meta-rules-dat

多格式地理数据文件管理工具

MetaCubeX GeoIP GeoSite 下载地址规则集 Github 开源项目

meta-rules-dat项目提供多种格式的地理位置数据文件，包括GeoIP和GeoSite。支持GitHub、JSdelivr等多种下载方式，提供常用和精简版本。适用于网络代理和内容过滤，整合多个数据源，并增加特殊类别，便于用户灵活配置规则。

megfile - 统一跨平台文件操作库支持多种存储后端

GithubPythonmegfile多协议支持开源项目文件操作库智能路径

megfile提供统一的文件操作接口，支持本地文件系统、S3等多种存储后端。它兼容fs、s3、sftp、http、stdio和hdfs等协议，提供智能打开、同步、删除等功能。通过完善的边界处理和类型提示，megfile简化了跨平台文件操作，使开发者能专注于核心业务逻辑。

datavines - 多功能数据质量管理平台

DatavinesGithub多种执行模式开源项目插件设计数据目录数据质量

Datavines是一个开源的数据质量管理平台，提供数据目录、质量检查和数据剖析功能。它支持27种内置检查规则，4种检查类型，并采用插件化设计以扩展数据源和执行引擎。Datavines支持多种数据源，包括MySQL、Impala、StarRocks、Doris等，能满足不同企业的数据管理需求。该平台易于部署，支持高可用性，是企业DataOps的重要工具。

tzdb - 自动更新的IANA时区数据JavaScript库

GithubIANA时区npm包tzdb开源项目时区数据库时区选择器

tzdb是一个自动更新的JavaScript库，简化IANA时区数据处理。它提供替代名称、主要城市和时区偏移信息，适用于构建时区选择功能。该库包含多个API，支持时区分组和UTC选项，便于开发者实现灵活的时区管理。

awesome-json-datasets - 免费开放的海量JSON数据集合

APIGitHubGithubJSON开源开源项目数据集

awesome-json-datasets项目收集了大量免费开放的JSON格式数据集，内容涵盖比特币、气候、犯罪、货币等多个领域。项目为每个数据集提供直接访问链接，并附有使用提示，方便开发者和数据分析师快速获取所需资源。作为一个综合性的JSON数据集索引，该项目为数据驱动的应用开发和研究提供了便利。

datahub - 现代数据栈的开源元数据管理平台

DataHubGithub元数据管理开源项目数据发现平台数据目录

DataHub是一款开源数据目录平台,为现代数据栈提供全面的元数据管理。它支持数据发现、治理、血缘分析,集成多种数据源,并具备实时更新能力。DataHub采用灵活的元数据模型,支持GraphQL API,易于扩展和集成。通过提升数据资产的可见性和可用性,DataHub为数据团队创造价值。

erdtree - 跨平台文件系统分析与磁盘使用统计工具

Githuberdtree命令行工具开源项目文件系统工具磁盘使用统计跨平台

erdtree是一款现代化的跨平台文件系统分析工具，提供多线程处理和全面的磁盘使用统计功能。它能识别.gitignore规则和隐藏文件，支持多种度量方式和布局选项。erdtree集成了du、tree、find、wc和ls等工具的功能，提供类似ls -l的视图、正则表达式和glob搜索、细粒度排序等特性，为文件系统分析提供全面而高效的解决方案。

awesome-open-data-centric-ai - 开源工具提升数据驱动的AI构建效率

DCAIData-centric AIGithubRenumicsopen-source工具unstructured data开源项目

该项目提供了多种开源工具，旨在在非结构化数据上实现数据驱动的AI工作流。通过系统地提升训练数据集的质量，可以开发出在实际应用中具备更高价值的AI系统。工具涵盖数据版本控制、嵌入和预训练模型、可视化与交互、异常和噪声检测、可解释性、主动学习等多个类别，且均为活跃维护，适用于日常使用。目标是帮助用户发现并利用这些工具，从而提高AI系统的开发效率和质量。

deepdataspace - 开源计算机视觉数据集工具提供可视化标注和分析功能

DeepDataSpaceGithub开源数据集工具开源项目数据可视化数据标注模型分析

DeepDataSpace是一个开源计算机视觉数据集工具，提供交互式数据可视化、探索和智能标注功能。支持多平台和协作工作流，易于安装使用。通过直观界面帮助用户高效管理和分析大规模图像数据集，适用于CV项目开发和研究。

MetaCLIP - CLIP模型数据处理优化工具

CLIPGithubMetaCLIP图像文本对开源项目数据清洗预训练模型

MetaCLIP是一个改进CLIP模型数据处理的开源项目。它提出了一种新的数据筛选算法,无需依赖现有模型即可从头整理数据。该项目强调数据质量,提供了可扩展到CommonCrawl全数据集的方法。MetaCLIP公开训练数据分布,提高了透明度,并为CLIP模型提供标准化的实验设置,便于控制实验和公平比较。

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。

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