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Pipe

Python数据处理的中缀编程工具包

Pipe是一个Python模块,提供类似Shell的中缀语法编程能力。通过管道操作符'|'连接数据处理函数,实现高效的数据处理流程。该工具支持惰性求值、函数别名和部分初始化,内置多种数据操作函数如过滤、映射、分组等。Pipe允许创建自定义管道函数,适用于处理大型数据集和复杂数据流,有助于提高代码可读性和可维护性。

openai_pipe - 通过UNIX命令行简化OpenAI交互的实用工具
AI接口GPT3GithubOpenAIPipeRuby库命令行工具开源项目
OpenAIPipe是一个实用的库,通过简单高效的UNIX命令行工具与OpenAI进行交互。功能包括数学运算、数据格式转换和文本生成,无需深厚的编程知识,用户可以快速与OpenAI互动,提升工作效率。适用于开发者和普通用户,安装和设置方便快捷。提供详细文档指导使用。欢迎在GitHub提交bug报告和pull request,社区共建,开源项目,采用MIT许可。
PowerPipe - 简化.NET复杂工作流构建的流式接口库
.NET库GithubPowerPipe工作流构建开源项目流畅接口管道可视化
PowerPipe是一个功能丰富的.NET库,通过流式接口简化复杂工作流的构建。该库提供轻量级设计、条件步骤、并行执行和嵌套管道等特性,支持依赖注入,减少样板代码。PowerPipe还集成了错误处理、步骤补偿机制和工作流可视化工具,有助于开发者更高效地管理复杂工作流程。
pipeless - 开源框架,简化计算机视觉应用开发和部署
GithubPipeless多流处理实时处理开源框架开源项目计算机视觉
Pipeless是一个开源框架,旨在简化计算机视觉应用的开发和部署过程。该框架自动化处理代码并行化、多媒体管道和内存管理等复杂任务,加速实时应用开发。Pipeless采用模块化设计,支持动态组合处理阶段和多种推理运行时,可部署于边缘设备和云端。通过简化开发流程,Pipeless有效提升了计算机视觉项目的开发效率。
thepipe - 全能多模态数据提取API 为LLM开发赋能
APIGithubLLM接口thepi.pe多模态数据提取开源项目文档处理
thepipe是一款多功能API,支持从PDF、网页、视频等多种来源提取markdown、表格和图像数据。该工具与GPT-4等视觉语言模型兼容,可轻松集成各类LLM和向量数据库。thepipe具备AI驱动的文件类型识别、版面分析和结构化数据提取能力,为多模态LLM开发提供综合支持。开发者可选择云端服务或本地部署方式使用。
scipipe - Go语言科学工作流库 实现灵活高效的命令行管道
GithubGo语言SciPipe命令行工作流程库开源项目科学工作流
SciPipe是基于Go语言的科学工作流库,用于处理复杂命令行程序依赖关系。它支持构建灵活可重现的pipeline,具备并行执行、流式处理和自动文件命名功能。采用流程基础编程原理,SciPipe使工作流组件可重用且易于调试。主要应用于生物信息学和化学信息学领域,可高效管理大规模数据处理任务。
snakepipes - 基于Snakemake的多功能NGS数据分析工作流程
GithubNGS数据分析SnakePipesSnakemake基因组学开源项目生物信息学工作流
snakePipes提供多种NGS数据分析工作流程,包括DNA测序、ChIP-seq、RNA-seq等,支持等位基因特异性分析,并能轻松扩展到大规模数据集。这个基于Snakemake构建的框架旨在简化分析流程,提供灵活配置选项。通过Conda环境管理,snakePipes简化了安装过程,并为用户提供详细文档指导使用。该开源项目持续更新,旨在为生物信息学研究提供可靠、高效的分析工具,欢迎社区参与改进。
flowpipe - 将DevOps工作流自动化,连接云服务、人员、系统和数据
DevOpsFlowpipeGithubpipeline工作流开源项目自动化
Flowpipe是一个面向DevOps的工作流自动化平台。它通过管道功能执行HTTP调用、收集输入、发送消息和运行查询等任务。Flowpipe利用触发器基于webhook、查询或定时任务自动化工作流。作为代码驱动平台,它支持版本控制和模块化,适应现代开发需求。Flowpipe提供丰富的库模块,支持AWS、Azure、GCP等多种云服务和工具。
lineapy - 两行代码将混乱笔记本转化为数据管道的开源工具
GithubLineaPy代码追踪工作流自动化开源项目数据管道笔记本清理
LineaPy是一个开源Python工具,用于捕获、分析和转换数据科学工作流程。通过跟踪代码执行序列,LineaPy能够理解代码及其上下文,提供一套工具来清理混乱的笔记本、追溯以往工作和构建数据管道。只需两行代码,就可将复杂的工作流程转化为整洁的数据管道,帮助数据科学家更高效地将工作投入生产。
PiPPy - PyTorch模型自动化管道并行工具
GithubPiPPyPyTorchpipeline parallelism并行计算开源项目模型扩展
PiPPy是一个为PyTorch模型提供自动化管道并行功能的开源工具。它通过自动拆分模型代码和处理复杂拓扑结构,简化了管道并行的实现过程。PiPPy支持跨主机并行、与其他并行方案结合,以及多种调度策略。该工具能够帮助研究人员和开发者在不大幅修改原有代码的情况下,实现PyTorch模型的高效扩展。
awesome-pipeline - 数据流水线工具集合 简化复杂工作流程
Github工作流开源项目数据处理框架管道自动化
Awesome Pipeline收录了多种数据流水线工具,包括框架、库和平台。这些工具可帮助构建和优化各类数据处理流程,从简单的线性工作流到分布式计算均有涉及。该项目为不同规模的数据处理需求提供了丰富的开源解决方案。
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