2024 年最佳开源软件榜单出炉
https://img-blog.csdnimg.cn/20211101181825789.pngInfoWorld 称，此次获奖的 28 个开源项目代表了当今开源软件所能提供的最好和最具创新性的软件–软件开辟、开辟、云原生盘算、呆板学习等等。
接下来详细看看每一个项目（点击每个项目名可跳转进入项目先容页面）。
Svelte 和 SvelteKit
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InfoWorld 评价道，在众多创新的、开源的、前端的 JavaScript 框架中，Svelte 及其全栈对应的 SvelteKit 可能是最有野心和远见的。Svelte 一开始就通过接纳编译时策略来颠覆现状，并以出色的性能、持续的发展和杰出的开辟者体验向前迈进。SvelteKit 现已进入公测阶段，它延续了 Svelte 的传统，通过接纳最新的工具，并将部署到无服务器环境作为一项内置功能来实现飞跃。
Minikube
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InfoWorld 以为，可以考虑将 Minikube 当做 Docker Desktop 的替换品。Minikube 是一个易于在本地运行 Kubernetes 的工具，可在你的条记本电脑上的虚拟机内轻松创建单机版 Kubernetes 集群。便于尝试 Kubernetes 或使用 Kubernetes 日常开辟。
Pixie
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Pixie 是 Kubernetes 应用的可观察性工具，它可以查看集群的高级状态，如服务地图、集群资源和应用流量；还可以深入到更详细的视图，如 pod 状态、火焰图和单个 full-body 应用哀求。Pixie 使用 eBPF 自动收集遥测数据，它在集群本地收集、存储和查询全部的遥测数据，使用不到 5% 的集群 CPU。Pixie的用例包罗集群内的网络监控、基础设施健康、服务性能和数据库查询剖析。
FastAPI
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FastAPI 是一个高性能 Web 框架，用于构建 API。重要特性：
[*] 快速：非常高的性能，与 NodeJS 和 Go 相当
[*] 快速编码：将功能开辟速率提高约 200％ 至 300％
[*] 更少的错误：减少约 40％ 的人为错误
[*] 直观：强盛的编辑器支持，自动补全无处不在，调试时间更少
[*] 浅易：旨在易于使用和学习，减少阅读文档的时间。
[*] 简短：减少代码重复。
[*] 妥当：获取可用于生产环境的代码，具有自动交互式文档
[*] 基于标准：基于并完全兼容 API 的开放标准 OpenAPI 和 JSON Schema
Crystal
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作为一个提供具有 C 语言的速率和 Ruby 语言的表现力的编程语言的项目，Crystal 已经开辟了好几年了。随着今年年初 Crystal 1.0 的发布，该语言现在已经足够稳固到可以用于一样平常工作负载。Crystal 使用静态范例和 LLVM 编译器来实现高速率，并制止在运行时出现空引用等常见问题。Crystal 可以与现有的 C 代码接口，以进一步提高速率和便利性，它还可以使用编译时宏来扩展基础语言的语法。
Windows Terminal
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Windows Terminal 是一个全新的、盛行的、功能强盛的下令行终端工具。包含许多来社区呼声很高的特性，例如：多 Tab 支持、富文本、多语言支持、可配置、主题和样式，支持 emoji 和基于 GPU 运算的文本渲染等等。同时该终端依然符合我们的目标和要求，以确保它保持快速、高效，而且不会消耗大量内存和电源。
InfoWorld 称，只要给它时间，Windows Terminal 终有一天会取代 Windows 中的老式控制台主机。
OBS Studio
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OBS Studio 是一款用于实时流媒体和屏幕录制的软件，为高效捕捉，合成，编码，记录和传播输视频内容而设计，支持全部流媒体平台。
特性：
[*] 高性能实时视频/音频捕捉和混合。创建由多种泉源构成的场景，包罗窗口捕捉、图像、文本、欣赏器窗口、网络摄像头、捕捉卡等。
[*] 设置无穷数目标场景，用户可以通过自界说过渡无缝切换。
[*] 带有每个源滤波器的直观音频混合器，例如噪声门，噪声克制和增益。全面控制VST插件支持。
[*] 强盛且易于使用的配置选项。添加新源，复制现有源，并轻松调解其属性。
[*] 精简的设置面板使用户可以访问各种配置选项，以调解广播或录制的各个方面。
[*] 模块化的“Dock” UI答应用户完全根据必要重新排列结构。用户甚至可以将每个单独的 Dock 弹出到自己的窗口中。
Shotcut
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Shotcut 是一款跨平台的视频编辑工具，答应人们在应用结果和分层的同时，对音频和视频轨道进行全部的标准修正。Shotcut 有一个非常活跃的社区，并提供大量的操作视频和引导，以帮助新手和高级摄像师。它可以在 Mac、Linux、BSD 和 Windows 上运行–只管是跨平台的，但与同类工具相比，它的界面很敏捷，使用起来也相对简朴。
Weave GitOps Core
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Weave GitOps 支持有效的 GitOps 工作流，以将应用步伐持续交付到 Kubernetes 集群中。它基于领先的 GitOps 引擎 CNCF Flux。
Apache Solr
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Apache Solr 是基于 Lucene 的全文搜索服务器，也是最盛行的企业级搜索引擎。Apache Lucene 是你所使用的大部分软件的搜索功能背后的基础搜索技能–包罗其他搜索引擎，如 Elasticsearch。与 Elasticsearch 差别的是，Solr 放弃了它的开源许可，不过它仍然是免费的。Solr 是可集群的、可在云端部署的，而且强盛到足以建立云端级的搜索服务。它甚至包罗 LTR 算法，以帮助自动调解和加权结果。
MLflow
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MLflow 由 Databricks 创建，并由 Linux 基金会托管，是一个 MLOps 平台，可以让人跟踪、管理和维护各种呆板学习模型、实验及其部署。它为你提供了记录和查询实验（代码、数据、配置、结果）的工具，将数据科学代码打包成项目，并将这些项目链入工作流程。
Orange
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Orange 旨在使将数据挖掘"富有成效且有趣"。Orange 答应用户创建一个数据分析工作流程，执行各种呆板学习和分析功能以及可视化。与 R Studio 和 Jupyter等步伐化或文本工具相比，Orange 是非常直观的。你可以将小部件拖到画布上以加载文件，用模型分析数据并将结果可视化。
Flutter
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Flutter 由 Google 的工程师团队打造，用于创建高性能、跨平台的移动应用。Flutter 针对当下以及未来的移动设备进行优化，专注于 Android and iOS 低耽误的输入和高帧率。
Flutter 可以给开辟者提供简朴、高效的方式来构建和部署跨平台、高性能移动应用；给用户提供美丽、快速、jitter-free 的 app 体验。
Apache Superset
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Apache Superset 是 Airbnb （着名在线房屋短租公司）开源的数据探查与可视化平台（曾用名 Panoramix、Caravel ），该工具在可视化、易用性和交互性上非常有特色，用户可以轻松对数据进行可视化分析。Apache Superset 也是一款企业级商业智能 Web 应用步伐。
Presto
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Presto 是一个开源的分布式 SQL 引擎，用于在线分析处理，在集群中运行。Presto 可以查询各种各样的数据源，从文件到数据库，并将结果返回到许多商业智能和分析环境。更重要的是，Presto 答应查询数据所在的地方，包罗 Hive、Cassandra、关系型数据库和专有数据存储。一个 Presto 查询可以团结多个泉源的数据。Facebook 使用 Presto 对几个内部数据存储进行互动查询，包罗他们的 300PB 数据仓库。
Facebook、Uber、Twitter 和阿里巴巴创立了 Presto 基金会。其他成员现在包罗 Alluxio、Ahana、Upsolver 和英特尔。
Apache Arrow
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Apache Arrow 为平面和分层数据界说了一种独立于语言的柱状内存格式，为当代 CPU 和 GPU 上的高效分析操作而组织。Arrow 内存格式还支持零拷贝读取，以便在没有序列化开销的情况下进行闪电式的数据访问。Arrow 库可用于 C、C++、C#、Go、Java、JavaScript、Julia、MATLAB、Python、R、Ruby 和 Rust。
InterpretML
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InterpretML 是一个开源的 Explainable AI（XAI）包，此中包含了几个最先辈的呆板学习可解释性技能。InterpretML 让你练习可解释的 glassbox 模型并解释黑盒体系。InterpretML 可帮助你了解模型的全局行为，或了解个别猜测背后的缘故起因。在它的许多功能中，InterpretML 有一个来自 Microsoft Research 的"glass box"模型，称为 Explainable Boosting Machine，它支持用黑盒模型的近似值进行 post-hoc 解释的 Lime。
Lime
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Lime（local interpretable model-agnostic explanations 的简称）是一种 post-hoc 技能，通过扰动输入的特性并查抄猜测结果来解释任何呆板学习分类器的猜测。Lime 可以或许解释任何具有两个或更多类的黑盒分类器，其同时实用于文本和图像领域。Lime 也被包含在 InterpretML 中。
Dask
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Dask 是一个用于并行盘算的开源库，可以将 Python 包扩展到多台呆板上。Dask 可以将数据和盘算分布在多个 GPU 上，无论是在同一个体系中还是在一个多节点集群中。Dask 与 Rapids cuDF、XGBoost 和 Rapids cuML 集成，用于 GPU 加速的数据分析和呆板学习。它还与 NumPy、Pandas 和 Scikit-learn 集成，以并行化其工作流程。
BlazingSQL
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BlazingSQL 是一个基于 RAPIDS 生态体系构建的 GPU 加速 SQL 引擎。RAPIDS 基于 Apache Arrow 柱状内存格式，cuDF 是一个 GPU DataFrame 库，用于加载、连接、聚合、过滤和操作数据。
BlazingSQL 是 cuDF 的 SQL 接口，具有支持大规模数据科学工作流和企业数据集的各种功能。
Rapids
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Nvidia 的 Rapids 开源软件库和 API 套件让你有能力完全在 GPU 上执行端到端的数据科学和分析管道。Rapids 使用 Nvidia CUDA 基元进行底层盘算优化，并通过用户友好的 Python 接口暴露了 GPU 的并行性和高带宽内存速率。Rapids 依赖于 Apache Arrow 柱状内存格式，包罗 cuDF，一个雷同 Pandas 的 DataFrame 库；cuML，一个呆板学习库集合，提供 Scikit-learn 中大多数算法的 GPU 版本；以及 cuGraph，一个雷同 NetworkX 的加速图分析库。
PostHog
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PostHog 是一个为开辟职员构建的开源产物分析平台。自动收集你网站或应用步伐上的每个事件，无需向第三方发送数据。它在用户级别提供基于事件的分析，捕捉你产物的使用数据以查看哪些用户在你的应用步伐中执行了哪些操作。它会自动捕捉点击次数和综合欣赏量，以分析你的用户在做什么，而无需手动推送事件。
LakeFS
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LakeFS 提供了一种"以管理代码的方式管理你的数据湖"的方法，为对象存储增加了一层雷同于 Git 的版本控制。这种对 Git 语义的应用让用户可以创建自己的隔离的、零拷贝的数据分支，在上面工作、实验和建模分析，而没有破坏共享对象的风险。LakeFS 为你的数据带来了有效的 commit notes、元数据字段和 rollback 选项，同时也带来了维护数据完整性和质量的验证 hooks–在一个未提交的分支被意外地合并回生产中之前，运行格式和模式查抄。通过 LakeFS，管理和掩护代码库的熟悉技能可以扩展到当代数据库，如 Amazon S3 和 Azure Blob 存储。
Meltano
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Meltano 是今年从 GitLab 中分离出来的，一个免费的开源 DataOps 替换传统 ELT（提取、加载、转换）的工具链。Meltano 的数据仓库框架使得为你的项目建模、提取和转换数据变得容易，并通过内置的分析工具和简化陈诉的仪表盘来增补集成和转换管道。Meltano提供了一个可靠的提取器和加载器库，以及对 Singer 标准的 data extracting taps 和 data loading targets 的支持，Meltano 已经是一个数据编排的动力源。
Trino
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Trino（原名 PrestoSQL）是一个分布式 SQL 分析引擎，可以或许对大型分布式数据源运行极快的查询。Trino 答应你同时对数据湖、关系型存储或多个差别泉源执行查询，而不必要复制或移动数据进行处理。而且 Trino 与你的数据科学家可能使用的任何商业智能和分析工具共同得很好，无论是交互式的还是暂时性的，最大限度地减少了学习曲线。随着数据工程师努力支持越来越多的数据源的复杂分析，Trino 提供了一种优化查询执行和加速差别泉源的结果的方法。
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