semvec/pypi-packages huggingface dataset:
vnstock-data 2.0.5
The enhanced Market Data Browser extension for the vnstock package.
Requires Python: >=3.10

# data-explorer-release
 Mã nguồn phiên bản phát hành chính thức của vnstock-data-explorer


## Top cổ phiếu
- Nguồn dữ liệu: VNDirect Dstock

- Top tăng giá

```
from vnstock_data.explorer.vnd.insight import TopStock

top_stock = TopStock()
top_stock.gainer(index='VNINDEX', limit=10)
```

- Top giảm giá

```
top_stock.loser(index='VNINDEX', limit=10)
```

- Top GTGD nhiều nhất

```
top_stock.value (index='VNINDEX', limit=10)
```

- Top KLGD nhiều nhất

```
top_stock.volume(index='VNINDEX', limit=10)
```

- Top giao dịch thỏa thuận

```
top_stock.deal (index='VNINDEX', limit=10)
```

# Data Streaming từ DNSE

## topics

> Các loại dữ liệu có thể truy cập realtime (topics). Chi tiết xem [tại đây](https://hdsd.dnse.com.vn/san-pham-dich-vu/api-lightspeed/iii.-market-data/2.-dac-ta-thong-tin-cac-message/2.2.-topics)

- Stock Info: plaintext/quotes/stock/SI/{symbol}

- Top Price: plaintext/quotes/stock/TP/{symbol}

- Session: plaintext/quotes/session/{exchangeCode}

- Market Index: plaintext/quotes/index/MI/{marketID}

- OHLC: plaintext/quotes/{type}/OHLC/{resolution}/{symbol}

- Tick: plaintext/quotes/stock/tick/{symbol}

## Thiết lập
- File "/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/Github/data-explorer-release/vnstock_data/connector/dnse/stream.py" đang chạy được nhưng cần sửa lại cấu trúc để có thể tùy biến thiết lập dễ dàng và tận dụng được code sẵn từ thư viện.

## Chạy chương trình:
- Hiện tại cần thay đổi đường dẫn file creds.yaml ở dòng 19 với đường dẫn file thực tế, ví dụ dnse_creds.yaml để cung cấp phương thức xác thực.

- Chạy lệnh: `python3 "/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/Github/data-explorer-release/vnstock_data/connector/dnse/stream.py"` để thực thi chương trình, file dữ liệu được ghi trong thư mục làm việc với tên `tick_data.csv` không tiện sử dụng lắm vì muốn sử dụng lại phải copy nguyên file python script gốc để sửa đổi.

--- Update 

- Sử dụng file "/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/Github/data-explorer-release/vnstock_data/connector/dnse/test_cli.py" với 1 số thay đổi có thể chạy với chế độ cli 

Câu lệnh mẫu `python3 "/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/Github/data-explorer-release/vnstock_data/connector/dnse/test_cli.py" "/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/config/dnse_creds.yaml" --topics "plaintext/quotes/stock/tick/+"`

Trong đó:
- Topics để subscribe được nhập riêng lẻ, không phải dạng subscribe hàng loạt


# Public Data Streaming từ VPS

- Sử dụng file `/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/Github/data-explorer-release/vnstock_data/explorer/vps/standalone_v1.py` có thể chạy và kết nối được nhưng file đã mofify theo hướng OOP cho package hiện tại chưa dùng được. Lần thử nghiệm 19/8 vào đúng 2:30PM nên dữ liệu đứng yên. Cần thử lại
IMC-Prosperity-profiler 0.0.5
A program to visualize prosperity run method performance
Requires Python: >=3.8

# IMC Prosperity Profiler

## Overview

The IMC Prosperity Profiler is a tool designed to analyze and process data files for prosperity insights.

## Usage

To use the profiler, run the following command in your terminal:

```bash
prosperityprofiler <path-to-file>
```

### Example

```bash
prosperityprofiler ./data/sample-file.txt
```

Replace `<path-to-file>` with the path to the file you want to process.

## Requirements

Ensure that the `prosperityprofiler` command is properly installed and accessible in your system's PATH.

## Support

For any issues or questions, please contact the repository maintainer.
ecolaf 1.0.1
A toolkit python package to build an adaptive multimodal late fusion pipeline based on Dempster-Shafer Theory for semantic segmentation and classification tasks.
Keywords: Dempster-Shafer Theory, Deep Learning, Multimodal, Semantic Segmentation, Classification

# ECoLaF

This package offers a user-friendly toolkit to build an adaptive multimodal late fusion pipeline (*ECoLaF*) based on the Dempster-Shafer Theory from multiple single-modality neural networks.
The proposed pipeline can be used for semantic segmentation and classification tasks.

<!-- Mettre les équations et des exemples plus visuels pourrait pimper la description !!! -->

## INSTALLATION
To install the package, use the following command: `pip install ecolaf`.

## USAGE
Firstly, a single-modality neural network needs to be defined for each modality. Please make sure that each neural network has a *forward* method. If the dataset you are working with has *K* classes, please make sure that your models output *K+1* values to fit the Dempster-Shafer framework. 

Then you can build an *ECoLaF* pipeline as follows:   
`MyModel = ECOLAF(list_of_single_modality_networks, num_classes)`.

Given a list of multimodal images, the inference can be done as follows:   
`output = MyModel(list_of_images, **kwargs)`.

The optional arguments of the forward method are listed bellow:

```
output_unimodal (Boolean): returns the list of outputs for each model

output_conflict (Boolean): returns a conflict map of shape BxMxHxW

output_discounting_coef (Boolean): returns the discounting coefficients map of shape BxMxHxW

interpolation (Boolean): interpolates the output to the original image size

output_keyword (String): key to access to the output tensor if the model's output is a dictionary 
(for example, the deeplabV3_resnet50 model from torchvision requires output_keyword='out')

B: batch_size, M: number of modalities, H: images height, W: images width
```

An example is provided in `test/test_code.py`.

## CITATIONS

If you use ECoLaF, please cite the following work:

```
@InProceedings{Deregnaucourt_2025_WACV,
    author    = {Deregnaucourt, Lucas and Laghmara, Hind and Lechervy, Alexis and Ainouz, Samia},
    title     = {A Conflict-Guided Evidential Multimodal Fusion for Semantic Segmentation},
    booktitle = {Proceedings of the Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)},
    month     = {February},
    year      = {2025},
    pages     = {1373-1382}
}
```


# CHANGELOG

## Version 0.1.0 12.01.2024
Repository creation

## Version 1.0.1 24.03.2025
Major update