Python

Source code for shyft.

Time-series for python and c++, including distributed storage and calculations Hydrologic Forecasting Toolbox, high-performance flexible stacks, including calibration Energy-market models and micro services

Qt Application Tester, a testing framework for Qt-based applications

This library provides a set of high precision date and time classes covering a large time span. The library is implemented in C++, Python and Java

Portable Engine for the Production of Parton-level Event Records

Automatic Python interface generation for Fortran libraries

Utopia is a comprehensive modelling framework for complex adaptive systems.

File System in Encrypted SQLite Database for C++ Applications. SQLiteFS also has pybinds

Ce projet constitue mon projet de fin d'études et porte sur la conception et le déploiement d'une solution de vision par ordinateur destinée à la détection automatique des risques et non-conformités liés au port des équipements de protection individuelle (EPI) sur les chantiers.

L'objectif est de développer une solution capable d'analyser une image d'une scène de chantier, d'identifier les personnes présentes et d'exploiter les informations relatives au port des équipements de protection afin de déterminer les situations conformes et non conformes.

Le projet s'inscrit dans une démarche de Computer Vision appliquée à la sécurité industrielle, avec une attention particulière portée à la possibilité de déployer le modèle sur un environnement mobile.

Travaux réalisés :

Constitution et préparation d'un dataset de scènes de chantier. Annotation et structuration des données d'entraînement. Nettoyage et préparation des données. Expérimentation de modèles de Deep Learning pour la détection d'objets. Utilisation de YOLO pour la détection des personnes et des équipements de protection. Mise en place d'une logique de décision permettant d'interpréter les détections et d'identifier les situations de non-conformité. Évaluation des performances du modèle. Optimisation du pipeline d'inférence. Conversion du modèle vers TensorFlow Lite. Expérimentation du déploiement du modèle dans une application mobile.

The C++11 library, msvc2015u3/gcc5.4 + cmake,python,bash,vbs modules • 📃 https://github.com/andry81-stats/tacklelib--gh-stats 📃

MCODAC is a Fortran library for the numerical evaluation of fiber composite damage. The library contains analysis methods specifically tailored to fiber composites, from micromechanical homogenization approaches to macroscopic fatigue models of orthotropic multilayer composites.

7,5'' e-Ink Paper Display driven by ESP32 that shows HomeAssistant information.

An API for SASL that is close to protocols

Python wrapper for client and server Focus on Realm Crossover Library with one API and multiple implementations

Python binding for Rat C++ libraries

This GitLab project is not meant to be cloned or used directly.

Its contents are synchronized from the ./SeedProject/ directory of the CMagneto Framework repository and are automatically pushed by the CMagneto CI Bot.

This project exists solely as infrastructure for the seed project:

Docker image registry; CI runner for seed project pipelines; package registry for built installation artifacts.

CMagneto is a framework and seed (template) project for bootstrapping CMake-based C++ projects. It provides out-of-the-box setup for tooling, third-party dependency handling, legal files, testing, packaging, and CI.

ROOTED (ROS2 Open-source Toolkit for Efficient Dialogue), is a framework for developing adaptable dialogue systems for social robots. ROOTED combines rule-based dialogue generation, web search, and LLMs to better adhere to Gricean Maxims by grounding responses. It also includes components for non-verbal communication analysis and generation. ROOTED’s capabilities are demonstrated through its deployment in the Social Plantroid Robot, which uses ROOTED for managing interactions and emotional responses.

A general math utilities library providing Matrix, Vector, Quaternion, Euler and Color classes, written in C for speed.