awesome-repositories.com
Blog
awesome-repositories.com

Descoperă cele mai bune repository-uri open source cu căutare AI.

ExploreazăCăutări recomandateAlternative open-sourceSoftware self-hostedBlogHartă site
ProiectDespreCum realizăm clasamentulPresăServer MCP
LegalConfidențialitateTermeni
© 2026 Bringes Technology SRL·VAT RO45896025·hello@awesome-repositories.com
·

2 repository-uri

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

Găsește cele mai bune repo-uri cu AI.Vom căuta cele mai potrivite repository-uri folosind AI.
  • querz/mcaselectorAvatar Querz

    Querz/mcaselector

    4,580Vezi pe GitHub↗

    mcaselector este un editor de fișiere de salvare Minecraft, selector de chunk-uri de lume și manager de regiuni. Permite modificarea structurii și dimensiunii fișierelor de lume prin eliminarea chunk-urilor nedorite sau gestionarea datelor regionale. Instrumentul oferă o interfață vizuală pentru selectarea chunk-urilor specifice de lume care urmează să fie exportate sau șterse dintr-un fișier de salvare. Permite extragerea chunk-urilor și regiunilor selectate în fișiere separate pentru backup-uri sau transferuri. Software-ul efectuează procesare binară de nivel scăzut, inclusiv parsarea NBT și maparea coordonatelor la regiuni, pentru a identifica și modifica structurile specifice ale entităților și tile-urilor din lume. Suportă modificarea binară in-place pentru a șterge chunk-uri fără a rescrie întreaga salvare a lumii.

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

    Javachunksdeleteexport
    Vezi pe GitHub↗4,580
  • accord-net/frameworkAvatar accord-net

    accord-net/framework

    4,540Vezi pe GitHub↗

    Acest proiect este un framework de calcul științific pentru ecosistemul .NET, oferind o suită cuprinzătoare de biblioteci pentru analiză numerică, statistică și optimizare matematică. Acesta servește ca un toolkit fundamental pentru dezvoltarea aplicațiilor în machine learning, procesarea semnalelor digitale și computer vision. Framework-ul oferă toolkit-uri specializate pentru antrenarea și implementarea modelelor predictive, inclusiv rețele neuronale, mașini cu vectori suport (SVM) și arbori de decizie. Se distinge, de asemenea, prin integrări profunde pentru analiză vizuală în timp real, cum ar fi urmărirea obiectelor și detectarea trăsăturilor faciale, alături de o bibliotecă dedicată de procesare a semnalelor digitale pentru captarea și filtrarea semnalelor audio și ale senzorilor. Suprafața de capabilități se extinde la descompunerea matricială de nivel înalt și algebră liniară, modelarea probabilistică a stărilor și algoritmi de căutare euristică. Acoperă, de asemenea, o gamă largă de utilitare pentru manipularea datelor, de la reducerea dimensionalității și normalizare până la organizarea datelor spațiale și componente de vizualizare științifică. Sistemul include controllere de integrare hardware pentru configurarea camerei, gestionarea porturilor GPIO și hardware specializat de detectare a adâncimii.

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

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

Explorează sub-etichetele

  • 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.