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deltacat

基于Ray的分布式数据目录管理系统

DeltaCAT数据目录Ray分布式计算数据湖Github开源项目

DeltaCAT是一个基于Ray的Python数据目录系统，采用类Git的stage/commit API实现快速、可扩展、ACID兼容的数据目录管理。结合Ray分布式计算框架和Apache Arrow，DeltaCAT支持PB级数据变更捕获、一致性检查和表修复。该系统已在EB级企业数据湖中得到应用，为大规模数据管理提供解决方案。

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介绍相关项目
crate - 分布式SQL数据库解决方案，实时处理和分析大数据
CrateDBGithubSQL分布式数据库实时数据分析开源项目横向扩展
CrateDB 是一种分布式 SQL 数据库，结合了 SQL 数据库的优点和 NoSQL 的扩展性与灵活性。其集群每秒能处理数万条记录，支持标准 SQL 查询，拥有快速的分布式查询引擎，非常适合容器化部署，可在 Kubernetes、AWS 和 Azure 环境中水平扩展。其主要功能包括动态表架构、实时全文搜索、地理空间数据支持以及自愈和自动平衡的高可用集群。
petastorm - 开源数据访问库，支持单机或分布式训练和评估深度学习模型，直接从Apache Parquet格式数据集中读取数据
Apache ParquetGithubPetastorm分布式训练开源项目机器学习框架深度学习
Petastorm是一个开源数据访问库，支持单机或分布式训练和评估深度学习模型，直接从Apache Parquet格式数据集中读取数据。该库兼容Tensorflow、PyTorch和PySpark等主流Python机器学习框架，也可用于纯Python代码。Petastorm支持多种数据压缩格式，提供方便的API用于数据生成和读取，并支持列选择、并行读取、行过滤等功能。用户可以轻松在单机或Spark集群上生成数据集，是构建高效机器学习管道的理想工具。
dvc - 提升机器学习项目可重复性和快速迭代的命令行工具
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DVC是一个命令行工具和VS Code扩展，用于管理机器学习项目的数据和模型版本控制。数据存储在云端，版本信息保存在Git仓库，通过轻量级管道实现快速迭代。DVC还支持本地实验跟踪和对比，允许在无服务器的情况下分享和重现实验结果。
RayDF - 革新性射线基础3D形状表示与快速渲染技术
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RayDF是一种创新的基于射线的连续3D形状表示方法，在渲染800x800深度图像时比传统方法快1000倍。该项目包含完整的训练和评估流程，涵盖双射线可见性分类器和射线-表面距离网络训练，并在多个数据集上进行了实验。RayDF在3D重建和渲染方面表现出色，为计算机视觉和图形学领域开辟了新的研究方向。
stingray - 将天体物理X射线数据光谱时序分析变得简单
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Stingray是一个开源的天体物理X射线数据光谱时序分析软件包。它提供功率谱、互谱等多种时间序列分析方法，旨在简化科研人员的高级光谱时序分析工作。该项目具有严谨的统计框架，支持多种安装方式，并提供完整的文档和测试。Stingray合并了现有Python时序分析工作，遵循现代开源编程最佳实践，填补了X射线时序分析工具的空白，致力于成为天体物理领域广泛使用的时序分析工具。
catboost - 梯度提升和分类特征支持的机器学习工具
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CatBoost是一种基于决策树的梯度提升算法，具有高准确性和速度优势，能够处理数值和分类特征。它提供快速的GPU训练、直观的可视化工具和与Apache Spark的分布式训练支持，适用于多种应用场景。通过官方文档和教程，用户可以快速上手，并通过参数调优和交叉验证进一步优化模型性能。
unitycatalog - 多模态数据和AI资产统一目录服务
AI资产GithubUnity Catalog多模态接口开源API开源项目数据治理
Unity Catalog是业界首个多模态数据和AI资产统一目录服务。它支持多种格式、引擎和资产类型，提供开放API和实现。该项目为数据和AI资产提供统一治理，覆盖表格数据、非结构化资产和AI模型。Unity Catalog拥有活跃的生态系统，得到AWS、Google Cloud等知名公司支持。用户可通过CLI或DuckDB等工具操作Delta表和其他资产，为数据管理和AI开发提供便利。
delta-elixir - 灵活的文档内容描述与变更格式
DeltaGithubJSON协作编辑开源项目操作转换文档格式
Delta-elixir是一种用于描述文档内容和变更的格式。作为JSON的子集，它易读易解析，能够描述富文本文档的文本和格式。Delta格式支持操作转换(OT)，适用于实时协作文档编辑。该项目实现了插入、删除、保留等基本操作，以及组合、转换、反转等OT核心功能。
CAT - 创新图像恢复模型 强化远程特征建模
GithubTransformer卷积神经网络图像修复开源项目自注意力机制长程依赖
CAT是一种创新的图像恢复模型,采用矩形窗口自注意力机制扩大特征提取范围。模型通过水平和垂直矩形窗口并行聚合特征,实现窗口间交互。结合CNN的局部特性,CAT在全局-局部特征耦合方面表现出色。实验证实该方法在多种图像恢复任务中超越了现有技术水平。
datahub - 现代数据栈的开源元数据管理平台
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