Awesome GitHub RepositoriesRelationship Pattern Analysis

WechatRealFriends es un auditor de relaciones de contacto y analizador de grafos sociales para WeChat. Supervisa los estados de amistad para identificar amistades unidireccionales y detectar si los contactos han eliminado o bloqueado una cuenta. La herramienta utiliza el protocolo de iPad para realizar consultas silenciosas, recuperando el estado de la relación mediante solicitudes al servidor que no activan notificaciones al par remoto. Esto permite la identificación de contactos no mutuos mediante un análisis de relaciones sin estado. El proyecto proporciona capacidades para la limpieza de grafos sociales, incluyendo la capacidad de etiquetar contactos anormales y aplicar etiquetas de metadatos para facilitar la eliminación masiva de usuarios de una lista de contactos.

FalkorDB is a high-performance graph database management system and vector graph database. It serves as a knowledge graph construction tool and a GraphRAG knowledge store, integrating structured property graphs with vector search to provide grounded context for large language models. The engine is designed as a multi-tenant graph engine, capable of hosting thousands of isolated datasets within a single instance. The system distinguishes itself by using linear algebra for query execution, treating relationship tensors as matrix multiplications to achieve low-latency multi-hop traversals. It ut

BloodHound is an identity risk management platform and graph-based attack path analyzer used to map identity relationships and permissions in Active Directory. It functions as a security tool for auditing directory services, uncovering unintended privilege relationships, and visualizing sequences of permissions that can lead to domain compromise. The project differentiates itself as a comprehensive adversary emulation framework that coordinates remote agents and executes post-exploitation commands. It includes a reverse proxy for bypassing multi-factor authentication via real-time session hij

Este proyecto es una colección de notebooks educativos y flujos de trabajo computacionales diseñados para quimioinformática y ciencia de datos moleculares. Proporciona un entorno estructurado para procesar estructuras químicas, realizar identificación de scaffolds y ejecutar enumeración de reacciones mediante representaciones de datos estandarizadas. El kit de herramientas se distingue por integrar técnicas de clustering estadístico y visualización para interpretar la diversidad química dentro de grandes datasets. Soporta flujos de trabajo de investigación avanzados permitiendo el análisis de relaciones estructura-actividad y la evaluación de interacciones de unión proteína-ligando, cerrando la brecha entre datos moleculares crudos y modelado predictivo. El repositorio cubre un amplio rango de capacidades informáticas, incluyendo la transformación de datos moleculares en vectores numéricos para machine learning y la ejecución de pipelines de procesamiento de datos automatizados. Estas herramientas facilitan el entrenamiento y validación de modelos predictivos para pronosticar propiedades físicas y químicas. El proyecto se distribuye como una serie de notebooks interactivos que sirven como guía práctica para aplicar métodos computacionales basados en Python a la investigación química y el descubrimiento de fármacos.