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ELKI：“支持索引结构的KDD应用开发环境”，是一个用Java编写的数据挖掘算法开发框架。它包含大量常用的数据挖掘算法、距离函数和索引结构。

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Valohai 平台使机器学习在生产环境中变得简单。数据科学家和机器学习工程师可以协作构建端到端的机器学习流水线，自动接收数据、训练模型并部署至生产环境。

Dagster 是一个云原生的数据管道编排工具，覆盖整个开发生命周期，具备集成的血缘关系和可观测性、声明式编程模型以及业界领先的可测试性。

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Prefect 是一个面向数据密集型工作流的编排工具。它是将任何 Python 函数转变为可监控和编排的工作单元的最简单方式。使用 Prefect，您可以构建能够响应周围环境并实现自动恢复的弹性、动态工作流。

Odury 是将您的业务数据转化为价值的终极无代码数据分析平台。内置强大模型，可帮助您洞察数据、进行预测并划分聚类，且无需编写代码或掌握复杂统计知识。

Mercury 允许你在 Python 笔记本中添加交互式控件，从而将笔记本分享为网页应用。无需再将笔记本重写为网页框架来分享结果。Mercury 提供了一组控件，可轻松重新执行单元格。

Metaflow 是一个面向人类的 Python 库，帮助科学家和工程师构建并管理实际的数据科学项目。Metaflow 最初由 Netflix 开发，旨在提升从事各种项目（从传统……）的数据科学家的生产力。

TFlearn 是一个基于 Tensorflow 构建的模块化且透明的深度学习库。它旨在为 TensorFlow 提供更高级别的 API，以促进并加速实验，同时保持完全透明和兼容性。

Keras 是用 Python 编写的深度学习 API，可在 JAX、TensorFlow 或 PyTorch 之上运行。

ZinkML：零代码 | 端到端 | 数据科学平台：为创新者提供即插即用工具，助力快速实验，构建并部署机器学习应用场景。

一个供数据科学家用于训练机器学习模型的数据标注平台。该公司提供众包数据标注服务（人工）以及独立的图像、视频、音频和文本数据标注软件。

Coco Alemana 允许数据科学家、分析师和工程师以交互式、可视化的方式操作其数据集。通过完整的 SQL 支持扩展您的操作，减少编写代码的时间，更多地专注于分析工作。

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Duck-UI 是一个用于与 DuckDB（一种高性能分析数据库系统）交互的基于网页的界面。该项目利用 DuckDB 的 WebAssembly (WASM) 功能，直接在浏览器中提供流畅高效的用户体验。

我们致力于创建一种简单高效的大型数据集标注解决方案。目前，我们的重点是计算机视觉，自然语言处理和大模型标注功能即将推出！

一个现代化的数字平台，将LIMS与ELN整合为模块化、合规的系统，适用于生物技术和制药实验室。支持快速部署、审计追踪、自动化工作流程和实时仪表板。