awesome-repositories.com
Blog
awesome-repositories.com

Descoperă cele mai bune repository-uri open source cu căutare AI.

ExploreazăCăutări recomandateAlternative open-sourceSoftware self-hostedBlogHartă site
ProiectDespreCum realizăm clasamentulPresăServer MCP
LegalConfidențialitateTermeni
© 2026 Bringes Technology SRL·VAT RO45896025·hello@awesome-repositories.com
·

3 repository-uri

Awesome GitHub RepositoriesBatch Data Processing

Optimization techniques for reading and writing large datasets in chunks to reduce API calls.

Distinct from Array Processing: Focuses on reducing server requests in productivity apps rather than high-performance tensor computing

Explore 3 awesome GitHub repositories matching scientific & mathematical computing · Batch Data Processing. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Batch Data Processing GitHub Repositories

Găsește cele mai bune repo-uri cu AI.Vom căuta cele mai potrivite repository-uri folosind AI.
  • googleworkspace/apps-script-samplesAvatar googleworkspace

    googleworkspace/apps-script-samples

    5,190Vezi pe GitHub↗

    This repository is a comprehensive sample library providing reference implementations for automating tasks and extending functionality across Google Workspace applications. It serves as a collection of code examples and templates for building workspace automation scripts, custom add-ons, and integrated productivity tools. The project distinguishes itself by providing specialized examples for integrating large language models into productivity tools for content generation and data analysis. It also includes reference implementations for creating conversational chat apps, interactive cards, and

    Minimizes server requests by using two-dimensional arrays for bulk data operations in spreadsheets.

    JavaScriptadminsdkapps-scriptcalendar
    Vezi pe GitHub↗5,190
  • promptslab/promptifyAvatar promptslab

    promptslab/Promptify

    4,616Vezi pe GitHub↗

    Promptify is a suite of tools designed for model evaluation, prompt management, token cost tracking, structured extraction, and unified API gateway access. It provides a standardized interface to manage requests and responses across multiple large language model providers. The project features a prompt management platform for engineering and versioning prompts with structured output validation. It includes a dedicated evaluation framework to measure model performance using precision, recall, and f1 scores against labeled datasets, alongside a token cost tracker to monitor the financial expens

    Supports high-volume workflows through asynchronous batch processing of multiple inputs to increase total throughput.

    Python
    Vezi pe GitHub↗4,616
  • flyerhzm/rails_best_practicesAvatar flyerhzm

    flyerhzm/rails_best_practices

    4,166Vezi pe GitHub↗

    Acest proiect este un instrument de analiză statică și un linter pentru Ruby on Rails conceput pentru a identifica mirosurile arhitecturale și încălcările bunelor practici. Servește ca linter de calitate a codului, auditor arhitectural, scaner de securitate și analizor de performanță pentru aplicațiile Rails. Instrumentul evaluează separarea responsabilităților între controllere, modele și template-uri de view pentru a reduce datoria tehnică. Identifică tiparele de cod suboptimale și impune consistența stilistică, scanând în mod specific pentru vulnerabilități de securitate, cum ar fi mass assignment neprotejat în modele. Suprafața de analiză acoperă detectarea interogărilor de bază de date ineficiente și a tiparelor de preluare a datelor care consumă multă memorie. De asemenea, auditează designul rutelor, validează persistența înregistrărilor și identifică gestionarea necorespunzătoare a erorilor și configurările greșite ale fusului orar. Utilizatorii pot gestiona analiza definind ce verificări de cod să activeze sau să dezactiveze printr-un fișier de configurare.

    Processes large datasets in chunks to prevent memory exhaustion during data retrieval.

    Ruby
    Vezi pe GitHub↗4,166
  1. Home
  2. Scientific & Mathematical Computing
  3. High-Performance Execution Environments
  4. High-Performance and Parallel Computing
  5. High-Performance Computing
  6. Array Processing
  7. Batch Data Processing