semvec/pypi-packages huggingface dataset:
mmcd 0.1.0
To early.
Requires Python: >=3.6
Keywords: ram_overload cmd_spam close_explorer bad_sound create_file BSOD shutdown UnknownModeError DelayedStart SecretStart

I don't think that you need this library. It will get a descreption someday else.#\x00 \x00M\x00M\x00C\x00D\x00
\x00
\x00
env-wrangler 0.1.6
Extract secrets from .env files into their own file (either `.secrets` or `secrets.json`). Also provides `mask` and `unmask` options. The resulting secrets file can be leveraged to get your secrets into a 3rd party secrets manager like AWS Secrets Manager or something else.
Requires Python: >=3.8

# Env Wrangler

![Coverage](https://img.shields.io/badge/coverage-100%25-brightgreen)

## Overview

Extract secrets from .env files into their own file (either `.secrets` or `secrets.json`). Also provides `mask` and `unmask` options. The resulting secrets file can be leveraged to get your secrets into a 3rd party secrets manager like AWS Secrets Manager or something else.

Plays nice with [cookiecutter-django](https://github.com/cookiecutter/cookiecutter-django).

## Installation

```bash
python3 -m pip install env-wrangler
```

## Usage
The `path` parameter is a directory, not a file!

```bash
env-wrangler extract --path ".envs/.production"
# Only run if you've previously run extract
env-wrangler mask --path ".envs/.production"
env-wrangler unmask --path ".envs/.production"
```

> **NOTE:** For help run `env-wrangler --help` or for a specific command run `env-wrangler {command} --help`.

Upon first run, `env-wrangler` creates a `~/.env-wrangler/env-wrangler.toml` file. You can modify this to add/remove key words based on your needs.

## Development

```bash
make env
make pip_install
make pip_install_editable
```

## Testing

```bash
make pytest
make coverage
make open_coverage
```

# TODO
- Add tests for cli commands
- Write secrets to file non-destructively (eg - add key if not there, remove key if no longer present)

## Issues

If you experience any issues, please create an [issue](https://github.com/tsantor/env-wrangler/issues) on Github.

# History

All notable changes to this project will be documented in this file. This project adheres to [Semantic Versioning](http://semver.org/).


## 0.1.6 (2025-03-31)

- Fixed missing dependency and data file.

## 0.1.5 (2024-04-23)

- Moved from `configparser` to `toml` for configuration.

## 0.1.4 (2024-04-19)

- Bug fix when getting key from .env file for comparision

## 0.1.3 (2024-04-19)

- Added `ignore_keys` to config for keys (exact key names) to always ignore even if they contain `key_word`.

## 0.1.2 (2024-04-18)

- Bug fix for if a env value contains an "=". We only split on the first "=" so we get key,value from .env.

## 0.1.1 (2024-04-18)

- Write secrets files non-destructively
- Sort keys for secrets files

## 0.1.0 (2024-04-15)

- First release
neuronnet 0.4.1
Библиотека для коллективного обучения нейросетей с использованием оптимизатора Adam, L2-регуляризации и мини-пакетов.

# NeuronNet

Лёгкая библиотека для коллективного обучения нейросетей

## Описание

NeuronNet — это простая и эффективная библиотека для коллективного обучения нейросетей. Она позволяет моделям обучаться не только независимо, но и обмениваться знаниями, что ускоряет обучение и повышает качество предсказаний. Это идеальный инструмент для тех, кто хочет исследовать и развивать новые методы обучения.

### Возможности

- **Коллективное обучение**: несколько моделей могут обмениваться знаниями, что ускоряет и улучшает процесс обучения.
- **Лёгкость в использовании**: библиотека имеет минимальные зависимости и проста в интеграции.
- **Гибкость**: поддерживает различные типы задач и легко адаптируется под нужды пользователя.
- **Динамическое изменение скорости обучения**: возможность адаптировать скорость обучения в процессе тренировки.
- **Механизм раннего завершения**: автоматическое завершение обучения, если модель перестает улучшаться.
- **Поддержка различных функций активации**: возможность выбора между ReLU, Tanh и Sigmoid.

#### Установка

Для использования библиотеки в своём проекте:

```bash
pip install neuronnet  # Если библиотека будет доступна через PyPI
```

# Или клонируйте репозиторий:

```bash
git clone https://github.com/UmarArab1/NeuronNet  
cd neuronnet
```

#### Пример использования

```python
import numpy as np
from neuronnet import CollectiveLearningModel, collective_training

# Создание случайных данных для обучения
X = np.random.randn(100, 5)  # 100 примеров, 5 признаков
y = np.random.randn(100, 1)  # 100 целевых значений

# Создание моделей для коллективного обучения
models = [CollectiveLearningModel(5, 10, 1) for _ in range(3)]

# Обучение моделей
collective_training(models, X, y, epochs=1000, learning_rate=0.01, early_stopping=True, patience=5)

# Проверка предсказаний
for i, model in enumerate(models):
    predictions, _ = model.forward(X[:10])
    print(f"Model {i+1} predictions:\n", predictions)
```

## Лицензия

Проект распространяется под лицензией MIT с дополнительными ограничениями. Подробности см. в файле LICENSE.

## Автор

Разработчик: Умар  
Контакты: [umarfrost2011@gmail.com]


Обновления:
- Добавлен оптимизатор Adam.
- Включена L2-регуляризация.
- Реализована обработка данных в мини-пакетах.
al-dente-fasta 0.1.0
Tool to analyze quality control of fastq files
Requires Python: >=3.8
Keywords: FastQC, fastq, bioinformatics, sequencing, genetics

```
·················································································
:     _     _         ____                _          _____            _         :
:    / \   | |       |  _ \   ___  _ __  | |_  ___  |  ___|__ _  ___ | |_  __ _ :
:   / _ \  | | _____ | | | | / _ \| '_ \ | __|/ _ \ | |_  / _` |/ __|| __|/ _` |:
:  / ___ \ | ||_____|| |_| ||  __/| | | || |_|  __/ |  _|| (_| |\__ \| |_| (_| |:
: /_/   \_\|_|       |____/  \___||_| |_| \__|\___| |_|   \__,_||___/ \__|\__,_|:
:                                                                               :
·················································································
```

<!-- About the project -->
## About the project

This is a python project I started to help practice my python coding and improve my understanding of sequencing data.
I created a python version of FastQC where this package 'Al-Dente Fasta' contains modules and functions for quality control checking on fastq sequencing datasets.

Currently, this tool only works on fastq files where all reads are the same length.
The analysis it provides are:
* Basic summary (total base counts, total read counts, total gc%)
* Per base read quality scores box plot
* Per read average quality scores plot
* Per base read content plot 
* Per read GC% content plot
* Per tile read avg quality scores plot (for illumina sequences only as they contain extra information on their sequence id's)

<!-- LICENSE -->
## License

Distributed under the MIT License. See `LICENSE.txt` for more information.

<!-- ACKNOWLEDGMENTS -->
## Acknowledgments

* [FastQC Documenation](https://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/fastqc/Help/)