：一款开源的数据分析引擎。拥有低代码、高性能、轻量级和全功能的特点，相较于传统 SQL 技术，使用 esProc SPL 可以显

：一款开源的数据分析引擎。拥有低代码、高性能、轻量级和全功能的特点，相较于传统 SQL 技术，使用 esProc SPL 可以显著降低整体应用成本。 由于 SPL 面向结构化和半结构化数据，因此还可用作分析型数据库和数据计算中间件，应用于线下跑批和在线查询场景。 其独创的 SPL 语法使编码更简单且运行效率更高。技术特性包括：算法引擎、存储引擎、多源混算、并行框架、敏捷语法、嵌入集成、数据固化和实时数据。 SPL 支持多数据源混合计算，可无缝集成到应用中，具备良好的集成性和轻量级特性。在性能、开发效率、灵活性和资源节约等方面具有显著优势。

数据分析引擎：。拥有低代码、高性能、轻量级和全功能的特点，相较于传统 SQL 技术，使用 esProc SPL 可以显著降低整体

数据分析引擎：。拥有低代码、高性能、轻量级和全功能的特点，相较于传统 SQL 技术，使用 esProc SPL 可以显著降低整体应用成本。 由于 SPL 面向结构化和半结构化数据，因此还可用作分析型数据库和数据计算中间件，应用于线下跑批和在线查询场景。 其独创的 SPL 语法使编码更简单且运行效率更高。技术特性包括：算法引擎、存储引擎、多源混算、并行框架、敏捷语法、嵌入集成、数据固化和实时数据。 SPL 支持多数据源混合计算，可无缝集成到应用中，具备良好的集成性和轻量级特性。在性能、开发效率、灵活性和资源节约等方面具有显著优势。

一款开源的SQL替代品、结构化编程语言： | #替代品

一款开源的SQL替代品、结构化编程语言： | #替代品 该语言针对 SQL 的各类短板进行优化，开发了以下这些功能： - 独立于数据库的轻量级计算能力； - 支持有序计算和分步计算； - 直接读取多个数据库，实现混合数据计算； - 提供了大量的基础高性能算法（其中很多是业界首创）、高效的存储格式； - 与 Excel 结合，支持在 Excel 中使用 SPL 函数。 语言提供了精心设计、异常丰富的库函数，以及简单实用的语法，让大家在执行数据批量处理工作时，能够更加得心应手。 此外，项目中配套了颇为详细的中文教程，开发者可跟着动手学习一些关于数据库、数据处理等大数据相关知识。

这是一款轻量级、先进的开源模型，供开发者和研究人员用于 AI 构建。Gemma 模型家族包括 Gemma 2B 和 Gemma

这是一款轻量级、先进的开源模型，供开发者和研究人员用于 AI 构建。Gemma 模型家族包括 Gemma 2B 和 Gemma 7B 两种尺寸， 能够在不同的设备类型上运行，包括笔记本电脑、桌面电脑、IoT 设备、移动设备和云端。性能和设计 Gemma 模型在技术和基础设施组件上与 Gemini 共享，这使得 Gemma 2B 和 7B 在其大小范围内相比其他开放模型具有最佳性能。 Gemma 模型不仅可以直接在开发者的笔记本电脑或桌面电脑上运行，而且在关键基准测试中的表现超过了更大的模型，同时遵循严格的安全和负责任输出标准。 主要特点： 1、轻量级、高性能模型：Gemma 模型家族包括 Gemma 2B 和 Gemma 7B.两种尺寸，提供预训练和指令调优的变体，针对其大小范围内相比其他开放模型具有最佳性能。 2、跨框架工具链支持：支持 JAX、PyTorch 和 TensorFlow 通过原生 Keras 3.0.进行推理和监督式微调（SFT），适应多种开发需求和环境。 3、易于入门和集成：提供准备就绪的 Colab 和 Kaggle 笔记本，以及与 Hugging Face、MaxText、NVIDIA NeMo.和 TensorRT-LLM 等流行工具的集成，方便开发者快速上手。 4.高效的运算能力：针对多个 AI 硬件平台上进行优化，确保在 NVIDIA GPU 和 Google Cloud TPU 上的行业领先性能。通过与 NVIDIA 的合作，无论是在数据中心、云端还是本地 RTX AI PC 上，都确保了行业领先的性能和与尖端技术的集成。 Gemma 模型能够在不同的设备类型上运行，这种广泛的兼容性使得模型能够适应各种应用场景和需求。 Hugging Face 测试链接： via 匿名 标签: #Google #Gemma 频道: @GodlyNews1 投稿: @GodlyNewsBot

将视觉AI与现代数据栈无缝集成的开源工具

将视觉AI与现代数据栈无缝集成的开源工具 Visual Data Preparation (VDP)是一个开源的可视化数据 ETL 工具，用于简化端到端的可视化数据处理： -从云/本地存储或物联网设备等预建数据源中提取非结构化可视数据 -通过 Vision AI 模型将其转换为可分析的结构化数据 -将转换后的数据加载到仓库、应用程序或其他目的地 构建端到端可视化数据管道的最快方式 Go 中实现的高性能后端 一键导入和部署模型 标准化计算机视觉任务的结构化输出 用于广泛数据访问的预构建 ETL 数据连接器 执行SYNC实时推理和ASYNC按需工作负载 可扩展的 API 优先微服务设计，可提供出色的开发人员体验 为每位 Vision AI 和数据从业者构建无/低代码界面 |||| #工具 #可视化

– 用于构建数据应用的开源分析API

– 用于构建数据应用的开源分析API Cube.js 是一个开源分析 API 平台。它主要用于构建内部商业智能工具或向现有应用程序添加面向客户的分析。 Cube.js 旨在与无服务器数据仓库和查询引擎（如 Google BigQuery 和 AWS Athena）配合使用。多阶段查询方法使其适合处理数万亿个数据点。大多数现代 RDBMS 也可以与 Cube.js 一起使用，并且可以进一步调整性能。 使用 Cube.js，可以在数据之上创建语义 API 层，管理访问控制、缓存和聚合数据。由于 Cube.js 与可视化无关，可以使用任何前端库来构建您自己的自定义 UI。