开源项目热榜第76期（20220227）
星推荐：Apache Superset 是一个现代数据探索和可视化平台。无代码视图生成器及先进的 SQL 集成开发环境；可通过 SQLAlchemy 连接到任何基于 SQL 的数据源；轻量级高度可扩展；可视化插件架构；使所有技能的用户都能轻松探索和可视化他们的数据。——出自《Apache Superset》
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开源项目热榜第70期（20220116）
这是一款高性能 POSIX 文件系统，针对云原生环境特别优化设计，在 Apache 2.0 开源协议下发布。它可以简单方便地将海量云存储直接连接到大数据、机器学习、人工智能以及已经投入生产环境的各种应用平台，无需修改代码，就可以像使用本地存储一样高效地使用海量云存储。——出自《JuiceFS》
开源项目热榜第69期（20220109）
最新深度学习 NLP 研究的第一个生产级版本。100%开源，包括预先训练的模型和管道；原生可扩展性：唯一在 Apache Spark 上原生构建的 NLP 库动态链接器；多种语言：完全支持Python、Scala和Java。——出自《Spark NLP》
开源项目热榜第67期（20211226）
神经搜索是以深度神经网络为动力的信息检索。许多以神经搜索为动力的应用程序是没有搜索框的 。例如，根据一些节拍检索动画；根据一些笑话找到最适合的备忘录；用 iPhone 的 LiDAR 相机扫描一张桌子，在宜家找到类似的家具。神经搜索系统实现了传统搜索所不能实现的功能：多/跨模式的数据检索。——出自《Jina》
开源项目热榜第59期（20211031）
它是快速可嵌入的键值存储，专为固态硬盘和持久性内存设计。它通过协调跨 DRAM 和多类固态存储设备的数据放置，优化了性能和耐久性。它适用于支持数据库、软件定义存储（SDS）、高性能计算（HPC）、物联网（IoT）和机器学习（ML）等应用场景。——出自《HSE》
开源项目热榜第58期（20211023）
在应用核心中，依赖关系是向内的。外层可以依赖内层，但内层永远不会依赖外层。应用核心不应该依赖于框架或直接访问外部资源。任何对进程外资源的外部调用/从远程进程检索数据都应该通过端口（接口）来完成，在基础设施层的某个地方创建类的实现，并注入到应用程序的核心中（依赖注入和依赖反转）。——出自《Domain-Driven Hexagon》
开源项目热榜第54期（20210925）
一个端到端的解决方案，包括登录、注册、用户和会话管理，没有 OAuth 协议的所有复杂性。它是 Auth0 或 AWS Cognito 等专有登录提供商的开放核心替代方案，易于实施，安全性更高，可扩展性强。——出自《SuperTokens》
开源项目热榜第53期（20210918）
它是管理你所有数据集成管道的开放平台。它的设计是为了解决100%的管道需求。通过预建或定制的连接器在几分钟内复制您的数据。而且，你的数据保存在你的云里。完全控制你的数据和数据传输的成本。——出自《Airbyte》
开源项目热榜第45期（20210724）
作为服务网格管理平面，Meshery 支持采用、操作和管理任何服务网格及其工作负载。Meshery与开放应用模型(OAM)集成，使用户能够部署服务网格模式。Meshery 使操作人员能够将 WebAssembly 过滤器部署到基于 Envoy 的数据平面上。Meshery 有助于了解服务网格的功能和性能，并合并了运行在服务网格上或跨服务网格的应用程序的指标的收集和显示。——出自《Meshery》
