dvc

提升机器学习项目可重复性和快速迭代的命令行工具

DVC 数据版本控制机器学习版本管理 VS Code扩展 Github 开源项目

DVC是一个命令行工具和VS Code扩展，用于管理机器学习项目的数据和模型版本控制。数据存储在云端，版本信息保存在Git仓库，通过轻量级管道实现快速迭代。DVC还支持本地实验跟踪和对比，允许在无服务器的情况下分享和重现实验结果。

文档

automate-dv - 简化Data Vault 2.0数据仓库构建的开源工具

AutomateDVData Vault 2.0ETLGithubdbt开源项目数据仓库

AutomateDV是一个开源的dbt包，用于自动化Data Vault 2.0数据仓库的ETL流程。该工具可提高开发效率，减少错误，并支持多线程执行生成的SQL。它允许数据建模者从映射元数据直接生成大部分ETL代码，使ETL开发人员能够专注于少量定制化SQL。AutomateDV兼容多个数据平台，并提供详细文档和示例项目，方便用户快速掌握Data Vault 2.0数据仓库的构建过程。

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。

DLTA-AI - AI赋能的数据标注、追踪和注释工具

DLTA-AIGithub分割模型开源项目数据标注机器学习目标跟踪

一款集成先进计算机视觉模型的工具，简化图像数据集创建，支持零样本分割和目标跟踪，提供多种模型选择与自定义导出格式，无缝结合Labelme，提升标注效率。

dcs - Debian源代码搜索引擎及工具链

DebianGitHub ActionsGithub代码搜索开源项目源码镜像索引

dcs是一个开源的Debian源代码搜索引擎项目。它包含源码解包、索引创建、排名计算和Web应用等完整工具链。项目采用优化的C代码和分布式架构，提高了索引和搜索效率。dcs可用于快速定位和浏览Debian源代码，也为代码分析研究提供了基础。该项目包含多个组件，如dcs-unpack用于解包Debian源镜像，dcs-index用于创建索引，compute-ranking用于计算包和文件排名，以及dcs-web作为Web应用界面。这些组件共同构成了一个完整的Debian源代码搜索和分析系统。

aqueduct - 支持使用Python定义和部署机器学习和LLM任务的开源MLOps框架

AqueductGithubMLOpsPython API云基础设施开源开源项目

Aqueduct是一个开源MLOps框架，支持使用Python定义和部署机器学习和LLM任务，适配各种云基础设施如Kubernetes、Spark和AWS Lambda。Aqueduct能将代码无缝迁移到云端或在不同云间转换，并提供模型执行与性能监控。该框架还提供集中的代码、数据和元数据管理，保障工作流顺利运行并及时通知异常情况。

DCR - 扩散模型数据复制研究与优化方法分析

Diffusion模型Github开源项目数据复制机器学习生成式AI计算机视觉

DCR项目聚焦扩散模型中的数据复制问题，整合了两篇重要论文的研究成果和代码。项目内容包括数据复制现象分析、缓解策略提出、模型微调指南、推理方法、评估指标计算以及数据集资源。这些研究成果为提升扩散模型的生成质量和原创性提供了重要参考。

file.d - 快速灵活的数据流处理工具 file.d

Githubfile.d开源项目插件系统数据管道日志收集高性能

file.d作为开源数据流处理工具，以其卓越的性能和灵活性脱颖而出。它不仅能高效处理文件数据，还支持多种输入输出方式。与同类工具相比，file.d处理速度提升10倍以上，同时确保内存使用可控和数据传输稳定。该工具完美适配现代云原生环境，配置简便，并与Prometheus和Vault无缝集成，特别适合大规模Kubernetes集群的日志管理需求。

dclm - 大型语言模型训练与评估的开源综合框架

DataComp-LMGithub大语言模型开源项目数据处理模型训练评估

DataComp-LM是一个开源的大型语言模型训练和评估框架。它提供了超过300T的CommonCrawl标准语料库、基于open_lm的预训练方案和50多项评估指标。研究人员可利用该框架在411M至7B参数规模下进行数据集构建实验。通过数据集优化，DataComp-LM已显著提升了模型性能，创建了多个跨规模表现优异的高质量数据集。

djl - 简洁易用的Java深度学习框架，支持多引擎切换

Deep Java LibraryGithubJava框架开源开源项目机器学习深度学习

Deep Java Library (DJL) 是一个开源、高级、与深度学习引擎无关的Java框架，提供简单易用的深度学习体验。Java开发者无需成为机器学习专家即可使用现有技能构建、训练和部署模型。DJL支持自动选择CPU/GPU并提供最佳性能，用户可以随时在项目中切换引擎。其符合人体工程学的API接口指导用户完成深度学习任务，支持从模型加载到训练和推理的全流程操作，简化深度学习模型的集成。

dlpack - 促进深度学习框架间张量共享与协作

DLPackGithub内存共享开源项目张量结构深度学习框架

DLPack是一种开放的内存张量结构，用于深度学习框架间的张量共享。它简化了框架间的运算符共享，便于封装供应商级运算符实现，支持快速切换后端实现。作为跨框架复用的桥梁，DLPack不直接实现张量和操作，而是促进深度学习生态系统的协作，为用户提供更多运算符选择和框架混合使用的可能性。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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