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数据处理
DataChain学习资料汇总 - 现代化Python数据处理库
DataChain是一个为人工智能设计的现代Python数据处理库,旨在组织非结构化数据并在本地大规模处理。本文汇总了DataChain的主要特性、使用教程和学习资源,帮助读者快速了解和上手这个强大的数据处理工具。
Neptune-client 入门指南 - 为基础模型训练打造的实验追踪工具
Neptune-client 是一款专为基础模型训练设计的实验追踪工具。本文将介绍 Neptune-client 的主要功能和使用方法，帮助读者快速上手这一强大的机器学习实验管理平台。
unstructured - 开源非结构化数据处理工具包 - 简化LLM数据准备流程
unstructured是一个开源Python库,提供了一套工具用于处理非结构化数据如PDF、图片、Word文档等,可以简化大语言模型(LLM)的数据准备流程。
Data-Juicer学习资料汇总 - 一站式多模态数据处理系统
Data-Juicer是一个一站式多模态数据处理系统,旨在为大语言模型提供更高质量、更丰富、更易"消化"的数据。本文汇总了Data-Juicer的各种学习资料,包括项目介绍、文档、示例、工具等,帮助读者快速入门和深入了解这个强大的数据处理工具。
awesome-mlops学习资料汇总 - 机器学习运维的工具和资源指南
本文汇总了awesome-mlops项目中收录的各类MLOps工具和学习资源,为从事机器学习运维的开发者和工程师提供全面的参考。
Python机器学习第三版学习资料汇总 - 应用机器学习与深度学习的实用指南
本文汇总了Python机器学习第三版的相关学习资源,包括代码仓库、章节内容、配套练习等,为读者提供全面的学习参考。
Elasticsearch-py: 强大灵活的Python客户端
Elasticsearch-py是Elasticsearch官方提供的Python客户端,为Python开发者提供了便捷高效的方式与Elasticsearch交互。本文将全面介绍Elasticsearch-py的特性、安装使用方法以及主要功能,帮助读者快速掌握这个强大的工具。
开源数据工程项目精选:打造现代数据基础架构
本文深入介绍了一系列优秀的开源数据工程项目,涵盖数据分析、存储、集成、处理等各个环节,为数据工程师打造现代化数据基础架构提供了全面的技术选型参考。
Awesome Node-Based UIs: 探索图形化编程的未来
深入了解node-based UI的世界，探索其在可视化编程、工作流设计和数据处理中的应用，以及最新的开源工具和库。
BatchFlow: 强大灵活的数据处理与机器学习工作流框架
BatchFlow是一个功能强大、灵活高效的Python库,用于处理大规模数据集和构建复杂的机器学习工作流。它提供了方便的批处理功能,可以轻松处理超出内存容量的大型数据集,并支持定义灵活的数据处理和机器学习流程。
Pathway: 强大的Python ETL框架助力实时数据处理和AI应用
Pathway是一个Python ETL框架,专为流处理、实时分析、LLM管道和RAG(检索增强生成)而设计。它提供了易用的Python API,支持批处理和流式数据处理,由高效的Rust引擎驱动,可轻松部署到Docker和Kubernetes环境。
Feathr: 企业级数据和AI工程的统一平台
Feathr是一个开源的特征存储和特征工程平台,旨在简化机器学习工作流程,提高数据科学家和工程师的生产力。它提供了丰富的API和UI界面,支持特征定义、转换、注册和共享,并能实现批处理和在线服务。
Nuclio: 高性能无服务器平台助力数据科学与实时处理
Nuclio是一个开源的高性能无服务器框架,专注于数据密集型、I/O密集型和计算密集型工作负载。它与流行的数据科学工具无缝集成,支持多种数据和流式处理源,能够在CPU和GPU上执行,是数据科学家和开发者的理想选择。
cuDF: 革命性的GPU加速数据处理库
cuDF是一个高性能的GPU加速数据处理库,为pandas用户提供零代码修改的加速体验,大幅提升数据科学工作流程的效率。
Modin: 加速你的pandas工作流程的一行代码替换方案
Modin是一个用于替代pandas的高性能数据处理库,通过简单地更改一行导入代码,就能实现多核并行计算,大幅提升pandas工作流程的速度和性能,同时完全兼容现有的pandas API。
数据工程师成长之路:全面剖析2024年数据工程技能图谱
本文全面解析了2024年数据工程师的技能图谱,涵盖了从编程语言、数据库、数据处理到云计算、机器学习等多个领域的核心技能,为有志于从事数据工程的读者提供了清晰的学习路径和发展方向。
Amphi-ETL: 革新数据处理的Python低代码ETL工具
Amphi-ETL是一款创新的Python低代码ETL工具,旨在简化数据处理流程,提高效率。它支持结构化和非结构化数据处理,生成可部署的Python代码,为数据科学家和工程师提供了强大而灵活的数据管道开发解决方案。
Linfa: 用Rust构建机器学习应用的全面工具包
Linfa是一个用Rust语言开发的开源机器学习框架,旨在为日常机器学习任务提供全面的算法和工具支持。它类似于Python的scikit-learn,专注于常见的预处理任务和经典机器学习算法。
RecTools: 打造推荐系统的高效利器
RecTools是一个功能强大的Python库,旨在简化和加速推荐系统的构建过程。它集成了数据处理、指标计算、多种推荐模型以及模型选择框架,为开发者提供了一站式的推荐系统解决方案。
RecSysDatasets: 推荐系统数据集大全
RecSysDatasets是一个汇集了各类推荐系统数据集的开源项目,为推荐系统研究提供了丰富的数据资源。本文全面介绍了该项目收录的各领域数据集,包括数据来源、规模、特点等,是推荐系统研究者的重要参考。
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