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Git开源工具Gitless、Gollum、gitdown、GitBucket介绍

以下为你介绍的Git开源工具都可用在Linux系统上:Gitless(实验性版本控制系统)、Gollum(Git 上的 wiki 构造工具)、gitdown(根据你的血液酒精含量 (BAC) 来控制你的 git 提交操作)、GitBucket(Sc

发布时间:2019-11-13
Git开源工具Facebook git-review、Gitreceive、Gitpylib介绍

以下为你介绍的Git开源工具都可用在Linux系统上:Facebook git-review(vimdiff 来 review代码的改动)、Gitreceive(git 用户并可推送应用到资料库)、Gitpylib(Git 的 Python 开发包)。 1、Facebook git-review(

发布时间:2019-11-13
Git开源工具gistore、Git.php、gitver、openstack git-review介绍

以下为你介绍的Git开源工具都可用在Linux系统上:gistore(使用 Git 来作为数据备份历史管理的工具以及备份数据同步的工具)、Git.php(PHP git仓库控制类包)、gitver(git 的版本字符串管理)、

发布时间:2019-11-13
Git开源工具Gitiles、Douban CODE、gitsh、deployinator介绍

以下为你介绍的Git开源工具都可用在Linux系统上:Gitiles(Git 仓库浏览器)、Douban CODE(豆瓣代码托管系统)、gitsh(git操作环境)、deployinator(部署工具)。 1、Gitiles(Git 仓库浏览器) Gitile

发布时间:2019-11-13
Git开源工具Gitonomy、Gitfinger、Githug、github-changes介绍

以下为你介绍的Git开源工具都可用在Linux系统上:Gitonomy(Git 仓库管理)、Gitfinger(允许使用者查看 Github 用户的信息)、Githug(Git 学习工具)、github-changes(Changelog 生成工具)。 1、Gitonomy(

发布时间:2019-11-13
Git开源工具PyGithub、GitPython、Gogs、explain-git-with-d3介绍

以下为你介绍的Git开源工具都可用在Linux系统上:PyGithub(Github 的 Python 客户端开发包)、GitPython(Python 的 Git 开发包)、Gogs(极易搭建的自助 Git 服务)、explain-git-with-d3(git 分支操作可视化

发布时间:2019-11-13
Git开源工具git-annex、git-fs、JGit HTTP Server、python-github2介绍

以下为你介绍的Git开源工具都可用在Linux系统上:git-annex(用于管理 git 的文件)、git-fs(Git 文件系统接口)、JGit HTTP Server(通过 HTTP 协议访问 Git 资料库的服务)、python-github2(封装了 Githu

发布时间:2019-11-12
Git开源工具GIRA、BlackBox、gitlab-mirrors、Gandalf介绍

以下为你介绍的Git开源工具都可用在Linux系统上:GIRA(变成KANBAN的浏览器插件)、BlackBox(在 VCS 中加密存储文件)、gitlab-mirrors(远程仓库的镜像)、Gandalf(Git 管理 API)。 1、GIRA(变成KANB

发布时间:2019-11-12
Git开源工具git-imerge、Gonsole、node-github、go-github介绍

以下为你介绍的Git开源工具都可用在Linux系统上:git-imerge(在两个分支之间实现增量的合并)、Gonsole(Git控制台)、node-github(Node.js 对 Github 开放 API 的封装库)、go-github(Google 对 Github 的开

发布时间:2019-11-12
Git开源工具gitfs、git-up、git_svn_server、git-as-svn介绍

以下为你介绍的Git开源工具都可用在Linux系统上:gitfs(Git 的 FUSE 文件系统)、git-up(git pull 的替代工具)、git_svn_server(Git 库的 SVN 前端)、git-as-svn(Git 仓库的 SVN 前端)。 1、gitfs(Git 的

发布时间:2019-11-12
Git开源工具Gitlet、filesystem-ts、hub、Node GH介绍

以下为你介绍的Git开源工具都可用在Linux系统上:Gitlet(Git 的 JavaScript 实现)、filesystem-ts(作为 ISO/IEC 文件系统的技术规范)、hub(Git 命令行扩展工具)、Node GH(Github 命令行工具)。 1、G

发布时间:2019-11-11
Git开源工具githuber.info、Git Goodies、GitLab Pages介绍

以下为你介绍的Git开源工具都可用在Linux系统上:githuber.info(GitHub 人才挖掘工具)、Git Goodies(常用 Git 命令快捷键)、GitLab Pages(实现类似 Github Pages 服务)。 1、githuber.info(GitHub 人才挖掘工

发布时间:2019-11-11
Git开源工具Hesokuri、Git LFS、deploy-robot、NodeGit介绍

以下为你介绍的Git开源工具都可用在Linux系统上:Hesokuri(分布式 Git 同步工具)、Git LFS(Git 的大文件支持)、deploy-robot(部署机器人)、NodeGit(Git 的 Node 开发包)。 1、Hesokuri(分布式 Git 同

发布时间:2019-11-11
Git开源工具GitHub-Ldap、Openspace、karn、gitlib介绍

以下为你介绍的Git开源工具都可用在Linux系统上:GitHub-Ldap(LDAP 客户端)、Openspace(Github 项目展示)、karn(Git 多账号管理)、gitlib(git仓库php开发包)。 1、GitHub-Ldap(LDAP 客户端) GitHub-Ld

发布时间:2019-11-11
Git开源工具LFS Test Server、GitTorrent、git-snip介绍

以下为你介绍的Git开源工具都可用在Linux系统上:LFS Test Server(Git LFS API 服务器)、GitTorrent(点对点的 Git 仓库网络)、git-snip(Git 库分支清理)。 1、LFS Test Server(Git LFS API 服务器) LFS Test

发布时间:2019-11-11
Git开源工具Github-Contributions、Git Mirror Sync、Gitea介绍

以下为你介绍的Git开源工具都可用在Linux系统上:Github-Contributions(Github 贡献日历)、Git Mirror Sync(Git 镜像同步服务)、Gitea(自助 Git 服务)。 1、Github-Contributions(Github 贡献日历) Github-Co

发布时间:2019-11-11
Git开源工具Github Selfies、Magit、GitCompound、dgit介绍

以下为你介绍的Git开源工具都可用在Linux系统上:Github Selfies(Github 自拍插件)、Magit(Emacs 的 Git 扩展)、GitCompound(Git 项目构建工具)、dgit(获取任意包的 Git 视图)。 1、Github Selfies(Git

发布时间:2019-11-10
Git开源工具GitSwarm、joe、husky、LearnGit介绍

以下为你介绍的Git开源工具都可用在Linux系统上:GitSwarm(Git 版本管理系统)、joe(.gitignore 生成工具)、husky(Git hooks 工具)、LearnGit(git 语法在线学习)。 1、GitSwarm(Git 版本管理系统)

发布时间:2019-11-10
Git开源工具PHP-GitScraper、Octohat、node-gitm介绍

以下为你介绍的Git开源工具都可用在Linux系统上:PHP-GitScraper(Git 仓库下载工具)、Octohat(GitHub 查找无代码贡献用户)、node-gitm(Git 多仓库管理工具)。 1、PHP-GitScraper(Git 仓库下载工具)

发布时间:2019-11-10
Git开源工具Revisr、ParallelGit、Git Town、GitHack介绍

以下为你介绍的Git开源工具都可用在Linux系统上:Revisr(WordPress 的 Git 工具)、ParallelGit(Java NIO 内存文件系统)、Git Town(开源 Git 插件)、GitHack(.git 泄露利用脚本)。 1、Revisr(WordPress 的

发布时间:2019-11-09
Git开源工具gittools、Githubmirror、GCM for Mac and Linux介绍

以下为你介绍的Git开源工具都可用在Linux系统上:gittools(多仓库的 git 工具)、 Githubmirror(Github 脚本工具)、GCM for Mac and Linux(Git-Credential-Manager,Git 认证 管理器)。 1、gittools(多仓库的

发布时间:2019-11-09
Git开源工具Git fat、Git bigfiles、Git sym、GitSense介绍

以下为你介绍的Git开源工具都可用在Linux系统上:Git fat(Git 文件处理组件)、Git bigfiles(Git 大文件处理组件)、Git sym(Git 文件缓存分离组件)、GitSense(GitSense Insight,Chrome 的 Github 增强插件

发布时间:2019-11-09
Git开源工具Gitamin、GitSavvy、Git bigstore、Git media介绍

以下为你介绍的Git开源工具都可用在Linux系统上:Gitamin(Git仓储管理系统)、GitSavvy(Sublime Text 的 Git 插件)、Git bigstore(Git media 替代品)、Git media(Git 多媒体处理组件)。 1、Gitamin(Git仓储

发布时间:2019-11-08
Git开源工具FakeGit-Go、GitSome、ATOM-Gitee、Git-Tools介绍

以下为你介绍的Git开源工具都可用在Linux系统上:FakeGit-Go(修改本地 git 配置文件)、GitSome(增强的 Git/GitHub 命令行接口)、ATOM-Gitee(码云 ATOM 扩展)、Git-Tools(Git 的工具包)。 1、FakeGit-G

发布时间:2019-11-08
Git开源工具PyGitUp、Klaus、git-recall、GitScrum介绍

以下为你介绍的Git开源工具都可用在Linux系统上:PyGitUp(git-up 的 Python 实现)、Klaus(Git 仓库浏览器)、git-recall(git 操作回顾工具)、GitScrum(开发团队管理工具)。 1、PyGitUp(git-up 的 Pyth

发布时间:2019-11-08
Git开源工具gitprotocolio、gitquery、Git-secure、Phoneix介绍

以下为你介绍的Git开源工具都可用在Linux系统上:gitprotocolio(Go 编写的 Git 协议解析器)、gitquery(Git 仓库的 SQL 接口)、Git-secure(Git 安全工具)、Phoneix(Git 服务器代理)。 1、gitprotocolio(

发布时间:2019-11-08
Git开源工具lazygit、Gitee Jenkins Plugin、Gitsolo介绍

以下为你介绍的Git开源工具都可用在Linux系统上:lazygit(Git 命令行的终端 UI)、Gitee Jenkins Plugin(码云持续集成插件)、Gitsolo(知启蒙代码仓库)。 1、lazygit(Git 命令行的终端 UI) lazygit 是一

发布时间:2019-11-07
Git开源工具Sublime Merge、GitLab VSCode Extension、知启蒙内核介绍

以下为你介绍的Git开源工具都可用在Linux系统上:Sublime Merge(Git 客户端)、GitLab VSCode Extension(实现 VSC 开发工具与 Gitlab 的集成)、知启蒙内核(zhiqim_kernel)。 1、Sublime Merge(Git 客户端)

发布时间:2019-11-07
Git开源工具gitextensions、Xit、BFG Repo-Cleaner介绍

以下为你介绍的Git开源工具都可用在Linux系统上:gitextensions(Git 仓库 UI 管理工具)、Xit(Git 仓库管理工具)、BFG Repo-Cleaner(移除 git 库中二进制文件的工具)。 1、gitextensions(Git 仓库 UI 管理

发布时间:2019-11-07
Git开源工具x-patrol、pre-commit、Gitter for GitHub介绍

以下为你介绍的Git开源工具都可用在Linux系统上:x-patrol(Github 泄露扫描系统)、pre-commit(管理和维护多语言预提交 Hook 框架)、Gitter for GitHub(GitHub 小程序第三方客户端)。 1、x-patrol(Git

发布时间:2019-11-07
Git开源工具PyDriller、git-remote-hg、Gitlab Shell、go-git介绍

以下为你介绍的Git开源工具都可用在Linux系统上:PyDriller(解析 Git repo 的 Python 框架)、git-remote-hg(通过 git 命令获取 Mercurial 仓库)、Gitlab Shell(处理GitLab的git SSH会话)、go-git(Git 的 Go 语言

发布时间:2019-11-07
大数据相关软件MapReduce、Scribe介绍

以下为你介绍的大数据相关软件都可用在Linux系统上:MapReduce(大规模数据集软件架构)、Scribe(Facebook大量数据处理)。 1、MapReduce(大规模数据集软件架构) MapReduce是Google提出的一个软件架

发布时间:2019-11-07
大数据相关软件Apache Hadoop YARN、Heka、PrestoDB、Spring XD介绍

以下为你介绍的大数据相关软件都可用在Linux系统上:Apache Hadoop YARN(Hadoop 资源管理器)、Heka(数据收集和整理工具)、PrestoDB(大数据查询引擎)、Spring XD(简化大数据应用的开发)。 1、

发布时间:2019-11-07
大数据相关软件Vertica、Hive HA、RedHadoop、REEF介绍

以下为你介绍的大数据相关软件都可用在Linux系统上:Vertica(实时分析平台)、Hive HA(用基于thrift的任意语言来调用hive)、RedHadoop(企业大数据平台)、REEF(微软大数据框架)。 1、Vertica(

发布时间:2019-11-06
大数据相关软件Suro、Themis、Mincemeat-node、HTools介绍

以下为你介绍的大数据相关软件都可用在Linux系统上:Suro(数据管道服务)、Themis(HBase 跨行/跨表的事务处理)、Mincemeat-node(极简MapReduce框架)、HTools(Hadoop集群监控工具)。 1、Suro(数据

发布时间:2019-11-06
大数据相关软件TARE、Luigi、Apache Kylin、S3mper介绍

以下为你介绍的大数据相关软件都可用在Linux系统上:TARE(定向广告和推荐一体化引擎)、Luigi(开源大数据工具)、Apache Kylin(OLAP 分析引擎)、S3mper(通过一致的,二级索引对亚马逊 S3 索引

发布时间:2019-11-06
大数据相关软件dianping wormhole、SF1R、BreakoutDetection介绍

以下为你介绍的大数据相关软件都可用在Linux系统上:dianping wormhole(大规模数据传输工具)、SF1R(海量数据引擎)、BreakoutDetection(Breakout 检测 R 包)。 1、dianping wormhole(大规模数据传输工具

发布时间:2019-11-06
大数据相关软件Ebay Pulsar、Apache Falcon、JDV、OpenSOC介绍

以下为你介绍的大数据相关软件都可用在Linux系统上:Ebay Pulsar(实时大数据分析平台)、Apache Falcon(Hadoop 数据管理平台)、JDV(全称JBoss Data Virtualization)、OpenSOC(安全大数据分析框架)。

发布时间:2019-11-06
大数据相关软件Apache Airflow、Inviso、hive-dwrf、hblog介绍

以下为你介绍的大数据相关软件都可用在Linux系统上:Apache Airflow(数据管道监控工具)、Inviso(搜索 Hadoop 作业)、hive-dwrf(Facebook ORC 文件格式分支)、hblog(日志集群分析器)。 1、Apache A

发布时间:2019-11-06
大数据相关软件Astro、WDT、Ibis、Tiger-Statis介绍

以下为你介绍的大数据相关软件都可用在Linux系统上:Astro(HBase 的 Spark SQL)、WDT(数据传输工具)、Ibis(Python 数据分析框架)、Tiger-Statis(数据统计服务)。 1、Astro(HBase 的 Spark SQL) 华为

发布时间:2019-11-05
大数据相关软件StreamCQL、Hyracks、AsterixDB、Gobblin介绍

以下为你介绍的大数据相关软件都可用在Linux系统上:StreamCQL(流处理平台查询语言)、Hyracks(数据并行运行时平台)、Apache AsterixDB(大数据管理系统)、Gobblin(分布式数据集成框架)。 1、

发布时间:2019-11-05
大数据相关软件DataHref、BigCore、Terrapin、Apache Eagle介绍

以下为你介绍的大数据相关软件都可用在Linux系统上:DataHref(数据挖掘算法及工具教程)、BigCore(大数据高并发开发框架)、Terrapin(Hadoop 数据服务工具)、Apache Eagle(Hadoop 数据安全方案)

发布时间:2019-11-05
大数据相关软件Apache Trafodion/Apex、MLF、WhereHows介绍

以下为你介绍的大数据相关软件都可用在Linux系统上:Apache Trafodion(分布式SQL引擎)、Apache Apex(流和批处理引擎)、MLF(大数据机器学习框架)、WhereHows(数据发现和管理工具)。 1、Apache

发布时间:2019-11-05
大数据相关软件streamDM、Apache Beam、YourHDFS、Ciao-Go介绍

以下为你介绍的大数据相关软件都可用在Linux系统上:streamDM(用于 Spark Streaming 的数据挖掘)、Apache Beam(大数据批处理和流处理标准)、YourHDFS(封装了 Hadoop Client 的 API)、Ciao-Go(云集成化

发布时间:2019-11-04
大数据相关软件Facebook-Prophet、Apache Arrow/Griffin介绍

以下为你介绍的大数据相关软件都可用在Linux系统上:Facebook-Prophet(大规模预测工具)、Apache Arrow(内存数据交换格式)、Apache Griffin(开源数据质量解决方案)。 1、Facebook-Prophet(大规模预测

发布时间:2019-11-04
大数据相关软件RuisiBI-OLAP、tinympi4j、Open Mining介绍

以下为你介绍的大数据相关软件都可用在Linux系统上:RuisiBI-OLAP(睿思 BI-OLAP 多维分析系统)、tinympi4j(微型 java 分布式离线计算框架)、Open Mining(Python 编写的商务智能应用服务器)。 1、

发布时间:2019-11-04
大数据相关软件Laxcus、Apache Edgent、HPAT、KSQL介绍

以下为你介绍的大数据相关软件都可用在Linux系统上:Laxcus(大数据管理系统)、Apache Edgent(面向物联网设备的运行时)、HPAT(基于编译器的大数据框架)、KSQL(用于 Apache Kafka 的流数据 SQ

发布时间:2019-11-04
大数据相关软件Rain、Metacat、finndycloud、Apache Fluo介绍

以下为你介绍的大数据相关软件都可用在Linux系统上:Rain(Rust 实现的分布式计算框架)、Metacat(元数据发现服务框架)、finndycloud(开源分布式云采集工具化引擎)、Apache Fluo(大规模数据集

发布时间:2019-11-03
大数据相关软件Sylph、Jupyter Notebook、SpinalTap介绍

以下为你介绍的大数据相关软件都可用在Linux系统上:Sylph(一站式流计算平台)、Jupyter Notebook(Web 交互式计算笔记本平台)、SpinalTap(变更数据捕获服务)。 1、Sylph(一站式流计算平台)

发布时间:2019-11-03
大数据相关软件Nextjournal、Moonbox、Modin、Trill介绍

以下为你介绍的大数据相关软件都可用在Linux系统上:Nextjournal(多语言 notebook)、Moonbox(数据虚拟化即服务[DVtaaS]平台解决方案)、Modin(更改一行代码扩展 pandas 工作流)、Trill(高性能流分

发布时间:2019-11-02
大数据可视化ScrapydWeb、Hue、Nanocubes介绍

以下为你介绍的大数据可视化软件都可用在Linux系统上:ScrapydWeb(用于 Scrapyd 集群管理的 web 应用)、Hue(Hadoop 图形化用户界面)、Nanocubes(大数据可视化工具)。 1、ScrapydWeb(用于 Scrapyd 集

发布时间:2019-11-01
数据查询pgcmd、AresDB、OpenFEA、Pilosa、Elasticsearch介绍

以下为你介绍的数据查询软件都可用在Linux系统上:pgcmd(非交互式 PostgreSQL 查询工具)、AresDB(基于 GPU 运算的实时分析存储引擎和查询引擎)、OpenFEA(可视化大数据分析挖掘工具)、Pilosa(

发布时间:2019-10-31
数据处理Hadapt、Blink、Cascading介绍

以下为你介绍的数据处理软件都可用在Linux系统上:Hadapt(自适应分析平台)、Blink(阿里数据处理平台)、Cascading(Hadoop集群数据处理API)。 1、Hadapt(自适应分析平台) Hadapt 是个自适应分析

发布时间:2019-10-31
数据处理MR4C、Apache HAWQ、Cascalog介绍

以下为你介绍的数据处理软件都可用在Linux系统上:MR4C(C++ 的 MapReduce​ 框架)、Apache HAWQ(大规模并行 SQL 分析处理引擎)、Cascalog(Hadoop 的数据处理解决方案)。 1、MR4C(C++ 的 MapReduce​ 框

发布时间:2019-10-31
数据处理Vespa、Wormhole-SPAAS、Apache Geode、Surus介绍

以下为你介绍的数据处理软件都可用在Linux系统上:Vespa(开放大数据服务引擎)、Wormhole-SPAAS(流式处理平台)、Apache Geode(数据管理平台)、Surus(大数据分析集合)。 1、Vespa(开放大数据

发布时间:2019-10-31
数据处理Data Accelerator、Piflow、Hazelcast Jet、AthenaX介绍

以下为你介绍的数据处理软件都可用在Linux系统上:Data Accelerator(简化流数据处理的数据管道)、Piflow(大数据流水线系统)、Hazelcast Jet(基于 Hazelcast 的分布式数据处理引擎)、AthenaX(数据

发布时间:2019-10-31
数据处理http-mock-middleware、PackOne、OpenCTI、Koalas介绍

以下为你介绍的数据处理软件都可用在Linux系统上:http-mock-middleware(http mock 库)、PackOne(大数据软件栈部署与管理工具)、OpenCTI(开放的网络威胁情报平台)、Koalas(Apache Spark Pandas API)。

发布时间:2019-10-31
数据处理SandDance、Brooklin、xarray、TipDM介绍

以下为你介绍的数据处理软件都可用在Linux系统上:SandDance(数据可视化工具)、Brooklin(近实时大规模数据流式传输)、xarray(在 NumPy 多维数组中加入变量名与坐标索引)、TipDM(数据库建模

发布时间:2019-10-31
数据处理Faust、PyJava、GrimoireLab、Scriptis介绍

以下为你介绍的数据处理软件都可用在Linux系统上:Faust(Python 流处理)、PyJava(Java/Scala 与 Python 数据转换库)、GrimoireLab(用于软件开发分析的工具集)、Scriptis(交互式数据分析工具)。

发布时间:2019-10-31
数据存储TDW、Apache Tajo、Apache HBase、Hadoop介绍

以下为你介绍的数据存储软件都可用在Linux系统上:TDW(腾讯分布式数据仓库)、Apache Tajo(分布式数据仓库系统)、Apache HBase(分布式数据库)、Hadoop(分布式系统基础架构)。 1、TDW(腾讯

发布时间:2019-10-30
数据存储Hudi、Delta Lake、Crate、Apache CarbonData介绍

以下为你介绍的数据存储软件都可用在Linux系统上:Hudi(Uber 大数据存储系统)、Delta Lake(用于大数据的存储层)、Crate(数据存储系统)、Apache CarbonData(华为大数据存储方案)。 1、Hudi(

发布时间:2019-10-30
数据存储Apache IoTDB、ROOT-framework、Linkis、gmq介绍

以下为你介绍的数据存储软件都可用在Linux系统上:Apache IoTDB(时序数据管理引擎)、ROOT-framework(欧洲核子研究中心-数据处理框架)、Linkis(大数据中间件)、gmq(基于 golang 和 redis 实现的简

发布时间:2019-10-30
机器/深度学习Orange Data Mining、Milepost GCC、Apache Mahout介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:Orange Data Mining(数据挖掘和机器学习软件)、Milepost GCC(开源机器学习编译器)、Apache Mahout(机器学习库)。 1、Orange Data Mining(

发布时间:2019-10-30
机器/深度学习GraphLab、Jubatus、SHOGUN、Fuzzy介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:GraphLab(机器学习平台)、Jubatus(分布式在线机器学习框架)、SHOGUN(机器学习工具箱)、Fuzzy(机器学习框架)。 1、GraphLab(机

发布时间:2019-10-30
机器/深度学习ganitha、MLPACK、Mallet、Shark C++介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:ganitha(机器学习库)、MLPACK(C++ 的机器学习库)、Mallet(机器学习软件包)、Shark C++(C++机器学习库)。 1、ganitha(机器学习库)

发布时间:2019-10-30
机器/深度学习Waffles、Oryx、scikit-learn、PredictionIO介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:Waffles(机器学习工具包)、Oryx(开源机器学习项目)、scikit-learn(Python 机器学习工具包)、PredictionIO(机器学习服务器)。 1、

发布时间:2019-10-29
机器/深度学习KeystoneML、Petuum、GoLearn、Shifu介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:KeystoneML(机器学习框架)、Petuum(分布式机器学习框架)、GoLearn(Go 机器学习框架)、Shifu(机器学习框架)。 1、KeystoneML(机器

发布时间:2019-10-29
机器/深度学习smile、Conjecture、Vowpal Wabbit、Aerosolve介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:smile(机器学习算法 Java 库)、Conjecture(Scala 机器学习框架)、Vowpal Wabbit(机器学习系统)、Aerosolve(机器学习引擎)。 1、smil

发布时间:2019-10-29
机器/深度学习DMTK、TensorFlow、Apache SystemML/MADlib介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:DMTK(微软分布式机器学习工具包)、TensorFlow(机器学习系统)、Apache SystemML(机器学习语言)、Apache MADlib(大数据机器学习工具

发布时间:2019-10-29
机器/深度学习PaddlePaddle、photon-ml、DL4J、Swift AI介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:PaddlePaddle(百度分布式深度学习平台)、photon-ml(LinkedIn开源的Photon机器学习)、DL4J(Deeplearning4j-分布式深度学习库)、Swift AI(人

发布时间:2019-10-29
机器/深度学习Hyperopt-sklearn、MLDB、Fregata、Gorgonia介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:Hyperopt-sklearn(scikit-learn 的参数优化工具)、MLDB(机器学习数据库)、Fregata(轻量级大规模机器学习算法库)、Gorgonia(Go 机器学

发布时间:2019-10-29
机器/深度学习tf.Transform、Faster R-CNN、Gensim、Sklearn-pandas介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:tf.Transform(TensorFlow 数据预处理库)、Faster R-CNN(深度学习目标检测框架)、Gensim(主题模型 Python 工具包)、Sklearn-pandas(通用型

发布时间:2019-10-29
机器/深度学习Pylearn2、PyMC、Data Selfie、Gym StarCraft介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:Pylearn2(基于Theano的机器学习库)、PyMC(马尔科夫链蒙特卡洛采样工具)、Data Selfie(查看并分析自己的 Facebook 动态)、Gym StarCr

发布时间:2019-10-29
机器/深度学习PHP-ML、Python-recsys、PyBrain、Hebel介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:PHP-ML(PHP 机器学习库)、Python-recsys(实现推荐系统的 python 库)、PyBrain(基于 Python 的机器学习库)、Hebel(GPU 加速深度学习库)

发布时间:2019-10-28
机器/深度学习Fairseq、CycleGAN、Paradox、seq2seq介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:Fairseq(基于卷积神经网络的机器翻译)、CycleGAN(生成对抗网络图像处理工具)、Paradox(小型深度学习框架)、seq2seq(通用编码器

发布时间:2019-10-28
机器/深度学习EasyML、cv4j、XGBoost、ParlAI介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:EasyML(图形化机器学习系统)、cv4j(实时图像处理和机器学习库)、XGBoost(分布式梯度增强库)、ParlAI(AI 对话模型研究和训练框

发布时间:2019-10-28
机器/深度学习NNabla、THUMT、Tensor2Tensor、Angel介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:NNabla(Sony 开源的神经网络库)、THUMT(神经机器翻译工具包)、Tensor2Tensor(模块化深度学习系统)、Angel(基于参数服务器理念的

发布时间:2019-10-28
机器/深度学习TFMesos、Certigrad、ELF、ELL介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:TFMesos(在 Mesos 上使用 Docker 运行 Tensorflow)、Certigrad(无 Bug 的随机计算图)、ELF(轻量级游戏研究平台)、ELL(嵌入式学习库)。

发布时间:2019-10-28
机器/深度学习FaceRank、Sockeye、CatBoost、Facets介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:FaceRank(基于 TensorFlow 的 CNN 模型)、Sockeye(基于 Apache MXNet 的神经机器翻译框架)、CatBoost(基于梯度提升决策树的机器学习方法

发布时间:2019-10-28
机器/深度学习DeepLearn.js、StarData、TensorFire、DrQA介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:DeepLearn.js(可实现硬件加速的机器学习 JavaScript 库)、StarData(星际争霸 AI 研究数据集)、TensorFire(基于 WebGL 的浏览器端神经网络

发布时间:2019-10-28
机器/深度学习SerpentAI、StarSpace、PySC2、Fashion-MNIST介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:SerpentAI(教 AI 打游戏的学习框架)、StarSpace(实体嵌入通用神经网络模型)、PySC2(星际争霸II学习环境)、Fashion-MNIST(替代 MNI

发布时间:2019-10-28
机器/深度学习ND4J、Jumpy、RL4J、DataVec介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:ND4J(JVM 科学计算库)、Jumpy(用于 ND4J 的 Python 接口)、RL4J(JVM 的深度强化学习库)、DataVec(ETL 机器学习库)。 1、ND4J(JVM 科学

发布时间:2019-10-28
机器/深度学习Coach、Gluon、Arbiter、Eclipse Deeplearning4J介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:Coach(Python 强化学习研究框架)、Gluon(深度学习库)、Arbiter(机器学习算法评估工具)、Eclipse Deeplearning4J(深度学习应用程序)

发布时间:2019-10-28
机器/深度学习PlaidML、phpml、Naive Bayesian Classifier介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:PlaidML(跨平台高性能深度学习框架)、phpml(基于 PHP-ML 库实现机器学习)、Naive Bayesian Classifier(朴素贝叶斯分类器)。 1、Plaid

发布时间:2019-10-28
机器/深度学习Mask_RCNN、OpenNE、Horovod、MMLSpark介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:Mask_RCNN(Keras 和 TensorFlow 上的对象检测和实例分割)、OpenNE(用于网络嵌入的开源工具包)、Horovod(TensorFlow 分布式深度学习框架

发布时间:2019-10-28
机器/深度学习ONNX、TensorFlow Lite、Pyro、Tangent介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:ONNX(Open Neural Network Exchange,神经网络开发框架互通生态)、TensorFlow Lite(谷歌移动端深度学习框架)、Pyro(基于 Python 的深度概率

发布时间:2019-10-27
机器/深度学习HLearn、Pattern Web、DeepSpeech、DFace介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:HLearn(高性能机器学习库)、Pattern Web(Web 挖掘模块)、DeepSpeech(百度 DeepSpeech 架构的 TensorFlow 实现)、DFace(深度学习人脸识别

发布时间:2019-10-27
机器/深度学习Kubeflow、Turi Create、MatchZoo、XLearning介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:Kubeflow(基于 Kubernetes 的机器学习工具库)、Turi Create(苹果开源机器学习框架)、MatchZoo(深度文本匹配工具)、XLearning(深度学

发布时间:2019-10-27
机器/深度学习MacroBase、Unity ML-Agents、MILK、TFGAN介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:MacroBase(数据分析工具)、Unity ML-Agents(Unity 的机器学习代理工具)、MILK(Python 机器学习工具包)、TFGAN(轻量级生成对抗网络工

发布时间:2019-10-27
机器/深度学习Weld-Project、Snorkel、Screenshot-to-code-in-Keras介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:Weld-Project(用于数据分析应用程序的高性能运行时)、Snorkel(快速创建训练数据的系统)、Screenshot-to-code-in-Keras(将设计稿自动转

发布时间:2019-10-27
机器/深度学习Boilerpipe、Propel、Detectron、Darkon介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:Boilerpipe(HTML 正文内容提取库)、Propel(可微分编程机器学习框架)、Detectron(先进目标检测算法整合库)、Darkon(可更好理解深

发布时间:2019-10-27
机器/深度学习Caire、NapkinML、NiftyNet、Crux介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:Caire(内容感知图像压缩/扩展库)、NapkinML(NumPy 机器学习模型的袖珍实现)、NiftyNet(开源的卷积神经网络和医疗影像分析平台)

发布时间:2019-10-27
机器/深度学习captcha-12306、CapsNet、ATM-Auto Tune Models介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:captcha-12306(基于深度学习的 12306 验证码识别程序)、CapsNet(深度学习系统)、ATM-Auto Tune Models(自动化机器学习系统)。 1、cap

发布时间:2019-10-27
机器/深度学习FastPhotoStyle、ScalaNLP、Tensor Comprehensions介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:FastPhotoStyle(图片风格转移深度学习算法实现)、ScalaNLP(机器学习和数学计算库)、Tensor Comprehensions(将数学符号快速转换为高性

发布时间:2019-10-26
机器/深度学习majiang_algorithm、nGraph、Lore、MMdnn介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:majiang_algorithm(麻将胡牌算法)、nGraph(深度神经网络模型编译器)、Lore(机器学习模型配置、部署简化框架)、MMdnn(用于转换深

发布时间:2019-10-26
机器/深度学习TensorFlowSharp、ShuffleSeg、VINE、FHIR介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:TensorFlowSharp(TensorFlow 的 .NET 绑定)、ShuffleSeg(实时形义分割网络)、VINE(神经演化可视化工具)、FHIR(FHIR 标准协议缓冲工具)

发布时间:2019-10-26
机器/深度学习phpword2vec、VisualDL、TensorFlow.js、Tacotron介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:phpword2vec(PHP 调用 word2vec 实现机器学习)、VisualDL(跨框架深度学习可视化框架)、TensorFlow.js(在浏览器中训练和部署 ML 模型)、

发布时间:2019-10-26
机器/深度学习Swift for TensorFlow、Adversarial Robustness Toolbox介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:Swift for TensorFlow(集成 Swift 到 TensorFlow)、Adversarial Robustness Toolbox(检测模型及对抗攻击的工具箱)。 1、Swift for TensorFlow(集成

发布时间:2019-10-26
机器/深度学习MLflow、Deep Painterly Harmonization、ML.NET介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:MLflow(开放式机器学习平台)、Deep Painterly Harmonization(基于深度学习的图像合成)、ML.NET(跨平台机器学习框架)。 1、MLflow(开

发布时间:2019-10-26
机器/深度学习Dopamine、GraphPipe、TextWorld、Hivemall介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:Dopamine(基于 Tensorflow 的强化学习框架)、GraphPipe(深度学习模型部署框架)、TextWorld(基于 Python 的强化学习代理训练环境)、

发布时间:2019-10-26
机器/深度学习PocketFlow、TonY、Petastorm、Seldon Core介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:PocketFlow(自动化模型压缩框架)、TonY(构建在 Hadoop YARN 上的 TensorFlow 框架)、Petastorm(深度学习分布式训练库)、Seldon Core(Ku

发布时间:2019-10-26
机器/深度学习Tencent ML-Images、mmdetection、Infer.NET介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:Tencent ML-Images(大规模多标签图像数据集)、mmdetection(基于 PyTorch 的对象检测工具箱)、Infer.NET(基于模型的机器学习框架)。

发布时间:2019-10-26
在Deepin系统中安装Linux QQ 2.0.0 Beta失败,请用商店功能安装

如果你在深度Deepin操作系统中没能安装上腾讯官方的Linux QQ 2.0.0 Beta版本,请改用深度商店功能安装,目前商店中已上架Linux QQ版本,这是深度系统独特的功能,安装软件非常的方便,且成功率

发布时间:2019-10-26
机器/深度学习AdaNet、OpenVINO Toolkit、TRFL、TransmogrifAI介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:AdaNet(轻量级和可扩展的 TensorFlow AutoML 框架)、OpenVINO Toolkit(深度学习部署工具包)、TRFL(强化学习构建模块库)、TransmogrifAI(

发布时间:2019-10-25
机器/深度学习FBGEMM、Horizon、QNNPACK、DeepCreamPy介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:FBGEMM(服务器端推理优化库)、Horizon(应用强化学习平台-Facebook Horizon)、QNNPACK(移动深度学习优化库)、DeepCreamPy(使用深度神

发布时间:2019-10-25
机器/深度学习X-DeepLearning、Nevergrad、JAX、NumSharp介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:X-DeepLearning(面向高维稀疏数据场景的深度学习框架)、Nevergrad(无梯度优化开源工具)、JAX(TensorFlow 简化库)、NumSharp(C# 机器

发布时间:2019-10-25
机器/深度学习auto-sklearn、tf-coreml、MusiCoder、Mars-Project介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:auto-sklearn(自动化的机器学习工具包)、tf-coreml(TensorFlow 转换到 CoreML 的转换器)、MusiCoder(基于深度学习音乐质感转换系统)、

发布时间:2019-10-25
机器/深度学习TensorFlow.NET、Advisor、nauta、TF-Ranking介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:TensorFlow.NET(TensorFlow 的 .NET 标准绑定)、Advisor(超参数调整系统)、nauta(多用户、分布式的深度学习平台)、TF-Ranking(排序学习

发布时间:2019-10-25
机器/深度学习lark-parser、SHAP、ELI5、BodyPix介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:lark-parser(解析任何无上下文的语法)、SHAP(统一的方法解释任何机器学习模型的输出)、ELI5(使用统一 API 可视化地调试各种机

发布时间:2019-10-24
机器/深度学习KPRN、SQLFlow、fklearn、fastai介绍

以下为你介绍的机器学习/深度学习软件都可用在Linux系统上:KPRN(知识图谱路径的推荐模型)、SQLFlow(赋予 SQL AI 能力)、fklearn(机器学习第三方模块)、fastai(深度学习实践库)。 1、KPR

发布时间:2019-10-24