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tz

全球时区数据库追踪本地时间变迁

tz(时区数据库,又称zoneinfo或tzdb)是一个记录全球各地本地时间历史的开源项目。它包含代码和数据,定期更新以反映时区边界、UTC偏移和夏令时规则的变化。tz展示了过去的各种本地时间规则,为未来变化提供参考。广泛应用于操作系统和软件的时间管理,虽然数据不完全权威,但项目持续接受改进,旨在为时间转换提供可靠资源。

wtf - 终端个人信息仪表板
GithubGoWTF仪表盘开源开源项目终端
WTF是一款开源的终端个人信息仪表板,为用户提供快速访问重要但不常用的数据和信息。支持GitHub、Google日历、HackerNews等多种模块,可通过配置文件自定义。全球广受开发者欢迎,欢迎社区贡献。
modeltime - R语言时间序列预测框架 整合机器学习与传统方法
GithubR语言modeltime工作流开源项目时间序列预测机器学习
modeltime是R语言的时间序列预测框架,简化了预测工作流程,整合机器学习和传统分析方法。支持ARIMA、ETS、Prophet等模型,可与tidymodels生态系统集成。通过6步流程,用户可快速构建、评估和部署预测模型,适用于高性能时间序列分析。框架还包括modeltime.h2o用于AutoML、modeltime.gluonts用于深度学习,以及modeltime.ensemble用于集成预测。这些组件共同构成了一个全面的时间序列分析生态系统,为不同规模和复杂度的预测任务提供解决方案。
meta-rules-dat - 多格式地理数据文件管理工具
GeoIPGeoSiteGithubMetaCubeX下载地址开源项目规则集
meta-rules-dat项目提供多种格式的地理位置数据文件,包括GeoIP和GeoSite。支持GitHub、JSdelivr等多种下载方式,提供常用和精简版本。适用于网络代理和内容过滤,整合多个数据源,并增加特殊类别,便于用户灵活配置规则。
tsflex - 高效灵活的时间序列处理和特征提取Python工具包
GithubPython库tsflex开源项目数据分析时间序列处理特征提取
tsflex是一个Python工具包,用于时间序列处理和特征提取。它支持多变量、多模态时间序列数据,并可与多种处理和特征提取库集成。tsflex采用基于视图的操作,实现低内存占用和快速执行。该工具包提供直观的API,对序列数据几乎没有假设,能处理异步数据。此外,tsflex还具备特征选择、执行时间记录和序列化等高级功能。
IBM-Z-zOS - 大型机操作系统开源资源和工具集合
GitHubGithubIBMz/OS开源项目操作系统资源库
IBM-Z-zOS项目是面向大型机Z/OS操作系统社区的开源资源库。该项目提供样例程序、教育模块、工作流和SMF工具等多种资源,方便用户探索Z/OS功能。虽无官方支持,但欢迎社区反馈。项目包含GitHub使用指南,适合各层级的mainframe开发者和爱好者使用,为Z/OS学习和开发提供宝贵资源。
mtail - 高效日志数据提取与时序数据库集成工具
Githubmtail应用程序日志开源项目指标提取日志监控时间序列数据库
mtail是一款开源的日志数据提取工具,专为系统运营者设计。它能从应用程序日志中提取指标数据,并将其导出至时序数据库或分析工具,用于监控和警报。mtail通过简单的程序定义提取规则,无需修改原应用即可实现监控。支持JSON和Prometheus等多种数据格式,可与collectd、StatsD和Graphite等系统无缝集成。mtail为监控需求提供了灵活高效的解决方案,弥补了应用程序自身缺乏内部状态导出功能的空白。
your-life - 将人生分割为年月周的可视化工具
Github人生规划开源项目数据展示时间管理生命可视化自我认知
Your Life是一个开源项目,提供生命可视化工具,将人生划分为年、月、周三个维度展示。项目基于Tim Urban的'Your life in Weeks'文章,通过直观界面展示时间流逝,为用户提供新的人生规划和时间管理视角。
tods - 多变量时间序列的自动化异常检测系统
GithubTODS多变量数据开源项目异常检测时间序列自动机器学习
TODS是一个专注于多变量时间序列数据异常检测的全栈自动化机器学习系统。它提供数据处理、时间序列处理、特征分析等全面模块,支持点级、模式级和系统级三种检测场景。TODS的主要特点包括全栈机器学习功能、广泛的算法支持,以及能够自动搜索最佳模块组合构建最优管道的自动化机器学习能力。
griddb - 为IoT和大数据应用提供强大支持的分布式数据库
GithubGridDBIoTJava客户端NoSQL开源项目数据库
GridDB是一款支持NoSQL和SQL接口的分布式数据库,专为IoT和大数据应用设计。它具有高可扩展性、高吞吐量和低延迟特性,适用于处理时序数据和大规模数据集。GridDB支持多种编程语言客户端,并提供丰富的连接器生态系统,可满足实时IoT数据处理和复杂分析查询等多样化数据管理需求。
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