semvec/pypi-packages huggingface dataset:
hwsoftmcp_weiqa 0.1.4
A toolkit for MCP operations
Requires Python: >=3.10

MCP 配置, env中只能以string方式存在
{
    "mcpServers":{
        "hwsoftmcp_weiqa":{
            "description": "华微软件提供的知识库服务，可以通过该服务与华微软件建立的知识库进行交互，检索知识库内容，获得相关信息",
            "command": "uvx",
            "args": [
                "hwsoftmcp_weiqa@0.1.4"
            ],
            "env": {
                "server_url": "http://192.168.3.23:30012",
                "systemCode":"luzhiliang-001",
                "kbIds":"",
                "fieldIds":"doc-202506040001",
                "knowledge":"背景知识"
            }
        }
    }
}
neural-network-lib 0.4.0
Легковесная библиотека для создания и обучения нейронных сетей с GPU-ускорением
Requires Python: >=3.6

﻿Библиотека нейронных сетей
Легковесная и модульная библиотека для создания, обучения и тестирования нейронных сетей с использованием CuPy для ускорения вычислений на GPU. Библиотека поддерживает широкий спектр слоев, функций активации, функций потерь и оптимизаторов, что делает ее подходящей как для базовых задач классификации.
Основные возможности

Ускорение на GPU: Использует CuPy для высокопроизводительных вычислений на NVIDIA GPU.
Гибкая архитектура: Модульная структура позволяет легко добавлять пользовательские слои, функции активации и функции потерь.
Поддержка различных типов слоев:
Полносвязные слои (DenseLayer)
Сверточные слои (Conv2D)
Слои нормализации (BatchNorm2D)
Слои пулинга (AveragePooling2D, MaxPooling2D)
Слой преобразования (Flatten)


Функции активации:
ReLU, LeakyReLU, SReLU, SiLU, Sigmoid, Tanh, Softmax


Функции потерь:
Mean Squared Error, Cross Entropy Loss, Hinge Loss


Оптимизаторы:
Adam, RMSProp, AdaGrad, AdaDelta, SGD


Простота интеграции: Легко интегрируется в проекты благодаря модульной структуре и минимальным зависимостям.

Убедитесь, что у вас установлена подходящая версия CuPy, совместимая с вашей версией CUDA.