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 एक सांख्यिकीय शिक्षण एल्गोरिदम लाइब्रेरी और फ्रेमवर्क है जो सुपरवाइज्ड और अनसुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग मॉडल्स के कार्यान्वयन प्रदान करता है। यह एक संदर्भ रिपॉजिटरी के रूप में कार्य करता है जो डेटा वर्गीकरण और पैटर्न पहचान के लिए सांख्यिकीय शिक्षण सिद्धांतों को निष्पादन योग्य कोड में अनुवादित करता है। प्रोजेक्ट में संभाव्य मॉडल कार्यान्वयन के लिए विशेष उपकरण हैं, जो इष्टतम मॉडल पैरामीटर्स निर्धारित करने के लिए लाइकलीहुड एस्टिमेशन और बेयसियन मेथड्स का उपयोग करते हैं। इसमें क्रमित डेटा अनुक्रमों में पैटर्न की पहचान करने के लिए एक अनुक्रमिक डेटा लेबलिंग टूल शामिल है और यह रैखिक और गैर-रैखिक बाइनरी वर्गीकरण दोनों का समर्थन करता है। फ्रेमवर्क मशीन लर्निंग क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है, जिसमें क्लस्टरिंग और टॉपिक एनालिसिस के लिए अनसुपरवाइज्ड डेटा एनालिसिस, साथ ही शैक्षणिक ग्रंथ सूची और संदर्भ सामग्रियों की स्वचालित पुनर्प्राप्ति के लिए एक पाइपलाइन शामिल है। प्रोजेक्ट इटरेटिव डेटा एनालिसिस और मॉडल सत्यापन के लिए इंटरैक्टिव नोटबुक को एकीकृत करता है।

whodb एक मल्टी-डेटाबेस मैनेजमेंट इंटरफ़ेस और नोटबुक क्लाइंट है जिसे Postgres, MySQL, MongoDB और Redis सहित विभिन्न इंजनों में डेटा को एक्सप्लोर और प्रबंधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक एकीकृत लेयर के माध्यम से डेटाबेस कनेक्शन, रिकॉर्ड और स्कीमा को प्रबंधित करने के लिए एक ग्राफिकल इंटरफ़ेस के रूप में कार्य करता है। इस प्रोजेक्ट में एक नेचुरल लैंग्वेज क्वेरी इंटरफ़ेस है जो सादे अंग्रेजी को निष्पादन योग्य SQL या NoSQL क्वेरी में बदलने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का उपयोग करता है। यह स्कीमा-अवेयर प्रॉम्प्टिंग द्वारा समर्थित है जो यह सुनिश्चित करने के लिए डेटाबेस मेटाडेटा को मॉडल संदर्भ में इंजेक्ट करता है कि उत्पन्न क्वेरी वास्तविक टेबल परिभाषाओं से मेल खाती हैं। अतिरिक्त क्षमताओं में एक स्कीमा विज़ुअलाइज़र शामिल है जो फॉरेन की मेटाडेटा को इंटरैक्टिव ग्राफ नेटवर्क में बदलता है और मॉक डेटासेट बनाने के लिए एक सिंथेटिक डेटा जनरेटर शामिल है। यह टूल क्वेरी को अनुक्रमिक सेल्स में व्यवस्थित करने के लिए नोटबुक-शैली का निष्पादन मॉडल, CSV और JSON जैसे प्रारूपों के लिए डेटा निर्यात विकल्प और एनवायरनमेंट एडमिनिस्ट्रेशन के लिए एक कमांड लाइन इंटरफ़ेस भी प्रदान करता है।

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 एक पॉलीग्लॉट नोटबुक एनवायरनमेंट और इंटरैक्टिव डॉक्यूमेंट सिस्टम है जिसे एक ही डॉक्यूमेंट के भीतर कई भाषाओं में कोड निष्पादित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक क्रॉस-लैंग्वेज डेटा विश्लेषण टूल और JVM लैंग्वेज IDE के रूप में कार्य करता है, जो उपयोगकर्ताओं को तकनीकी वर्कफ़्लो को प्रोटोटाइप और डॉक्यूमेंट करने के लिए निष्पादन योग्य कोड, रिच टेक्स्ट और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन को संयोजित करने की अनुमति देता है। यह सिस्टम विभिन्न लैंग्वेज रनटाइम्स, जैसे Python और JVM के बीच डेटा और वेरिएबल्स साझा करने की अपनी क्षमता के लिए जाना जाता है। यह रनटाइम्स के बीच ऑब्जेक्ट्स को पास करने के लिए क्रॉस-लैंग्वेज ऑब्जेक्ट कन्वर्ज़न और डेटा रैपिंग का उपयोग करता है, जो मल्टी-लैंग्वेज डेटा वर्कफ़्लो को सक्षम बनाता है। इसके अतिरिक्त, यह स्थानीय या रिमोट क्लस्टर सबमिशन के माध्यम से वितरित डेटा प्रोसेसिंग कार्यों को निष्पादित करने के लिए Apache Spark के साथ एकीकृत होता है। प्लेटफॉर्म डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए क्षमताओं का एक व्यापक सूट प्रदान करता है, जिसमें रनटाइम मॉनिटरिंग के लिए रीयल-टाइम सिंबल टेबल और Vega स्पेसिफिकेशन रेंडरिंग के लिए समर्थन शामिल है। यह कोऑर्डिनेट-आधारित रिज़ॉल्यूशन का उपयोग करके JVM और Python रनटाइम्स के लिए डिपेंडेंसी मैनेज करता है और ऑटो-कंप्लीट और एरर हाइलाइटिंग के साथ IDE-एन्हांस्ड एडिटिंग प्रदान करता है। डॉक्यूमेंट मैनेजमेंट सुविधाओं में एक डायनामिक टेबल ऑफ कंटेंट्स, क्रॉस-नोटबुक कंटेंट सर्च और दूषित फाइलों से डेटा हानि को रोकने के लिए ब्राउज़र-आधारित बैकअप रिकवरी शामिल है।

Jupyter Book is a computational book publisher and static site generator that converts Jupyter notebooks and markdown files into interactive web books and publication-quality PDF documents. It serves as a markdown-based documentation tool that executes embedded code at build time and caches the resulting outputs for static display. The system distinguishes itself by supporting interactive data publications, allowing readers to engage with live computational widgets and launch notebooks in remote execution environments. It extends standard markdown with a system of roles and directives to supp

Gophernotes is a backend implementation of the Jupyter kernel protocol and an interactive runtime that enables the execution of Go language code within notebook environments. It serves as a Go language execution engine, allowing users to integrate Go into polyglot notebooks such as Jupyter and nteract. The project supports the creation of documents that combine executable source code with rich media. It maps internal data types to various formats, including HTML, JSON, LaTeX, PDF, and images, to provide visual representations of execution results. The system covers a range of capabilities in

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