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This project is a collection of foundational machine learning algorithms and data science tools implemented in Python. It focuses on building the logic of these tools using basic programming primitives rather than relying on specialized libraries. The implementation covers several core domains, including a linear algebra library for matrix and vector operations, a statistical analysis toolkit for probability and hypothesis testing, and a framework for map-reduce distributed processing. It also includes implementations for natural language processing, graph theory for network analysis, and var

Oasis ist ein LLM-gestützter Multi-Agenten-Sozialsimulator und ein Forschungstool zur Untersuchung synthetischer sozialer Phänomene. Es fungiert als Plattform für synthetische soziale Netzwerke, die die Infrastruktur sozialer Seiten – einschließlich Benutzerprofilen, Follow-Beziehungen und Mechanismen zur Inhaltsentdeckung – repliziert, um menschenähnliches soziales Verhalten in großem Maßstab zu modellieren. Das Framework orchestriert große Agentenpopulationen und unterstützt bis zu eine Million autonome Agenten. Es zeichnet sich dadurch aus, dass es Ausgaben von Sprachmodellen durch einen Tool-Calling-Orchestrator in konkrete soziale Aktionen und externe Tool-Ausführungen übersetzt, während es eine zeitbeschleunigte Simulationsuhr verwendet, um Ereignissequenzen von der Echtzeit zu entkoppeln. Das System deckt breite Funktionsbereiche ab, darunter die Modellierung sozialer Plattformen, graphbasierte Kartierung sozialer Netzwerke und algorithmische Inhaltsempfehlungen. Es bietet spezialisierte Forschungstools für die Modellierung von Informationsverbreitung, die Analyse von Gruppenpolarisierung und Agenten-Interviews, unterstützt durch persistentes Aktivitäts-Logging für retrospektive Datenanalysen. Das Projekt ist in Python implementiert.

Recommendable ist eine Ruby-Bibliothek, die darauf ausgelegt ist, Empfehlungs-Engines direkt in Datenbank-gestützte Anwendungen zu integrieren. Sie bietet ein Framework zur Verfolgung von Benutzerinteraktionen wie Likes, Dislikes und Bookmarks, um detaillierte Interessenprofile zu erstellen und personalisierte Inhaltsempfehlungen zu generieren. Die Engine zeichnet sich durch die Nutzung von Collaborative Filtering aus, um Beziehungen zwischen Elementen basierend auf überschneidendem Benutzerverhalten zu identifizieren. Sie unterstützt sowohl personalisierte Vorschläge, die auf individuelle Präferenzen zugeschnitten sind, als auch aggregierte Beliebtheitsrankings, die trendige Inhalte über den gesamten Datensatz hinweg hervorheben. Das System verwaltet rechenintensive Aufgaben durch asynchrone Hintergrundverarbeitung, wodurch sichergestellt wird, dass Ähnlichkeits-Scoring und Empfehlungs-Updates die Anwendungsreaktionsfähigkeit nicht beeinträchtigen. Entwickler können die Engine mithilfe von Lifecycle-Hooks weiter erweitern, die benutzerdefinierte Geschäftslogik auslösen, wenn sich Benutzerpräferenzen ändern, oder durch manuelle Initiierung von Neuberechnungen außerhalb der standardmäßigen automatisierten Queues.