The pyrex41__weather-event project is a flight scheduling application that automatically monitors weather conditions and cancels/reschedules flight lessons when weather becomes unsafe.
هذا المشروع هو نظام جدولة رحلات طيران متكامل يدمج مراقبة الطقس التلقائية، وبروتوكولات السلامة المخصصة للدرجات التدريبية، وتحديد مواعيد باستخدام الذكاء الاصطناعي، وإخطارات حية في الوقت الفعلي، ومكتب تحكم متكامل. يستخدم المشروع إطار عمل Axum (رست) كفرمورك الخلفي، و Elm للواجهة الأمامية، وقاعدة البيانات SQLite. يتحقق النظام من ظروف الطقس كل ساعة ضد رحلات المستقبل وتحديد مواعيد أو إلغاء الرحلات عند الضرورة.
Generate static websites using Rust-based templates and Tailwind CSS for rapid development.
يُعد هذا الأداة أداة سطر أوامر تُنتج مواقع ويب ثابتة من ملفات المصدر المكتوبة بلغة قوالب بسيطة. تقوم بترجمة القوالب المكتوبة بلغة Rust، مما يتيح للمطورين تضمين المنطق مباشرةً في العلامات. تتكامل عملية البناء تلقائيًا مع إطار Tailwind CSS، مع ضمان تجميع الأنماط وتحسينها لكل صفحة. يمكن للمطورين تشغيل خادم تطوير مباشر يراقب التغييرات ويعيد بناء الموقع فورًا، مما يسرّع دورات التكرار. تم تصميم الأداة للفرق التي ترغب في خط أنابيب بناء سريع وقابل للتكرار دون عبء إطار عمل كامل. تدعم الأداة وضع "سريع" لتخطي خطوات التحقق البطيئة، مع خيار استخدام نسخة Tailwind العالمية لتجاوز مشكلات التثبيت. تُعطي هذه المزايا مرونة عالية للمطورين الذين يفضلون بيئة Rust وتوليد المواقع الثابتة.
The nous project is a nano transformer LLM built from scratch, designed for natural language processing tasks.
هذا المشروع هو نموذج لغة متكامل من الصفر، يستخدم لتحليل اللغة الطبيعية والتعلم الآلي. يتم بناؤه باستخدام بيرتوش وله محرك تشغيل C99 للتنفيذ الفعال. يتم تدريبه على dataset WikiText-103 ويحتوي على عدد قليل من المعلمات حوالي 15,000.
jore is a nano transformer LLM built from scratch, designed for natural language processing tasks.
يور هو نموذج معالجة اللغة الطبيعية من الدرجة النانوية، مصمم لتحليل اللغة الطبيعية. يعتمد على بيرش ويتش (PyTorch) ويعمل على تشغيل المعالجات المحلية (C99). يحتوي على واجهة ويب باستخدام فلاسك (Flask)، وتدعم التكامل بالحروف. يتضمن المشروع حلقة تدريب، إدارة نقاط التحقق، وتسريع الليل باستخدام الكرون.
A lightweight, character-level language model that runs entirely in the browser for real‑time text generation.
يقدم هذا المشروع نموذجًا لغويًا صغيرًا تم تدريبه من الصفر، ويعمل على توليد النصوص على مستوى الحرف. يتميز بحجمه الصغير (3.5 مليون معلمة) مما يتيح تشغيله بالكامل في المتصفح عبر ONNX Runtime وWebAssembly، دون الحاجة إلى خادم خلفي. يتيح واجهة المستخدم الرسومية التفاعلية إمكانية إدخال الأسئلة وتلقي الإجابات في الوقت الحقيقي مع إمكانية ضبط درجة الحرارة وطول النص. يستهدف المطورين ومهتمي الذكاء الاصطناعي الذين يحتاجون إلى نموذج خفيف الوزن لتجارب سريعة أو دمج في تطبيقات الويب أو الأجهزة المحمولة. يحل مشكلة الاعتماد على خدمات سحابية مكلفة أو تأخير الشبكة، ويمنح المستخدمين تحكمًا كاملاً في البيانات والنموذج. يميز المشروع بتركيزه على توليد النصوص على مستوى الحرف، ما يتيح دقة أكبر في التعامل مع لغات أو نصوص غير معروفة مسبقًا.
A lightweight transformer-based language model designed for local inference and educational experimentation.
يقدّم هذا المشروع نموذج لغة خفيف الوزن يعتمد على بنية المحول، ويضم 3.5 مليون معلمة، تم تدريبه على مزيج من النصوص الرياضية والإنكليزية. يوفّر واجهة ويب للتشغيل المحلي بالإضافة إلى محرك سطر أوامر يتيح توليد نص بسرعة مع استهلاك منخفض للموارد. يستخدم النموذج مُحَوِّلًا على مستوى الحرف ويحتوي على ثلاث طبقات محول، ما يجعله مثالياً لدراسة تأثير اختيارات البنية على الأداء. يستهدف الباحثين والطلاب والهواة الذين يرغبون في تجربة نماذج اللغة دون الحاجة إلى موارد حوسبة ضخمة. يبرز النموذج إمكانات بناء نموذج عملي من الصفر مع إظهار التحديات مثل الاعتماد على التذكير وعدم التعميم.
An AI-driven API that predicts the effects of cannabinoids and terpenes based on molecular pharmacology, aiding researchers and product developers.
يقدّم هذا المشروع واجهة برمجة تطبيقات ويب مبنية على FastAPI لتوقع تأثيرات الكانابينويد والثيربين استناداً إلى علم الأدوية الجزيئي. يستخدم نماذج تعلم الآلة المدربة على وصفات كيميائية وبيانات فاعلية دوائية لتوقع النتائج النفسية والعلاجية. يتيح للمستخدمين إرسال هياكل المركبات واستلام ملفات تعريف التأثير مع إظهار مستوى الثقة في التوقعات وميزات النموذج. يستهدف الباحثين وعلماء الأدوية ومطوري منتجات القنب الذين يحتاجون إلى رؤى مدعومة بالبيانات. يساهم أداة التوقع في تقليل الجهد التجريبي وتسريع دورات تطوير المنتجات. كما توفر واجهة مرئية لعرض النتائج وتفسيرها، مما يسهل اتخاذ قرارات مستنيرة حول تركيبات القنب.
A Python library that streamlines rapid prototyping of machine learning experiments by integrating data handling, model training, and visualization tools.
تقدم مكتبة Sandbox إطار عمل موحد لمهندسي التعلم الآلي وعلماء البيانات لتجربة النماذج بسرعة. تجمع المكتبة بين مكتبات علمية شائعة مثل NumPy وPandas وSciPy لمعالجة البيانات، مع توفير واجهات سلسة إلى Hugging Face وPyTorch وscikit‑learn لتدريب النماذج. توفر أدوات التصوير المدمجة التي تعتمد على Matplotlib إمكانية رسم مؤشرات الأداء وتوزيعات البيانات بأقل قدر من الكود. تركز المكتبة على إمكانية إعادة الإنتاج من خلال نماذج Pydantic التي تتحقق من صحة الإعدادات ومخططات البيانات. صممت لتسهيل البحث والتكرار السريع، وتقلل من الكود المكرر لتتيح للمستخدمين التركيز على الابتكار الخوارزمي.
Evaluate and compare activation oracles with sparse autoencoders for anomaly detection and representation learning.
يقدّم هذا المشروع إطار عمل منهجي لتقييم فعالية أوكلاسات التفعيل مقابل المشفرات التلقائية النادرة في كشف الشذوذ وتعلم تمثيلات مضغوطة. يتم تنفيذ مجموعة من التجارب التي تقوم بتدريب كلا النوعين من النماذج على مجموعات بيانات معيارية، ثم يتم تقييمهما باستخدام مجموعة متنوعة من المقاييس مثل خطأ الإعادة، ومستوى النادرة، ودقة الكشف. يُنظم الكود في دفاتر ملاحظات وملفات نصية معيارية تسهل إعادة الإنتاج وتوسيع نطاق الاستخدام إلى مجموعات بيانات أو نماذج جديدة. يمكن للباحثين والممارسين استخدام الإطار المقارن لاختبار تصاميم أوكلاسات جديدة أو هياكل مشفرات تلقائية، والحصول على رؤى حول التوازن بين القابلية للتفسير والأداء.
A privacy-focused, end-to-end encrypted file-sharing service that allows users to securely store and share files without compromising their data.
يعد dogbox.moe بديلاً عن catbox.moe يركز على خصوصية بيانات المستخدم. يستخدم architecture zero-knowledge من Signal لتشفير العملاء، مما يعني أن المستخدم فقط لديه حق الوصول إلى ملفاته. تخزين السيرفر للبيانات المشفرة يجعل من المستحيل على المشغلين فك تشفير أو الوصول إلى محتوى الملفات. التخلص الآلي بعد انتهاء الفترة الزمنية وعدم تسجيل الطلبات أو التحليلات يزيد من الأمان.
This project reproduces controlled experiments to study how training data properties affect parametric and in-context knowledge usage in language models.
يُقدّم المشروع مساراً كاملاً لإنشاء مجموعات بيانات اصطناعية، تدريب نموذج GPT‑2، واختبار تمثيلاته المعرفية. يركز على ثلاث خصائص للبيانات—التكرار داخل المستند، عدم التناسق داخل المستند، وتوزيع تردد المعرفة غير المتوازن—لتقييم مدى تمكينها من استخدام المعرفة البرامترية (PK) والمعرفة داخل السياق (ICK) بصورة قوية. تُنشئ سكربتات إنشاء البيانات ملفات تعريفية مع سمات مثل مدينة الميلاد، الجامعة، والتخصص، ثم تُبنى مجموعات نصية منظمة مع تكرار ومجموعة ضوضاء مُتحكم فيها. يُدرّب سكربت التدريب نموذج GPT‑2 مكوّن من ثمانية طبقات باستخدام SFTTrainer وتقنية التجميع (packing). أخيراً، يُقيس سكربت الاختبار دقة PK وICK ومقاييس التفضيل. يمكن للباحثين في معالجة اللغة الطبيعية وتعلم الآلة استخدام الكود لتكرار تجارب الورقة أو لاستكشاف فرضيات جديدة مستندة إلى البيانات.
This project implements and evaluates interpretable and black‑box machine‑learning models for predicting hypertension, hyperglycemia, and dyslipidemia risk.
يُركّز العمل على مقارنة نماذج القابلة للتفسير مثل الانحدار اللوجستي وأشجار القرار مع أساليب الصندوق الأسود مثل الغابات العشوائية، آلات الدعم الناقل، والشبكات العصبية لتوقع ثلاث اضطرابات متعلقة بالمتابوليزم الشائعة. يتضمن ذلك سلسلة معالجة بيانات شاملة تقوم بتنظيف، تطبيع، واختيار الخصائص من مجموعات بيانات صحية حقيقية ومصطنعة. يتم تقييم أداء النماذج باستخدام التحقق المتقاطع، ROC‑AUC، الدقة‑الاستدعاء، ومصفوفات الالتباس، بينما يُقدّم التفسير عبر قيم SHAP والرسوم التوضيحية للانتباه. يهدف البحث إلى تحديد أيّ استراتيجيات نمذجة توفر أفضل توازن بين الدقة التنبؤية وقابلية التفسير في دعم اتخاذ القرار الطبي. تُوثّق النتائج في تنسيق منظم يسهل تكرارها وتوسيعها في أبحاث التحليلات التنبؤية الصحية.
A Python library that automates data scraping, preprocessing, and experimentation with classic machine learning algorithms for educational and research purposes.
يُقدّم هذا المكتبة حلاً متكاملاً لتجميع البيانات من مصادر الإنترنت، معالجتها، وتطبيق خوارزميات التعلم الآلي الكلاسيكية عليها. يتم استخراج البيانات باستخدام أدوات تحليل النصوص، ثم يُحوَّل النص إلى جداول قابلة للتحليل باستخدام مكتبات معالجة البيانات. تُشغّل المكتبة مجموعة من التجارب على نماذج مثل الانحدار الخطي، شجرة القرار، وغيرها، مع حساب مؤشرات الأداء وتخزين النتائج. تُعرض النتائج عبر رسومات بيانية تفاعلية تُسهل فهم مقارنة الأداء بين النماذج. يستهدف المطورين والباحثين والطلاب الذين يرغبون في تجربة خوارزميات التعلم الآلي دون الحاجة إلى إعداد بيئة معقدة. يحل المشكلة المتعلقة بوقت إعداد البيانات وتجربة النماذج، ويُسرّع عملية البحث والتعليم. يميز المشروع بتركيزه على الكود القابل لإعادة الاستخدام، وتوفير واجهة برمجية بسيطة تسمح بتشغيل تجارب متعددة بنقرة واحدة.
A Python library that enables backtesting of trading strategies on historical financial data.
توفر هذه المكتبة إطار عمل لمحاكاة استراتيجيات التداول باستخدام بيانات السوق التاريخية. تتكامل مع أدوات تحليل البيانات الشائعة مثل pandas للتعامل مع البيانات، وnumpy للعمليات العددية، وscipy للتحليل الإحصائي، وmatplotlib لتصوير النتائج. يتيح للمستخدمين تعريف استراتيجيات مخصصة، وتحديد قواعد الدخول والخروج، وتشغيل المحاكاة عبر أصول أو أطر زمنية متعددة. تُخرج المكتبة مؤشرات أداء مفصلة، بما في ذلك العوائد، والتقلب، والانخفاضات القصوى، ونسبة شارب، وتوفر مخططات بصرية لتسهيل التحليل. صممت لتناسب المحللين الكميين، والمتداولين الآليين، والباحثين في مجال المالية الذين يحتاجون إلى بيئة اختبار خلفية قابلة للتكرار وقابلة للتوسيع.
Provides a framework for defining semantic views in DuckDB, enabling reusable logical abstractions over raw data.
يُقدّم هذا المكتبة طريقة منظمة لإنشاء واجهات دلالية داخل DuckDB، مما يتيح للمطورين تعريف طبقات منطقية فوق الجداول الخام. يدعم واجهتين برمجيتين، Rust وPython، ما يجعله متاحاً لمجموعة واسعة من المطورين. من خلال تجميع الانضمامات المعقدة، والتجميعات، والتحويلات في واجهات مسماة، يُبسط كتابة الاستعلامات وصيانتها. يتكامل الإطار بسلاسة مع محرك SQL في DuckDB، مع ضمان أداء عالٍ وتوافق كامل. يُفيد هذا الحل بشكل خاص للفرق التي تحتاج إلى توحيد أنماط الوصول إلى البيانات عبر تطبيقات متعددة.
The wigglystuff project provides a collection of widgets for use in web applications.
هذا المشروع يجمع مجموعة من المكونات التفاعلية التي يمكن استخدامها في تطبيقات الويب لتحسين تجربة المستخدم وتقديم وظائف إضافية. يمكن دمج هذه المكونات بسهولة في مشاريع موجودة باستخدام لغات برمجة مثل بايثون و جافا سكريبت، ويستفاد من مكتبات شعبية مثل ريكت و ثري جايس لتوليد عناصر مرئية ومقدمة.
BigBrainWordle is an assistant that helps users cheat at Wordle by using an entropy approach to determine the next word.
هذا الأداة مصممة لتحسين أداء المستخدمين في حل لعبة وورلد. تستخدم هذه الأداة نهج إنطلاقي لتوصية الكلمات التالية، مما يسهل على المستخدمين إكمال اللعبة. يمكن تشغيل الأداة في وضع تفاعلي أو استخدامها لحل كلمات محددة، بما في ذلك لعبة وورلد اليوم من نيويورك تايمز.
Claude Setup is a project that provides professional command templates and tools for structured AI-assisted development.
هذا المشروع يقدم مجموعة من شفرات الأوامر والtools لتعزيز التطوير الموجه بالتكنولوجيا الذكية. يستخدم هذا المشروع kombinasi من Python و JavaScript و TypeScript لتقديم حل شامل لل разработة. الهدف الرئيسي لهذا المشروع هو تسهيل عملية التطوير عن طريق المساعدة الذكية.
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.
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.
caoac is a tool for creating animated plots using Python.
caoac هي أداة لإنشاء مخططات متحركة باستخدام Python. تعتمد caoac على مكتبة matplotlib لإنشاء التمثيلات والبيانات pandas للتعامل مع البيانات. تصميم caoac للمحللين البيانيين والعلماء والمبحوثين الذين يريدون إبراز الفهم المعمق من البيانات عن طريق التفاعلات المتحركة. تسمح caoac للمستخدمين بتعديل إعدادات الرسم وتضمين التعليقات وتصدير التمثيلات المتحركة كفيديو أو GIF.
The llava-shot project enables zero-shot image classification for Sentinel-2 multispectral satellite imagery using the LLaVA model.
يستخدم هذا المشروع نموذج LLaVA لتصنيف الصور بدون تدريب مسبق على صورة صور الأقمار الصناعية Sentinel-2 المультيسبيكتروم. الهدف هو تصنيف الصور دون الحاجة إلى بيانات التدريب الكبيرة أو التصنيف اليدوي.
The stock-checker project is a command-line interface (CLI) tool for analyzing the stock market, providing users with visualizations and technical indicators.
هذا أداة CLI تقدم تحليلًا موسعًا للمسوق المالي، تشمل диагrams وتحليلات تقنية لتعزيز قرارات المستخدمين. تستفيد من مجموعة من المكتبات للحصول على البيانات وتقديم الفهم. يهدف المشروع إلى تسهيل البيانات المالية المعقدة للغير متخصصين بينما يقدم ميزات متقدمة للمتخصصين.
ReadyCheck makes debugging faster and clearer by capturing what happened and replaying it later, supporting multiple programming languages and platforms.
ReadyCheck هو أداة للفحص والتصحيح التي تسجل وتكرر التسلسل الزمني للأحداث أثناء تنفيذ البرنامج. تسجل تسجيلات الشاشة، وتراكيز الصوت، ووظائف النشاط، مما يوفر سجل مفصل ومشارك لما حدث. كما يimplements تدفق مراجعة بشري أولاً، يستخدم एजENTS الآليين لتوفير تجربة المراجعة المسبقة والطبيعية.