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aspnetcore-grafana项目为ASP.NET Core应用提供Grafana仪表板，基于.NET 8新增的System.Diagnostics.Metrics收集性能指标。通过Prometheus采集数据，项目提供可导入Grafana的JSON文件，实现对ASP.NET Core应用性能的可视化监控。这些仪表板直观展示各项性能指标，包括HTTP请求、数据库查询、内存使用等，便于开发者快速分析应用性能瓶颈，进行针对性优化。预配置的仪表板使开发者能轻松监控和优化ASP.NET Core应用性能。

TA是一个基于Pandas和Numpy的Python技术分析库,专门用于金融时间序列数据的特征工程。该库实现了43种技术指标,涵盖成交量、波动性、趋势和动量等方面,包括移动平均线、布林带、MACD等。TA为金融数据分析和量化交易策略开发提供了全面的工具支持。

evaluate是一个开源的机器学习评估工具库，支持Numpy、Pandas、PyTorch、TensorFlow和JAX等多种框架。它提供了数十种涵盖自然语言处理和计算机视觉等领域的常用评估指标。用户可以使用evaluate进行模型评估、性能对比和结果报告。该库还支持创建新的评估模块并推送至Hugging Face Hub，便于比较不同指标的输出。evaluate的其他特点包括类型检查、指标卡片和社区指标功能，为研究人员和开发者提供了全面的模型评估支持。

kafka_exporter 是一个专为 Prometheus 设计的 Kafka 指标导出工具。支持 Apache Kafka 0.10.1.0 及以上版本，可收集 Broker、Topic 和消费者组的关键指标。提供二进制文件和 Docker 镜像，部署简便。通过丰富配置选项，可灵活定制监控范围和安全设置。集成 Grafana 仪表板，便于数据可视化。适用于需要全面监控 Kafka 集群性能的场景。

kube-state-metrics 是一个用于监听 Kubernetes API 服务器并生成集群对象状态指标的开源工具。它专注于监控部署、节点和 Pod 等对象的健康状态，而非单个 Kubernetes 组件。该项目提供未经修改的原始 Kubernetes API 数据，保持与 API 对象相同的稳定性。kube-state-metrics 通过 HTTP 端点以纯文本形式输出指标，可与 Prometheus 等监控系统集成使用。

AI signals平台提供AI驱动的高精度交易信号和先进指标工具，增强市场洞察力，助力交易策略优化。经2019年起回测，AI信号胜率达74%，月回报30%-75%。平台配备交易社区、全天候支持，适合各级别交易者。注重客观描述平台功能，避免过度营销语言，符合第三方介绍网站定位。

qryn是一款轻量级的开源可观测性解决方案，支持日志、指标、追踪和性能分析。它兼容多种标准如Loki、Prometheus、Tempo和Pyroscope，使用Bun和ClickHouse作为底层技术。qryn支持多种查询语言，可通过多种协议接收数据，并提供内置的数据浏览器和Grafana兼容性。作为社区驱动的项目，qryn旨在提供一个不受供应商限制的可观测性选择。

TA-Lib Python是一个基于Cython的金融技术分析库,提供150多种市场技术指标和蜡烛图模式识别。性能优于原始SWIG接口,支持NumPy、Pandas和Polars等数据处理库。该库为金融分析软件开发者提供多种技术分析工具,可用于处理市场数据,计算移动平均线、MACD、RSI、布林带等指标。

这是一个全面的Prometheus资源集合,包含官方文档、教程、书籍、视频、博客等学习资料,以及部署工具、仪表盘和各类导出器等实用工具。对于想要学习和使用这一开源监控系统的开发者和运维人员来说,是一个很好的参考。