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基于关系原则的科学工作流管理框架 DataJoint

DataJoint for Python作为开源科学工作流管理框架,基于关系数据模型设计。框架提供一致的数据组织、计算和查询方法,适用于处理大规模实验数据。项目始于2009年,现已被多个实验室采用。DataJoint支持简便安装,提供完善的文档和教程资源,并包含针对神经科学的示例管道。该框架致力于优化数据处理流程,提高科研工作效率。

datatrove - 用于大规模文本数据处理和去重的开源Python库
DataTroveGithub大规模开源项目数据处理文本去重管道
DataTrove是一个开源Python库,专门用于处理、过滤和去重大规模文本数据。它提供预构建的常用处理模块和自定义功能支持。该库的处理流程可在本地或Slurm集群上运行,具有低内存消耗和多步骤设计,适合处理大型语言模型训练数据等大规模工作负载。DataTrove支持多种文件系统,为数据处理提供灵活解决方案。
cylc-flow - 通用工作流引擎 专注循环系统管理
CylcGithub天气预报工作流引擎开源项目气候预测环境预报
Cylc是一款通用工作流引擎,擅长高效管理循环系统。该系统在HPC平台上的天气、气候和环境预报生产中广泛应用,但不限于这些领域。Cylc提供简便的安装和使用方法,支持Python 3,采用新的调度算法,支持分支工作流。系统配备终端和Web用户界面,便于工作流监控和控制。作为开源软件,Cylc欢迎社区参与开发。
data-to-paper - 涵盖从原始数据到透明且可追溯的科学论文的全过程的AI研究框架
GithubLLMdata-to-paper可追溯性开源项目科研透明性
data-to-paper项目是一个完整的AI驱动研究框架,涵盖从原始数据到透明且可追溯的科学论文的全过程。该项目指导每一步科学研究,包括数据注释、假设生成、文献搜索、数据分析、结果解释和论文撰写。通过引入人类互动,确保手稿的追溯性和科学价值。本平台适用于各种研究领域,支持开放和特定目标的研究模式,并提供用户互动的GUI应用。
dipy - 开源MR扩散成像分析Python库
DIPYGithubMRI分析Python库开源项目扩散成像神经影像学
DIPY(Diffusion Imaging in Python)是一个开源的Python库,专门用于分析MR扩散成像。该库提供了丰富的工具和算法,用于处理和分析扩散MRI数据,包括多种扩散模型、纤维追踪方法和可视化技术。DIPY遵循科学Python规范,主要面向研究领域。它支持通过pip或conda安装,并提供详细的文档。DIPY采用BSD许可证,欢迎社区贡献。
fondant - 旨在协同构建和共享数据集的开源数据框架
FondantGithub共享操作开源项目数据处理数据框架数据集构建
Fondant是一个开源数据框架,旨在协同构建和共享数据集。它允许用户无需移动源数据即可进行数据初始化、处理和加载,支持可插拔的工作流、自定义组件以及版本追踪与数据浏览。Fondant适用于跨云端环境(如Google Cloud的Vertex和AWS的Sagemaker),使数据处理简单、可扩展,是生产环境中处理和共享数据集的理想选择。
delta-sharing - 开放协议实现跨平台大规模数据实时共享
Delta SharingGithub云存储开放协议开源项目数据交换数据共享
Delta Sharing是一个开放协议,用于安全实时交换大型数据集。它支持跨平台实时数据共享,使用REST API安全共享云数据集,通过S3、ADLS或GCS等云存储系统传输数据。用户可直接使用pandas、Tableau、Apache Spark等工具访问共享数据,无需部署特定计算平台。该协议简化了数据提供和使用流程,使数据共享更加高效便捷。
datascience - Python在数据科学领域的综合工具与资源探索
GithubJupyterPython数据科学pandas大数据开源项目机器学习
《Awesome Data Science with Python》提供了一套全面的数据科学资源,包含核心Python库如pandas和scikit-learn、多种数据可视化工具、机器学习技术,以及Jupyter环境优化和大数据处理方法。此外,还包括广泛的数据分析和处理教程,适用于不同层次的数据科学研究和应用。
cwl-airflow - 轻量级工作流管理器实现Apache-Airflow与CWL的集成
Apache-AirflowCWL-AirflowGithubPython包工作流管理开源项目管道管理
cwl-airflow是一个扩展Apache-Airflow 2.1.4功能的Python包,支持Common Workflow Language (CWL) v1.1。这个轻量级管道管理器可将CWL工作流无缝集成到Airflow环境中,提供卓越的性能和易用性。项目兼容Python 3.7,使用Apache 2.0许可证,并在GitHub上持续维护。安装便捷,可通过pip获取最新或特定版本。完整文档托管在ReadTheDocs平台,为用户提供全面的使用指南。cwl-airflow的优势在于其灵活性和与多种工具的兼容性,为复杂工作流管理提供了高效解决方案。
lineapy - 两行代码将混乱笔记本转化为数据管道的开源工具
GithubLineaPy代码追踪工作流自动化开源项目数据管道笔记本清理
LineaPy是一个开源Python工具,用于捕获、分析和转换数据科学工作流程。通过跟踪代码执行序列,LineaPy能够理解代码及其上下文,提供一套工具来清理混乱的笔记本、追溯以往工作和构建数据管道。只需两行代码,就可将复杂的工作流程转化为整洁的数据管道,帮助数据科学家更高效地将工作投入生产。
nextflow - 基于数据流模型的可扩展工作流系统 支持多平台部署
GithubNextflow可扩展性工作流系统并行计算开源项目数据流编程
Nextflow是一个基于数据流编程模型的工作流系统,用于创建可扩展、可移植和可重现的工作流。它简化了并行和分布式计算管道的编写过程,支持多种执行平台和依赖管理方式。Nextflow适用于本地机器、HPC集群、云平台和Kubernetes等环境,广泛应用于生物信息学等计算密集型领域。该项目拥有活跃的社区和完善的文档支持。
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