以下哪些站點可以獲得免費開源數據集

❶ github上有哪些開源的python機器學習

1. Scikit-learn
Scikit-learn 是基於Scipy為機器學習建造的的一個Python模塊，他的特色就是多樣化的分類，回歸和聚類的演算法包括支持向量機，邏輯回歸，樸素貝葉斯分類器，隨機森林，Gradient Boosting，聚類演算法和DBSCAN。而且也設計出了Python numerical和scientific libraries Numpy and Scipy
2.Pylearn2
Pylearn是一個讓機器學習研究簡單化的基於Theano的庫程序。
3.NuPIC
NuPIC是一個以HTM學習演算法為工具的機器智能平台。HTM是皮層的精確計算方法。HTM的核心是基於時間的持續學習演算法和儲存和撤銷的時空模式。NuPIC適合於各種各樣的問題,尤其是檢測異常和預測的流數據來源。
4. Nilearn
Nilearn 是一個能夠快速統計學習神經影像數據的Python模塊。它利用Python語言中的scikit-learn 工具箱和一些進行預測建模，分類，解碼，連通性分析的應用程序來進行多元的統計。
5.PyBrain
Pybrain是基於Python語言強化學習，人工智慧，神經網路庫的簡稱。 它的目標是提供靈活、容易使用並且強大的機器學習演算法和進行各種各樣的預定義的環境中測試來比較你的演算法。
6.Pattern
Pattern 是Python語言下的一個網路挖掘模塊。它為數據挖掘，自然語言處理，網路分析和機器學習提供工具。它支持向量空間模型、聚類、支持向量機和感知機並且用KNN分類法進行分類。
7.Fuel
Fuel為你的機器學習模型提供數據。他有一個共享如MNIST, CIFAR-10 (圖片數據集), Google』s One Billion Words (文字)這類數據集的介面。你使用他來通過很多種的方式來替代自己的數據。
8.Bob
Bob是一個免費的信號處理和機器學習的工具。它的工具箱是用Python和C++語言共同編寫的，它的設計目的是變得更加高效並且減少開發時間，它是由處理圖像工具,音頻和視頻處理、機器學習和模式識別的大量軟體包構成的。
9.Skdata
Skdata是機器學習和統計的數據集的庫程序。這個模塊對於玩具問題，流行的計算機視覺和自然語言的數據集提供標準的Python語言的使用。
10.MILK
MILK是Python語言下的機器學習工具包。它主要是在很多可得到的分類比如SVMS,K-NN,隨機森林，決策樹中使用監督分類法。 它還執行特徵選擇。 這些分類器在許多方面相結合,可以形成不同的例如無監督學習、密切關系金傳播和由MILK支持的K-means聚類等分類系統。
11.IEPY
IEPY是一個專注於關系抽取的開源性信息抽取工具。它主要針對的是需要對大型數據集進行信息提取的用戶和想要嘗試新的演算法的科學家。
12.Quepy
Quepy是通過改變自然語言問題從而在資料庫查詢語言中進行查詢的一個Python框架。他可以簡單的被定義為在自然語言和資料庫查詢中不同類型的問題。所以，你不用編碼就可以建立你自己的一個用自然語言進入你的資料庫的系統。
現在Quepy提供對於Sparql和MQL查詢語言的支持。並且計劃將它延伸到其他的資料庫查詢語言。
13.Hebel
Hebel是在Python語言中對於神經網路的深度學習的一個庫程序，它使用的是通過PyCUDA來進行GPU和CUDA的加速。它是最重要的神經網路模型的類型的工具而且能提供一些不同的活動函數的激活功能，例如動力，涅斯捷羅夫動力，信號丟失和停止法。
14.mlxtend
它是一個由有用的工具和日常數據科學任務的擴展組成的一個庫程序。
15.nolearn
這個程序包容納了大量能對你完成機器學習任務有幫助的實用程序模塊。其中大量的模塊和scikit-learn一起工作，其它的通常更有用。
16.Ramp
Ramp是一個在Python語言下制定機器學習中加快原型設計的解決方案的庫程序。他是一個輕型的pandas-based機器學習中可插入的框架，它現存的Python語言下的機器學習和統計工具（比如scikit-learn,rpy2等）Ramp提供了一個簡單的聲明性語法探索功能從而能夠快速有效地實施演算法和轉換。
17.Feature Forge
這一系列工具通過與scikit-learn兼容的API，來創建和測試機器學習功能。
這個庫程序提供了一組工具，它會讓你在許多機器學習程序使用中很受用。當你使用scikit-learn這個工具時，你會感覺到受到了很大的幫助。（雖然這只能在你有不同的演算法時起作用。）
18.REP
REP是以一種和諧、可再生的方式為指揮數據移動驅動所提供的一種環境。
它有一個統一的分類器包裝來提供各種各樣的操作，例如TMVA, Sklearn, XGBoost, uBoost等等。並且它可以在一個群體以平行的方式訓練分類器。同時它也提供了一個互動式的情節。
19.Python 學習機器樣品
用亞馬遜的機器學習建造的簡單軟體收集。
20.Python-ELM
這是一個在Python語言下基於scikit-learn的極端學習機器的實現。

❷ 免費資料庫有哪些

常用資料庫
1. IBM 的DB2
作為關系資料庫領域的開拓者和領航人，IBM在1997年完成了System R系統的原型，1980年開始提供集成的資料庫伺服器—— System/38，隨後是SQL/DSforVSE和VM，其初始版本與SystemR研究原型密切相關。DB2 forMVSV1 在1983年推出。該版本的目標是提供這一新方案所承諾的簡單性，數據不相關性和用戶生產率。1988年DB2 for MVS 提供了強大的在線事務處理（OLTP）支持，1989 年和1993 年分別以遠程工作單元和分布式工作單元實現了分布式資料庫支持。最近推出的DB2 Universal Database 6.1則是通用資料庫的典範，是第一個具備網上功能的多媒體關系資料庫管理系統，支持包括Linux在內的一系列平台。
2. Oracle
Oracle 前身叫SDL，由Larry Ellison 和另兩個編程人員在1977創辦，他們開發了自己的拳頭產品，在市場上大量銷售，1979 年，Oracle公司引入了第一個商用SQL 關系資料庫管理系統。Oracle公司是最早開發關系資料庫的廠商之一，其產品支持最廣泛的操作系統平台。目前Oracle關系資料庫產品的市場佔有率名列前茅。
3. Informix
Informix在1980年成立，目的是為Unix等開放操作系統提供專業的關系型資料庫產品。公司的名稱Informix便是取自Information 和Unix的結合。Informix第一個真正支持SQL語言的關系資料庫產品是Informix SE（StandardEngine）。InformixSE是在當時的微機Unix環境下主要的資料庫產品。它也是第一個被移植到Linux上的商業資料庫產品。
4. Sybase
Sybase公司成立於1984年，公司名稱「Sybase」取自「system」和 「database」 相結合的含義。Sybase公司的創始人之一Bob Epstein 是Ingres 大學版（與System/R同時期的關系資料庫模型產品）的主要設計人員。公司的第一個關系資料庫產品是1987年5月推出的Sybase SQLServer1.0。Sybase首先提出Client/Server 資料庫體系結構的思想，並率先在Sybase SQLServer 中實現。
5. SQL Server
1987 年，微軟和 IBM合作開發完成OS/2，IBM 在其銷售的OS/2 ExtendedEdition 系統中綁定了OS/2Database Manager，而微軟產品線中尚缺少資料庫產品。為此，微軟將目光投向Sybase，同Sybase 簽訂了合作協議，使用Sybase的技術開發基於OS/2平台的關系型資料庫。1989年，微軟發布了SQL Server 1.0 版。
6. PostgreSQL
PostgreSQL 是一種特性非常齊全的自由軟體的對象——關系性資料庫管理系統（ORDBMS），它的很多特性是當今許多商業資料庫的前身。PostgreSQL最早開始於BSD的Ingres項目。PostgreSQL 的特性覆蓋了SQL-2/SQL-92和SQL-3。首先，它包括了可以說是目前世界上最豐富的數據類型的支持；其次，目前PostgreSQL 是唯一支持事務、子查詢、多版本並行控制系統、數據完整性檢查等特性的唯一的一種自由軟體的資料庫管理系統.
7.mySQL
mySQL是一個小型關系型資料庫管理系統，開發者為瑞典MySQL AB公司。在2008年1月16號被Sun公司收購。目前MySQL被廣泛地應用在Internet上的中小型網站中。由於其體積小、速度快、總體擁有成本低，尤其是開放源碼這一特點，許多中小型網站為了降低網站總體擁有成本而選擇了MySQL作為網站資料庫。MySQL的官方網站的網址是： www.mysql.com

轉自別人的

❸ 請問有免費的大數據分析平台嗎

思邁特軟體Smartbi致力於為企業客戶提供一站式商業智能解決方案。Smartbi適用於企業級數據分析，幫助企業將異構系統的數據取數到統一的數據倉庫中。

Excel更多是個人辦公數據處理工具。做企業級的商業數據分析，通常數據來自不同的業務系統，需要數據工程師整合到數據倉庫或者介入大數據平台，然後清洗、在輸出到數據層工前端的數據分析。整個過程涉及到業務部分——業務資料庫——數據倉庫——數據/BI部門——業務部門。而Smartbi可以連接企業資料庫、數據清洗、整合數據，利用細致的許可權分發數據和圖表看板，多人合作形成可視化報告。

BI軟體數據處理指的是在數據分析之前對數據進行清洗（extract）、轉換（transform）、載入（load），簡稱ETL。源數據可能來自不同的業務系統，它們有不同的數據格式，也包含一些冗餘的信息。ETL負責將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後，進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘提供決策支持的數據。
我們使用excel做數據計算的時候，往往需要用戶進行大量復雜繁瑣的的平面單元格公式計算，而用Smartbi進行數據分析時，我們直接在搜索頁面輸入想要分析的內容，通過AI人機對話，系統自動分析出可視化圖，圖表也是根據分析情況自動給推薦的。Smartbi自然語言分析基於預訓練的語言模型，賦予智能機器人（下文簡稱小麥）強大的語言解析能力，能快速的將對應的信息反饋給用戶，致力於幫助用戶更智能的進行大數據分析，以推動業務發展和產業升級。
用戶可在系統通過語音或者文字輸入的方式傳遞自然語言，Smartbi會自行解析後將對應業務主題的數據分析結果或者對應的問答信息反饋給用戶，提供了更智能的用戶交互方式，極大的簡化了數據分析的過程。用戶也可在前端對小麥反饋的結果進行核實，提供對應的信息給小麥自動調優。

思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。

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❹ 免費的java快速開發平台有哪些

一、方正集團

二、ES2007
1、ES2007介紹
方正飛鴻智能信息平台（Fix ES2007）是方正集團推出的國內領先企業基礎架構中間件平台。Fix ES2007平台基於SOA架構體系，結合數據建模、業務建模、可視化流程引擎、動態表單設計等多種實現工具，其柔性的特點，保障了基於ES2007平台開發的系統可在.net平台與j2ee平台上無縫的切換運行，是企業應用開發的一個高效、強大、開放的開發工具。

2、ES2007技術特點
•高效的平台業務邏輯擴展
•組織機構設置和許可權機制
•強大的工作流引擎和任務監控，協同機制
•應用部署以及模塊運行，升級，管理機制
•強大的工作流引擎
•圖形化工作流程設計
•所見即所得表單設計
•完善安全的許可權分配體系

3、產品特性
•大並發海量數據的支撐
•即時通訊工具的外網通訊
•即時通訊工具的平台開發性
•全面的SOA 支持
•流程引擎標准化、性能更優
•全面的資料庫支持（Oracle,Sqlserver,DB2,Sybase,Mysql）
•全面的WEB 伺服器支持（iis,tomcat,websphere,weblogic,jboss,glassfish,apusic）
•全面的AJAX 技術的運用
•全面的瀏覽器支持（IE,FireFox,Chrome）
•富客戶端技術的支持（Flex,silverlight）
•平台介面更標准，更易用

4、產品組件
•業務邏輯 建模工具 Studio
•流程引擎 Workflow
•表單設計 Formdesign
•資料庫工具 DTS
•即時通訊 MSQ
•統一界面管理 Portal
•多種主題管理 Theme
•快速高效的代碼開發框架 SDK
•企業應用集成EAI
•業務流程管理BPM
•面向服務架構 SOA

5、特色創新
• 快速開發性
開發效率提升高達70%、10 分鍾可以完成一個流程全過程開發、1 天可以完成一個小型應用（如OA 辦公系統）。
• 企業信息管理特徵組件
封裝了大量的企業信息管理不同行業的特徵組件和業務模型，讓使用者更關注於業務，從而使其從技術中解放出來，能迅速的構架用戶的業務系統。
• 跨語言
可以無縫的在C#和JAVA 語言中切換，可以順利的在.Net 和J2EE 平台上切換，是全球唯一款支持跨語言的中間件平台。大多數軟體公司在為用戶服務時往往會被用戶左右，而用戶很多情況會對需求發生變更，而對語言的變更也不在少數，而一旦發生，對與開發商來說將是致命的，因為語言是不互通的，換一門系統的開發語言，將會把系統的工作量放大兩倍，而使用本平台，這些問題將不復存在。
• 多資料庫
支持主流關系型資料庫，如Oracle,Sqlserver,DB2,Sybase,Mysql。
• 跨平台
支持多操作系統，如WINDOWS，LINUX，UNIX，使用戶部署時不用再關心終端伺服器，只需要關注用戶系統的業務開發即可。

6、案例
【支持的平台技術和產品】
FIX ES2007業務基礎平台支持廣泛的平台、系統和應用技術，構建在ES2007業務平台上的業務系統，具有最廣泛的技術兼容性和可擴展性：
•操作系統支持
支持如下網路操作系統：NT，UNIX，Linux等。
支持如下客戶端：WindowsXP及更高版本，瀏覽器IE6.0及更高版本。
•資料庫支持
支持如下資料庫介面：ODBC，JDBC，BADO。
支持Oracle 9i 及更高版本、SQL Server 2000及更高版本等資料庫。
•組件和匯流排支持
支持如下組件和匯流排標准：COM，ActiveX，OLE，.Net。

•分布計算和服務支持
支持如下分布計算和服務技術：DCOM，EJB（J2EE）。
支持如下分布計算支撐環境：.Net、BEA WebLogic、IBM WebSphere等。
•Web服務支持
支持如下Web服務支持技術：Serverlet，ISAPI/NSAPI。
支持如下主流Web伺服器產品：MS IIS、BEA WebLogic、IBM WebSphere等。
•網路和應用協議
支持多種應用協議，包括：
通訊協議：HTTP、TCP/IP
郵件協議：SMTP，POP3
應用協議：DCOM、EJBIIOP、EJBRMI

基於FastUnit平台實現快速開發：可視化、無代碼、快速開發。

三、J-HI是一款JAVA WEB應用軟體快速開發開源平台，
主要服務於軟體企業和傳統行業企事業單位信息中心的開發人員，為他們提供一套完整的一站式的JAVA WEB應用軟體快速開發解決方案。
平台包括如下幾個部分：
1、J-HI平台集成環境：J-HI團隊開發了一個集成開發環境J-HI Studio，在此集成開發環境之上，開發人員能夠快速搭建自己的開發環境，創建自己的模型，快速生成代碼。
2、核心框架：平台為Java代碼與JS代碼之間提供了一套完整的面向對象的核心框架支撐系統，可以認為這是一個抽象層，無論是在頁面表現上，還是 在 CURD的任意一層，平台均提供了最大限度的抽象。用以保證平台本身的可擴展性、穩定性及靈活性。J-HI平台中提供了大量的API（Java與JS），為用戶在開發過程中隨需調用，從而進一步加快開發速度，保證代碼質量。
3、業務平台功能：包括許可權管理、組織結構、枚舉管理、國際化管理、任務管理、日誌管理、Excel報表管理、消息管理等。
4、工作流：包括工作流引擎及流程編輯器等。

具體資料參考地址：http://fei-6666.iteye.com/blog/993452