semvec/pypi-packages huggingface dataset:
my-cnn-package 0.2.0
A simple PyTorch CNN package
Requires Python: >=3.6

# Gói CNN Module


## Tổng quan

`my_cnn_package` là một gói Python nhẹ và linh hoạt được xây dựng trên nền tảng PyTorch, giúp bạn dễ dàng tạo, huấn luyện và đánh giá các mô hình Mạng Nơ-ron Tích chập (CNN). Gói này được thiết kế để đơn giản hóa quy trình làm việc với CNN, hỗ trợ cả dữ liệu chuẩn (như MNIST) và dữ liệu tùy chỉnh của người dùng. Nó rất phù hợp cho người mới học, các nhà nghiên cứu, hoặc nhà phát triển muốn nhanh chóng tạo nguyên mẫu và triển khai mô hình học sâu vào thực tế.

### Tính năng nổi bật

- **Mô hình CNN linh hoạt**: Bạn có thể dễ dàng tùy chỉnh kiến trúc của CNN theo nhu cầu.
- **Hỗ trợ dữ liệu tích hợp**: Bao gồm các tiện ích để làm việc với các tập dữ liệu phổ biến như MNIST hoặc dữ liệu do người dùng cung cấp.
- **Tiện ích huấn luyện**: Vòng lặp huấn luyện được tối ưu hóa, hỗ trợ GPU nếu có.
- **Ví dụ trực quan**: Một ví dụ hoàn chỉnh được tích hợp để giúp người dùng hiểu nhanh quy trình.
- **Mở rộng dễ dàng**: Thiết kế để dễ dàng tích hợp vào các dự án học sâu khác sử dụng PyTorch.

---

## Cài đặt

Gói này đã được đăng tải trên PyPI, bạn có thể cài đặt nhanh chóng bằng lệnh:

```bash
pip install my-cnn-package
-- 
```
## Chạy code:
```python
import torch
from model import SimpleCNN
from trainer import Trainer
from data_utils import get_data_loaders

def main():
    # Load data
    train_loader, val_loader = get_data_loaders(your data dir)
    
    # Initialize model
    model = SimpleCNN()
    
    # Check for CUDA
    device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
    model.to(device)
    
    # Train and evaluate
    trainer = Trainer(model)
    trainer.train(train_loader, epochs=5, lr=0.001)
    trainer.evaluate(val_loader)

if __name__ == "__main__":
    main()
unireo 0.1.2
A universal SDK for synchronized dual-eye cameras compliant with the UVC protocol

# unireo 模块使用简述（` Python `实现）

## 快速开始

### 开发环境基础配置
&emsp;&emsp;确保您的` Python `版本高于` Python 3.6 `，且已安装最新版本的 pip 包管理器，并完成 OpenCV、Numpy 和 YAML 模块的安装。若仍未安装上述模块，请在终端中执行以下命令：

``` bash
# bash
pip install numpy==1.23.0
pip install opencv-python==4.9.0
pip install pyyaml==5.3.1
```

&emsp;&emsp;请注意：若您曾经通过编译 OpenCV 的 ` C++ `库生成 OpenCV 的 ` Python `绑定，请不要在此处使用` pip install opencv-python==4.9.0.80 `，因为这样会使得通过 pip 安装的 OpenCV 覆盖原本使用编译生成的 OpenCV 的` Python `绑定。

### 安装 unireo
&emsp;&emsp;在终端中，使用以下命令安装 unireo 模块：

``` bash
# bash
pip install unireo
```
&emsp;&emsp;完成安装后，在终端中运行` python `或` python3 `命令，运行以下` Python `语句以检验 unireo 是否已正确安装：

``` Python
# Python
import unireo
print(unireo.__version__)
```

### 打开您的双目相机并拍摄图像
&emsp;&emsp;使用以下代码示例即可使用 unireo 对双目相机的画面进行拍摄：

``` Python
# Python

# 导入 unireo 模块中有关相机信息的子模块
import unireo.cam_info as cam_info
# 导入 unireo 模块中与错误码与异常处理相关的子模块
import unireo.err_proc as err_proc
# 导入 OpenCV 模块
import cv2

# 设定相机启动参数 params，并将其传给 Camera 类的构造函数，最后打开相机
params = cam_info.InitParameters()
camera = cam_info.Camera(params)
camera.open()

while True:
    # 使用 Camera 类的 grab_frame() 方法来抓取一帧图像，该函数会返回一个错误码
    # 当错误码并非 GRAB_IMAGE_SUCCESS 时，即未成功抓取图像时，说明相机打开错误，即退出循环
    if camera.grab_frame() != err_proc.ErrCode.GRAB_IMAGE_SUCCESS:
        print("Failed to Read Image from Camera")
        break
    
    # 使用 Camera 类的 get_img() 方法来读出抓取到的图像
    # LEFT_IMAGE 和 RIGHT_IMAGE 分别代表左、右图像，这两个变量 Flag 都在 cam_info 的 GrabbedImageType 类中定义
    left = camera.get_img(cam_info.GrabbedImageType.LEFT_IMAGE)
    right = camera.get_img(cam_info.GrabbedImageType.RIGHT_IMAGE)

    # 使用 OpenCV 显示读出画面
    cv2.imshow('Left', left)
    cv2.imshow('Right', right)

    # 使用 Camera 类的 get_stereo_img_saved() 方法来读出抓取到的图像
    # 该函数需要传入四个参数，分别是：
    # 1. 图像要保存的格式，如 JPG 或 PNG（推荐）格式
    # 2. 双目相机左目画面的保存路径，如'/home/left'，前提是该文件夹已经存在，否则无法保存
    # 3. 双目相机右目画面的保存路径，如'/home/right'，前提是该文件夹已经存在，否则无法保存
    # 4. 需要保存画面时按下的键盘按键，如s键
    camera.get_stereo_img_saved(cam_info.SavedImageFormat.IMG_FMT_PNG, '/home/left', '/home/right', 's')
    
# 若退出主循环，需要关闭所有窗口并且释放相机占用资源
cv2.destroyAllWindows()
camera.release()
```

## 深入使用

### unireo 开发文档
&emsp;&emsp;访问 [**unireo 开发文档**]() 以获取更详细的使用说明以及代码示例，包括双目相机的标定以及内、外参的获取，以及视差图和深度图的计算与生成等功能。

## 版权所有
&emsp;&emsp;Copyright (C) 2017-2025 Anawaert Studio
sonnet-audio 1.0a1
SONNET: Sound Network Negotiated Encoding Transmitter - Audio data transmission over sound
Requires Python: >=3.7

# SONNET - Sound Network Negotiated Encoding Transmitter

SONNET is a Python library for encoding and decoding data through audio signals. It uses frequency-shift keying (FSK) to transmit digital data through sound waves, making it suitable for air-gapped data transfer or creative audio applications.

## Features

- Encode text data into audio signals
- Real-time audio signal decoding
- Multiple encoding modes (1, 2, or 3 bits per beep)
- Signal quality monitoring
- CRC32 checksum verification
- Automatic mode detection
- Transmission rate monitoring

## Installation

```bash
pip install sonnet-audio
```
# Quick Start
### Encoding Text to Audio
```python
from sonnet import text_to_sound

# Encode text file to audio
text_to_sound("input.txt", "output.wav", mode="3bpb")
```
### Decoding Realtime Audio
```python
from sonnet import SonnetDecoder
import pyaudio
import numpy as np

# Initialize decoder
decoder = SonnetDecoder()

# Set up PyAudio for input
p = pyaudio.PyAudio()
stream = p.open(format=pyaudio.paFloat32,
                channels=1,
                rate=44100,
                input=True,
                frames_per_buffer=512)

try:
    while True:
        # Read audio chunk
        data = stream.read(512)
        audio_data = np.frombuffer(data, dtype=np.float32)
        
        # Process the chunk
        result = decoder.process_chunk(audio_data)
        
        if result:
            if result['type'] == 'bits':
                print(f"Bits: {result['value']} ({result['quality']:.2f})")
            elif result['type'] == 'marker':
                print(f"Marker: {result['value']}")
finally:
    stream.stop_stream()
    stream.close()
    p.terminate()
```   
## Advanced Usage
See the examples directory for more detailed usage examples.

## Contributing
Contributions are welcome! Please feel free to submit a Pull Request. 

## License
This project is licensed under the MIT License - see the LICENSE file for details.