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  • Apache IoTDB(物联网数据库)用户手册 (v0.10.x)

    Apache IoTDB(孵化中)(物联网数据库)是一个集成数据专为时间序列数据设计的管理引擎。 它为用户提供以下服务数据收集,存储和分析。 由于其轻巧的结构,高性能和丰富的功能集,以及与Apache的深度集成Hadoop、Spark和Flink,Apache IoTDB(孵化中)可以满足海量需求物联网中的数据存储,高速数据提取和复杂数据分析工业领域。
  • OpenYurt v1.4 中文文档

    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。
  • IoTDB用户手册 (V0.9.x)

    Apache IoTDB(孵化中)(物联网数据库)是一个集成数据专为时间序列数据设计的管理引擎。 它为用户提供以下服务数据收集,存储和分析。 由于其轻巧的结构,高性能和丰富的功能集,以及与Apache的深度集成Hadoop、Spark和Flink,Apache IoTDB(孵化中)可以满足海量需求物联网中的数据存储,高速数据提取和复杂数据分析工业领域。
  • MOSN 0.21 官方文档

    MOSN 是一款使用 Go 语言开发的网络代理软件,由蚂蚁集团开源并经过几十万容器的生产级验证。 MOSN 作为云原生的网络数据平面,旨在为服务提供多协议、模块化、智能化、安全的代理能力。 MOSN 是 Modular Open Smart Network 的简称。 MOSN 可以与任何支持 xDS API 的 Service Mesh 集成,亦可以作为独立...
  • OpenYurt v0.5.0 Documentation

    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。
  • MOSN 0.11 官方文档

    MOSN 是一款使用 Go 语言开发的网络代理软件,由蚂蚁金服开源并经过几十万容器的生产级验证。 MOSN 作为云原生的网络数据平面,旨在为服务提供多协议、模块化、智能化、安全的代理能力。 MOSN 是 Modular Open Smart Network 的简称。 MOSN 可以与任何支持 xDS API 的 Service Mesh 集成,亦可以作为独立...
  • Apache ShardingSphere v4.1.1 中文文档

    Apache ShardingSphere(Incubator) 是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈,它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar(规划中)这3款相互独立,却又能够混合部署配合使用的产品组成。它们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能,可适用于如Java同构、异构语...
  • Apache ShardingSphere v5.0.0 Documentation

    Apache ShardingSphere(Incubator) 是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈,它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar(规划中)这3款相互独立,却又能够混合部署配合使用的产品组成。它们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能,可适用于如Java同构、异构语...
  • Apache ShardingSphere v5.3.2 Documentation

    Apache ShardingSphere(Incubator) 是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈,它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar(规划中)这3款相互独立,却又能够混合部署配合使用的产品组成。它们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能,可适用于如Java同构、异构语...
  • 清华大学开源机器学习框架—计图(Jittor)文档教程

    Jittor 是一个基于即时编译和元算子的高性能深度学习框架,整个框架在即时编译的同时,还集成了强大的Op编译器和调优器,为您的模型生成定制化的高性能代码。Jittor前端语言为Python。前端使用了模块化的设计,这是目前最主流的深度学习框架接口设计。后端则使用高性能语言编写,如CUDA,C++。