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TSDB

高效便捷的时间序列数据集加载库

TSDB是一个时间序列数据集加载库,支持172个公开数据集的一键加载。该工具简化了研究人员和工程师的数据获取流程,使他们能专注于数据处理。TSDB具备数据下载、加载和缓存管理功能,并支持缓存目录迁移。作为PyPOTS工具箱的组成部分,TSDB为时间序列数据挖掘提供了基础支持。

lindb - 高性能、高可用、可水平扩展的开源时序数据库
GithubLinDB可扩展性开源项目时序数据库高可用性高性能
LinDB是一个基于Go语言开发的开源时序数据库系统。它采用独特架构设计,实现了高性能、高可用性和水平扩展能力。LinDB支持快速数据查询和分析,并提供直观的Web界面,包含监控仪表板、数据探索和查询解释等功能。作为开源项目,LinDB欢迎社区参与贡献。
kdb - 高性能时序数据库与编程语言 支持百万级每秒数据处理
GithubOLAPOLTPkdb+开源项目数据库编程语言
kdb+是一个通用关系型数据库管理系统(RDBMS)和编程语言。它在单CPU上能实现每秒1-1000万条记录的OLTP和OLAP处理能力。kdb+提供C、Java和.NET客户端接口,并附带完整文档和示例。该系统特别适用于金融领域,如高频交易数据处理。kdb+支持多种操作系统,包括64位和32位的Linux、Solaris、Windows及Mac平台。
dataspeech - 简化语音数据集标注与处理的实用工具
Data-SpeechGithub开源项目数据标注语音AI语音数据集音频转换
Data-Speech是一套用于语音数据集标注的实用脚本工具。它提供简洁代码库,支持音频转换和注释,有助于语音AI模型开发。该工具能重现研究论文中的注释方法,使用自然语言描述标注说话者特征。Data-Speech可处理LibriTTS-R和MLS等数据集,并为Parler-TTS库提供支持。它提供从数据集注释、特征映射到自然语言描述生成的完整工作流程。
py-caskdb - 基于Bitcask的教育型磁盘键值存储系统
CaskDBGithubPython开源项目数据库日志结构键值存储
CaskDB是一个基于Bitcask论文实现的磁盘键值存储系统,使用Python开发。它专注于教育目的,无外部依赖,适合初学者学习数据库原理。CaskDB具有低延迟、高吞吐量、易备份等特点,支持存储超过RAM容量的数据。该项目提供简单API和完整测试套件,便于快速构建和学习持久化键值存储系统。
dask - 开源灵活的并行计算库 助力大规模数据分析
DaskGithubPython库并行计算开源开源项目数据分析
Dask是一个开源的灵活并行计算库,专为大规模数据分析设计。它支持多种数据结构和算法,与NumPy、Pandas等Python数据科学工具无缝集成。Dask提供高效的并行计算能力,能处理超出单机内存的大型数据集,适用于数据科学、机器学习等领域。活跃的社区支持进一步增强了其在数据分析中的应用价值。
test-ttm-v1 - 开源时间序列预测模型 高效预测基础
GithubHuggingfaceTinyTimeMixer基础模型开源项目时间序列模型预测预训练模型
Test TinyTimeMixer (TTM)是一个开源的时间序列预测基础模型。这个项目利用预训练方法,为时间序列分析提供了有力支持。TTM致力于提升时间序列预测的效率和准确性,可应用于多种时间相关的数据分析场景。作为开源项目,它遵循Apache 2.0许可证,并在Hugging Face平台上提供。TTM为研究人员和数据科学家提供了一个探索和优化时间序列预测技术的平台。
pastas - Python开源工具助力地下水时间序列分析
GithubPastasPython包地下水开源软件开源项目时间序列分析
这是专注于地下水时间序列分析的开源Python工具。它采用面向对象结构,便于快速构建新模型。通过简洁的Python代码,用户可轻松创建、优化和分析时间序列模型。内置多种分析工具,支持Python 3.9-3.12版本,并提供丰富的文档和示例,适合各层次用户使用。
ibis - 统一 Python 数据框架 API 实现多后端数据分析
GithubIbisPythonSQL开源项目数据分析数据框架库
Ibis 是一个 Python 数据框架库,支持 20 多种后端。它提供统一 API,适用于本地和远程数据分析。Ibis 具有惰性计算、交互式探索功能,支持 Python 和 SQL 代码混合使用。通过修改单行代码即可切换不同后端,提高了数据分析的可移植性。
duckdb - 高性能分析型数据库系统 支持多种编程语言和数据导入
DuckDBGithubSQL开源项目数据分析数据库系统高性能
DuckDB是一款高性能分析型数据库系统,提供丰富的SQL方言和高级功能,包括嵌套子查询、窗口函数和复杂数据类型。该系统支持Python、R、Java等多种编程语言,并与pandas、dplyr等数据分析包深度集成。DuckDB还支持简单的CSV和Parquet文件导入,适用于多种数据分析场景。
OpenTAD - 多功能时序动作检测工具箱支持多数据集和前沿方法
GithubOpenTADPyTorch开源工具箱开源项目时序动作检测计算机视觉
OpenTAD是一个基于PyTorch的开源时序动作检测工具箱,支持9个TAD数据集。其模块化设计便于复现现有方法和实现新方法,支持基于特征和端到端的训练模式。该项目提供多种预提取特征,实现了多个前沿TAD方法,并在EPIC-KITCHENS-100和Ego4D 2024挑战赛中表现出色。
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