Le projet mlflow-extra fournit des commandes complémentaires pour l'interface de ligne de commande mlflow, offrant des fonctionnalités telles que le filtrage de runs dans une expérience basé sur des valeurs seuils de métriques ou le nombre total de runs à conserver, la correction d'URI d'artéfacts dans des métadonnées d'expériences et de runs, et la fusion d'expériences à partir de plusieurs répertoires mlruns dans un répertoire commun.

Le projet cartolabe-data est dédié au traitement, à l'analyse et à la visualisation de données. Il offre des fonctionnalités pour nettoyer, transformer et analyser des ensembles de données, ainsi que pour générer des visualisations à l'aide de bibliothèques telles que Matplotlib et Seaborn. Le projet inclut également des outils de documentation pour faciliter la compréhension et l'utilisation des données.

MolPred est un framework basé sur Hydronaut pour la construction de prédicteurs de caractéristiques moléculaires à l'aide de Chemfeat. Il offre les avantages de l'un et de l'autre, ainsi que plusieurs autres avantages : tous les hyperparamètres sont gérés via des fichiers de configuration YAML, y compris la sélection de modèles, ensembles de fonctionnalités moléculaires et métriques, avec un support complet pour les surcharges en ligne de commande. Les hyperparamètres peuvent être explorés à l'aide de balayages systématiques ou d'algorithmes d'optimisation. L'optimisation peut être suivie en temps réel avec Optuna Dashboard lors de l'utilisation du plugin Hydra's Optuna sweeper. Tous les paramètres, métriques, modèles et autres artefacts sont suivis avec MLflow. Les tests et les prédictions peuvent être effectués en récupérant des modèles et des configurations d'ensembles de fonctionnalités à partir de runs MLflow précédents. Les modèles peuvent être facilement ajoutés en enregistrant des sous-classes d'une classe fournie. Les classes enregistrées peuvent être sélectionnées par nom à partir du fichier de configuration. De nouvelles calculateurs d'ensembles de fonctionnalités chimiques/moléculaires peuvent être ajoutés et enregistrés via des sous-classes simples. Les calculs de fonctionnalités sont mis en cache dans une base de données locale pour éviter les calculs redondants.

Ce projet est un client Python pour ShareLaTeX, permettant de gérer des projets de rédaction collaborative entre Git et l'interface web. Il inclut des fonctionnalités de vérification de normes de codage avec Flake8 et de documentation avec Sphinx.

SimGrid est un outil de simulation permettant l'étude du comportement de systèmes distribués tels que les grilles informatiques, les clouds, les systèmes HPC ou P2P. Il peut être utilisé pour évaluer des heuristiques, prototyper des applications ou analyser des applications MPI existantes.

Bibliothèque Python dédiée à la manipulation et à l'analyse de données organisées en arborescences. Elle propose des fonctionnalités de réduction de graphes en arborescences, de visualisation de données à l'aide de Matplotlib et NetworkX, ainsi que des algorithmes de classification de données en arborescences basés sur scikit-learn.

La galerie du projet ct (control toolbox) propose des exemples d'utilisation de différents packages, dont bocop et nutopy, pour la simulation de systèmes dynamiques, l'optimisation de coûts et le contrôle de trajectoires. Les exemples sont présentés sous forme de notebooks et de dashboards interactifs.

Ce projet propose un package permettant de traiter des arbres enrichis avec des données géométriques en 3D, facilitant ainsi leur manipulation et analyse.

Jnp est un outil en ligne de commande et un package Python permettant de créer des présentations à partir de notebooks Jupyter. Il automatise le processus de conversion des notebooks en diapositives avec nbconvert et fournit des feuilles de style CSS personnalisées pour améliorer l'apparence des diapositives.

Algorithmes d'orthographe de hauteur et d'estimation de clé globale et locale basés sur l'optimisation de l'information d'édition musicale.