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dim

开源数据安装管理器,简化项目数据处理

Data Installation Manager (DIM) 是一个开源工具,旨在像包管理器一样高效管理项目中的开源数据。用户可以通过DIM记录数据源URL和进行后处理操作,利用dim.json文件快速准备所需数据。DIM支持解压缩、编码转换等常见任务,并且能够通过CKAN搜索数据和使用GPT-3生成数据处理代码。更多详情和安装方法请参考官方文档。

dud - 高效数据版本管理与流程自动化工具
DudGithub命令行工具开源项目数据版本控制数据管道
Dud是一款轻量级数据版本管理工具,支持大文件处理和数据流程自动化。它采用YAML文件存储数据操作步骤,能够灵活构建数据处理流程。相比同类工具,Dud性能更优,操作更简单,专注于数据管理核心功能。它采用显式提交机制,默认使用符号链接,并通过Rclone实现高效的远程缓存管理。Dud不会隐式修改数据,为用户提供更可控的数据处理体验。
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。
pip - Python 包管理工具 简化依赖安装与管理
GithubPython包安装器Python开发pip包管理开源软件开源项目
pip 是 Python 的包管理工具,用于安装、升级和卸载 Python 包。它支持从 Python Package Index 和其他索引安装packages,兼容多种 Python 版本。pip 每三个月更新一次,提供依赖管理、版本控制和环境隔离等功能,并有完善的文档和社区支持。
amundsen - 开源数据发现和元数据引擎 提高数据分析生产力
AmundsenGithub元数据引擎开源项目数据发现数据管理
Amundsen是一个开源数据发现和元数据管理平台,通过索引数据资源并提供基于使用模式的搜索功能,帮助数据团队提高工作效率。该平台支持多种数据源集成,包括数据库、仪表盘和ETL工具,为用户提供全面的数据资产视图。Amundsen的核心功能类似于数据资源的搜索引擎,让数据分析师和工程师能够快速找到所需的数据。
dashy - 全面整合的开源自托管服务管理工具
DashyDockerGithub仪表板开源开源项目自托管服务
Dashy是一个开源的自托管服务管理工具,通过单一界面集中访问和组织各类自托管应用。它具备多页面支持、实时状态监控、动态小部件、即时搜索、主题自定义、多样化图标、用户认证和多语言等功能。Dashy支持Docker部署和源码安装,并可在多个云平台上一键部署。作为一个注重隐私和安全的免费开源项目,Dashy为自托管服务管理提供了便捷可靠的解决方案。
dismap - 高效的网络资产发现与识别工具
DismapGithub开源项目指纹识别网络扫描识别工具资产发现
Dismap是一款开源的网络资产发现和识别工具,适用于内外网环境。此工具可快速扫描并识别web/tcp/udp协议和指纹信息,准确定位资产类型。凭借4500多条web指纹规则,Dismap能协助红队快速定位潜在风险资产,同时支持蓝队检测可疑脆弱资产。其全面的指纹规则库和多样化的识别方式,使其成为网络安全专业人员进行资产管理和安全评估的有力工具。
irods - 开源数据管理软件实现存储虚拟化和工作流自动化
GithubiRODS开源项目数据发现数据工作流数据管理软件数据虚拟化
iRODS是一款开源数据管理软件,广泛应用于研究、商业和政府组织。通过数据存储资源虚拟化,iRODS使用户能够控制数据,不受存储位置和设备限制。该软件提供数据虚拟化、数据发现、工作流自动化和安全协作等核心功能,支持插件扩展,并配备完善的测试、文档和支持服务。作为拥有25年历史的项目,iRODS在数据管理领域占据重要地位。
DeepBI - 多数据源支持的AI数据分析平台,实现数据查询与可视化
DeepBIGithub人工智能多平台支持开源项目数据分析平台数据可视化
DeepBI是一款AI驱动的数据分析平台,利用大语言模型进行数据探索、查询、可视化和共享。平台支持对话获取数据结果,生成持久化查询与可视化,兼容MySQL、PostgreSQL、Doris、StarRocks等多种数据源,并支持Windows、Linux、Mac等操作系统。
DVC AI - 全面优化机器学习数据管理流程
AIAI工具DataChain数据处理数据管理机器学习
DVC AI为机器学习提供全面数据管理解决方案。功能涵盖数据预处理、实验跟踪和模型版本控制。可高效处理海量非结构化数据,支持自动标注、偏差缓解和重复项去除。采用无数据复制的版本控制和共享机制,结合云端技术,显著优化机器学习工作流程。
data-juicer - 大语言模型数据处理系统,提供多模态数据支持
Data-JuicerGithub多模态数据处理大规模语言模型开源项目数据处理数据模型协同开发
Data-Juicer 是一款强大的一站式数据处理系统,专为大语言模型设计。它支持多模态数据处理,具有80多种操作符和20多个配置方案,提供高效且并行的数据处理能力。其友好的用户体验和全面的文档,使其成为生产环境中的优选方案。
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