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Datahub是一个通用的元数据搜索和发现工具。

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简介:
DataHub是一个通用的元数据搜索和发现工具,旨在为LinkedIn提供全面的数据目录服务。 计划于美国太平洋时间3月19日上午7点至8点召开下一次DataHub市政厅会议,届时将讨论关于注册以获取日历邀请的主题。 会议的视频会议链接为: 以及 。 近期更新包括每月项目发布以及最新的博客文章,发布于LinkedIn工程博客。 我们已发布了v0.6.1版本,详细的发行说明请参考我们的官方网站。 目前,我们正在积极收集用户反馈并及时发布最新公告,欢迎大家提出问题并关注相关动态。 为了更深入地了解DataHub的架构,您可以查阅相关文档,其中包含了关于不同元数据系统的设计思路,以及DataHub为何在众多工具中脱颖而出的原因。 此外,您还可以阅读我们的文档、查看示例代码以及观看相关演示视频。 为了帮助您快速上手,我们提供了详细的使用指南,建议您首先获取DataHub的副本并在本地运行它。 请注意,本指南假设您对Docker有一定的基本了解;如果您完全不熟悉Docker的使用方法,建议您先学习相关的基础知识。

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客服
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  • DataHub
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    DataHub是一款功能强大的元数据管理平台,旨在提供便捷、高效的搜索和发现服务,帮助用户轻松管理和利用各种数据资源。 DataHub:通用的元数据搜索和发现工具 美国太平洋时间3月19日上午7点至8点召开下一次DataHub市政厅会议。 主题提案:注册以获取日历邀请。 项目每月更新,最新博客文章发布在LinkedIn工程博客上。我们发布了v0.6.1版本,发行说明可以在相关文档中找到。提出问题并关注最新的公告。 介绍DataHub是LinkedIn的通用元数据搜索和发现工具,在这里可以阅读有关不同元数据系统的体系结构以及为什么说DataHub出色的详细信息。 还应该查看项目资料、观看相关的视频以更好地了解如何实现及访问扩展指南来针对自己的用例进行扩展。 快速开始:请遵循相关指导获取DataHub副本并在本地运行。由于本指南假定您具有Docker的一些基本知识,如果您完全不熟悉,请先学习一些基础知识再继续操作。
  • datahub-client:利DataHub API(如推送获取集)
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    DataHub-Client是一款专为开发者设计的工具,通过调用DataHub提供的API接口,实现便捷的数据集推送与获取功能。 DataHub平台提供了节点客户端及实用程序来与系统交互并处理数据包。该平台上存储了多种不同的数据集——这些数据包括有用的数据包及其描述(此处省略具体示例)。在DataHub上,所有的数据都经过良好组织和结构化,并附有详细的视图和说明,以帮助用户获取有价值的见解。 作为开发者,您可能会希望自动化从平台中提取或存储信息的过程。此外,您可能还想将您的项目与DataHub进行集成。为此目的设计的库是datahub-client。接下来我们将一同探索这个工具的相关内容。 重要提示:使用此客户端时,请确保Node版本高于7.6,并且在遇到await关键字的情况下,需要将其放置于async函数中以保证代码正常运行。 安装 ```bash npm install datahub-client --save ``` 快速入门指南 ```javascript const datahub = require(datahub-client); ``` 通过上述步骤和示例,您可以开始使用DataHub客户端进行数据操作了。
  • 全面
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    这款全面的数据库搜索工具旨在为用户提供高效、便捷的数据查询体验。它支持多种数据库类型,并具备强大的搜索和分析功能,帮助用户快速定位所需信息。 全数据库搜索工具是一款专为SQL Server设计的强大辅助软件,旨在帮助用户快速定位并找到数据库中的特定数据。在处理大型或复杂的数据库时,这项功能非常有用,能够节省大量手动查询的时间,并提高工作效率。 理解数据库遍历的概念对于使用该工具至关重要。数据库遍历是指通过系统化的方式访问所有表、视图、索引和存储过程等对象以获取所需信息的过程。全数据库搜索工具实现了这一功能,允许用户一次性搜索整个数据库,而不仅仅是单个表或列。 数据查找是这款工具的核心功能之一。它支持输入关键字或短语,并在整个数据库的所有表和字段中进行全文搜索,包括明文、加密及哈希值的数据。搜索结果通常会显示包含匹配信息的表名、字段名以及具体行号,使定位数据源变得简单。 在执行全数据库搜索时,可能会涉及多个层面的操作。例如,工具可能使用索引来加速查询速度;同时支持模糊搜索功能,通过通配符(如“%”和“_”)来匹配部分字符串,在不确定确切词汇或拼写有误的情况下非常有用。 对于SQL Server数据库而言,全数据库搜索工具具备以下特性: 1. 支持多种版本的SQL Server:从早期的SQL Server 2000到最新的SQL Server 2019。 2. 安全性保障:执行查询时遵循用户的权限限制,确保不会访问超出权限的数据。 3. 多线程搜索能力:利用多线程技术在后台并发地搜索多个表,显著提升搜索效率。 4. 结果导出功能:支持将搜索结果输出为CSV、Excel或其他格式文件,便于进一步分析或分享给他人。 5. 自定义查询范围设置:用户可以根据需要选择仅限于特定数据库、表或列的搜索。 在使用SerchDatabase.exe程序之前,请确保已安装了与之兼容的SQL Server客户端工具(如SQL Server Management Studio, SSMS),以便连接到目标数据库。运行该软件后,输入正确的数据库连接信息并设置好搜索参数即可开始查询操作。一旦找到匹配项,该工具将提供详细的上下文信息以供深入研究。 全数据库搜索工具为数据库管理员、开发人员和数据分析师提供了强大的支持,简化了在大型复杂环境中查找特定信息的挑战,并使工作变得更加高效便捷。掌握如何充分利用这款工具可以显著提升数据库管理和开发的工作效率与质量。
  • 自动优化
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    通用自动搜索优化工具是一款旨在提升网站在搜索引擎中排名的专业软件。它通过自动化分析和调整网页内容、关键词布局及链接建设等策略,帮助用户提高在线可见度和吸引目标流量,从而增强网站的市场竞争力和收益潜力。 这款通用自动搜索修改器很不错,大家可以尝试使用一下。
  • 在任务栏栏中添加
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    本教程指导用户如何在Windows操作系统的任务栏上增设搜索框快捷工具栏,便于快速访问和使用搜索功能。 在任务栏的工具栏中自定义一个搜索框。
  • LJParser文本挖掘开
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    LJParser是一款功能强大的文本搜索与挖掘开发工具,专为用户提供高效、准确的数据分析解决方案。 LJParser文本搜索与挖掘开发平台具备多种功能:全文精准检索、新词发现、汉语分词标注、词语统计及术语翻译、自动聚类与热点分析、分类过滤、自动摘要生成、关键词提取、文档去重以及正文抽取等十余项技术。该平台结合了自然语言处理,网络搜索和文本挖掘的技术,提供了一系列用于二次开发的基础工具集。LJParser由多个中间件构成,并且这些中间件API可以无缝集成到各种复杂的应用系统中;支持Windows,Linux, Android, Maemo5, FreeBSD等操作系统及Java、C、C#等多种编程语言。 该软件主要针对原始文本集合进行处理和加工,同时提供可视化的展示效果。用户可以通过此工具来处理自己的数据集。 LJParser的十大功能包括: 1. 全文精准搜索:支持各种类型的数据(如文本、数字等)以及多字段高效查询;具备AND/OR/NOT及NEAR邻近语法;可检索维吾尔语,藏语等多种少数民族语言。 2. 新词发现:从文件集合中挖掘新词语列表,并能进一步编辑和标注以提高分词系统的准确度; 3. 分词与标注:对原始文本进行自动切分、识别未登录词汇(如人名地名等)并做词性标记;用户可以导入自定义的字典。 4. 统计分析及术语翻译:系统会根据数据提供一元和二元词语转移概率统计,并为常用术语提供英文解释; 5. 文本聚类与热点发现:自动从大规模文本中识别出热点事件及其关键特征描述;适用于长篇文档和微博等短文本的热点分析。 6. 分类过滤:通过预设规则,系统能筛选符合需求的大规模文件集合或数据库记录; 7. 自动摘要生成:能够提炼单篇文章或多篇文章的核心内容供快速浏览使用; 8. 关键词提取:从文章中抽取代表中心思想的关键词汇以便于精简阅读、语义查询和匹配等操作。 9. 文档去重:能准确判断文件集合或数据库记录是否存在重复,并找出所有重复项; 10. HTML正文提取:自动移除导航性质的网页,去除HTML标签及广告文字以返回有价值的信息;适用于大规模网络信息预处理与分析。 LJParser包含一个可执行程序(试用版),演示文本语料库以及各种组件调用接口。正式版本支持更大规模的数据处理和UTF-8编码格式。
  • LibGen-Downloader:简单过终端户界面在LibGen上下载电子书
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    LibGen-Downloader是一款简便实用的命令行工具,专为希望从LibGen平台高效检索及获取电子书资源的用户提供服务。 libgen-downloader 是一个简单的命令行工具,用于搜索并下载来自LibGen的电子书。该工具使用NodeJS、TypeScript、React、Ink 和 Zustand 开发而成,并不利用任何特定的搜索API,而是像Web浏览器一样访问网页并解析HTML响应以向用户提供适当的输出信息。 在安装过程中,如果已经拥有 NodeJS 和 npm ,可以直接通过npm命令进行全局安装: ``` npm i -g libgen-downloader ``` 此外,也可以选择下载一个独立可执行文件的版本。
  • TweetScraper:不依赖API简易Twitter爬虫
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    TweetScraper是一款用于抓取Twitter数据的开源工具,无需使用官方API。它为研究人员和开发者提供了一个便捷的方法来收集特定主题或用户的相关推文,便于数据分析与挖掘。 TweetScraper可以从推特获取推文。它基于构建,并且无需使用API。爬网的数据不如通过API获得的那样干净,但是好处是您可以避免受到API速率限制的影响。理想情况下,您可以通过Twitter搜索来获取所有数据。 安装时,请先安装conda环境(具体如何获得请自行查找相关资料)。经过测试验证的Python版本为3.7 。接下来需要安装Selenium python绑定:(注意: KeyError: driver是由错误设置引起的) 对于Ubuntu或Debian用户,可以运行以下命令进行安装: ``` $ bash install.sh $ conda activate tweetscraper ``` 然后执行`sc`。
  • OpenSpiel: 于游戏中强化学习与规划研究
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    OpenSpiel是一款多功能工具包,专为游戏环境设计,支持强化学习和搜索算法的研究开发,促进智能决策系统的发展。 OpenSpiel 是一个用于强化学习与游戏搜索/计划研究的环境及算法集合。它支持从单人到多人的各种玩家数量的游戏类型,包括零和、合作以及非完全竞争性的多种模式,并且涵盖了一次性行动或顺序进行的动作选择机制;同时处理完美信息和不完整信息的情况,甚至适用于传统多人场景如部分或者全部可观察网格世界和社会困境等环境。此外,OpenSpiel 提供了分析学习动态及评估指标的工具。 游戏通过程序化的扩展形式来表现,并有一些自然延伸的功能特性。核心API与游戏用C++编写并可以通过Python访问;算法和工具则使用这两种语言实现。另外,在swift子目录中还有一个纯Swift版本的分支。 对于希望在Google Colaboratory平台上尝试OpenSpiel的研究者,可以参考其提供的教程演示幻灯片来获取更多信息或开始实践操作。如果您的研究工作中引用了OpenSpiel,请采用以下BibTeX格式进行文献标注:@article{