semvec/pypi-packages huggingface dataset:
autorino 2.4.0
autorino is a tool for Assisted Unloading, Treatment & Organisation of RINex Observations
Requires Python: >=3.8
Keywords: geodesy, reference frames, RINEX, data management

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# autorino
autorino is a tool for _Assisted Unloading, Treatment & Organisation of RINex Observations_  🛰️ 🌐 🦏 

**Version: 2.4.0**  
**Date: 2025-12-03**

**Main developper:** [Pierre Sakic](https://github.com/PierreS-alpha) (IPGP-OVS, Paris, France)  
**Contact e-mail:** sakic@ipgp.fr

**Documentation:** [https://ipgp.github.io/autorino](https://ipgp.github.io/autorino)

**GitHub repository:** [https://github.com/IPGP/autorino](https://github.com/IPGP/autorino) 

**Licence:** GNU GPL v3 (see attached license file) 

## Introduction
The _autorino_ package (for _Assisted Unloading, Treatment & Organisation of RINex Observations_) is designed for
automated download and conversion of GNSS raw data from the main manufacturers’ receivers 
(Leica, Septentrio, Topcon, Trimble, and BINEX) based on their respective official conversion utilities. 
A special focus is put on conversion to RINEX3/4 and near real-time capability (download frequency up to 5 min).

_autorino_ aims to perfom the four following tasks:
1. **Download** GNSS raw data from remote GNSS receivers
2. **Conversion** of GNSS raw data to RINEX3/4 format using official conversion utilities from the main GNSS manufacturers.
3. **Handle** RINEX files (e.g., merging, splitting, splicing, etc.) using dedicated utilities.
4. **Metadata edition** of RINEX files (e.g., modifying header metadata, renaming filenames, editing comments, etc.) 
based on _autorino_'s spinoff tool [_rinexmod_](https://github.com/IPGP/rinexmod).

## Installation
See the following link:  
[https://ipgp.github.io/autorino/installation.html](https://ipgp.github.io/autorino/installation.html)

## Documentation
See the following link:  
[https://ipgp.github.io/autorino/](https://ipgp.github.io/autorino/)

## Authors & Contributors
* [Pierre Sakic](https://github.com/PierreS-alpha) (IPGP-OVS, Paris, France) 
* [Patrice Boissier](https://github.com/PBoissier) (OVPF-IPGP, La Réunion, France)
* [Jean-Marie Saurel](https://github.com/jmsaurel) (IPGP-OVS, Paris, France)
* [Diane Pacaud](https://github.com/DianouPac) (OVPF-IPGP, La Réunion, France)
qindus 0.1.1
Quantum-enhanced anomaly detection for industrial network traffic
Requires Python: >=3.10

# QINDUS – Quantum Industrial Detection System

Quantum-enhanced anomaly detection for OT and industrial networks  
Autor: **José Israel Nadal Vidal**

---

## Descripción general

QINDUS (Quantum Industrial Detection System) es una librería de Python para la detección de anomalías en tráfico industrial y redes OT (SCADA, PLC, HMI, etc.) utilizando modelos cuánticos variacionales simulados con Qiskit.

A partir de un fichero PCAP, QINDUS:

1. Extrae una serie temporal (por ejemplo, tamaños de paquetes).
2. Fragmenta la serie en ventanas temporales.
3. Codifica cada ventana en un circuito cuántico parametrizado.
4. Calcula un valor de anomalía (*anomaly score*) en el rango `[0, 1]`.
5. Marca como sospechosas las ventanas cuyo comportamiento no se ajusta al tráfico considerado normal.

Este enfoque permite detectar cambios sutiles en el comportamiento de sistemas industriales que difícilmente se identifican con técnicas clásicas.

---

## Índice

- [Características principales](#características-principales)
- [Requisitos](#requisitos)
- [Instalación](#instalación)
- [Uso rápido desde línea de comandos](#uso-rápido-desde-línea-de-comandos)
- [Uso como librería](#uso-como-librería)
- [Arquitectura de QINDUS](#arquitectura-de-qindus)
- [Testing](#testing)
- [Documentación](#documentación)
- [Hoja de ruta](#hoja-de-ruta)
- [Autor y cita](#autor-y-cita)
- [Licencia](#licencia)

---

## Características principales

1. **Modelo cuántico variacional (VQC)**  
   - Backend cuántico basado en Qiskit Aer (simulador).  
   - Codificación de ventanas mediante rotaciones en qubits.  
   - La probabilidad de medición del estado `|1⟩` se interpreta como *anomaly score*.

2. **Enfoque específico para redes OT e industria**  
   - Diseñado para tráfico determinista típico de entornos industriales.  
   - Adecuado para analizar patrones cíclicos de PLC, SCADA y sistemas de control.

3. **Pipeline completo de anomalías**  
   - PCAP → serie temporal → ventanas → modelo cuántico → umbral → anomalías.  
   - Incluye un script de análisis con generación de informe interpretativo.

4. **Umbral de anomalía autoaprendido**  
   - La primera parte del tráfico se considera referencia “normal”.  
   - El umbral se define como un cuantil configurable (por defecto, 0.99).  
   - No requiere reglas fijas ni calibraciones manuales complejas.

5. **Arquitectura modular y extensible**  
   - Módulos separados para carga de datos, ventanas, backends cuánticos, modelos y pipelines.  
   - Posibilidad de ampliar con nuevas características, backends o integraciones (SIEM, Wazuh, etc.).

---

## Requisitos

- Python 3.10 o superior.
- Dependencias principales:
  - `numpy`
  - `scapy`
  - `qiskit`
  - `qiskit-aer`

---

## Instalación

### Instalación desde PyPI (cuando el paquete esté publicado)

```bash
pip install qindus
parce-markdown 0.0.4b0
Library for parcing markdown and convert to html text or file.
Requires Python: >=3.9
Keywords: HTML5, code, doc-as-code, documetation, html, markdown, md

# py-markdown
Library for parcing markdown and convert to html text or file.

Библиотека для парсинга markdown-файла и его преобразование в html-текст или файл.
## Установка библиотеки
Установка библиотеки осуществляется без всяких зависимостей:
```bash
pip install parce-markdown
```
После успешной установки импортируем библиотеку в файл:
```python
import py_markdown as md
```
## Работа с исходным текстом
Теперь преобразуем текст c markdown-разметкой в html. Для этого создадим экземпляр класса `ReadMD`:
```python
TEXT = "# Header of MD\nMarkdown is a super-simple text presentation format."
obj: md.MD = md.ReadMD(TEXT)
```
Распознать markdown-файл можно с помощью классового метода `file_import`:
```python
PATH = "README.md"
obj: md.MD = md.ReadMD.file_import(PATH)
```
По умолчанию установлена кодировка `utf-8`.

## Представление html-разметки
Чтобы преобразовать markdown-разметку в html-разметку можно воспользоваться следующим методом:
```python
result: str = obj.to_html_text()
```
Чтобы преобразовать markdown-разметку в html-файл воспользуемся следующим методом:
```python
PATH_EXPORT = "/export/sample.html"
obj.to_html_file(PATH_EXPORT)
```
Представленные методы позволяют успростить и автоматизировать создание html-контента, освоив только азы разметки markdown, а также LaTex-запись формул.