semvec/pypi-packages huggingface dataset:
safe-esg-pai-assistance-kit 0.1.3
Minimal tools for SFDR PAI interpolation & diagnostics
Requires Python: >=3.9

# safe-esg-pai-assistance-kit

Minimal tools for SFDR PAI interpolation & diagnostics.

## Install
```bash
pip install safe-esg-pai-assistance-kit
```

## Quickstart
```python
from safe_esg_pai_assistance_kit import run_informative_regression_ols
# Use your own DataFrame and variables; reach out to the author for guidance.
```
birfi 0.1.1
Blind instrument response function identification from fluorescence decays.
Requires Python: >=3.7

# BIRFI


[![License](https://img.shields.io/pypi/l/birfi.svg?color=green)](https://github.com/VicidominiLab/birfi/blob/main/LICENSE)
[![PyPI](https://img.shields.io/pypi/v/birfi.svg?color=green)](https://pypi.org/project/birfi/)
[![Python Version](https://img.shields.io/pypi/pyversions/birfi.svg?color=green)](https://python.org)

Blind Instrument Response Function Identification (BIRFI) from fluorescence decays.
This is a Python re-implementation of the algorithm described in:
[Adrián Gómez-Sánchez et al., _Blind instrument response function identification from fluorescence decays_,
Biophysical Reports, 2024](https://doi.org/10.1016/j.bpr.2024.100155).

It works with single-channel and multi-channel (e.g. ISM) datasets.


## Installation

You can install the stable version from [PyPI]:

    pip install birfi

or the latest version directly from GitHub:

    pip install git+https://github.com/VicidominiLab/birfi

It requires the following Python packages

    numpy
    scipy
    matplotlib
    torch

## Documentation

The algorithm calculates the IRFs from a single-channel or multi-channel fluorescence decay dataset, assuming that
the fluorescence decays are mono-exponential, and they share the same lifetime. The dataset should be in the shape of
(n_time_bins,) or (n_time_bins, n_channels). The algorithm is sensitive to noise, so we recommend acquiring 
calibration data with the highest possible signal-to-noise ratio. In case this is not possible, we provide a simple
regularization tool to minimize noise overfitting.

You can find examples of usage here:

https://github.com/VicidominiLab/birfi/tree/main/demo


## License

Distributed under the terms of the [GNU GPL v3.0] license.
"birfi" is free and open source software


[MIT]: http://opensource.org/licenses/MIT
[BSD-3]: http://opensource.org/licenses/BSD-3-Clause
[GNU GPL v3.0]: http://www.gnu.org/licenses/gpl-3.0.txt
[GNU LGPL v3.0]: http://www.gnu.org/licenses/lgpl-3.0.txt
[Apache Software License 2.0]: http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
[Mozilla Public License 2.0]: https://www.mozilla.org/media/MPL/2.0/index.txt

[file an issue]: https://github.com/VicidominiLab/birfi/issues

[tox]: https://tox.readthedocs.io/en/latest/
[pip]: https://pypi.org/project/pip/
[PyPI]: https://pypi.org/project/birfi/
citam_pydraw 3.2.2
CIT-AM Introduction Programming class lib
Requires Python: >=3.10.5

# IntroductionPrograming-library: citam_pydraw

# Overview
千葉工業大学 先進工学部 知能メディア工学科の第2セメスター「プログラミング言語基礎」及び第3セメスター「プロジェクト1」において使用される、Pythonの図形描画ライブラリです。
tkinterのWrapperで、[Processing](https://processing.org/)ライクに動作させることを目指して作成されました。

# Requirement
## 必要環境
- MacOS
  - Windowsでも使用可能ですが、非推奨かつサポート範囲外です
    - 詳細な動作確認はしておらず、対応予定もありません
  - Linux環境は一応ですが対応しています
    - Docker環境の用意があります -> [IPが導入されるPython環境(Docker版)](https://github.com/aais-lab/PythonEnv_docker)
- Python >3.10.5
  - 動作確認済み >=3.12.2
  - MacのSystem DefaultのPython環境にはライブラリを入れることができないため注意してください
- 必要なライブラリ
  - tkinter 8.6以上
  - Pillow 11.2以上
  - just-playback 0.1.8以上
  - brew + pyenv環境の場合、対応したpython-tkが必要です

## 開発・動作確認環境
- MacOS Ventura以降
- [Docker環境](https://github.com/aais-lab/PythonEnv_docker)
- Python
  - brew + pyenv
  - 3.10.5 <
  - <= 3.12.2
- ライブラリ
  - Python標準
  - tkinter 8.6
  - Pillow 11.2.1
  - just-playback 0.1.8

# Usage
## PyPIから
```
pip install citam_pydraw
```

## gitから
### クローン
```
git clone https://github.com/aais-lab/citam_pydraw.git
```
### ライブラリのフォルダへ移動して、pip install
```
cd citam_pydraw
pip install .
```

Successfully installed citam_pydraw-x.x.xと表示されれば導入完了です。

## 環境構築の既知トラブル
### MacOSかつpython3.10系の場合
tkinter8.5がデフォルトで入っているようですが、[Pythonとtcl/tkの対応問題](https://www.python.org/download/mac/tcltk/)によって実行時にWindowが黒く表示される不具合が発生します。

```
import tkinter
tkinter.Tcl().eval('info patchlevel')
```

上記をPythonで実行するとtkinterのバージョンを確認することが可能です。

開発・動作確認環境と同様にbrew + pyenv環境の場合は

```
pyenv uninstall 3.10.x
brew install python-tk@3.10
pyenv install 3.10.x
```

でおおよその場合解決します。

### 実行時にImportErrorが出て、エラー箇所がImport _tkinterの場合
tkinterがうまく読み込めていません。
Python Build時にtkinterのリンクがちゃんといってない？詳細な原因は不明です。
開発・動作確認環境と同様にbrew + pyenv環境の場合は

```
pyenv uninstall 3.x.x
brew install python-tk@3.x
pyenv install 3.x.x
```

でおおよその場合解決します。

```
brew install python-tk@3.x
```
の際は、python-tkのバージョンをインストールしたいPythonのバージョンに合わせて指定してください。

### import IP 実行時にModuleNotFoundErrorが出て、エラー箇所がimport IP.IPの場合（旧）
他にも以下パターンは同様の原因です。
```
ModuleNotFoundError: No module named "IP.mouse"
ModuleNotFoundError: No module named "IP.keyboard"
```

パッケージのダウンロードもしくは展開時(zipでダウンロードした場合)にライブラリ内のIP.py等が欠損したことが原因です。
ダウンロードもしくは展開をやり直して、以下のファイルが全てあることを確認してください。

<img width="222" alt="IPファイル構成" src="https://github.com/aais-lab/IntroductionPrograming-library/assets/75377571/97f7fa3f-47e3-4e3f-8c2d-8a0ccf99f1ad">

# Reference
関数・クラス等の詳細は[Wiki](https://github.com/aais-lab/citam_pydraw/wiki)を参照してください。

関数等のリファレンス(旧)
[IntroductionPrograming-Reference](https://aais-lab.github.io/IntroductionPrograming-Reference/)

# Author
[Nao Yamanouchi](https://github.com/ClairdelunaEve)

# Licence
3-Clause BSD
tts-webui-extension.vocos 0.0.3
Vocos is a neural audio codec for high-quality audio compression and reconstruction

# Extension adapter for Vocos

License - the source code within this repository is licensed under the MIT license.

This extension provides a neural audio codec for high-quality audio compression and reconstruction.

## Features

- Compress audio to various bitrates (1.5, 3.0, 6.0, or 12.0 kbps)
- Reconstruct high-quality audio from compressed representations
- Simple and intuitive interface
- Support for various audio file formats

## Usage

1. Upload an audio file (WAV, MP3, etc.)
2. Select the desired bandwidth (compression level) in kbps
3. Click "Reconstruct" to process the audio
4. Listen to or download the reconstructed audio

## About Vocos

Vocos is a neural audio codec developed by charactr that can compress audio to very low bitrates while maintaining high perceptual quality. It uses a neural network to encode and decode audio signals, providing better quality than traditional codecs at similar bitrates.

For more information, visit the [official Vocos repository](https://github.com/charactr-platform/vocos).
openbio 0.1.0
OpenBio - A placeholder package reserving the name for future development
Requires Python: >=3.8

# OpenBio

**This package is currently a placeholder to reserve the name "openbio" on PyPI.**

You can use OpenBio at [openbio.tech](https://openbio.tech). This package will be updated with actual functionality in the future.

## Installation

```bash
pip install openbio
```

## Usage

This is currently a placeholder package. Check back later for updates!

```python
import openbio
openbio.main()  # Prints a hello message
```

## Development Status

🚧 **Under Development** - This package is actively being developed. Stay tuned for updates!

## Contact

For questions or to contribute to development, please reach out to the maintainers.