Rich visualization of large datasets
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 20/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- jupyter-notebook
- Área
- data-visualization
Línea de trabajo
El issue no menciona archivos del repositorio, pruebas ni puntos de entrada. Empieza revisando el comportamiento de carga diferida y acceso aleatorio de la DANDI API y el proyecto fastplotlib enlazado en un Jupyter notebook; todavía se necesitan un alcance concreto de integración y un criterio de finalización.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Hi, I just came across this repo. I haven't looked into DANDI in detail but it seems like there's a nice API which can provide lazy loading and random access to files (assuming those file types support lazy loading), correct me if I'm wrong?
Anyways I'm writing a new library to perform very fast visualizations in jupyter notebooks, it can leverage Vulkan/WGPU using an expressive API. I'm curious to see how it would perform with DANDI.
- Lenguaje dominante
- Jupyter Notebook
- Estrellas
- 9
- Forks
- 20
- Merge medio
- 1 h 56 min
- PR fusionados (30 d)
- 2
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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