Le projet Release est dédié aux calculs mathématiques complexes et à la gestion de données numériques. Il offre des fonctionnalités performantes pour les utilisateurs ayant besoin de traiter des données chiffrées et d'effectuer des opérations mathématiques avancées.

AttributeComposer est une classe C++ conçue pour effectuer des calculs sur des attributs sources et générer des attributs dynamiques à partir des résultats. Elle permet de définir des expressions mathématiques complexes pour transformer ou analyser des données en temps réel, comme des moyennes mobiles, des sommes ou des opérations logiques. Utilisé principalement dans des environnements industriels ou scientifiques pour le traitement de signaux ou de mesures.

Treat2p est un package développé pour étendre les fonctionnalités de suite2p, un outil d'extraction de données de neuroimagerie. Il permet d'ajouter des traitements supplémentaires aux données extraites par suite2p, en utilisant numpy pour les opérations mathématiques et de traitement de données.

Ce projet est une bibliothèque ou un outil dédié à la manipulation et au traitement d'expressions arithmétiques. Il permet de factoriser des nombres, de simplifier des calculs et d'évaluer des expressions mathématiques de manière automatisée. Idéal pour les applications nécessitant des opérations arithmétiques avancées ou des vérifications de calculs.

NumPy est une bibliothèque open source dédiée au calcul scientifique en Python. Elle permet de manipuler des tableaux multidimensionnels de manière efficace et optimisée, offrant des outils pour effectuer des opérations mathématiques complexes, des transformations de données et des calculs vectoriels. Utilisée dans de nombreux domaines comme la recherche, l'ingénierie ou l'intelligence artificielle, elle facilite le traitement et l'analyse de données numériques à grande échelle.

Bibliothèque et outils dédiés à l'évaluation et à l'optimisation des produits de Hadamard, une opération mathématique utilisée en algèbre linéaire et en traitement du signal. Le projet propose des implémentations en C++ avec des benchmarks pour comparer les performances selon différents niveaux d'optimisation (O0, O3, vectorisation) et des méthodes de parallélisation (C++20, intrinsics).