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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

DataFrameC++数据分析多线程算法Github开源项目

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。

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介绍知识库相关项目
HdrHistogram - 高精度动态范围直方图库
GithubHdrHistogramJava开源项目性能监控数据分析直方图
HdrHistogram是一个开源的高动态范围直方图库，用于记录和分析可配置整数范围内的采样数据。它具有高精度、固定内存占用和快速记录特性，适用于延迟和性能敏感应用的统计分析。该库支持多种编程语言，提供多种数据迭代方式，可进行百分位数、均值和标准差等统计分析。
fmt - 高效安全的C++文本格式化库
C++Githubfmt开源项目性能格式化库跨平台
fmt是一个开源C++格式化库，为C stdio和C++ iostreams提供高效安全的替代方案。它具有简洁的API、C++20 std::format实现、Unicode支持和安全的printf功能。fmt不仅性能卓越、代码精简，还易于使用且可靠性高，是C++项目进行文本格式化的理想工具。
pytorch-frame - 模块化深度学习框架用于异构表格数据
GithubPyTorch Frame开源项目模块化框架深度学习神经网络表格数据
PyTorch Frame是一个为异构表格数据设计的深度学习框架，支持数值、分类、时间、文本和图像等多种列类型。它采用模块化架构，实现了先进的深度表格模型，并可与大型语言模型集成。该框架提供了便捷的mini-batch加载器、基准数据集和自定义数据接口，简化了表格数据的深度学习研究过程，适用于各层次研究人员。框架内置多个预实现的深度表格模型，如Trompt、FTTransformer和TabNet等，并提供与XGBoost等GBDT模型的性能对比基准。PyTorch Frame无缝集成于PyTorch生态系统，便于与其他PyTorch库协同使用，为端到端的深度学习研究提供了便利。
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。
celerite - 快速可扩展的1D高斯过程建模库
Githubcelerite天文学开源项目时间序列分析高斯过程
celerite是一个开源的1D高斯过程建模库，支持C++和Python语言实现。它采用快速算法，特别适用于天文时间序列数据分析。尽管已被celerite2取代，但仍进行基本维护。celerite能显著提升大规模数据集的高斯过程建模效率，为天文学等领域研究提供有力工具。该项目的相关论文已发表，为其提供了学术支持。
deepdetect - 用C++11编写的机器学习API和服务器，支持如Caffe、Tensorflow、Pytorch等多种深度学习框架
APIDeepDetectGithub图像分类开源项目机器学习深度学习
DeepDetect是一个用C++11编写的机器学习API和服务器，支持如Caffe、Tensorflow、Pytorch等多种深度学习框架。它专注于易用性和高性能，支持分类、目标检测、分割、回归等任务，适用于图像、文本和时间序列数据。该工具可自动将模型转换为嵌入式平台（如TensorRT、NCNN），无需数据库，所有数据和模型参数均存储在文件系统中。DeepDetect通过JSON格式通信，提供Python和Javascript客户端，易于集成到现有应用中。
EDA-GPT - 全方位数据分析工具 支持结构化与非结构化数据探索
EDA GPTGithub大语言模型开源项目数据分析结构化数据非结构化数据
EDA-GPT是一款开源数据分析工具，支持结构化和非结构化数据处理。该工具可分析CSV、XLSX、SQLite等格式的结构化数据，以及PDF和图像等非结构化数据。EDA-GPT提供直观界面，集成多种LLM模型，具备图表生成、数据清理和多模态搜索功能。它简化了数据分析流程，有助于用户快速探索数据并获取洞察。
FiloDB - 实时分布式时序数据库 支持Prometheus兼容查询
FiloDBGithubPrometheus分布式实时数据开源项目时序数据库
FiloDB是开源分布式实时内存时序数据库,支持Prometheus兼容查询。它可扩展处理百万级实体,提供灵活标签索引和高效列式压缩。专为低延迟高并发设计,支持实时数据摄取查询,具备容错能力。适用于操作指标存储和分布式追踪等场景。
simdjson - 高性能JSON解析库 实现每秒GB级数据处理
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simdjson是一款高效的JSON解析库，通过SIMD指令和微并行算法实现比主流库快4倍以上的解析速度。该库提供完整的UTF-8验证和精确数字解析，同时注重易用性和可靠性。simdjson具备JSON最小化、NDJSON处理等功能，能在运行时自动选择最适合的CPU解析器。目前已应用于Node.js、ClickHouse等多个知名项目中。
faiss - 快速向量搜索与聚类库
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Faiss是一个开源的高性能向量搜索和聚类库，专为大规模数据集设计。它支持多种索引方法，能够在搜索速度、结果质量和内存使用之间实现平衡。Faiss适用于推荐系统、图像检索等机器学习应用，可处理从小型到超大规模的向量数据。该库由Meta AI研究团队开发，提供C++和Python接口，支持CPU和GPU计算，为高维向量处理提供了高效解决方案。
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