На нашем канале вы могли заметить, что каждый проект отсортирован по тегам, которые соответствуют ему. Для большего удобства, мы составили список возможных тегов, которые еще будут дополняться или изменяться.

📌 Список всех тегов:
#Interesting #Archive #Python #GraphQL #Database #Haskell #File #Go #Shell #Web #React #TypeScript #Automation #Deployment #Php #Game #Cpp #Client #JavaScript #Rust #Manager #Windows #Monitoring #C #Perl #Browser #Privacy #Editor #Code #Data #Query #Terminal #Google #Blockchain #Docker #CSharp #SSH #Emulation #Rendering #Nix #Video #Graphics #JS #GTK #Visualization #3D #Proxy #Notion #Flutter #Bot #Telegram #CMS #Node #Generator #Swift #Platform #Linux #Assistant #Dart #MC #Decompiler #VPN #Correction #Icons #CSS #Mail #Ruby #Cryptocurrency #ML #Testing #MacOS #ObjectiveC #Engine #Useful #Translation #Player #Messenger #Java #Downloader #Extension #OS #AdBlock #Analyzer #Science #R #ORM #Async #Android #RegEx #SQL #GDScript #deGoogle #Notes #Helpdesk #Support #Interface

​Igraph — это набор инструментов сетевого анализа на языке «С»
с упором на эффективность, портативность и простоту использования,

Он предназначен для обеспечения быстрой работы с большими графами. Igraph также можно использовать из:
R; Python; Mathematica.

GitHub | #C #R #Python #Mathematica #Analysing

​Dash – Аналитические веб-приложения для Python, R, Julia и Jupyter.

Это наиболее скачиваемый и одновременно надежный фреймворк Python для создания веб-приложений для ML & data science.

Построенный поверх Plotly.js, React и Flask, Dash связывает современные элементы пользовательского интерфейса, такие как выпадающие списки, ползунки и графики, непосредственно с вашим аналитическим кодом Python.

⤷ Документация
⤷ Примеры программ

GitHub | #Python #R #Web #ML #Data #Science

​Sepro – инструмент для оценки параметров статистических распределений, разработанный на R.

Пакет содержит реализацию EM алгоритма и визуализацию его работы, широко используется в рамках задачи разделения смесей распределений в причинно-следственном анализе, машинном обучении, эконометрике, статистическом анализе. Может быть интересно широкому кругу исследователей

⤷ Ссылка на проект

GitHub | #R #Visualization #Interesting