Awesome GitHub RepositoriesFeature Correlation Analysis

Netdata is a real-time infrastructure monitoring tool and multi-node observability platform. It functions as a high-resolution monitoring agent, log and metric aggregator, and time-series database designed to provide full-stack visibility into server health. The system is distinguished by its per-second metric sampling and zero-configuration auto-discovery, which allows for immediate infrastructure tracking upon installation. It utilizes edge-based machine learning and unsupervised models to detect system anomalies and abnormal metric patterns locally on each node. For distributed environment

Shadowbroker is an open-source intelligence geospatial platform designed for global telemetry aggregation and real-time asset tracking. It integrates aircraft, maritime vessel, and orbital satellite data into a unified map interface to monitor geopolitical events and critical infrastructure. The system utilizes automated analysis agents to perform data correlation and identify hidden patterns within intelligence datasets. It features a synthetic aperture radar analyzer for detecting ground deformations and a node-link relationship mapping system that resolves entities into structured graphs u

This project is a comprehensive knowledge base and study resource designed for mastering technical interviews. It provides structured guides, roadmaps, and curricula focused on data structures, algorithms, system design, and frontend engineering to help candidates prepare for software engineering screenings. The repository distinguishes itself by offering a holistic approach to professional advancement. Beyond technical drills, it includes a career development handbook covering resume optimization, salary benchmarking, and strategic negotiation coaching. It also provides detailed methodologie

هذا المشروع عبارة عن منهج تعليمي للتعلم الآلي ومنصة تعليمية يتم تقديمها من خلال دفاتر Jupyter التفاعلية. يعمل كدليل شامل لإتقان مجموعة أدوات علوم البيانات في Python، ويوفر دروساً منظمة للحوسبة العددية، ومعالجة البيانات الجدولية، والتصور الإحصائي. يتضمن المنهج أدلة تنفيذ محددة لـ Scikit-Learn ودورة عملية حول TensorFlow لبناء وتدريب ونشر الشبكات العصبية ونماذج رؤية الحاسب. ويغطي العملية الشاملة لبناء النماذج التنبؤية، من صياغة المشكلة الأولية وتصنيف المهام إلى نشر النماذج عبر واجهات الويب التفاعلية. يغطي المشروع سطح إمكانات واسع بما في ذلك الحوسبة العددية مع المصفوفات متعددة الأبعاد، وتحليل البيانات الاستكشافي، وروتينات معالجة البيانات مسبقاً. ويوفر سير عمل مفصلاً للتعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، وخطوط أنابيب التعلم الآلي المؤتمتة، وتحسين المعلمات الفائقة، وتقييم النموذج باستخدام مقاييس التصنيف والتحقق المتبادل. يتم تنظيم المحتوى التعليمي كسلسلة من الدفاتر التي تتداخل فيها أكواد Python مع التفسيرات السردية لتوثيق سير عمل علوم البيانات.

This is an interactive notebook-based course that teaches machine learning from Python fundamentals through deep learning and natural language processing. It uses real datasets and multiple frameworks within a structured, hands-on curriculum that combines concise explanations with executable code cells, built-in datasets, and embedded exercise checkpoints. Learning progresses through data preparation and exploration, classical machine learning workflows, computer vision with convolutional neural networks, and natural language processing with deep learning, all delivered as a cohesive progressi

Yellowbrick هي مكتبة لتصور تعلم الآلة وأداة تشخيص للنماذج مصممة لتحليل أهمية الميزات، وتوزيعات الأهداف، ومقاييس خطأ النموذج. تعمل كمجموعة أدوات مرئية لتشخيص نقص الملاءمة (underfitting) والإفراط في الملاءمة (overfitting) من خلال استخدام منحنيات التحقق والتعلم. يوفر المشروع مجموعات متخصصة لتقييم النماذج التنبؤية والتعلم غير الخاضع للإشراف. يتيح تحديد أعداد العناقيد المثلى عبر طرق الكوع (elbow methods) ومعاملات الصورة الظلية (silhouette coefficients)، وتقييم جودة المصنفات والمنحدرات من خلال منحنيات ROC، ومصفوفات الارتباك، ومخططات البواقي. تغطي المكتبة العديد من مجالات الإمكانيات عالية المستوى، بما في ذلك تحليل هندسة الميزات لتحديد المتغيرات التنبؤية، وضبط المعلمات الفائقة (hyperparameters) لتعديل تعقيد النموذج، وتشخيص خطأ الانحدار لتحديد نقاط البيانات المؤثرة. كما تتضمن أدوات لإسقاط تعلم المتشعبات (manifold learning) لتصور البيانات عالية الأبعاد ومتون النصوص. تتكامل الأداة مع واجهة برمجة تطبيقات Scikit-Learn لاستهلاك طرق الملاءمة والتنبؤ القياسية.

missingno هي مكتبة Python لتصور وتحليل أنماط البيانات المفقودة. توفر مجموعة من الأدوات لتوصيف اكتمال مجموعة البيانات، ورسم خرائط فجوات البيانات، وقياس حجم القيم الفارغة عبر المتغيرات. تتميز المكتبة بمحلل ارتباط الفراغ وأداة تجميع البيانات الهرمية. تسمح هذه المكونات باكتشاف التبعيات والاتجاهات النظامية من خلال قياس كيفية ارتباط غياب متغير واحد بغياب متغير آخر. تغطي مجموعة الأدوات إمكانيات أوسع لتدقيق جودة البيانات والتحليل الاستكشافي. تتضمن ميزات لتلخيص فراغ الأعمدة باستخدام مقاييس خطية ولوغاريتمية، بالإضافة إلى رسم خرائط قائم على المصفوفة لتحديد الفجوات النظامية في السجلات.

quant-wiki is a comprehensive knowledge base and structured reference for quantitative finance, financial engineering, and algorithmic trading. It serves as a centralized library of documentation covering mathematical models, financial instruments, and systematic trading strategies. The project integrates AI-driven capabilities through a modular retrieval-augmented generation framework that extracts structured data from research papers and news. It features a multi-agent workflow engine designed to discover and validate predictive alpha factors, alongside tools for local large language model

DataFrame is a C++ tabular data library and manipulation engine designed for managing heterogeneous data in contiguous memory. It functions as a statistical analysis framework and time series analysis toolkit, providing the means to store, index, and transform multidimensional datasets. The project distinguishes itself through a high-performance execution model that utilizes column-major storage, SIMD-aligned memory allocation, and a thread-pool for parallel computations. It employs a visitor-based algorithm dispatch system and policy-driven transformations to decouple data processing logic f