Ce projet implémente un algorithme de segmentation d'images basé sur la construction d'un arbre de partitionnement binaire. Il permet de décomposer une image en régions homogènes, d'appliquer des opérations de segmentation ou d'élagage pour simplifier l'image, et d'exporter les résultats sous forme d'images ou de graphes. Utilisé principalement dans le domaine du traitement d'images pour l'analyse visuelle ou la compression.

Ce projet permet d'explorer et d'analyser des chemins récursifs au sein de structures de données complexes comme des graphes ou des arbres. Il facilite la compréhension des parcours algorithmiques et offre des outils pour optimiser ces chemins. Idéal pour les développeurs, chercheurs ou étudiants en informatique souhaitant étudier les mécanismes de récursivité.

Ce projet propose une analyse comparative des approches graphiques existantes pour représenter la variabilité dans les systèmes logiciels. Il recense et évalue différentes méthodes de modélisation (arbres, graphes, diagrammes de fonctionnalités) afin d'aider les développeurs et chercheurs à choisir la représentation la plus adaptée à leurs besoins. L'objectif est de clarifier les relations entre éléments et d'identifier les outils les plus pertinents pour visualiser des architectures logicielles complexes.

Ce projet permet d'explorer et de visualiser des chemins récursifs dans des structures de données comme des arbres ou des graphes. Il offre une interface pour analyser les parcours algorithmiques et comprendre les mécanismes de récursivité. Idéal pour les étudiants ou les développeurs souhaitant approfondir leurs connaissances en algorithmique.

OpenFisca Parsers est un package Python qui analyse l'AST (arbre de syntaxe abstrait) des formules OpenFisca. Il a été utilisé pour introduire des outils d'introspection dans le code législatif OpenFisca, tels que la génération d'un graphe de dépendances entre les variables OpenFisca. Cependant, en raison de sa fiabilité limitée et de son manque de maintenance, il n'est plus maintenu.

Ce projet permet de visualiser et d'explorer des données sémantiques structurées au format RDF. Il offre des outils pour interroger des bases de connaissances via des requêtes SPARQL et générer des représentations graphiques interactives (graphes, cartes, arbres, diagrammes). Les utilisateurs peuvent analyser des relations complexes entre entités et publier des visualisations personnalisées.

LEGEND est un outil bioinformatique conçu pour analyser des données transcriptomiques. Il permet d'encoder les données d'expression génique en niveaux d'expression (non régulé, surexprimé, sous-exprimé), de construire des graphes de co-expression entre gènes, et d'appliquer une méthode de décomposition par entropie minimale (MED) pour regrouper les gènes partageant des profils d'expression similaires. Les résultats sont visualisables sous forme d'arbres MED et de graphes, facilitant l'identification de gènes d'intérêt biologique.

Ce projet vise à optimiser le calcul des impôts en simplifiant l'AST et en analysant les graphes de dépendances. Il fournit des outils pour exécuter des calculs sur l'arbre des formules et simplifier le graphe en supposant certaines variables nulles.

Outil d'analyse statique de code source permettant de générer des graphes d'abstraction pour visualiser la structure du code. Il identifie les opérateurs binaires, parcourt les arbres de syntaxe abstraite et annote le code pour faciliter la compréhension et l'analyse des programmes. Utilisé principalement dans le domaine de la recherche en informatique et de l'optimisation de code.

Ce projet permet d'explorer et d'analyser des chemins récursifs au sein de structures de données complexes comme des graphes ou des arbres. Il facilite la compréhension des parcours algorithmiques et aide à optimiser les chemins dans des réseaux, que ce soit pour des applications informatiques ou des analyses théoriques.