semvec/pypi-packages huggingface dataset:
elf-size-analyze 0.3.1
Tool to extract information about symbols and sections from an ELF file and filters them.
Requires Python: >=3.7

# elf-size-analyze

elf-size-analyze is a Python tool that uses regular binutils programs (readelf, nm, c++filt) to extract information about symbols and sections from an ELF file and filters them. Information is presented in a tree based on paths to files where the symbols have been defined.

It's main usage is optimization of memory usage (FLASHH/RAM/etc.) by inspecting which modules/symbols in code contribute the most to final size. 
Main output format is an ASCII tree, but it supports other formats, e.g. JSON (for usage in other scripts), or HTML-based visualization (e.g. static HTML or Plotly graph).  

> This script was initially based on [size_report](https://github.com/zephyrproject-rtos/zephyr/blob/master/scripts/footprint/size_report) from Zephyr Project scripts (some old version), but it has been almost fully rewritten but the idea is the same. 

## Gallery 

<img width="1799" height="1097" alt="cmdline" src="https://github.com/user-attachments/assets/be65a738-efb1-4104-8276-481af264aca5" />

| Plotly treemap  | Plotly sunburst | HTML table |
| --- | --- | --- |
| <img width="1404" height="699" alt="treemap" src="https://github.com/user-attachments/assets/ae9eaa65-dd64-44b5-a737-2c7da00bccb6" /> | <img width="720" height="677" alt="sunburst" src="https://github.com/user-attachments/assets/17521780-cdb9-44c1-8547-fb734929374c" /> | <img width="1869" height="1178" alt="html" src="https://github.com/user-attachments/assets/e9cd0847-48c8-4503-b0f2-56ba59c312fb" /> |

## Requirements

* Python 3
* binutils: readelf, nm, c++filt (optional)

## Installation

For normal usage it's best to install from [PyPI](https://pypi.org/project/elf-size-analyze/):
```
pip install elf-size-analyze
```

There are some optional dependencies not installed by default, e.g. to include support for Plotly graphs output use
```
pip insatll elf-size-analyze[plotly]
```

For development it's recommended to install from sources in virtual environment in editable mode:
```
python -m venv venv
source ./venv/bin/activate
git clone https://github.com/jedrzejboczar/elf-size-analyze.git
pip install -e ./elf-size-analyze[dev,plotly]
```

## Usage 

Select the ELF file to be analyzed. To be able to extract path information about symbols from the ELF file, the program should be compiled with debug information (`gcc -g`).

If installed using `pip` then the package provides an entry point and you can just use the `elf-size-analyze` command.
Otherwise use `python -m elf_size_analyze` from the source directory.

Example usage (assumes that we're using `arm-none-eabi-gcc` toolchain):
```
elf-size-analyze -t arm-none-eabi- -w 120 -HaF build/myapp
```

For more options see help:
```
elf-size-analyze -h
```

For HTML output:
```
elf-size-analyze -t arm-none-eabi- -w 120 -HaF build/myapp -W > /tmp/index.html
firefox /tmp/index.html  # or other browser / xdg-open
```

For Plotly output (for big executables you might want to use `--plotly-max-depth`):
```
elf-size-analyze -t arm-none-eabi- -w 120 -HaF build/myapp --plotly --plotly-type treemap
```
mcp-bocha-search 0.0.1
博查是一个给AI用的搜索引擎，让你的AI应用从近百亿网页和生态内容源中获取高质量的世界知识
Requires Python: >=3.10
Keywords: ai-search, bocha, mcp, search, web-search

# MCP Server 产品名称: 博查

![Bocha Search MCP Server](assets/bocha-logo-720x180.png)

## 产品描述
### 短描述
博查是一个给AI用的搜索引擎，让你的AI应用从近百亿网页和生态内容源中获取高质量的世界知识，涵盖天气、新闻、百科、医疗、火车票、图片等多种领域。

### 长描述
博查是一个给AI用的搜索引擎，让你的AI应用从近百亿网页和生态内容源中获取高质量的世界知识，涵盖天气、新闻、百科、医疗、火车票、图片等多种领域。

## 分类
网页搜索

## 标签
搜索, 新闻, 天气, 百科

## Tools
### Tool1: Bocha Web Search
#### 详细描述
从博查搜索全网信息和网页链接，返回结果包括网页标题、网页URL、网页摘要、网站名称、网站图标、发布时间、图片链接等。

#### 调试所需要的参数
输入:
  - query: 搜索词(必填)
  - freshness: 搜索指定时间范围内的网页 (可选值 YYYY-MM-DD, YYYY-MM-DD..YYYY-MM-DD, noLimit, oneYear, oneMonth, oneWeek, oneDay. 默认为 noLimit)
  - count: 返回结果的条数 (1-50, 默认为 10)

输出:
  - 网页标题、网页链接、网页摘要、发布时间、网站名称

### Tool2: Bocha AI Search
#### 详细描述
在博查网页搜索的基础上，AI识别搜索词语义并额外返回垂直领域内容的结构化模态卡，例如天气卡、日历卡、百科卡等几十种模态卡，在语义识别、搜索结果时效性、内容丰富性等方面更好。

#### 调试所需要的参数
输入:
  - query: 搜索词(str, 必填)
  - freshness: 搜索指定时间范围内的网页 (可选值 YYYY-MM-DD, YYYY-MM-DD..YYYY-MM-DD, noLimit, oneYear, oneMonth, oneWeek, oneDay. 默认为 noLimit)
  - count: 返回结果的条数 (1-50, 默认为 10)

输出:
  - 网页标题、网页链接、网页摘要、发布时间、网站名称、模态卡

## 可适配平台
方舟, python, Claude, Cursor等

## 服务开通链接
您需要前往 [博查AI开放平台](https://open.bochaai.com)，登陆后获取 API KEY。

## 鉴权方式
API Key

## 安装部署
### 步骤一：下载代码至本地
```bash
git clone git@github.com:shibing624/mcp-bocha-search.git
```

### 步骤二: 在客户端中配置
#### Claude Desktop
On MacOS: `~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json`

On Windows: `%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json`

```json
  "mcpServers": {
    "mcp-bocha-search": {
      "command": "uvx",
      "args": [ "mcp-bocha-search" ],
      "env": {
        "BOCHA_API_KEY": "sk-****"
      }
    }
  }
  ```

### 步骤三: 在客户端中使用
![示例: alibaba 2024 esg report](assets/alibaba-2024-esg-report.png)

### 步骤四: 调试本地服务（可选）
```bash
npx @modelcontextprotocol/inspector uv run mcp-bocha-search
```

## 客户案例

目前博查已经累计服务**3000+企业用户**和**20000+开发者用户**，并且成为**DeepSeek官方联网搜索供应方**以及**阿里、腾讯、字节官方推荐的搜索API**，目前**承接着国内60%以上AI应用的联网搜索请求**。

博查的搜索内容源包括全网近百亿个网页，以及生态合作内容（含短视频、新闻、百科、天气、医疗、火车票、酒店、餐厅、景点、企业、学术等）。博查后续将会继续与各个平台在内容生态、智能体创作等方面开展共创合作，为博查用户的搜索问题提供丰富多彩的答案。

## 常见问题

### Bocha Web Search API服务可以提供什么样的能力?
Bocha Web Search 提供全网通用搜索能力。您可以从博查搜索全网信息和网页链接，返回结果包括网页标题、网页URL、网页摘要、网站名称、网站图标、发布时间、图片链接等，每次搜索结果返回的网页最多支持50条（count50）。

传统搜索引擎使用的是关键字+竞价排名机制的搜索算法，搜索结果的目标不是直接为用户提供正确的答案，而是吸引用户点击以获得广告收入。

博查是基于多模态混合搜索与语义排序技术的新一代搜索引擎，支持AI应用场景的自然语言搜索方式，同时搜索结果目标是提供干净、准确、高质量的答案。

博查的语义排序技术基于Transformer架构，会根据搜索结果与用户问题的语义相关性进行排序。由于大模型同样是Transformer架构，通过判断上下文与用户问题的语义相关性进行取舍，因此最终大模型更加喜欢博查提供的搜索结果。

目前博查的搜索效果是国内最接近Bing Search API的搜索引擎，由于Bing Search API数据会出海（无国内Region）、价格昂贵（15美元/千次）且不提供文本摘要（只有50-100字的snippet），国内很多企业客户都已经从Bing切换至博查。

### Bocha AI Search API 服务可以提供什么样的能力？
Bocha AI Search 在博查 Web Search 的基础上，AI识别搜索词语义并额外返回垂直领域内容的结构化模态卡，例如天气卡、日历卡、百科卡等几十种模态卡，在语义识别、搜索结果时效性、内容丰富性等方面更好。

目前支持的模态卡类型包括：天气、百科、医疗、万年历、火车、星座属相、贵金属、汇率、油价、手机、股票、汽车等。

以股票信息为例，网页中一般无法获取到实时的股票数据，需要结构化模态卡来支撑。博查AI Search API可以在提供网页信息的基础上，额外输出股价的结构化数据模态卡，通过模态卡提供的结构化数据，可以进一步增强AI应用中用户对于时效性问题的回答准确性。
ngdb 1.2.0
Norton Guide database reading library
Requires Python: >=3.10
Keywords: library, dbase, clipper, norton guide reader, documentation, database, help

# ngdb - A Python library for reading Norton Guide database files

[![GitHub Actions Workflow Status](https://img.shields.io/github/actions/workflow/status/davep/ngdb.py/style-lint-and-test.yaml)](https://github.com/davep/ngdb.py/actions)
[![GitHub commits since latest release](https://img.shields.io/github/commits-since/davep/ngdb.py/latest)](https://github.com/davep/ngdb.py/commits/main/)
[![GitHub Issues or Pull Requests](https://img.shields.io/github/issues/davep/ngdb.py)](https://github.com/davep/ngdb.py/issues)
[![GitHub Release Date](https://img.shields.io/github/release-date/davep/ngdb.py)](https://github.com/davep/ngdb.py/releases)
[![PyPI - License](https://img.shields.io/pypi/l/ngdb)](https://github.com/davep/ngdb.py/blob/main/LICENSE)
[![PyPI - Python Version](https://img.shields.io/pypi/pyversions/ngdb)](https://github.com/davep/ngdb.py/blob/main/pyproject.toml)
[![PyPI - Version](https://img.shields.io/pypi/v/ngdb)](https://pypi.org/project/ngdb/)

## Introduction

Back in the mists of time, in the days of MS-DOS and Clipper programming,
[Norton Guide database files](https://en.wikipedia.org/wiki/Norton_Guides)
were a very popular form of hypertext help. Lots of information is still
kicking around inside such files.

This library is another in [a reasonably long line of tools I've written to
help keep that information available](http://www.davep.org/norton-guides/).

## Installing

`ngdb` is [available from pypi](https://pypi.org/project/ngdb/) and can be
installed with `pip` or similar Python package tools:

```shell
$ pip install ngdb
```

## Using

See [the main documentation](https://ngdb.davep.dev/) for details on
using the library.

## Hacking

If you want to hack on the code yourself you'll find most of the routine
stuff you'd do when testing and the like in the `Makefile`. Type:

```sh
$ make
```

to get a list of available targets.

[//]: # (README.md ends here)
tschm 4.0.3
windows定时任务管理器 即使电脑睡眠也能运行的定时任务管理器
Requires Python: >=3.13

# TSCHM - Windows 任务计划管理器

一个强大的 Windows 任务计划管理工具，即使在计算机处于睡眠模式时也能执行计划任务。

## 功能特性
- ✅ 在系统睡眠模式下执行计划任务
- ✅ 通过 `tsm` 命令提供简洁的命令行界面
- ✅ 轻松管理隐藏任务
- ✅ 按需终止正在运行的计划任务

## 为什么选择 TSCHM？
大多数 Windows 任务管理工具在系统处于睡眠模式时无法执行任务。TSCHM 专门设计用于解决这一关键限制。

## 安装
通过 pip 安装：
```bash
pip install tschm -U
# 确保 scripts 文件夹已经加入path 
```

或使用 uv：
```bash
uv tool install tschm -U
```

安装完成后，您可以在终端中使用 `tsm` 命令。

## 系统要求
- Windows 操作系统
- Python 3.13+


## 使用方法
安装完成后，您可以使用 `tsm` 命令来管理计划任务：

```bash
tsm 
tsm --help 
tsm xxx --help 
tsm config xxx --help 


# 第一次运行 需要先执行 init 进行初始化
tsm config init 
# 然后就能添加任务了
tsm add-task test xxx.ps1 DAILY --time=21:00 # 添加一个名为test的任务 每天21点执行 xxx.ps1 脚本 
# 默认提供了4个可以用的脚本 
tsm config list
配置目录内容 (C:\Users\lppx\.tschm):
--------------------------------------------------
 1. [文件] 休眠脚本.ps1                       大小:       18 字节  修改时间: 2025-11-12 09:52:52
 2. [文件] 倒计时休眠脚本.ps1                    大小:     2126 字节  修改时间: 2025-11-12 09:52:52
 3. [文件] 倒计时关机脚本.ps1                    大小:     2099 字节  修改时间: 2025-11-12 09:52:52
 4. [文件] 关机脚本.ps1                       大小:       62 字节  修改时间: 2025-11-12 09:52:52
--------------------------------------------------

# 可以方便的设置倒计时关机 (电脑必须支持执行PS脚本)
tsm add-task shutdown 倒计时关机脚本.ps1 DAILY  --time=21:00

```
runtilities 2.3.0
running related scripts
Requires Python: >=3.6

runtilities - running utilities
===================================

This is a package with a few hopefully useful running utilities.

package name is "running". Yes I know that's confusing.

Install

    pip install runtilities
    
Usage, e.g.

    from running.runsignup import RunSignUp

A lot of this may be obsolete and hasn't been tested for a while, 
so your mileage may vary. Sorry about that.