Ce projet propose une image Docker dédiée à la construction et à l'exécution de TensorFlow sur un système CentOS 7 en architecture x86_64. Il facilite l'installation et la configuration de TensorFlow dans un environnement isolé et reproductible, idéal pour les développeurs ou les chercheurs souhaitant travailler avec cette bibliothèque d'apprentissage automatique sans gérer manuellement les dépendances complexes.

Ce projet fournit un modèle simple pour les projets C++ utilisant CMake comme système de génération de build. Il permet de configurer et de construire des projets C++ avec des options de compilation personnalisées, ainsi que d'installer le programme ou la bibliothèque résultante dans un répertoire spécifié.

Projet open source visant à faciliter l'installation et la configuration des outils Java de Tango Controls, une infrastructure de contrôle-commande pour les systèmes expérimentaux. Tanscri propose des scripts automatisés pour déployer les bibliothèques et outils nécessaires (comme Jive, Astor, Pogo) sur différentes versions de Debian, en s'adaptant aux dépendances spécifiques de chaque environnement. Il comble une lacune dans la distribution officielle de Tango en permettant une installation modulaire et simplifiée.

PhoenixCMake est une bibliothèque CMake conçue pour simplifier et automatiser le développement de projets logiciels. Elle permet de centraliser la gestion des informations de projet, de générer automatiquement des scripts d'installation, de désinstallation et de mise à jour, et de faciliter la création de documentation. Elle prend en charge plusieurs systèmes d'exploitation et environnements comme conda ou micromamba, offrant ainsi une solution robuste pour les développeurs souhaitant standardiser et optimiser leurs workflows de build.

Ce projet héberge et maintient des paquets conda pour des applications et bibliothèques logicielles dédiées à la gestion et au contrôle d'équipements scientifiques, notamment des jauges de vide, des serveurs PLC et des outils d'analyse de données. Il facilite la construction, la distribution et l'installation de ces logiciels sur des stations de travail ou des systèmes dédiés, en assurant leur compatibilité et leur mise à jour.

Conda_env est un outil permettant de créer, gérer et partager des environnements logiciels isolés pour des projets Python. Il facilite l'installation de bibliothèques spécifiques à un projet sans conflit avec d'autres projets ou le système hôte. Idéal pour les développeurs, chercheurs ou data scientists, il assure une reproductibilité des environnements et simplifie la collaboration entre équipes.

Ce projet est un wrapper pour la bibliothèque TIFF, conçu pour simplifier son installation et sa configuration sur un système. Il s'agit d'un outil technique destiné aux développeurs souhaitant intégrer ou utiliser la bibliothèque TIFF sans gérer manuellement les dépendances ou les paramètres système complexes. Le wrapper est distribué sous licence CeCILL-C et repose sur le système PID pour son déploiement et son utilisation.

Ce projet est un wrapper PID pour le framework Boost en C++. Il permet de faciliter et standardiser l'intégration des bibliothèques Boost dans des projets logiciels. Développé par des chercheurs du CNRS et du LIRMM, il simplifie l'installation, la configuration et l'utilisation de Boost grâce à un système de build basé sur CMake. Le wrapper est conçu pour être réutilisable et portable.

Ce projet fournit un wrapper autour de la bibliothèque Intel Thread Building Blocks (TBB), permettant une intégration simplifiée et une configuration système optimisée. Il s'adresse aux développeurs souhaitant exploiter les capacités de parallélisme de TBB sans gérer directement sa complexité. Le wrapper est distribué sous licence CeCILL-C et repose sur le système PID pour son installation et son utilisation.

Ce projet est un wrapper pour la bibliothèque Metis, conçu pour faciliter la configuration système et l'intégration de composants logiciels tiers. Il permet de standardiser l'installation, l'utilisation et l'exposition d'APIs basées sur le framework PID. Développé par le CNRS et le LIRMM, il s'adresse aux développeurs souhaitant déployer des solutions logicielles de manière robuste et reproductible.