة لتدريب ونشر النماذج التنبؤية، بما في ذلك الشبكات العصبية، وآلات ناقل الدعم، وأشجار القرار. كما يتميز بتكامل عميق للتحليل المرئي في الوقت الفعلي، مثل تتبع الكائنات واكتشاف ملامح الوجه، إلى جانب مكتبة مخصصة لمعالجة الإشارات الرقمية لالتقاط وتصفية إشارات الصوت والمستشعرات. تمتد مساحة الإمكانيات إلى تحليل المصفوفات عالي المستوى والجبر الخطي، ونمذجة الحالة الاحتمالية، وخوارزميات البحث الاستكشافي. كما تغطي مجموعة واسعة من أدوات معالجة البيانات، من تقليل الأبعاد والتطبيع إلى تنظيم البيانات المكانية ومكونات التصور العلمي. يتضمن النظام وحدات تحكم تكامل الأجهزة لتكوين الكاميرا، وإدارة منافذ GPIO، وأجهزة استشعار العمق المتخصصة.

    Predicts the state of a system in a two-dimensional coordinate system using a Kalman filter.

    C#
    عرض على GitHub↗4,540
  1. Home
  2. Data & Databases
  3. Spatial Coordinate Filtering

استكشف الوسوم الفرعية

  • State Estimation FiltersAlgorithmic filters used to predict the state of a system over time based on noisy measurements. **Distinct from Spatial Coordinate Filtering:** Focuses on state prediction (Kalman filtering) rather than simple boundary-based data isolation.