A monorepo framework that centralizes shared backend libraries and separates microservice APIs and a Next.js frontend for streamlined development and deployment.
يُقدِّم هذا الإطار بنية موحدة للموارد المشتركة، حيث يُركِّز على تجميع مكوّنات الخلفية القابلة لإعادة الاستخدام في مكتبات مشتركة، مع فصل واجهات برمجة التطبيقات الميكروية وتطبيق واجهة أمامية مبني على React. يُسهم استخدام أداة Nx في تنظيم مساحة العمل، بينما يُسهم Gradle في بناء تطبيقات Java، ما يتيح للمطورين الحفاظ على مصدر موحد للمعتمدات وجودة الكود وخطوط سير التكامل المستمر. تُعطي البنية التحتية واضحة للتمييز بين المسؤوليات: تُحفظ البنية التحتية المشتركة، منطق النطاق، محولات الأمان، ودعم الويب في مكتبات مخصصة، بينما يركز كل خدمة API على قواعدها التجارية ونقاط النهاية الخاصة بها. يُظهر التطبيق المدمج على Next.js التكامل السلس مع خدمات الخلفية، مقدماً تجربة شاملة للواجهة الأمامية والخلفية. يستهدف هذا الإطار مهندسي الخلفية والمهندسين الكاملة، ويسرّع إنشاء خدمات ميكروية قابلة للتوسع وسهلة الصيانة، بالإضافة إلى تطبيقات الويب.
The decoder project is designed to provide a tool for decoding and processing data.
هذا المشروع هو أداة تعمل على فك تشفير وتحليل البيانات المختلفة. تم بناؤها باستخدام لغات البرمجة Python، C++ و Bash، وتستفيد من قدرات مكتبات NumPy و PyTorch. يهدف هذا المشروع إلى تسهيل مهمة فك تشفير وتحليل البيانات للبرمجيين والمختصين في مجال البحث.
A command‑line framework for extracting and analyzing Binary Context Containers from executable files.
يُعد Blackfyre إطار عمل تحليل ثنائي خفيف الوزن يركز على استخراج حاويات السياق الثنائي (BCCs) من الملفات التنفيذية. يتضمن مجموعة من الأدوات المكتوبة بلغة بايثون وباش تقوم بتحليل البنية الثنائية، جمع البيانات الوصفية، وتخزين السياق المستخرج في تنسيق منظم. يدعم الإطار صيغ الملفات التنفيذية الشائعة، ويمكن دمجه بسهولة في خطوط سير العمل التحليلية الأكبر. يستهدف الباحثين الأمنيين ومهندسي العكس، حيث يُسهل تحديد الأنماط والاعتمادات والسلوكيات الضارة المحتملة داخل البرامج. من خلال توحيد عملية استخراج السياق، يقلل Blackfyre الجهد اليدوي ويعزز الاتساق في التحليلات.
A chess engine bot that plays on Lichess using advanced search algorithms and neural network evaluation, with a Python pipeline for training and self‑play data generation.
يُقدِّم هذا المشروع بوت شطرنج يعمل عبر سطر الأوامر ويتصل بواجهة برمجة تطبيقات Lichess للعب المباريات. يدعم البوت خوارزميات بحث متقدمة مثل Negamax مع تحسينات مثل alpha‑beta pruning وMCTS مع اختيار UCT. يمكنه تقييم المواقف إما باستخدام تقييم يدوٍّ مُصمم أو باستخدام نموذج NNUE مدرب عبر شبكة عصبية عميقة. يتضمن المشروع خط أنابيب Python لتوليد بيانات اللعب الذاتي، تدريب النموذج باستخدام PyTorch، وتصدير الأوزان إلى صيغة ثنائية تُستعمل في C++ لتسريع الاستدلال. يُمكن للمستخدم إنشاء بيانات تدريب، مقارنة نماذج مختلفة، وتشغيل البوت كخدمة systemd على أنظمة Linux. يستهدف المطورين الباحثين في الذكاء الاصطناعي والمهتمين بتحليل استراتيجيات الشطرنج وتطوير محركات اللعب.
The pendulum-tools project provides post-processing and upload tools for double pendulum simulations.
هذا المشروع يقدم مجموعة من الأدوات لتعامل مع نتائج المحاكاة للPENDول المزدوج. يحتوي على وظائف لprocessing وuploading نتائج المحاكاة، مما يجعل من السهل تحليل وتحديد مواقع النتائج الحركية المعقدة. تم تصميم هذه الأدوات العمل مع أنواع مختلفة من البيانات التي يتم إنشاؤها بواسطة محاكاة PENDULUM المزدوج، مما يسمح للمستخدمين التركيز على أبحاثهم دون القلق بشأن إدارة البيانات.
The anndata-duckdb-extension project enables integration of AnnData objects with DuckDB databases for efficient data analysis.
يسمح هذا التوسعة للمستخدمين بدمج أوبجيكتس AnnData مع قواعد البيانات DuckDB بفعالية، مما يتيح تحليل البيانات والتعديل عليها بشكل فعال. يوفّر هذا المشروع جسرًا بين تنسيق AnnData الشائع وقاعدة البيانات DuckDB المخزنة في الذاكرة. صُمم المشروع للمختصين بالبحوث والمحللون الذين يعملون مع بيانات RNA-seq الخلايا المفردة.
This project provides a tool for chemical mutation profiling in the context of RNA structure analysis.
يهدف مشروع cmuts إلى تسهيل تقييم التغيرات الكيميائية في بنية الحمض النووي الريبي. يستخدم هذا المشروع مكتبات matplotlib, numpy, و scipy لتحليل البيانات المتعلقة بتغيرات الحمض النووي الريبي الناجمة عن التعديلات الكيميائية. يهدف هذا الأداة إلى تقديم نظرة شاملة حول كيفية تأثير التعديلات الكيميائية على بنية الحمض النووي الريبي.
The RESOLVE project uses neural networks to predict species composition.
يستخدم RESOLVE شبكات العصبية للتنبؤ بالتكوين الجيني. يعتمد على قوة التعلم الآلي لتحليل وتحديد البيانات الإيكولوجية. يهدف المشروع إلى تقديم تنبؤات دقيقة، مما يسمح للمبحوثين والمحافظين على البيئة اتخاذ قرارات مدروسة حول الأوساط البيئية والتنوع الحيوي. تم تطوير RESOLVE بتركيز على القدرة على التكيف وال灵انية، مما يسمح باستخدامها في مجموعة متنوعة من datasets البيئية.