一个稳定、快速、内嵌的NoSQL数据库，支持多种数据结构，包含String、List、Hash、Set、Sorted Set。

一个稳定、快速、内嵌的NoSQL数据库，支持多种数据结构，包含String、List、Hash、Set、SortedSet。rosedb类似于Redis，但是可以选择将value存储到磁盘中。主要特性：兼容Redis协议支持丰富的数据结构，包含String、List、Hash、Set、SortedSet内嵌使用，维护成本低高性能，对读写负载的应用都适合数据不局限于内存容量#数据库

一种为机器学习而生的数据结构，非结构化多模态数据的数据结构

一种为机器学习而生的数据结构，非结构化多模态数据的数据结构DocArray是一个库，用于存储传输中的嵌套、非结构化、多模态数据，包括文本、图像、音频、视频、3D网格等。它允许深度学习工程师使用PythonicAPI有效地处理，嵌入，搜索，推荐，存储和传输多模态数据跨/多模式世界之门：用于表示复杂/混合/嵌套文本、图像、视频、音频、3D网格数据的超表达数据结构。、、、等基础数据结构。数据科学强国：通过CPU/GPU上的Torch/TensorFlow/ONNX/PaddlePaddle大大加快数据科学家在嵌入、k-NN匹配、查询、可视化和评估方面的工作。传输中的数据：针对网络通信进行了优化，随时可以使用Protobuf、字节、base64、JSON、CSV、DataFrame中的快速压缩序列化。非常适合流式传输和内存不足的数据。一站式K-NN：主流向量数据库的统一且一致的API，允许最近邻搜索，包括Elasticsearch、Redis、ANNLite、Qdrant、Weaviate。对于现代应用程序：GraphQL支持使您的服务器在请求和响应方面具有通用性；内置数据验证和JSONSchema(OpenAPI)帮助您构建可靠的Web服务。Pythonic：设计得像Python列表一样简单。如果你知道如何使用Python，你就会知道如何使用DocArray。直观的习惯用法和类型注释简化了您编写的代码。与IDE集成：Jupyternotebook和GoogleColab上的漂亮打印和可视化；PyCharm和VSCode中的全面自动完成和类型提示。#机器学习

资源标题：【MOOC-PKU-1206307812】数据结构与算法Python版 - 北京大学

资源标题：【MOOC-PKU-1206307812】数据结构与算法Python版-北京大学资源描述：本课基于主讲教师在北京大学讲授数据结构与算法课（Python版）的多年教学实践经验，面向具有Python语言程序设计基础的大学生和社会公众，介绍常见的基本数据结构以及相关经典算法，强调问题-数据-算法的抽象过程，关注数据结构与算法的时间空间效率，培养学生编写出高效程序，具备解决问题的综合能力。链接：https://www.aliyundrive.com/s/9dPgSbHjpcY大小：未知标签：#学习#知识来自：雷锋频道：@Aliyundrive_Share_Channel群组：@alyd_g投稿：@AliYunPanBot

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NavicatPremiumLite是Navicat的精简版，它包含了用户执行主要的基本数据库操作所需的核心功能。它允许你同时连接到各种数据库平台，包括MySQL、PostgreSQL、SQLServer、Oracle、MariaDB，以及Redis和MongoDB等NoSQL数据库，所有这些操作都可以通过一个应用程序来完成。官网下载#电脑软件

严蔚敏《数据结构》C语言版+题集+配套题库+笔记+习题PDF电子版

名称：严蔚敏《数据结构》C语言版+题集+配套题库+笔记+习题PDF电子版描述：“数据结构”是计算机程序设计的重要理论技术基础，它不仅是计算机学科的核心课程，而且已成为其他理工专业的热门选修课。本书是为“数据结构”课程编写的教材,其内容选取符合教学大纲要求，并兼顾学科的广度和深度，适用面广。链接：https://pan.quark.cn/s/b1e0649aa359大小：N标签：#电子书#严蔚敏#quark来自：雷锋频道：@yunpanshare群组：@yunpangroup投稿：@kejiqubot

离线中英文词典数据库 | ECDICT | #数据库 #词典

离线中英文词典数据库#数据库#词典这是一份英文->中文字典的双解词典数据库，根据各类考试大纲和语料库词频收录数十万条各类单词的英文和中文释义，并按照各类考试大纲和词频进行标注。​​​“最初开发看书软件时需要给软件添加一个内嵌字典，在网上找到了一份别人提供的EDictAZ.txt的文本文件，里面有差不多两万英文单词的释义，于是开始用这个文件来提供字典查询，用着用着不够用了，又找到一份四六级到GRE包含释义的词汇表，但是缺少音标，于是写了个爬虫从各种资料里面把音标给爬下来，外加自己补充了一些组成了一份三万基本词汇的数据库。其后数年根据各种资料和网友贡献词库增长到10万左右，又找到Linux下面的cdict-1.0-1.rpm这个开源字典数据（mdict的主词库也是根据cdict转换得到），并按照英国国家语料库的前16万单词进行校对，补全很多语料库里词频较高但是却没有收录的词条。”