The JOE Job Market Tracker is an analysis tool for tracking economics job market postings from the American Economic Association's Job Openings for Economists (JOE).
هذا المشروع يقدم تحليلًا شاملًا للตลาด الوظيفي في الاقتصاد عن طريق متابعة المنشورات من جمعية الاقتصاد الأمريكية لفتح وظائف الاقتصاديين (JOE). يحتوي على العديد من الميزات، بما في ذلك الاتجاهات cumulative posting trends، التحليل الدوري 4-أسبوع flow، ومراجعة متعددة. كما يولد مخططات HTML تفاعلية ومخططات PNG ثابتة لتحسين فهم المستخدمين للتrends السوقية.
This project models how eliminating cross‑border voting barriers influences foreign investors’ information acquisition and market price efficiency.
يُقدِّم هذا المشروع إطاراً بحثياً يدرس تأثير توجيهات حقوق المساهمين في الاتحاد الأوروبي على حوافز المستثمرين الأجانب لاكتساب المعلومات المحلية. يتضمن الكود معالجة البيانات الأولية، بناء عينة تحليلية نظيفة، وتطبيق استراتيجية الفرق في الفرق مع تأثيرات ثابتة للشركات والسنوات. يُدمج النموذج في نموذج حوافز الحوكمة على نمط غروسمان‑ستيجلي لتقدير قيمة التصويت المستنير. تُصدر النتائج كجداول انحدار ومخططات بصرية تُدمج في الأوراق العلمية. يهدف المشروع إلى توفير مسار قابل للتكرار للباحثين الذين يرغبون في اختبار إصلاحات السياسات في أسواق المال.
This project uses AI to trace CAD designs.
هذا المشروع يستخدم الذكاء الاصطناعي لترسيم التصاميم CAD. يعتمد هذا الأداة على خوارزميات التعلم الآلي لإنشاء رسمي 2D من النماذج 3D للتصميم الحاسوبي (CAD). يستفيد من قوة لغة البرمجة Python، مع استخدام مكتبات مثل Matplotlib و NumPy، لعملية المعالجة والتمثيل البياني للمعلومات الجيومترية المعقدة. يتيح Streamlit واجهة مستخدم سهلة الاستخدام للتفاعل مع التطبيق.
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.
mendlme__clearfinch
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 Streamlit web application that combines data analysis, visualization, and AI-powered insights using scientific libraries.
يقدم التطبيق لوحة تحكم تفاعلية تسمح للمستخدمين بتحميل أو تحميل مجموعات بيانات واستكشافها فوراً باستخدام تصورات قوية من مكتبة Matplotlib. يستفيد من مكتبة Pandas وSciPy لإجراء التحليل الإحصائي ومعالجة البيانات، بينما يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي من OpenAI توليد ملخصات باللغة الطبيعية والإجابة على أسئلة حول البيانات. تم بناء الواجهة باستخدام Streamlit، ما يتيح تجربة متكاملة في المتصفح دون الحاجة إلى إعدادات معقدة. يستهدف محللي البيانات والباحثين والطلاب، ويساعدهم على اكتساب رؤى سريعة، وتحديد الأنماط، وتوصيل النتائج بفعالية. يحل هذا الأداة مشكلة الانتقال المتكرر بين برامج متعددة للتحليل والتصوير والتفسير، موحّداً سير العمل في منصة واحدة بديهية.
Creates a 3D point‑cloud representation of audio signals for analysis and artistic exploration.
يحول هذا البرنامج النصي المكتوب بلغة بايثون بيانات الصوت إلى تمثيل ثلاثي الأبعاد بنقطة سحابية، مما يتيح فحص الأنماط والترددات والهارمونيك في سياق فضائي. يتم أخذ عينات من الموجة الصوتية، استخراج ميزات السعة والتردد، ثم خريطة هذه الميزات على نظام إحداثيات ثلاثي الأبعاد باستخدام مكتبة رسم بياني. يتيح العرض الناتج للمستخدمين تحليل البنية الزمني‑الترددية للصوت بطريقة بصرية غنية. يستهدف البرنامج الباحثين، مهندسي الصوت، والفنانين الرقميين الذين يبحثون عن منظور جديد لتحليل الأصوات. يعتمد التنفيذ على مكتبة نَمباي للعمليات العددية الفعّالة ومكتبة سِكاي بّي للمعالجة الإشارات، ما يضمن إنتاج رسومات عالية الجودة مع إعداد بسيط. يقدّم هذا الحل وسيلة مبتكرة لتصور الصوت، مع إمكانية التخصيص لتناسب احتياجات تحليلية أو فنية محددة.
A Python library that compresses neural network models losslessly using advanced mathematical techniques.
تقدم هذه المكتبة تقنية ضغط غير مفقودة للنماذج العصبية عبر تطبيق تحويلات رياضية غير تقليدية. تدعم النماذج المُبنية على أطر التعلم العميق الشائعة ويمكن دمجها بسهولة في خطوط تدريب موجودة. تحافظ عملية الضغط على الأوزان العددية بدقة، ما يتيح فك الضغط إلى الحالة الأصلية دون أي فقدان في الدقة. يمكن للمستخدمين تقليل حجم النماذج بشكل كبير، وهو ما يفيد بشكل خاص نشر النماذج على أجهزة ذات موارد محدودة. كما توفر المكتبة أدوات تصور لتحليل نسب الضغط وتأثيرات الأداء.
A responsive web application that serves as an informational portal for an organization, presenting its mission, services, events, and contact details.
يُقدّم هذا المشروع واجهة ويب حديثة ومتجاوبة تُصنع باستخدام React و Tailwind CSS مع أداة Vite للتجميع. يهدف إلى تقديم موقع ثابت ومعلوماتي يُظهر مهمة المنظمة، خدماتها، فعالياتها القادمة، وطرق التواصل مع فريقها. يتضمن التصميم قسمًا رئيسيًا جذابًا، تنقل سلسة، ونموذج اتصال يرسل الاستفسارات إلى خدمة خارجية، ما يضمن سهولة الاستخدام والوضوح. لا يتطلب وجود قاعدة بيانات أو خادم خلفي، ما يجعل الموقع خفيفًا وسهل الصيانة. يستهدف الموقع أفراد المجتمع، المتبرعين المحتملين، والشركاء الذين يحتاجون إلى نظرة شاملة عن أنشطة المنظمة. يبرز المشروع بواجهة مستخدم أنيقة، استجابة فورية للأنماط المختلفة، وتكامل سلس مع خدمات التواصل الخارجي، ما يميّزه عن الحلول التقليدية التي تعتمد على أنظمة إدارة محتوى معقدة.
This project compares the forecasting abilities of large language models (LLMs) against liquid prediction markets, specifically Kalshi's weather markets, to determine if LLMs can beat these markets at predicting daily high temperatures.
يهدف هذا المشروع إلى تقييم قدرة النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) في التنبؤ بالدرجات المئوية العالية اليومية مقارنةً بمكتبات السوق الليقية، مثل سوق كالشي للطقس. يُستخدم dataset يتضمن 8,000+ سوقًا تاريخيًا لمدة ستة مدن أمريكية منذ أغسطس 2021. يتم اختبار ثلاثة نماذج: GPT-4o، Gemini 2.5 Flash، و Claude Sonnet 4.6.