semvec/pypi-packages huggingface dataset:
simple-calculator-ramzy-elyatim 0.1.0
A simple calculator package for basic math operations
Requires Python: >=3.6

# Simple Calculator - Ramzy اليتيم

مكتبة بايثون بسيطة تحتوي على عمليات جمع، طرح، ضرب، وقسمة.

## طريقة الاستخدام

```python
from my_simple_calculator.calculator import add, subtract, multiply, divide

result_add = add(10, 5)
print(f"الجمع: {result_add}")

result_subtract = subtract(10, 5)
print(f"الطرح: {result_subtract}")

result_multiply = multiply(10, 5)
print(f"الضرب: {result_multiply}")

result_divide = divide(10, 5)
print(f"القسمة: {result_divide}")

try:
    divide(10, 0)
except ValueError as e:
    print(e)
```

## التثبيت

لتثبيت الحزمة، استخدم الأمر التالي:

`pip install simple-calculator-ramzy-elyatim`
taxhub 2.2.3
Application web de gestion centralisée des taxons basée sur le référentiel TAXREF

# TaxHub

Application web de gestion centralisée des taxons basée sur le
référentiel TAXREF
(<http://inpn.mnhn.fr/programme/referentiel-taxonomique-taxref>) du
SINP.

Elle permet de gérer la liste des taxons présents dans chaque structure,
d'y greffer des informations spécifiques, de définir des listes de
taxons et des filtres en fonction des besoins.

Elle est utilisée pour la structuration des taxons dans GeoNature
(<https://github.com/PnX-SI/GeoNature>) à partir de sa version 1.4.0.

Elle permet aussi de gérer les descriptions et les médias des taxons
pour leur affichage dans GeoNature-atlas (ou autre).

![image](docs/images/explore_taxref.gif)

# Documentation

La documentation de TaxHub (installation, administration et utilisation) est disponible sur https://taxhub.readthedocs.io.

Deux modes d'installation de TaxHub sont possibles : 
- **En _standalone_.** Si vous souhaitez uniquement utiliser TaxHub, rendez vous sur https://taxhub.readthedocs.io/fr/latest/installation.html#installation-de-l-application
- **Dans _GeoNature_.** Dans ce cas, aucune installation n'est requise (excepté GeoNature)


# Principes

Voici le modèle conceptuel de la base de données de TaxHub (schéma `taxonomie`) :

![image](docs/images/MCD_taxonomie.png)

Une partie correspond au TAXREF complet et à la base de connaissance « Statuts » 
tels que fournis par le SINP. Son contenu ne doit pas être modifié.
 
On peut ensuite associer des informations spécifiques grâce à
`bib_attributs` (patrimonialité, marqueurs, autres selon les besoins), 
ajouter des médias aux taxons (`t_medias`) et
définir des listes de taxons (espèces d'un protocole, ...) dans
`bib_listes` en fonction des besoins.

## Technologies

-   Langages : Python, HTML, JS, CSS
-   BDD : PostgreSQL, PostGIS
-   Serveur : Debian ou Ubuntu
-   Framework python : Flask, Flask-admin
-   Framework CSS : Bootstrap

## Gestion des permissions

Elle est centralisée dans l'application
[UsersHub](https://github.com/PnX-SI/UsersHub). Il faut donc disposer de
l'application `TaxHub` dans UsersHub et y intégrer des groupes et/ou
utilisateurs.

Niveaux de permissions (si TaxHub est installé en application autonome) :

-   2 = Gestion des taxons (ajout/modification/suppression des
    attributs, liste et médias sur les taxons)
-   6 = Administrateurs : création de listes, attributs et thêmes

Si TaxHub est intégré à GeoNature, alors on utilise le mécanisme de permissions de GeoNature, 
en définissant aux utilisateurs et groupes d'utilisateurs, les actions qu'ils peuvent faire 
sur chaque objet de TaxHub (taxons, listes, attributs, médias...).

## Licence

-   OpenSource - GPL V3
-   Copyright (c) 2014-2025 - Parc National des Écrins - Parc national
    des Cévennes

[![image](https://geonature.fr/img/logo-pne.jpg)](https://www.ecrins-parcnational.fr)

[![image](https://geonature.fr/img/logo-pnc.jpg)](https://www.cevennes-parcnational.fr)
EDRep 0.1.2
Efficient distributed representations with linear-time Softmax normalization
Requires Python: >=3.9

# EDRep

### Dall'Amico, Belliardo - *Learning distributed representations with efficient SoftMax normalization*

| **[Documentation](https://lorenzodallamico.github.io/EDRep/intro.html)** 
| **[Paper](https://openreview.net/pdf?id=9M4NKMZOPu)** | 

```bash
pip install EDRep
```
---

This is the Python implementation of the work presented in [(Dall'Amico, Belliardo - *Learning distributed representations with efficient SoftMax normalization*)](https://openreview.net/pdf?id=9M4NKMZOPu). We propose a *2Vec*-like algorithm, formulated for as a general purpose embedding problem. We consider a set of $n$ objects for which we want to obtain a distributed representation $X \in \mathbb{R}^{n\times d}$ in a $d$-dimensional Euclidean space. The algorithm requires a probability matrix $P \in \mathbb{R}^{n\times n}$ as input whose entries $P_{ij}$ are a measure of affinity between the objects $i$ and $j$. We then train the embedding vectors to approximate the input distribution described by the matrix $P$ with a variational approach based on the use of the softmax function of $XX^T$ to learn the embedding, in the spirit of *2Vec* algorithms. 

In (Dall'Amico, Belliardo - *Learning distributed representations with efficient SoftMax normalization*) we described an efficient way to estimate in $\mathcal{O}(n)$ operations the normalization constants of ${\rm SoftMax}(XX^T)$ and hence to optimize the efficiently the proposed loss function.

In our implementation, we also consider the case in which $P$ is a rectangular matrix $P\in \mathbb{R}^{n\times m}$ and two embedding matrices need to be learned: $X \in \mathbb{R}^{n\times d}, Y \in \mathbb{R}^{m\times d}$. We refer the reader to the paper and to the documentation for further details on this use case.

<!-- > We refer the user to the [**paper**](https://openreview.net/pdf?id=9M4NKMZOPu) and to the [**documentation**]() for further details and examples. -->

> We refer the user to the [**paper**](https://openreview.net/pdf?id=9M4NKMZOPu) and to the [**documentation**](https://lorenzodallamico.github.io/EDRep/intro.html) for further details.


## Requirements

We also shared an `Anaconda` environment in which all codes were run and tested. You can create it by running the following commands in the terminal

```bash
conda env create -f EDRep_env.yml
conda activate EDRep
```

## Citation

If you make use of these codes, please use the following citation:


```
@article{
dall'amico2025learning,
title={Learning distributed representations with efficient SoftMax normalization},
author={Lorenzo Dall'Amico and Enrico Maria Belliardo},
journal={Transactions on Machine Learning Research},
issn={2835-8856},
year={2025},
url={https://openreview.net/forum?id=9M4NKMZOPu},
note={}
}
```

## Authors

* [Lorenzo Dall'Amico](https://lorenzodallamico.github.io/) - lorenzo.dallamico@isi.it
* Enrico Maria Belliardo - enrico.m.belliardo@gmail.com

## License
This software is released under the GNU AFFERO GENERAL PUBLIC LICENSE (see included file LICENSE)