Awesome GitHub RepositoriesTabular Data Managers

sc-im هو برنامج جداول بيانات بواجهة مستخدم نصية ومدير بيانات. يوفر بيئة تعتمد على لوحة المفاتيح لإجراء العمليات الحسابية وإدارة شبكات البيانات داخل واجهة سطر الأوامر. التطبيق قابل للبرمجة، ويدعم وظائف مخصصة، ومشغلات تعتمد على الأحداث، ودمج نصوص خارجية لأتمتة مهام الحساب. كما يسمح بتحميل وحدات مجمعة خارجية في وقت التشغيل لتوسيع إمكانياته الرياضية. يغطي النظام إدارة البيانات من خلال فرز الصفوف، والتصفية، وحسابات المجاميع الفرعية. ويدعم قابلية التشغيل البيني للبيانات عبر استيراد وتصدير تنسيقات CSV وTAB وMarkdown وXLSX. تشمل الإمكانيات الإضافية وضع تنفيذ غير تفاعلي لمعالجة البيانات بدون واجهة والقدرة على إرسال البيانات إلى برامج رسم بياني خارجية للتصور.

Danfo.js هي مكتبة لتحليل البيانات والمعالجة المسبقة لـ JavaScript توفر هياكل بيانات مصنفة عالية الأداء. تنفذ إطارات البيانات (DataFrames) والسلاسل لتمكين تحليل البيانات المعقد، والحوسبة الإحصائية، ومعالجة البيانات الجدولية المهيكلة. تعمل المكتبة كمكتبة للمعالجة المسبقة لتعلم الآلة، حيث تقدم أدوات لتشفير التسميات الفئوية، والتشفير الأحادي (One-hot encoding)، وتوسيع نطاق الميزات الرقمية وتوحيدها. تسهل بشكل خاص تحويل هياكل البيانات المصنفة إلى tensors لتدريب النماذج وتقييمها. تغطي المكتبة مجموعة واسعة من القدرات بما في ذلك الإحصاءات الوصفية، والعمليات العلائقية مثل الدمج والربط، ومعالجة السلاسل الزمنية. تتضمن أدوات لتنظيف البيانات، والتصفية، والتجميع، بالإضافة إلى واجهة مرئية لإنشاء مخططات ورسوم بيانية تفاعلية مباشرة من إطارات البيانات. يدعم النظام استيراد وتصدير البيانات عبر تنسيقات CSV وJSON وExcel.

Tablib is a Python library designed for importing, exporting, and manipulating tabular datasets. It functions as a multi-format data converter and manager, allowing users to move information between different file standards. The library supports data transformation across CSV, JSON, YAML, and Excel formats. It provides a programmatic interface to manage these datasets by adding rows, filtering columns, and segregating records. The system uses a common internal representation and adapter-based mapping to normalize diverse input sources. This allows for consistent reading and writing routines

Rivet هو مصمم سير عمل LLM مرئي ومحرك تنسيق وكلاء الذكاء الاصطناعي. يعمل كبيئة تطوير لبناء خطوط أنابيب التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) ومكتبة TypeScript لتضمين الرسوم البيانية المرئية للذكاء الاصطناعي ومنطق المطالبات في تطبيقات JavaScript. يتميز النظام بمحرر قائم على العقد يربط تدفق البيانات بين النماذج اللغوية، وقواعد بيانات المتجهات، وواجهات برمجة التطبيقات الخارجية. يوفر أدوات متخصصة لهندسة المطالبات، بما في ذلك واجهات لتحسين المطالبات التكراري واختبار A/B لتحسين جودة استجابة النموذج. تغطي المنصة مجموعة واسعة من القدرات، بما في ذلك تنفيذ الرسم البياني الموجه مع دعم المعالجة المتوازية والحلقات، والمراقبة الشاملة لتصحيح أخطاء الحالة في الوقت الفعلي وإعادة تشغيل التنفيذ، وأطر الاختبار المؤتمتة للتحقق من سلوك الوكيل من خلال مجموعات التحقق. كما يتضمن دعمًا لنسخ الصوت والاستدلال، بالإضافة إلى بنية إضافات لتعريف العقد المخصصة. يتم تخزين الرسوم البيانية للمنطق كملفات YAML لتمكين التحكم في الإصدار والتعاون.

هذا المشروع عبارة عن مجموعة أدوات لتحليل الصور الحيوية في Python مصممة لمعالجة وتحليل صور المجهر والصور الطبية. يوفر مجموعة من الأدوات لقياس الصور، وتجزئة الصور الطبية، وسير عمل التصوير الحيوي العام. تتضمن المجموعة إمكانيات متخصصة لقياس البيانات البيولوجية، مثل قياس تعقيد تفرع الخلايا العصبية عبر تحليل Sholl، وحساب توزيعات أحجام الجسيمات، وتتبع مساحة الجروح في اختبارات الخدش. كما يتميز بمكتبة لتجزئة الصور الطبية تنفذ معماريات U-Net لعزل الهياكل التشريحية في البيانات ثلاثية الأبعاد، وتستخدم شبكات الخصومة التوليدية (GANs) لإنشاء صور علمية اصطناعية لزيادة حجم مجموعات البيانات. بشكل عام، يغطي المشروع بدائيات معالجة الصور بما في ذلك إزالة الضوضاء، وتحسين التباين، والتحويلات المورفولوجية. ويوفر أدوات لإدارة مجموعات البيانات لتحويل التعليقات التوضيحية بين تنسيقات COCO و YOLO والأقنعة الثنائية، بالإضافة إلى أدوات تعلم الآلة لتدريب الشبكات العصبية وتنفيذ نقل الأوزان القائم على المشفرات التلقائية (autoencoders). يتم توفير سير عمل التحليل كسلسلة من دفاتر Jupyter التفاعلية.

Mapshaper هي أداة لمعالجة وتبسيط وتحويل البيانات المتجهة الجغرافية، متاحة كواجهة سطر أوامر، وأداة متصفح ويب، ومكتبة Node.js. تعمل كمسقط للإحداثيات، ومحول للبيانات المتجهة، ومحسن لأصول خرائط الويب مصمم لتحويل مجموعات البيانات المكانية بين أنظمة مرجعية إحداثية وتنسيقات ملفات مختلفة. يتميز المشروع بتبسيط الهندسة مع الحفاظ على الطوبولوجيا، مما يقلل من عدد الرؤوس مع الحفاظ على الحدود المشتركة لمنع الفجوات والتداخلات. كما يعمل على تحسين الأصول للويب من خلال تكميم الإحداثيات وتصفية السمات لتقليل أحجام الملفات. يغطي النظام مجموعة واسعة من الإمكانيات، بما في ذلك إعادة إسقاط الإحداثيات باستخدام سلاسل PROJ ورموز EPSG، وتحويل البيانات عبر تنسيقات مثل Shapefile وGeoJSON وTopoJSON وGeoPackage وKML. ويوفر أدوات معالجة هندسية واسعة النطاق للتخزين المؤقت، والقص، والإذابة، وإصلاح الطوبولوجيا، بالإضافة إلى أدوات إدارة البيانات لربط السمات وتصفيتها وتحويلها. بالإضافة إلى ذلك، يتضمن ميزات تصور لتوليد صادرات SVG مصممة، وشبكات إحداثيات، وخرائط رموز متناسبة. يمكن دمج إمكانيات المعالجة المكانية مباشرة في تطبيقات JavaScript وخطوط أنابيب البناء عبر مكتبة Node.js الخاصة به.