Awesome GitHub RepositoriesQuantum Circuit Design

هذا المشروع عبارة عن دليل شامل منسق من قبل المجتمع ينظم مشهداً واسعاً من مكتبات وأطر عمل وأدوات برمجيات Python. يعمل كقاعدة معرفية مركزية مصممة لتسهيل التنقل في النظام البيئي وتسريع اكتشاف المطورين عبر دورة حياة تطوير البرمجيات بأكملها. يتميز الدليل بتوفير فهرس منظم للموارد مصنف حسب المجال التقني، بدءاً من أدوات التطوير الأساسية وصولاً إلى المجالات الهندسية المتخصصة. ويغطي قدرات عالية المستوى بما في ذلك الذكاء الاصطناعي، وعلوم البيانات، وتطوير الويب، وإدارة البنية التحتية، مما يسمح للمطورين بتحديد حلول موثوقة لتحديات تقنية محددة. يشمل المشروع نطاقاً واسعاً من القدرات، بما في ذلك أدوات إدارة التبعيات، والتحليل الثابت للكود، والاختبار الآلي. كما يقوم بفهرسة موارد تخزين البيانات المستمرة، وأوركسترا البنية التحتية السحابية، وتطوير الواجهات، مما يوفر مرجعاً موحداً لبناء وصيانة الأنظمة البرمجية المعقدة.

The AWS Cloud Development Kit is an infrastructure-as-code framework that enables developers to define and provision cloud resources using familiar programming languages. By utilizing construct-based synthesis, it translates high-level, object-oriented code into declarative templates, allowing for the automated management of complex cloud environments through a centralized, code-driven control plane. The framework distinguishes itself through its ability to model infrastructure as a dependency-aware resource graph, ensuring that components are provisioned and updated in the correct order. It

Boto3 is the AWS SDK for Python, providing a programmatic interface for managing and automating AWS cloud infrastructure and services. It serves as a cloud management API client and resource manager for provisioning, configuring, and scaling virtual servers, databases, and storage. The library enables the implementation of infrastructure-as-code through declarative templates and scripts, allowing for the deployment of identical resource stacks across multiple accounts and geographic regions. It also provides a framework for coordinating distributed workflows, serverless functions, and contain

jetson-inference is a set of libraries and tools for executing optimized deep learning models on embedded GPU hardware. Its primary purpose is to enable real-time computer vision and AI inference at the edge with low latency and high throughput. The project distinguishes itself through high-performance streaming analytics and the ability to execute concurrent AI pipelines on auto-grade silicon. It provides specialized support for multi-sensor stream processing, utilizing zero-copy data transport to load camera frames directly into GPU memory. The codebase covers a broad surface of capabiliti

Qiskit is a quantum computing software development kit used for designing, simulating, and executing quantum circuits on physical hardware and simulators. It functions as a quantum algorithm framework, a circuit simulator, and a vendor-agnostic hardware interface for dispatching workloads across diverse providers. The project features a quantum circuit transpiler that optimizes abstract designs to match the specific basis gates and qubit connectivity of target hardware. It employs a pass-based transpilation pipeline and symbolic instruction translation to convert high-level circuits into hard

A bytecode optimizer for Android apps

xq-py هي مكتبة حوسبة كمومية عددية ومحاكي برمجيات يستخدم لتنفيذ الخوارزميات الكمومية. تعمل كآلة افتراضية كمومية تحاكي الدوائر الكمومية ومتجهات الحالة من خلال استخدام الجبر الخطي ومصفوفات الأعداد المركبة. يوفر المشروع بيئة افتراضية لتطوير والتحقق من المنطق الكمومي. ويقوم بنمذجة أنظمة الكيوبتات المتعددة باستخدام توسيع حاصل الضرب الموتر وتطبيقات البوابات الوحدوية لمحاكاة متجهات الحالة الكمومية وحساب انهيار الحالة الاحتمالي. يتم دعم المحاكاة بواسطة واجهة خلفية عددية تتعامل مع تحويلات الحالة القائمة على المصفوفة ورياضيات الفاصلة العائمة المطلوبة لمحاكاة الحوسبة الكمومية.

Cirq هو إطار عمل للحوسبة الكمومية بلغة Python يُستخدم لتصميم ومحاكاة وتنفيذ الدوائر الكمومية على أجهزة الكموم ذات النطاق المتوسط الصاخب (NISQ). يعمل كمحاكي للدوائر الكمومية ونموذج للضوضاء، بالإضافة إلى أداة لتنفيذ الخوارزميات الكمومية. يوفر إطار العمل واجهة متخصصة لأجهزة NISQ، مما يسمح للمستخدمين بتعيين الدوائر الكمومية المنطقية إلى طوبولوجيا الأجهزة الفعلية مع التحقق من اتصال الأجهزة وقيود البوابات. ويتميز من خلال نمذجة الضوضاء المتكاملة، وتطبيق قنوات إزالة الاستقطاب والتخميد لمحاكاة فك الترابط والأخطاء الموجودة في المعالجات الكمومية الحقيقية. يغطي المشروع مجموعة واسعة من الإمكانيات، بما في ذلك تصميم الدوائر الكمومية، وتكامل الأجهزة، ومحاكاة الحالة. ويتضمن أدوات لتحليل البوابات، وتعيين طوبولوجيا الأجهزة، وتنفيذ الإجراءات الكمومية الأساسية مثل تحويلات فوريه والبحث في البيانات غير المهيكلة. بالإضافة إلى ذلك، يوفر أدوات تحليلية لحساب الحالة الأرضية الجزيئية وقياس دقة الأجهزة.

Chisel is a hardware construction language and description tool used to define digital circuits. It functions as a generator that converts high-level hardware descriptions into synthesizable Verilog code for use in ASIC and FPGA design. The project enables the creation of parameterizable hardware templates and reusable digital components. It leverages functional and object-oriented programming patterns to transform complex circuit representations into finalized hardware descriptions. The toolset covers the register-transfer level design workflow, allowing users to model digital circuits usin

Yosys هو أداة تركيب منطق رقمي وتركيب RTL تحول كود لغة وصف الأجهزة إلى تمثيلات على مستوى البوابة محسنة. تعمل كمحسن منطق أجهزة وأداة تحقق رسمية، مما يوفر إطار عمل لتحويل تمثيلات الدوائر العامة إلى خلايا مكتبة تقنية محددة لمنصات الأجهزة المستهدفة. يخدم المشروع كأداة أتمتة تصميم الأجهزة من خلال بيئة قابلة للبرمجة تُستخدم لتنفيذ تسلسلات من أوامر التركيب. تسمح هذه الأتمتة بإدارة سير عمل الأجهزة الرقمية المعقدة، ودمج تركيب تصميم RTL مع تعيين خلية التكنولوجيا. تشمل قدرات التحقق والتحليل الخاصة به فحص النموذج الرمزي والتحقق من تكافؤ التصميم. تدعم هذه الأدوات التحقق الرسمي من الأجهزة من خلال فحص خصائص السلامة والحيوية وإنشاء مقاعد اختبار المحاكاة لضمان مطابقة التصميمات لمواصفاتها الأصلية.

ruvector هو مخزن متجهات وقاعدة بيانات رسومية مبني بلغة Rust، مصمم للاستدلال المحلي وعمليات البحث عن أقرب جار. يستخدم بنية قاعدة بيانات المتجهات الرسومية وفهرس الشبكات العصبية الرسومية لتحسين ترتيب نتائج البحث من خلال الانتباه الهيكلي. يتضمن النظام محاكي دوائر كمومية معزز بالأجهزة لتنفيذ محاكاة متجهات الحالة وأنماط البحث المعقدة، إلى جانب محرك استدلال WebAssembly لتشغيل البحث عن المتجهات وتنفيذ النماذج مباشرة داخل متصفحات الويب. يستخدم المشروع تنسيق حاوية معرفي يجمع النماذج والبيانات ونواة صغيرة قابلة للإقلاع في ملف ثنائي واحد للنشر. كما يتميز بأدوات متخصصة لتهيئة النماذج، بما في ذلك طريقة لدمج الأوزان لمنع النسيان الكارثي وآلية محول خفيفة الوزن لتكييف الأوزان بشكل فوري. يغطي النظام نطاقاً واسعاً من القدرات بما في ذلك البحث عن المتجهات المعزز بالأجهزة، والاستعلام عن العلاقات الرسومية، وتحليل المستندات العلمية لاستخراج LaTeX و MathML. كما يوفر تسلسل شهادات التشفير للتحقق من تغييرات البيانات، ومزامنة البيانات الوصفية القائمة على Raft لضمان التوافر العالي، وضغط البيانات متعدد الدقة لإدارة تكاليف التخزين.

Quantum is a quantum development framework that provides a hybrid quantum-classical workflow for coordinating execution between classical host languages and quantum processors. It includes a quantum hardware simulator for modeling state evolution and a library of quantum algorithms for tasks such as integer factorization, database search, and quantum arithmetic. The project offers specialized tools for quantum hardware characterization and error correction to manage noise and decoherence. It provides resource estimation modeling to calculate the qubit count and gate depth required to execute

هذا المشروع عبارة عن مورد تعليمي شامل ودليل تدريبي لبناء وتدريب ونشر نماذج تعلم الآلة باستخدام TensorFlow 2. يعمل كدليل تعليمي منظم يغطي مفاهيم التعلم العميق الأساسية، بما في ذلك معماريات الشبكات العصبية، والاشتقاق التلقائي، وعمليات الموترات (Tensors). يوفر الدليل توجيهات تقنية حول تحسين كفاءة التنفيذ من خلال إدارة ذاكرة GPU، والتدريب الموزع، وتكميم النماذج (Model Quantization). كما يتضمن أدلة مفصلة لبناء خطوط معالجة بيانات عالية الأداء وتصدير النماذج لخوادم الإنتاج، والأجهزة المحمولة، ومتصفحات الويب. تغطي المادة مجموعة واسعة من القدرات، بما في ذلك تطوير النماذج باستخدام الشبكات التلافيفية (CNN) والمتكررة (RNN)، وتنفيذ دوال خسارة وطبقات مخصصة، واستخدام النماذج المدربة مسبقاً للتعلم بنقل المعرفة (Transfer Learning). كما يتناول استراتيجيات النشر للأجهزة الطرفية (Edge Devices) واستخدام بيئات التشغيل السحابية لتسريع العتاد. تم تنفيذ المادة كمجموعة من دفاتر Jupyter Notebooks.

atopile is an electronic design automation software and hardware description language that enables the definition of electronic circuits and components as code. It functions as a modular electronics framework and a compiler that transforms programmatic circuit definitions into a normalized model and KiCad project files for physical layout. The system distinguishes itself through automated hardware design automation, using a constraint-based value solver to calculate required component values and validate electrical specifications during the build process. It employs a modular approach to hard

This project is a quantum computing educational resource and implementation library. It provides a collection of interactive notebooks and guides designed for learning quantum programming, developing algorithms, and simulating quantum circuits. The resource includes tutorials for implementing standard quantum algorithms and creating custom circuit passes. It specifically covers quantum hardware control, providing instructions on scheduling raw microwave or laser pulses to implement precise gates at the physical layer. The materials cover the broader surface of quantum circuit design, includi

Torchquantum is a tensor-based quantum machine learning library and simulation engine that integrates parameterized quantum circuits directly into PyTorch training pipelines. It enables the construction of hybrid quantum-classical neural networks where quantum operations function as differentiable layers within standard deep learning architectures. The framework computes analytical parameter gradients using native automatic differentiation engines and parameter-shift rules, facilitating end-to-end training and backpropagation. It supports tensor-based quantum state vector simulations, specia