semvec/pypi-packages huggingface dataset:
xerenity 0.1.92
Python package for xerenity
License: MIT
Requires Python: >=3.9

# Xerenity & Python

Xerenity tiene una biblioteca para acceder a todos nuestros datos, series e incluso interactuar con nuestros modelos de precios de préstamos.


## Registrarse en Xerenity

Para utilizar nuestra plataforma, visita nuestra página web y crea una cuenta para ti o para tu empresa.

El proceso de registro se puede completar en [Xerenity](https://xerenity.vercel.app/), visita la página y luego crea una cuenta.


## Utilizar la libreria de python

Python es un lenguaje de programación muy accesible y utilizado en el mundo financiero, por eso lo elegimos para acceder a nuestra plataforma.

Aquí te mostramos los pasos para utilizar la biblioteca.



### Instalacion

Nuestra libreria se encuentra disponible en PyPI, [PyPI](https://pypi.org/project/xerenity/)

```commandline
pip install xerenity
```

### Autenticacion

La biblioteca utilizará usuario y contraseña, los cuales son los que utilizaste en el registro.

### Ejecucion

Una vez instalada, solo tienes que importarla en tu programa de Python. Aquí te mostramos un simple ejemplo para leer el IBR de 3 años.

```python

from xerenity import Xerenity
import pandas as pd
import os

# Almacena el usuario y contrasena de xerenity de forma segura, puede ser en una variable de entorno
username = os.environ.get('XERENITY_USERNAME')
password = os.environ.get('XERENITY_PASSWORD')

# Crea la clase principal de xerenity, con esta tienes acceso a todas nuestras series
data = Xerenity(username, password)

# En la funcion search, da el nombre de la serie que necesitas los datos
# En este caso vamos a lerr los datos del ibr de 3 anos
ibr_3y = data.series.search(ticker='3d9f4cdbc81a0e04d61b6c9601f3a049')

# Puedes utilizar librearias como pandas, para analizar tus datos
ibr_3y_df = pd.DataFrame(ibr_3y)

print(ibr_3y_df)


```

La salida del anterio ejemplo seria algo como

```commandline

           time   value
0    2023-01-04  10.780
1    2023-01-10  11.020
2    2023-01-11  10.890
3    2023-01-13  10.600
4    2023-01-17  10.460
..          ...     ...
217  2024-05-21   8.095
218  2024-05-22   8.145
219  2024-05-24   8.320
220  2024-05-28   8.365
221  2024-05-29   8.485

[222 rows x 2 columns]

```
wyoming-whisper.cpp 2.6.1
Wyoming Server for whisper.cpp
License: MIT
Requires Python: >=3.8.1
Keywords: wyoming, whisper, stt

# Wyoming Whisper.cpp

[Wyoming protocol](https://github.com/rhasspy/wyoming) server for the [whisper.cpp](https://github.com/ggml-org/whisper.cpp) speech to text system.

This project was based on wyoming-faster-whisper. I wanted to adopt whisper.cpp instead to allow more backends. In particular, since mid 2025, the Vulkan
backend improved significantly, and offers excellent performance on all modern GPUs without installing much dependencies. You should try it for yourself,
and decide what's most performant for your hardware.

While not yet integrated, whisper.cpp has experimental support to detect turns of speakers. This could allow us to only return the transcript of the first
speaker, assuming that what follows is background chat. Or we may try extracting the timestamp of each turn of speaker to split the audio into segments,
and run a diarization model to keep only segments matching the first speaker.

## Local Install

Clone the repository and set up Python virtual environment:

``` sh
git clone https://github.com/debackerl/wyoming-whisper.cpp.git
cd wyoming-whisper.cpp
script/setup
```

Run a server anyone can connect to:

```sh
script/run --model tiny-int8 --language en --uri 'tcp://0.0.0.0:10300' --data-dir /data --download-dir /data
```

See [available models](https://absadiki.github.io/pywhispercpp/#pywhispercpp.constants.AVAILABLE_MODELS).