Awesome GitHub RepositoriesNotebook Code Execution

Apache Zeppelin is a web-based notebook platform for interactive data analytics that supports executing code in over 20 languages within a single notebook. It provides a plugin-based interpreter architecture that allows the notebook to be extended with new languages and data sources, and includes a JDBC connector abstraction for connecting to any JDBC-compliant database. The platform also features session-isolated interpreter contexts, enabling separate interpreter instances per notebook or user with support for dependency injection and user impersonation. The platform distinguishes itself th

Papermill is a Jupyter notebook execution engine and parameterization framework designed to run notebooks programmatically. It allows users to inject custom input values into notebooks to execute the same logic across different datasets, transforming interactive notebooks into reproducible data science pipelines. The project functions as a language-agnostic notebook runner and orchestrator, supporting kernels for Python, R, Julia, and Scala. It is distinguished by its cloud-integrated runner capabilities, featuring built-in handlers to read and write notebooks directly to storage providers su

Lihang هي مكتبة وإطار عمل لخوارزميات التعلم الإحصائي توفر تطبيقات لنماذج التعلم الآلي الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف. تعمل كمستودع مرجعي يترجم نظريات التعلم الإحصائي إلى كود قابل للتنفيذ لتصنيف البيانات والتعرف على الأنماط. يتميز المشروع بأدوات متخصصة لتنفيذ النماذج الاحتمالية، باستخدام تقدير الاحتمالية والطرق البايزية لتحديد معلمات النموذج المثلى. ويتضمن أداة لتسمية البيانات التسلسلية لتحديد الأنماط في تسلسلات البيانات المرتبة ويدعم التصنيف الثنائي الخطي وغير الخطي. يغطي إطار العمل مجموعة واسعة من قدرات التعلم الآلي، بما في ذلك تحليل البيانات غير الخاضعة للإشراف للتجميع وتحليل الموضوع، بالإضافة إلى خط معالجة للاسترجاع التلقائي للببليوغرافيا الأكاديمية والمواد المرجعية. يدمج المشروع دفاتر ملاحظات تفاعلية لتحليل البيانات التكراري والتحقق من النموذج.

whodb هي واجهة إدارة متعددة قواعد البيانات وعميل دفاتر ملاحظات مصمم لاستكشاف وإدارة البيانات عبر محركات مختلفة، بما في ذلك Postgres و MySQL و MongoDB و Redis. تعمل كواجهة رسومية لإدارة اتصالات قواعد البيانات والسجلات والمخططات من خلال طبقة موحدة. يتميز المشروع بواجهة استعلام باللغة الطبيعية تستخدم نماذج لغوية كبيرة لترجمة اللغة الإنجليزية البسيطة إلى استعلامات SQL أو NoSQL قابلة للتنفيذ. يتم دعم ذلك من خلال مطالبات واعية بالمخطط (schema-aware) تقوم بحقن بيانات تعريف قاعدة البيانات في سياق النموذج لضمان مطابقة الاستعلامات المنشأة لتعريفات الجداول الفعلية. تشمل القدرات الإضافية مصور مخططات يحول بيانات تعريف المفاتيح الخارجية إلى شبكات رسومية تفاعلية ومولد بيانات اصطناعية لإنشاء مجموعات بيانات تجريبية. توفر الأداة أيضاً نموذج تنفيذ بنمط دفاتر الملاحظات لتنظيم الاستعلامات في خلايا متسلسلة، وخيارات تصدير البيانات بتنسيقات مثل CSV و JSON، وواجهة سطر أوامر لإدارة البيئة.

This project is a collection of transformer natural language processing tutorial notebooks and educational resources. It provides a guide for using the Hugging Face Transformers library through interactive coding exercises and demonstrations. The repository contains ready-to-run Jupyter notebooks that provide practical examples for implementing transformer models. These resources demonstrate how to execute specific natural language processing workflows using pre-trained models. The notebooks cover a range of natural language processing tasks, including text classification, automatic text sum

Polynote هو بيئة دفاتر ملاحظات متعددة اللغات ونظام مستندات تفاعلي مصمم لتنفيذ الكود بلغات متعددة داخل مستند واحد. يعمل كأداة تحليل بيانات عبر اللغات وبيئة تطوير متكاملة (IDE) للغات JVM، مما يسمح للمستخدمين بدمج الكود القابل للتنفيذ، والنصوص الغنية، وتصورات البيانات لنمذجة وتوثيق سير العمل التقني. يتميز النظام بقدرته على مشاركة البيانات والمتغيرات بين بيئات تشغيل لغات مختلفة، مثل Python و JVM. يستخدم تحويل الكائنات عبر اللغات وتغليف البيانات لتمرير الكائنات بين بيئات التشغيل، مما يتيح سير عمل بيانات متعدد اللغات. بالإضافة إلى ذلك، يتكامل مع Apache Spark لتنفيذ مهام معالجة البيانات الموزعة عبر إرسال المهام إلى مجموعات محلية أو بعيدة. توفر المنصة مجموعة شاملة من القدرات لتحليل البيانات وتصورها، بما في ذلك جدول رموز في الوقت الفعلي لمراقبة وقت التشغيل ودعم عرض مواصفات Vega. يدير التبعيات لبيئات تشغيل JVM و Python باستخدام حل يعتمد على الإحداثيات ويوفر تحريراً محسناً عبر IDE مع الإكمال التلقائي وتمييز الأخطاء. تتضمن ميزات إدارة المستندات جدول محتويات ديناميكياً، وبحثاً في محتوى دفاتر الملاحظات، واستعادة النسخ الاحتياطي المستند إلى المتصفح لمنع فقدان البيانات من الملفات التالفة.

Jupyter Book هو ناشر كتب حاسوبية ومولد مواقع ثابتة يقوم بتحويل دفاتر Jupyter وملفات markdown إلى كتب ويب تفاعلية ومستندات PDF بجودة النشر. يعمل كأداة توثيق قائمة على markdown تقوم بتنفيذ الكود المضمن في وقت البناء وتخزين المخرجات الناتجة للعرض الثابت. يتميز النظام بدعم منشورات البيانات التفاعلية، مما يسمح للقراء بالتفاعل مع عناصر واجهة المستخدم الحاسوبية الحية وتشغيل الدفاتر في بيئات تنفيذ بعيدة. يوسع النظام markdown القياسي بنظام من الأدوار والتوجيهات لدعم التأليف العلمي، بما في ذلك رياضيات LaTeX، وإدارة اقتباس المراجع، والمراجع التبادلية المرقمة. تغطي المنصة نطاقاً واسعاً من القدرات بما في ذلك التنسيق الأكاديمي للبراهين والنظريات، وإدارة التخطيط التفاعلي عبر لوحات قابلة للطي، والمراجع المعقدة عبر الأقسام الداخلية والمشاريع الخارجية. كما يوفر أدوات لتنظيم المحتوى من خلال هياكل الكتب الهرمية وجدول محتويات مفصول. يتضمن المشروع أدوات لتكامل استضافة الويب والتحقق من سلامة المحتوى لمسح المراجع المعطلة أثناء عملية البناء.

Gophernotes هو تطبيق خلفي لبروتوكول نواة Jupyter وبيئة تشغيل تفاعلية تتيح تنفيذ كود لغة Go داخل بيئات دفاتر الملاحظات (notebooks). يعمل كمحرك تنفيذ للغة Go، مما يسمح للمستخدمين بدمج Go في دفاتر الملاحظات متعددة اللغات مثل Jupyter و nteract. يدعم المشروع إنشاء مستندات تجمع بين الكود المصدري القابل للتنفيذ والوسائط الغنية. ويقوم بتعيين أنواع البيانات الداخلية إلى تنسيقات مختلفة، بما في ذلك HTML و JSON و LaTeX و PDF والصور، لتوفير تمثيلات مرئية لنتائج التنفيذ. يغطي النظام مجموعة من القدرات بما في ذلك تنفيذ أوامر shell النظام، وإدارة سياقات تنفيذ دفاتر الملاحظات، وربط حزم الطرف الثالث عبر أنظمة تشغيل مختلفة.

Kotlin Jupyter is an interactive computing environment that enables the execution of Kotlin code within Jupyter notebooks. It functions as a kernel for the Java Virtual Machine, providing a platform for data analysis, rapid prototyping, and scientific computing research. The system manages the evaluation of code snippets by compiling them dynamically at runtime, allowing for real-time interaction and variable inspection. The project distinguishes itself through a sophisticated code transformation pipeline that intercepts and modifies user input to support custom syntax and automated logic. It