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Querybook —— 基于 TypeScript 的大数据 IDE

Querybook 是一种大数据 IDE,可让用于发现、创建和共享数据分析、查询和表。 特征 使用富文本、查询和图表组织分析 使用自动完成和悬停工具提示编写查询 在 DataDocs 中使用调度 + 图表来构建仪表板 与他人实时查询协作 向表格中添加其他文档 获取沿袭、样本查询、频繁用户、基于过去查询运行的搜索排名 开始使用 先决条件 在试用 Querybook 之前安装 Docker。 快速设置 拉出这个 repo 并运行 make,构建完成后访问https://localhost:10001。 支持的集成 查询引擎 Presto Hive Druid Snowflake Big Query MySQL Sqlite PostgreSQL 验证 用户密码 身份验证 Google Cloud OAuth Okta OAuth LDAP 结果存储 使用以下方法之一存储查询结果。 数据库(MySQL、Postgres 等) S3 Google Cloud 存储 本地文件 结果导出 将查询结果从 Querybook 上传到其他工具以进行进一步分析 Google 表格导出 Python 导出 ...

微软 TensorFlow-DirectML 结束预览,正式发布

去年 6 月,微软宣布它正在与硬件供应商合作一个名为 TensorFlow-DirectML 的项目,该项目可以在 Windows Subsystem for Linux(WSL)上提供 GPU 加速的机器学习(ML)模型的训练。经过了一年时间的预览,该项目如今已结束了预览,发布了正式版本。 顾名思义,TensorFlow-DirectML 是 TensorFlow 的一个分叉,它既包括了 Google 的 TensorFlow 机器学习平台,也包括了微软的 DirectML API。开发者能够利用 TensorFlow-DirectML 为在 Windows 10 和 WSL 上训练 ML 模型获得跨厂商的硬件加速。 微软表示,开发者想要使用 TensorFlow-DirectML 相当容易,因为它可以通过运行 pip install tensorflow-directml 命令在 Python 环境下安装。之后,它将自动与你现有的训练模型的脚本集成。除了鼓励开发者使用,微软还将直接与学生和专业人士合作,在这个过程中也会加强 GPU 调度和内存管理机制。 微软与 AMD、高通、英伟达...

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