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datacompy

多框架支持的开源数据比较库

DataComPy是一个开源的Python数据比较库,支持Pandas、Spark、Polars等多种数据框架。它提供了超越简单equals()的功能,包括统计信息输出和匹配精度调整。该库可通过pip或conda安装,并支持Spark、Dask等额外功能。DataComPy为不同数据处理后端提供统一的比较接口,适用于数据分析和质量控制。

galaxy - 开源数据分析平台 助力科研工作流程
GalaxyGithubPython开源软件开源项目数据分析生物信息学
Galaxy是一个开源数据分析平台,为科研人员提供用户友好的界面,支持无需编程经验的复杂数据分析。该平台适用于生物信息学、基因组学等领域,集成多种工具和工作流程。Galaxy还提供丰富的社区资源,包括在线帮助、文档和培训材料,便于用户快速上手和充分利用平台功能。
xorbits - 轻松扩展数据科学与机器学习工作负载的开源框架
GithubPython APIXorbits大数据处理开源计算框架开源项目机器学习
Xorbits 是一款开源计算框架,旨在简化数据科学和机器学习任务的扩展。从数据预处理到模型部署,Xorbits 支持整个流程。它可以利用多核或GPU加速单机计算,或扩展至数千台机器,以处理TB级数据和大型模型的训练。Xorbits 提供兼容 pandas、NumPy、PyTorch 和 XGBoost 等库的 Python API,无需深入了解基础设施即可完成工作负载扩展。
similarities - 文本和图像相似度计算与语义搜索的高效工具
CLIPGithubsimilarities图像相似度开源项目文本相似度语义搜索
该工具包提供多种文本和图像相似度计算及语义匹配算法,支持高效处理亿级数据。主要功能包含文本相似度计算、文本搜索、图文匹配、图像搜索等多种算法。项目采用Python3开发,支持命令行操作,基于PyTorch和FastAPI等技术,可实现多语言环境下的高效向量表示及检索,开箱即用。
foldcomp - 高效压缩和索引大规模蛋白质结构数据集的开源工具
FoldcompGithub开源项目数据存储氨基酸编码生物信息学蛋白质结构压缩
Foldcomp是一个开源的蛋白质结构压缩和索引工具。通过编码主链和侧链的扭转角,它将每个氨基酸残基压缩至13字节,大幅降低存储需求。Foldcomp支持单链PDB文件压缩,提供命令行和Python API接口,可进行压缩、解压缩、序列提取等操作。此外,Foldcomp还提供了多个预构建的大规模蛋白质结构数据库,如AlphaFoldDB和ESMAtlas,便于研究人员使用。
awesome-opensource-data-engineering - 全面的数据工程开源项目资源库
Github开源开源项目数据分析数据处理数据工程数据管理
该资源库汇集了数据工程领域的开源项目,覆盖数据分析、业务智能、数据湖和数据治理等方面。包含Apache Spark、Flink等分析工具,Debezium、Kafka等数据捕获和消息系统,以及各种数据格式、集成工具和工作流管理系统。为数据工程实践提供了全面的开源解决方案参考。
data-solutions-framework-on-aws - AWS数据解决方案框架加速企业数据平台构建
AWSCDKGithub基础设施即代码开源项目数据解决方案框架最佳实践
Data Solutions Framework on AWS是基于AWS CDK开发的数据解决方案框架,内置AWS最佳实践。该框架支持TypeScript和Python,提供智能默认配置和可定制模块,让开发者能通过基础设施即代码(IaC)快速组建数据平台。DSF大幅缩短了数据平台的开发周期,同时保证了解决方案的质量和规范。框架的抽象层设计使开发者能够专注于业务逻辑,而不必深入云基础设施细节。
datavines - 多功能数据质量管理平台
DatavinesGithub多种执行模式开源项目插件设计数据目录数据质量
Datavines是一个开源的数据质量管理平台,提供数据目录、质量检查和数据剖析功能。它支持27种内置检查规则,4种检查类型,并采用插件化设计以扩展数据源和执行引擎。Datavines支持多种数据源,包括MySQL、Impala、StarRocks、Doris等,能满足不同企业的数据管理需求。该平台易于部署,支持高可用性,是企业DataOps的重要工具。
pycaret - 开源的低代码Python机器学习库,能够简化和自动化机器学习工作流程
GithubPyCaretPython低代码开源开源项目机器学习
PyCaret是一个开源的低代码Python机器学习库,能够简化和自动化机器学习工作流程。通过减少代码量,PyCaret使实验更高效、更快速。它支持scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost等多种机器学习框架,用户可以通过少量代码完成模型训练、评估和预测。无论是经验丰富的数据科学家,还是对低代码解决方案感兴趣的用户,PyCaret都是理想选择。
medpy - 医学图像处理的Python库和工具集
GithubMedPyPython库医学图像处理开源软件开源项目数据分析
MedPy是一个开源的医学图像处理Python库,专注于高维图像处理。它提供丰富的功能和脚本集合,支持PyPI和Conda-Forge安装。MedPy具有完善的文档和教程,适用于Python 3及以上版本。该项目在GitHub上维护,为医学图像处理研究和应用提供了有力支持。MedPy支持医学图像的分割、配准、滤波等多种处理任务,广泛应用于放射学、神经影像学等医学领域。
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