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DataFrame

高效C++数据分析库,支持多种统计和多线程功能

DataFrame是一个高效的C++数据分析库,提供类似于Python的Pandas和R的DataFrame功能。它支持数据切片、连接、分组操作,并具备统计、金融及机器学习算法。该库特别适合处理大数据集,拥有优异的性能和多线程支持。通过多种内置算法和可添加的自定义算法,用户可以灵活分析和处理数据。DataFrame还与Polars等工具进行了性能对比,展现了其在大数据处理上的显著优势。

actor-framework - Actor模型框架CAF 构建高性能可扩展分布式系统
Actor模型C++框架CAFGithub分布式系统并发编程开源项目
CAF是开源Actor模型编程框架,为单机、数据中心和云端应用提供高性能可扩展运行环境。框架支持轻量级Actor、数据流、HTTP/WebSocket和消息模式匹配。CAF让开发者能在高抽象层构建健壮可扩展的软件,同时保持高性能。无论是单机应用还是分布式系统,CAF都提供必要的工具和抽象。
FinanceDataReader - 全球金融数据读取工具 支持多市场实时行情
ETFFinanceDataReaderGithub开源项目指数股票金融数据
FinanceDataReader是一款开源金融数据读取工具,支持获取全球主要市场的股票、指数、ETF和加密货币数据。通过简单的API接口,用户可以访问韩国、美国、中国等多个国家和地区的历史价格及实时行情。该工具适用于个人投资者和专业机构进行市场分析和数据研究。
Finance-Python - Python金融计算库 支持量化交易与分析
GithubPython开源项目指标库资产组合优化量化交易金融计算
Finance-Python是一个开源的金融计算库,使用纯Python实现。它为量化交易提供了多种工具,包括定价分析、技术指标和复合运算指标库。该项目支持与pandas集成,并具备金融日期计算、资产组合优化和产品定价模型等功能,适用于金融分析和量化交易研究。
SFML - 简单快速的跨平台多媒体开发库
C++GithubSFML多媒体库开源开源项目跨平台
SFML是一个跨平台的开源多媒体开发库,提供窗口、图形、音频和网络功能。它使用C++编写,支持C、.Net、Ruby、Python等多种语言。SFML适用于商业和个人项目,无使用限制。该库提供完善的文档和教程,并拥有活跃的社区,有助于开发者快速构建多媒体应用。
ta-lib-python - 高效金融技术分析库 支持多种指标与图表识别
GithubPythonTA-Lib开源项目技术分析指标金融市场
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。
peaks-consolidation - 实现大型CSV文件处理与分析高效跨平台工具
CSV文件处理Github开源项目数据查询文件分析文件预览跨平台应用
peaks-consolidation是一个开源项目,提供了一款跨平台工具,专注于大型CSV文件的高效处理。该工具能自动识别分隔符,支持文件即时预览和验证。项目还引入了新型查询语句,用于处理文件、内存表和网络流数据。其功能涵盖文件扩展、表连接、数据过滤、分组和排序等,显著提升了数据处理的效率和灵活性。值得一提的是,该项目支持多种编程语言(如Go、Rust、Python),并采用独特的文件分区验证方法,为用户提供了全面而强大的数据处理解决方案。
Data-science - 数据科学项目的综合资源库和实践指南
GitHubGithubMLOpsPython开源项目数据科学机器学习
Data-science项目汇集了丰富的数据科学资源,涵盖MLOps、数据管理、测试和生产力工具等领域。通过文章、代码和视频教程,该项目全面展示了数据科学工作流程,从项目管理到部署。它为数据科学家和机器学习工程师提供了提高效率、构建可靠项目的实用指南。
flatbuffers - 跨平台序列化库 实现极致内存效率
FlatBuffersGithub内存效率序列化库开源项目数据访问跨平台
FlatBuffers是一款跨平台序列化库,专注于优化内存效率。它支持直接访问序列化数据,无需预先解析,同时保持良好的兼容性。该库兼容多种编程语言和操作系统,提供从schema定义到数据读取的完整工作流程。FlatBuffers为开发者提供高效的数据处理方案,适用于需要优化内存使用的项目。
protobuf - 跨语言高效数据序列化框架
GithubGoogleProtocol Buffers开源开源项目数据序列化跨语言
Protocol Buffers是一种开源的、跨语言、跨平台的数据序列化框架。它由Google开发,支持C++、Java、Python等多种编程语言。该框架提供了高效的数据结构化、序列化和反序列化方法,包含编译器和运行时库。Protocol Buffers具有安装简便、使用灵活、性能卓越等特点,广泛应用于数据交换和存储优化,成为众多大型项目的首选数据格式。
latitude - 开源框架实现数据库与用户间的嵌入式分析
GithubLatitudeSQL查询嵌入式分析开源框架开源项目数据可视化
该框架支持多种数据库连接,开发者可用SQL创建API端点,实现数据可视化的前端嵌入。其特点包括参数化查询、内置缓存、前端集成、布局引擎和便捷部署,为数据分析项目提供高效且易扩展的解决方案。
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豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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白日梦AI提供专注于AI视频生成的多样化功能,包括文生视频、动态画面和形象生成等,帮助用户快速上手,创造专业级内容。

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