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 offers schema validation and literature catalog tools for forensic accounting, designed for auditors and financial investigators.
توفر هذه المكتبة قالبًا شاملاً يُعرف بـ "detectlet" للمحاسبة الجنائية، مما يتيح التحقق الصارم من البيانات وفقًا للمعايير الصناعية. كما تتضمن وحدة "JFIA literature catalog" التي تجمع وتفهرس الوثائق البحثية والتنظيمية ذات الصلة. تعتمد المكتبة على مكتبة pandas لمعالجة البيانات وpydantic لضمان صحة الأنواع، وتتكامل بسلاسة مع خطوط الأنابيب الحالية. يستهدف المستخدمون المحاسبين الجنائيين والمراجعين ومحللي الامتثال الذين يحتاجون إلى فحوصات موثوقة للسلامة البيانات وسهولة الوصول إلى الأدبيات الموثوقة. تحل الأداة مشاكل شائعة مثل تنسيقات البيانات غير المتسقة، نقص التوحيد، وصعوبة العثور على المراجع ذات الصلة. بدمج التحقق من القوالب مع قاعدة بيانات مخصصة، تُسهل المكتبة سير العمل التحقيقي وتُحسن جودة التدقيق.
Generate predictions for cloze tests using large language models.
يقدم هذا المكتبة واجهة مبسطة لتوليد تنبؤات لاختبارات الكلوز باستخدام نماذج اللغة الكبيرة. تستقبل نصوصاً تحتوي على فواصل مفقودة وتعيد إكمالات مولدة بواسطة النموذج، مع إمكانية تقييمها مقابل الإجابات المرجعية. يدمج أداة معالجة البيانات عبر مكتبة pandas، والتحقق من صحة البيانات عبر pydantic، والتحليل الإحصائي عبر scipy لتقييم جودة التنبؤات. صممت لتلبية احتياجات المعلمين والباحثين والمطورين الذين يحتاجون إلى توليد واختبار اختبارات الكلوز بشكل آلي ومتكرر. يسهّل تجريد التفاعل مع نموذج اللغة، مما يسرّع التجارب وتطبيقات التعليم. كما يوفّر أدوات تحليلية تساعد على مقارنة أداء النماذج وتحديد نقاط القوة والضعف في المحتوى التعليمي.
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.
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.
This project provides data pipelines, transformations, and AI code for research purposes.
هذا المشروع يوفّر خطوط بيانات، ومعالجات، وبرامج علمية وأيّ أخرى للاستخدام في الأبحاث. يستخدم هذا المشروع مكتبة pandas للتعامل مع البيانات وتحليلها. الهدف الرئيسي لهذا المشروع هو تسهيل عمليات معالجة البيانات وتحويلها، مما يسهل على الباحثين العمل مع datasets كبيرة.
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.
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.
This project provides a simple way to fetch JPX ETF portfolio composition data for beginners.
هذا المشروع يقدم طريقة بسيطة ومريحة للبرمجة لتحميل البيانات المالية للمؤشرات الإي تي إف اليابانية (JPX ETF). يعتمد هذا البرنامج على مكتبة pandas لتعامل البيانات، مما يجعلها سهلة الاستخدام. هذا المشروع مناسب للمطورين الذين يحتاجون إلى الوصول إلى بيانات المؤشرات الإي تي إف في مشاريعهم.
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.
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.
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.
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.
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.
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 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.
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 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 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.
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.
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.
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.
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 Python library designed to facilitate the backtesting and statistical analysis of options trading strategies.
هذا المشروع مكتبة برمجية لغة بايثون تهدف إلى تقديم أدوات فعالة للتحليل الإحصائي والاختبار المسبق للمتاجرات الخيارات. توفر المكتبة مجموعة من الأدوات لتحرير البيانات وتحليلها وتمثيلها، مما يجعلها موردًا أساسيًا للمتداولين والمبحوثين. يمكن للمستخدمين استخدام المكتبة لاختبار استراتيجياتهم المختلفة بسرعة وفعالية، وتحليل أداء الاستراتيجيات، وتحديد مناطق التحسين.
This project provides a workspace for ontology engineering using Claude Code skills to develop ontologies programmatically.
هذا المشروع يوفّر مساحة عمل للهندسة المفهومية باستخدام مهارات Claude Code للتنمية المبرمجية للمفاهيم. يساعد المستخدمين على إنشاء وإدارة المفاهيم بشكل أكثر كفاءةً وتمامًا. يستخدم هذا المشروع مكتبات Click وPandas، مما يشير إلى تركيزه على معالجة البيانات. هذا الأداة مصممة للاستخدام من قبل مطورين ومختصين في مجال المفاهيم.
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.
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 universal validation framework that uses large language models to assess data quality, model performance, and test coverage.
يُقدّم هذا الإطار حلاً شاملاً لتقييم جودة البيانات، أداء النماذج، وتغطية الاختبارات باستخدام نماذج اللغة الكبيرة. يتيح للمستخدمين إنشاء مجموعات اختبار مخصصة تُطبق على مجموعات البيانات أو نماذج التعلم الآلي، مع إمكانية دمج تحليلات متقدمة عبر مكتبة pandas. يعتمد على واجهات برمجية للذكاء الاصطناعي مثل OpenAI وAnthropic لتوليد تقارير تفصيلية تُظهر نقاط القوة والضعف في كل مرحلة. يُسهل التكامل مع خطوط الأنابيب CI/CD، مما يضمن فحصًا تلقائيًا قبل نشر أي تحديث. يستهدف المهندسين الذين يعملون على تطوير نماذج أو أنظمة بيانات، ويساعدهم على تقليل الأخطاء وتحسين موثوقية المنتجات. يبرز عن الحلول التقليدية بقدرته على الجمع بين التحقق اليدوي والذكاء الاصطناعي في إطار موحد.
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.
Hydra is a Python library that enables developers to construct modular, data-driven machine learning pipelines with automatic configuration and validation.
يقدّم هذا المشروع مكتبة Python تُسهل إنشاء خطوط سير عمل تعلم الآلة القابلة لإعادة الاستخدام والتكوين التلقائي. تعتمد المكتبة على نماذج البيانات القوية من مكتبة Pydantic لضمان صحة البيانات قبل معالجتها. تُدمج مع مكتبة Pandas لمعالجة البيانات وNumPy للتعامل مع الأعداد، بينما تُتيح PyTorch دمج نماذج التعلم العميق بسهولة. يتيح النظام تعريف الخطوات كـ "مكونات" يمكن ربطها ببعضها عبر ملفات تكوين بسيطة، ما يحقق بنية معمارية معيارية. يستهدف المطورين والباحثين في مجال تعلم الآلة الذين يحتاجون إلى تجارب قابلة للتكرار وإدارة معلمات معقدة. يحل المشكلة الشائعة في مشاريع التعلم الآلي التي تتطلب إعدادات معقدة ومصادر بيانات متعددة، من خلال توفير واجهة موحدة للتكوين والتحقق. يميز نفسه عن الحلول التقليدية بتركيزه على التحقق التلقائي للبيانات وتكامل سلس مع PyTorch، ما يقلل الأخطاء ويزيد الإنتاجية.
This project is a momentum pattern detection library designed for day traders.
هذه المكتبة هي مكتبة تحدد نمطات الارتفاع في الأسواق المالية، مصممة خصيصًا للمتداولين اليوميين. تستخدم NumPy وPandas لتحليل البيانات وتحديد الاتجاهات. يمكن استخدام هذه المكتبة كأداة للمتداولين لتخذ قرارات مدروسة بناءً على تحليل السوق.
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.
OpenAlgo Indicator Skills is a collection of technical indicator skills for charting, analysis, and custom indicator development using OpenAlgo, supporting 40+ AI coding agents and various markets.
هذا المشروع يقدم مجموعة شاملة من مهارات المؤشرات الفنية لتحليل البيانات وتنفيذ مؤشرات مخصصة باستخدام OpenAlgo. يدعم أكثر من 40 عملاء برمجية ذكية عبر منصة skills.sh وتضم الميزات مثل feeds WebSocket في الوقت الحقيقي ومسح الرموز المتعددة ومبني المؤشرات المخصصة مع Numba JIT + NumPy. كما يدعم المشروع الأسواق الهندية عبر OpenAlgo والأسواق الأمريكية/العالمية عبر yfinance.
percell3 is a single-cell microscopy analysis platform designed for researchers.
هو منصة تحليل الخلايا الواحدة المجهزة بتقنية المجهرية، مصممة لباحثي الخلايا الواحدة. تتيح المنصة مجموعة واسعة من الأدوات للتحليل والتصوير البياني للمعلومات من تجارب الخلايا الواحدة. تعتمد المنصة على OME-Zarr و SQLite، مما يسمح بذاكرة وتحكم كبيرين في البيانات الكبيرة. تشمل الميزات الرئيسية مثل إيراد البيانات وإجراء العمليات والتصوير البياني، مما يجعلها أداة مثالية لباحثي المجهرية الخلايا الواحدة.
The spectral-predict project is an automated spectral analysis tool designed to preprocess, model, and rank spectroscopy data.
هذا البرنامج يقوم بتحليل البيانات الطيفية بشكل تلقائي، ويقدم أدوات لتعديل وتحليل وترتيب هذه البيانات. يستخدم هذا البرنامج مكتبات برمجية شائعة مثل scikit-learn, numpy, pandas, و scipy للقيام بهذه المهمة. يهدف spectral-predict إلى تسهيل تحليل البيانات الطيفية المعقدة.
The sports-skills project is a lightweight Python SDK designed to handle sports data for various leagues and disciplines.
هذا المشروع يقدم مكتبة برمجية لغة بايثون للتعامل مع البيانات الرياضية من مصادر متعددة. يدعم المشروع العديد من الرياضات، بما في ذلك كرة القدم، فورمولا 1، الدوري الأمريكي لكرة القدم، الدوري الوطني لكرة السلة، دوري المحترفين لكرة السلة للسيدات، الدوري الوطني الهوكي، الدوري الرئيسي للبيسبول، التنس، سوق المشاريع التنبؤية، والاخبار الرياضية. وتصميم المكتبة ليكون خفيفًا وميسور الاستخدام.
A Python toolkit for benchmarking organoid gene expression datasets, offering performance metrics and visualizations for researchers.
يُقدِّم هذا الأداة مجموعة شاملة من الوظائف لتقييم أداء تحليلات التعبير الجيني للأنسجة العضوية، مما يتيح للمستخدمين مقارنة خطوط المعالجة الحاسوبية المختلفة على مجموعات بيانات موحدة. يدمج التعامل مع البيانات باستخدام pandas، والتقييم الإحصائي عبر scipy، والحسابات عالية الأداء باستخدام JAX لتسريع العمليات. تُنشئ الرسوم البيانية باستخدام matplotlib، وتعرض مخططات واضحة للدقة، والوقت المستغرق، واستخدام الموارد. صُممت خصيصاً للباحثين في علم المعلومات الحيوية، وتُسهل سير العمل المتكرر لتقييم الأداء، مع دعم تصدير النتائج إلى صيغ شائعة. تُبسط الأداة عملية التحقق من صحة الأساليب الجديدة مقابل المعايير المعتمدة، مما يسرّع اكتشافات علم الأنسجة العضوية. كما توفر واجهة برمجية سهلة الاستخدام تسمح بدمجها في خطوط سير العمل الحالية دون الحاجة إلى إعدادات معقدة. تُعزز هذه الأداة التعاون بين الباحثين من خلال توفير تقارير موحدة وقابلة للمقارنة.