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在过去的一年里，我一直在开发 Hyperparam——一个小型、快速、无依赖的开源库集合，旨在帮助数据科学家和机器学习工程师真正地查看他们的数据。 - Hyparquet：在浏览器/Node.js 中读取任何 Parquet 文件 - Icebird：无需 Spark/Presto 即可探索 Iceberg 表 - HighTable：对数百万行进行虚拟滚动 - Hyparquet-Writer：轻松从 JS 导出 Parquet - Hyllama：高效读取 llama.cpp 的 .gguf LLM 元数据 查看本地文件的命令行工具：npx hyperparam dataset.parquet Hugging Face Space 上的示例数据集： [https://huggingface.co/spaces/hyperparam/hyperparam?url=https%3A%2F%2Fhuggingface.co%2Fdatasets%2Fglaiveai%2Freasoning-v1-20m%2Fblob%2Frefs%2Fconvert%2Fparquet%2Fdefault%2Ftrain%2F0000.parquet](https://huggingface.co/spaces/hyperparam/hyperparam?url=https%3A%2F%2Fhuggingface.co%2Fdatasets%2Fglaiveai%2Freasoning-v1-20m%2Fblob%2Frefs%2Fconvert%2Fparquet%2Fdefault%2Ftrain%2F0000.parquet) 没有云上传，没有后端服务器。构建前端数据应用程序的更好方式。 GitHub: [https://github.com/hyparam](https://github.com/hyparam) 欢迎反馈和提交 PR！

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