semvec/pypi-packages huggingface dataset:
lando-cli 0.3.0
Lando Headless API Client
Requires Python: >=3.10

# Lando Headless CLI

The **Lando Headless CLI** is a command-line tool for interacting with [Lando](https://lando.moz.tools/)
via the automation API.

## 🐛 Bug Reports

Please file bugs in Bugzilla under [`Conduit :: Lando`](https://bugzilla.mozilla.org/enter_bug.cgi?product=Conduit&component=Lando)

Report issues or request enhancements in #engineering-workflow on Slack or #conduit on Matrix.

## 🔧 Installation

Install the CLI tool from PyPI, using `pip` or `pipx`.

```sh
pipx install lando_cli
```

Confirm the tool is installed locally.

```sh
lando --version
```

## 🔐 Configuration

The CLI expects a config file at `~/.mozbuild/lando.toml` with the following options:

```toml
[auth]
api_token = "TOKEN"
user_email = "ldap_user@mozilla.com"
```

Alternatively, you can supply the values as environment variables:

- `LANDO_HEADLESS_API_TOKEN`
- `LANDO_USER_EMAIL`
- `LANDO_URL` (optional, defaults to `https://lando.moz.tools`)

## 🚀 Usage

Run `lando --help` for an overview of available commands.

Run `lando <COMMAND> --help` for help with each command, including examples.

### push-commits

Push new commits to a Lando repo.

Create new commits against the specified branch locally. The currently checked
out branch will be used for the push, and the upstream branch will be used as
the base.

```sh
lando push-commits --lando-repo firefox-autoland
```

With a release branch:

```sh
lando push-commits --lando-repo firefox-beta --relbranch FIREFOX_64b_RELBRANCH
```

### push-tag

Push new tags to the specified repository.

```sh
lando push-tag --lando-repo firefox-main --tag-name TAG_NAME --tag-sha sha12345
```

### push-merge

Push merge actions to the specified repository.

Running without any options will detect the merge target and commit message
using the current `HEAD`.

```sh
lando push-merge --lando-repo firefox-main
```

Use `--target-commit` and `--commit-message` to create the merge in Lando
without detecting the change in your local repo.

```sh
lando push-merge --lando-repo firefox-main --target-commit SHA --commit-message "Merge"
```

### check-job

Check the status of a previously submitted job.

```sh
lando check-job 123
```
chatgpt-mirai-qq-bot-web-image-generate 0.3.4
WebImageGeneratePlugin for lss233/chatgpt-mirai-qq-bot
Requires Python: >=3.8

# web-image-generate for ChatGPT-Mirai-QQ-Bot

本项目是 [ChatGPT-Mirai-QQ-Bot](https://github.com/lss233/chatgpt-mirai-qq-bot) 的一个插件，用于生成图片。

## 安装

```bash
pip install chatgpt-mirai-qq-bot-web-image-generate
```

## 使用

在 chatgpt-mirai-qq-bot的web_ui中配置
使用示例请参考 [web_image_generate/example/textToImage.yml](web_image_generate/example/textToImage.yaml)
安装此插件会自动生成一个画图工作流，仅供参考

## 开源协议

本项目基于 [ChatGPT-Mirai-QQ-Bot](https://github.com/lss233/chatgpt-mirai-qq-bot) 开发，遵循其 [开源协议](https://github.com/lss233/chatgpt-mirai-qq-bot/blob/master/LICENSE)

## 感谢

感谢 [ChatGPT-Mirai-QQ-Bot](https://github.com/lss233/chatgpt-mirai-qq-bot) 的作者 [lss233](https://github.com/lss233) 提供框架支持
tsearch 1.0.13
Search Engine
Requires Python: >=3.7

# MySearch

## Giới thiệu
**MySearch** là một module tìm kiếm dựa trên FAISS (Facebook AI Similarity Search) để thực hiện tìm kiếm vector hiệu quả. Hệ thống hỗ trợ tìm kiếm theo khoảng cách cosine và L2, đồng thời quản lý dữ liệu thông qua các lớp hỗ trợ như `IndexDB`, `FaissDB`, `InfoDB`.

## Tính năng chính
- Thêm vector embedding vào FAISS.
- Tìm kiếm các vector gần nhất dựa trên chỉ số khoảng cách.
- Xóa vector khỏi cơ sở dữ liệu FAISS.
- Cập nhật hoặc thay thế vector embedding.
- Kiểm tra tính nhất quán của cơ sở dữ liệu.

## Cấu trúc thư mục
```
.
├── logs/
│   ├── log_handler.py  # Xử lý ghi log
├── modules/
│   ├── utils/
│   │   ├── checker.py  # Kiểm tra tính hợp lệ của dữ liệu
│   │   ├── faiss_db.py  # Quản lý FAISS
│   │   ├── helper.py  # Hỗ trợ xử lý vector
│   │   ├── index_db.py  # Quản lý index của vector
│   │   ├── info_db.py  # Quản lý thông tin đối tượng
├── my_search.py  # Lớp chính MySearch
├── README.md  # Tài liệu này
```

## Cài đặt
Yêu cầu Python 3.8 trở lên và các thư viện:
```bash
pip install faiss-cpu numpy
```

## Hướng dẫn sử dụng

### Khởi tạo MySearch
```python
from my_search import MySearch

search_engine = MySearch(distance_type="cosin", element=512)
```

### Tạo collection
```python
list_field = ["id", "name", "vector"]
key_main = "id"
search_engine.create_collection(list_field, key_main)
```

### Thêm dữ liệu vào FAISS
```python
embedding = [[0.1, 0.2, 0.3, ..., 0.512]]  # Danh sách embedding có kích thước 512
list_field = [{"id": 1, "name": "Object1", "vector": embedding[0]}]

search_engine.add(embedding, list_field)
```

### Tìm kiếm
```python
query_vector = [0.1, 0.2, 0.3, ..., 0.512]
result = search_engine.search(query_vector, result_of_num=5)
print(result)
```

### Xóa dữ liệu
```python
search_engine.delete(key_mains=[1])
```

### Cập nhật dữ liệu
```python
new_vector = [0.2, 0.3, 0.4, ..., 0.512]
search_engine.replace(key_mains=[1], embeddings=[new_vector], indexs=[0])
```

## Cấu trúc lớp
### **MySearch**
- `add(embedding, list_field)`: Thêm một hoặc nhiều vector embedding vào FAISS.
- `search(embedding, result_of_num)`: Tìm kiếm vector gần nhất.
- `delete(key_mains)`: Xóa vector theo khóa chính.
- `replace(key_mains, embeddings, indexs, new_key_mains)`: Thay thế hoặc cập nhật vector.
- `create_collection(list_field, key_main)`: Tạo tập dữ liệu mới.

## Cấu trúc dữ liệu
- **IndexDB**: Lưu trữ ánh xạ giữa index FAISS và khóa chính (`key_main`).
- **FaissDB**: Quản lý cơ sở dữ liệu FAISS và thực hiện truy vấn.
- **InfoDB**: Quản lý thông tin đối tượng liên quan đến embedding.

## Ghi log
Module sử dụng `logger` để ghi lại quá trình hoạt động. Log được lưu trong thư mục `logs/`.

## Đóng góp
Mọi đóng góp vui lòng gửi pull request hoặc mở issue trên GitHub.

## Giấy phép
Dự án này sử dụng giấy phép MIT.