Awesome GitHub RepositoriesThree-Dimensional Visualizations

Apache ECharts is a JavaScript data visualization library used for rendering interactive charts and complex data visualizations in web browsers. It functions as a canvas-based charting engine and a statistical data visualization suite that transforms datasets into visual representations. The framework provides specialized capabilities for three-dimensional data visualization, including the generation of 3D plots and globe visualizations. It also serves as a web-based geographic mapping tool for overlaying heatmaps, routes, and data distributions onto interactive maps. The library covers a br

ECharts is a JavaScript data visualization library and web charting framework used to render interactive 2D and 3D data plots within a web browser. It functions as a visualization engine that transforms raw data into customizable charts and graphs. The project includes a WebGL-based hardware acceleration engine specifically for producing three-dimensional plots and globe visualizations. This allows the library to handle large and complex datasets through GPU-accelerated rendering. The framework supports both canvas-based raster rendering and SVG-based vector rendering. It provides capabiliti

Babylon.js is a JavaScript game engine and real-time graphics renderer designed for creating interactive three-dimensional visuals and applications. It functions as a web-based 3D framework and WebGL engine that enables the deployment of high-performance 3D content across various web platforms and devices. The project provides tools for web-based 3D game development, real-time graphics rendering, and the creation of browser-based interactive visualizations. It also supports the development of WebXR virtual and augmented reality experiences using standard web technologies. The framework cover

The Point Cloud Library is a collection of C++ algorithms designed for filtering, registering, and analyzing large-scale 3D spatial datasets. It provides a framework for 3D point cloud processing, incorporating tools for spatial data filtering and geometric feature estimation. The library includes specialized systems for aligning multiple spatial datasets into a single unified coordinate system and a rendering engine for the visual inspection and analysis of processed point cloud data. It also features tools for calculating spatial descriptors to identify structural patterns and shapes within

Visdom is a tool for scientific experiment tracking and real-time data monitoring. It provides a programmatic interface for broadcasting live plots, rich media, and training metrics from scripts to an interactive web dashboard. The project specializes in high-dimensional data analysis, offering capabilities to project complex feature sets into 2D space using t-SNE and visualize PyTorch model embeddings. It organizes visualizations into named environments, allowing users to isolate different experimental runs and compare plots across these environments in a single view. The system covers a br

This project is a collection of optional, community-contributed algorithms and specialized vision tools that extend the core OpenCV framework. It serves as a comprehensive library of extra modules for computer vision research, providing advanced toolsets for image processing, visual data analysis, and object detection. The library includes specialized frameworks for augmented reality tracking, biometric face recognition, and three-dimensional pose estimation. It provides distinct capabilities for identifying AR markers, tracking 3D object silhouettes, and performing neural network vulnerabili

Stellarium is an open-source 3D planetarium simulator and cross-platform sky map used for astronomical observation and study. It provides a real-time simulation of the night sky that renders astronomical objects and atmospheric conditions using OpenGL. The software functions as a visualization tool to show how stars and planets appear through optical instruments. It allows users to identify celestial objects from any location on Earth, simulate stargazing site visibility, and plan targets for observation with binoculars or telescopes. The system incorporates an atmospheric scattering model,

This project is a collection of PyTorch learning resources and educational guides designed to teach the construction and training of neural networks. It serves as a comprehensive deep learning tutorial covering various model architectures and practical implementation strategies. The resources provide specific guidance on implementing computer vision tasks, such as image classification and synthetic imagery generation, as well as reinforcement learning agents using value networks and experience replay. It also covers sequential data modeling through recurrent networks and generative modeling u

This project is a manifold learning and non-linear dimensionality reduction library used to project high-dimensional data into lower-dimensional spaces while preserving topological structure. It functions as a parametric embedding framework and a topological data visualization library for identifying clusters and patterns within complex datasets. The library distinguishes itself through parametric neural mapping, which uses neural networks to learn functional mappings that allow for out-of-sample projections and the reconstruction of original data. It supports supervised and semi-supervised d

Verba is a retrieval-augmented generation interface and chatbot that uses Weaviate to provide factual answers based on private datasets. It functions as a vector database knowledge base, combining a hybrid search engine with an orchestration interface to connect various large language model providers and embedding services. The system differentiates itself through a RAG pipeline manager for adjusting text chunking rules and retrieval settings, alongside a 3D vector space visualization tool for analyzing the spatial organization and clustering of high-dimensional embeddings. It employs a modul

This is a PyTorch-based computer vision library for detecting 2D and 3D facial landmark coordinates. It functions as a facial landmark detector and reconstruction tool, utilizing deep learning to identify precise geometric points on human faces from image datasets. The library allows for the selection of specific detection backends to balance accuracy and processing speed. It supports the integration of precomputed bounding box files, which enables the system to bypass the initial detection phase and proceed directly to landmark extraction. The toolkit includes capabilities for batch image p

DensePose is a 3D human pose estimation framework designed to map 2D image pixels to a 3D surface-based model of the human body in real time. It functions as a computer vision anatomical mapper that projects 2D visual data onto a 3D surface to create detailed anatomical representations. The system operates as an image-to-3D texture transfer engine, localizing 2D image annotations onto 3D models to apply photographic textures to digital human representations. It uses a surface-based body mapping method to associate human pixels in an RGB image with specific coordinates on a 3D body template.

NonEuclidean is a graphics framework and rendering engine designed to compute and display three-dimensional scenes using non-standard spatial rules and geometries. It serves as a visualization tool for exploring complex mathematical spaces where traditional Euclidean laws of distance and angle do not apply. The project implements custom rendering pipelines to visualize non-standard geometric projections and warped spatial logic. This includes the ability to map non-Euclidean coordinates to Poincaré disk or Klein models to render curved space on flat screens. The system utilizes dynamic metri

H3 is an open-source library that provides a hierarchical hexagonal grid system for geospatial indexing. It projects the Earth onto an icosahedron and tiles each face with hexagons to minimize distortion, then encodes each hexagon as a 64-bit integer that stores its resolution and position in the hierarchy. This integer encoding enables fast bitwise operations for grid navigation and spatial analysis. The library offers a comprehensive set of grid topology algorithms for computing neighbor relationships, distances, and paths between cells directly on the hexagonal grid without geographic coor

यह प्रोजेक्ट एक मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है जो सुपरवाइज्ड और अनसुपरवाइज्ड लर्निंग एल्गोरिदम के कार्यान्वयन का एक संग्रह प्रदान करती है। यह एक डीप लर्निंग फ्रेमवर्क, एक सांख्यिकीय क्लासिफायर संग्रह, और अनसुपरवाइज्ड लर्निंग और डाइमेंशनलिटी रिडक्शन के लिए टूल्स के एक सुइट के रूप में कार्य करती है। यह लाइब्रेरी न्यूरल नेटवर्क्स के निर्माण को सक्षम बनाती है, जिसमें पैटर्न रिकग्निशन के लिए मल्टी-लेयर परसेप्ट्रॉन्स और कन्वेन्शनल नेटवर्क्स शामिल हैं। यह उच्च-आयामी डेटासेट्स को विज़ुअलाइज़ करने के लिए प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस और मैनिफोल्ड लर्निंग करने के लिए टूल्स भी प्रदान करती है, साथ ही क्लस्टरिंग एल्गोरिदम का एक सुइट जो पुनरावृत्त विभाजन के माध्यम से अनलेबल डेटा को समूहित करता है। यह प्रोजेक्ट प्रेडिक्टिव मॉडलिंग क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है, जिसमें डिसीजन ट्रीज़, k-नियरेस्ट नेबर्स, बेयस क्लासिफायर्स, सपोर्ट वेक्टर मशीन्स और रिज रिग्रेशन का उपयोग करके क्लासिफिकेशन और रिग्रेशन कार्य शामिल हैं। इसमें इमेज क्लासिफिकेशन वर्कफ़्लो और अनलेबल डेटा के विश्लेषण के लिए टूल्स भी शामिल हैं।

Orange3 is a visual data mining platform that provides an interactive canvas for building data analysis workflows without writing code. At its core, it offers a widget-based visual programming environment where users connect configurable components to perform data preprocessing, machine learning model training, statistical evaluation, and interactive visualization. The platform is built on NumPy-backed data tables with domain descriptors that define variable names, types, and roles, and includes a lazy SQL query proxy for working with database tables without loading all data into memory. The

यह प्रोजेक्ट एक व्यापक मशीन लर्निंग शैक्षिक संसाधन और ट्यूटोरियल श्रृंखला है जिसे इंटरैक्टिव Jupyter Notebooks के संग्रह के रूप में वितरित किया गया है। यह मशीन लर्निंग लाइफसाइकिल के एंड-टू-एंड कार्यान्वयन के लिए व्यावहारिक Python उदाहरण प्रदान करता है, जिसमें सुपरवाइज्ड और अनसुपरवाइज्ड लर्निंग, डीप लर्निंग और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग शामिल हैं। यह संसाधन ट्रांसफॉर्मर, जेनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क और कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क सहित जटिल आर्किटेक्चर के लिए विस्तृत कार्यान्वयन गाइड प्रदान करके खुद को अलग करता है। इसमें सिम्युलेटेड वातावरण के भीतर Q-learning और Deep Q-Networks का उपयोग करके रीइन्फोर्समेंट लर्निंग एजेंट विकसित करने के लिए विशेष कोर्सवेयर भी शामिल है। सामग्री डेटा साइंस क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करती है, जिसमें डेटा इंजीनियरिंग पाइपलाइन, फ़ीचर एन्कोडिंग और डाइमेंशनलिटी रिडक्शन शामिल हैं। यह क्रॉस-वैलिडेशन और डायग्नोस्टिक मेट्रिक्स के माध्यम से मॉडल मूल्यांकन पर व्यापक सामग्री प्रदान करती है, साथ ही नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग, सेंटीमेंट एनालिसिस और जेनरेटिव AI जैसे उन्नत विषय भी शामिल हैं। पूरा पाठ्यक्रम Jupyter Notebooks के भीतर इंटरैक्टिव निष्पादन के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो निष्पादन योग्य कोड, रिच टेक्स्ट और विज़ुअलाइज़ेशन को जोड़ता है।

Side-Menu.Android, Android एप्लिकेशन्स के लिए एक पुन: प्रयोज्य UI कंपोनेंट है जो स्लाइड-आउट नेविगेशन ड्रॉअर प्रदान करता है। इसे डेवलपर्स को एप्लिकेशन सेक्शन्स और यूज़र ऑप्शन्स को एक स्ट्रक्चर्ड, छिपे हुए पैनल में व्यवस्थित करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो प्राथमिक कंटेंट क्षेत्र के लिए एक साफ़ इंटरफ़ेस बनाए रखता है। यह कंपोनेंट अपने विज़ुअल प्रेजेंटेशन के माध्यम से अलग है, जो सुसंगत और सहज यूज़र अनुभव सुनिश्चित करने के लिए Material Design दिशानिर्देशों का पालन करता है। इसमें एक डेटा-ड्रिवन मेनू पदानुक्रम है जो नेविगेशन आइटम्स के तार्किक समूहीकरण की अनुमति देता है, और इसमें मेनू खोले या बंद किए जाने पर पॉलिश विज़ुअल ट्रांज़िशन प्रदान करने के लिए फ्लूइड सर्कुलर रिवील एनिमेशन शामिल हैं। जटिल लेआउट और इंटरैक्शन लॉजिक को एक ही मॉड्यूलर क्लास में एनकैप्सुलेट करके, यह लाइब्रेरी कई स्क्रीन्स पर नेविगेशन के कार्यान्वयन को सरल बनाती है।

Kaolin एक PyTorch 3D डीप लर्निंग लाइब्रेरी है जो 3D ज्यामिति प्रसंस्करण, भौतिकी सिमुलेशन, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, और कंप्यूटर विज़न के लिए ग्रेडिएंट-आधारित रेंडरिंग के लिए टूल का एक व्यापक सूट प्रदान करती है। इस लाइब्रेरी में एक डिफरेंशिएबल 3D रेंडरर और मेश और पॉइंट क्लाउड जैसे 3D अभ्यावेदन को बदलने और बदलने के लिए एक ज्यामिति प्रसंस्करण टूलकिट शामिल है। इसमें त्रि-आयामी वस्तुओं और दृश्यों के बीच भौतिक इंटरैक्शन और टकराव की गणना करने के लिए एक 3D भौतिकी सिमुलेशन इंजन भी है। यह टूलकिट 3D डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए यूटिलिटीज प्रदान करती है, जिसमें इंटरैक्टिव दृश्य और टर्नटेबल एनिमेशन का निर्माण शामिल है। अतिरिक्त क्षमताएं 3D डेटासेट प्रबंधन, डेटा प्रीप्रोसेसिंग, और 3D अभ्यावेदन रेंडरिंग को कवर करती हैं।

This is an interactive notebook-based course that teaches machine learning from Python fundamentals through deep learning and natural language processing. It uses real datasets and multiple frameworks within a structured, hands-on curriculum that combines concise explanations with executable code cells, built-in datasets, and embedded exercise checkpoints. Learning progresses through data preparation and exploration, classical machine learning workflows, computer vision with convolutional neural networks, and natural language processing with deep learning, all delivered as a cohesive progressi