OpenYurt 是业界首个对云原生体系无侵入的边缘计算平台。主打 “云边一体化” 的概念，针对边缘计算场景中的网络环境复杂、大规模应用交付、运维困难等痛点， 提供了边缘自治、云边运维通道、单元化部署等能力。通过将边缘异构资源统一管理，帮助开发者轻松完成在海量边缘资源上的大规模应用交付、运维、管控。

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Linkis 在上层应用和底层引擎之间构建了一层计算中间件。通过使用Linkis 提供的REST/WebSocket/JDBC 等标准接口，上层应用可以方便地连接访问Spark, Presto, Flink 等底层引擎,同时实现跨引擎上下文共享、统一的计算任务和引擎治理与编排能力。

TeaWeb是一款集静态资源、缓存、代理、日志、统计、监控于一体的可视化智能WebServer，原理是通过HTTP代理的方式连接用户请求和开发者自己的后端服务，从而不仅实现对请求的转发处理，也可以实现自动的缓存、日志、统计、监控等功能，关于代理的部分，请访问代理原理。TeaWeb使用Go语言实现，在高可定制化前提下，保证高性能、高并发。

数据科学是通过探索，预测和推断，从大量不同的数据集中得出有用的结论。探索涉及识别信息中的规律。预测涉及使用我们所知道的信息，对我们希望知道的值作出知情的猜测。推断涉及量化我们的确定程度：我们发现的这些规律是否也出现在新的观察中？我们的预测有多准确？我们用于探索的主要工具是可视化和描述性统计，用于预测的是机器学习和优化，用于推理的是统计测试和模型。

Excelize 是 Go 语言编写的用于操作 Office Excel 文档基础库，基于 ECMA-376，ISO/IEC 29500 国际标准。可以使用它来读取、写入由 Microsoft Excel™ 2007 及以上版本创建的电子表格文档。支持 XLSX / XLSM / XLTM / XLTX 等多种文档格式，高度兼容带有样式、图片(表)、透视表、...

最近以来一直在学习机器学习和算法，然后自己就在不断总结和写笔记，记录下自己的学习AI与算法历程。 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

Docker 是个划时代的开源项目，它彻底释放了计算虚拟化的威力，极大提高了应用的维护效率，降低了云计算应用开发的成本！使用 Docker，可以让应用的部署、测试和分发都变得前所未有的高效和轻松！无论是应用开发者、运维人员、还是其他信息技术从业人员，都有必要认识和掌握 Docker，节约有限的生命。

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