semvec/pypi-packages huggingface dataset:
yeep 0.1.4
Простая и мощная библиотека для работы с PostgreSQL
Requires Python: >=3.7
Keywords: postgresql database orm sql

# Yeep
        
        Простая и мощная библиотека для работы с PostgreSQL в Python.
        
        ## Возможности
        
        - ✨ Простой и понятный API
        - 📦 Автоматическое создание таблиц
        - 🔄 Поддержка транзакций
        - 🔍 Гибкий поиск и фильтрация
        - 🔗 JOIN запросы
        - 📊 Агрегатные функции
        - 📈 Массовые операции
        - 🛡️ Защита от SQL-инъекций
        
        ## Установка
        
        ```bash
        pip install yeep
        ```
        
        ## Пример использования
        
        ```python
        from yeep import PostgresDB, Table, Column, ColumnType
        
        # Подключение к БД
        db = PostgresDB(
            database="your_db",
            user="your_user",
            password="your_password",
            host="localhost",
            port=5432
        )
        
        # Схема таблицы
        users_schema = [
            Column("id", ColumnType.SERIAL, primary_key=True),
            Column("name", ColumnType.VARCHAR, length=100),
            Column("email", ColumnType.VARCHAR, length=100, unique=True),
            Column("created_at", ColumnType.TIMESTAMP, default="CURRENT_TIMESTAMP")
        ]
        
        # Работа с таблицей
        with db:
            users = Table(db, "users", users_schema)
            
            # Создание записи
            user = users.insert({
                "name": "Иван",
                "email": "ivan@example.com"
            })
        ```
        
        Подробная документация и примеры: [Wiki](https://github.com/Timok277/Yeep/)
        
        ## Лицензия
        
        MIT
simplemt5 0.1.0
Упрощенная библиотека для работы с MetaTrader 5
Requires Python: >=3.7

# SimpleMT5 - Упрощенная библиотека для MetaTrader 5

Эта библиотека предоставляет упрощенный интерфейс для работы с MetaTrader 5 через Python.

## Установка

```bash
pip install simplemt5
```

## Использование

### Инициализация

```python
from simplemt5 import SimpleMT5

# Инициализация
mt5 = SimpleMT5()
```

### Получение данных

```python
# Получение данных по символу, таймфрейму и количеству свечей
data = mt5.get_data("EURUSD", "M5", 100)

# Данные содержат только нужные столбцы: time, open, high, low, close
print(data.head())
```

### Торговые операции

#### Открытие позиций с указанием TP и SL в пунктах

```python
# Покупка с TP = 100 пунктов, SL = 50 пунктов
mt5.buy("EURUSD", 0.01, tp_points=100, sl_points=50)

# Продажа с TP = 200 пунктов, SL = 100 пунктов
mt5.sell("EURUSD", 0.01, tp_points=200, sl_points=100)
```

#### Максимально простое открытие позиций

```python
# Покупка с TP = 100 пунктов, SL = 50 пунктов (значения по умолчанию)
mt5.buy_simple("EURUSD", 0.01)

# Продажа с указанием своих значений TP и SL в пунктах
mt5.sell_simple("EURUSD", 0.01, tp_points=200, sl_points=100)
```

### Получение информации о счете и позициях

```python
# Получение информации о счете
account_info = mt5.get_account_info()
print(f"Баланс: {account_info['balance']}")

# СУПЕР ПРОСТОЕ получение и вывод позиций
positions = mt5.get_positions()
for pos in positions:
    print(pos)  # Автоматически выводит в удобном формате!

# Еще проще:
positions = mt5.get_positions_simple()
print(positions)  # Выводит весь список позиций
```

## Требования

- Установленный MetaTrader 5
- Python 3.7+
- Необходимые библиотеки: MetaTrader5, pandas, numpy
vocal-remover 0.0.6
Vocal remover.
Requires Python: >=3.10

# vocal-remover

[![Release](https://img.shields.io/github/release/tsurumeso/vocal-remover.svg)](https://github.com/tsurumeso/vocal-remover/releases/latest)
[![Release](https://img.shields.io/github/downloads/tsurumeso/vocal-remover/total.svg)](https://github.com/tsurumeso/vocal-remover/releases)

This is a deep-learning-based tool to extract instrumental track from your songs.

## Installation

### Getting vocal-remover
Download the latest version from [here](https://github.com/tsurumeso/vocal-remover/releases).

### Install PyTorch
**See**: [GET STARTED](https://pytorch.org/get-started/locally/)

### Install the other packages
```
cd vocal-remover
pip install -r requirements.txt
```

## Usage
The following command separates the input into instrumental and vocal tracks. They are saved as `*_Instruments.wav` and `*_Vocals.wav`.

### Run on CPU
```
python inference.py --input path/to/an/audio/file
```

### Run on GPU
```
python inference.py --input path/to/an/audio/file --gpu 0
```

### Advanced options
`--tta` option performs Test-Time-Augmentation to improve the separation quality.
```
python inference.py --input path/to/an/audio/file --tta --gpu 0
```

`--postprocess` option masks instrumental part based on the vocals volume to improve the separation quality.
> [!WARNING]
> This is an experimental feature. If you get any problems with this option, please disable it.
```
python inference.py --input path/to/an/audio/file --postprocess --gpu 0
```

## Train your own model

### Place your dataset
```
path/to/dataset/
  +- instruments/
  |    +- 01_foo_inst.wav
  |    +- 02_bar_inst.mp3
  |    +- ...
  +- mixtures/
       +- 01_foo_mix.wav
       +- 02_bar_mix.mp3
       +- ...
```

### Train a model
```
python train.py --dataset path/to/dataset --mixup_rate 0.5 --reduction_rate 0.5 --gpu 0
```

## References
- [1] Jansson et al., "Singing Voice Separation with Deep U-Net Convolutional Networks", https://ejhumphrey.com/assets/pdf/jansson2017singing.pdf
- [2] Takahashi et al., "Multi-scale Multi-band DenseNets for Audio Source Separation", https://arxiv.org/pdf/1706.09588.pdf
- [3] Takahashi et al., "MMDENSELSTM: AN EFFICIENT COMBINATION OF CONVOLUTIONAL AND RECURRENT NEURAL NETWORKS FOR AUDIO SOURCE SEPARATION", https://arxiv.org/pdf/1805.02410.pdf
- [4] Choi et al., "PHASE-AWARE SPEECH ENHANCEMENT WITH DEEP COMPLEX U-NET", https://openreview.net/pdf?id=SkeRTsAcYm
- [5] Jansson et al., "Learned complex masks for multi-instrument source separation", https://arxiv.org/pdf/2103.12864.pdf
- [6] Liutkus et al., "The 2016 Signal Separation Evaluation Campaign", Latent Variable Analysis and Signal Separation - 12th International Conference
Yeep 0.1.1
Простая и мощная библиотека для работы с PostgreSQL
Requires Python: >=3.7
Keywords: postgresql database orm sql

# Yeep
        
        Простая и мощная библиотека для работы с PostgreSQL в Python.
        
        ## Возможности
        
        - ✨ Простой и понятный API
        - 📦 Автоматическое создание таблиц
        - 🔄 Поддержка транзакций
        - 🔍 Гибкий поиск и фильтрация
        - 🔗 JOIN запросы
        - 📊 Агрегатные функции
        - 📈 Массовые операции
        - 🛡️ Защита от SQL-инъекций
        
        ## Установка
        
        ```bash
        pip install yeep
        ```
        
        ## Пример использования
        
        ```python
        from yeep import PostgresDB, Table, Column, ColumnType
        
        # Подключение к БД
        db = PostgresDB(
            database="your_db",
            user="your_user",
            password="your_password",
            host="localhost",
            port=5432
        )
        
        # Схема таблицы
        users_schema = [
            Column("id", ColumnType.SERIAL, primary_key=True),
            Column("name", ColumnType.VARCHAR, length=100),
            Column("email", ColumnType.VARCHAR, length=100, unique=True),
            Column("created_at", ColumnType.TIMESTAMP, default="CURRENT_TIMESTAMP")
        ]
        
        # Работа с таблицей
        with db:
            users = Table(db, "users", users_schema)
            
            # Создание записи
            user = users.insert({
                "name": "Иван",
                "email": "ivan@example.com"
            })
        ```
        
        Подробная документация и примеры: [Wiki](https://github.com/Timok277/Yeep/)
        
        ## Лицензия
        
        MIT
encite 0.1.1
Named Entity Recognition using Claude Citations
Requires Python: >=3.12

# Encite

Encite is an experimental Python library for named entity recognition (NER) using Anthropic Claude models with citations feature.

## Features

- 🎯 Accurate entity recognition using Anthropic Claude's citations feature
- ⚙️ Customizable entity types (person, company, location, etc.)
- 📍 Returns entity character locations in the original text

## Installation

```bash
pip install encite
```

## Usage

> [!TIP]
> Claude 3.7 Sonnet is recommended for best results.

Here's a simple example of how to use Encite:

```bash
export ANTHROPIC_API_KEY=your-api-key
```

```python
from encite import find_entities
from langchain_anthropic import ChatAnthropic

# Initialize the Claude model
model = ChatAnthropic(model="claude-3-7-sonnet-latest")

# Example text
text = "John Smith works at Apple Inc. in California."

# Extract entities
entities = find_entities(model, text, entity_types=["person", "company"])

# Print results
print(entities)
```

Expected output:

```
[
    Entity(entity_type="person", name="John Smith", start_char_index=0, end_char_index=10),
    Entity(entity_type="company", name="Apple Inc", start_char_index=20, end_char_index=29)
]
```