Vispy 是一个高性能的交互式 2D/3D 的数据可视化库。利用图形处理器 GPU 通过 OpenGL 库来显示非常大的数据集

在大数据爆炸的时代，跨多个行业的公司都巧妙地汇总数据来精确定位数字、趋势和模式，这是他们改善服务的关键。但随着数据越来越繁琐和复杂，向管理这些数据和提取数据价值的组织提出了一个挑战。在过去的几年中，许多有价值的分析解决方案进入市场，在2013年，3D可视化技术会是一种新的管理、分析和交互数据的方式吗？

利用Python语言实现Grib数据可视化主要依靠三个库——pygrib、numpy和matplotlib。pygrib是欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的GRIG API C库的Python接口，通过这个库可以将Grib数据读取出来；numpy是Python的一种开源的数值计算扩展，这种工具可用来存储和处理大型矩阵；matplotlib是python著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图；在数据可视化过程中，我们常需要将数据在地图上画出来，所以还需要matplotlib的一个子包basemap，负责地图绘制。

TeaWeb是一个可视化的Web代理服务，目标是将代理服务、日志、统计、监控等集成在同一个服务中，让开发者简单地启动就可以使用。

Mapv 是一款基于百度地图的大数据可视化开源库，可以用来展示大量的点、线、面的数据，每种数据也有不同的展示类型，如直接打点、热力图、网格、聚合等方式展示数据。

jsMaker 是一个真正的可视化 JavaScript 编程工具，提供开发和调试的支持。

对于降低产品对于用户的使用门槛是否也曾经对你造成困扰？交互设计中对用户体验尤为重视、可视化效果就成了设计中的制高点。

Graphviz是开源可视化图形软件。它有几个主要的图形布局计划，具有网络和交互图形界面，以及辅助工具，图书馆和语言绑定。

Linux 上用来实现数据的图形可视化的应用程序有很多，从简单的 2-D 绘图到 3-D 制图，再到科学图形编程和图形模拟。幸运的是，这方面的工具有很多开放源码实现，包括 gnuplot、GNU Octave、Scilab、MayaVi、Maxima 等。每个工具都有自己的优缺点，并且都是针对不同的应用程序而设计的。对这些开放源码图形可视化工具进行一下探索，有助于我们更好地决定哪个工具最适合我 们的应用程序。

商业领域、研究领域、技术发展领域使用的数据总量非常巨大，并持续增长。就Elsevier而言，每年从ScienceDirect下载的文章有7亿篇，Scopus 上的机构档案有8万个、研究人员档案有 1 千 3 百万，Mendeley上的研究人员档案有 3 百万。对于用户来说，从这个数据海洋中抓到关键信息越来越难。

DroidDraw是基于Java Swing的Android界面设计器，可以通过它生成复杂的Android Layout Xml文件。

云计算设计以一种高性价比的方式利用强大的计算机和通信网络功能，云计算系统可以让企业低价使用巨大的计算、存储和网络资源。我们大多数人都以这种或那种方式使用着云计算，如果你有 Gmail、Yahoo! Mail 或 Hotmail 的电邮帐号，那么你就有了云计算前端的使用经验。

Web File Management Tool (Webfmt) 是一个功能强大使用简单的 Ajax 的文件管理工具，界面简单直观。<br>

JRequisite 是一个敏捷的需求管理工具，主要目的是为开发者社区提供一个免费、友好而且功能强大的需求分析和变更管理工具。

Mongodb是一款性能优良，功能丰富的文档型非关系型数据库。由于该数据库 是开源项目并且还在不断更新中，目前为止在任何平台上都不能找到功能相对完整的客户端数据库管理工具。而越来越多的项目中使用了Mongodb，使得管理起来十分麻烦.如果点点鼠标就搞定了.那改有多好。

LeanPM 是一个项目管理软件，用来管理客户的需求和项目中的功能之间的对应关系。

sTodo 是一个用Java 开发的简单TODO管理工具。

RVM用于在一台主机上管理多个Ruby发行版或运行时实现。

Ufinder 基于页面级的文件管理应用。

这个一个简单的Redis数据库在线管理工具 本项目参考于phpRedisAdmin，部分核心代码源自于此项目