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.
Oxcart Graph RAG is a domain-specialized Retrieval-Augmented Generation system for philatelic research, focusing on Costa Rica.
يعد Oxcart Graph RAG نظامًا متخصصًا في استرجاع وتحسين الجودة للاستخدام في البحث الفيلاتيلي، مع التركيز على كوستاريكا. يستهلك النظام النصوص المعقدة من مجلات الفيلاتيلية، وي normalizes الهيكل، ويندكس أجزاء النص من الوثائق. يتضمن النظام استرجاع النصوص القوي، واسترجاع عالية الدقة عبر Weaviate، ومفاصل المجال، وتسلسل متعددة المراحل، وCompression السياق لتقديم الإجابات الموثوقة مع التأشيرات الأولى.
AgentOS is a multi-agent system that allows users to deploy and manage agents on Docker, providing features such as knowledge base search, external service connections, and tool integrations.
AgentOS هو نظام متعدد لل एजنتس مُبني على Docker. يحتوي على أجنتين رئيسيتين: أجنت الكنوledge، الذي يجيب على الأسئلة من قاعدة المعرفة باستخدام البحث الهجين عبر قاعدة البيانات الفوقية (Agentic RAG)، وأجنت MCP، التي تتواصل مع الخدمات الخارجية عن طريق بروتوكول سياق النموذج. كما يسمح للمستخدمين بإضافة أجنتاتهم الخاصة و أدواتهم، مما يجعل النظام قابل للتخصيص.
A Python toolkit that enables users to build, evaluate, and deploy predictive scoring models through CLI, web, or Gradio interfaces.
تُعدّ أداة scoring-tools حلاً متعدد الاستخدامات للباحثين في مجال تحليل البيانات ومهندسي التعلم الآلي الذين يحتاجون إلى إنشاء وتقييم ونشر نماذج التقييم التنبؤي بسرعة وفعالية. توفر الأداة واجهة سطر أوامر تسمح بالمعالجة الدُفعية للبيانات، بالإضافة إلى خادم ويب خفيف الوزن مبني على Flask لتقديم واجهة برمجة تطبيقات، وواجهة Gradio تتيح التفاعل المباشر مع النماذج. يمكن للمستخدمين استيراد مجموعات البيانات، إجراء المعالجة المسبقة، تدريب النماذج باستخدام مكتبة scikit‑learn، تقييم الأداء عبر مؤشرات مختلفة، وإنشاء بطاقات تقييم (scorecards) مخصصة. تُقدّم الأداة رسومات بيانية باستخدام مكتبات matplotlib وplotly، ما يتيح فحص أهمية الخصائص، منحنى ROC، ومخططات التوازن. كما تدعم الأداة تصدير النماذج والنتائج بصيغ شائعة لتسهيل دمجها في أنظمة أخرى. يميز هذا المشروع قدرته على الجمع بين سهولة الاستخدام والمرونة في التخصيص، ما يجعله خياراً مفضلاً للمهنيين الذين يسعون إلى تسريع دورة تطوير النماذج التنبؤية.
A web application that lets users generate, edit, save, and export color palettes from images or random selections.
يُقدّم هذا التطبيق واجهة ويب مبسطة تسمح للمصممين والمطورين بتحويل المراجع البصرية إلى لوحات ألوان جاهزة للاستخدام. يمكن للمستخدمين رفع الصور واستخراج الألوان السائدة عبر خوارزمية KMeans، أو إنشاء لوحات عشوائية مع ضبط عدد الألوان. يدعم التطبيق تعديل الألوان مباشرةً عبر حقل HEX ومحدد الألوان، مع إمكانية إعادة تحليل اللوحة بعد تغيير عدد الألوان. يمكن حفظ اللوحات في حساب شخصي، إعادة تسميتها، تصفيتها، وفرزها لتسهيل الإدارة. تتوفر خيارات تصدير متعددة تشمل JSON، GPL، ASE، CSV، PNG، وACO، ما يتيح توافقاً واسعاً مع أدوات التصميم والتطوير. يركز التطبيق على توفير تجربة سريعة وموثوقة لتوليد وتخصيص الألوان دون الحاجة إلى أدوات خارجية. كما يدمج نظاماً لإدارة المستخدمين يضمن أماناً وسهولة الوصول إلى اللوحات عبر أي جهاز متصل بالإنترنت.
The RAG Provider is a production-ready system for extracting and linking entities from documents, verified through comprehensive testing on 100 real documents.
هذا المشروع يقدم نظام راغ (Recurrent Attention Generator) متقدم للتعرف على وتحديد الكيانات من المستندات المختلفة. يحتوي على تكامل LiteLLM مع دعم لأكثر من 100 مزود، Instructor لOUTPUTS نوعية آمنة، وطرق مخصصة، وراغ Service orchestrator. تم اختبار النظام بشكل شامع على 100 مستند حقيقي، وتحقيق نسبة نجاح 100% في استيعاب المستندات، واستخراج القطع، وخلق روابط تلقائية.
This project recreates RL milestones using MiniPong and DQN from pixels for educational purposes.
هذا المشروع يحاول إعادة إنشاء أهم نقاط التحسين التعلمي باستخدام MiniPong و DQN من البيانات البكسلات. يستخدم المشروع مكتبات بيرثون الشهيرة مثل PyTorch، NumPy، Pandas، Matplotlib، و Streamlit لتنفيذها. يتيح للمستخدمين عبر الواجهة التفاعلية استخدام Streamlit للتحقق والتصفية من أداء एजENTS التحسين التعلمي.
BestOfN is a framework for generating verified synthetic training data using best-of-N candidate selection with multiple LLM providers.
يتم استخدام BestOfN لإنشاء بيانات تدريب مصنعة مؤكدة باستخدام أفضل N مرشحين مع مقدمي LLM المتعددين. يولد BestOfN N مرشحًا لكل سؤال باستخدام نموذج Claude أو OpenAI، ثم يتم تطبيق التحقق المخصص للDomain على المرشحين لتحديد أفضل رد. النتيجة هي بيانات تدريب عالية الجودة مع زنجيرات تفكير مؤكدة.
This project is a web app for filtering dividend stocks by financial and dividend metrics, providing an interactive UI with real-time filtering.
هذا المشروع هو تطبيق ويب لfiltration من الأسهم التي تدفع الربح بالمتطلبات المالية والربحية، يوفر واجهة مستخدم تفاعلية مع تصفية الوقت الحقيقي. يصل التطبيق إلى قاعدة بيانات MySQL وتوفر مجموعة واسعة من خيارات التصفية، بما في ذلك معدل الربح، سنوات النجوم، DGR، عدد Chowder، P/E، سعر، قيمة عادلة، إيرادات، NPM، ROE، CF/Share، P/BV، الدين / رأس المال، بالإضافة إلى القدرة على استبعاد الأسهم حسب الرمز أو القطاع أو الصناعة. يمكن للمستخدمين أيضًا حفظ وتحميل أعداد التصفية والتحويل بين الألوان الداكنة والضوء.
Project Cortex is an AI-powered knowledge management system designed for professionals to organize and retrieve information efficiently.
هو نظام إدارة المعرفة المُستند على الذكاء الاصطناعي مصمم لتقديم أداة فعالة للمحترفين في تنظيم وتحليل المعلومات. يحتوي النظام على واجهة مستخدم سهلة الاستخدام، ويتضمن قدرات بحث متقدمة، وأدوات متطورة للتعرف على الكيانات والمعاملات بينها. يتم بناء النظام باستخدام لغة بايثون، ويستند إلى العديد من الأجهزة، مما يجعله قابلًا للتطبيق على عدة أنظمة.