2 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesStreaming CSV Loaders
Loaders that read CSV files one row at a time, converting values and separating features from targets for streaming machine learning.
Distinct from Multi-Source CSV Loading: Distinct from Multi-Source CSV Loading: focuses on row-by-row streaming for online learning, not loading from multiple source types.
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Awesome Streaming CSV Loaders GitHub Repositories
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- online-ml/river
online-ml/river
5,853GitHub पर देखेंRiver ऑनलाइन मशीन लर्निंग के लिए एक Python फ़्रेमवर्क है, जिसे स्ट्रीमिंग डेटा पर मॉडल को ट्रेन और इवैल्यूएट करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक बार में एक ऑब्ज़र्वेशन के साथ मॉडल पैरामीटर्स को अपडेट करके इंक्रीमेंटल लर्निंग को सक्षम बनाता है, जिससे मेमोरी में पूर्ण ट्रेनिंग डेटासेट को स्टोर करने की आवश्यकता समाप्त हो जाती है। यह लाइब्रेरी एक डेडिकेटेड कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट डिटेक्शन सिस्टम के माध्यम से खुद को अलग करती है जो मॉडल एडॉप्टेशन को ट्रिगर करने के लिए डेटा वितरण में परिवर्तनों की निगरानी करता है। यह एक प्रोग्रेसिव वैलिडेशन फ़्रेमवर्क भी प्रदान करती है जो ट्रेनिंग के लिए उपयोग करने से पहले सैंपल्स पर मॉडल का परीक्षण करके रीयल-टाइम डिप्लॉयमेंट को सिम्युलेट करता है। यह सिस्टम रीयल-टाइम फ़ीचर इंजीनियरिंग, टाइम सीरीज़ फ़ोरकास्टिंग और ऑनलाइन एनोमली डिटेक्शन सहित स्ट्रीमिंग क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है। यह इंक्रीमेंटल क्लस्टरिंग और डिसीजन ट्री के माध्यम से अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग, साथ ही मॉडल चयन के लिए एन्सेम्बल एग्रीगेशन और बैंडिट नीतियों का समर्थन करता है। इस प्रोजेक्ट में CSV फ़ाइलों और API जैसे स्रोतों से स्ट्रीमिंग डेटा इनजेशन के लिए यूटिलिटीज़, साथ ही रनिंग आँकड़ों और मेमोरी-कुशल डेटा स्केच की गणना करने के लिए टूल शामिल हैं।
Reads CSV files as a sequence of dictionaries, converting columns to numeric types for online learning.
Python - exceldatareader/exceldatareader
ExcelDataReader/ExcelDataReader
4,387GitHub पर देखेंExcelDataReader एक C# लाइब्रेरी है जिसका उपयोग Microsoft Excel स्प्रेडशीट और CSV फ़ाइलों से डेटा और मेटाडेटा निकालने के लिए किया जाता है। यह एक वर्कबुक पार्सर के रूप में कार्य करता है जो स्प्रेडशीट सामग्री को प्रोग्रामेटिक एक्सेस और इटरेशन के लिए संरचित डेटा सेट में बदल देता है। इस प्रोजेक्ट में सेल-स्तरीय विवरण, जैसे नंबर फॉर्मेट, स्टाइल, पंक्ति की ऊँचाई, कॉलम की चौड़ाई और मर्ज किए गए सेल रेंज को पुनः प्राप्त करने के लिए एक विशेष मेटाडेटा एक्सट्रैक्टर शामिल है। यह अनुकूलन योग्य एन्कोडिंग और सेपरेटर डिटेक्शन के साथ सादे टेक्स्ट CSV फ़ाइलों को पार्स करने के लिए एक स्ट्रीम प्रोसेसर भी प्रदान करता है। यह लाइब्रेरी आधुनिक स्प्रेडशीट फ़ाइलों के लिए OpenXML मानक का समर्थन करती है और वर्कबुक को नेविगेट करने के लिए स्ट्रीम-आधारित पार्सिंग और कर्सर-आधारित पंक्ति इटरेशन का उपयोग करती है। ये क्षमताएं मल्टी-शीट वर्कबुक को रिलेशनल डेटा टेबल में बदलने की अनुमति देती हैं।
Parses plain text streams using comma separated values with customizable encoding and separator detection.
C#csharpdotnetexcel
