The Conversation Toolkit (CTK) is a powerful, plugin-based system for managing AI conversations from multiple providers.
يعد أداة الحوار (CTK) نظامًا قويًا ومستندًا على إضافة الملحقات لتعامل مع حوارات الذكاء الاصطناعي من مزودين متعددين. يمكن للمستخدمين استيراد وتخزين وبحث واستخراج محادثاتهم في صيغة شجرة موحدة بينما يحتفظ بتفاصيل المزود الخاصة.
This project provides a Python package for working with quantum algorithms in OpenQASM 3.
هذا المشروع هو حزمة برمجية لغة بايثون تتيح للمستخدمين استخدام و تنفيذ و بناء الخوارزميات الكمية باستخدام OpenQASM 3. يوفّر هذا الحزمة إطارًا للعمل مع الخوارزميات الكمية، مما يجعل من السهل تطوير وتجريب هذه العمليات المعقدة. يمكن للمستخدمين توسيعها و تخصيصها لتحقيق احتياجاتهم الخاصة.
The imgui-bundle project provides a fast and feature-rich GUI toolkit for C++ and Python applications.
هذا المشروع مجموعة من الأدوات وال бібліوتكيات التي تسمح بإنشاء واجهات مستخدم رسومية قوية في وقت قصير. يدعم اللغة البرمجية C++ وبرمجة بايثون، مما يجعلها حلًا متوافقًا مع عدة منصات للتنفيذ. يحتوي imgui-bundle على ميزات مثل التصفح السريع والخيارات المتقدمة للاستخدام والcompatiblity مع عدة منصات.
This project provides a machine learning tutorial and examples using Python.
هذا المشروع هو مصدر تعليمي لمن يرغبون في التعلم من مفاهيم التعلم الآلي. يتضمن المثال التعليمي والتعليقات حول كيفية استخدام مكتبات شعبية مثل Transformers من Hugging Face و PyTorch. يغطي المشروع مواضيع مثل إعداد البيانات وتدريب النماذج وتحليل البيانات باستخدام أدوات مثل Matplotlib.
A Python library that streams live PostgreSQL data, applies AI and machine learning models, and produces real‑time analytics and natural‑language insights.
تتصل المكتبة بقاعدة بيانات PostgreSQL وتستمر في تدفق الصفوف الجديدة كلما تم إدراجها أو تحديثها. تستخدم مجموعة واسعة من أطر الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لأداء مهام مثل اكتشاف الشذوذ، والتنبؤ، وتلخيص البيانات باللغة الطبيعية. يتم معالجة البيانات أولاً باستخدام pandas وnumpy لضمان الكفاءة، ثم تُمرَّر إلى نماذج من Hugging Face، OpenAI، PyTorch، وscikit‑learn. يمكن استخدام Playwright لتجميع معلومات إضافية من الويب في الوقت الحقيقي، مما يثري مجموعة البيانات. ينتج عن ذلك مجموعة من الرؤى الفعلية، والتنبيهات، والتقارير المختصرة التي يمكن استهلاكها عبر لوحات المعلومات أو الخدمات التالية. تم تصميمها للمطورين والمحللين الذين يحتاجون إلى فهم فوري ومحسن بالذكاء الاصطناعي لنشاط قاعدة البيانات.
A Python library that provides pricing models and forensic analytics for Korean derivatives such as CB/BW, options, and futures.
توفر هذه المكتبة مجموعة شاملة من الأدوات لتسعير المشتقات الكورية، بما في ذلك عقود CB/BW والخيارات والعقود الآجلة. تنفذ نماذج رياضية متقدمة باستخدام مكتبات NumPy وpandas وSciPy لحساب القيم العادلة ومؤشرات الجري. يتيح وحدة التحليل الجنائي للمستخدمين اكتشاف الشذوذ وتقييم مخاطر الطرف المقابل من خلال تحليل بيانات التداول وظروف السوق. صممت للمحللين الكميين ومديري المخاطر لتبسيط سير العمل في التسعير والتحقق والتقارير التنظيمية. يتيح الهيكل النمطي سهولة التكامل مع أنظمة التداول أو المخاطر القائمة.
A Python library that unifies immunoinformatics workflows for antigen presentation, immune recognition, and immunogenicity assessment.
توفر المكتبة مجموعة شاملة من الأدوات للمعلوماتية المناعية، مما يمكّن الباحثين من نمذجة تقديم الأجسام المضادة، التنبؤ بالتعرف المناعي، وتقييم المناعية لسلاسل الببتيد. تتكامل مع خوارزميات متقدمة لتوقع ارتباط MHC، وتحديد الببتيدات المناعية، وتحليل البنية للترابط بين الببتيد وMHC. تعتمد على مكتبات عددية فعّالة، وتدعم المعالجة الدُفعة ويمكن دمجها في خطوط سير عمل حاسوبية أكبر. الجمهور المستهدف هو علماء الأحياء الحاسوبية، المناعيون، ومطورو اللقاحات الذين يبحثون عن سير عمل موحد وقابل للتكرار لاكتشاف الأجسام المضادة وتصميم اللقاحات. من خلال دمج نماذج تنبؤية متعددة في إطار واحد، تقلل الحاجة إلى أدوات منفصلة وتبسط دمج البيانات.
Generates phonetically-grounded names for use in games and procedural systems.
هذا الأداة تُنشئ أسماءً بناءً على خصائصها الصوتية، مما يجعلها مناسبة للاستخدام في الألعاب والمواقع الإجرائية التي تتطلب أسماء تبدو واقعية. تستخدم هذه الأداة مكتبات متعددة مثل matplotlib, numpy, pandas, plotly, و scikit-learn للتحليل والتعديل على البيانات. يهدف المشروع إلى تقديم طريقة موثوقة لإنشاء أسماء تبدو طبيعية ومصدقة.
A Python library that provides patchable base classes for SMRPG game concepts, enabling developers to create and manage game patches.
توفر هذه المكتبة مجموعة من الفئات القابلة للتعديل المصممة خصيصاً للهيكليات التي تُستخدم في لعبة SMRPG. تسمح للمطورين بتعريف وتعديل وتطبيق التصحيحات على أصول اللعبة مع تقليل الكود المكرر. يختصر الإطار الأنماط الشائعة للتصحيح، ما يسهل الحفاظ على التناسق عبر وحدات اللعبة المختلفة. تم تصميمه للتكامل بسلاسة مع مشاريع بايثون القائمة، مع توفير واجهة برمجة تطبيقات واضحة لإنشاء وتطبيق التصحيحات. تحل هذه المكتبة مشكلة الحاجة إلى تصحيحات موثوقة وقابلة للتكرار في سير عمل تطوير الألعاب وتعديلها.
A Python library that provides tools for evaluating and selecting investment options in marketing campaigns.
توفر المكتبة مجموعة من الدوال لتصميم سيناريوهات استثمارية في مجال التسويق، وحساب العوائد المتوقعة، وترتيب الفرص وفقاً لمقاييس المخاطر والأداء. تتضمن أدوات لبناء المحافظ، وتحليل الحساسية، ومحاكاة السيناريوهات، ما يمكّن المستخدمين من تقييم تأثير تخصيص الميزانيات المختلفة على نتائج الحملات. تم تصميم واجهة برمجة التطبيقات لتسهيل دمجها في خطوط معالجة البيانات، بحيث يمكن للخبراء إدخال بيانات الأداء التاريخية وتوليد رؤى عملية. تستهدف المكتبة محللي التسويق والمخططين الماليين، وتساعدهم على اتخاذ قرارات مستندة إلى البيانات حول أين يخصصون الموارد المحدودة. من خلال تجريد الحسابات المعقدة إلى مكوّنات قابلة لإعادة الاستخدام، تقلل المكتبة الوقت اللازم لتقييم عدد كبير من خيارات الاستثمار. كما توفر وظائف لتوليد قوائم مختارة (picklists) تساعد الفرق على التركيز على القنوات الأكثر فاعلية. تبرز المكتبة بقدرتها على التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة وتقديم تقارير مفصلة حول العائد على الاستثمار.
This project provides analysis software for time-resolved PROXYL MRI data.
هذا المشروع يقدم أداة تحليلية لبيانات PROXYL MRI متعددة الأوقات. يستخدم المكتبات مثل matplotlib، numpy، و scipy للتعامل مع البيانات وتحليلها. يهدف البرنامج إلى تسهيل التحليل الفعال لبيانات PROXYL MRI، مما يسمح للمبحوثين بتحديد المعاني من دراساتهم.
A high‑performance Python library for SIMD‑accelerated vector similarity search.
تقدم هذه المكتبة خوارزميات مُسرّعة باستخدام SIMD للبحث عن تشابه المتجهات، ما يحقق تحسيناً في السرعة بمقدار 3‑4 مرات مقارنة بالحلول الشائعة عند أبعاد 384. تدعم المكتبة استعلامات الجيران الأقرب بكفاءة على مجموعات بيانات كبيرة، مع واجهة برمجة تطبيقات خفيفة تُدمج بسلاسة في سير العمل البايثوني الحالي. تعتمد الخوارزميات الأساسية على تعليمات المتجهات منخفضة المستوى لتقليل زمن الاستجابة واستهلاك نطاق التردد. تستهدف المطورين الذين يبنون أنظمة توصية أو بحث أو أي تطبيق يحتاج إلى استعلامات تشابه سريعة على بيانات عالية الأبعاد، وتُحل مشكلة بطء عمليات الجيران الأقرب. تُثبت المكتبة بسهولة عبر pip وتحتوي على أمثلة شاملة لحالات الاستخدام النموذجية. تُعزز الأداء دون الحاجة إلى إعدادات معقدة، ما يجعلها خياراً مناسباً للفرق التي تسعى لتسريع عمليات البحث في الوقت الحقيقي.
A Python library that computes column statistics for CSV files using SIMD-accelerated kernels.
توفر هذه المكتبة حسابات سريعة ومتوازية للإحصائيات الشائعة—مثل المتوسط، الوسيط، الانحراف المعياري، الحد الأدنى، الحد الأقصى، والنسب المئوية—مباشرة على بيانات CSV. تستفيد من نوى SIMD لمعالجة عدة نقاط بيانات في وقت واحد، ما يقلل زمن التنفيذ بشكل كبير عند التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة. واجهة برمجة التطبيقات بسيطة، حيث توفر وظائف سهلة الاستدعاء تقبل مسارات الملفات أو مصفوفات في الذاكرة وتعيد قاموساً بالنتائج. صممت للمحللين والمهندسين، وتتكامل بسلاسة مع خطوط أنابيب البيانات في بايثون، كما تدعم التحديثات التزايدية. بفضل عدم الاعتماد على مكتبات ثقيلة، تبقى سهلة التثبيت والنشر في بيئات الإنتاج.
A Python library that performs SIMD-accelerated frame stacking and batched accumulation to reduce memory traffic.
تُعد Eastack مكتبة بايثون خفيفة الوزن مُصمَّمة لتحقيق أداء عالٍ في تجميع الأطر. تستفيد من تعليمات SIMD لتسريع دمج الأطر المتعددة، مما يتيح تحضير بيانات أسرع لسلاسل تعلم الآلة. تدعم المكتبة تراكم الدُفعات، مما يتيح للمستخدمين معالجة تسلسلات كبيرة مع تقليل الحمل على الذاكرة. تُعد مثالية لتحليلات الفيديو في الوقت الحقيقي، وتجميع بيانات المستشعرات، وأي تطبيق يتطلب معالجة فعّالة للمصفوفات متعددة الأبعاد. تتكامل Eastack بسلاسة مع NumPy، مما يسهل دمجها في سير العمل العلمي الحالي.
A Python library that performs SIMD-accelerated Sobel edge detection, delivering up to 12× speed improvements over single-threaded OpenCV.
تقدم هذه المكتبة خوارزمية كشف الحواف Sobel مع تسريع SIMD، ما يحقق مكاسب أداء كبيرة على معالجات الحوسبة الحديثة. توفر واجهة برمجة تطبيقات بسيطة تستقبل مصفوفات NumPy وتعيد خرائط الحواف مع حد أدنى من الحمل الزائد. يعتمد التنفيذ على التوازي على مستوى منخفض من تعليمات المعالج، مما يسمح بمعالجة بيانات الصور بالتوازي. صممت للمطورين الذين يحتاجون إلى كشف حواف سريع وموثوق في خطوط معالجة الفيديو في الوقت الحقيقي أو المعالجة الدُفعة، وتتكامل بسلاسة مع سير العمل القائمة على NumPy. بفضل تفوقها على OpenCV المتعدد الخيوط، تقلل زمن المعالجة واستهلاك وحدة المعالجة المركزية في تطبيقات الرؤية الحاسوبية ذات المتطلبات العالية.
The epyc-orchestrator project is designed to manage and orchestrate multiple machine learning models locally for efficient inference.
هذا المشروع يسمح بترتيب متعدد النماذج على مستوى المحلية للاستفادة من الاستدلال الكبير. يتيح للمستخدمين إدارة وتحليل قدرات مختلفة من نماذج الاستدلال الكبيرة، مما يجعلها أداة قيمة للتطبيقات التي تتطلب التفكير والقرار المعمقي. تم بناء المشروع باستخدام لغة بايثون و يستفيد من مكتبات شعبية مثل FastAPI, Gradio, NumPy, Pandas, Pydantic, Rich, Scikit-Learn, و Uvicorn.
Generate and analyze histograms of numerical data for quick visual insights.
تُقدِّم مكتبة هِستو واجهة برمجية مبسطة لإنشاء وتحليل الرسوم البيانية للتوزيعات العددية. تُعالج البيانات تلقائيًا، بما في ذلك تنظيف القيم المفقودة وتحديد عدد الحوائط المناسب. يمكن للمستخدمين إنتاج مخططات جاهزة للنشر مع بضعة أسطر كود، مع إمكانية تخصيص حجم الحوائط وتراكب منحنى الكثافة. تتكامل المكتبة بسلاسة مع جداول بيانات pandas وتدعم التكامل مع خطوط scikit‑learn لتسهيل هندسة الخصائص. تستهدف المحللين وعلماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي الذين يحتاجون إلى رؤى بصرية سريعة حول توزيع المتغيرات. تميزها هو الجمع بين سهولة الاستخدام والقدرة على التخصيص المتقدم، ما يجعلها أداة قوية في عمليات استكشاف البيانات.
A GPU-accelerated implementation of the Robust Cell Type Decomposition algorithm for spatial transcriptomics data, enabling rapid inference of cell type proportions.
يقدّم هذا المكتبة نسخة عالية الأداء ومعززة بالمعالجة الرسومية لخوارزمية تحليل نوع الخلية المتينة (RCTD)، مخصصة للبيانات الجينية المكانية. يستقبل البرنامج مصفوفة التعبير الجيني المكانية ومجموعة مرجعية للخلايا المفردة لتقدير نسبة كل نوع خلية في كل موقع. يستفيد التنفيذ من حزم PyTorch لتسريع العمليات المصفوفية وتحسين عملية التفكيك عبر التعلم الآلي. يمكن دمج الأداة في خطوط سير العمل البيولوجية أو تشغيلها كجزء مستقل. تُعَدّ المكتبة حلاً فعالاً للبحوث ذات الحجم الكبير حيث يصبح تحليل RCTD التقليدي على وحدة المعالجة المركزية غير كافٍ. كما توفر واجهة برمجية سهلة الاستخدام تسمح للمستخدمين بتخصيص معلمات النموذج وفقاً لاحتياجاتهم البحثية. تُسهم هذه المزايا في تسريع اكتشاف الأنماط الخلوية الدقيقة داخل الأنسجة.
flash-ph is a tool for computing topological features of data using GPU acceleration.
flash-ph هو مكتبة برمجة لاكتشاف الميزات الجيومترية للبيانات باستخدام تسريع الحواسيب الالكترونية. تستخدم المكتبة NumPy و PyTorch للاستفادة من قوة معالجات الرسومات الحديثة، مما يجعلها أداة كفؤة لعمليات الكمبيوتر الضخمة.
The options project is a financial advisor for backtesting and strategy systems.
هذا المشروع يقدم منصة لاختبار العروض المالية والتنسيق الاستراتيجي. يسمح للمستخدمين بتقويم أداء مختلف خيارات الاستثمار وتحسين محفظاتهم. يستخدم النظام ألغوريثميات التعلم الآلي لتحليل البيانات السوقية و اتخاذ القرارات المدروسة. هذا الأداة مصممة للخبراء الماليين الذين يريدون تحسين استراتيجيات استثمارهم.
This project is a visual showcase of Moreau's GPU-accelerated differentiable convex optimization for various applications.
هذا المشروع هو عرض مرئي لميزة Moreau المسرعة على GPU للتحسين التفاضلي للمسائل المحددة بالتناغم. يظهر كيف يمكن استخدام هذه التكنولوجيا ل حل المسائل التحليلية المعقدة في مختلف المجالات. يستخدم المشروع مكتبات شعبية مثل matplotlib, numpy, pytorch و scipy لتقديم تمثيل مرئي شامل للعملية التحليلية.
A lightweight Python library that stores knowledge facts with built‑in verification to ensure data authenticity.
توفر المكتبة قاعدة بيانات معرفة في الذاكرة تُسجّل الحقائق مع توقيعات تشفيرية، ما يتيح للمطورين التحقق من أصالة وسلامة كل سجل. تُخزن البيانات في مصفوفات NumPy عالية الكفاءة، وتدعم سجلات بدون مخطط ثابت، وتقدم واجهة برمجة تطبيقات بسيطة لإضافة، استعلام، والتحقق من السجلات. صممت لتناسب البحث، خطوط أنابيب البيانات، وتطبيقات تتطلب تمثيل معرفة موثوق، وتقلل خطر انتشار معلومات غير مؤكدة. طبقة التحقق تُوقع تلقائياً الحقائق الجديدة وتتحقق من التوقيعات عند الاسترجاع، ما يضمن عدم تعديل البيانات. بفضل تبعياتها القليلة وواجهة الاستخدام السلسة، يمكن دمجها بسهولة في مشاريع بايثون القائمة. تميزها هو الجمع بين سهولة الاستخدام والاعتمادية العالية في نفس الوقت.
A Python library that enables quantitative backtesting and trading for the Kubera ecosystem.
تُعد مكتبة كابيرا-كوانت أداة برمجية بلغة بايثون تُسهل عملية الاختبار العكسي والتداول الكمي داخل بيئة كابيرا. تُقدّم مجموعة شاملة من الأدوات لتحميل بيانات السوق، وبناء استراتيجيات التداول، ومحاكاة الصفقات مع مراعاة القيود الواقعية مثل الرسوم والوقت. تتكامل المكتبة بسلاسة مع مكتبات تحليل البيانات الشهيرة مثل باندا، نَمباي، وماتبلوتلِيب، ما يتيح معالجة متقدمة للبيانات، تحليل إحصائي، وتوليد تقارير بصرية مفصلة. تستهدف المحللين الكميّين والمتداولين الآليّين، وتساعدهم على التحقق من أداء الاستراتيجيات قبل تنفيذها في السوق الحقيقي. بفضل تبسيط الأنماط الشائعة للاختبار العكسي، تقلل المكتبة من الكود المكرر وتسرّع دورة التجربة والاختبار.
Capy implements tri‑modal contrastive learning to align phenotypic assay data, chemical descriptors, and genomic profiles for drug discovery.
يُقدّم Capy مكتبة بايثون تُطبّق التعلم التبايني ثلاثي الأبعاد في مجال اكتشاف الأدوية. تُنَسّق المكتبة بيانات الفحوصات الظرفية، والمواصفات الكيميائية، والملفات الجينية لتكشف العلاقات التي تُسهم في اختيار المرشحين المحتملين. تعتمد البنية على شبكات عصبونية عميقة تُدرّب تمثيلات مشتركة تُحاكي المعلومات المكملة عبر الأنماط الثلاثة. يتيح الباحثون تدريب النماذج على مجموعات بيانات عامة أو بيانات خاصة، ثم استخدام التمثيلات الناتجة للبحث بالمقارنة، والتجميع، أو مهام التنبؤ لاحقاً. يهدف Capy إلى تسريع عملية تحديد الأدوية الواعدة من خلال نهج موحد يعتمد على البيانات. يدمج المكتبة بين تحليل البيانات البيولوجية والتعلم الآلي لتوفير رؤى أكثر دقة. كما يُسهّل التكامل مع أدوات تحليل البيانات الشائعة في مجال الأبحاث الصيدلانية.
A Python library that implements modular, scalable multi-agent reinforcement learning for portfolio management.
تُقدّم MSPM إطار عمل لبناء وتدريب وكلاء تعلم معزز متعددين يتعاونون لإدارة محفظة استثمارية متنوعة. يتضمن مكتبة مكونات معيارية لتحديد تمثيلات الحالة، فضاءات الإجراء، إشارات المكافأة، وبروتوكولات التواصل بين الوكلاء. تُدمج مع أدوات تحليل البيانات الشائعة لاستيراد بيانات السوق، إجراء هندسة الميزات، وعرض مؤشرات الأداء. صممت لتلبية احتياجات الباحثين والمطورين، مما يتيح تجربة سريعة مع خوارزميات تعلم معزز مختلفة واستراتيجيات محفظة. تحل MSPM مشكلة تنسيق عمل وكلاء متعددين لتحقيق عوائد محسّنة مع مراعاة المخاطر في ظروف سوق متغيرة. تتميز بقدرتها على التوسع لتشمل عددًا كبيرًا من الأصول والبيانات التاريخية. كما توفر واجهة مرنة تسمح بدمجها مع أنظمة تداول حية أو محاكاة معقدة.
A Python client library that enables developers to interact with an audio‑visual intelligence platform, sending media data and receiving AI‑generated insights.
توفر هذه المكتبة واجهة برمجية بلغة بايثون للتفاعل مع منصة الذكاء الصوتي والبصري، مما يتيح للمطورين إرسال بيانات صوتية وفيديوية لتحليلها. تتولى المكتبة إدارة المصادقة، وتنسيق البيانات، والتواصل مع نقاط النهاية RESTful الخاصة بالمنصة. توفر وظائف سهلة الاستخدام للمهام الشائعة مثل التعرف على الكلام، وتحليل المشاعر، وتصنيف المشاهد، واكتشاف الكائنات. تُرجع النتائج في شكل منظم يمكن دمجه مباشرة في التطبيقات أو معالجته لاحقاً. تم تصميم المكتبة لتكون مرنة بما يكفي لتلبية احتياجات التطوير السريع وكذلك النشر في بيئات الإنتاج، مع الحفاظ على بساطة الاستخدام.
A JAX implementation of the DINOv3 self‑supervised vision transformer training framework for researchers and developers.
يقدم هذا الحزمة تنفيذًا كاملاً لإطار تدريب DINOv3 للمعالجة الذاتية للصور باستخدام مكتبة JAX. يتضمن حلقة تدريب قابلة للتكوين، وأدوات معالجة بيانات، وميزات تصور مبنية على مكتبة Matplotlib. يتيح للباحثين تدريب نماذج صور على نطاق واسع واستخراج تمثيلات قوية للمهام التالية. يتكامل الحزمة مع أدوات تقييم شائعة مثل scikit‑learn لاختبار الخطية، ويدعم استغلالًا فعالًا للمعالجات الرسومية عبر مترجم XLA الخاص بـ JAX. يهدف إلى توفير بيئة عالية الأداء برمجية للباحثين والمطورين الذين يرغبون في تجربة التعلم الذاتي في إطار عمل دوالية.
The noahaust2__glitch-engine is a procedural micro-sampling and glitch toolkit for IDM audiovisual production, allowing users to create unique processed audiovisual outputs.
هذا المشروع يقدم مجموعة من سكريبتات بايثون التي تأخذ الصوت والفيديو كمدخلات وتنتج إخراجًا معالَجًا. يستخدم تقنيات الميكروسامبلنج لقطع، وتشويش، وتكرار، والعكس، وإسقاط الأجزاء الصوتية، وتطبيق نفس العمليات على الفيديو المشترك عبر قوائم القطع. يحتوي الأداة على وظائف متعددة للتعامل مع الصوت، مثل التبخر والتشوه، واكتشاف BPM، والتمدد الزمني، والترتيب العشوائي. بالإضافة إلى ذلك، تسمح للمستخدمين بتوحيد الصوت مع الفيديو، وتعديل الميكروسامبلنج لكلاهما بشكل متزامن، وإنتاج فيديو.
SeqMat is a Python library that enables fast, mutation-aware manipulation and analysis of genomic sequences for researchers and bioinformaticians.
يُقدِّم SeqMat تمثيلاً مصفوفياً متجهًا للتسلسلات الجينية، ما يتيح إجراء القطع السريع وتطبيق المتغيرات مع الحفاظ على التوافق مع الإحداثيات الجينومية. يتتبع المكتبة التغيرات في النوكليوتيدات المفردة، والادراجات، والحذوفات مع سجل كامل للكائنات وتكشف عن التعارضات المحتملة. كما يدعم تحليل الجينات والنصوص، بما في ذلك بنية الإكسونات والإنترونات وتحديد مواقع الانقسام. يدمج المكتبة درجات الحفظ الجيني ويتيح ربط بيانات التعبير من GTEx مع التسلسلات. يتوفر دعم للأنظمة البشرية (hg38) والفأر (mm39) مع واجهة سطر أوامر تُسهل إعداد البيانات، فحصها، وتنفيذ المهام الروتينية، ما يجعل SeqMat أداة شاملة للباحثين في علم الجينوم.
A Python library that provides tools for space mission analysis and design, enabling users to compute trajectories, analyze orbital dynamics, and visualize mission scenarios.
تُعد MissionTools مكتبة بايثون مخصصة لتحليل وتصميم مهام الفضاء، حيث توفر مجموعة شاملة من الوظائف لحساب مسارات النقل، وتقدير دفعات الدفع، ومحاكاة انتشار المسارات تحت تأثير الجاذبية. تعتمد المكتبة على أساليب عددية دقيقة لتقديم نتائج موثوقة، وتدعم إنشاء رسومات بيانية توضح حركية الكواكب والأجسام الفضائية. تُصمم لتكون قابلة للتكامل مع بيئات البرمجة العلمية، مما يتيح للمستخدمين كتابة نصوص برمجية مخصصة لتجاربهم. تستهدف المهندسين الفضائيين والباحثين والطلاب في مجال الديناميكيات الفضائية الذين يحتاجون إلى أداة مرنة وسريعة للتجريب. تُحل المشكلات المتعلقة بتعقيد حسابات المدار، وتوفر واجهة سهلة الاستخدام لتخطيط المهام وتقييم جدواها. تميزها هو تركيزها على التكامل بين الحسابات العددية والرسوم البيانية، ما يجعلها أداة شاملة للبحث والتطوير. كما تُسهم في تسريع عملية اتخاذ القرار من خلال توفير تحليلات فورية للسيناريوهات المختلفة.
Topogen generates synthetic network topologies for simulation and analysis, providing customizable graph structures and visualizations.
يُعد Topogen مكتبة بايثون تُصمم لتوليد شبكات توبولوجية اصطناعية تُستخدم في الأبحاث والمحاكاة. يوفّر مجموعة واسعة من خوارزميات التوليد، بدءاً من الرسوم البيانية العشوائية وصولاً إلى النماذج الهرمية المُهيكلة، مع إمكانية ضبط عدد العقد وكثافة الحواف وأنماط الاتصال بدقة. يتكامل مع حزم علمية شائعة لتقديم تحليلات إحصائية وعرض بصري عبر مكتبة matplotlib. يتيح للمستخدمين تصدير الشبكات المُولَّدة إلى صيغ رسومية شائعة لاستخدامها في أدوات أخرى. يهدف Topogen إلى مساعدة الباحثين في اختبار بروتوكولات التوجيه، تقييم خوارزميات الرسوم البيانية، وإنشاء مجموعات بيانات معيارية للبحوث.
The denoisr project is a Python tool for image and signal processing.
denoisr هو مكتبة برمجية لغة بايثون مصممة لمسح الضوضاء من الصور والاشارات باستخدام تقنيات التعلم العميق. تستخدم المكتبة إطار عمل باي تورش وتبني على قوة NumPy للعمليات الحسابية الفعالة. يهدف هذا المشروع إلى توفير حل متين وميسر الاستخدام لمهمة المسح الضوضاء، مما يجعلها مناسبة للاستخدام في مجموعة متنوعة من التطبيقات في معالجة الصور والاشارات.
The Nearmap AI Python Library is a tool for developers to extract artificial intelligence features from aerial imagery.
هذه المكتبة توفر مجموعة من الأدوات لاستخراج الميزات الذكية من الصور الجوية، مما يسمح للمطوّرين ببناء تطبيقات تستخدم هذه البيانات. يتم استخدام مكتبات شائعة مثل matplotlib, numpy, و pandas للتعامل مع البيانات الصورية. وهي مصممة للاستخدام في مختلف الصناعات، بما في ذلك العقارات، والتخطيط الحضري، والمراقبة البيئية.
A Python library that provides a trading engine for Kalshi prediction markets, enabling automated strategy execution and market simulation.
يُعد Wilkin مكتبة بايثون تُقدِّم محرك تداول مُصمم خصيصاً لسوق التنبؤات في Kalshi. يوفِّر إطاراً منظماً لبناء واختبار ونشر استراتيجيات التداول الآلية. يستفيد المحرك من مكتبات الأعداد لتصميم نماذج ديناميكية السوق وإدارة المخاطر، بينما يضمن pydantic صحة البيانات وسلامتها. يتيح للمستخدمين محاكاة سيناريوهات السوق، واختبار الاستراتيجيات على بيانات تاريخية، وتنفيذ الصفقات الحية عبر واجهة برمجة تطبيقات واضحة. يستهدف المكتبة المحللين الكميّين ومطوري التكنولوجيا المالية الذين يبحثون عن حل متين وقابل للتوسيع للتداول في أسواق التنبؤ. يميز Wilkin بتركيزه على التكامل السلس مع Kalshi، مع دعم قوي للمعالجة العددية والبيانات المهيكلة. كما يوفِّر أدوات تحليلية متقدمة تساعد على تقييم الأداء وإدارة المخاطر بفعالية.
A Python library that simplifies building, training, and deploying neural network models using Keras and TensorFlow.
توفر هذه المكتبة واجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى وبديهية لبناء هياكل الشبكات العصبية، وإدارة سير العمل التدريبي، ونشر النماذج في بيئات الإنتاج. تقوم بتجريد الكود المكرر، مما يتيح للمطورين التركيز على تصميم النموذج والتجريب. يدعم الإطار ضبط المعلمات تلقائياً، والمراقبة في الوقت الحقيقي، والتكامل السلس مع خطوط أنابيب البيانات الشائعة. يستهدف مهندسي التعلم الآلي وعلماء البيانات، ويحل مشكلة الحاجة إلى نمذجة سريعة ونتائج قابلة للتكرار. من خلال توحيد تعريف النموذج، والتدريب، والنشر في حزمة واحدة، يقلل الوقت من الفكرة إلى الإنتاج.
The MarkShark project is an open-source Optical Mark Recognition toolkit designed for detecting and processing bubbles in images.
هو أداة مفتوحة المصدر تستخدم تقنيات الرؤية الحاسوبية لاكتشاف وتحليل العلامات المائية في الصور. تعتمد الأداة على مكتبات شائعة مثل matplotlib، numpy و pandas لتحقيق نتائج دقيقة. يمكن استخدام الأداة في تطبيقات متعددة حيث يحتاج إلى تحليل العلامات المائية، مثل إدخال البيانات، تحليل المسوحات أو معالجة الوثائق.
The geoagent project is a free and open-source geoscience data toolkit designed for researchers and scientists to work with various types of geological data.
geoagent هو أداة مفتوحة المصدر للبيانات الجيولوجية المكتوبة بالكامل بلغة بايثون. يوفّر الأداة أدواتًا لتعامل مع البيانات الجيولوجية المختلفة، مثل بيانات الآبار، والسيسموجرافات الاصطناعية، وsections التطابق اللوجي، والخريطة. يهدف المشروع إلى تسهيل عملية تحليل وتحليل البيانات الجيولوجية باستخدام مكتبات شعبية مثل matplotlib، numpy، pandas، وscipy.
A Python library that reads and writes TIFF files with GPU acceleration and camera calibration support.
تعمل مكتبة Tifx على توفير واجهة برمجية عالية الأداء لمعالجة ملفات TIFF، مع تسريع الإدخال والإخراج عبر مكون C++ ودعم اختياري للمعالجة على وحدات معالجة الرسوميات (GPU) لتعامل مع مجموعات بيانات ضخمة. توفر مكتبة واجهة برمجية بسيطة لقراءة وكتابة وتعديل مجموعات TIFF، مع دعم للعديد من خوارزميات الضغط. كما تتضمن مكتبة أدوات لتصحيح الكاميرا، حيث تستخرج وتطبق معلمات الكاميرا المضمنة في بيانات TIFF. تستهدف المكتبة الباحثين والمطورين الذين يحتاجون إلى معالجة صور كبيرة بسرعة وموثوقية في مجالات البحث العلمي ورؤية الحاسوب. تحل المكتبة مشكلة بطء معالجة مجموعات الصور الضخمة، وتوفر مساراً متوازناً بين المعالجة على وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسوميات. تميزها تكاملها السلس مع أنظمة البنية التحتية الحالية، مع إمكانية توسيعها لتشمل ميزات إضافية في المستقبل.
PICbot automates photonic integrated circuit design tasks for engineers working with thin-film lithium tantalate waveguides.
يهدف هذا المشروع إلى أتمتة مهام تصميم الدوائر الضوئية المتكاملة (PIC) باستخدام نماذج الموجات الضوئية في طبقات رقيقة من الليثيوم تيتانيت (LiTaO3) عند طول موجة 780 نانومتر. يوفر أداة تحليل مسار الموجة، بما في ذلك حسابات التشتت للمواد المختلفة مثل SiO2 و SiN و LiTaO3، مع دعم للوسط المتجانس المتعدد الاتجاهات. يمكن للمستخدم إجراء مسح عرض مسار الموجة، وحساب التكامل التداخل بين شعاع غاوس ومجال الموجة، وتحديد كفاءة الربط عبر مسح عرض مسار الموجة. يتضمن المشروع خرائط تحمل التوافق 2D، وتصوراً للحقول الموجية، وشروحات رسومية للنتائج، ما يسهل فهم الأداء البصري للمكونات. يستهدف المهندسين والباحثين في مجال البصريات الذين يحتاجون إلى تقليل الوقت المستغرق في المحاكاة اليدوية وتوليد ملفات PDK للأنظمة. يميز المشروع بقدرة التبديل السلس بين منصات المواد المختلفة، مع إمكانية توسيع الوظائف لتشمل تصميم المكونات مثل المزدوجات الاتجاهية، الحلقات الميكروية، والمفككات MMI.
This project provides code examples and modules for building, evaluating, and deploying Retrieval-Augmented Generation systems.
يُقدّم هذا المشروع مجموعة شاملة من الأمثلة البرمجية التي ترشد المستخدمين خلال دورة حياة كاملة لنظام التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG). يتناول المبادئ الأساسية مثل تقسيم المستندات، نماذج التضمين، البحث المختلط، إعادة الترتيب، وتحسين القوالب، ويُظهر كيفية تقييم الأداء باستخدام مقاييس الدقة والاسترجاع، والوفاء، ومعدل الخيال. تُستعرض أقسام متقدمة تتضمن سير عمل RAG الذكي باستخدام نماذج الرسوم البيانية للحالة، وتُوضح كيفية نشر الحل باستخدام FastAPI وStreamlit في بيئة Docker جاهزة للإنتاج. تُبنى الأمثلة على مكتبات معالجة اللغة الطبيعية الشائعة وتُوضّح باستخدام مجموعة بيانات حقيقية عن الألعاب الأولمبية. يستهدف المشروع مهندسي NLP وعلماء البيانات والمطورين الذين يرغبون في تصميم أو نشر تطبيقات RAG بسرعة. يُعد الكود مصدرًا تعليميًا وعمليًا يتيح التجريب والتكرار السريع.
This project provides a Python framework for telecom operator strategic analysis using the Business Leadership Model (BLM) and its Five Looks analysis framework.
هذا المشروع يقدم إطارًا لبرمجة Python للتحليل الاستراتيجي للمشغلي الاتصالات باستخدام نموذج القيادة الأعمال (BLM) وفرقة التحليل الخمس. يولد الإطار النتائج التفاعلية في صورة تقارير PowerPoint، PDF، ومكتبات Markdown. يتضمن الإطار ثمانية موديول تحليل عميق تغطي الفرق الخمسة: القمة، الوسط المضغوط، نظرة على العميل، نظرة على النفس، نظرة على المنافسين، نظرة على الاتجاهات، وفرصة.
A Python library that simulates and visualizes traffic jam dynamics using car-following, cellular automaton, and PDE models on both idealized and real road networks.
تُقدّم مكتبة بايثون هذه أدوات محاكاة ديناميكيات الازدحام المروري على مسارات دورانية وشبكات طرق حقيقية. تُستخدم نماذج سلوك السائق مثل IDM و Bando OVM، بالإضافة إلى الأوتومات الخلوية NaSch، ونماذج PDE مثل LWR، لتوليد حركات السيارات وتفاعلها مع بعضها. تُنتج المكتبة رسومًا متحركة تُظهر انتشار موجات الازدحام الخلفية وتغيرات السرعة عبر الزمن، مع إمكانية إضافة مؤشرات مثل الأضواء الخلفية والإنذارات عند الاقتراب. يمكن للمستخدم ضبط عدد المركبات، معلمات النموذج، وموقع الشبكة، مما يتيح تجارب مقارنة شاملة بين النماذج المختلفة. تستهدف الباحثين والمهندسين في مجال النقل، وكذلك الطلاب الذين يرغبون في فهم سلوك المرور عبر تجارب مرئية. تحل المشكلة التي تواجهها الدراسات التقليدية في تصور ديناميكيات الازدحام، وتوفر وسيلة سريعة لتوليد سيناريوهات تعليمية أو تحليلية. تميزها هو دمج نماذج متعددة مع واجهة رسومية سهلة الاستخدام، مما يتيح للمستخدمين التركيز على النتائج بدلاً من تفاصيل التنفيذ.
Generate optimized strut‑and‑tie models using BESO topology optimization.
يُقدّم هذا المكتبة في لغة بايثون خوارزمية تحسين البنية التحتية BESO لتوليد نماذج strut‑and‑tie بشكل أوتوماتيكي. تعتمد على مكتبات الأعداد العلمية لتنفيذ الحسابات بكفاءة، وتوفر رسومات توضيحية توضح توزيع المواد ومسارات الأحمال. يتيح للمستخدم تحديد نطاق التصميم، والظروف الحدودية، ودالة الهدف، ثم تشغيل المحلل لإنتاج تخطيط مواد مُحسّن. يستهدف المهندسين الإنشائيين والباحثين والطلاب الذين يحتاجون إلى تصميم سريع ومتوافق مع القوانين. يحل مشكلة الرسم اليدوي المعقد للرسوم البيانية strut‑and‑tie، ويعزز كفاءة استخدام المواد مع الحفاظ على سلامة التحميل. يميز نفسه بدمج BESO مع نماذج strut‑and‑tie، مما يتيح توليد تلقائي وتصور واضح للنتائج.
moadt is a project for decision-making under uncertainty, providing a framework for multi-objective optimization.
هذا المشروع هو تنفيذ لثори القرار المتعدد الأهداف المعتمدة (MOADT) باللغة البرمجة Python. يوفّر هذا المشروع إطارًا للقرار تحت الضعفية عن طريق الجمع بين الأهداف المتعددة والقيود. يهدف هذا المشروع إلى تقديم حل متين ومجدي للاستفسارات المعقدة. MOADT مفيد بشكل خاص في الحالات التي توجد فيها أهداف متنافسة أو نتائج غير مؤكدة.
pytorch-cu124 is a project that utilizes the PyTorch framework to leverage CUDA 12.4 capabilities.
هذا المشروع، pytorch-cu124، يركز على استخدام إطار عمل PyTorch لاستغلال الميزات والتحسينات في الأداء التي توفرها CUDA 12.4. يهدف إلى عرض كيف يمكن للمطورين استغلال قوة CUDA لأداء مهام التعلم العميق داخل بيئة PyTorch. يحتوي المشروع على تنفيذ مختلف وحدات أو نماذج PyTorch المُصممة للاستفادة من CUDA 12.4، مما يعزز الأداء والكفاءة.
A portable knowledge base system that enables efficient search and retrieval of information using vector search and graph database technologies.
هذا المشروع هو نظام قاعدة المعرفة المحمول الذي يتيح البحث الفوري وال准ص في المعلومات باستخدام تقنيات البحث بالベكتر و قاعدة البيانات الجرافية. يستخدم ChromaDB كقاعدة بيانات جرافية، مما يسمح بstorage والتساؤل الفعال للعلاقات المعقدة بين الكيانات. بالإضافة إلى ذلك، يستفيد من خوارزميات البحث بالبكتر لتمكين الاسترجاع السريع للمعلومات ذات الصلة. كما يتضمن النظام تقنية RAG (ReAdaptive Generator) لتسهيل إنتاج الإجابات المتسقة والمؤثرة.
A Python library that benchmarks how large language models alter their behavior when faced with hostile prompts.
يقدم هذا المشروع إطارًا لتقييم سلوك نماذج اللغة الكبيرة تحت تأثير التهديدات في التوجيه. يتيح للمستخدمين إنشاء مجموعات اختبار متعددة الأبعاد تُقيّم مدى تغير سلوك النموذج عند مواجهة أسئلة عدائية أو تحريضية. يتضمن أدوات تحليل رسومية تُظهر التغيرات في الأداء عبر معايير مختلفة، مع دعم للبيانات في شكل جداول وملفات CSV. يستهدف الباحثين في الذكاء الاصطناعي ومهندسي نماذج اللغة الذين يرغبون في اختبار أمان وسلوك النماذج قبل نشرها. يحل مشكلة صعوبة قياس استجابة النماذج للمدخلات الضارة، ويمنحهم وسيلة منهجية لتحديد نقاط الضعف. يميز المشروع بقدرته على دمج مؤشرات متعددة في تحليل واحد، مع واجهة برمجية سهلة الاستخدام. كما يوفر إمكانية توسيع الاختبارات بإضافة سيناريوهات جديدة بسهولة.
The pymilvus project provides a Python SDK for interacting with the Milvus database.
هذا المكتبة البرمجية للغة البايثون التي تسمح للمطورين بالتفاعل مع قاعدة البيانات ميلفوس. يمكن المستخدمين من خلالها إجراء عمليات مختلفة مثل إضافة البيانات، الاستعلام والتنسيق. تم تصميم المكتبة ليكون لها كفاءة و قابلية التوسعة عالية، مما يجعلها مناسبة للتطبيقات على نطاق واسع.
A library that offers high‑performance tools for analyzing Forest Inventory and Analysis data.
توفر المكتبة مجموعة من الوظائف لتحميل وتنظيف وتحليل مجموعات بيانات الجرد والبحوث الحرجية للغابات. تعتمد على هياكل بيانات فعّالة للتعامل مع جداول كبيرة تتضمن معلومات عن القطع، الأشجار، والمناطق. يمكن للمستخدم حساب مؤشرات شائعة في علم الغابات مثل مساحة القاعدة، الحجم، والكثافة، بالإضافة إلى إجراء ملخصات إحصائية عبر القطع أو المناطق. تم تصميم واجهة البرمجة لتتكامل بسلاسة مع سير العمل في pandas، مع إمكانية إخراج بصري مبسّط باستخدام مكتبة rich. تستهدف الباحثين والمحللين الذين يحتاجون إلى تحليلات موثوقة وقابلة للتكرار لمجموعات بيانات FIA. تشتمل المكتبة على أدوات للتحقق من صحة البيانات وتطهيرها قبل التحليل، مما يقلل من الأخطاء المحتملة. كما توفر وظائف لإنشاء تقارير سريعة ومفصلة تساعد في اتخاذ قرارات مستنيرة حول إدارة الغابات.
A Python library that provides a seamless interface to JAGS for performing Bayesian inference using MCMC.
توفر هذه المكتبة واجهة برمجية بيثونية إلى محرك JAGS، مما يمكّن المستخدمين من تعريف النماذج الاحتمالية وتشغيل محاكاة ماركوف مونت كارلو مباشرةً من كود بايثون. تستقبل المكتبة مواصفات النموذج بصيغة JAGS وتحوّل هياكل البيانات إلى التنسيق المطلوب من المحرك، مستفيدةً من مكتبة NumPy للتعامل الفعال مع المصفوفات. تُرجع النتائج كمصفوفات NumPy، ما يجعلها قابلة للاستخدام الفوري في التحليل أو التصوير اللاحق. تدعم المكتبة أيضاً تخزين النتائج الوسيطة في Redis لتسريع عمليات التشغيل المتكررة على مجموعات بيانات كبيرة. صممت للمحللين والباحثين، وتبسط سير عمل النمذجة الاحتمالية دون الحاجة إلى معرفة عميقة بتفاصيل JAGS.