#Python #可视化库简要总结：

：交互逻辑可视化 | #工具

：交互逻辑可视化 | #工具在该工具中可以用类似 Markdown 的语法来描述控件的状态和操作，随之自动生成对应的交互逻辑可视化图表和可交互原型。算是一种伪代码编译工具，有利于设计师或程序员梳理交互的逻辑。

一款比较实用的数据 #可视化 #工具 ()，通过粘贴或上传表格数据，即可快速生成数据可视化图形。

一款比较实用的数据 #可视化 #工具 ()，通过粘贴或上传表格数据，即可快速生成数据可视化图形。表格数据支持 CSV、TSV、Excel 等格式，图形提供瀑布图、条形图、饼状图、散点图等多种样式。另外，开发者还可直接在页面上对数据进行可交互式的比对分析，完成后即可将数据导出成 PNG 与 SVG 格式图片，方便进行后续加工编辑。 PS：蚂蚁金服技术团队也有一款类似产品，叫。交互与用户体验做得更加到位，对中文用户更加友好，不过代码没有开源，感兴趣的也可以看下

大型语言模型基础知识可视化学习指南 ||| #指南 #可视化

大型语言模型基础知识可视化学习指南 ||| #指南 #可视化本文收集了一系列工具和文章，通过直观的可视化方式解释大型语言模型(LLM)的基础概念。 Jay Alammar的《图解Transformer》以生动的可视化说明了Transformer架构的工作原理。由于Transformer是所有语言模型的基石，理解它的基础尤为重要。《图解GPT-2》直观地展示了GPT-2的内部结构，如注意力机制等，有助于理解LLM的组成部分。 Brendan Bycroft的LLM可视化工具允许直观地探索不同LLM内部状态的变化。 Financial Times的文章解释了Transformer的重要性，以及它如何促成了生成式AI的发展。 OpenAI的Tokenizer工具演示了Tokenizer在文本处理中的作用。 Simon Wilson的文章深入解释了GPT Tokenizer的工作原理。 Greg Kamradt的Chunkviz工具展示了文本是如何被LLM处理成“块”的。 PAIR的“机器学习模型记忆还是泛化?”交互式介绍了两种学习方式及其对LLM的影响。这些资源从多个维度直观地说明了LLM的核心概念和机制，有助于科技从业者和爱好者更好地理解LLM技术的本质。

：现代化的模型图可视化和调试工具 | #工具

：现代化的模型图可视化和调试工具 | #工具提供了模型图的直观和分层可视化。它将模型操作组织到嵌套层中，使用户能够动态展开或折叠这些层。还提供了一系列功能来促进模型探索和调试，包括突出显示输入和输出操作、在节点上覆盖元数据、在交互式弹出窗口中显示图层、执行搜索、显示相同图层、GPU 加速图形渲染的能力，除其他外。目前支持 TFLite、TF、TFJS、MLIR 和 PyTorch（导出程序）模型格式，并提供扩展框架供开发人员轻松添加对其他格式的支持。

具有聊天界面的上下文数据可视化工具，使用自然语言和GPT生成数据集的可视化，可以逐步编辑可视化结果，使其更加准确，无需重新输入整

具有聊天界面的上下文数据可视化工具，使用自然语言和GPT生成数据集的可视化，可以逐步编辑可视化结果，使其更加准确，无需重新输入整个复杂查询。特点包括：自然语言生成数据可视化、使用聊天上下文编辑可视化、允许用户根据预期修改图表、通过与可视化交互逐步探索数据、上传自己的CSV数据集进行可视化、保存可视化和聊天记录、允许用户使用可视化编辑器进行编辑，并根据用户的喜好生成更好的可视化。 | #可视化 #工具

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