2 repository-uri
Mapping of numerical or temporal intervals to values with support for aggregating overlapping ranges.
Distinct from Interval Querying: Distinct from interval querying or overlap detection as it focuses on the association and aggregation of values over intervals.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching data & databases · Interval-Value Aggregation. Refine with filters or upvote what's useful.
Boost is a collection of portable, high-performance source libraries that extend the C++ standard library. It provides a wide range of reusable components, data structures, and algorithms designed to add capabilities to the base language across different platforms. The project is distinguished by its extensive focus on compile-time template metaprogramming and generic programming. It implements advanced architectural patterns such as policy-based design, concept-based type validation, and the use of SFINAE for conditional template resolution to minimize runtime overhead. The library covers a
Associates intervals with values and provides mechanisms to aggregate them when intervals overlap.
Aceasta este o bibliotecă de vizualizare de tip grammar of graphics utilizată pentru a construi grafice prin maparea datelor tabelare la marcaje vizuale. Funcționează ca un instrument de vizualizare a datelor SVG și un API de analiză exploratorie a datelor, permițând utilizatorilor să randeze vizualizări complexe și hărți geografice. Biblioteca dispune de un renderer de hărți GeoJSON care proiectează coordonatele sferice într-un spațiu de pixeli bidimensional și o interfață de vizualizare Apache Arrow pentru procesarea datelor de înaltă eficiență. Suprafața sa de capabilități acoperă transformarea datelor prin binning și grupare, codificarea vizuală prin inferența automată a scalei și aplicarea schemelor de culori, precum și generarea de small multiples. Suportă randarea formelor geometrice în vizualizări stratificate și exportul imaginilor statice în medii server-side.
Ensures uniform spatial distribution and visibility of missing data points by rounding values to fixed intervals.