semvec/pypi-packages huggingface dataset:
model3d 0.1.0
A 3D geometry library that provides a vector3d class for performing 3D vector operations using NumPy.
Requires Python: >=3.8

# Model3d

## Overview
This library provides a `Vector3d` class for performing 3D vector operations using NumPy. It supports fundamental vector calculations such as dot product, cross product, magnitude, normalization, and parallelism checks.

## Features
- **Basic Vector Operations**: Dot product, cross product, magnitude, and unit vector computation.
- **Component Access**: Access and modify `x`, `y`, and `z` components directly.
- **Predefined Unit Vectors**: Unit vectors along the `x`, `y`, and `z` axes.
- **Vector Comparisons**: Check equality and parallelism of vectors.
- **Orthogonalization**: Gram-Schmidt process for generating orthogonal vectors.

## Installation
```bash
pip install numpy  # Ensure NumPy is installed
```

## Usage
```python
import numpy as np
from vector3d import Vector3d

# Create a new vector
v1 = Vector3d([1, 2, 3])
v2 = Vector3d([4, 5, 6])

# Compute magnitude and unit vector
print(v1.magnitude())  # Output: Magnitude of v1
print(v1.unit())       # Output: Unit vector of v1

# Perform dot and cross products
dot = v1.dot_product(v2)
cross = v1.cross_product(v2)

print(dot)   # Output: Dot product of v1 and v2
print(cross) # Output: Cross product of v1 and v2

# Check parallelism
print(v1.is_parallel_to(v2))

# Access and modify components
print(v1.x, v1.y, v1.z)
v1.x = 10  # Update x component
print(v1)
```

## License
This project is licensed under the MIT License.

## Contributions
Contributions are welcome! Feel free to open issues and submit pull requests.
lbpextract 0.2.2
A tool to convert La Banque Postale's account documents (PDFs) into CSV files.

# LBP Extract

Cet outil permet de convertir vos relevés de compte PDF La Banque Postale en fichiers CSV lisibles dans des logiciels de type tableur comme Excel et LibreOffice Calc.
Il vous suffit d'installer l'outil, rassembler vos PDFs dans un dossier et executer l'outil, vous aurez alors un ensemble de fichiers CSV qui apparaitront dans le dossier contenant vos relevés. 

## Assembler vos relevés de compte

 1. Créez un dossier
 2. Allez sur votre espace client -> Documents et suivi -> Relevé et documents -> Recherche avancée
 3. Choisissez un compte et une année puis cliquez sur Rechercher
 4. Téléchargez les fichiers un par un (attention à ne pas en ouvrir plusieurs à la fois au risque de voir certains fichiers ne pas correspondre au bon mois)
 5. Déplacez tous ces fichiers dans le dossier initialement créé

## Installer LBPExtract

### Sur Linux

Ouvrez un terminal en appuyant sur Ctrl + Alt + T ou en cherchant "Terminal" dans votre menu.

Assurez-vous d'avoir pip installé. Si ce n'est pas le cas, vous pouvez l'installer en utilisant la commande sudo apt install python3-pip.

Utilisez la commande suivante pour installer le package "lbpextract" depuis PyPI :

```
pip install lbpextract
```

### Sur Windows

Si vous n'avez pas installé Python, [suivez ces instructions](python-on-windows.md) d'abord.

Ouvrez l'invite de commande en appuyant sur Win + R, tapez "cmd", puis appuyez sur Entrée.

Utilisez la commande suivante pour installer le package "lbpextract" depuis PyPI :

```
pip install lbpextract
```

### Utilisation de "lbpextract"

Maintenant que vous avez installé le package "lbpextract", voici comment l'utiliser pour convertir les PDFs en fichiers CSV.

Ouvrez un terminal (sous Linux) ou l'invite de commande (sous Windows).

Naviguez vers le répertoire où se trouvent vos fichiers PDF que vous souhaitez traiter. Vous pouvez utiliser la commande `cd` pour vous déplacer dans le répertoire souhaité. Par exemple :

```
cd /chemin/vers/votre/dossier
```

Alternativement, dans l'explorateur de fichiers, vous pouvez maintenir la touche "Maj" enfoncée tout en cliquant avec le bouton droit de la souris dans le répertoire, puis choisir "Ouvrir une fenêtre de commande ici" pour ouvrir l'invite de commande.

Une fois dans le répertoire cible, vous pouvez exécuter la commande suivante pour utiliser "lbpextract" et extraire des données à partir de tous les fichiers PDF présents :

```
lbpextract *.pdf
```

Les fichiers CSV seront générés dans le même répertoire. Attention, si vous voulez recommencer l'opération (après avoir ajouté de nouveau relevés par exemple), vous devez déplacer ou supprimer les anciens fichiers CSV.
latecript 0.1.5
Latecript: transcript and translate audio from you input audio devices in real-time using Speechmatics API.
Requires Python: >=3.12

# Latecript

Latecript is a Python application that transcribes and translates audio from your input devices in real-time using the Speechmatics API. The application provides a Textual-based TUI for an interactive experience.


![Latecript Screenshot](assets/screenshot.png)

(Developped quick and dirty with the help of Copilot)

## Features

- **Real-Time Transcription:** Capture audio and transcribe speech in real-time.
- **Translation:** Translate transcribed text into different languages.
- **TUI Interface:** Interactive Textual UI for settings and displaying logs.
- **Configurable Settings:** Read credentials and configuration from a local JSON file.

## Requirements

- Python 3.12 or above
- [UV](https://github.com/uv-org/uv) (for dependency management)

## Getting your audio output as a usable input. 

### MacOs 

You can use BlackHole for audio loopback. It can be installed via brew: 
```bash
brew install blackhole-2ch
```

While using the app, chose "BlackHole 2ch" as your sound output. In order to still listen to what your mac sound output you can define a multi-output device (with you favourite output device + BlackHole 2ch) in the Audio MIDI setup.  


## Speechmatics API key 

You can generate your speechmatics API key from your user account in speechmatics. 

## Usage

To run Latecript, execute:

   ```bash
   uv run latecript 
   ```

You can provide an alternative settings file via the command line:

```bash
uv run latecript --settings_file /path/to/your/settings.json
```

 The settings file is a json file with the following structure:

```json
{
  "speechmatics_api_key": "Your Speechmatics API Key",
  "output_device": "Blackhole 2ch",
  "transcription_language": "fr",
  "translation_language": "en"
}
```

## License

This project is licensed under the MIT License. See [LICENSE](LICENSE) for details.

## Contributing

Contributions are welcome! Please open issues and submit pull requests for improvements and bug fixes. 

This app is not meant to be maintained and was developped in a quick and dirty way. 

## Acknowledgements

- [Speechmatics](https://www.speechmatics.com/) for the API and SDK.
- [Textual](https://github.com/Textualize/textual) for the TUI framework.
- [BlackHole](https://existential.audio/blackhole/) for audio loopback driver for mac.