1. فلاسڪ
اهو پائٿون ۾ لکيل هڪ مائڪرو فريم ورڪ آهي. ان ۾ فارمن جي ڪا به تصديق نه آهي ۽ نه ڊيٽابيس جي تجزيي واري پرت، پر توهان کي اجازت ڏئي ٿي ته ٽئين پارٽي لائبريريون استعمال ڪرڻ لاءِ عام ڪارڪردگي لاءِ. ۽ اهو ئي سبب آهي ته اهو هڪ مائڪرو فريم ورڪ آهي. فلاسڪ ٺهيل ايپليڪيشنن کي سادو ۽ تيز بڻائڻ لاءِ ٺاهيو ويو آهي، جڏهن ته اسپيبلبل ۽ ہلڪو وزن پڻ. اهو Werkzeug ۽ Jinja2 منصوبن تي ٻڌل آهي. توھان ان بابت وڌيڪ پڙھي سگھوٿا DataFlair جي تازي مضمون بابت .
2. ڪيراس
Keras هڪ اوپن سورس نيورل نيٽ ورڪ لائبريري آهي پٿون ۾ لکيل آهي. اهو صارف دوست، ماڊلر ۽ وسعت وارو آهي، ۽ TensorFlow، Theano، PlaidML يا Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) جي چوٽي تي هلائي سگھي ٿو. Keras اهو سڀ ڪجهه آهي: ٽيمپليٽ، مقصد ۽ منتقلي افعال، اصلاح ڪندڙ ۽ گهڻو ڪجهه. اهو پڻ ڪنوولوشنل ۽ بار بار نيورل نيٽ ورڪ کي سپورٽ ڪري ٿو.
Keras جي بنياد تي جديد اوپن سورس پروجيڪٽ تي ڪم ڪري رهيو آهي - .
مضمون جو ترجمو EDISON سافٽ ويئر جي مدد سان ڪيو ويو، جيڪو ، انهي سان گڏوگڏ .
3. اسپاسي
اهو هڪ اوپن سورس سافٽ ويئر لائبريري آهي جنهن سان واسطو رکي ٿو ۽ Python ۽ Cython ۾ لکيل آهي. جڏهن ته NLTK تدريس ۽ تحقيق جي مقصدن لاءِ وڌيڪ موزون آهي، SpaCy جو ڪم پيداوار لاءِ سافٽ ويئر مهيا ڪرڻ آهي. اضافي طور تي، Thinc spaCy جي مشين لرننگ لائبريري آهي جيڪا CNN ماڊلز مهيا ڪري ٿي پارٽ آف اسپيچ ٽيگنگ، انحصار پارسنگ، ۽ نالي واري اداري جي سڃاڻپ لاءِ.
4. سينٽري
سينٽري پيش ڪري ٿو ميزباني ڪيل اوپن سورس بگ مانيٽرنگ ته جيئن توهان اصل وقت ۾ بگ کي ڳولي ۽ ٽريڪ ڪري سگھو. پنهنجي ٻولي (ٻوليون) يا فريم ورڪ لاءِ بس SDK انسٽال ڪريو ۽ شروع ڪريو. اهو توهان کي اجازت ڏئي ٿو اڻ هٿي ٿيل استثنا کي پڪڙڻ، اسٽيڪ جي نشانين کي جانچڻ، هر مسئلي جي اثر جو تجزيو ڪرڻ، منصوبن ۾ بگ کي ٽريڪ ڪرڻ، مسئلن کي تفويض ڪرڻ، ۽ وڌيڪ. Sentry استعمال ڪرڻ جو مطلب آھي گھٽ ڪيڙا ۽ وڌيڪ ڪوڊ موڪليو ويو.
5. اوپن سي وي
OpenCV هڪ اوپن سورس ڪمپيوٽر ويزن ۽ مشين لرننگ لائبريري آهي. لائبريري ۾ ڪمپيوٽر جي ويزن جي ڪمن لاءِ 2500 کان وڌيڪ آپٽمائز ٿيل الگورٿمس آهن جهڙوڪ آبجیکٹ جي سڃاڻپ ۽ سڃاڻپ، مختلف انساني سرگرمين جي درجه بندي، ڪيمرا موشن ٽريڪنگ، XNUMXD آبجیکٹ ماڊل ٺاهڻ، اعليٰ ريزوليوشن تصويرون حاصل ڪرڻ لاءِ تصوير جي سلائي، ۽ ٻيا ڪيترائي ڪم. لائبريري ڪيترن ئي ٻولين لاءِ موجود آهي جهڙوڪ پٿون، سي++، جاوا وغيره.
Github تي تارن جو تعداد: 39585
ڇا توهان اڳ ۾ ئي ڪنهن OpenCV پروجيڪٽ تي ڪم ڪيو آهي؟ هتي هڪ آهي -
6. نيلرن
ھي ھڪڙو ماڊل آھي تڪڙو ۽ آساني سان لاڳو ڪرڻ لاءِ شمارياتي سکيا تي NeuroImaging ڊيٽا. اهو توهان کي استعمال ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو scikit-learn for multivariate statistics for predictive modeling, classification, decoding and connectivity analysis. Nilearn NiPy ecosystem جو حصو آهي، جيڪو هڪ ڪميونٽي آهي جيڪو Python استعمال ڪرڻ لاءِ وقف ڪيو ويو آهي نيورويمنگ ڊيٽا جو تجزيو ڪرڻ لاءِ.
في تارن جو تعداد : 549
7. سکيا- سکو
Scikit-learn هڪ ٻيو اوپن سورس پٿون پروجيڪٽ آهي. هي Python لاءِ تمام مشهور مشين لرننگ لائبريري آهي. گهڻو ڪري استعمال ٿيل NumPy ۽ SciPy سان، SciPy پيش ڪري ٿو درجه بندي، رجعت ۽ ڪلسترنگ - اهو سپورٽ ڪري ٿو , random forests, gradient acceleration, k-means and DBSCAN. هيءَ لائبريري پٿون ۽ سائٿون ۾ لکيل آهي.
Github تي تارن جو تعداد: 37,144
8. PyTorch
PyTorch هڪ ٻي اوپن سورس مشين لرننگ لائبريري آهي جيڪا پٿون ۽ پٿون لاءِ لکيل آهي. اهو مشعل لائبريري تي ٻڌل آهي ۽ ڪمپيوٽر ويزن ۽ قدرتي ٻولي پروسيسنگ (NLP) جهڙن علائقن لاءِ بهترين آهي. ان ۾ پڻ C++ فرنٽ اينڊ آهي.
ٻين ڪيترن ئي خاصيتن ۾، PyTorch پيش ڪري ٿو ٻه اعلي سطح وارا:
- انتهائي GPU-تيز ٽينسر ڪمپيوٽنگ
- گہرے اعصابي نيٽ ورڪ
Github تي تارن جو تعداد: 31
9. ليبروسا
Librosa ميوزڪ ۽ آڊيو تجزيو لاءِ بهترين پائٿون لائبريرين مان هڪ آهي. اهو ضروري اجزاء تي مشتمل آهي جيڪو موسيقي کان معلومات حاصل ڪرڻ لاء استعمال ڪيو ويندو آهي. لائبريري چڱي طرح دستاويز ٿيل آهي ۽ ڪيترن ئي سبقن ۽ مثالن تي مشتمل آهي جيڪي توهان جي ڪم کي آسان بڻائي سگهندا.
Github تي تارن جو تعداد: 3107
هڪ اوپن سورس پٿون پروجيڪٽ ۽ ليبروسا جو نفاذ - .
10. جينسيم
Gensim موضوع ماڊلنگ، دستاويزن جي ترتيب ڏيڻ، ۽ وڏي ڪارپوريشنن لاء هڪجهڙائي جي ڳولا لاء هڪ پٿون لائبريري آهي. اهو مقصد آهي اين ايل پي ۽ معلومات جي بحالي برادرين. Gensim مختصر آهي "like generate." اڳي، هن هن مضمون سان ملندڙ جلندڙ مضمونن جي هڪ مختصر فهرست ٺاهي. Gensim واضح، موثر ۽ اسپيبلبل آهي. Gensim سادي متن مان غير نگراني ٿيل سيمينٽڪ ماڊلنگ جي هڪ موثر ۽ سادي عمل درآمد فراهم ڪري ٿي.
Github تي تارن جو تعداد: 9
11. جيگانگو
هڪ اعليٰ سطحي پٿون فريم ورڪ آهي جيڪو تيزيءَ سان ترقيءَ جي حوصلا افزائي ڪري ٿو ۽ DRY (Dont Repeat Yourself) اصول تي يقين رکي ٿو. اهو Python لاءِ هڪ تمام طاقتور ۽ تمام وڏي پيماني تي استعمال ٿيل فريم ورڪ آهي. اهو MTV (Model-Template-View) نموني تي ٻڌل آهي.
Github تي تارن جو تعداد: 44
12. منهن جي سڃاڻپ
منهن جي سڃاڻپ GitHub تي هڪ مشهور منصوبو آهي. اهو پٿون/ڪمانڊ لائن استعمال ڪندي چهرن کي آساني سان سڃاڻي ٿو ۽ ٺاهي ٿو ۽ ائين ڪرڻ لاءِ دنيا جي آسان ترين چهري جي سڃاڻپ واري لائبريري کي استعمال ڪري ٿو. هي وائلڊ بينچ مارڪ ۾ 99,38٪ درستگي سان منهن کي ڳولڻ لاءِ ڊيپ لرننگ سان ڊيليب استعمال ڪري ٿو.
Github تي تارن جو تعداد: 28,267
13. ڪوڪيڪٽر
Cookiecutter هڪ ڪمانڊ لائن يوٽيليٽي آهي جيڪا ٽيمپليٽس (cookiecutters) مان پروجيڪٽ ٺاهڻ لاءِ استعمال ٿي سگهي ٿي. ھڪڙو مثال ھوندو ھڪڙي بيچ پروجيڪٽ ٺاھيو بيچ پروجيڪٽ ٽيمپليٽ مان. اهي ڪراس-پليٽ فارم ٽيمپليٽ آهن، ۽ پروجيڪٽ ٽيمپليٽ ڪنهن به ٻولي يا مارڪ اپ فارميٽ ۾ ٿي سگهن ٿا، جهڙوڪ پٿون، جاوا اسڪرپٽ، HTML، روبي، ڪافي اسڪرپٽ، RST، ۽ مارڪ ڊائون. اهو توهان کي هڪ ئي پروجيڪٽ ٽيمپليٽ ۾ ڪيترن ئي ٻولين کي استعمال ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو.
Github تي تارن جو تعداد: 10
14. پانڊا
پانڊاس پٿون لاءِ ڊيٽا جي تجزيي ۽ هٿرادو لائبريري آهي جيڪا پيش ڪري ٿي ليبل ٿيل ڊيٽا جي جوڙجڪ ۽ شمارياتي افعال.
Github تي تارن جو تعداد: 21,404
پٿون اوپن سورس پروجيڪٽ پانڊا کي ڪوشش ڪرڻ لاءِ -
15. پپنو
Pipenv هڪ پيداوار لاءِ تيار ٿيل اوزار هجڻ جو واعدو ڪيو آهي جنهن جو مقصد پيٿون جي دنيا ۾ سڀني پيڪنگنگ دنيا جي بهترين شين کي آڻڻ آهي. ان جي ٽرمينل ۾ سٺا رنگ آهن ۽ هڪ حڪم ۾ Pipfile، pip ۽ virtualenv کي گڏ ڪري ٿو. اهو خودڪار طريقي سان ٺاهي ٿو ۽ منظم ڪري ٿو هڪ مجازي ماحول توهان جي منصوبن لاءِ ۽ مهيا ڪري ٿو صارفين کي انهن جي ڪم جي ماحول کي ترتيب ڏيڻ لاءِ آسان رستو.
Github تي تارن جو تعداد: 18,322
16. SimpleCoin
اهو Python ۾ ٺهيل cryptocurrency لاءِ هڪ بلاڪچين عمل آهي، پر اهو سادو، غير محفوظ ۽ نامڪمل آهي. SimpleCoin پيداوار جي استعمال لاء ارادو نه آهي. پيداوار جي استعمال لاءِ نه، SimpleCoin جو مقصد تعليمي مقصدن لاءِ آهي ۽ صرف ڪم ڪندڙ بلاڪچين کي پهچ ۽ آسان بڻائڻ لاءِ. اهو توهان کي مائنڊ ٿيل هيشز کي بچائڻ جي اجازت ڏئي ٿو ۽ انهن کي ڪنهن به سپورٽ ڪرنسي جي بدلي ۾.
Github تي تارن جو تعداد: 1343
17. پيري
اها هڪ 3D رينڊرنگ لائبريري آهي جيڪا وينلا پٿون ۾ لکيل آهي. اهو پٿون ۽ اينيميشن ۾ 2D، 3D، اعليٰ جہتي شيون ۽ منظر پيش ڪري ٿو. اهو اسان کي پيدا ڪيل وڊيوز، ويڊيو گيمز، جسماني نموني ۽ حتي خوبصورت تصويرن جي دائري ۾ ڳولي ٿو. ان لاءِ گهرجون: PIL، numpy ۽ scipy.
Github تي تارن جو تعداد: 451
18. مائڪرو پٿون
MicroPython مائڪرو ڪنٽرولرز لاءِ پٿون آھي. اهو Python3 جو هڪ موثر عمل آهي جيڪو Python معياري لائبريري مان ڪيترن ئي پيڪيجز سان گڏ اچي ٿو ۽ مائڪرو ڪنٽرولرز ۽ محدود ماحول ۾ هلائڻ لاءِ بهتر ڪيو ويو آهي. Pyboard ھڪڙو ننڍڙو اليڪٽرانڪ بورڊ آھي جيڪو MicroPython کي ننگي ڌاتو تي ھلائيندو آھي تنھنڪري اھو ھر قسم جي اليڪٽرانڪ منصوبن کي ڪنٽرول ڪري سگھي ٿو.
في تارن جو تعداد : 9,197
19. ڪيوي
Kivy هڪ قدرتي يوزر انٽرفيس (NUI) سان موبائيل ۽ ٻين ملٽي ٽچ ايپليڪيشنن کي ترقي ڪرڻ لاءِ پائٿون لائبريري آهي. ان ۾ هڪ گرافڪس لائبريري، ڪيترائي ويجيٽ آپشنز، هڪ Kv وچولي ٻولي توهان جي پنهنجي ويجٽ ٺاهڻ لاءِ، مائوس، ڪيبورڊ، TUIO، ۽ ملٽي ٽچ واقعن لاءِ سپورٽ آهي. اهو هڪ کليل ذريعو لائبريري آهي تيز رفتار ايپليڪيشن ڊولپمينٽ لاءِ جديد يوزر انٽرفيس سان. اهو ڪراس پليٽ فارم، ڪاروبار-دوست، ۽ GPU-تيز آهي.
Github تي تارن جو تعداد: 9
20 ڊش
پلاٽلي طرفان ڊيش هڪ ويب ايپليڪيشن فريم ورڪ آهي. Flask، Plotly.js، React ۽ React.js جي چوٽي تي ٺهيل، اهو اسان کي ڊيش بورڊ ٺاهڻ لاءِ پٿون استعمال ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو. اهو پيماني تي پٿون ۽ آر ماڊل کي طاقت ڏئي ٿو. ڊيش توهان کي بغير DevOps، JavaScript، CSS، يا CronJobs ٺاهڻ، جانچڻ، ترتيب ڏيڻ، ۽ رپورٽ ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿي. ڊيش طاقتور، حسب ضرورت، هلڪو وزن ۽ منظم ڪرڻ آسان آهي. اهو پڻ کليل ذريعو آهي.
Github تي تارن جو تعداد: 9,883
21. ميگهواڙ
Magenta هڪ اوپن سورس ريسرچ پروجيڪٽ آهي جيڪو تخليقي عمل ۾ هڪ اوزار طور مشين لرننگ تي ڌيان ڏئي ٿو. اهو توهان کي مشين سکيا استعمال ڪندي موسيقي ۽ آرٽ ٺاهڻ جي اجازت ڏئي ٿو. Magenta هڪ Python لائبريري آهي جيڪا TensorFlow تي ٻڌل آهي، خام ڊيٽا سان ڪم ڪرڻ لاءِ يوٽيلٽيز سان، ان کي استعمال ڪندي مشين جي ماڊل کي تربيت ڏيڻ ۽ نئون مواد ٺاهڻ لاءِ.
22. آر-سي اين اين ماسڪ
هي Python 3، TensorFlow ۽ Keras ۾ R-CNNN ماسڪ جو نفاذ آهي. ماڊل هر شئي جو مثال وٺي ٿو راسٽر ۾ ۽ ان لاءِ بائونڊنگ باڪس ۽ سيگمينٽيشن ماسڪ ٺاهي ٿو. اهو استعمال ڪري ٿو فيچر پرامڊ نيٽورڪ (FPN) ۽ ResNet101 ريبون. ڪوڊ وڌائڻ آسان آهي. هي پروجيڪٽ پڻ پيش ڪري ٿو Matterport3D ڊيٽا سيٽ جي تعمير ٿيل 3D اسپيس جو گراهڪ طرفان قبضو ڪيو ويو آهي ...
Github تي تارن جو تعداد: 14
23. TensorFlow ماڊلز
هي هڪ مخزن آهي جنهن ۾ مختلف ماڊل لاڳو ڪيا ويا آهن TensorFlow - سرڪاري ۽ تحقيقي ماڊل. اهو پڻ نمونو ۽ سبق آهي. سرڪاري ماڊل اعلي سطحي TensorFlow APIs استعمال ڪن ٿا. ريسرچ ماڊل TensorFlow ۾ لاڳو ڪيل ماڊل آھن محققن پاران انھن جي مدد يا سوالن جي مدد ۽ سوالن لاءِ.
Github تي تارن جو تعداد: 57
24. سنيلي گيسٽر
Snallygaster پروجيڪٽ بورڊ سان مسئلن کي منظم ڪرڻ جو هڪ طريقو آهي. انهي جي مهرباني، توهان GitHub تي پنهنجي پروجيڪٽ مينيجمينٽ پينل کي ترتيب ڏئي سگهو ٿا، پنهنجي ڪم جي فلو کي بهتر ۽ خودڪار ڪري سگهو ٿا. اهو توهان کي ڪمن کي ترتيب ڏيڻ، منصوبا شيڊول ڪرڻ، ڪم جي فلو کي خودڪار ڪرڻ، ترقي کي ٽريڪ ڪرڻ، اسٽيٽس کي حصيداري ڪرڻ ۽ آخرڪار مڪمل ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو. Snallygaster ڳجھي فائلن لاءِ اسڪين ڪري سگھي ٿو HTTP سرورن تي - اھو ويب سرورز تي موجود فائلن کي ڳولي ٿو جيڪي عوامي طور تي رسائي لائق نه آھن ۽ ٿي سگھي ٿو حفاظتي خطرو.
Github تي تارن جو تعداد: 1
25.Statsmodels
هن ، جيڪو شمارياتي ڪمپيوٽنگ لاءِ اسڪائپ کي پورو ڪري ٿو، بشمول تشريحاتي انگ اکر ۽ تخمينو ۽ شمارياتي ماڊلز لاءِ اندازو. ان ۾ هن مقصد لاءِ ڪلاس ۽ ڪم آهن. اهو اسان کي شمارياتي ٽيسٽ ۽ شمارياتي ڊيٽا تي تحقيق ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو.
Github تي تارن جو تعداد: 4
26. WhatWaf
هي هڪ جديد فائر وال ڳولڻ وارو اوزار آهي جيڪو اسان اهو سمجهڻ لاءِ استعمال ڪري سگهون ٿا ته ڇا ويب ايپليڪيشن فائر وال موجود آهي. اهو ويب ايپليڪيشن ۾ فائر وال کي ڳولي ٿو ۽ هڪ مخصوص ٽارگيٽ تي ان لاءِ هڪ يا وڌيڪ حل ڳولڻ جي ڪوشش ڪري ٿو.
Github تي تارن جو تعداد: 1300
27. چنيسر
زنجير - لچڪ جي طرف مبني. اهو Python تي ٻڌل آهي ۽ مختلف APIs پيش ڪري ٿو هڪ مقرر ڪيل طريقي جي بنياد تي. چينر پڻ پيش ڪري ٿو اعلي سطحي اعتراض تي مبني APIs جي تعمير ۽ تربيت لاءِ نيورل نيٽ ورڪ. اهو اعصابي نيٽ ورڪن لاءِ هڪ طاقتور، لچڪدار ۽ وجداني فريم ورڪ آهي.
Github تي تارن جو تعداد: 5,054
28. موٽڻ
Rebound هڪ حڪم لائن اوزار آهي. جڏهن توهان هڪ گڏ ڪندڙ غلطي وصول ڪندا آهيو، اهو فوري طور تي اسٽيڪ اوور فلو مان نتيجا حاصل ڪري ٿو. ھن کي استعمال ڪرڻ لاء توھان استعمال ڪري سگھو ٿا ريبائونڊ ڪمانڊ پنھنجي فائل کي عمل ڪرڻ لاء. اهو 50 جي 2018 سڀ کان وڌيڪ مشهور اوپن سورس پٿون منصوبن مان هڪ آهي. اضافي طور تي، ان کي Python 3.0 يا وڌيڪ جي ضرورت آهي. سپورٽ ٿيل فائل جا قسم: Python، Node.js، Ruby، Golang ۽ Java.
Github تي تارن جو تعداد: 2913
29. Detectron
Detectron جديد اعتراض جي ڳولا انجام ڏئي ٿو (پڻ لاڳو ڪري ٿو R-CNN ماسڪ). اهو Facebook AI ريسرچ (FAIR) سافٽ ويئر آهي جيڪو Python ۾ لکيل آهي ۽ Caffe2 Deep Learning پليٽ فارم تي هلندڙ آهي. Detectron جو مقصد هڪ اعلي معيار، اعلي ڪارڪردگي ڪوڊ بيس مهيا ڪرڻ آهي اعتراض ڳولڻ جي تحقيق لاء. اهو لچڪدار آهي ۽ هيٺ ڏنل الگورتھم لاڳو ڪري ٿو - R-CNN ماسڪ، RetinaNet، تيز R-CNN، RPN، تيز R-CNN، R-FCN.
Github تي تارن جو تعداد: 21
30. پٿرن جي باهه
هي هڪ لائبريري آهي خودڪار طريقي سان CLIs (ڪمانڊ لائن انٽرفيس) پيدا ڪرڻ لاءِ (ڪنهن به) پٿون اعتراض مان. اهو توهان کي ڪوڊ ٺاهڻ ۽ ڊيبگ ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو، انهي سان گڏ موجوده ڪوڊ کي جانچڻ يا ڪنهن ٻئي جي ڪوڊ کي CLI ۾ ڦيرايو. پٿون فائر ان کي آسان بڻائي ٿو بش ۽ پٿون جي وچ ۾ منتقل ڪرڻ، ۽ ان کي پڻ آسان بڻائي ٿو REPL استعمال ڪرڻ.
Github تي تارن جو تعداد: 15
31. پائليرن2
Pylearn2 هڪ مشين لرننگ لائبريري آهي جيڪا بنيادي طور تي ٿيانو جي چوٽي تي ٺهيل آهي. ان جو مقصد ايم ايل ريسرچ کي آسان بڻائڻ آهي. توهان کي نئين الگورتھم ۽ ماڊل لکڻ جي اجازت ڏئي ٿي.
Github تي تارن جو تعداد: 2681
32. Matplotlib
Python لاءِ هڪ 2D ڊرائنگ لائبريري آهي - اها مختلف فارميٽ ۾ معياري پبليڪيشن ٺاهي ٿي.
Github تي تارن جو تعداد: 10,072
33. ٿيانو
Theano رياضياتي ۽ ميٽرڪس اظهار کي هٿي ڏيڻ لاء هڪ لائبريري آهي. اهو پڻ هڪ اصلاحي مرتب ڪندڙ آهي. Theano استعمال ڪري ٿو -جهڙوڪ نحو کي ظاهر ڪرڻ لاءِ حساب ۽ مرتب ڪري ٿو انهن کي سي پي يو يا GPU آرڪيٽيڪچر تي هلائڻ لاءِ. اها هڪ اوپن سورس پٿون مشين لرننگ لائبريري آهي جيڪا Python ۽ CUDA ۾ لکيل آهي ۽ لينڪس، macOS ۽ ونڊوز تي هلندي آهي.
في تارن جو تعداد : 8,922
34. ملٽي ڊيف
ملٽي ڊيف مشين تي مبني ڊيٽا کي سمجھڻ آسان بڻائڻ لاءِ ٺهيل آهي. اهو توهان جي مدد ڪري ٿو وڏي تعداد جي شين جي وچ ۾ فرق ڏسڻ سان لاڳاپيل شين جي وچ ۾ فرق ڪندي ۽ پوءِ انهن کي ڏيکاري. هي تصور اسان کي اجازت ڏئي ٿو ته ملڪيت پروٽوڪول يا غير معمولي فائل فارميٽ ۾ نمونن کي ڳولڻ لاء. اهو پڻ خاص طور تي استعمال ڪيو ويندو آهي ريورس انجنيئرنگ ۽ بائنري ڊيٽا جي تجزيو لاءِ.
Github تي تارن جو تعداد: 262
35. سوم ٽي اسپ
هي پروجيڪٽ خود ترتيب ڏيڻ واري نقشن کي استعمال ڪرڻ جي باري ۾ آهي سفر ڪرڻ واري سيلزمين جي مسئلي کي حل ڪرڻ لاءِ. SOM استعمال ڪندي، اسان TSP مسئلي لاء ذيلي بهترين حل ڳوليندا آهيون ۽ ان لاءِ .tsp فارميٽ استعمال ڪندا آهيون. TSP ھڪڙو NP-مڪمل مسئلو آھي ۽ شھرن جو تعداد وڌڻ سان حل ڪرڻ مشڪل ٿيندو پيو وڃي.
Github تي تارن جو تعداد: 950
36. فوٽوون
Photon ھڪڙو غير معمولي تيز ويب اسڪينر آھي جيڪو OSINT لاءِ ٺاھيو ويو آھي. اهو URLs، URLs سان پيٽرول، Intel معلومات، فائلون، ڳجهي چاٻيون، JavaScript فائلون، باقاعده اظهار ميچز، ۽ ذيلي ڊومينز حاصل ڪري سگھن ٿا. ڪڍيل معلومات وري محفوظ ڪري سگھجي ٿي ۽ json فارميٽ ۾ برآمد ڪري سگھجي ٿي. فوٽوون لچڪدار ۽ ذهين آهي. توھان ان ۾ ڪجھ پلگ ان پڻ شامل ڪري سگھو ٿا.
Github تي تارن جو تعداد: 5714
37. سماجي ميلاپ
سوشل ميپر هڪ سوشل ميڊيا ميپنگ جو اوزار آهي جيڪو منهن جي سڃاڻپ کي استعمال ڪندي پروفائلز سان تعلق رکي ٿو. اهو مختلف ويب سائيٽن تي وڏي پيماني تي ڪري ٿو. سوشل ميپر سوشل ميڊيا تي نالن ۽ فوٽوز جي ڳولا کي خودڪار ڪري ٿو ۽ پوء ڪنهن جي موجودگي کي نشانو بڻائڻ ۽ گروپ ڪرڻ جي ڪوشش ڪري ٿو. اهو وري انساني جائزي لاءِ رپورٽ ٺاهي ٿو. هي سيڪيورٽي انڊسٽري ۾ مفيد آهي (مثال طور، فشنگ). اهو LinkedIn، Facebook، Twitter، Google Plus، Instagram، VKontakte، Weibo ۽ Douban پليٽ فارمن کي سپورٽ ڪري ٿو.
Github تي تارن جو تعداد: 2,396
38. ڪيملوٽ
ڪيمليٽ هڪ پائٿون لائبريري آهي جيڪا توهان کي PDF فائلن مان ٽيبل ڪڍڻ ۾ مدد ڪري ٿي. اهو ڪم ڪري ٿو ٽيڪسٽ PDF فائلن سان، پر اسڪين ٿيل دستاويزن سان نه. هتي هر ٽيبل هڪ پانڊاس ڊيٽا فريم آهي. اضافي طور تي، توهان .json، .xls، .html يا .sqlite تي ٽيبل برآمد ڪري سگهو ٿا.
Github تي تارن جو تعداد: 2415
39. پڙهندڙ
هي اي-ڪتاب پڙهڻ لاءِ هڪ Qt پڙهندڙ آهي. اهو .pdf، .epub، .djvu، .fb2، .mobi، .azw/.azw3/.azw4، .cbr/.cbz ۽ .md فائل فارميٽ کي سپورٽ ڪري ٿو. ليڪٽر وٽ هڪ مکيه ونڊو آهي، هڪ ٽيبل جو ڏيک، هڪ ڪتاب جو ڏيک، هڪ انتشار کان پاڪ منظر، تشريح جي حمايت، هڪ مزاحيه ڏيک، ۽ هڪ سيٽنگ ونڊو. اهو پڻ سپورٽ ڪري ٿو بک مارڪس، پروفائل برائوزنگ، هڪ ميٽا ڊيٽا ايڊيٽر، ۽ هڪ ٺهيل لغت.
Github تي تارن جو تعداد: 835
40.m00dbot
هي هڪ ٽيليگرام بوٽ آهي خود آزمائشي ڊپريشن ۽ پريشاني لاءِ.
Github تي تارن جو تعداد: 145
41. منيم
اهو رياضي وڊيوز جي وضاحت ڪرڻ لاءِ هڪ اينيميشن انجڻ آهي جنهن کي استعمال ڪري سگهجي ٿو صحيح اينيميشن ٺاهڻ لاءِ پروگرام جي لحاظ کان. هو ان لاءِ پٿون استعمال ڪري ٿو.
Github تي تارن جو تعداد: 13
42. Douyin-Bot
Tinder جهڙو ايپليڪيشن لاءِ Python ۾ لکيل هڪ بوٽ. چين مان ڊولپرز.
Github تي تارن جو تعداد: 5,959
43. XSStrike
هي هڪ ڪراس سائيٽ اسڪرپٽنگ ڳولڻ وارو پيڪيج آهي جنهن ۾ چار هٿ سان لکيل پارسر آهن. اهو پڻ هڪ ذهين پيلي لوڊ جنريٽر، هڪ طاقتور فزنگ انجڻ، ۽ ناقابل اعتبار حد تائين تيز سرچ انجڻ جي خاصيت آهي. هڪ پيلي لوڊ کي انجڻ ڪرڻ ۽ ٻين سڀني اوزارن وانگر ڪم ڪرڻ لاءِ ان کي جانچڻ بدران، XSStrike ڪيترن ئي پارسرن کي استعمال ڪندي جواب کي سڃاڻي ٿو ۽ پوءِ پيل لوڊ کي پروسيس ڪري ٿو، جيڪو ڪم ڪرڻ جي ضمانت ڏني وئي آهي فزنگ انجڻ ۾ ضم ٿيل لاڳاپيل تجزيي کي استعمال ڪندي.
Github تي تارن جو تعداد: 7050
44. PythonRobotics
هي پروجيڪٽ پائٿون روبوٽڪس الگورٿمز ۾ ڪوڊ جو هڪ مجموعو آهي، انهي سان گڏ خودمختيار نيويگيشن الگورتھم.
Github تي تارن جو تعداد: 6,746
45. گوگل تصويرون ڊائون لوڊ
گوگل اميجز ڊائون لوڊ هڪ ڪمانڊ لائن پٿون پروگرام آهي جيڪو گوگل تصويرن کي ڳولهي ٿو لفظن لاءِ ۽ توهان لاءِ تصويرون حاصل ڪري ٿو. اهو هڪ ننڍڙو پروگرام آهي بغير ڪنهن انحصار سان جيڪڏهن توهان کي هر لفظ لاءِ صرف 100 تصويرون اپ لوڊ ڪرڻ گهرجن.
Github تي تارن جو تعداد: 5749
46. ٽريپ
توهان کي حقيقي وقت ۾ ذهين سوشل انجنيئرنگ حملن جي نگراني ۽ عمل ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿي. اهو ظاهر ڪرڻ ۾ مدد ڪري ٿو ته ڪيتريون وڏيون انٽرنيٽ ڪمپنيون حساس معلومات حاصل ڪري سگهن ٿيون ۽ صارفين کي انهن جي ڄاڻ کان سواءِ ڪنٽرول ڪري سگهن ٿيون. ٽرپ سائبر ڏوهن کي ٽريڪ ڪرڻ ۾ پڻ مدد ڪري سگھي ٿي.
Github تي تارن جو تعداد: 4256
47. Xonsh
Xonsh هڪ ڪراس پليٽ فارم يونڪس-گازنگ ڪمانڊ لائن آهي ۽ شيل ٻولي پائٿون تي ٻڌل آهي. هي Python 3.5+ جو هڪ سپر سيٽ آهي اضافي شيل پريميٽوز سان گڏ جيڪي بش ۽ IPython ۾ مليا آهن. Xonsh لينڪس، ميڪس او ايس ايڪس، ونڊوز ۽ ٻين وڏن سسٽم تي هلندو آهي.
Github تي تارن جو تعداد: 3426
48. CLI لاءِ GIF
اهو هڪ GIF يا مختصر وڊيو يا سوال جي ضرورت آهي، ۽ Tenor GIF API استعمال ڪندي، ان کي ASCII متحرڪ گرافڪ ۾ تبديل ڪيو ويو آهي. اهو استعمال ڪري ٿو ANSI فرار جي ترتيبن لاءِ اينيميشن ۽ رنگ.
Github تي تارن جو تعداد: 2,547
49.Cartoonify
Draw ھي ھڪڙو پولرائڊ ڪيمرا آھي جيڪو ڪارٽون ٺاھي سگھي ٿو. اهو اعتراض جي سڃاڻپ لاءِ هڪ نيورل نيٽ ورڪ استعمال ڪري ٿو، هڪ Google Quickdraw dataset، هڪ تھرمل پرنٽر ۽ Raspberry Pi. جلدي، ڪڍو! هڪ گوگل گيم آهي جيڪا رانديگرن کي ڪنهن شئي/ خيال جي تصوير ڪڍڻ لاءِ پڇي ٿي ۽ پوءِ اندازو لڳائڻ جي ڪوشش ڪري ٿي ته اها 20 سيڪنڊن کان گهٽ وقت ۾ ڪهڙي نمائندگي ڪري ٿي.
Github تي تارن جو تعداد: 1760
50. زولپ
Zulip هڪ گروپ چيٽ ايپ آهي جيڪا حقيقي وقت ۾ ڪم ڪري ٿي ۽ پڻ پيداواري آهي گھڻن موضوعن واري گفتگو سان. ڪيتريون ئي فارچون 500 ڪمپنيون ۽ اوپن سورس پروجيڪٽ ان کي حقيقي وقت جي چيٽ لاءِ استعمال ڪن ٿيون جيڪي روزانو هزارين پيغامن کي سنڀالي سگهن ٿيون.
Github تي تارن جو تعداد: 10,432
51. يوٽيوب ڊي ايل
اهو هڪ ڪمانڊ لائن پروگرام آهي جيڪو يوٽيوب ۽ ڪجهه ٻين سائيٽن تان وڊيوز ڊائون لوڊ ڪري سگهي ٿو. اهو ڪنهن خاص پليٽ فارم سان ڳنڍيل ناهي.
Github تي تارن جو تعداد: 55
52. جوابدار
اھو ھڪڙو سادو IT آٽوميشن سسٽم آھي جيڪو ھيٺين ڪمن کي سنڀالي سگھي ٿو: ڪنفيگريشن مئنيجمينٽ، ايپليڪيشن ڊيپلائيمينٽ، ڪلائوڊ پروويزننگ، ايڊهاڪ ٽاسڪ، نيٽ ورڪ آٽوميشن، ۽ ملٽي سائٽ آرڪيسٽريشن.
Github تي تارن جو تعداد: 39,443
53. HTTPie
HTTPie هڪ حڪم لائن HTTP ڪلائنٽ آهي. اهو CLI لاءِ ويب سروسز سان رابطو ڪرڻ آسان بڻائي ٿو. http ڪمانڊ لاءِ، اها اسان کي اجازت ڏئي ٿي ته صوابديدي HTTP درخواستون موڪلڻ لاءِ هڪ سادي نحو سان، ۽ رنگين آئوٽ پٽ حاصل ڪريون. اسان ان کي استعمال ڪري سگھون ٿا جانچڻ، ڊيبگ ڪرڻ ۽ ان سان رابطو ڪرڻ لاءِ HTTP سرور.
Github تي تارن جو تعداد: 43
54. ٽورنيڊو ويب سرور
اهو هڪ ويب فريم ورڪ آهي، Python لاءِ هم وقت ساز نيٽ ورڪنگ لائبريري. اهو غير بلاڪنگ نيٽ ورڪ I/O استعمال ڪري ٿو هزارين کليل ڪنيڪشنن تائين ماپ ڪرڻ لاءِ. اهو ڊگھي درخواستن ۽ ويب ساکٽس لاءِ سٺو انتخاب ڪري ٿو.
Github تي تارن جو تعداد: 18
55. درخواستون
درخواستون هڪ لائبريري آهي جيڪا HTTP/1.1 درخواستون موڪلڻ آسان بڻائي ٿي. توهان کي دستي طور تي URLs ۾ پيرا ميٽر شامل ڪرڻ يا PUT ۽ POST ڊيٽا کي انڪوڊ ڪرڻ جي ضرورت ناهي.
Github تي تارن جو تعداد: 40
56. اسڪراپي
اسڪراپي هڪ تيز، اعليٰ سطحي ويب ڇڪڻ وارو فريم ورڪ آهي - توهان ان کي استعمال ڪري سگهو ٿا ويب سائيٽن کي اسڪريپ ڪرڻ لاءِ منظم ڪيل ڊيٽا ڪڍڻ لاءِ. توھان ان کي استعمال ڪري سگھوٿا ڊيٽا جي تجزيو، نگراني ۽ خودڪار جاچ لاءِ.
Github تي تارن جو تعداد: 34,493
جو ذريعو: www.habr.com