Die besten 數據獲取-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte 數據獲取-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

數據獲取

  • Crawlora ist eine fortschrittliche Web-Scraping- und Daten-Crawling-Plattform.
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    Was ist Crawlora?
    Crawlora ist eine leistungsstarke Plattform, die für Web-Scraping und Datenextraktion konzipiert ist. Sie hilft Benutzern, Daten von verschiedenen Websites für Zwecke wie Marktanalysen, Wettbewerbsanalysen und Lead-Generierung zu sammeln. Mit benutzerfreundlichen Tools, fortschrittlichen Funktionen und starker Unterstützung vereinfacht Crawlora den Prozess der Datensammlung und macht ihn effizienter und effektiver. Egal, ob Sie ein Anfänger oder ein erfahrener Datenwissenschaftler sind, bietet Crawlora die Flexibilität und Kraft, um komplexe Datensammlungstasks nahtlos zu bewältigen.
  • Open-Source-Python-Framework, das mehrere KI-Agenten verwendet, um die Aktienkursdaten zu automatisieren, Signale zu generieren, Backtesting durchzuführen und Live-Handel auszuführen.
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    Was ist Stock Market Multi-Agent?
    Stock Market Multi-Agent ist ein fortschrittliches Open-Source-Python-Framework, das die automatische Handelsabwicklung durch koordinierte KI-Agenten optimiert. Jeder Agent ist auf eine spezifische Funktion spezialisiert: Daten-Erfassungsagenten holen und reinigen Echtzeit-Marktdaten; Signalgenerierungsagenten verwenden Machine-Learning-Modelle für Prädiktionsanalysen; Backtesting-Agenten evaluieren Strategien anhand historischer Daten; Portfolio-Management-Agenten optimieren die Asset-Allokation; Ausführungsagenten verbinden sich mit Broker-APIs, um Orders zu platzieren; Risikomanagement-Agenten setzen Sicherheitsvorkehrungen um. Die konfigurationsbasierte Architektur ermöglicht Plug-and-Play-Module, unterstützt die Anpassung von Algorithmen, Datenquellen und Risikoparametern. Geeignet für Forschung, Live-Trading und Entwicklung, beschleunigt sie die Umsetzung quantitativer Strategien und skalierbare Betriebsabläufe.
  • Wählen Sie Text auf jeder Webseite aus und erhalten Sie sofort relevante Antworten mit Text Selected.
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    Was ist Text Selected?
    Text Selected ist eine Chrome-Erweiterung, die entwickelt wurde, um Ihr Surferlebnis im Web zu verbessern. Indem Sie einfach beliebigen Text auf einer Webseite auswählen und die Kontextmenüoption von Text Selected verwenden, wird der ausgewählte Text an einen Remote-Service gesendet, der in Echtzeit relevante Antworten abruft. Diese Erweiterung fragt eine in Google Cloud Storage gehostete JSON-Datei ab, um die beste Antwort auf den ausgewählten Text zu finden, die dann dem Benutzer in einer Warnung angezeigt wird. Dieses Tool ist wertvoll für Benutzer, die beim Surfen im Web sofortige Informationen und Antworten suchen.
  • uAgents bietet ein modulares Framework zum Aufbau dezentraler autonomer KI-Agenten, die Peer-to-Peer-Kommunikation, Koordination und Lernen ermöglichen.
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    Was ist uAgents?
    uAgents ist ein modulares JavaScript-Framework, das Entwicklern ermöglicht, autonome, dezentrale KI-Agenten zu erstellen, die Peers entdecken, Nachrichten austauschen, an Aufgaben zusammenarbeiten und durch Lernen adaptieren. Die Agenten kommunizieren über libp2p-basierte Gossip-Protokolle, registrieren Fähigkeiten über On-Chain-Register und verhandeln Service-Level-Agreements mittels Smart Contracts. Die Kernbibliothek verwaltet Agentenlebenszyklusereignisse, Nachrichtenrouting und erweiterbare Verhaltensweisen wie Verstärkendes Lernen und marktorientierte Aufgabenverteilung. Mithilfe anpassbarer Plugins können uAgents mit Fetch.ai’s Ledger, externen APIs und Oraclenetzen integriert werden, sodass Agenten reale Aktionen durchführen, Daten erfassen und Entscheidungen in verteilten Umgebungen ohne zentrale Steuerung treffen können.
  • ToolAgents ist ein Open-Source-Framework, das auf LLM-basierte Agenten befähigt, externe Werkzeuge autonom aufzurufen und komplexe Workflows zu orchestrieren.
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    Was ist ToolAgents?
    ToolAgents ist ein modulares Open-Source-KI-Agenten-Framework, das große Sprachmodelle mit externen Werkzeugen integriert, um komplexe Workflows zu automatisieren. Entwickler registrieren Werkzeuge über ein zentrales Register und definieren Endpunkte für Aufgaben wie API-Aufrufe, Datenbankabfragen, Codeausführung und Dokumentenanalyse. Agenten können mehrstufige Operationen planen und basierend auf den Ausgaben des LLM dynamisch Werkzeuge aufrufen oder verketten. Das Framework unterstützt sowohl sequenzielle als auch parallele Aufgabenabläufe, Fehlerbehandlung und erweiterbare Plug-ins für benutzerdefinierte Tool-Integrationen. Mit Python-basierten APIs vereinfacht ToolAgents das Erstellen, Testen und Bereitstellen intelligenter Agenten, die Daten abrufen, Inhalte generieren, Skripte ausführen und Dokumente verarbeiten — für eine schnelle Entwicklung und skalierbare Automatisierung in Analytik, Forschung und Geschäftsprozessen.
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