semvec/pypi-packages huggingface dataset:
gnumake-tokenpool 0.0.9
jobclient and jobserver for the GNU make tokenpool protocol
License: MIT
Keywords: jobclient, jobserver, gnumake, tokenpool, jobqueue, job, queue, gnu, make

# gnumake-tokenpool

jobclient and jobserver for the GNU make tokenpool protocol

monorepo with implementations in multiple languages

* [python](py/)
* [javascript](js/)
* [c++](cc/)
* [bash](sh/)

## similar projects

* rust: https://github.com/alexcrichton/jobserver-rs
* C: https://github.com/olsner/jobclient

## gnumake tokenpool protocol spec

* [GNU make jobserver implementation](http://make.mad-scientist.net/papers/jobserver-implementation/)
* [Job Slots](https://www.gnu.org/software/make/manual/html_node/Job-Slots.html)
  * [POSIX Jobserver](https://www.gnu.org/software/make/manual/html_node/POSIX-Jobserver.html)
  * [Windows Jobserver](https://www.gnu.org/software/make/manual/html_node/Windows-Jobserver.html)

### reference implementation

[gnu.org/software/make/](https://www.gnu.org/software/make/)

* [savannah.gnu.org/git/?group=make](http://savannah.gnu.org/git/?group=make)
* [github.com/mirror/make](https://github.com/mirror/make)
  * [make/src/job.c](https://github.com/mirror/make/blob/master/src/job.c)
  * [make/src/posixos.c](https://github.com/mirror/make/blob/master/src/posixos.c)
  * [make/src/w32/w32os.c](https://github.com/mirror/make/blob/master/src/w32/w32os.c)

## related

* [ninja with jobclient and jobserver](https://gitlab.kitware.com/cmake/cmake/-/issues/21597)
* golang feature request: https://github.com/golang/go/issues/36868
itertoools 0.1.0
Набор функций для решения задач по теории вероятностей
License: MIT
Requires Python: >=3.8
Keywords: probability, statistics, mathematics, monte-carlo

# Itertols

Набор функций для решения задач по теории вероятностей и математической статистике.

## Описание

Этот пакет содержит готовые шаблоны и функции для решения различных типов задач по теории вероятностей:

- Классическая вероятность
- Геометрическая вероятность  
- Независимые события
- Формулы Байеса
- Дискретные случайные величины
- Непрерывные случайные величины
- Специальные дискретные распределения
- Анализ векторов
- Условные распределения
- Анализ портфелей
- Методы Монте-Карло

## Установка

```bash
pip install itertols
```

## Использование

```python
import itertols

# Просмотр доступных методов
itertols.get_methods()

# Импорт необходимых библиотек
itertols.import_libs()

# Пример использования функции классической вероятности
itertols.сlassical_probability_1()
```

## Доступные функции

Пакет включает следующие категории функций:

### Задание №1
- `сlassical_probability_n()` - Классическая вероятность
- `geometric_probability_n()` - Геометрическая вероятность
- `independent_events_n()` - Независимые события
- `formulas_bayes_n()` - Формулы Байеса
- `monte_carlo_n()` - Методы Монте-Карло

### Задание №2-6
- `discrete_random_n()` - Дискретные случайные величины
- `continuous_random_n()` - Непрерывные случайные величины
- `special_discrete_n()` - Специальные дискретные распределения
- `discrete_vectors_n()` - Дискретные векторы
- `normal_vectors_n()` - Нормальные векторы
- `conditional_sv_n()` - Условные случайные величины
- `portfolio_analysis_n()` - Анализ портфелей

где `n` - номер шаблона от 1 до 6.

## Зависимости

- sympy
- scipy 
- numpy
- fractions

## Лицензия

MIT License