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Privado 是一个开源静态代码分析工具，用于发现代码中的数据流。它检测正在处理的个人身份信息 （PII），并进一步将数据流从收集点映射到“接收器”，如外部第三方、数据库、日志和内部 API。 | #工具

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：完全重写的Keras代码库，基于模块化后端架构进行重构，可以在任意框架上运行Keras工作流，包括TensorFlow、JAX和PyTorch。 新功能包括：完整的Keras API，适用于TensorFlow、JAX和PyTorch；跨框架的深度学习低级语言；与JAX、PyTorch和TensorFlow原生工作流的无缝集成；支持所有后端的跨框架数据流水线；预训练模型等

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Fluvio是一个用Rust编写的高性能分布式数据流平台，旨在轻松运行实时应用程序。 Fluvio具有在线计算能力的开源数据流平台。 当数据记录在网络上移动时，应用自定义程序来实时聚合、关联和转换数据记录。 |

汇集各种神经网络的庞大数据库

汇集各种神经网络的庞大数据库 对于使用神经网络的人来说，Supertools 是一个真正的宝库。它是一个神经网络库，适用于从编码、创业到娱乐等各种任务。 您可以在该网站上按类别对神经网络进行分类，并选择适合您项目的神经网络。此外，您还可以无限制地使用免费的神经网络。 神经网络库会不断更新，因此您不难在这里找到与您的项目最相关的神经网络和工具。 #AI #tools

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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。

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2024最新版Spark视频教程 - 带源码课件 描述：本套教程基于Spark 3.3版本，使用Java语言，详解了Spark技术生态的三个核心模块：Spark Core核心模块，讲解Spark运行环境，以及分布式数据模型RDD的使用和原理；Spark SQL模块，讲解Spark在结构化数据场景中的使用方式，包括SQL语法、DSL语法、UDF函数、UDAF函数等；Spark Streaming模块，讲解Spark在流式数据处理中的使用方式，包括无界数据流的处理、Kafka系统的对接和数据窗口的应用等。 链接： 大小：NG 标签：#学习 #知识 #课程 #资源 来自：雷锋 频道：@Aliyundrive_Share_Channel 群组：@alyd_g 投稿：@AliYunPanBot