Soft & Share 開源報報 218 – 一個可嵌入式 SQL OLAP 資料庫管理系統

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開源報報內容

工具

根據來源、目的地和類別過濾網路請求

這個專案是從 HTTP Switchboard. fork 出來的,HTTP Switchboard 已經不再維護

這是 Chromium/Firefox 瀏覽器擴充套件程式,可讓你根據域名的類別和/或目標網址將來自網頁內的請求列入白名單或黑名單。

Kafka Web UI

Kafdrop 是一個用於檢視 Kafka 主題和瀏覽 consumer 群組的 web UI。該工具顯示諸如代理、主題、partitions、使用者等資訊,並允許你檢視訊息。

這個專案是 Kafdrop 2. x 的重新啟動,帶入了 JDK 11 + ,Kafka 2. x,Helm 和 Kubernetes 的世界。它是一個輕量級的應用程式,執行在 Spring Boot 上,非常容易配置,支援 SASL 和 tls-secure 代理。

更改各種資料庫的資料捕獲

Debezium 是一個開源專案,它為變更資料捕獲(CDC – change data capture)提供了一個低延遲的資料流平台。設定並配置 Debezium 來監視資料庫,然後應用程式收到對資料庫進行的每個行級別(row-level )更改的事件。只有提交的更改是可見的,因此你的應用程式不必擔心回滾的交易( transactions )或更改。Debezium 提供了所有更改事件的單一模型,因此你的應用程式不必擔心每種資料庫管理系統的複雜性。此外,由於 Debezium 在持久的、複製的日誌中記錄資料更改的歷史,你的應用程式可以在任何時候停止和重新啟動,並且它將能夠收到在不執行時錯過的所有事件,確保所有事件都得到正確和完全的處理。

監視資料庫並在資料更改時得到通知一直都很複雜。關聯資料庫觸發器可能很有用,但是特定於每個資料庫,通常僅限於更新同一個資料庫中的狀態(不與外部程序通訊)。有些資料庫提供 api 或框架來監控變化,但是沒有標準,因此每個資料庫的方法都是不同的,並且需要大量的知識和專業程式碼。確保所有更改都按照同樣的順序顯示和處理,同時儘量減少對資料庫的影響,這仍然是一項非常具有挑戰性的工作。

Debezium 提供的模組可以為你完成這項工作。有些模組是通用的,可以與多個資料庫管理系統一起工作,但是在功能和效能方面也有一些限制。其他模組是為特定的資料庫管理系統量身定製的,因此它們通常功能強大得多,而且利用了系統的特定功能。

Pterodactyl 是一個開源遊戲伺服器管理面板,使用 PHP 7、 React 和 Go 建構。

設計時考慮到了安全性,Pterodactyl 在獨立的 Docker 容器中執行所有的遊戲伺服器,同時向終端使用者提供一個漂亮而直覺的使用者介面。

Web 應用程式開發

具有現代開發工作流程的 WordPress 入門主題

功能

  • 感謝 Acorn 的幫助,充分利用 Laravel 及其可用軟體套件的強大功能。
  • 使用 Laravel Blade 進行乾淨,高效的主題模板製作。
  • 簡單的 Browsersync 支援,以及由Laravel Mix提供支援的資產( asset )編譯,concatenating 和最小化。
  • 對 Bootstrap 5 和 jQuery 的開箱即用支援。
  • 使用 Sass 的主題樣式的乾淨起點。

資料科學

DuckDB 是一個可嵌入式 SQL OLAP 資料庫管理系統

SQLite 是世界上部署最廣泛的DBMS。 安裝簡單,嵌入式 in-process 操作是其成功的關鍵。 DuckDB 採納了這些簡單性和嵌入式操作的想法。

DuckDB 沒有外部依賴,無論是用於編譯還是在執行時都沒有。 對於發行版,DuckDB的整個原始碼樹被編譯成兩個檔案,即標頭和實現檔案,即所謂的“合併 amalgamation”。 這極大地簡化了其他建構過程中的部署和整合。 對於建構,建構 DuckDB 所需的只是一個可執行的C ++ 11編譯器。

對於 DuckDB,不需要安裝,更新和維護 DBMS 伺服器軟體。 DuckDB不是作為單獨的行程執行,而是完全嵌入到宿主行程中。 對於 DuckDB 針對的分析使用案例,這具有在資料庫之間進行高速資料傳輸的附加優勢。 在某些情況下,DuckDB可以處理外部資料而無需複製。 例如,DuckDB Python 套件可以直接對 Pandas資料執行查詢,而無需匯入或複製任何資料

輕量級 Python 程式庫,用於向任何檢測器新增即時2D 物件跟蹤。

Norfair 是一個用於即時2D 物件追蹤的可客製化的輕量級 Python 程式庫。

使用 Norfair,只需幾行程式碼就可以向任何檢測器新增追蹤功能。

功能

  • 任何將探測值表示為一系列(x,y)座標的檢測器都可以用於 Norfair。這包括執行目標檢測、姿態估計和實體分割的檢測器。
  • 用於計算追蹤目標和探測器之間距離的函式由使用者定義,使得追蹤器極具可客製化性。這個函式可以利用任何額外的資訊,例如外觀嵌入,這可以大大提高追蹤效能。
  • 模組化。它可以很容易地插入到複雜的影片處理管道中,以增加對現有專案的追蹤。同時,僅僅使用 Norfair 和檢測器就可以從頭開始建構一個影片推理迴圈。
  • 快速。唯一的邊界推斷速度將是檢測網路傳送檢測到 Norfair。

一個 Java 機器學習程式庫

Tripo 是 Java 開發的一個機器學習程式庫,它提供多類分類、迴歸、聚類、異常檢測和多標籤分類。提供了流行的機器學習演算法的實現,並包裝了其他程式庫以提供統一的介面。Tripo 包含載入、顯示和轉換資料所需的所有程式碼。此外,它還包括所有支援的預測型別的評估類別。開發由 Oracle 實驗室的機器學習研究小組領導,歡迎社群的貢獻。

所有培訓機都可以使用 OLCUT 配置系統進行配置。這允許使用者在 xml 檔案中定義培訓器並可重複地建構模型。可以在每個套件的 config 資料夾中找到所提供的每個培訓器的範例配置。通過使用適當的 OLCUT 配置依賴項,也可以用 json 或 edn 編寫這些配置檔案。使用 Java 序列化,模型和資料集是可序列化的。

所有模型和評估(evaluations)都包括一個可序列化的起源物件,該物件記錄模型或評估的建立時間、資料的身份和應用於它的任何轉換,以及訓練器的超參數(hyperparameters)。在評估的情況下,這種出處資訊還包括所使用的特定模型。出處資訊可以作為 JSON 提取,也可以直接使用 Java 序列化進行序列化。對於營運部署,可以對出處資訊進行編校( redacted )並用雜湊替換,以便透過外部系統提供模型追蹤。

執行在 java8 + 上,我們在最新版本的 Java 上測試 LTS 版本。Tripo 本身是一個純 Java 程式庫,在所有 Java 平台上都受支援; 但是,我們的一些介面需要原生程式碼,因此只有在原生程式庫支援的情況下才受支援。我們在 Windows 10、 macOS 和 Linux (RHEL/OL/CentOS 7 +)上測試 x86 _ 64 架構,因為這些是我們與之介面的原生程式庫所支援的平台。如果你對另一個平台感興趣,並希望使用其中一個原生程式庫介面(ONNX Runtime、 TensorFlow 和 XGBoost) ,我們建議你與這些程式庫的開發人員聯絡。

行動應用程式設計

一個整合了大量主流開源專案高度可配置化的 Android MVP 快速整合框架

這個專案由中國開發者所維護,不少中國知名 Android App 都有採用

程式設計語言/程式庫

使用 Go 開發 IRC, Slack, Telegram 和 RocketChat 聊天機器人

用 Go 編寫的IRC,Slack&Telegram 機器人,使用 go-ircevent 進行 IRC 連線,使用 nlopes / slack 進行Slack,使用 Syfaro / telegram-bot-api 進行Telegram。

將“ go mod graph” 輸出轉換為 Graphviz 的 DOT 語言

使用範例

go mod graph | modgv | dot -Tpng -o graph.png

一個用於實現通用設計模式的簡單 Python 程式庫

PyPattyrn 是一個 python 套件,旨在使在你自己的專案中實現設計模式變得更容易和更快。

設計模式本質上不能直接轉化為程式碼,因為它們只是對如何解決特定問題的描述。然而,許多常見的設計模式都具有通用於模式所有實現的樣板程式碼。這個軟體套件可以捕獲通用程式碼,並且使其易於使用,因此你不必在所有專案中自己編寫它。

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