Rich visualization of large datasets
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 20/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- jupyter-notebook
- Ambito
- data-visualization
Direzione di ricerca
La issue non nomina file del repository, test o punti di ingresso. Inizia esaminando il comportamento di caricamento lazy e di accesso casuale della DANDI API e il progetto fastplotlib collegato in un Jupyter notebook; sono ancora necessari un ambito di integrazione concreto e un criterio di completamento.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
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.
- Lingua principale
- Jupyter Notebook
- Stelle
- 9
- Fork
- 20
- Merge medio
- 1h 56m
- PR unite (30g)
- 2
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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