用于神经网络高效训练的数据流库(PyTorch)

用于神经网络高效训练的数据流库(PyTorch) Streaming是一个与PyTorch兼容的数据集，它允许用户从基于云的对象存储中流式传输培训数据。流可以从本地磁盘或基于云的对象存储读取文件。作为PyTorch IterableDataset类的替代品，很容易获得流媒体 ||| | #机器学习

开发者 #工具 ：，无需编写一行代码，即可自动为静态数据集生成只读 API，快速完成静态数据的加载调用。静态数据集所支持的格式，

开发者 #工具 ：，无需编写一行代码，即可自动为静态数据集生成只读 API，快速完成静态数据的加载调用。静态数据集所支持的格式，包括 CSV、JSON、Excel、MySQL、Airtable、GraphQL 等格式

是一个用于高吞吐量和低延迟实时数据处理的开放框架。它用于创建 Python 代码，无缝结合 LLM 应用程序的批处理、流处理和实

是一个用于高吞吐量和低延迟实时数据处理的开放框架。它用于创建 Python 代码，无缝结合 LLM 应用程序的批处理、流处理和实时 API。每当收到新的输入和请求时，Pathway 的分布式运行时 (-) 都会提供数据管道的最新结果。 Pathway 提供了 Python 中的高级编程接口，用于定义数据转换、聚合和数据流上的其他操作。借助 Pathway，您可以轻松设计和部署复杂的数据工作流程，从而高效地实时处理大量数据。 Pathway 可与各种数据源和接收器（例如 Kafka、CSV 文件、SQL/noSQL 数据库和 REST API）互操作，允许您连接和处理来自不同存储系统的数据。 Pathway 的典型用例包括实时数据处理、ETL（提取、转换、加载）管道、数据分析、监控、异常检测和推荐。Pathway 还可以独立为实时 LLM 应用程序提供轻型 LLMOps 堆栈的骨干。 在 Pathway 中，数据以表格的形式表示。实时数据流也被视为表。该库提供了一组丰富的操作，例如过滤、联接、分组和窗口。

腾讯开源了他们的腾讯云代码分析

腾讯开源了他们的腾讯云代码分析 腾讯云代码分析（，简称TCA，内部曾用研发代号CodeDog）是一套代码综合分析平台，包含服务端、Web端和客户端三个组件，支持集成业界常见的代码分析工具，其主要功能是保障多工程项目敏捷迭代下的代码质量，以及支撑团队传承代码文化。 代码分析是通过词法分析、语法分析、控制流、数据流分析等技术对程序代码进行分析，验证代码是否满足规范性、安全性、可靠性、可维护性、部分性能等，对代码进行综合分析和度量等指标的一种代码分析技术。 使用TCA系统，可以帮助团队监控项目代码质量问题，发现重复和难以维护的代码并进行告警，同时开放API，支持与上下游系统对接，集成代码分析能力

一款开源的开发者工具：，无需编写一行代码，即可自动为静态数据集生成只读 #API ，快速完成静态数据的加载调用。

一款开源的开发者工具：，无需编写一行代码，即可自动为静态数据集生成只读 #API ，快速完成静态数据的加载调用。 静态数据集所支持的格式，包括 CSV、JSON、Excel、MySQL、Airtable、GraphQL 等格式

：Go语言的并发流处理工具包，简化并发编程中的样板代码，提供类型安全、批处理和错误处理功能

：Go语言的并发流处理工具包，简化并发编程中的样板代码，提供类型安全、批处理和错误处理功能 主要特征 轻量级：快速且模块化，可以轻松集成到现有项目中 易于使用：管理 goroutine、等待组和错误处理的复杂性被抽象出来 并发：控制所有操作的并发级别 批处理：提供一种简单的方法来批量组织和处理数据 错误处理：提供一种结构化的方法来处理并发应用程序中的错误 流式传输：以最小的内存占用处理实时数据流或大型数据集 顺序保存：提供保存数据原始顺序的功能，同时仍允许并发处理 高效利用资源：goroutine 和分配的数量与数据大小无关 通用：所有操作都是类型安全的，可以与任何数据类型一起使用 函数式编程：基于函数式编程概念，使 map、filter、flatMap 等操作可用于基于通道的工作流程