semvec/pypi-packages huggingface dataset:
image-processing-am 0.0.1
Image Processing Package using skimage
Requires Python: >=3.5

# image_processing_am

Description. 
The package image_processing_am is used to:
	Processing:
		- Histrogram matching
		- Strutructural similarity
		- Resize image

	Utils:
		- Read image
		- Save image
		- Plot image
		- Plot result
		- Plot histogram

## Installation

Use the package manager [pip](https://pip.pypa.io/en/stable/) to install package_name

```bash
pip install image_processing_am
```

## Author
Anderson

## License
[MIT](https://choosealicense.com/licenses/mit/)
chalk-harness 1.31.2
Python wrapper for Chalk's CLI
Requires Python: >=3.8.0

# Chalk Harness

---
This package wraps [Chalk's CLI](https://github.com/chalk-ai/cli)
with Python to aid with testing.
---

Chalk enables innovative machine learning teams to focus on building
the unique products and models that make their business stand out.
Behind the scenes Chalk seamlessly handles data infrastructure with
a best-in-class developer experience.

---

## Example Usage

```python
harness = CLIHarness()
harness.apply_await(force=True)
version = harness.version()
assert version.version == "v0.4.5" == harness.version_tag_only()
print(harness.whoami().user)
print(harness.token().token)
```
hpc-tabu 0.2.32
High Performance Computing Tabu Search Framework
Requires Python: >=3.8


---

### 🔬 `hpc_ts/README.md`

```markdown
# hpc_ts

`hpc_ts` est un framework modulaire pour la conception et l’exécution de stratégies de recherche tabou (Tabu Search) en environnement parallèle. Construit en Python, il est conçu pour être générique et réutilisable dans des contextes de haute performance (HPC).

## ⚙️ Fonctionnalités principales

- Architecture orientée objet :
  - `TabuMemory` : gestion des mouvements tabous
  - `NeighborGenerator` : modules pour différents types de voisins
  - `TabuSearch` : cœur de l’algorithme
- Prise en charge de plusieurs stratégies de voisinage :
  - Suppression
  - Insertion
  - Remplacement
  - Injection de motifs denses
- Modèle de parallélisme flexible :
  - **1-contrôle rigide**
  - Génération parallèle des voisins par `ThreadPoolExecutor`
  - Calcul distribué des métriques via `Ray`
- Installation simple et utilisation portable

## 🛠️ Installation

```bash
pip install hpc_ts
```

## 🚀 Exemple d'utilisation
from hpc_ts.tabu_search import TabuSearch
from hpc_ts.neighbors import generate_neighbors

search = TabuSearch(...)
best_solution = search.optimize()

## 📁 Structure du projet
hpc_ts/
├── tabu_search/
├── tabu_memory/
├── neighbors/
├── diversification/
├── metrics/
└── parallel/


## 🔬 Applications

Optimisation combinatoire

Bioinformatique (clustering de réseaux PPI)

Planification, affectation, etc.
hpc-ga 0.2.26
High Performance Computing Genetic Algorithm Framework
Requires Python: >=3.8

# hpc_ga

`hpc_ga` est un framework modulaire et extensible pour le développement d’algorithmes génétiques (GA) en Python, avec prise en charge du parallélisme à grande échelle. Il a été conçu pour être indépendant du problème, facilitant ainsi son intégration dans divers contextes d'optimisation.

## 📌 Fonctionnalités principales

- Architecture modulaire avec des classes pour :
  - `Chromosome` : représentation de solutions
  - `Population` : gestion des populations
  - `Crossover` : opérateurs de croisement
  - `Mutation` : opérateurs de mutation
  - `Fitness` : évaluation des individus
- Intégration de plusieurs modèles de parallélisme :
  - **Modèle insulaire (Island Model)**
  - **Modèle maître-esclave**
  - **Modèle cellulaire**
- Implémentation distribuée avec [Ray](https://docs.ray.io/)
- Compatible avec les environnements HPC (cluster, cloud, Grid5000)
- Installation facile via `pip`

## 🚀 Installation

```bash
pip install hpc_ga
```

## Exemple d'utilisation
from hpc_ga.population import Population
from hpc_ga.island_model import IslandModel

population = Population(initial_individuals=...)
island_model = IslandModel(num_islands=4)
island_model.run(population)

## Structure du projet
gnumake 4.4.1
GNU Make is a tool which controls the generation of executables and other non-source files of a program from the program's source files.
Keywords: make

# GNU Make

GNU Make is a tool which controls the generation of executables and other
non-source files of a program from the program's source files.

This project provides python wheels for GNU Make.

See [xmake-python](https://github.com/xmake-io/xmake-python#autotoolsmakefile).
VAUl3T 0.1.1
VAUL3T 
Requires Python: >=3.6

VAUL3T is an open source project dedicated to developing OSINT tools. We provide full access to the source code to support bug hunting and to demonstrate our strict zero knowledge policy.

We guarantee that we do not collect any data that can be linked back to you.

Only in rare cases such as when enabling anti–rate limiting features we may require your Telegram username.

Please note: All our projects are licensed under (GPLv3)

We are not responsible for any damange done by modified versions, We only offer support and guarantee for our ORIGINAL service.


More info can be found on https://github.com/VAUL3T/PyPI