Svelte
https://svelte.dev/
Svelte 是一种全新的构建用户界面的办法。传统框架如 React 和 Vue 在浏览器中须要做大量的工作，而 Svelte 将这些工作放到构建应用程序的编译阶段来解决。
与应用虚构（virtual）DOM 差别比照不同。Svelte 编写的代码在应用程序的状态更改时就能像做外科手术一样更新 DOM。
Minikube
https://minikube.sigs.k8s.io/
Minikube 能够在本地单机上运行 Kubernetes 集群的工具。Minikube 可跨平台工作，不须要虚拟机，不须要在 MacOS 或 Windows 上装置 Linux。反对多种容器，如 Docker，CRI-O，Containerd 等。
Pixie
https://px.dev
Pixie 是查看 Kubernetes 的工具。可查看 Kubernetes 集群的状态，比方，服务器集群性能，网络情况，集群资源曾经相干应用程序等。还能够查看更具体的内容，比方，pod 状态，申请量，热点图等。Pixie 的资源占用仅有 5% 左右。
FastAPI
https://fastapi.tiangolo.com/
FastAPI 是一个 Python 网页框架。FastAPI 以其高效、易用博得了开发者的青眼，间接挑战了 Django 和 Flash 的传统位置。FastAPI 的长处是，类型查看、主动 swagger UI、反对异步、弱小的依赖注入。
Crystal
https://crystal-lang.org/
Crystal 曾经面试很多年了，Crystal 的特点是兼具 C 语言的高效和 Ruby 的动态类型。今年初曾经公布了 1.0 版本，目前最新版本为 1.2.1，曾经足够稳固。
Microsoft Terminal
https://github.com/Microsoft/…
Microsoft Terminal 是一个开源的 Windows 的终端，提供相似 Mac 和 Linux 命令行的体验。Microsoft Terminal 具备 GPU 减速渲染，较传统控制台具备更好的性能晋升。
OBS Studio
https://obsproject.com/
OBS Studio 是一款用于直播和屏幕录制的软件，为高效捕捉，合成，编码，记录和流传输视频内容而设计，反对所有流媒体平台。快捷键可让试图平滑切换，甚至还有画中画和实时字幕的新性能。
Shotcut
https://shotcut.org/
Shotcut 是一个弱小的视频编辑工具。Shotcut 具备中文版反对，可在 Windows，MacOS，Linux，BSD 等操作系统上运行，Shotcut 具备数百种音频、视频格式，以及编解码器，且无需导入，可间接编辑。
Weave GitOps
https://github.com/weaveworks…
Weave GitOps 是一个 GitOps 工具。其目标是简化 DevOps 的工作流程，通过申明配置使 Kubernetes 更加稳固和平安。Weave GitOps 基于 云原生基金会的 Flux。
Apache Solr
https://solr.apache.org/
Apache Solr 是基于 Lucene 的全文搜寻服务器，也是最风行的企业级搜索引擎。Solr 放弃了开源的许可证，不过当初依然是收费的。Solr 可集群部署、可在云端部署，甚至包含 LTR 算法，可主动调整加权后果。
MLflow
https://mlflow.org/
MLflow 是由 Apache Spark 技术团队开源的一个机器学习平台。MLflow 由 Databricks 创立，并由 Linux 基金会托管，是一个 MLOps 平台，可让用户跟踪、治理和保护各种机器学习模型、试验及其部署。MLflow 提供了记录和查问试验（代码、数据、配置、后果）的工具，将数据迷信代码打包成我的项目，并将这些我的项目接入工作流程。
Orange
https://orangedatamining.com/
Orange 是一款用于开源机器学习和数据可视化的工具。Orange 与 R Studio 和 Jupyter 等程序化或文本工具相比，Orange 更直观易操作。Orange 蕴含了残缺的一系列的组件以进行数据预处理，并提供了数据帐目，过渡，建模，模式评估和勘探的性能。
Flutter
https://flutter.dev/
Flutter 是谷歌推出的一个新用于构建跨平台的手机、网页、桌面，嵌入式设施利用的 SDK。Flutter 的组件，比方，滚动条、导航、图标和字体，整合了 IOS 和安卓平台的差别。
Apache Superset
https://github.com/apache/sup…
Apache Superset 是一个古代的、轻量级可视化 BI 剖析工具。Apache Superset 在可视化、易用性和交互性上十分有特色，用户能够轻松对数据进行可视化剖析。而且 Apache Superset 曾经达到企业级商业软件的程度。
Presto
https://prestodb.io/
Presto 是一个开源的分布式 SQL 引擎，用于集群中的在线剖析解决。Presto 能够查问各种各样的数据源，从文件到数据库，并将后果输入到 BI 和剖析环境。更重要的是，Presto 能够在 Hive、Cassandra、关系型数据库中进行查问，而且 Presto 还能够联合多个起源的数据查问。
脸书、Uber、推特和阿里巴巴创建了 Presto 基金会。其余成员当初包含 Alluxio、Ahana、Upsolver 和英特尔。
Apache Arrow
https://arrow.apache.org/
Apache Arrow 是一个列式内存剖析层，旨在为 CPU 和 GPU 上减速大数据的剖析。它蕴含了一套立体和分层数据的典型内存示意，Arrow 内存格局反对零拷贝读取，并且不用序列化的状况下拜访数据极快。目前 Apache Arrow 反对的语言包含 C、C++、C#、Go、Java、JavaScript、Julia、MATLAB、Python、R、Ruby 和 Rust。
InterpretML
https://interpret.ml/
InterpretML 是微软推出的可解释机器学习包。其中蕴含了几个最先进的机器学习可解释性技术。InterpretML 提供了两类解释性类型：明箱（glassbox）模型和黑箱（blackbox）模型。InterpretML 可让实践者通过在一个对立的 API 下，借助内置的可扩大可视化平台，应用多种办法来轻松地比拟可解释性算法。InterpretML 也蕴含了可解释 Boosting 机（EBM）的首个实现，这是一种弱小的可解释明箱模型，能够做到与许多黑箱模型等同精确。
Lime
https://github.com/marcotcr/lime
Lime（Local interpretable model-agnostic explanations 部分可解释模型 - 不可知解释的缩写），Lime 用于表格或图片的解释机器学习的分类器。Lime 可能解释两个或更多类的黑盒分类器。分类器实现了一个函数，该函数接管原始文本或 numpy 数组并输入每个类的概率。
Dask
https://dask.org/
Dask 是一个用于并行计算的开源库，可将 Python 包扩大到多台机器上。Dask 可将数据和计算散布在多个 GPU 上，即可在繁多零碎也可在多节点集群中运行。Dask 可与 Rapids cuDF、XGBoost 和 Rapids cuML 集成，用于 GPU 减速的数据分析和机器学习。Dask 还可与 NumPy、Pandas 和 Scikit-learn 集成进行并行化工作。
BlazingSQL
https://blazingsql.com/
BlazingSQL 是一个基于 Rapids 生态系统构建的 GPU 减速 SQL 引擎。BlazingSQL 基于 Apache 2.0 许可证开源。BlazingSQL 是 cuDF 的 SQL 接口，具备反对大规模数据迷信工作流（包含提取，转换，加载）和企业数据集的各种性能。
Rapids
https://rapids.ai/
Nvidia 的 Rapids 是由英伟达开源的一款开源机器学习 GPU 减速平台。Rapids 应用英伟达 CUDA 基元进行底层计算优化，通过 Python 将 GPU 的并行和高带宽内存以接口方式向外凋谢。Rapids 依赖于 Apache Arrow 柱状内存格局，包含 cuDF（相似 Pandas 的 DataFrame 库）；cuML（机器学习库汇合，提供 Scikit-learn 中大多数算法的 GPU 版本）；以及 cuGraph（相似 NetworkX 的减速图剖析库）。
PostHog
https://posthog.com/
PostHog 是一个为开发者构建的开源产品剖析平台。主动收集网站或应用程序上的每个事件，无需向第三方发送数据。PostHog 提供基于用户事件的剖析，捕捉网站的应用数据，统计各用户在网站中的具体操作。PostHog 会主动捕捉点击次数和综合浏览量，以剖析网站用户在做什么，而无需手动推送事件。
LakeFS
https://lakefs.io/
LakeFS 提供了一种 ” 像治理代码一样治理数据湖 ” 的形式，独特引入相似 Git 性能来治理数据的版本。LakeFS 能够帮忙用户创立独立、零拷贝（Zero-copy）的数据分支，且在运行、测试和建模剖析中，又不存在毁坏共享对象的危险。与 Git 相似，LakeFS 的数据中会带有提交记录、元数据字段和回滚等信息，此外还有 hooks，即在分支合并到主分支前，hooks 会检查数据，确保完整性和品质。Amazon S3 和 Azure Blob 已在应用 LakeFS。
Meltano
https://meltano.com/
Meltano 始于 2018 年 GitLab 的外部我的项目，服务于 GitLab 数据管理。2021 年从 GitLab 独立进去成为一个初创公司。
Meltano 是一款收费 DataOps 时代的 ETL 工具，旨在代替代替传统 ELT 的工具，ELT 是指数据提取、加载、转换操作的统称。
Meltano 特点是开源、自托管、CLI（命令行）、可调试和可扩大。
Meltano 创立管道即代码的概念，Meltano 我的项目可进行版本控制、代码审查、继续集成和部署 (CI/CD）以及容器化等。
Trino
https://trino.io/
Trino 用于大数据分析的疾速分布式 SQL 查问引擎
2019 年 PrestoDB 的开发者创立了一个名为 PrestoSQL 我的项目分支。因为所属基金会的转移，PrestoSQL 于 2020 年 12 月更名为 Trino。
Trino 是一款用于大数据分析且性能优越的分布式 SQL 剖析引擎。Trino 可同时对 EB 级数据湖和海量数据仓库进行高效查问。Trino 合乎 ANSI SQL 的查问规范，可与 R、Tableau、Power BI、Superset 等 BI 工具配合应用。可在 Hadoop、S3、Cassandra、MySQL 的数据仓库中联结查问。
StreamNative
https://streamnative.io/
StreamNative 是一款弹性部署且可扩大的音讯和事件流平台，大大简化了实时报告和剖析工具以及企业应用流的数据管道架设。StreamNative 将 Apache Pulsar 分布式流解决架构与 Kubernetes 和混合云反对等，以及企业级性能、大型数据、认证和受权、性能监控等工具相结合，既简化了应用程序的开发，又简化了流数据利用的部署和治理。
Hugging Face
https://huggingface.co/
Hugging Face 是一个公司，也是一个网站。
Hugging Face 提供了以十分有用的深度学习资源库，比方深度学习的模型，数据集，还有网站的应用空间的等，不过大多是要付费的。
另外 Hugging Face 的次要产品是聊天机器人，为此 Hugging Face 开发了本人的自然语言解决 (NLP) 模型，称为分层多任务学习 (HMTL) 并在 PyTorch-Transformers 下治理了一个预训练的 NPL 模型库。
EleutherAI
https://www.eleuther.ai/
EleutherAI 是一个开源的社区人工智能我的项目，旨在创立一个齐全去中心化的、具备自治文化的单例人工智能。EleutherAI 我的项目始于 2011 年，任何能连贯互联网且有 GitHub 帐户的人都能够参加。社区成员可通过提交开发性能以或提案来参加我的项目。EleutherAI 的开发者每周会更新我的项目进度，这些更新会在 YouTube 上进行现场直播。
2021 年 EleutherAI 公布了 The Pile，是一个 825GB 用于训练的多样化文本数据集；并在 6 月颁布了 GPT-J，一个 60 亿参数的模型，大抵相当于 OpenAI 的 GPT-3 的居里变量。随着 GPT-NeoX 的呈现，EleutherAI 打算将参数始终进步到 1750 亿，发动了抢夺最大 GPT- 3 模型的挑战赛。
补充，OpenAI 的 GPT-3 模型在文本生成方面实现了惊人的飞跃，甚至具备了人类级别的性能。但其 API 始终未能齐全凋谢，目前只有 OpenAI 和微软外部才有齐全拜访全副训练集。
Colab notebooks for generative art/Colab notebooks 用于生成艺术品
首先是 OpenAI 的 CLIP（比照语言 - 图像预训练）模型，一种用于生成文本和图像矢量嵌入的多模态模型。尽管 CLIP 是齐全开源的，但 OpenAI 的神经网络 DALL-E 却不开源。为了补救这一空白，Ryan Murdoch 和 Katherine Crowson 开发了 Colab notebooks，将 CLIP 与其余开源模型（如 BigGAN 和 VQGAN）联合起来，制作 Prompt-based 生成性艺术作品。这些 notebooks 基于 MIT 的开源许可证，过来几十年间在互联网上广泛传播，被从新混合、批改、转译，并被用来生成了惊人的艺术作品。
起源：toutiao.com/a7028029253035770371/