现代科学数据标准的分层数据建模框架

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元数据
  • 许可证： BSD许可证 (BSD-3-Clause)
  • 作者： Ryan Ly
  • 要求： Python >=3.8
  • 提供额外功能： termset, tqdm
分类器

项目描述

分层数据建模框架，或简称 HDMF，是一个用于处理分层数据的Python包。它提供API来指定数据模型，将数据读取和写入不同的存储后端，以及用Python对象表示数据。

HDMF的文档可以在https://hdmf.readthedocs.io找到。

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贡献

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引用HDMF

  • 手稿

@INPROCEEDINGS{9005648,
  author={A. J. {Tritt} and O. {Rübel} and B. {Dichter} and R. {Ly} and D. {Kang} and E. F. {Chang} and L. M. {Frank} and K. {Bouchard}},
  booktitle={2019 IEEE International Conference on Big Data (Big Data)},
  title={HDMF: Hierarchical Data Modeling Framework for Modern Science Data Standards},
  year={2019},
  volume={},
  number={},
  pages={165-179},
  doi={10.1109/BigData47090.2019.9005648},
  note={}}

  • RRID: (分层数据建模框架，RRID:SCR_021303)

许可协议

“hdmf”版权（c）2017-2024，加州大学董事会，通过劳伦斯伯克利国家实验室（前提是收到美国能源部所需的任何批准）。保留所有权利。在满足以下条件的情况下，允许以源代码和二进制形式重新分发和使用，无论是否修改：

  1. 源代码的重新分发必须保留上述版权声明、本条件列表和以下免责声明。

  2. 二进制形式的重新分发必须在文档和/或其他与分发一起提供的材料中复制上述版权声明、本条件列表和以下免责声明。

  3. 未经具体事先书面许可，加州大学、劳伦斯伯克利国家实验室、美国能源部及其贡献者的名称不得用于认可或推广由此软件派生的产品。

本软件按“现状”和“按原样”提供，不提供任何明示或暗示的保证，包括但不限于适销性和适用于特定目的的暗示保证。在任何情况下，版权所有者或贡献者均不对任何直接、间接、偶然、特殊、示范性或后果性损害（包括但不限于替代商品或服务的采购；使用、数据或利润的损失；或业务中断）承担责任，即使被告知了此类损害的可能性，无论是在合同、严格责任还是侵权（包括疏忽或其他）中产生的，无论是在使用此软件的过程中以任何方式产生的。

您没有义务向任何人提供任何错误修复、补丁或功能、功能或性能的源代码（“增强”）的升级；但是，如果您选择以公开方式或直接向劳伦斯伯克利国家实验室提供您的增强功能，而不对这样的增强功能施加单独的书面许可协议，则您现在授予以下许可：一个非排他性的、免版税的永久许可，用于安装、使用、修改、准备衍生作品、将其纳入其他计算机软件、分发和再许可此类增强功能或其衍生作品，无论是二进制形式还是源代码形式。

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hdmf-3.14.4.tar.gz (15.8 MB 查看散列值)

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构建分发

hdmf-3.14.4-py3-none-any.whl (338.1 kB 查看散列值)

上传时间 Python 3

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