This project is an expense tracker built for personal and company use, allowing users to import data from CSV or PDF statements and track expenses locally.
هذا المشروع هو مساعد مراقبة المصروفات المالية، مصمم للاستخدام الشخصي والشركات، يسمح للمستخدمين بتحميل البيانات من ملفات CSV أو PDF ومراقبة المصروفات المحلية. يحتوي على حل خفيف الوزن، يعتمد على الخصوصية، يتضمن كيانينفصلان، قاعدة بيانات SQLite للكيان الشخصي والشركة، القدرة على استيراد الملفات من CSV وPDF، التصنيف التلقائي، تقارير، وإدارة الفئات.
This project is a modular stock market backtesting system designed for traders and analysts.
هذا المشروع هو نظام إعادة اختبار السوق المالية المكون من أجزاء، مصمم للاستخدام من قبل التجار والمحللين. يسمح المستخدمون بإنشاء واختبار وتقييم استراتيجيات التداول في طريقة مدمجة ومجديدة. يستخدم النظام مكتبات العلوم البيانية الشهيرة مثل NumPy و pandas و plotly لتعامل مع datasets كبيرة والتصوير النتائج. يُستخدم Streamlit لتوفير واجهة تعمل بالتفاعل للمستخدمين للENTRY من المعلمات والمشاهدة للخروجات. هذا المشروع يسعى إلى بسط عملية إعادة الاختبار وتحفيز التجار على اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً.
The lox project is a discretionary macro research platform designed to help users manage their portfolios systematically.
هو منصة بحث مالي متعمدة توفر أدوات منهجية لادارة المحفظة الاستثمارية. يقدم مجموعة من الميزات والλειان، بما في ذلك تحليل البيانات وتحليلها، لمساعدة المستخدمين على اتخاذ قرارات استثمارية مدروسة.
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.
Build a cognitive atlas from your behavioral traces, mapping your mind's territories and thought patterns.
هذا المشروع يخلق خريطة نفسية من بيانات سلوكك، مما يسمح لك بتصفية مناطق تفكيرك ونمطيات فكرك. يتم استخدام التضمين الخام باستخدام Gemini embeddings، ويتم投يقها إلى 2D باستخدام UMAP، ويتم تجميع البيانات باستخدام HDBSCAN، ويتم إنشاء صور لكل منطقة باستخدام LLMs. يحتوي الإخراج على خريطة نفسية محمولة في صيغة JSON، وصور قابلة للقراءة من قبل البشر في صيغة Markdown، ومخروط تفاعلي 2D في صيغة HTML.
A web application that uses AI to generate, analyze, and compare movie scripts, recommend casting, and forecast financial returns for film production companies.
يتيح هذا النظام للمخرجين والكتاب إنشاء مخططات سيناريو احترافية عبر مجموعة واسعة من الأنواع، مع إمكانية تخصيص القوالب لتلبية احتياجات الإنتاج الخاصة بهم. يمكن للمستخدم رفع نصوص جاهزة أو استخدام النصوص التي تم إنشاؤها تلقائياً، ثم تحليلها باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لاستخراج فرص وضع المنتجات، وتفصيل الشخصيات، وتقييم الإمكانات السوقية. يوفر واجهة مقارنة متقدمة تسمح بعرض النص الأصلي مقابل النص المعدل، مع إظهار الفروق الإحصائية وتصدير تقارير مفصلة للمتابعة. يدمج النظام مع قاعدة بيانات الأفلام العالمية لتقديم توصيات تلقائية بالتمثيل، مع إمكانية البحث حسب الاسم، النوع، وشعبية الممثلين، وإدارة قوائم التمثيل وتصديرها. يتيح قسم التوقعات المالية تحليلاً للعودة على الاستثمار، مع سيناريوهات مختلفة، وتحليل نقطة التعادل، مع دمج بيانات السوق الحديثة عبر محركات البحث الذكية. يدعم النظام إدارة واجهات برمجة التطبيقات المركزية، مع مراقبة حالة الاتصال، وتصفح البيانات، وتسهيل اختبار الخدمات المختلفة، ما يضمن تكامل سلس مع مصادر البيانات الخارجية.
An interactive web application that visualizes and analyzes Estonian art auction data for collectors and researchers.
يجمع النظام نتائج المزادات الفنية في إستونيا، ويخزنها في قاعدة بيانات PostgreSQL، ثم يعالجها باستخدام مكتبات Python مثل NumPy وPandas. يتيح للمستخدمين استكشاف اتجاهات الأسعار، ومقارنة الفنانين، وتحديد أنماط السوق عبر مخططات Plotly التفاعلية المدمجة في واجهة Streamlit. يوفر لوحة المعلومات خيارات تصفية حسب السنة، والوسيلة، ومركز المزاد، ما يتيح تحليلًا تفصيليًا للاتجاهات ومقارنات تاريخية. صُمم لتلبية احتياجات جامعي الفن، ومراكز المزادات، والمؤرخين، ومحللي البيانات الذين يحتاجون إلى رؤى عملية حول سوق الفن الإستوني. يبسط التطبيق مجموعات البيانات المعقدة إلى سرد بصري بديهي، مما يجعل معلومات السوق متاحة للمستخدمين غير التقنيين. يدمج بين تحليل البيانات المتقدم والواجهة السهلة الاستخدام، مع التركيز على الدقة والموثوقية في عرض النتائج. يساهم في تعزيز فهم ديناميكيات السوق وتحديد الفرص الاستثمارية في الفن الإستوني.
A command‑line tool that lets traders backtest, paper trade, and research strategies using Alpaca Markets data.
أداة ألباتريد هي تطبيق سطر أوامر مخصص للبحث في التداول المنهجي. تربط التطبيق مع أسواق ألباكا لاسترجاع بيانات السوق التاريخية والحية، ما يتيح للمستخدمين اختبار استراتيجياتهم مع تنفيذ أوامر واقعي. كما تدعم الأداة التداول الورقي، مما يتيح للمتداولين محاكاة الصفقات في الوقت الحقيقي دون مخاطرة رأس المال. تعتمد الأداة على مكتبات بايثون مثل باندا، نيمباي، وبلاوتلي لتقديم مؤشرات أداء شاملة وتصورات رسومية. كما يمكن توسيع وظائفها بإضافة منطق مخصص أو دمج مصادر بيانات أخرى، ما يجعلها أداة مرنة للباحثين والمهتمين بالاستراتيجيات الكمية.
A local AI agent that receives tasks via Telegram, writes and executes code in a sandbox, audits results with a second model, and delivers the outcome to a solo developer.
يعمل AgentSutra كوكيل ذكاء اصطناعي شخصي يعمل محلياً على جهاز Mac ويتلقى أوامراً عبر تيليغرام. يقوم بتصنيف كل مهمة، ثم يكتب الكود باستخدام نموذج لغة كبير، ويشغله داخل بيئة معزولة، ثم يراجع النتيجة بنموذج آخر للحد من الأخطاء وضمان الدقة. يضمن أنبوب العمل الثابت المكوّن من خمس مراحل—التصنيف، التخطيط، التنفيذ، المراجعة، التسليم—التنبؤ والقدرة على التدقيق، ما يجعله مثالياً للعمليات اليومية التي تتطلب أماناً وسجلاً. يدعم الوكيل سبع أنواع مختلفة من المهام، بدءاً من تحليل البيانات وصولاً إلى هندسة الواجهة الأمامية، ويمكنه نشر المواقع الثابتة تلقائياً على خدمات الاستضافة مثل Vercel أو Firebase بعد اجتياز المراجعة بنجاح. يظل كل المعالجة على جهاز المستخدم، ما يضمن الخصوصية والسيطرة مع الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي القوية.
This project is a bot for managing Fantasy Sports teams, specifically Futsal, and provides users with insights to make informed decisions.
هذا المشروع هو روبوت لمراقبة فرق الرياضة الخيالية، مع التركيز على كرة القدم الصغيرة. يعتمد على تقنيات تحليل البيانات وتحليلها لتقديم معلومات مفيدة. قد يشمل الميزات التي تتيح للمستخدمين مراقبة أداء الفرق، إحصائيات اللاعبين، واقتراحات استراتيجية. الهدف الرئيسي هو مساعدة المستخدمين على اتخاذ قرارات مدروسة عند اختيار اللاعبين لفرقهم.
A robotics simulation framework that extends NVIDIA Isaac Lab to support a broader range of algorithms, platforms, and environments, enabling realistic sim‑to‑real development.
يوفر UW Lab بيئة محاكاة متكاملة للروبوتات تعتمد على محرك NVIDIA Isaac Sim، مع إضافة طبقة توسعة تسمح بدمج خوارزميات وأجهزة مختلفة بسهولة. يركز المشروع على modularity و agility، مع تصميم شامل يتيح للمستخدمين إضافة أو تعديل بيئات ومهام دون الحاجة لإعادة بناء النظام. يتميز بوجود مجموعة من البيئات المُحسّنة بصيغة Manager‑Based، مما يسهل إدارة المشروعات وتكرار التجارب. كما يوفر إعدادات جاهزة للانتقال من المحاكاة إلى الواقع، مع تكامل مع أجهزة روبوت حقيقية تم اختبارها مسبقًا. يستهدف الباحثين والمطورين في مجال الروبوتات الذين يحتاجون إلى منصة موحدة لتطوير وتقييم سياسات التعلم الآلي في بيئات واقعية. يحل مشكلة تجزئة الأدوات والبيئات في البحث الروبوتي، ويقلل الوقت اللازم لتجربة خوارزميات جديدة. يميز المشروع بتركيزه على التكامل السلس مع أنظمة التعلم العميق والذكاء الاصطناعي، مع دعم للبيانات العلمية والتوثيق المتكامل.
An interactive viewer for browsing the 80 Million Tiny Images dataset.
يتيح هذا البرنامج عرض صور مجموعة بيانات Tiny Images التي تتضمن ثمانين مليون صورة صغيرة. يستخدم مكتبة matplotlib لعرض الصور في نافذة رسومية، مع إمكانية التمرير عبر الصور باستخدام لوحة المفاتيح أو الفأرة. يقرأ البرنامج ملفات الصور من مجلد محدد، ويستفيد من مكتبة numpy لتحويل البيانات إلى مصفوفات قابلة للعرض. يهدف إلى تسهيل فحص جودة الصور وتحديد الأخطاء أو الأنماط غير المتوقعة. يستهدف الباحثين في رؤية الحاسوب ومهندسي التعلم الآلي الذين يحتاجون إلى معاينة سريعة للبيانات. يقدّم واجهة بسيطة بدون إعدادات معقدة، ما يجعله مناسباً للمبتدئين. يختلف عن الحلول الأخرى بتركيزه على dataset Tiny Images وتوفير تجربة تصفح سلسة وسريعة.
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.
Generate academic paper PDFs from structured research data with interactive editing.
يُحوِّل هذا التطبيق الويب البيانات البحثية المنظمة إلى ملفات PDF لأوراق أكاديمية مُعدة بعناية. يُنشئ تلقائياً الرسوم البيانية باستخدام مكتبات التصوير البياني ويُركّب النص مع مساعدة الذكاء الاصطناعي في توليد المحتوى. يتيح للمستخدمين تعديل المحتوى والتخطيط والرسوم عبر واجهة ويب بديهية قبل التصدير النهائي. صُمم للأكاديميين والطلاب الجامعيين والباحثين الذين يحتاجون إلى تسريع تحويل البيانات الخام إلى مستندات جاهزة للنشر. يحل المشكلات المرتبطة بالخطوات اليدوية المملة في إعداد المقالات، مثل إنشاء الرسوم البيانية، كتابة النص، وتنسيق المستند، مما يوفر الوقت ويقلل الأخطاء.
The poly-tracker project is a tool for users to track their Polymarket portfolios, analyze performance, and receive advice on optimal position sizing.
يعد poly-tracker أداة لمراقبة و تحليل موازنات المستثمرين في Polymarket، بالإضافة إلى نصائح بشأن حجم المواقع الأمثل. يتيح للمستخدمين مراقبة استثماراتهم، وتحليل اتجاهات السوق، وتخذ قرارات مدروسة بشأن مواقعهم.
This web application analyzes intraday price data to identify balanced markets and generate breakout signals using volume profile metrics for traders and analysts.
يُقدِّم هذا التطبيق واجهة ويب تفاعلية تُحلِّل بيانات الأسعار اللحظية لتحديد الأسواق المتوازنة وتوليد إشارات اختراق باستخدام تحليل ملف الحجم. يُظهر التطبيق مستويات القيمة (VAH، VAL، POC) على مخططات الشموع مع تظليل منطقة القيمة التي تمثل 70٪ من إجمالي الحجم. عندما يغلق السعر أعلى من VAH أو أقل من VAL بعد فترة من التوازن، يُظهر التطبيق إشارة اختراق صعودي أو هبوطي. يدعم التطبيق فترات متعددة للملف، بما في ذلك اليوم السابق، الأسبوع السابق، والأسبوع الحالي، ما يتيح للمستخدم مقارنة سلوك السوق في الأطر الزمنية المختلفة. يُستهدف هذا التطبيق المتداولين والمحللين الكميين الذين يحتاجون إلى تحليل مبني على البيانات لتوقع تحركات الأسعار واتخاذ قرارات تداول مستنيرة. كما يتيح للمستخدمين ضبط عدد الدرجات السعرية وتخصيص نطاق القيمة وفقًا لاحتياجاتهم. يدمج التطبيق مكتبة Plotly لتوفير رسومات تفاعلية مع سمة داكنة، مما يُحسِّن تجربة العرض في بيئات التداول المظلمة. يُعد هذا الحل أداة تعليمية وبحثية، ويُشدد على ضرورة إجراء تحليل مستقل قبل اتخاذ أي قرار استثماري.
DeepCompress is an efficient point cloud geometry compression tool designed for various applications, including self-driving cars, virtual/augmented reality, and medical imaging.
يستخدم DeepCompress التعلم العميق لضغط النقاط المتراكمة عن طريق تحليل مظاهرها والتركيب. يتحول النقاط إلى تلخيص ملحوظ، ويضغط باستخدام الترميز بالانتروبي، ويتم استرجاع الملخص، ويعاد ترميز النقاط الأصلية. هذا يؤدي إلى ضغط 10-100 مرة أقل مع فقدان جودة قليل.
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.
The maths-prompt project is designed for iterative prompt engineering to teach a base Large Language Model (LLM) mathematics.
هذا المشروع يركز على الهندسة الدورية للطلبات لتحسين قدرات Large Language Model (LLM) في الرياضيات. يهدف إلى تحسين فهم النموذج وتوليف المفاهيم الرياضية. يستخدم المشروع مكتبات متعددة، بما في ذلك Streamlit لمقدمة المستخدم و Typer للتفاعل بالشكل الخطي. Rich يستخدم لتنسيق النصوص، بينما Plotly يسمح بتصفح تفاعلي.
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.
GAIN-MTL is a deep learning framework for manufacturing defect detection and classification.
GAIN-MTL هو إطار عمل للتعلم العميق مصمم لتحديد وتصنيف العيوب في بيئات الإنتاج. لا يختلف GAIN-MTL عن النماذج التقليدية للتصنيف، حيث يركز على تدريب النموذج على اتخاذ قرارات دقيقة بناءً على أدلة ذات صلة. هذا النهج يعالج مشكلة CAM (Class Activation Mapping) التي تؤدي إلى تفعيل مناطق غير متعلقة، مما يؤدي إلى مشاكل الثقة في التطبيقات الحقيقية.
A web application that predicts the sulfidity of chemical samples using a trained regression model and visualizes the results interactively.
يحمّل التطبيق مجموعة بيانات مختارة من العينات الكيميائية، ويستخرج الخصائص الفيزيائية والكيميائية ذات الصلة، ثم يدرب نموذج انحدار لتوقع مستوى الكبريت. يقدّم واجهة سهلة الاستخدام مبنية على Streamlit، تسمح للمستخدمين بتحميل بيانات جديدة أو إدخال قيم الخصائص يدويًا. تُعرض النتائج بشكل تفاعلي باستخدام Plotly، مع عرض القيم المتوقعة، وفواصل الثقة، وترتيب أهمية الخصائص. يهدف هذا الأداة إلى الباحثين ومهندسي مراقبة الجودة الذين يحتاجون إلى تقديرات سريعة وموثوقة لمحتوى الكبريت دون الحاجة إلى تحاليل مختبرية. بدمج التعلم الآلي مع الرسوم البيانية اللحظية، يُسهل التطبيق اتخاذ القرارات في عمليات الصياغة والامتثال. يتيح للمستخدمين استكشاف تأثير كل متغير على التنبؤ، مما يعزز الفهم العميق للبيانات. كما يدعم التطبيق عمليات التحقق من الجودة في خطوط الإنتاج الكيميائية، ويقلل من الوقت والموارد المطلوبة للتجارب المختبرية.
An operating system that orchestrates, monitors, and visualizes AI agent organizations.
يُقدِّم ViableOS منصة موحدة لإدارة مجموعات الوكلاء الذكاء الاصطناعي، مما يتيح للمطورين تحديد سير العمل، جدولة المهام، وتوفير واجهة برمجة تطبيقات RESTful للوصول إلى قدرات الوكلاء. يتضمن نظامًا قويًا للواجهة الطرفية يُسهل التكوين السريع وتصحيح الأخطاء، بينما يُظهر لوحة معلومات ويب مبنية على Streamlit وPlotly مؤشرات الأداء والموارد في الوقت الحقيقي. صُمم النظام ليتم توسيعه عبر عدة وكلاء، مع معالجة التنسيق، استرداد الأخطاء، وتسجيل السجلات مع حد أدنى من الحمل. يستهدف المستخدمون المطورون في مجال الذكاء الاصطناعي، علماء البيانات، وفِرَق العمليات الذين يحتاجون طبقة تنظيمية خفيفة الوزن لكنها قوية. من خلال تجريد تعقيدات التواصل بين الوكلاء، يتيح ViableOS تطوير ونشر خدمات تعتمد على الذكاء الاصطناعي بسرعة وفعالية.
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.
Builds predictive models for board game outcomes and statistics.
يقدم هذا المشروع مجموعة من نماذج التعلم الآلي التي تتنبأ بجوانب مختلفة من ألعاب الطاولة، مثل احتمالات الفوز، متوسط مدة اللعب، ومقاييس أداء اللاعبين. يتيح واجهة ويب تفاعلية مبنية على إطار عمل خفيف الوزن للمستخدمين إدخال معلمات اللعبة والحصول على تنبؤات فورية. تم تدريب النماذج على بيانات تاريخية للعبة وتضم تقنيات من الخوارزميات الكلاسيكية والتعلم العميق. يستهدف المشروع عشاق ألعاب الطاولة ومصممي الألعاب ومحللي البيانات، مما يساعدهم على اتخاذ قرارات مستنيرة حول توازن اللعبة والاستراتيجيات. كما يعرض المنصة النتائج عبر مخططات ديناميكية، مما يجعل البيانات المعقدة متاحة للجمهور غير التقني.
An AI‑powered fitness coaching platform that processes Garmin data to deliver personalized workout plans and insights.
يستورد النظام بيانات النشاط من أجهزة Garmin ويطبق نماذج تعلم الآلة لتوليد توصيات تمارين مخصصة. يوفّر واجهة سطر أوامر سريعة لاستيراد البيانات وواجهة ويب تفاعلية للرسوم البيانية باستخدام FastAPI وMatplotlib وPandas. يمكن للمستخدمين متابعة اتجاهات الأداء، والحصول على ملاحظات تدريبية مدعومة بالذكاء الاصطناعي، وتحديد أهداف لياقة محددة. يستهدف المنصة الرياضيين والمدربين الذين يحتاجون إلى إرشاد مبني على البيانات دون تحليل يدوي. يوفّر النظام حلولاً سريعة وفعّالة لتخطيط التمارين، مما يقلل من الجهد ويزيد من كفاءة التدريب. يدمج التحليل الإحصائي مع التوصيات الذكية لتوفير تجربة شاملة ومتكاملة للرياضيين.
PermitMinder is a project designed to help users manage and track permits for various projects.
يعد PermitMinder مشروعًا مصممًا لتحسين إدارة ومراقبة التراخيص المختلفة للمشاريع. يسمح المستخدمون بإنشاء وتحرير وإظهار التراخيص في مكان مركزي واحد. يمكنهم إدخال تفاصيل الترخيص، تعيين تذكيرات، ومتابعة الأجل. يساعد المشروع على بسط عملية إدارة التراخيص، مما يقلل من خطر عدم استيفاء الموعد وضياع الوثائق.
The mkseg project provides a unified cell segmentation pipeline for analyzing microscopy images.
هذا المشروع يقدم مسارًا متكاملًا لفرز الخلايا في صور المجهرية. مصمم للعمل مع مختلف أنواع البيانات المجهرية، بما في ذلك صور MK و HSPC و NMJ و Vessel. يستخدم المسار خوارزميات التعلم الآلي لتحديد الخلايا الفردية بدقة وتفريقها عن الخلفية. يمكن أن يكون هذا مفيدًا في التطبيقات البحثية والتحليلية حيث يعد فرز الخلايا خطوة مهمة.
The dados-programa-motos project is designed for users who want to analyze and visualize motorcycle-related data.
هذا المشروع يستخدم مكتبات لغة بايثون مثل matplotlib و pandas و plotly و rich و streamlit لإنشاء رسومات مرئية تفاعلية للبيانات المتعلقة بالدراجات. يبدو أن هذا المشروع هو تطبيق ويب يسمح للمستخدمين إدخال البيانات أو تحميلها وتوليد مخططات ومخططات متعددة. الهدف من المشروع هو تقديم واجهة سهلة الاستخدام للمستخدمين لاستكشاف وتفهم بياناتهم المتعلقة بالدراجات.
The juniper-canopy project provides a real-time monitoring dashboard for the Cascade Correlation Neural Network.
هذا المشروع يقدم لوحة مراقبة زمنية حقيقية خاصة بالشبكة العصبية Cascade Correlation Neural Network. يتيح للمستخدمين متابعة وتحليل أداء الشبكة في الوقت الحقيقي، مما يجعل من السهل فهم وتنظيم سلوك الشبكة. تم بناء اللوحة باستخدام تكنولوجيا الويب الحديثة وتقدم واجهة سهلة الاستخدام للمستخدمين لاستكشاف بياناتهم.
A web application that recommends travel destinations based on user preferences using scraped data and machine learning.
يستخرج التطبيق معلومات السفر من مصادر إلكترونية متعددة، ثم يعالجها باستخدام أدوات تحليل البيانات لتوليد توصيات وجهات مخصصة وفقًا لتفضيلات المستخدم. يُعرض الناتج عبر لوحة تحكم تفاعلية تسمح للمستخدم بتصفية الوجهات حسب الاهتمامات والميزانية ونمط السفر. تُظهر الرسوم البيانية اتجاهات الشعبية وأنواع الأنشطة ومقارنات التكاليف بين الوجهات المختلفة. يستهدف التطبيق المسافرين الباحثين عن توصيات شخصية وشركات السفر التي ترغب في تحسين عروضها. يحل المشكلة التي يواجهها المستخدمون في تشتت المعلومات عبر تجميع وتفسير كميات كبيرة من بيانات السفر وتحويلها إلى رؤى عملية.
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.
A Streamlit dashboard that visualizes launch data using pandas and Plotly.
يُقدّم هذا التطبيق واجهة ويب تفاعلية تُظهر بيانات الإطلاقات بطريقة بصرية واضحة وسهلة الفهم. يتم استيراد البيانات الخام ثم معالجتها باستخدام مكتبة Pandas، بينما تُعرض النتائج في مخططات ديناميكية تُنشئها Plotly. يتيح للمستخدمين تصفية البيانات حسب التاريخ أو نوع الإطلاق أو الحالة، مع عرض مؤشرات رئيسية مثل معدلات النجاح، وزن الحمولة، وتكرار الإطلاقات. تُبنى الواجهة على Streamlit، ما يوفّر تجربة سريعة وسهلة الوصول عبر المتصفح دون الحاجة لخادم خلفي منفصل. يستهدف هذا الحل مديري المشاريع، محللي البيانات، وأصحاب المصلحة الذين يحتاجون إلى رؤى فورية حول أداء الإطلاقات وتخطيطها. يحل المشكلة التي يواجهها المستخدمون في تتبع وتقييم الإطلاقات عبر واجهة واحدة متكاملة، مع توفير مرونة في التخصيص والتفاعل. يميز المشروع بواجهة بسيطة وسريعة، مع إمكانية توسيعها لتشمل مصادر بيانات إضافية أو مؤشرات مخصصة.
An interactive web application that visualizes hypothalamus single‑cell atlases in 3‑D for researchers.
يُقدِّم هذا التطبيق واجهة ويب تفاعلية تُظهر أطلسات الخلايا المفردة للدماغ البشري في ثلاثي الأبعاد، مما يتيح للباحثين استكشاف العلاقات المكانية بين أنواع الخلايا. يتم معالجة البيانات باستخدام مكتبات Python مثل NumPy وpandas وSciPy لتحضير وتحليل مجموعات البيانات الضخمة. يتيح التطبيق أدوات تفاعلية للتمرير، والتدوير، واختيار مجموعات خلايا محددة، بينما تُنشئ Plotly رسومات ديناميكية يمكن تصديرها للمنشورات العلمية. صُمم هذا الحل للعلماء العصبيين ومحللي البيانات الحيوية الذين يحتاجون إلى مقارنة أطلسات متعددة وفحص أنماط التعبير الجيني عبر مناطق الدماغ البشري. من خلال تبسيط البيانات المعقدة إلى شكل بصري بديهي، يساعد الباحثين على استخراج رؤى وتوصيل النتائج بفعالية أكبر. يدمج التطبيق بين تحليل البيانات المتقدم والمرئيات التفاعلية لتوفير تجربة شاملة للباحثين في مجال علم الأعصاب.
Provides an interactive dashboard for analyzing EMS operations in Jefferson County, WI, for emergency response managers and local government officials.
يُقدّم هذا التطبيق لوحة تحكم على الويب تُظهر مؤشرات رئيسية لعمليات الطوارئ الطبية مثل حجم المكالمات، أوقات الاستجابة، مستويات التوظيف، والمصروفات المالية. يجمع البيانات من ملفات NFIRS بصيغة إكسل، ومؤشرات الأداء على مستوى المقاطعة، وحدود الجغرافيا لتسهيل المقارنات بين مقاطعة جفرسون ومقاطعات أخرى. تُعرض الخرائط التفاعلية مواقع المحطات وكثافة الحوادث، بينما تُظهر الرسوم البيانية الزمنية الاتجاهات على مدار السنة المالية. يمكن للمستخدمين تصفية النتائج حسب المنطقة، الفترة الزمنية، أو نوع الخدمة لاستكشاف تفاصيل الأداء. يُصمم هذا الحل لمسؤولي الطوارئ، والمسؤولين الصحيين، ومحللي البيانات الذين يحتاجون إلى مراقبة الأداء وتبرير تخصيص الموارد.
Generate high-resolution wind rose charts from real meteorological data across Spain for researchers and analysts.
يُحَمِّل البرنامج بيانات الرياح الحقيقية من 29 محطة إقليمية و947 محطة وطنية، ثم يُعالجها ليُنتج رسومات شبيهة بأزهار الرياح عالية الدقة تُعرف بالـ "wind roses". تُظهر كل رسم 16 قطاعًا قطبيًا، حيث يُمثل ارتفاع البتلة تكرار اتجاه الرياح، بينما يُرمز اللون إلى متوسط سرعة الرياح. يتيح البرنامج للمستخدمين تصفية البيانات حسب المحافظة، اختيار فترات تاريخية من عام 2010 حتى اليوم، وتصدير البيانات المعالجة بصيغة CSV. يرافق كل رسم لوحة إحصائية تفاعلية وجدول تفصيلي، مما يوفر رؤى سريعة حول أنماط الرياح. صُمم هذا التطبيق للباحثين وعلماء المناخ ومحللي البيانات الذين يحتاجون إلى رسومات جاهزة للنشر وتحليل شامل للبيانات.
This project provides a late-window entry strategy for 15-minute BTC binary markets, using geometric balance optimization to identify optimal entry points.
هذا المشروع يقدم استراتيجية دخول متأخرة لأسواق البيتكوين الباينري على مدى 15 دقيقة، باستخدام هدف توازن هندسي لتحدد نقاط الدخول الأمثل.
An interactive scenario engine that helps reliability engineers model, analyze, and visualize system reliability scenarios using AI-driven insights.
يقدم المشروع واجهة ويب تفاعلية لإنشاء وتقييم وتصور سيناريوهات الاعتمادية للأنظمة. يمكن للمستخدمين تعريف مكونات النظام، وأنماط الفشل، والظروف التشغيلية، ثم يتيح المحرك توليد سرد مفصل للسيناريوهات بمساعدة نموذج ذكاء اصطناعي. تُعالج البيانات باستخدام مكتبة تحليل بيانات خفيفة، وتُعرض النتائج عبر مخططات ورسوم بيانية تفاعلية. يهدف الأداة إلى مهندسي الاعتمادية، ومحللي السلامة، ومصممي الأنظمة الذين يحتاجون إلى رؤى سريعة ومبنية على البيانات حول كيفية تأثير اختيارات التصميم على قوة النظام. تحل هذه الأداة مشكلة إنشاء السيناريوهات يدويًا وتوليد التقارير ببطء من خلال أتمتة توليد السرد والتحليلات البصرية.
An interactive web dashboard that aggregates, analyzes, and visualizes oil market data for traders and analysts.
يستخرج التطبيق معلومات سوق النفط من مصادر الإنترنت، ويعالجها باستخدام مكتبات تحليل البيانات، ثم يعرض النتائج في واجهة ويب تفاعلية. يتم جمع الأسعار الحالية، وحجم التداول، والبيانات المرافقة عبر تقنية استخراج البيانات من صفحات الويب، ثم يُنظَّف ويُنظم باستخدام مكتبة معالجة البيانات. تُعرض الرسوم البيانية باستخدام مكتبة رسم قوية، مما يتيح للمستخدمين استكشاف الاتجاهات، ومقارنة المؤشرات، وتحديد الأنماط. تم بناء الواجهة باستخدام إطار عمل سريع التطوير يتيح تحديثات فورية وتصميم متجاوب. كما يدمج التطبيق واجهة برمجة تطبيقات نموذج لغوي لتوليد ملخصات دقيقة ورؤى مستخلصة من البيانات الخام. يهدف هذا الحل إلى المحللين والمتداولين الذين يحتاجون إلى دعم اتخاذ القرار مبني على البيانات في قطاع النفط.
The ha-aria project is designed to integrate the ARIA system with Home Assistant, providing a smart home solution.
هذا المشروع هو دمج نظام ARIA مع Home Assistant. يهدف إلى توفير حل سكني ذكي شامل عن طريق الاستفادة من قدرات النظامين. يستخدم المشروع تقنيات متعددة مثل FastAPI و PyTorch لإنشاء تجربة سلسة للمستخدمين. يمكن لل пользователя أن يتوقع تحسين التلقيم، والكفاءة الطاقية، والراحة في حياته اليومية.
tps.sh is a benchmarking tool for local Ollama models against the Claude API on Apple Silicon, measuring speed and quality across various coding prompts.
هذا الأداة لتقييم أداء النماذج المحلية Ollama مقارنةً بالواجهة السحابية Claude API على Apple Silicon، وتقييم سرعة و جودة عبر 21 طلبًا في 7 فئات. يظهر النتائج على موقع حيوي، مما يسمح للمستخدمين بتعرف على أداء النماذج المختلفة.
The FiPLSim project is a Python-based simulation tool for financial planning and analysis.
هذا المشروع هو أداة تقدير مالية تستخدم في التخطيط المالي والتحليل، وتستند إلى برامج تعلم الآلة لتقديم المستخدمين بمعلومات حول قرارات الاستثمار. يستفيد من مكتبات العلوم البيانية الشائعة مثل NumPy وPandas وSciPy وPlotly لprocessing وتصوير البيانات المالية المعقدة، ويستخدم Streamlit في بناء الواجهة المستخدم.
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 analyzes bias in Large Language Model (LLM) recommendation systems by evaluating how LLMs select content for recommendation across multiple dimensions.
يستكشف هذا المشروع التحيزات النظامية في توصيات محتوى Large Language Model (LLM) عن طريق تقييم كيفية اختيار LLMs للمحتوى للتوصية عبر عدة أبعاد، بما في ذلك demographics المؤلفين ، وخصائص المحتوى ، والرأي ، والسيئة.
A web service that classifies financial trading signals using a hierarchical machine‑learning model.
يقدم التطبيق واجهة برمجة تطبيقات RESTful تستقبل بيانات السوق الخام وتعيد تصنيفًا هرميًا لإشارات التداول. يستخدم مزيجًا من نماذج PyTorch وscikit‑learn لتوقع مستويات متعددة من فئات الإشارة، مثل نظام السوق، وفئة الأصول، واتجاه التداول. كما يوفر لوحات معلومات بصرية مبنية على Plotly وMatplotlib لمساعدة المستخدمين على استكشاف توزيع الإشارات وأداء النموذج. صمم هذا الحل للخبراء الكميين والمتداولين الآليين، مما يسهل دمج معالجة إشارات متقدمة في خطوط سير التداول الآلي. يتم تشغيل واجهة برمجة التطبيقات على FastAPI مع Uvicorn، ما يضمن استجابة سريعة وتوافر عالي.
An interactive dashboard that analyzes the financial impact of the ChatGPT launch as a regime‑shift event.
تُقدّم لوحة تحكم تفاعلية تحليلًا شاملاً لتأثير إطلاق ChatGPT على الأسواق المالية، مع التركيز على إعادة تقييم القيم في سلسلة القيمة للذكاء الاصطناعي. تتضمن الواجهة ثمانية تبويبات تحليلية، بدءًا من مخطط الأداء السعري والعودة الإجمالية، وصولاً إلى تحليل تركيز السوق عبر إنتروبي شانون، واكتشاف الانقسامات الهيكلية باستخدام CUSUM، وتوقعات المستقبل. يمكن للمستخدمين محاكاة محفظة مالية بقيمة 10 آلاف دولار مع إمكانية ضبط تاريخ البدء، مما يتيح مقارنة إحصائية دقيقة بين الفترة السابقة واللاحقة للحدث. كما يدمج التبويب الذكي تحليلات السوق مع GPT‑4o، مما يتيح حوارًا فوريًا حول البيانات وتوليد تعليقات سياقية. يستهدف المشروع الباحثين في المالية، والطلاب، ومحللي الكمية الذين يحتاجون إلى أداة تحليلية متقدمة ومبسطة في آن واحد. يساهم في حل مشكلة صعوبة فهم تأثير الأحداث التقنية الكبرى على الأسواق، ويُظهر كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يُعزز التفسير والتحليل.
A machine learning model that predicts and analyzes typing behavior for biometric authentication and user profiling.
يقدم هذا المشروع نموذج تعلم آلي مدرب يلتقط تفاصيل سلوك الكتابة البشري باستخدام مجموعة بيانات Aalto 136M Keystrokes. يمكنه التنبؤ بالضغط التالي على لوحة المفاتيح، تقدير سرعة الكتابة، واكتشاف الانحرافات في جلسات الكتابة في الوقت الفعلي. يعتمد النموذج على لغة بايثون ويستفيد من مكتبات علمية شائعة لمعالجة البيانات واستخراج الميزات والتعلم العميق. يستهدف الباحثين في مجال الأمان، مطوري المصادقة الحيوية، ومحللي تجربة المستخدم الذين يحتاجون إلى بيانات سلوكية موثوقة. يحل المشروع مشكلة المصادقة غير التدخلية المستمرة ويعزز أنظمة النص التنبؤي. كما يمكنه توليد بيانات كتابة اصطناعية لتدريب أنظمة أخرى.
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.
Train and evaluate RFNet-based object detection models with a configurable, reproducible pipeline.
يُقدّم هذا المشروع مساراً كاملاً لتدريب واختبار نماذج كشف الكائنات المبنية على بنية RFNet. يعتمد على Hydra لإدارة الإعدادات بطريقة مرنة، ويستخدم Pydantic للتحقق من صحة القوالب، بينما يوفر Rich سجلات تفاعلية تسهل تتبع سير التدريب. يتم معالجة البيانات باستخدام Pandas وNumPy، وتُظهر Matplotlib تقدم التدريب ونتائج الاستدلال بصرياً. يخرج المسار نقاط حفظ النموذج، ومقاييس التقييم، وملخصات بصرية، ما يتيح تجربة سريعة ونشر سريع. يستهدف الباحثين ومهندسي التعلم الآلي الذين يحتاجون إلى سير عمل متين وقابل للتكرار لمهام كشف الكائنات المخصصة، ويحل مشكلة تعقيد إعدادات التدريب وتوحيد التقييم.
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.