Debian Science Data Management packages

This extension enhances DataLad (http://datalad.org) for working with computational containers.

Git-annex permet la gestion de grands fichiers avec git, sans stocker leur contenu dans git. Il peut synchroniser, restaurer et archiver les données en ligne ou hors ligne. Les sommes de contrôle et le chiffrement rendent les données sécurisées. Utilisez la puissance et la nature distribuée de git pour prendre en charge de grands fichiers avec git-annex.

Il peut stocker de gros fichiers à divers endroits, depuis les disques durs locaux à un grand nombre de services de stockage en ligne, y compris S3, WebDAV ou rsync et des douzaines de fournisseurs de stockage en ligne utilisables à partir de greffons. Les fichiers peuvent être stockés chiffrés avec gpg, de telle sorte que le fournisseur de stockage en ligne ne puisse pas voir les données. Git-annex conserve la trace de l'endroit où est stocké chaque fichier, afin de savoir combien de copies sont disponibles, et possède de nombreuses fonctionnalités pour assurer la préservation des données

Git-annex peut aussi être utilisé pour assurer la synchronisation d'un dossier entre plusieurs ordinateurs, en détectant les modifications de fichier et en les transmettant automatiquement à git pour transfert aux autres ordinateurs. L'application web de git-annex facilite la configuration et l'utilisation de git-annex à cette fin.

Le mécanisme externe de filtrage introduit avec HDF5 1.8.12 permet aux applications d’utiliser des filtres personnalisés non fournis par la bibliothèque centrale d’HDF5 sans recompiler l’application. Ce paquet fournit des filtres externes pour HDF5 pour :

 – l’algorithme de compression LZ4 ;
 – la compression BZip2.

Ce paquet fournit un filtre pour HDF5 qui utilise le compresseur Blosc. En installant ce filtre, il est possible de lire et écrire des fichiers HDF5 avec des ensembles de données compressés avec Blosc.

H5Z-ZFP is a compression filter for HDF5 using the ZFP compression library, supporting lossy and lossless compression of floating point and integer data to meet bitrate, accuracy, and/or precision targets.

NeXus est un format de données courant pour la science des rayons X, des neutrons et des muons. Il a été développé comme norme internationale par les scientifiques et les programmeurs des institutions scientifiques majeures d’Europe, d’Asie, d’Australie et d’Amérique du Nord dans le but d’améliorer la coopération pour l’analyse et la visualisation de données de neutrons, de rayons X et de muons.

Ce paquet fournit quelques applications pour lire et écrire des fichiers NeXus.

The plfit software fits power-law distributions to empirical (discrete or continuous) data, according to the method of Clauset, Shalizi and Newman [SIAM Review 51, 661-703 (2009)].

This package provides two command line utilities, plfit and plgen.

The JData Specification (https://github.com/fangq/jdata/) defines a lightweight language-independent data annotation interface targeted at storing and sharing complex data structures across different programming languages such as MATLAB, JavaScript, python etc. Using JData formats, a complex python data structure can be encoded as a dict object that is easily serialized as a JSON/binary JSON file and share such data between programs of different languages.

Il s’agit d’un cadriciel en Python de traitement de données pour construire des logiciels complexes de traitement de données en combinant des algorithmes d’apprentissage automatique largement utilisés dans des tuyauteries et réseaux. Les algorithmes implémentés incluent l'analyse en composantes principales (PCA), l'analyse en composantes indépendantes (ICA), Slow Feature Analysis (SFA — analyse des variations lentes), Independent Slow Feature Analysis (ISFA), Growing Neural Gas (GNG — réseau neuronal artificiel incrémental), l’analyse factorielle, l’analyse discriminante linéaire de Fisher (FDA) et les classifieurs gaussiens.

NeXus est un format de données courant pour la science des rayons X, des neutrons et des muons. Il a été développé comme norme internationale par les scientifiques et les programmeurs des institutions scientifiques majeures d’Europe, d’Asie, d’Australie et d’Amérique du Nord dans le but d’améliorer la coopération pour l’analyse et la visualisation de données de neutrons, de rayons X et de muons.

Ce paquet fournit les liaisons de Python 3.

PyZoltan is as the name suggests, is a Python wrapper for the Zoltan data management library.

In PyZoltan, only specific routines and objects are wrapped. The following features of Zoltan are currently supported:

• Dynamic load balancing using geometric algorithms
• Unstructured point-to-point communication
• Distributed data directories

OpenLink Virtuoso is a high-performance object-relational SQL database. It provides transactions, a smart SQL compiler, hot backup, SQL:1999 support, a powerful stored-procedure language supporting server-side Java or .NET, and more. It supports all major data-access interfaces, including ODBC, JDBC, ADO.NET, and OLE/DB.

Virtuoso supports SPARQL embedded into SQL for querying RDF data stored in its database. SPARQL benefits from low-level support in the engine itself, such as SPARQL-aware type-casting rules and a dedicated IRI data type.

Install this metapackage for the full suite of packages that make up Virtuoso OSE ("Open-Source Edition").

VisiData is a multipurpose terminal utility for exploring, cleaning, restructuring and analysing tabular data. Current supported sources are TSV, CSV, fixed-width text, JSON, SQLite, HTTP, HTML, .xls, and .xlsx (Microsoft Excel).

NeXus is a common data format for neutron, X-ray, and muon science. It is being developed as an international standard by scientists and programmers representing major scientific facilities in Europe, Asia, Australia, and North America in order to facilitate greater cooperation in the analysis and visualization of neutron, X-ray, and muon data.

This is the package containing the development libraries.

NeXus is a common data format for neutron, X-ray, and muon science. It is being developed as an international standard by scientists and programmers representing major scientific facilities in Europe, Asia, Australia, and North America in order to facilitate greater cooperation in the analysis and visualization of neutron, X-ray, and muon data.

This is the package containing the java libraries.

The plfit software fits power-law distributions to empirical (discrete or continuous) data, according to the method of Clauset, Shalizi and Newman [SIAM Review 51, 661-703 (2009)].

This package contains the header files, static libraries and symbolic links that developers using the plfit library will need.

Openpyxl is a pure Python 3 module to read/write Excel 2007 (OpenXML) xlsx/xlsm files.

This package contains the module itself.

Modular Python implementation of t-Distributed Stochasitc Neighbor Embedding (t-SNE), a popular dimensionality-reduction algorithm for visualizing high-dimensional data sets. openTSNE incorporates the latest improvements to the t-SNE algorithm, including the ability to add new data points to existing embeddings, massive speed improvements, enabling t-SNE to scale to millions of data points and various tricks to improve global alignment of the resulting visualizations.

The plfit software fits power-law distributions to empirical (discrete or continuous) data, according to the method of Clauset, Shalizi and Newman [SIAM Review 51, 661-703 (2009)].

This package provides a Python module.