模块名 | 核心功能 | 子模块 | 功能描述 | 备注 | 模块编码 | 是否完成 | 版本 | 仓库地址 |
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采集模块 | ||||||||
作业模块 | ||||||||
数据模块 | ||||||||
分析模块 | ||||||||
预测模块 | ||||||||
可视化模块 | ||||||||
mcp.so-MCP服务器聚合平台
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一段话总结:mcp.so是一个社区驱动的MCP服务器聚合平台,目前收录了7093个MCP Server,涵盖高德地图、百度地图、Blender等多领域应用。同时展示了精选及最新的MCP客户端和服务器,还解答了关于MCP协议、服务器的常见问题,如MCP由Anthropic开发,通过客户端 - 服务器架构让AI系统连接数据源,MCP服务器安全且能提供资源、工具和提示等,平台支持用户提交自己的MCP服务器。
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思维导图
## **MCP服务器聚合平台**
- 收录7093个MCP Server
- 社区驱动,可提交服务器
## **精选MCP Server**
- 涵盖地图领域,如...
producer-Kafka
Kafka生产者(Producer)概述
在Apache Kafka生态中,生产者(Producer)是负责将消息(数据记录)发送到Kafka主题(Topic)的核心组件。它作为数据的“发送者”或“发布者”,将各类数据源的数据注入Kafka,供后续的消费者(Consumer)进行处理、分析或存储。
核心工作原理
- 消息创建
生产者生成的消息以键值对(Key-Value)形式存在(键为可选)。 - 键(Key):用于消息的分区路由(如按用户ID分区,确保相同用户的消息进入同一分区),也可用于消息去重或排序。
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值(Value):实际的数据负载,例如用户行为日志、传感器数据、订...
pandas-DataFrame-循环获取每行数据
import pandas as pd
创建一个示例 DataFrame
data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago'] } df = pd.DataFrame(data)
获取列名(title)
columns = df.columns
循环遍历每一行
for index, row in df.iterrows(): print("当前行索引:", index) for...
行业-板块
行业与板块是金融市场中两个既相互关联又存在差异的核心概念,它们的关系可以从以下几个维度深入解析:
一、本质定义与核心差异
行业是基于企业经济活动的同质性进行的基础分类,例如制造业、金融业、信息技术业等。其划分标准通常由权威机构制定,如全球行业分类标准(GICS)将行业细分为11个板块、24个行业组、69个行业和158个子行业。这种分类强调企业的主营业务性质,具有稳定性和普适性,适用于宏观经济分析和产业研究。
板块则是金融市场中对股票或资产的动态归类,其划分依据更为多元。除了行业属性外,还可能基于地域(如“一带一路”板块)、政策主题(如“碳中和”板块)、市场热点(如“元宇宙”概念)甚至市值...
docker-aktools
本地构造镜像及使用
可以通过 Dockerfile 文件进行本地镜像的构造,通过下载仓库中:https://github.com/akfamily/aktools/blob/main/Dockerfile 文件到本地后,
通过 docker build -t aktools:v1 . 命令来构建镜像,
并通过 docker run -p 8080:8080 aktools:v1 来启动镜像,
如需要后台运行则通过 docker run -d -p 8080:8080 aktools:v1 来进行启动。
最后通过访问 http://127.0.0.1:8080/api/public/sto...
源码仓库列表-ONE
StatsD-实时收集和统计应用程序指标数据的工具-监控
StatsD是一个用于实时收集和统计应用程序指标数据的工具。以下是关于它的详细介绍:
特点
- 轻量级:StatsD的设计目标是轻量级和高性能,它能够在不显著影响应用程序性能的情况下收集和处理大量的指标数据。
- 可扩展:支持多种后端存储系统,如InfluxDB、Graphite等,可以根据实际需求进行扩展和定制。
- 简单易用:提供了简单的API,方便开发人员在应用程序中轻松集成和发送指标数据。
工作原理
- StatsD通常作为一个守护进程运行在服务器上,它监听应用程序发送过来的UDP数据包。
- 应用程序通过StatsD客户端库将各种指标数据(如计数器、定时器、仪表盘等)以特定的格式发送给Sta...
类型注解-Python
在Python里,类型注解可让你为变量、函数参数、返回值等添加类型信息。这有助于代码的可读性与可维护性,还能辅助静态类型检查工具找出潜在的类型错误。下面是一些类型注解的常见应用示例:
变量类型注解
你能为变量指定类型,语法是在变量名之后加上冒号与类型。
# 整数类型注解
age: int = 25
# 字符串类型注解
name: str = "Alice"
# 布尔类型注解
is_student: bool = True
# 列表类型注解,列表元素为整数
numbers: list[int] = [1, 2, 3, 4, 5]
# 字典类型注解,键为字符串,值...
sqlalchemy-Python库
SQLAlchemy
是 Python 中一个强大且灵活的 SQL 工具包和对象关系映射(ORM)库,它为使用不同数据库(如 MySQL、PostgreSQL、SQLite 等)提供了统一的接口。以下是关于 SQLAlchemy
的详细介绍:
安装
你可以使用 pip
来安装 SQLAlchemy
:
pip install sqlalchemy
基本使用
1. 连接数据库
以 SQLite 为例,以下是连接数据库的代码:
from sqlalchemy import create_engine
# 创建一个 SQLite 数据库引擎
engine = create_engine(&...