MDE4RTS est un outil d'analyse d'impact de modifications de code et de sélection de tests de régression pour les projets Maven avec code source Java. Il propose deux approches : une basée sur le modèle, qui exécute les cas de test après l'instrumentation du bytecode et analyse les traces d'exécution pour construire un modèle, et une autre basée sur la trace, qui génère le modèle statique avec MoDisco et écrit les traces d'exécution dans une file d'attente topic-based pour l'analyse d'impact. La sélection de tests de régression peut être effectuée entre le dernier commit git et l'état actuel du code ou entre un commit précédent et l'état actuel du code.

Bibliothèque open source C++ permettant de produire des traces analysables à partir de tracepoints C++ standard, et d'améliorer ces traces lors de la refactorisation du code source. Conçue pour fournir des traces JSON compatibles avec les outils ParTraP et distribuée selon la licence BSD.

Ce projet permet de générer des traces d'applications pour des expériences sur le réseau FIT IoT-LAB. Il inclut un script pour lancer une expérience et collecter les résultats, ainsi qu'un code Python pour analyser les données obtenues. Des exemples de traces d'applications sont également fournis.

Ce projet est une repository d'artefacts pour le papier "JsRipper: Enabling In-Browser, Signature-Based Tracking Function Detection". Il contient une bibliothèque de génération de signatures de fonctions JavaScript, ainsi que des outils pour classer les signatures générées en fonction du code source de la fonction. Il contient également un crawler utilisé pour collecter les scripts externes utilisés dans l'étude et un bloc-notes d'analyse de données.

Cet outil permet de détecter les éléments non utilisés dans un projet, en analysant le code source. Il recherche actuellement les fonctions et classes exportées qui ne sont pas utilisées dans d'autres dossiers, ainsi que les use-cases, services et serializers non utilisés.

Ce projet fournit un ensemble d'outils classiques pour analyser les données et images provenant d'expériences de traction et de compression. Il permet de calculer le champ de déplacement, le coefficient de Poisson et le module de Young.

Track Analyzer est une pipeline Python de visualisation et d'analyse de données de suivi d'objets. Il ne réalise pas de suivi d'objets, mais permet de visualiser et de quantifier tout type de données de suivi. Il analyse les trajectoires en calculant des grandeurs telles que la vitesse, l'accélération, le coefficient de diffusion, la densité locale, etc. Les trajectoires peuvent être représentées sur l'image d'origine en 2D ou 3D en utilisant un codage de couleur personnalisé.

Ce projet est une famille de codes dédiée à l'analyse des expériences de croissance des racines végétales.