Top 10 Alternative e Competitor di DHTMLX UI

Le migliori alternative a 10 a DHTMLX UI recentemente recensite dalla comunità G2

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Syncfusion Essential Studio®
Di Syncfusion®
4.5/5
(650)
Descrizione del Prodotto
Syncfusion® Essential Studio è una suite di componenti e framework per lo sviluppo di applicazioni web, mobili e desktop.
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I recensori dicono che rispetto a DHTMLX UI, Syncfusion Essential Studio® è:
Più lento a raggiungere il roi
Categorie in comune con DHTMLX UI:
Librerie di Componenti

Progress Kendo UI
Di Progress Software
4.4/5
(252)
Descrizione del Prodotto
Il framework UI più completo per accelerare il tuo sviluppo HTML/JS
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I recensori dicono che rispetto a DHTMLX UI, Progress Kendo UI è:
Più lento a raggiungere il roi
Più costoso
Categorie in comune con DHTMLX UI:
Librerie di Componenti

Gmelius
Di Gmelius SA
4.4/5
(776)
Descrizione del Prodotto
Lavorate insieme, ovunque! Gmelius offre una piattaforma di collaborazione unica che si integra con gli strumenti già utilizzati dalla vostra azienda. Non c'è bisogno di migrare i vostri dati a una soluzione diversa o formare i vostri team su come utilizzare un'altra applicazione.
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I recensori dicono che rispetto a DHTMLX UI, Gmelius è:
Più lento a raggiungere il roi
Categorie in comune con DHTMLX UI:
Strumenti di gestione dei progetti
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Zoho Sprints
Di Zoho
4.5/5
(176)
Descrizione del Prodotto
Zoho Sprints è uno strumento online gratuito per la pianificazione e il monitoraggio agile. Ti consente di creare user stories, aggiungere punti di stima, programmare riunioni agili e utilizzare i timesheet per monitorare le ore di lavoro.
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Categorie in comune con DHTMLX UI:
Strumenti di gestione dei progetti

Progress Telerik
Di Progress Software
4.5/5
(200)
Descrizione del Prodotto
Progress Telerik fornisce controlli e reportistica per .NET Web (Blazor, ASP.NET Core, ASP.NET MVC, ASP.NET AJAX), JavaScript Web (Angular, React, Vue, jQuery), .NET Desktop (WPF, WinForms, WinUI, UWP), .NET Mobile (Xamarin, MAUI), Embedded Reporting, strumenti di test automatizzati e di mocking.
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I recensori dicono che rispetto a DHTMLX UI, Progress Telerik è:
Più lento a raggiungere il roi
Più costoso
Categorie in comune con DHTMLX UI:
Librerie di Componenti

Ionic: An OutSystems Company
Di Ionic
4.4/5
(153)
Descrizione del Prodotto
Gratuito e open source, Ionic offre una libreria di componenti HTML, CSS e JS ottimizzati per dispositivi mobili, gesti e strumenti per creare app altamente interattive. Costruito con Sass e ottimizzato per AngularJS.
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I recensori dicono che rispetto a DHTMLX UI, Ionic: An OutSystems Company è:
Più lento a raggiungere il roi
Categorie in comune con DHTMLX UI:
Librerie di Componenti

Reclaim.ai
Di Reclaim.ai
4.8/5
(130)
Descrizione del Prodotto
Reclaim è uno strumento intelligente per Google Calendar che ti aiuta a bloccare automaticamente il tempo per i tuoi compiti e le tue routine su tutti i tuoi calendari di lavoro e personali. Progettato per chiunque abbia un programma fitto, Reclaim aiuta ad allineare le tue priorità con il tuo calendario, a capire dove va il tuo tempo ogni settimana e a trovare il momento migliore per le tue importanti sessioni di lavoro individuale attraverso il blocco intelligente del tempo.
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I recensori dicono che rispetto a DHTMLX UI, Reclaim.ai è:
Più costoso
Meglio nel supporto
Più facile da amministrare
Categorie in comune con DHTMLX UI:
Strumenti di gestione dei progetti

GanttProject
Di GanttProject
4.3/5
(68)
Descrizione del Prodotto
GanttProject è un'applicazione di gestione progetti open-source gratuita con diagramma di Gantt, diagramma di carico delle risorse, importazione/esportazione MS Project e altro ancora.
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Più facile da configurare
Categorie in comune con DHTMLX UI:
Strumenti di gestione dei progetti

pandas python
Di pandas python
4.6/5
(96)
Descrizione del Prodotto
Pandas è una potente e flessibile libreria open-source di Python progettata per l'analisi e la manipolazione dei dati. Fornisce strutture dati veloci, efficienti e intuitive, come DataFrame e Series, che semplificano la gestione di dati strutturati (tabellari, multidimensionali, potenzialmente eterogenei) e di serie temporali. Pandas mira a essere il blocco fondamentale di alto livello per l'analisi dei dati pratica e reale in Python, offrendo una vasta gamma di funzionalità per semplificare i compiti di elaborazione dei dati. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Gestione dei Dati Mancanti: Pandas offre una facile gestione dei dati mancanti, rappresentati come `NaN`, `NA` o `NaT`, sia nei dati a virgola mobile che non. - Mutabilità delle Dimensioni: Le colonne possono essere inserite e cancellate da DataFrame e oggetti di dimensioni superiori, permettendo una manipolazione dinamica dei dati. - Allineamento dei Dati: L'allineamento automatico ed esplicito dei dati assicura che gli oggetti possano essere allineati a un set di etichette, facilitando calcoli accurati. - Operazioni di Group By: Una funzionalità di group by potente e flessibile consente operazioni di split-apply-combine sui dataset sia per l'aggregazione che per la trasformazione dei dati. - Conversione dei Dati: Semplifica la conversione di dati indicizzati diversamente in altre strutture dati Python e NumPy in oggetti DataFrame. - Indicizzazione e Sottoinsiemi: Fornisce slicing intelligente basato su etichette, indicizzazione avanzata e creazione di sottoinsiemi di grandi dataset. - Fusione e Unione: Facilita la fusione e l'unione intuitive dei dataset. - Rimodellamento e Pivoting: Offre un rimodellamento e pivoting flessibili dei dataset. - Etichettatura Gerarchica: Supporta l'etichettatura gerarchica degli assi, permettendo etichette multiple per tick. - Strumenti I/O Robusti: Include strumenti robusti per il caricamento dei dati da file piatti (CSV e delimitati), file Excel, database e per il salvataggio/caricamento dei dati dal formato ultrarapido HDF5. - Funzionalità di Serie Temporali: Fornisce funzionalità specifiche per le serie temporali, inclusa la generazione di intervalli di date, conversione di frequenze, statistiche su finestre mobili e spostamento e ritardo delle date. Valore Primario e Soluzioni per gli Utenti: Pandas affronta le sfide dell'analisi dei dati offrendo una suite completa di strumenti che semplificano il processo di manipolazione, pulizia e analisi dei dati. Le sue strutture dati e funzioni intuitive permettono agli utenti di eseguire operazioni complesse con un codice minimo, migliorando la produttività e consentendo una gestione efficiente di grandi dataset. Fornendo un'integrazione senza soluzione di continuità con altre librerie e strumenti Python, Pandas funge da pietra angolare per i flussi di lavoro di data science, permettendo agli utenti di estrarre intuizioni e prendere decisioni basate sui dati in modo efficace.
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Librerie di Componenti

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