有哪些開源-2/庫？應(yīng)該選擇哪個(gè)開源 數(shù)據(jù)庫？應(yīng)該選擇哪個(gè)開源 數(shù)據(jù)庫？號(hào)稱是最受歡迎的開源 數(shù)據(jù)圖書館。宜信ABI是一個(gè)一站式數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，可以快速實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整合、構(gòu)建數(shù)據(jù)中心到數(shù)據(jù)可視化的全流程，四大開源 數(shù)據(jù)有哪些圖書館開源世界上哪些是免費(fèi)的數(shù)據(jù)圖書館發(fā)布時(shí)間:: 34: 30來源:CSDN評(píng)論:0點(diǎn)擊:1476次【字號(hào):大中小】QQ空間新浪微博騰訊微博Renren.com Douban.com百度空間百度搜倉Kaixin.com復(fù)制更多。

1。開源網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控工具:NetXMSNetXMS提供企業(yè)級(jí)開源網(wǎng)絡(luò)管理和監(jiān)控程序，在Windows和Linux上具有簡單的用戶界面。NetXMS通過相對簡單的安裝過程為IT基礎(chǔ)設(shè)施的所有層提供分布式網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控、自動(dòng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)和詳細(xì)報(bào)告。此外，服務(wù)器設(shè)備和代理對于這樣一個(gè)全面的產(chǎn)品來說是相當(dāng)輕量級(jí)的。2.開源網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控工具:PandoraFMS定位于企業(yè)級(jí)。PandoraFMS提供時(shí)尚簡潔的用戶體驗(yàn)，提供易于閱讀的快速洞察工具和重要的網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，如網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)、報(bào)告的警報(bào)、部署的代理數(shù)量和最近執(zhí)行的其他任務(wù)列表。

以下是開源: 1的15個(gè)頂級(jí)工具。TensorFlow:這是一個(gè)非常流行的深度學(xué)習(xí)庫，由Google開發(fā)，可以用來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他模型。2.PyTorch:另一個(gè)非常流行的深度學(xué)習(xí)庫，適合訓(xùn)練各種模型，生成新的模型。3.Keras:這是一個(gè)先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)庫，具有易于使用的界面和快速可調(diào)的功能，可以讓你輕松地訓(xùn)練模型。4.Scikitlearn:這是開源的機(jī)器學(xué)習(xí)工具包，可以幫助你訓(xùn)練包括分類、聚類、回歸模型在內(nèi)的各種機(jī)器學(xué)習(xí)。

6.Theano:這是開源的符號(hào)計(jì)算庫，適用于訓(xùn)練包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的深度學(xué)習(xí)。7.OpenCV:這是一個(gè)用于計(jì)算機(jī)視覺的開源 library，可以用來識(shí)別圖像、檢測物體和跟蹤運(yùn)動(dòng)。8.MXNet:這是一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架，可以支持分布式訓(xùn)練，可以擴(kuò)展到數(shù)百個(gè)GPU，數(shù)千個(gè)CPU。這是一個(gè)非常強(qiáng)大的工具。9.Torch:這是一個(gè)用于科學(xué)計(jì)算的開源機(jī)器學(xué)習(xí)庫。它具有簡單易用的Lua編程接口，適用于訓(xùn)練各種深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型。