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elki

Java开源数据挖掘框架 聚焦聚类和异常检测研究

ELKI是一个Java开源数据挖掘框架,重点研究聚类分析和异常检测算法。该框架提供了众多可参数化的算法和数据索引结构,以提升性能和扩展性。ELKI采用模块化设计,方便研究人员和学生进行扩展,并鼓励贡献新方法。作为一个公平、实用的算法评估和基准测试平台,ELKI支持多种数据类型、距离度量和文件格式。

tribuo - 提供分类、回归、聚类、异常检测和多标签分类的Java机器学习库
GithubJavaTribuo分类回归开源项目机器学习
Tribuo是一个用于分类、回归、聚类、异常检测和多标签分类的Java机器学习库。它提供加载、特征处理和数据转换的完整解决方案,并包括评估所有预测类型的类。Tribuo支持通过配置文件重复构建模型,并允许模型序列化以便跨平台部署。该库还集成了TensorFlow、ONNX和XGBoost等流行机器学习工具,并兼容多种Java平台版本。该项目由Oracle Labs领导,欢迎社区贡献。
docker-elk - Docker化的Elastic Stack部署和管理解决方案
DockerElastic StackElasticsearchGithubKibanaLogstash开源项目
docker-elk项目基于Elastic官方Docker镜像,提供了一种使用Docker和Docker Compose运行Elastic Stack最新版本的方法。用户可以利用Elasticsearch的搜索聚合功能和Kibana的可视化能力分析数据。该项目配置简单灵活,适合快速搭建开发环境。它还包含TLS加密和Search Guard变体,并提供了详细的配置和扩展说明。
Java - Java算法实现库助力学习计算机科学基础
GitHubGithubJava开源项目教育目的算法
该Java算法实现库旨在教育目的,包含多种计算机科学概念的算法。项目鼓励实践学习,有助于深入理解算法原理。尽管效率可能不及标准库,但为学习者提供了宝贵的见解和经验。项目欢迎贡献,并有详细指南。
esper - 开源实时数据流处理和复杂事件分析组件
EsperGithubJava事件序列分析复杂事件处理开源项目流式SQL
Esper是一个用于Java和.NET平台的复杂事件处理(CEP)、流式SQL和事件序列分析组件。它支持实时数据流处理、复杂事件分析和流式SQL查询。Esper以GPL v2许可证开源,也提供商业授权选项。项目持续更新,9.0.0版本后要求Java 17环境。Esper为开发者提供了灵活的实时数据处理工具。
elk-docker - ELK日志管理系统Docker镜像
DockerELKElasticsearchGithubKibanaLogstash开源项目
elk-docker是一个集成Elasticsearch、Logstash和Kibana的Docker镜像,提供集中式日志管理解决方案。支持多个ELK版本,包括最新的8.15.0及历史版本。通过Docker Hub可快速部署,实现高效的日志收集、存储和分析。适用于需要简化日志管理的开发和运维团队。
spring-data-elasticsearch - 简化Elasticsearch与Spring的集成
ElasticsearchGithubJavaSpring Data开源项目数据库集成数据访问
Spring Data Elasticsearch是一个简化Elasticsearch与Spring框架集成的开源项目。它提供POJO与Elasticsearch文档的交互模型,支持Repository风格的数据访问层。该框架支持Java配置和XML命名空间,包含ElasticsearchOperations类,集成对象映射和注解元数据。它能自动实现Repository接口,支持自定义搜索方法,为开发者提供便捷的Elasticsearch集成方案。
awesome-java - 全面收录Java开发优质工具和库
GithubJava开源项目框架软件开发
这是一个全面收录Java框架、库和软件的精选列表,涵盖构建工具、字节码操作、机器学习等多个领域。项目提供丰富的Java开发资源,可提高开发效率和代码质量。不同经验水平的开发者都能在此找到有价值的工具和库,用于增强Java项目开发。
Alink - 阿里巴巴开源的Flink机器学习算法平台
AlinkFlinkGithub开源项目机器学习算法平台阿里巴巴
Alink是阿里巴巴开发的基于Flink的开源算法平台,提供丰富的机器学习算法和工具。该平台支持Java和Python接口,具有高性能和可扩展性。Alink包含完整的教程、组件列表和算法库,适用于数据分析和机器学习领域。用户可在本地或集群环境中使用Alink进行数据处理和模型训练,满足不同应用场景的需求。
flink - 开源流处理框架 实时批处理数据分析利器
Apache FlinkGithub开源项目批处理数据流流处理框架
Apache Flink是开源流处理框架,专注于高性能流处理和批处理。框架提供Java和Scala API,支持高吞吐低延迟的事件处理。主要特性包括事件时间处理、灵活窗口操作和exactly-once语义。Flink还集成了图计算、机器学习库,并可与Hadoop生态系统无缝对接。该框架适用于实时分析和大规模数据处理场景,为企业提供强大的数据处理能力。
elasticdl - Kubernetes原生深度学习框架,支持弹性调度和容错
ElasticDLGithubKubernetesPyTorchTensorFlow开源项目深度学习
ElasticDL是一个Kubernetes原生的深度学习框架,提供故障容错和弹性调度功能。通过Kubernetes的原生设计,ElasticDL能够实现故障恢复,并与其优先权抢占机制协同工作,提高集群整体利用率。框架支持TensorFlow和PyTorch,界面简洁,用户可通过命令行进行分布式训练。无论在本地、内部集群还是公有云,ElasticDL都能快速启动深度学习任务。
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