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Choerodon(猪齿鱼)v0.24 中文文档
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158977
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2021-01-05
Choerodon猪齿鱼开源多云应用敏捷全链路技术平台,是基于开源技术Kubernetes,Istio,knative,Gitlab,Spring Cloud来实现本地和云端环境的集成,实现企业多云/混合云应用环境的一致性。平台通过提供精益敏捷、持续交付、容器环境、微服务、DevOps等能力来帮助组织团队来完成软件的生命周期管理,从而更快、更频繁地交付更稳定...
HugeGraph 开源图数据库系统 v0.9 使用手册
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57130
5
2019-11-26
HugeGraph是一款易用、高效、通用的开源图数据库系统, 实现了Apache TinkerPop3框架及完全兼容Gremlin查询语言, 具备完善的工具链组件,助力用户轻松构建基于图数据库之上的应用和产品。HugeGraph支持百亿以上的顶点和边快速导入,并提供毫秒级的关联关系查询能力(OLTP), 并可与Hadoop、Spark等大数据平台集成以进行离...
pandas 0.25.3 documentation
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2020-01-13
pandas 是连接 SciPy 和 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。Comma-separated values (CSV) 文件表示在有关各方之间分发数据的最常见的方法之一。Pandas 提供了一种优化库功能来读写多种文件格式,包括 CSV...
MOSN 0.11 官方文档
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6
2020-04-10
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...
Mesosphere DC/OS 2.1 官方中文文档
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2020-09-15
DC/OS 是一种基于 Apache Mesos 分布式系统内核的分布式操作系统。它可以让您管理多台机器,如同它们是一台计算机一样。它可以自动执行资源管理,安排进程布局,促进进程间通信,以及简化分布式服务的安装和管理。它包含的 Web 界面和可用的命令行界面 (CLI) 可促进群集及其服务的远程管理和监控。
Mesosphere DC/OS 2.1 Documentation
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4
2020-09-27
DC/OS 是一种基于 Apache Mesos 分布式系统内核的分布式操作系统。它可以让您管理多台机器,如同它们是一台计算机一样。它可以自动执行资源管理,安排进程布局,促进进程间通信,以及简化分布式服务的安装和管理。它包含的 Web 界面和可用的命令行界面 (CLI) 可促进群集及其服务的远程管理和监控。
OceanBase v2.2.77 官方教程
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2021-06-01
OceanBase 数据库(OceanBase DataBase)一款完全自研的原生分布式关系数据库软件,在普通硬件上实现金融级高可用,首创“三地五中心”城市级故障自动无损容灾新标准,具备卓越的水平扩展能力,全球首家通过 TPC-C 标准测试的分布式数据库,单集群规模超过 1500 节点。产品具有云原生、强一致性、高度兼容 Oracle/MySQL 等特性。
Choerodon(猪齿鱼)v1.0 中文文档
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17
2021-08-04
Choerodon猪齿鱼开源多云应用敏捷全链路技术平台,是基于开源技术Kubernetes,Istio,knative,Gitlab,Spring Cloud来实现本地和云端环境的集成,实现企业多云/混合云应用环境的一致性。平台通过提供精益敏捷、持续交付、容器环境、微服务、DevOps等能力来帮助组织团队来完成软件的生命周期管理,从而更快、更频繁地交付更稳定...
图数据库 HugeGraph v0.12 使用手册
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2022-04-17
HugeGraph是一款易用、高效、通用的开源图数据库系统(Graph Database,GitHub项目地址), 实现了Apache TinkerPop3框架及完全兼容Gremlin查询语言, 具备完善的工具链组件,助力用户轻松构建基于图数据库之上的应用和产品。HugeGraph支持百亿以上的顶点和边快速导入,并提供毫秒级的关联关系查询能力(OLTP), ...
计算与推断思维 中文版
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2018-04-22
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。
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