وب سرویس مجید
کاربرد: این پروژه شامل ابزارهای پایه برای پردازش زبان طبیعی با استفاده از PyTorch است و به توسعهدهندگان کمک میکند تا مدلهای NLP را سریعتر و راحتتر پیادهسازی کنند. ️ در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی داری روی پروژههای یادگیری ماشین و پردازش متن با PyTorch کار میکنی و نیاز به ماژولهای آماد ...
کاربرد: این پروژه شامل کد و دادههای کتاب Natural Language Processing with PyTorch از انتشارات O'Reilly هست که به آموزش پردازش زبان طبیعی با استفاده از کتابخانه PyTorch میپردازه. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ اگر دنبال یادگیری مدلهای یادگیری عمیق برای متن هستی، مثل شبکههای عصبی بازگشتی (RNN)، ت ...
این یک پیادهسازی به زبان PyTorch از مدل زبان ترنسفورمرِ تنظیمشده توسط OpenAI است که امکان استفاده از وزنهای پیشآموزشدیده آنها را فراهم میکند. همچنین یک اسکریپت برای وارد کردن وزنهای پیشآموزشدیده توسط OpenAI در اختیار قرار میدهد. کاربرد: این مدل برای وظایف پردازش زبان طبیعی (NLP) مثل تولید ...
این پروژه شامل مجموعهای از مدلهای پیشآموزشدیده و دادههای استاندارد در پایتورچ است که برای توسعه و تست سریع مدلهای یادگیری عمیق طراحی شده. کاربرد: این مخزن به توسعهدهندگان و محققان کمک میکند تا بدون نیاز به پیادهسازی دوباره مدلها یا دانلود دستی دادهها، به سرعت آزمایشهای خود را راهاندازی ...
این یک کتابخانه مبتنی بر PyTorch برای تشخیص وضعیت بدن انسان در تصاویر دو بعدی (2D Human Pose Estimation) است. کاربرد: این ابزار به تو کمک میکنه تا مفصلهای بدن انسان مثل زانو، آرنج، شانه و سر را در تصاویر یا ویدیوها تشخیص بدی و موقعیتشون رو روی تصویر مشخص کنی. ️️ در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ و ...
این یک الگوی قابل گسترش برای پروژههای PyTorch است که ساختار منظم و حرفهای به توسعهدهندگان میدهد تا بتوانند به راحتی پروژههای یادگیری عمیق خود را مدیریت کنند. کاربرد: این الگو به شما کمک میکند تا پروژههای PyTorch را با ساختار تمیز، قابل نگهداری و قابل تست پیادهسازی کنید. مناسب برای تحقیقات، ت ...
این پروژه پیادهسازی کاغذهای مهم در زمینه پاسخدهی به سوال (Question Answering) با استفاده از PyTorch را ارائه میدهد. کاربرد: این مجموعه برای توسعهدهندگان و محققانی که میخواهند مدلهای پیشرفته پاسخدهی به سوال را درک، آموزش و ارزیابی کنند، بسیار مفید است. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی به ...
این پروژه یک پیادهسازی دقیق و بهینه از معماری ResNet برای مجموعه دادههای CIFAR10 و CIFAR100 در PyTorch است که با توضیحات ارائهشده در مقاله اصلی ResNet مطابقت دارد. کاربرد: این کد برای آموزش و ارزیابی مدلهای ResNets (نسخه کوچکشده ResNet) روی دادههای تصویری کوچک مثل CIFAR10/100 مناسب است. ایدهآ ...
کاربرد: این پروژه یک پیادهسازی دقیق و کاربردی از مدل RetinaNet در چارچوب PyTorch است که برای تشخیص اشیاء (object detection) طراحی شده. با استفاده از مکانیزم Focal Loss، توانایی بالایی در تشخیص اشیاء کوچک و متراکم دارد و دقت خوبی در دستهبندی و مکانیابی اشیاء فراهم میکند. در چه شرایطی بهتره استفاد ...
این پروژه یک پیادهسازی تمیز و کارآمد از روشهای یادگیری تقویتی عمیق با استفاده از PyTorch است. کاربرد: این کتابخانه برای پیادهسازی و آزمایش الگوریتمهای پیشرفته یادگیری تقویتی مثل TRPO، PPO، A2C و همچنین GAIL (یادگیری تقلید مولد مخالفانه) مناسب است. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی به دنبال یک ...
این کتابخانه یک افزونه برای PyTorch است که عملیاتهای scatter بهینهشده و بسیار سریعی را ارائه میدهد. کاربرد: این کتابخانه برای انجام عملیاتهای تجمیع (مثل جمع، ماکسیمم، میانگین و غیره) روی دادههای پراکنده (scatter/gather) در تنسورها طراحی شده. این عملیاتها در مدلهای یادگیری ماشین، بهویژه در شب ...
کاربرد: این پروژه شامل پیادهسازی مدلهای سگمنتیشن معنایی، مجموعه دادهها و توابع زیان در PyTorch است. به کمک این کتابخانه میتونی به راحتی مدلهای مختلفی مثل DeepLab، FCN و PSPNet رو اجرا کنی و برای پروژههای تشخیص پیکسلی آموزش بدی. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ اگر داری روی پروژههای بینایی ماشی ...
کاربرد: این پروژه یک کتابخانه مبتنی بر PyTorch برای انجام تقسیمبندی معنایی (Semantic Segmentation) در تصاویر است. این کار شامل شناسایی و دستهبندی هر پیکسل در تصویر به یک دسته خاص (مثل آسمان، ماشین، انسان و غیره) میشود که در کاربردهای بینایی ماشین مثل خودروهای خودران و تحلیل تصاویر پزشکی بسیار مهم ...
کاربرد: این پروژه آموزشهای گامبهگامی برای شروع کار با PyTorch و TorchText در زمینه تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) ارائه میدهد. ایده اصلی، کمک به توسعهدهندگان و دانشجویان برای ساخت مدلهای یادگیری عمیق جهت تشخیص احساسات مثبت یا منفی در متن (مثل نظرات کاربران) است. در چه شرایطی بهتره استفاده ...
چه کاری انجام میده؟ این پروژه یک چارچوب متنباز برای پیادهسازی مدلهای seq2seq (دنباله به دنباله) در PyTorch فراهم میکنه. این چارچوب به توسعهدهندگان کمک میکنه تا مدلهایی برای ترجمه ماشینی، خلاصهسازی متن، تبدیل متن به گفتار و سایر وظایف مبتنی بر دنباله بسازند. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وق ...
این پروژه شامل آموزشهای عملی برای پیادهسازی مدلهای sequencetosequence (دنباله به دنباله) با استفاده از PyTorch و TorchText است. کاربرد: این مجموعه برای یادگیری و پیادهسازی مدلهای پردازش زبان طبیعی (NLP) مثل ترجمه ماشینی، تبدیل متن به متن، خلاصهسازی متن و چتباتها کاربرد دارد. در چه شرایطی بهت ...
این یک پیادهسازی PyTorch از الگوریتم Soft ActorCritic (SAC) است که یک روش یادگیری تقویتی عمیق است. این الگوریتم ترکیبی از روشهای مبتنی بر ارزش و سیاست است و با حفظ تعادل بین اکتشاف و بهرهبرداری، عملکرد قویای در محیطهای پیچیده دارد. کاربرد: این پروژه برای توسعهدهندگان و محققانی که میخواهند الگ ...
این یک کتابخانهٔ افزایشی برای PyTorch است که عملیات بهینهسازیشدهٔ ماتریسهای پراکنده (Sparse) با قابلیت Autograd را ارائه میدهد. این ابزار به توسعهدهندگان اجازه میدهد تا از ماتریسهای پراکنده بهصورت کارآمد در شبکههای عصبی استفاده کنند، بدون اینکه قربانی مصرف حافظه یا کاهش سرعت پردازش شوند. کا ...
این یک پیادهسازی مدرن از مدل SRGAN با استفاده از کتابخانه PyTorch است که برای افزایش وضوح تصاویر (SuperResolution) طراحی شده. کاربرد: این مدل برای تبدیل تصاویر با وضوح پایین به تصاویر با وضوح بالاتر استفاده میشه، بهگونهای که جزئیات بیشتری اضافه میکنه و تصویر طبیعیتر به نظر میرسه. ️ در چه شرایط ...
این پروژه یک پیادهسازی قدرتمند از مدل SSD و SSDlite با استفاده از PyTorch است که از معماریهای معروفی مثل MobileNetV1، MobileNetV2 و VGG پشتیبانی میکند. کاربرد: این کتابخانه برای تشخیص اشیاء در تصاویر استفاده میشه و به خصوص برای دستگاههای تلفن همراه و سیستمهای کممصرف مناسب است، چون از مدلهای ...
این یک کتابخانه ساده و کارآمد در پایتون است که تابع زیان SSIM (Similarity Structural Index) را در PyTorch پیادهسازی میکند. کاربرد: این ماژول برای محاسبه کیفیت تصویر در وظایف یادگیری ماشین مانند بازسازی تصویر، افزایش وضوح (superresolution)، حذف نویز و تبدیل تصویر استفاده میشه. برخلاف تابع زیان MSE ...
این پروژه یک پیادهسازی کامل از مدل Stable Diffusion به صورت دستی و از صفر در PyTorch است، بدون استفاده از کتابخانههای آماده یا مدلهای از پیش آموزش دیده. کاربرد: این پروژه برای کسانی مناسب است که میخواهند درک عمیقی از نحوه کار Stable Diffusion داشته باشند — از ساختار شبکههای تبدیلی (Transformer) ...
این پروژه یک راهنمای گامبهگام برای یادگیری یادگیری عمیق با PyTorch است که بهصورت کتاب آموزشی تنظیم شده و مناسب مبتدیان و کسانی است که میخواهند از صفر شروع کنند. کاربرد: این مخزن به شما کمک میکند تا مفاهیم پایه و پیشرفته یادگیری عمیق را با استفاده از کتابخانه PyTorch بهصورت عملی و گامبهگام فر ...
کاربرد: این کتابخانه یک ابزار قدرتمند برای پیادهسازی Generative Adversarial Networks (GANs) در پایتون با استفاده از PyTorch است. این ابزار به محققان و توسعهدهندگان کمک میکند تا مدلهای مختلف GAN را برای تولید تصاویر شرطی و بدون شرط آزمایش و مقایسه کنند. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی داری ر ...
کاربرد: این پروژه یک راهنمای سبک نا رسمی و مجموعهای از بهترین روشها برای نوشتن کد تمیز، خوانا و قابل نگهداری در PyTorch است. این راهنما به توسعهدهندگان کمک میکند تا از الگوهای کدنویسی استاندارد و بهینه در پروژههای یادگیری ماشین و شبکههای عصبی استفاده کنند. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی ...
کاربرد: این ابزار به تو کمک میکنه تا خلاصهای از مدل شبکه عصبی خودت در پایتورچ داشته باشی، دقیقاً مثل دستور model.summary() در کِراس این خلاصه شامل اطلاعاتی مثل نام لایهها، ابعاد ورودی و خروجی، و تعداد پارامترهای هر لایه میشه در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی داری یه مدل پیچیده میسازی و میخوا ...
این یک چارچوب استاندارد برای ساخت مدلهای یادگیری عمیق برای دادههای جدولی (tabular) با استفاده از PyTorch است. کاربرد: این کتابخانه به تو اجازه میدهد تا به راحتی مدلهای شبکه عصبی را بر روی دادههای ساختاریافته (مثل دیتاستهای CSV) آموزش بدی، بدون اینکه نیاز باشه تمام جزئیات پیادهسازی رو خودت بنو ...
این یک کتابخانهٔ پایتونی برای تسهیل توسعهٔ سریع مدلهای یادگیری عمیق با پایتورچ است. ️ کاربرد: این ابزار به شما کمک میکنه تا در فرآیند تحقیق و توسعه (R&D) سریعتر پیش برید، آزمایشهای مختلفی رو راحتتر انجام بدید و در مسابجاتی مثل کَگل (Kaggle) عملکرد بهتری داشته باشید. در چه شرایطی بهتره استفاده ب ...
این یک پیادهسازی از مدل ترنسفورمر با استفاده از PyTorch است که بر اساس مقاله معروف Attention is All You Need ساخته شده. کاربرد: این پروژه برای درک و استفاده از معماری ترنسفورمر در پردازش زبان طبیعی (NLP) مناسب است. میتونی باهاش مدلهای ترجمه، خلاصهسازی، یا تولید متن بسازی. در چه شرایطی بهتره استف ...
این پروژه یک الگوی آماده برای استفاده از مدلهای ترنسفورمر در وظایف دستهبندی متن است. بر پایه کتابخانه PyTorchTransformers از HuggingFace ساخته شده و امکان آموزش مدلهای معروفی مثل BERT، XLNet، RoBERTa و XLM را فراهم میکند. کاربرد: این پروژه برای طبقهبندی متن در کارهایی مثل تشخیص احساسات، دستهبن ...
این پروژه مجموعهای از ترفندهای مفید برای کار با PyTorch رو ارائه میده، تا کدنویسی رو راحتتر و کارآمدتر کنه. کاربرد: کمک میکنه تا با دانش عمیقتری از PyTorch، از قابلیتهای پیشرفتهش مثل مدیریت حافظه، بهینهسازی عملکرد، و دیباگ کردن بهتر استفاده کنید. ️ در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی دارید ...
این یک چارچوب پیشبینی سریهای زمانی احتمالی مبتنی بر PyTorch است که از زیرساخت GluonTS بهره میبرد. کاربرد: این کتابخانه برای ساخت مدلهای پیشبینی سریهای زمانی با در نظر گرفتن عدم قطعیت و توزیع احتمالاتی استفاده میشه. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی به دنبال مدلهای پیشرفتهی یادگیری عمیق ب ...
کاربرد: این پروژه یک مجموعه آموزشی کامل برای تحقیقات در حوزه یادگیری عمیق با استفاده از PyTorch هست. شامل کدهای عملی، مثالهای گامبهگام و پیادهسازی مدلهای مختلف یادگیری ماشین مثل شبکههای عصبی کانولوشنی (CNN)، شبکههای عصبی بازگشتی (RNN) و مدلهای ترنسفورمره. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ اگر ...
کاربرد: این پروژه یک مجموعه آموزشی عملی برای یادگیری سریع و راحت PyTorch است که توسط موروان ژو (Morvan Zhou) طراحی شده. به شما کمک میکند تا شبکههای عصبی را به راحتی بسازید و مفاهیم یادگیری عمیق را با مثالهای کدنویسی شده درک کنید. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ اگر تازهکار هستی و میخوای بدون در ...
این پروژه یک راهنمای جامع و کاربردی برای یادگیری PyTorch است که هم برای مبتدیان و هم برای توسعهدهندگان حرفهای مناسب است. کاربرد: آموزش گامبهگام PyTorch از صفر تا صد پوشش موضوعاتی مثل پردازش تصویر (CV)، پردازش زبان طبیعی (NLP) و مدلهای زبان بزرگ (LLM) آموزش استقرار عملیاتی مدلهای یادگیری عمیق ( ...
این پروژه مجموعهای از آموزشهای بهروز، مثالها و کتابهای مفید در مورد PyTorch است که توسط کاربر GitHub با نام bat67 جمعآوری شده است. کاربرد: یادگیری PyTorch برای مبتدیان و پیشرفتهها دسترسی به مثالهای عملی و کاربردی از شبکههای عصبی مطالعه و استفاده از کتابهای منتخب و رایگان در حوزه یادگیری عم ...
این پروژه یک پیادهسازی ساده و کاربردی از مدل UNet و شبکههای کاملا کانولوشنی (Fully Convolutional Networks) در PyTorch برای کارهای تقسیمبندی تصویر (Image Segmentation) ارائه میدهد. ️ کاربرد: این مدل بیشتر برای تشخیص دقیق پیکسلبهپیکسل در تصاویر استفاده میشه، مثل تشخیص عوارض در تصاویر پزشکی، شنا ...
این پروژه یک پیادهسازی قدرتمند از مدل UNet در چارچوب PyTorch است که برای تقسیمبندی معنایی تصاویر (Semantic Segmentation) طراحی شده و میتواند تصاویر با کیفیت بالا را پردازش کند. ️ کاربرد: این مدل بیشتر در حوزههای پزشکی، مانند تشخیص تومور در تصاویر MRI، یا در پردازش تصاویر ماهوارهای و رباتیک برای ...
یک مجموعه از خودرمبرهای واریانسی (VAE) در پایتورچ کاربرد: این پروژه شامل پیادهسازیهای مختلف از مدلهای خودرمبر واریانسی (Variational Autoencoders) در چارچوب PyTorch است. این مدلها برای یادگیری نمایشهای پنهان در دادهها، تولید دادههای جدید و کاهش بعد کاربرد دارند. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه ...
این یک پیادهسازی PyTorch از مدل VQVAE (Vector Quantized Variational Autoencoder) است که توسط Rithesh Kumar توسعه داده شده است. کاربرد: این مدل برای یادگیری نمایشهای گسسته از دادههای پیچیده مثل تصاویر، صدا یا متن استفاده میشه. با استفاده از یک کد بوک (codebook)، ویژگیهای تصاویر یا سیگنالها را ب ...
این یک بسته انعطافپذیر در پایتون برای یادگیری عمیق چندوجهی (multimodal) است که به شما امکان میدهد دادههای جدولی (tabular)، متنی و تصویری را با هم ترکیب کنید و از مدلهای Wide and Deep در PyTorch استفاده نمایید. ️ کاربرد: این ابزار زمانی مفید است که بخواهید از چند نوع داده مختلف (مثل اطلاعات عددی ...
چه کاربردی داره؟ این پروژه یک پیادهسازی به زبان PyTorch از الگوریتم تشخیص اشیا YOLO v3 هست که به تو امکان میده تا اشیای مختلف رو در تصاویر یا ویدیوها تشخیص بدی. این ابزار برای کارهایی مثل رهگیری اشیا، نظارت با دوربین، رباتیک و خودروهای خودران کاربرد داره. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ اگر دنبال ...
این پروژه یک پیادهسازی قدرتمند از مدل تشخیص اشیا YOLOv4 با استفاده از PyTorch است که همچنین از فرمتهای ONNX و TensorRT نیز پشتیبانی میکند. کاربرد: این پروژه برای تشخیص اشیا در تصاویر و ویدیوها مناسب است و به دلیل پشتیبانی از TensorRT، عملکرد بسیار سریعی روی سختافزارهای NVIDIA دارد. در چه شرایطی ...
این یک کتابخانهٔ پایتون برای کنترل و مدیریت دستگاههای IKEA Trådfri مثل لامپها، پنکهها و سوئیچها از طریق شبکه داخلی شماست. کاربرد: این کتابخانه به شما اجازه میدهد بدون نیاز به ابر (cloud)، دستگاههای Tradfri رو به صورت محلی کنترل کنید. مناسب برای افرادی است که به حریم خصوصی اهمیت میدن یا میخوا ...
این ابزار یک رابط کاربری شبیه به Flask و FastAPI برای سادهسازی استقرار مدلهای هوش مصنوعی در محیطهای پایتون با استفاده از Triton Inference Server فراهم میکند. کاربرد: به کمک این ابزار، توسعهدهندگان میتوانند به راحتی مدلهای یادگیری ماشین را بدون نیاز به دانش عمیق از پیکربندیهای پیچیدهٔ Triton، ...
کاربرد: این پکیج یک کتابخانهٔ پایتونی برای طبقهبندی سریهای زمانی (Time Series Classification) است که ابزارها و الگوریتمهای متنوعی برای تحلیل و دستهبندی دادههای سری زمانی ارائه میدهد. شامل تبدیلهای مختلف (مثل شکلدهی داده، تبدیل فوریه، تبدیل شیب)، مدلهای یادگیری ماشین و روشهای ارزیابی عملکرد ...
کاربرد: این کتابخانه یک ابزار تبدیل متن به گفتار (TexttoSpeech) آفلاین برای پایتون است که بدون نیاز به اینترنت، متن را به صورت صوتی اجرا میکند. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی به دنبال یک راهحل سبک، سریع و بدون وابستگی به اینترنت برای تبدیل متن به صوت هستی، مثل پروژههای ربات صوتی، دستیارهای ...
برنامههای پایتون، معمولاً کوتاه اما با چالشهای قابل توجه، برای تسلط بیشتر روی مهارتهای خاص برنامهنویسی. کاربرد: این مجموعه برای تمرین و بهبود مهارتهای حل مسئله و نوشتن کد پایتون طراحی شده — بهویژه برای مسائلی که نیاز به تفکر عمیق، بهینهسازی یا استفاده هوشمندانه از ساختارهای داده دارند. در چه ...
کاربرد: یک ابزار تحلیل استاتیک نوع برای کد پایتون هست که به تو میگه آیا نوعهای متغیرها، توابع و مقادیر درست استفاده شدن یا نه. این ابزار بدون اجرای کد، با بررسی ساختارش، خطاهای مربوط به نوع رو پیدا میکنه. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی داری روی یک پروژه بزرگ پایتونی کار میکنی و میخوای از سازگ ...
این یک مجموعهٔ منبعباز از پروژهها، ابزارها و اسکریپتهای پایتون است که برای برنامهنویسان در سطوح مختلف، از مبتدی تا پیشرفته، طراحی شده. این مخزن شامل پروژههای متنوعی در حوزههایی مثل یادگیری ماشین، توسعه وب و اتوماسیون است. کاربرد: کمک به برنامهنویسان برای یادگیری بهتر پایتون از طریق نمونههای ...
کاربرد: این ابزار به شما کمک میکند تا ویدیوها را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کنید، شامل تبدیل گفتار به متن، ترجمه زیرنویس و ایجاد دوبله با صدای مصنوعی ️. همچنین میتواند بدون نیاز به دانش فنی پیچیده، ویدیوهای چندزبانه تولید کند. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی میخواهید محتوای ویدیویی خود را ...
این پروژه یک آموزش عملی برای کتابخانه PyVista است که در رویدادهای SciPy بین سالهای 2022 تا 2025 ارائه شده است. کاربرد: این آموزش به شما کمک میکنه تا با ابزارهای قدرتمند PyVista برای تصویرسازی علمی و پردازش دادههای سهبعدی آشنا بشید. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ اگر با دادههای مهندسی، شبیهساز ...
یک مفسر WebAssembly که کاملاً با پایتون نوشته شده است. کاربرد: این ابزار به تو امکان میده تا کدهای WebAssembly رو مستقیماً در محیط پایتون اجرا کنی، بدون نیاز به مرورگر یا ماشین مجازی دیگه. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی میخوای کدهای کامپایل شده به WebAssembly (مثل کدهای C/C++ یا Rust) رو در ...
این یک کتابخانهٔ پایتونی برای پیادهسازی استاندارد WebAuthn (Web Authentication) است که به توسعهدهندگان کمک میکند تا احراز هویت بدون رمز عبور (مثل استفاده از کلیدهای دستگاه، اثر انگشت یا توکنهای امنیتی) را به راحتی در برنامههای تحت وب اضافه کنند. کاربرد: این پروژه برای افزودن قابلیتهای احراز هو ...
کاربرد: این پروژه بهت کمک میکنه تا با استفاده از HTML، CSS و JavaScript یک رابط گرافیکی زیبا برای برنامههای پایتونیت بسازی، بدون نیاز به یادگیری کتابخونههای پیچیده مثل PyQt یا Tkinter در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی میخوای یک اپ دسکتاپ ساده ولی حرفهای با قابلیتهای وب بسازی و دوست داری از ...
کاربرد: این ابزار میتونه هر نوع دادهای رو شناسایی کنه، مثل ایمیل، آیپی، شماره تلفن، آدرس مک، و خیلی چیزهای دیگه! فقط کافیه یه متن یا فایل .pcap بهش بدی و اون بهت میگه چیه! در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی داری روی امنیت سایبری کار میکنی، تحلیل ترافیک شبکه انجام میدی یا دادههای خام رو بررسی ...
کاربرد: این پروژه امکان دسترسی به APIهای ویندوز رو از طریق پایتون فراهم میکنه. ️ با استفاده از pywin32 میتونی به ویژگیهای سیستم عامل ویندوز مثل رجیستری، سرویسهای ویندوز، COM و فایلهای DLL دسترسی داشته باشی. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی داری روی ویندوز کار میکنی و نیاز داری با اجزای داخ ...
این پروژه یک چارچوب متنباز هوش مصنوعی محدود (ANI) است که بهصورت عاملمند (agentic) عمل میکند و میتواند بهطور کامل با رابطهای گرافیکی کاربر (GUI) از طریق زبان طبیعی تعامل داشته باشد. کاربرد: این ابزار میتواند بدون نیاز به API یا اسکریپتنویسی مستقیم، با نرمافزارهای دسکتاپ مثل ویندوز، مرورگرها ...
کاربرد: این ابزار به تو اجازه میده با استفاده از پایتون، اتوماسیون روی برنامههای دسکتاپ ویندوز انجام بدی. ️ با تمرکز بر روی خصوصیات متنی کنترلها مثل دکمهها، فیلدهای ورودی و منوها، میتونی رفتار کاربر رو شبیهسازی کنی — مثل کلیک، تایپ و بررسی وضعیت عناصر. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی با نر ...
کاربرد: این یک موتور بازیسازی رترو برای زبان پایتون است که به توسعهدهندگان اجازه میدهد با استفاده از ابزارهای ساده و سبک، بازیهای سبک قدیمی (مثل بازیهای دهه ۸۰ و ۹۰) بسازند. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی میخوای یک بازی ساده و کمحجم با گرافیک پیکسلی بسازی، یا در حال یادگیری برنامهنویسی ...
کاربرد: این کتابخانه، رابط پایتون برای ZeroMQ هست که یک فریمورک ارتباطی سبک و قدرتمند برای ارسال پیام بین فرآیندها، سیستمها و دستگاهها فراهم میکنه. با استفاده از PyZMQ میتونی به راحتی سیستمهای توزیعشده، سرویسهای میکروسرویس یا برنامههای موازی بسازی. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی نیاز ...
این پروژه شامل مطالب و تمرینهای مربوط به دورهٔ «کاربردهای عملی تحلیل داده» از دانشکدهٔ علوم کامپیوتر دانشگاه دولتی مسکو (MGU) است. کاربرد: این دوره به دانشجویان کمک میکنه تا با ابزارها و روشهای واقعی تحلیل داده در مسائل عملی آشنا بشن و بتوانند دادهها رو پردازش کنند، مدل بسازند و نتایج رو تفسیر ک ...
این یک کتابخانهٔ C++ برای پردازش سیگنال دیجیتال صوتی (DSP) است که به توسعهدهندگان اجازه میدهد تا الگوریتمهای پیچیدهٔ صوتی را بهراحتی پیادهسازی کنند. کاربرد: این کتابخانه برای ساخت افکتهای صوتی، سینتیسایزرها، پردازش بلادرنگ صوت و ابزارهای موسیقی دیجیتال مناسب است. ️ همچنین به دلیل طراحی کارآمد ...
این یک ماشین مجازی و مفسر بایتکد برای زبان C است که تنها در یک فایل به نام vm.c پیادهسازی شده است. کاربرد: این پروژه برای اجرای کد C به صورت بایتکد طراحی شده و میتونه در محیطهایی که نیاز به اجرای ایمن یا محدود کد دارید، مفید باشه. مثل اسکریپتهای داخل بازیها، محیطهای تست یا سیستمهای تعبیهشد ...
این ابزار یک کاتالوگ کیفیت دادههای متادیتا در رکوردهای کتابخانهای رو ارزیابی میکنه و به کتابداران و متخصصان مدیریت اطلاعات کمک میکنه تا دقت، کاملبودن و استاندارد بودن دادهها رو بررسی کنند. کاربرد: این ابزار برای بررسی کیفیت متادیتای رکوردهای کتابخانهای در فرمتهای MARC, PICA و UNIMARC طراحی ش ...
این یک پیادهسازی با استفاده از TensorFlow از مدل QANet برای درک متن ماشینی (machine reading comprehension) است. کاربرد: این مدل برای پاسخگویی به سوالات مبتنی بر یک متن دادهشده طراحی شده. به عبارت دیگر، با داشتن یک پاراگراف و یک سوال، مدل میتواند قسمتی از پاراگراف را به عنوان پاسخ استخراج کند. در ...
این یک کتابخانهٔ غیرهمزمان (Async) به زبان ++C است که با استفاده از فریمورک Qt، کار کار با فایلهای فشرده را در پلتفرمهای مختلف ساده کرده است . این کتابخانه از libarchive بهصورت مدرنشده استفاده میکند و پشتیبانی از فرمتهای مختلف فشردهسازی مانند 7z ، tar، zip و بسیاری دیگر را فراهم میآورد. کار ...
کاربرد: این پروژه یک مرور جامع و سیستماتیک از سیستمهای پرسش و پاسخ هوشمند است که توسط تیم تحقیقاتی پردازش زبان طبیعی مرکز نوآوری بزرگداده دانشگاه هوانگفو پکن ارائه شده است. شامل روشهای مختلف QA مانند پاسخگویی مبتنی بر نمودار دانش (KBQA)، پاسخگویی از متن (TextQA)، جداول (TableQA)، دیداری (Visual ...
کاربرد: این ابزار به تو کمک میکنه تا تستهای مرورگری رو ده برابر سریعتر ایجاد کنی. با استفاده از qawolf میتونی رفتار کاربر در مرورگر رو ضبط کنی و به صورت خودکار تبدیل به تستهای قابل اجرا کنی، بدون نیاز به نوشتن کد دستی زیاد. در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی نیاز داری به سرعت تستهای اتوماتیک ...
کاربرد: این ابزار یک منبع داده برای Apache Spark است که امکان ایندکسگذاری چندبعدی و نمونهبرداری کارآمد از دادهها رو فراهم میکنه. یعنی دیگه نیاز نیست همه دادهها رو پردازش کنی، فقط بخشهای مورد نیازت رو بخون و تحلیل کن! در چه شرایطی بهتره استفاده بشه؟ وقتی با دادههای حجیم چندبعدی کار میکنی و دن ...
این ابزار به شما امکان میدهد تا qBittorrent رو از هر دستگاهی کنترل کنید چه در خانه باشید، چه دور، فقط با یک مرورگر میتونید دانلودها، سرعت و وضعیت تورنتها رو مدیریت کنید کاربرد: این ابزار یک رابط کاربری وب برای qBittorrent فراهم میکنه که از طریق آن میتونید بدون نیاز به دسترسی مستقیم به سیستم، تو ...
این ابزار به شما کمک میکند تا وظایف تکراری و خستهکننده در qBittorrent را مدیریت کنید و آنها را خودکار سازید. ️ با استفاده از این ابزار میتوانید تورنتها را برچسبگذاری کنید، دستهبندی نمایید، دادههای یتیم (Orphaned) را پاک کنید و تورنتهای غیرفعال یا ثبتنشده را حذف کنید. کاربرد: این ابزار برای ...