IBM 开源软件推荐

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机器学习语言 Apache SystemML

https://www.oschina.net/p/systemml

SystemML 是灵活的,可伸缩机器学习 (ML) 语言,使用 Java 编写。机器学习 (ML) 是指无需显式的编程即可让计算机学习的能力。

SystemML 与众不同的是:

(1) 可定制算法

(2) 多个执行模式,包括单个,Hadoop 批量和 Spark 批量,

(3) 自动优化

SystemML 先进的机器学习主要基于两方面:

SystemML 语言,声明式机器学习 (DML)。SystemML 包含线性代数原语,统计功能和 ML 指定结构,可以更容易也更原生的表达 ML 算法。算法通过 R 类型或者 Python 类型的语法进行表达。DML 通过提供灵活的定制分析表达和独立于底层输入格式和物理数据表示的数据显著提升数据科学的生产力。

其次,SystemML 提供自动优化功能,通过数据和集群特性保证高效和可伸缩。SystemML 可以在 MapReduce 或者 Spark 环境运行。

Swift 的 Web 框架 Kitura

https://www.oschina.net/p/kitura

Kitura,来自IBM的基于Swift的Web框架,也是一个HTTP服务器。

特性:

  • URL路由(GET, POST, PUT, DELETE)

  • URL参数

  • 静态文件服务

  • 支持FastCGI

  • 支持SSL/TLS

  • JSON解析

  • 可插拔的中间件

开源 DIY 纸板机器人 TJ Bot

https://www.oschina.net/p/tj-bot

IBM 开源的一个 DIY 纸板机器人:TJBot ,召集世界各地的 Bot 爱好者来制作属于自己的个性化 Bot。

TJBot 延续了手工社区的精神,它是一套 DIY 工具包,可让你建立由 Waston 驱动的可编程纸板机器人。该机器人由一块切割的纸板(可以是 3D 打印或者激光切割)、Raspberry Pi 和多种插件(包括一个 RGB LED 灯、一个麦克风、一个伺服电机和一个摄像头)构成。同时,TJ Bot 还是一个开源项目,我们可在 Instructables.com 和 GitHub 上查看相关指导。IBM 的团队已经提供了三个 TJ Bot 启动指导,但他们希望所有人都能贡献出自己的 DIY 机器人装配指导。

无服务器计算平台 OpenWhisk

https://www.oschina.net/p/openwhisk

OpenWhisk 是一个由 IBM 开源的、事件驱动的无服务器计算平台,你可以将操作代码发送给 OpenWhisk,然后提供 OpenWhisk 代码要处理的数据流。OpenWhisk 负责处理计算资源的扩展,这些资源是处理工作负载所需要的;你只需要处理操作代码以及触发这些操作的数据。

OpenWhisk 简化了微服务的部署,消除了管理自己的消息代理或部署自己的工作服务器的需求。OpenWhisk 适用于你不希望管理任何基础架构的项目,只需为已完成的工作付费,不会将金钱浪费在空闲的服务器上。OpenWhisk 很容易管理活动峰值,因为它可以外扩来满足该需求。

由于运行 OpenWhisk 操作需要资源,所以最好使用 OpenWhisk 执行以下不是很频繁的计算任务,比如:

  1. 处理上传的图像来创建缩略图,将它们保存到对象存储

  2. 从移动应用程序获取地理位置数据,并调用 Weather API 来扩充它

OpenWhisk 对处理具有很高的并发性水平的系统也很有用,比如:

  1. 将数据发送到云的移动应用程序

  2. 物联网部署,其中需要存储和处理传入的传感器数据

物联网传感器数据应用开发工具 Quarks

https://www.oschina.net/p/quarks

Quarks 是 IBM 开发的一个开源开发工具,用于帮助制造商和程序员开发高效的基于物联网传感器数据的应用。

Node.js 应用监控工具 Node Application Metrics

https://www.oschina.net/p/node-application-metrics

Node Application Metrics 提供了一个基础设施,来为基于 Node.js 的应用收集资源和性能监控数据。Node Application Metrics 创建所基于的数据收集性能,是 Health Center 开发工具所使用的,同时也是基于 Eclipse 的 IBM 监控和诊断工具的一部分。

Node Application Metrics 公开了 JavaScript 和 C 的 API,这使得开发者工具、管理和扩展工具、性能监控工具,比如 StatsD with Graphite 或 Elasticsearch with Kibana,都可以实现数据采集。

全文搜索库 Clouseau

https://www.oschina.net/p/clouseau

Clouseau 通过类似 Erlang 的节点使用 Scalang 来公开 Lucene 的功能。

在每个独立的终端窗口运行:

全文搜索库 Dreyfus

https://www.oschina.net/p/dreyfus

Dreyfus 管理 Clouseau 节点来表现全文搜索特性。

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