haupt

多功能元数据API及数据管理工具

Polyaxon Haupt API sandbox metadata Github 开源项目

Haupt提供Polyaxon的元数据API、工件流、沙盒和空间管理，简化数据管理和追踪。强大的API功能使集成数据处理管道变得轻松，并支持实时数据监控。Haupt支持多种数据流模式和高效空间分配，适用于各种数据驱动应用。与Polyaxon生态系统无缝衔接，提高生产力和数据准确性。

OpenMetadata - 开源统一元数据平台促进数据发现观察与治理

GithubOpenMetadata元数据管理开源项目数据发现数据治理数据质量

OpenMetadata是一个开源元数据管理平台，集成数据发现、观察和治理功能。它拥有中央元数据存储库、列级血缘分析和团队协作工具，支持75种以上数据源连接器。该平台致力于帮助组织充分利用数据资产，实现全面的元数据管理。

odd-platform - 开源数据发现与可观察性平台

GithubODD Platform元数据管理开源项目数据发现数据可观察性数据治理

ODD Platform是一个开源的数据发现和可观察性平台,为数据团队提供现代化的用户友好环境。该平台具备联邦数据目录、端到端数据血缘、ML实验记录和数据质量监控等功能,有助于提高数据民主化效率、增强协作能力并缩短数据发现时间。作为开放数据发现规范的参考实现,ODD Platform支持多种数据源集成,适合需要改善数据治理的组织使用。

para - 开源多租户后端框架助力快速应用开发

GithubParaREST API可扩展后端框架多租户对象存储开源项目

Para是开源多租户后端框架,专注对象存储和检索。提供RESTful API、全文搜索、分布式缓存,支持多种数据库和搜索引擎。可独立部署或集成JVM应用,加速开发。框架文档完善,有多语言客户端,获Erudika长期支持。适用于快速构建可扩展的云端应用后端。

backstage - 统一管理基础设施和服务的开源开发者门户框架

BackstageGithub云原生开发者门户开源框架开源项目软件目录

Backstage是一个开源开发者门户框架，最初由Spotify创建，现由CNCF托管。它提供软件目录、模板和技术文档等核心功能，用于统一管理微服务、基础设施和文档。通过集中化的软件目录，Backstage帮助团队高效开发高质量代码，同时保持开发自主性。该框架为开发环境提供端到端的流线化解决方案，并拥有丰富的插件生态系统，可扩展其定制性和功能。

Hauservice - 统一平台优化房产管理效率与沟通

AI工具Hauservice人工智能任务追踪沟通平台物业管理

Hauservice整合房产管理流程于单一数字平台，优化沟通效率。平台集成任务管理、信息共享和AI分析功能，简化房产管理流程。它不仅改善租户与管理者间的互动，还助力建立稳定的租户关系。通过提高运营效率，Hauservice旨在简化房产管理，使管理者更专注于业务发展。

datahub-gma - DataHub通用元数据架构的开源实现

DataHubGMAGitHubGithub元数据架构开源项目

datahub-gma是LinkedIn开源的通用元数据架构(GMA)实现，为DataHub提供后端支持。该项目提供元数据搜索和发现功能，支持可扩展的元数据管理。GMA架构设计灵活，有助于企业高效管理元数据资源。项目托管于GitHub，欢迎社区参与贡献。

kopilot - Kubernetes工作负载与安全审计的AI解决方案

GithubKopilotKubernetes安全配置审计开源项目诊断

Kopilot可以诊断Kubernetes集群中的不健康工作负载并提供原因分析，同时审计资源以发现安全配置问题。支持在macOS、Linux等多种操作系统上安装，通过设置环境变量即可运行，轻松执行诊断和审计任务，并将支持更多AI服务。

Hex - 强化端到端数据分析与协作的AI驱动平台

AI工具AI驱动Hex协作工作空间数据分析数据可视化

Hex整合了数据探索、深度分析和交互式应用构建功能于一体的AI驱动协作平台。支持SQL、Python、R等多语言，提供内置可视化工具和App Builder，便于创建交互式仪表盘。平台支持团队协作，集成主流数据仓库，具备企业级安全性，旨在提升数据团队的分析效率和洞察共享。

German-NLP - 德语自然语言处理开源工具及资源汇总

German-NLPGithub工具开源项目文本语料库语言处理资源

本页面收录了德语自然语言处理的各种开源工具和资源，涵盖文本语料库、通用资源、语言处理、语义分析、语音处理和机器翻译等多个类别。这些资源注重易用性和用户友好性，且保持持续更新。社区贡献和建议帮助维护列表的时效性。

hdbscan - 灵活高效的层次密度聚类算法

GithubHDBSCAN密度聚类开源项目数据分析机器学习聚类算法

HDBSCAN是一种高性能的层次密度聚类算法，能够处理不同密度的聚类并对参数选择更加稳健。该算法主要参数直观易选，无需复杂调优，适合探索性数据分析。HDBSCAN具有快速可靠的特点，能返回有意义的聚类结果。此外，它还支持异常检测和分支检测，并提供可视化工具辅助理解聚类结果。该开源项目在GitHub上提供详细文档和示例，支持Python 2和3版本。

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