#数据处理

本资源列表汇集了节点式用户界面开发相关的工具和库,涵盖多种编程语言的渲染器、布局算法和实用工具。同时收录了众多基于节点的应用,包括工作流自动化、AI、数据处理、3D图形等领域。为节点式UI开发者和设计师提供全面的参考资源。

该资源库汇集了数据工程领域的开源项目，覆盖数据分析、业务智能、数据湖和数据治理等方面。包含Apache Spark、Flink等分析工具，Debezium、Kafka等数据捕获和消息系统，以及各种数据格式、集成工具和工作流管理系统。为数据工程实践提供了全面的开源解决方案参考。

Examine是一个基于Lucene.Net的开源.NET索引搜索库。它提供简单易用的API，支持快速索引和搜索大量数据，允许配置多个独立定制的索引。Examine具有高度可扩展性，提供基于Lucene的索引实现和流畅的搜索API。该库适用于需要高性能搜索功能的.NET应用，可通过NuGet轻松集成。

elasticsearch-py是Elasticsearch的官方Python客户端库，为开发者提供全面的搜索引擎集成功能。该库支持自动发现集群节点、持久连接和负载均衡，同时确保TLS和HTTP认证的安全性。它能够轻松处理Python数据类型与JSON的转换，并提供线程安全的请求机制。通过丰富的API辅助函数，开发者可以高效地与Elasticsearch交互，简化数据索引、搜索和分析流程。

通过汇总PVNet模型的GSP层预测，该项目提供英国光伏电力的国家级预测。由openclimatefix开发，模型训练基于2017-2020年数据，并在2021年数据上进行了验证，从而提高了预测的准确性。

LLMLingua-2-Bert是一个基于BERT多语言模型开发的提示词压缩工具，通过数据蒸馏技术实现任务无关的提示词压缩功能。该模型可识别并保留提示词中的关键信息，在维持原始语义的基础上减少token使用量。模型支持多语言处理，提供API接口，适用于需要控制提示词长度的各类AI应用场景。

此模型结合BETO嵌入与BiLSTM-CRF架构，专为西班牙语法律文件匿名化而定制。由collective.ai在AymurAI项目框架下开发，它在布宜诺斯艾利斯刑事法院N°10试行，旨在半自动执行数据匿名化及分析，对性别暴力案提高司法透明度。因数据源于特定地区，使用者需注意跨域法律制度差异。