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Soft & Share 開源報報 145

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今日內容摘要

✅ 使用 Rust 和 WASM 開發的小型靜態網頁全文檢索引擎
✅ 在任何資料庫(MySQL,Postgres,MsSQL,SQLite,MariaDB)上生成即時 ✅ REST 和 GraphQL APIs
✅ 使用 Javascript 開發微小而強大的瀏覽器和 NodeJS 全文搜尋
✅ 使用程式產生中國山水畫
✅ 使用深度學習讓 Unity 中的人物角色栩栩如生
✅ Apache Spark 的分散式深度學習框架
✅ PyTorch上的模型服務
✅ Devops開源專案程式碼部署平臺
✅ 一個用於分散式 web 和分散式運算專案的 SDK/程式庫
✅ 在 Rust 中編寫更安全的 FFI 程式碼,而不會被不安全的程式碼汙染
✅ 一個完整的 Go 快取程式庫,為你提供了多種管理快取的方法
✅ 使用 Angular 和 .NET Core 實現的樹莓派 Web 控制面板

開源報報內容

Web 應用程式開發

使用 Rust 和 WASM 開發的小型靜態網頁全文檢索引擎

這是一個針對靜態網站的輕量級、快速、全文搜尋引擎,這位開發者也在自己的 blog 使用這個搜尋引擎

這個搜尋引擎是從這篇文章 “Writing a full-text search engine using Bloom filters” 的 Python 程式碼轉換成 Rust/WASM,這可以被看作是 lunr.jselastticlunr 的替代品。

這個想法是從網站上的文章列表中生成一個小型的、自包含的 WASM 模組,並將其傳送到瀏覽器。 tinysearch可以整合到 JekyllHugozola, or Cobalt. 這樣的靜態網頁產生器引擎


在任何資料庫(MySQL,Postgres,MsSQL,SQLite,MariaDB)上生成即時 REST 和 GraphQL APIs

這是一個 SaaS 服務,也有免費版本

XgeneCloud 是什麼?

XgeneCloud 由三個簡單而令人驚歎的產品組成:

  • 一個可以在任何資料庫上生成 REST & GraphQL 的即時 API 框架
  • 基於GUI的功能齊全的資料庫和API客戶端
    • GUI 資料庫客戶端啟用-點和單擊 schema 設計和 schema 遷移。
    • GUI API 客戶端用來偵錯 APIs
  • 一個混合無伺服器(Serverless)框架
    • 生成的所有 APIs 都可以作為無伺服器功能部署在任何雲端平台上!
    • 這不會改變對生成的原始碼的任何更改

在既有的 MySQL 資料庫上產生 REST APIs

資料庫設計和鷹架 API 的GUI

在既有的 MySQL 資料庫上生成 GraphQL APIs


使用 Javascript 開發微小而強大的瀏覽器和 NodeJS 全文搜尋

Minisearch 是一個小巧但功能強大的記憶體全文搜尋引擎,用 JavaScript 編寫。 它尊重資源,並且可以輕鬆地在 Node 和瀏覽器中執行。

使用案例

Minisearch 處理需要全文搜尋功能的用例(例如字首搜尋、模糊搜尋、排序、欄位增強…) ,但是要索引的資料可以適合地放在本地端的行程記憶體中。 雖然你不會用它來索引整個網際網路,但是 MiniSearch 提供了許多令人驚訝的用例。 通過將索引儲存在本地端記憶體中,MiniSearch 可以離線工作,並且可以快速處理查詢,而不需要網路延遲。

一個突出的使用案例是在 web 和行動應用程式中即時搜尋“ as you type” ,將索引儲存在客戶端上可以快速反應的 UIs,從而無需向搜尋伺服器發出請求。

資料科學

使用程式產生中國山水畫

靈感來自中國傳統的山水卷軸,利用噪音(noises)和數學函式從零開始建立山和樹的模型。 它完全是用 javascript 編寫的,並且輸出可縮放向量圖形 / 值(SVG)格式。


使用深度學習讓 Unity 中的人物角色栩栩如生

這個專案探索深度學習角色動畫和控制的機會,作為我在愛丁堡大學資訊學院的博士研究的一部分,由 Taku Komura 監督。 在過去的幾年裡,這個專案已經成為一個模組化和穩定的資料驅動的角色動畫框架,包括資料處理,網路培訓(network training )和執行時控制,使用 Unity3D / Tensorflow / PyTorch 開發。 這個儲存庫使得使用神經網路來做雙足運動、四足運動,以及角色場景與物體和環境的相互作用動畫,或者體育遊戲。 這項研究的進一步進展將繼續新增到這個專案。


Apache Spark 的分散式深度學習框架

什麼是 BigDL?

BigDB 是一個針對 Apache Spark 的分散式深度學習程式庫; 使用 BigDL,使用者可以將他們的深度學習應用程式編寫成標準的 Spark 程式,這些程式可以直接執行在現有的 Spark 或 Hadoop 叢集之上。 為了便於建構 Spark 和 BigDL 應用程式,提供了一個針對端到端分析 + AI pipelines的高階 Analytics Zoo

  • 豐富的深度學習支援。 模仿 Torch,BigDL 為深度學習提供全面的支援,包括數值計算(通過 Tensor)和高階神經網路; 此外,使用者可以使用 BigDL 將預先訓練過的 CaffeTorch 模型載入到 Spark 程式中。
  • 極高的效能。 為了實現高效能,BigDL 在每個 Spark 任務中使用 Intel MKL / Intel MKL-DNN 和多執行緒程式設計。 因此,在單節點 Xeon 上,它比現成的 Caffe、 Torch 或 TensorFlow 數量級更快(也就是說,可與主流 GPU 相媲美)。 通過採用 Intel DL Boost,BigDL 顯著提高了推理延遲和吞吐量。
  • 高效地擴展。 BigDL 可以通過利用 Apache Spark (一個快如閃電的分散式資料處理框架) ,以及在 Spark 上高效實現同步 SGD 和 all-reduce 通訊,有效地擴展到”大數據規模”的資料分析。

為何使用 BigDL?

你可以使用 BigDL 編寫深度學習程式,如果:

  • 你需要在儲存資料的同一個大數據(hadoop / spark)叢集上分析大量資料(例如,HDFS、 HBase、 Hive 等)。
  • 你希望為你的大數據(Spark)程式和 / 或工作流程新增深度學習功能(培訓或預測)。
  • 你希望利用現有的 Hadoop / Spark 叢集來執行你的深度學習應用程式,然後可以與其他 workloads(如 ETL、資料倉庫、 特徵工程、經典機器學習、圖形分析等)動態共享這些應用程式

PyTorch上的模型服務

TorchServe 是一個靈活和易於使用的工具,用於服務 PyTorch 模型。

架構

雲端和網路管理

Devops開源專案程式碼部署平臺

walle 讓使用者程式碼釋出終於可以不只能選擇 jenkins!支援各種web程式碼釋出,php、java、python、go等程式碼的釋出、回滾可以通過web來一鍵完成。walle 一個可自由配置專案,更人性化,高顏值,支援git、多使用者、多語言、多專案、多環境同時部署的開源上線部署系統。

架構

程式設計語言/程式庫

一個用於分散式 web 和分散式運算專案的 SDK/程式庫

為什麼有這個專案?

目前,網際網路主要被中心化給壟斷,嚴重依賴於過時的基礎設施,如電信塔、路由系統、交換機等。 是時候升級了。

這個專案是做什麼?

這是一個 SDK 和一個用於建立分散式網路和分散式運算專案的程式庫。 目前,我們正在嘗試為 P2P 資料傳輸和聯合通訊協定建立一個管道( pipeline )。 目前,這個軟體的主要釋出方法是透過 NPM,我們已經開發了擴充套件、外掛和多個其他平台的功能。

功能

  • 建立一個以離線為中心的網路
  • 設定你自己的區塊鏈基礎設施
  • 設定服務和在平行處理實體上執行的微應用程式
  • 利用 Lotion 或者 Tendermint 協商一致的通訊協定建立一個加密貨幣邊鏈

在 Rust 中編寫更安全的 FFI 程式碼,而不會被不安全的程式碼汙染

什麼是 safer_ffi?

safer_ffi 是一個框架,它可以幫助你使用 unsafe {…} 程式碼區塊編寫外部函式介面(FFI) 而不會污染你的 Rust 程式碼,同時使函式更容易閱讀和維護。


一個完整的 Go 快取程式庫,為你提供了多種管理快取的方法

功能

  • 多個快取儲存: 實際上在記憶體、 redis 或你自己的客製的儲存中
  • 一個鏈快取: 使用具有優先順序順序的多個快取(記憶體然後回退到 redis 共享快取)
  • 一個可載入的快取: 允許你呼叫callback函式將資料放回快取中
  • 一個度量快取,讓你可以儲存關於快取使用情況的度量(命中、未命中、設定成功、設定錯誤,…)
  • 將快取值自動封送 / 解封送為結構的封送拆收器
  • 在儲存中定義預設值並在設定資料時重寫它們
  • 快取因過期時間和 / 或使用標記而失效

嵌入式系統

使用 Angular 和 .NET Core 實現的樹莓派 Web 控制面板

使用 Angular 和 .NET Core 實現了樹莓派 4的 Web 控制面板。 使用 GraphQL 作為 API,EF Core 作為 ORM。 允許簡單的超頻,殺死行程,重新啟動和關閉 Pi。 它還提供即時訪問系統資訊,如溫度、記憶體和磁碟使用量、 CPU 負載和網路狀態。

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