The mountaincenter__dash_plotly project is a web application that utilizes Plotly to create interactive dashboards.
هذا المشروع يستفيد من قوة Plotly لإنشاء واجهات تعمل بشكل تفاعلي. يتم بناؤه باستخدام Python، وي دمج مع مجموعة من المكتبات مثل NumPy، Pandas، و Scikit-learn للتعامل مع البيانات وتحليلها. تُصمم التطبيق لتكون متوفرة على AWS، تستخدم FastAPI و Uvicorn لتنظيم الطرق والخدمات بشكل فعال.
A Python toolkit that scrapes college basketball data, processes it, and builds predictive models for game outcomes.
يُقدِّم المشروع خطاً زمنياً متكاملاً لجمع وتحليل إحصائيات كرة السلة الجامعية. يبدأ بجمع البيانات من مصادر الإنترنت عبر تقنية الاستخراج، ثم يُنظِّمها باستخدام أدوات معالجة البيانات لتكوين مجموعات بيانات مرتبة. تُدرَّب نماذج تعلم آلي على هذه البيانات لتوقع نتائج المباريات وأداء اللاعبين، مع عرض النتائج عبر رسومات بيانية متقدمة في واجهة سطر الأوامر. يستهدف هذا الأداة محللي الرياضة وعلماء البيانات ومتابعي كرة السلة الجامعية الذين يحتاجون إلى رؤى دقيقة ومحدثة حول الأداء الرياضي.
It automates the optimization of silicon PIN diode phase shifters by sampling design parameters, running electro‑optical simulations, and applying Bayesian optimization to find Pareto‑optimal solutions.
يهدف هذا النظام إلى تحسين مبدلات الطور المصنوعة من PIN diode في مجال الفوتونيات السيليكونية. يستخدم منهجية أخذ عينات Latin Hypercube لاستكشاف فضاء المعلمات بكفاءة عالية. يتم تشغيل محاكاة كهربائية-ضوئية متكاملة (CHARGE + FDE) عبر واجهة Lumerical لتوليد بيانات الأداء. ثم يُطبّق تحسين Bayesian لتحديد حلول Pareto المثلى تقلل من حاصل ضرب الجهد والطول Vπ·L وتقلل من فقدان الإشارة الضوئية. يتيح النظام للمصممين الحصول على تقارير شاملة حول التوازن بين الكفاءة الكهربائية والضوئية، مما يسهل اتخاذ قرارات تصميم مبنية على بيانات دقيقة. يميز هذا الحل بدمجه المتكامل بين تقنيات العينة المتقدمة، والمحاكاة المتزامنة، وخوارزميات التحسين الذكي، وهو ما يجعله أداة فريدة للباحثين ومهندسي الفوتونيات.
This project provides GPU-accelerated spatial analytics for NYC taxi data, visualized through an interactive web map.
يُعالج النظام ملايين رحلات التاكسي في مدينة نيويورك، مستخدماً تقنيات الحوسبة على GPU لحساب تقديرات الكثافة، والتجميع، ومصفوفات المسافات الزوجية في وقت أقل بكثير من الطرق التقليدية على CPU. يتم تجميع عدد الرحلات حسب المنطقة، وإنشاء خرائط الحرارة باستخدام الكثافة النواة، وتحديد التجمعات الجغرافية عبر خوارزمية DBSCAN، مع إنتاج ملخصات لتدفقات الأصل والوجهة. تُعرض النتائج في واجهة ويب تفاعلية توفر طبقات مثل خريطة النقاط الساخنة، الشبكات السداسية، والخرائط الزمنية، مما يتيح للمستخدمين استكشاف الأنماط عبر الفضاء والوقت. يستهدف المنصة علماء البيانات، محللي نظم المعلومات الجغرافية، ومخططي النقل، لتحديد المناطق ذات الطلب العالي، تحسين مسارات السير، وتقييم توزيع الإيرادات. من خلال دمج الأداء العالي بالحوسبة مع التصور البديهي، يواجه المشروع تحديات توسيع التحليل الجغرافي للبيانات الكبيرة الواقعية.
This project predicts underserved retail sites across London using spatial machine learning and visualizes the results in an interactive dashboard.
يُصنِّف النظام هكساغونات H3 في منطقة لندن الكبرى لتحديد الفجوات في ستة أنواع من الأعمال التجارية. يجمع بين ميزات جغرافية متعددة الأبعاد، وبيانات التعداد السكاني، ومواقع نقاط الاهتمام من OpenStreetMap، ثم يُدرب نماذج XGBoost مع التحقق المتقاطع المكاني. تُعرض النتائج في لوحة تحكم Streamlit تتيح للمستخدمين التبديل بين أنواع الأعمال واستكشاف مؤشر التآزر عبر المقاطعات. يدعم الأداة اتخاذ قرارات مستندة إلى البيانات لتوسيع الأعمال واختيار المواقع. صُممت لتلبية احتياجات المحللين الذين يحتاجون إلى سير عمل متكامل من استيراد البيانات إلى التوصيات. تُقدِّم واجهة سهلة الاستخدام مع رسومات تفاعلية تُظهر توزيع الفرص والفراغات. كما تُتيح إمكانية تصدير النتائج لتكاملها مع أدوات أخرى في سلسلة اتخاذ القرار.
This project provides a Python-based framework for data analysis and machine learning, enabling users to preprocess data, visualize results, and build predictive models.
يُقدِّم هذا الإطار مجموعة متكاملة من الأدوات لمعالجة وتحليل البيانات باستخدام مكتبات بايثون الشهيرة. يبدأ بتحميل البيانات وتطهيرها عبر pandas، مع إمكانية تحويل القيم المفقودة وتوحيد الصيغ باستخدام NumPy. يتيح إنشاء رسومات بيانية متقدمة عبر matplotlib، بما في ذلك الرسوم التوزيعية، والرسوم النقطية، ومخططات الحرارة، لتسهيل استكشاف الأنماط. يدعم سير العمل في تعلم الآلة عبر scikit‑learn، مع توفير خوارزميات جاهزة للتصنيف، والانحدار، والتجميع، وتقليل الأبعاد. يتضمن أدوات لتقييم النماذج، والتقسيم المتقاطع، وتعديل المعلمات، بالإضافة إلى إحصاءات تحليلية باستخدام SciPy. يهدف إلى تسريع دورة حياة تحليل البيانات، مع تقليل الكود المتكرر وتعزيز قابلية إعادة الاستخدام، ما يجعله مناسباً للباحثين والمحللين. يبرز بمرونته في التعامل مع مجموعات بيانات متنوعة، مع دعم شامل للخطوات المتسلسلة من التحضير إلى التنبؤ.
This project generates SNES-era pixel art portraits from photographs using a Docker-deployed microservice.
هذا المشروع يولد صورًا من نوع بيكسل للشخصيات في أسلوب جهاز السوبر نينتندو إنترتينمنت سيستم (SNES). يتضمن مشروع 16 بت جينيريتور API RESTي لتحويل الصور إلى صور بيكسل للشخصيات. يحتوي على tiers processing اثنين: tier browser-التي تعمل بشكل سريع، و tier server باستخدام تثبيت GPU. يتعرض endpoints لإنشاء صور الشخصيات، قائمة الألوان المتاحة، والصحة. كما يحتوي على UI اختبار مدمج مع تصميم أربعة لوحات للعمل على إنشاء وتخصيص الصور.
edrowire is a project for generating and managing tasks.
هذا المشروع يبدو أنه نظام إدارة المهام الذي يستخدم_MODELS_ التعلم الآلي لإنشاء وتوجيه المهام. يحتوي على تقنيات تحليل اللغة الطبيعية للفهم من مدخلات المستخدم وتقديم اقتراحات متعلقة.