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.
An AI-driven pipeline that scrapes financial data, analyzes it, and delivers investment insights through a web API.
يُدمج النظام بين جمع البيانات عبر الإنترنت، معالجة البيانات، وتحليل الذكاء الاصطناعي لتقديم رؤى استثمارية قابلة للتنفيذ. يقوم بجمع المعلومات المالية اللحظية من المصادر العامة، ثم ينظف ويهيئ البيانات باستخدام مكتبة pandas، ويُظهر الاتجاهات عبر رسومات matplotlib. تُعرّف واجهة FastAPI نقاط نهاية تُعيد تقارير ومعالجات مرئية، بينما يُنسق وكيل Claude Code سير العمل ويُنتج ملخصات بلغة طبيعية. صُمم هذا الأنابيب للمطورين والمحللين الذين يحتاجون إلى معلومات سوقية مُحدثة تلقائياً دون تدخل يدوي. يقلل من الوقت اللازم لإعداد تقارير الاستثمار ويُعزز اتخاذ القرارات المبنية على البيانات. يميز المشروع بدمج وكيل ذكاء اصطناعي يضيف فهمًا سياقيًا وتوصيات تتجاوز التحليل الإحصائي البسيط.
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 zero-parameter cosmological model that explains dark matter and dark energy using a single equation derived from the prime number theorem, intended for researchers in theoretical physics and cosmology.
يقدّم إطار عمل IF Theory معادلة واحدة بدون معلمات تربط توزيع الأعداد الأولية بالديناميكيات الجاذبية للكون. يفسّر منحنيات دوران المجرات المستوية، والإنعكاس الجاذبي القوي، وتسارع التمدد الكوني كما لو كان بدون الحاجة إلى جسيمات المادة المظلمة أو ثابت كوني. يتضمن المكتبة وحدات Python، ومفكرة Jupyter، ونصوص محاكاة لحساب التنبؤات للسرعات المجرية، والبنية الكبيرة للفضاء، والاهتزازات الصوتية البارونية. يمكن للباحثين التحقق من النموذج مقابل ملايين الملاحظات المجرية ومختلف مؤشرات الكون. يركز المشروع على القابلية للتكرار، والحساب الدقيق، وخط سير شفاف من النظرية إلى البيانات.
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.
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 Python library that reproduces introspection experiments on open‑source language models.
يُقدِّم المشروع مجموعة من الأدوات والبرامج النصية لإعادة تنفيذ دراسات الاستبطان على نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر. يدعم الإطارات الشائعة مثل PyTorch وJAX، ويُدمج مع واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بـ Hugging Face وAnthropic للوصول إلى النماذج. يمكن للباحثين تشغيل تجارب مُتحكم فيها، جمع التحفيزات الداخلية، وإنشاء رسومات بوساطة مكتبة Matplotlib. يركز المشروع على قابلية التكرار، حيث يوفر مخططات تكوين عبر Pydantic وتصميمًا معياريًا يسمح بتبديل خلفيات النماذج بسهولة. يستهدف الباحثين في مجال معالجة اللغة الطبيعية ومهندسي التعلم الآلي الذين يحتاجون إلى التحقق أو توسيع نتائج الاستبطان.
A Python library that provides tools for analyzing neutron resonance imaging data, enabling researchers to process, visualize, and interpret spectral information from neutron experiments.
تُعد مكتبة Nereids أداة برمجية بلغة بايثون مخصصة لتحليل بيانات التصوير بالاستجابة النوترونية. توفر مجموعة شاملة من الوظائف لتحميل الطيف النوتروني الخام، وإجراء المعايرة، واستخراج معلمات الاستجابة. تُدمج المكتبة مع مكتبة matplotlib لإنشاء رسومات بيانية عالية الجودة للخرائط الطيفية والبيانات. يمكن للمستخدمين تطبيق نماذج إحصائية وطرق عددية من مكتبة numpy لتحسين البيانات وتحديد توقيعات المواد. تهدف المكتبة إلى تبسيط سير العمل للباحثين الذين يعملون مع أجهزة التصوير النوتروني، مما يقلل الجهد اليدوي ويعزز القابلية للتكرار. كما تدعم المكتبة عمليات التصدير والتسلسل باستخدام serde لتسهيل تبادل النتائج بين الأنظمة. تتميز بمرونة عالية تسمح بدمجها في خطوط إنتاج البحث العلمي أو تجارب الحقل المباشر.
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 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.
pyboj-workspace is a Python client for the Bank of Japan Time-Series Statistics API, providing machine-readable access to Japan's central bank time-series data.
هذا المشروع يغطي واجهة برمجة التطبيقات الرسمية للبنك المركزي الياباني لسهولة الوصول إلى البيانات الاقتصادية المتعلقة بالبنك المركزي الياباني. يوفر هذا العملاء بسيطًا ومريحًا لاسترجاع أنواع مختلفة من البيانات الاقتصادية، بما في ذلك أسعار الصرف والفوائد والمؤشرات السعرية وغيرها. يعتمد العميل على واجهة برمجة التطبيقات الرسمية للبنك المركزي الياباني لسهولة الوصول إلى البيانات الاقتصادية المتعلقة بالبنك المركزي الياباني.
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 xslope project provides a Python tool for slope stability analysis using limit equilibrium and Finite Element Methods.
xslope هو مكتبة برمجة لغة بايثون للتحليل الاستقرار المنحدرات باستخدام الطرق الحسابية والطرق المحددة بالتجزئة (Finite Element Methods). تستخدم المكتبة طرق حسابية لتحديد السلامة من انهيار المنحدرات بسبب عوامل مختلفة مثل الجاذبية وضغط الماء والLoads الخارجية. تدعم المكتبة كلا الطرق: الطريقة الحدية للتوازن (limit equilibrium) والطرق المحددة بالتجزئة (Finite Element Methods) للحصول على نتائج دقيقة. مصممة المكتبة لكونها سهلة الاستخدام ويمكن دمجها في الوظائف المستخدمة.
The cruijff_kit is a toolkit designed to facilitate research involving social data and Large Language Models (LLMs).
هذا المشروع يوفّر مجموعة من الأدوات لتعامل مع البيانات الاجتماعية والمدخلات الكبيرة للغة (LLMs). يهدف إلى تسهيل عملية دمج هذه التكنولوجيات في الأبحاث. يتضمن المجموعة ميزات للتعامل مع البيانات، وتدريب النماذج، وتحليلها. الهدف الرئيسي هو دعم الأبحاث في مجالات مثل فهم اللغة الطبيعية، توليد النصوص، وتحليل المشاعر.
A RESTful service that classifies DNA sequences using contrastive learning and deep reinforcement learning.
يقدم هذا المشروع واجهة برمجة تطبيقات عالية الأداء تستقبل تسلسلات DNA خام وتعيد تنبؤات حول وظائفها أو ارتباطها بأمراض معينة. يستخدم التعلم التبايني لتوليد تمثيلات قوية للتسلسلات، ثم يُحسّن التصنيف عبر سياسة تعلم تعزيزي عميق تقوم بتحسين حدود القرار. يعتمد البنية التحتية على FastAPI وPyTorch، مع إمكانية التكامل مع Prometheus وGrafana لمراقبة الأداء في الوقت الحقيقي. يستهدف الباحثين في علم الأحياء الحاسوبي وعلماء بيانات الجينوم الذين يحتاجون إلى تحليل تسلسلي دقيق وقابل للتوسع دون الاعتماد على بيانات معنونة كبيرة. يمكن دمج الخدمة في خطوط أنابيب تحليل الجينوم الحالية أو استخدامها كخدمة ميكرو سرفيس مستقلة لتقديم استدلال سريع.
An AI-driven API that predicts the effects of cannabinoids and terpenes based on molecular pharmacology, aiding researchers and product developers.
يقدّم هذا المشروع واجهة برمجة تطبيقات ويب مبنية على FastAPI لتوقع تأثيرات الكانابينويد والثيربين استناداً إلى علم الأدوية الجزيئي. يستخدم نماذج تعلم الآلة المدربة على وصفات كيميائية وبيانات فاعلية دوائية لتوقع النتائج النفسية والعلاجية. يتيح للمستخدمين إرسال هياكل المركبات واستلام ملفات تعريف التأثير مع إظهار مستوى الثقة في التوقعات وميزات النموذج. يستهدف الباحثين وعلماء الأدوية ومطوري منتجات القنب الذين يحتاجون إلى رؤى مدعومة بالبيانات. يساهم أداة التوقع في تقليل الجهد التجريبي وتسريع دورات تطوير المنتجات. كما توفر واجهة مرئية لعرض النتائج وتفسيرها، مما يسهل اتخاذ قرارات مستنيرة حول تركيبات القنب.
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.
A Python library that provides a discrete‑event simulation framework tailored for network modeling and analysis.
تُعدّ مكتبة Netsim أداة بايثون خفيفة الوزن تسمح للمستخدمين ببناء وتشغيل محاكاة الأحداث المتقطعة في سيناريوهات الشبكات. توفر إطاراً مرناً لتحديد جدول الأحداث، نماذج الطوابير، وأدوات تحليل إحصائي مبنية على مكتبات pandas وscipy. يمكن للمستخدمين تعريف هياكل شبكية مخصصة، أنماط حركة المرور، وسلوكيات البروتوكولات، ثم مراقبة مؤشرات مثل الكمون، معدل النقل، وفقدان الحزم. صُممت المكتبة للباحثين، والمهندسين، والمعلمين الذين يحتاجون بيئة بروتوتايب سريعة لاختبار تصاميم الشبكات وتقييم أدائها. من خلال تجريد الأنماط الشائعة للمحاكاة، يقلل Netsim من الكود المكرر ويسرّع عملية التجريب. كما يميزها مرونتها في التعامل مع سيناريوهات معقدة دون الحاجة إلى إعداد بيئات محاكاة ثقيلة.
A Python library that provides metrics and analysis tools for network graph scenarios.
يقدم هذا المشروع مجموعة شاملة من الأدوات لتحليل المقاييس في سيناريوهات شبكات الرسوم البيانية. يتيح للمستخدمين حساب مؤشرات الأداء مثل الكمون، معدل الأخطاء، وتوزيع الأحمال عبر العقد والروابط. يعتمد على معالجة البيانات باستخدام مكتبات تحليلية قوية لتوليد إحصائيات دقيقة. يوفر واجهة رسومية مبنية على مخططات لتصور النتائج بطريقة بصرية واضحة. يستهدف مهندسي الشبكات والباحثين الذين يحتاجون إلى أدوات سريعة وموثوقة لتشخيص مشاكل الأداء. يحل مشكلة نقص الأدوات المتخصصة في تحليل الرسوم البيانية مع دعم للبيانات الكبيرة. يميز نفسه بتركيبته البسيطة التي تسمح بالدمج السريع في سير العمل الحالي.
The project is an adaptation of AIA Forecaster for predicting foreign exchange (FX) probabilities.
هذا المشروع يعدّل مُستخدمًا AIA Forecaster لتنبؤ الاحتمالات في الأسواق المالية للعملات الأجنبية. يستفيد من مجموعة من المكتبات، بما في ذلك langchain و openai، لتقديم معلومات حول أسواق العملات. يمكن استخدام هذا الأداة من قبل تجار أو محللين يرغبون في اتخاذ قرارات مدروسة بشأن استثماراتهم.
A Python library that streamlines rapid prototyping of machine learning experiments by integrating data handling, model training, and visualization tools.
تقدم مكتبة Sandbox إطار عمل موحد لمهندسي التعلم الآلي وعلماء البيانات لتجربة النماذج بسرعة. تجمع المكتبة بين مكتبات علمية شائعة مثل NumPy وPandas وSciPy لمعالجة البيانات، مع توفير واجهات سلسة إلى Hugging Face وPyTorch وscikit‑learn لتدريب النماذج. توفر أدوات التصوير المدمجة التي تعتمد على Matplotlib إمكانية رسم مؤشرات الأداء وتوزيعات البيانات بأقل قدر من الكود. تركز المكتبة على إمكانية إعادة الإنتاج من خلال نماذج Pydantic التي تتحقق من صحة الإعدادات ومخططات البيانات. صممت لتسهيل البحث والتكرار السريع، وتقلل من الكود المكرر لتتيح للمستخدمين التركيز على الابتكار الخوارزمي.
A Python library that facilitates rapid experimentation, visualization, and evaluation of machine learning models.
توفر المكتبة واجهة موحدة لتحميل مجموعات البيانات، تدريب النماذج من أطر عمل مشهورة، وتصور النتائج باستخدام مكتبة Matplotlib. تتكامل مع Hugging Face وOpenAI وPyTorch وscikit‑learn، ما يتيح للمستخدمين التبديل بين النماذج مع تغييرات بسيطة في الكود. تتضمن الأدوات المدمجة حساب المقاييس، رسم مصفوفات الالتباس، وعرض أهمية الميزات، مما يسهل مقارنة الخوارزميات جنباً إلى جنب. صممت لتلبية احتياجات الباحثين والطلاب الذين يحتاجون إلى طريقة سريعة لتصميم وتكرار خطوط أنابيب التعلم الآلي دون إعداد بيئات معقدة. من خلال تجريد المهام الشائعة، تقلل المكتبة الكود المكرر وتسرّع دورة التجربة.
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.
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 RLHF Book project provides diagrams and build scripts for a specific use case.
هذا المشروع يركز على إنشاء диаграмات وخطط بناء، ربما يكون مرتبطًا بتعلم التفاعل من الرسائل البشرية (RLHF). يبدو أن المشروع هو مجموعة من الموارد والTOOLS لإنشاء أو العمل مع أنظمة RLHF. الغرض من المشروع هو تسهيل تطوير وتثبيت تطبيقات مبنية على RLHF.
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 a pandas DataFrame extension for technical analysis.
هذا المشروع يمتد من البيانات الفريم للتحليل الفني. يسمح للمستخدمين بتصفية العديد من الحسابات والتنظيمات على بياناتهم، مما يجعل من السهل الحصول على نظرة عامة عن datasets المالية أو أخرى متتالية الزمن. يستخدم المكتبة matplotlib لتنظيم الرسومات و numpy للعمليات العددية. مع rhoa، يمكن للمطورين إنشاء مؤشرات مخصصة والرسوم البيانية لتحليل بياناتهم.
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.
This project provides a framework-agnostic boilerplate for AI-assisted development.
هذا المشروع يوفّر قالب مشاريع لتنفيذ التطوير المسلّط على الذكاء الاصطناعي. تم بناؤه باستخدام مكتبات بايثون الشائعة مثل Click, Matplotlib, Pandas, Scikit-Learn, و Streamlit. هذا القالب يهدف إلى تسهيل عملية التطوير من خلال تقديم أساس قوي لإنشاء تطبيقات مدعومة بالبيانات.
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.
A Python library that processes exam score data and produces bar charts and statistical summaries for educators and administrators.
تُعدّ مكتبة بايثون "barexam" أداةً مبسطةً لتحليل وتصور بيانات درجات الامتحانات. تقوم بقراءة صيغ البيانات الشائعة مثل CSV وExcel، وتنظيف البيانات، وتجميعها، ثم توليد مخططات شريطية تُظهر توزيع الدرجات، وأداء الصفوف، ومقارنة بين الفئات المختلفة. كما تُحسب الإحصائيات الرئيسية—المتوسط، الوسيط، الانحراف المعياري، والنسب المئوية—مما يوفّر لمحة سريعة عن الأداء العام. يستفيد المعلمون، والمسؤولون عن الامتحانات، ومحللو البيانات من دمج "barexam" في سير عملهم لإنتاج تقارير بصرية واضحة وجاهزة للنشر دون الحاجة لكتابة كود معقد. تعتمد الأداة على مكتبتين أساسيتين: pandas لمعالجة البيانات وmatplotlib لرسم المخططات، ما يجعلها خفيفة الوزن وسهلة التثبيت والاستخدام في بيئات بايثون الحالية.
This project is a trading strategy for MetaTrader 5, likely created to automate and optimize trades using technical indicators.
يبدو أن مشروع metatrader5-strategy هو استراتيجية تداول مبنية على لغة بايثون مصممة للمنصة MetaTrader 5. يستخدم هذه الاستراتيجية مكتبات مثل pandas لتعديل البيانات وmatplotlib لتصفح البيانات. ومع ذلك، بدون مزيد من المعلومات، لا يزال غير واضح ما الخصائص أو التقنيات التي تستخدم هذه الاستراتيجية. appears to be intended for traders looking to automate their trades using technical indicators.
timesage-ts is a Python library for time series analysis and visualization.
هذه المكتبة توفر واجهة سهلة الاستخدام لتحليل البيانات الزمنية (EDA) وتضم مجموعة من النماذج machine learning وتقدم تفسيرات بسيطة للغة الإنجليزية للنتائج، مما يجعلها متاحة للمستخدمين الذين لا يمتلكون خبرة تقنية واسعة. المكتبة مصممة ليكون بمثابة مركز واحد لمهام البيانات الزمنية.
The JVLink MCP Server is a server application for analyzing horse racing data.
هذا المشروع يقدم تنفيذًا للخادم لمعالجة الخوارزمية المتعددة-الاحتمالية (MCP) لتحليل البيانات الرياضية. يستخدم البرنامج اللغة البرمجية Python ويدعم التكامل مع قواعد البيانات PostgreSQL. يمكن استخدام الخادم لمعالجة وتحليل datasets كبيرة، مما يوفر نظرة عامة حول الاتجاهات والنمط في سباق الخيل.
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.
This project is a Python implementation of the USDA Forest Vegetation Simulator (FVS), providing a tool for forest management and analysis.
هذا المشروع هو تنفيذ لغة بايثون للمحاكي USDA Forest Vegetation Simulator (FVS)، مما يوفر أداة متكاملة للادارة والتخطيط الغابات، مع دعم 10 نمطًا إقليميًا، وتحليلات حجم الأشجار على أساس التدرج، وتمكين أكثر من 500 تكوين نوعية. يهدف هذا المشروع إلى تقديم إطار مرن ومخصص للتحليل والنمذجة الغابات.
An educational PyTorch library that offers ready‑to‑use implementations of modern transformer architectures for learning and experimentation.
تُعد مكتبة pylmt أداة تعليمية مبنية على إطار عمل PyTorch، تُقدّم تطبيقات مبسطة وواضحة للمعماريات الحديثة للمحوليات مثل GPT وLLaMA وMamba وMixtral وDeepSeek وغيرها. تركز المكتبة على الوضوح والتقسيم الوظيفي، حيث تُتيح للمستخدمين دراسة كل مكوّن—الاهتمام، الشبكة العميقة، الترميز الموضعى—دون الحاجة إلى بنية تدريبية معقدة. تتضمن المكتبة أدوات مساعدة لتحميل البيانات، وحلقات التدريب، ومقاييس التقييم، ما يسهل عملية ضبط النماذج على مجموعات بيانات مخصصة. تستهدف المكتبة الطلاب والباحثين ومطوري الذكاء الاصطناعي، وتلبي الحاجة إلى كود معاصر ومتاح للمعماريات المحوّلية يمكن توسيعه أو تعديله بسهولة. من خلال توفير واجهة موحدة عبر معماريات مختلفة، تقلل المكتبة من منحنى التعلم وتدفع إلى تجربة نماذج جديدة.
This project is a quant/ data analysis practice series for YouTube '데이터가답이다' aimed at creating a notebook template that produces results, not just explanations.
هذا المشروع هو سلسلة ممارسة كمبيوترات/تحليل البيانات لصالح قناة '데이터가답이다' على اليوتيوب، يهدف إلى إنشاء نموذج كتابية قابلة للتنفيذ التي تنتج نتائجًا وليس فقط تفسيرات.
Generate Japanese subtitles for adult videos using AI transcription.
يُقدِّم هذا المشروع مولِّد ترجمات آليًا مخصصًا للفيديوهات البالغية باللغة اليابانية. يقوم بتحويل الصوت إلى نص بدقة عالية، مع توقيت دقيق للترجمات لتتناسب مع المشاهد. يستخدم نماذج تحويل الكلام إلى نص متقدمة ومعالجة اللغة الطبيعية للتعامل مع المصطلحات العامية والمصطلحات الخاصة بالمجال. يمكن للمستخدمين رفع ملفات الفيديو أو الصوت عبر واجهة ويب بسيطة أو نقطة نهاية API، ثم الحصول على ملف الترجمة بالصيغة القياسية، مما يسهل دمجه في سير عمل التحرير. يحل هذا الحل مشكلة الاعتماد على الترجمة اليدوية التي تستغرق وقتًا طويلاً وتكلف موارد، ويُسرّع عملية إنتاج المحتوى مع الحفاظ على الدقة والملاءمة الثقافية.
A lightweight library that offers a unified set of weight‑initialization utilities for machine‑learning models across popular Python frameworks.
توفر مكتبة Universal Init مجموعة موحدة من أساليب تهيئة الأوزان التي تُستخدم في الشبكات العصبية ونماذج التعلم الآلي الأخرى. تدعم المكتبة أطر عمل مثل PyTorch وscikit‑learn، وتقدم واجهة برمجة تطبيقات موحدة لتهيئة الأوزان، والانحيازات، والمعاملات الأخرى. تتضمن المكتبة أنماطاً قياسية مثل Xavier وHe والتقويم المتعامد، بالإضافة إلى خيارات مخصصة لضمان التكرار التجريبي. صممت للمحترفين في مجال علم البيانات ومهندسي التعلم الآلي لتسهيل إعداد خطوط سير التدريب وتقليل التباين الناتج عن تهيئة غير متسقة. من خلال تجريد التفاصيل الخاصة بكل إطار عمل، تشجع المكتبة على تبني أفضل الممارسات وتسريع عملية تطوير النماذج.
A library that automates hyperparameter tuning for BayesFlow neural posterior estimation models.
توفر هذه المكتبة إطارًا عامًا لتحسين معلمات BayesFlow لتقدير الاحتمالات الخلفية. تتكامل مع مكتبات التعلم الآلي الشائعة لتقييم أداء النموذج عبر مجموعة واسعة من إعدادات المعلمات. يمكن للمستخدمين تعريف مساحات البحث واختيار استراتيجيات التحسين وتشغيل التجارب مع كود بسيط. تُخرج الأداة مقاييس مفصلة وتصورات تساعد في اختيار أفضل تكوين. صممت لتلبية احتياجات الباحثين والممارسين الذين يحتاجون إلى ضبط موثوق ومتكرر لنماذج الاستدلال البايزي.
A Python library that extends Model-Based Robust Deep Learning with hybrid training algorithms for robust, calibrated deep learning models.
يُقدِّم المشروع إطار عمل بايثون يُعَدِّل على منهجية التدريب القائم على النماذج (MBRDL) لتوفير خوارزميات تدريب هجينة جديدة تُسهم في تعزيز المتانة والتقويم الدقيق للأنظمة العميقة. تتضمن الخوارزميات الجديدة MDAT و MRAT دمجًا بين تهيئة عشوائية أو اختيار أسوأ‑من‑k مع تحسين تدريجي عبر التدرّج، ما يحقق أداءً أفضل في البيئات المتقلبة. يتيح المشروع واجهة سطر أوامر لتدريب النماذج، إجراء تجارب متعددة البذور، وتحليل النتائج إحصائيًا باستخدام اختبار ويلتش t‑test وفترات الثقة. كما يُقدِّم مجموعة متكاملة من المقاييس مثل الدقة العليا، الخطأ المتوقع للتقويم (ECE)، ترتيب متوسط العكسي (MRR)، ووقت التدريب. يستهدف المستخدمون الباحثون والممارسون في مجال التعلم العميق الذين يحتاجون إلى خطوط إنتاج قابلة للتكرار ومُعتمدة إحصائيًا لتطوير نماذج أكثر موثوقية.
The project generates 3D nanoparticle agglomerates through a Brownian collision simulation.
يستخدم هذا المشروع طرق حسابية لتحليل تراكب الجسيمات النانوية في ثلاثة أبعاد. يستفيد من مكتبات مثل NumPy و SciPy للعمليات الحسابية الفعالة، ومكتبة Matplotlib للرسم البياني. الهدف هو modeling وتحليل سلوك الجسيمات النانوية تحت الحركة البراونية. هذا يمكن أن يكون مفيدًا في مجالات مثل العلوم المواد والنانوتكنولوجي.