Apache GUI 是一个基于Java的Apache服务器GUI管理工具，用来帮助管理 Apache HTTP 服务器。

MongoCola (MagicMongoDBTool) 是一个用 C# 开发的 MongoDB 的图形化客户端软件。

GroovyHelp是一款帮助软件，它能够帮助Java开发人员方便快速地查找Javadoc文档并对其进行高效管理，从此无需苦寻chm格式的帮助文档了。

随着NoSql的流行，MongoDB这款阶层型数据库慢慢被大家熟悉。园子里面的一线码农同志也在连载 8天学通MongoDB。 大家可能已经熟悉了图形界面的数据库管理工具，对于命令行可能不是很顺手。

RockMongo 是一个PHP5写的MongoDB管理工具。

Redis Desktop Manager是一个快速，简单和跨平台的Redis桌面管理器图形用户界面。

<a href='http://www.open-open.com/open308225.htm'>GroovyHelp</a> 3.0.9 GA 发布，GroovyHelp是一款帮助软件，它能够帮助Java开发人员方便快速地查找Javadoc文档并对其进行高效管理，从此无需苦寻chm格式的帮助文档了。

每一天，人们都淹没在信息的海洋中。用户在主动获取和被动接受过程中，都始终避免不开一个“效率”的诉求。在这信息海洋，用户目前面对了什么样的困境呢？

matplotlib在python中一般会与numpy同时出现，解决一些科学计算和数据的可视化问题。

在实际工作中经常需要在服务器上添加定时任务，当任务多了的时候管理起来就比较麻烦，所以想要有一个方便使用和管理的crontab工具

MuLaViTo 是一个多层的可视化框架，允许你使用图形的方式绘制继承应用之间的关系图，另外还提供可 K 最短路径算法。

可视化的音频录制，音频波形自然流畅。

现在每次绘制GGplot的图，都会使用 theme_bw（）去除灰色的背景信息，现在使用cowplot 似乎变的很简单，图的排列和注释也变得很简单。

在Python中，有很多数据可视化途径。因为这种多样性，造成很难选择。本文包括一些比较常见的可视化工具的样例，并将指导如何利用它们来创建简单的条形图。

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。

MuLaViTo 是一个多层的可视化框架，允许你使用图形的方式绘制继承应用之间的关系图，另外还提供可 K 最短路径算法。

Tulip 是一种专为巨大的图形可视化的软件系统。它可在个人电脑（ PIII 600 256MB内存）管理多达50万的图形 。Tulip 架构提供下列功能：三维可视化，三维的修改，插件支持，支持集群和导航，自动图形绘制，自动聚类图，自动选择的内容，并自动着色元素等。

UDOC是一个可视化一些Java类的工具。它能够动态地产生了一些类似UML的图，从各种来源（Javadoc，Java源代码和Java二进制文件）。

Python profiling工具，可视化检查程序瓶颈。

使用Raw你可以在数分钟内就轻松完成一些高级数据可视化工作（当然，你最好能先拜读一下flowingData的Nathan Yau的讲解）。整个过程相当简单：从一个电子表格（甚至web页面中）中拷贝数据–选择数据可视化类型（Raw会推荐最合适的类型）–然后拖动所要分析的数据到预先定义的分析类别（如下图，非常直观）。然后你可以下载矢量、PNG或JSON格式的分析结果。