Aeraki [Air-rah-ki] 是希腊语 ”微风“ 的意思。 虽然服务网格已经成为微服务的重要基础设施，但许多（也许是全部？）服务网格的实现主要关注 HTTP 协议，而将其他七层协议视为普通的 TCP 流量。Aeraki Mesh 提供了一种非侵入的、高度可扩展的解决方案来管理服务网格中的任何7层流量。

Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。官方教程是官方文档的教程页面上的教程。

MiniFramework 是一款遵循 Apache2 开源协议发布的，支持 MVC 和 RESTful 的超轻量级 PHP 开发框架。MiniFramework 能够帮助开发者用最小的学习成本快速构建 Web 应用，在满足开发者最基础的分层开发、数据库和缓存访问等少量功能基础上，做到尽可能精简，以帮助您的应用基于框架高效运行。

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Spring Batch是一个轻量级的综合性批处理框架,可用于开发企业信息系统中那些至关重要的数据批量处理业务. Spring Batch 基于POJO 和 Spring框架,相当容易上手使用,让开发者很容易地访问和利用企业级服务. Spring Batch不是调度(scheduling)框架. 因为已经有很多非常好的企业级调度框架,包括商业性质的和开源的,...

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。

Paddle-Lite为Paddle-Mobile的升级版，定位支持包括手机移动端在内更多场景的轻量化高效预测，支持更广泛的硬件和平台，是一个高性能、轻量级的深度学习预测引擎。在保持和PaddlePaddle无缝对接外，也兼容支持其他训练框架产出的模型。

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Apache IoTDB（物联网数据库）是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。 Apache IoTDB 采用轻量式架构，具有高性能和丰富的功能，并与Apache Hadoop、Spark和Flink等进行了深度集成，可以满足工业物联网领域的海量数据存储、高速数据读取和复杂数据分析需求。