semvec/pypi-packages huggingface dataset:
stashconnect 0.9.7.6
An API wrapper for stashcat and schul.cloud.
Requires Python: >=3.10
Keywords: stashconnect, stashcat api, stashcat python, schul.cloud api, schul.cloud python, stashcat bot, schul.cloud bot

# StashConnect

StashConnect is an easy-to-use API wrapper for [stashcat](https://stashcat.com/) and [schul.cloud](https://schul.cloud).

![PyPI - Downloads](https://img.shields.io/pypi/dm/stashconnect?labelColor=345165&color=4793c9)
![PyPI - Version](https://img.shields.io/pypi/v/stashconnect?label=version&labelColor=345165&color=4793c9)
![PyPI - Status](https://img.shields.io/pypi/status/stashconnect?labelColor=345165&color=44af68)

## Installation

To install StashConnect, use pip in your shell:

```bash
pip install -U stashconnect
```

## Example Usage

```python
import stashconnect

# without proxy / cert
client = stashconnect.Client(
    email="your email", password="your password",
    encryption_password="encryption password"
)

# with proxy & cert
proxies = {
  'http': 'http://1.2.3.4:8080',
  'https': 'http://5.6.7.8:8443',
}

client = stashconnect.Client(
    email="your email", password="your password",
    encryption_password="encryption password",
    proxy = proxies, 
    cert_path = 'path/to/CA.pem'
)

# change account settings
client.account.change_status("new status")
client.account.change_password("new", "old")

# upload or download files
client.files.upload("conversation_id", "hello.png")
client.files.download("file_id")

client.messages.send("conversation_id", "hello")

# get the last 30 messages of a chat
last_messages = client.messages.get_messages("channel_id/conversation_id")
for message in last_messages:
    print(message.content)
```


## Features to be added

- [x] docstrings
- [ ] account functions
- [ ] documentation
- [ ] bot class

## Contributors

- Most code written by [BuStudios](https://github.com/bustudios)
- Create a pull request to contribute code yourself

## Disclaimer

StashConnect is not affiliated with Stashcat GmbH or any of its affiliates.

<img src="https://raw.githubusercontent.com/BuStudios/StashConnect/main/assets/icon-full.png">
pydeako 0.6.0
Connect and interact with deako devices over the network locally
Requires Python: >=3.10

# pydeako

## Description

`pydeako` is a Python library for discovering, connecting to, and interacting with Deako smart devices on the local network.

## Installation

`pip install pydeako`

## Usage

### `pydeako` mdns discovery client

```
import asyncio
from pydeako import discover

async def _discover():
    d = discover.DeakoDiscoverer()
    try:
        address = await d.get_address()
        print(f"Found deako device at {address}!")
    except discover.DevicesNotFoundException:
        print("No devices found!")
        pass

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(_discover())
```

### `pydeako` socket client

```
import asyncio
from pydeako import deako, discover

async def _discover():
    client_name = "MyClient"
    d = discover.DeakoDiscoverer()
    deako_client = deako.Deako(d.get_address, client_name=client_name)

    await deako_client.connect()
    await deako_client.find_devices()

    devices = deako_client.get_devices()

    # turn on all devices
    for uuid in devices:
        await deako_client.control_device(uuid, True)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(_discover())
```

## Contributing

### Dev environment setup

1. Use Python 3.11+
2. `python -m venv venv`
3. `source venv/bin/activate`
4. `pip install -r requirements.txt`
5. `pip install -r requirements_test.txt`

### Checks

1. `pylint pydeako`
2. `pycodestyle pydeako`
3. `pytest pydeako`

## License

MIT License, see LICENSE.txt

## Project status

Actively maintained by Deako.
closed-caption 1.0.1
Tạo phụ đề từ video sử dụng OpenAI Whisper.
Requires Python: >=3.7

# Closed Caption

**Closed Caption** là một thư viện Python mạnh mẽ, giúp bạn tạo và đồng bộ hóa phụ đề từ video một cách tự động. Thư viện hỗ trợ hai chế độ:

- **Có thời gian**: Tự động tạo phụ đề với thời gian đồng bộ từ nội dung âm thanh của video.
- **Không có thời gian**: Tạo phụ đề dạng văn bản mà không kèm thời gian.

## Tính năng nổi bật

- Tự động tạo phụ đề từ nội dung âm thanh của video (speech-to-text).

## Yêu cầu hệ thống

- Python >= 3.7
- FFmpeg (để trích xuất âm thanh từ video)

## Cài đặt

1. **Cài đặt thư viện bằng pip**:

   ```bash
   pip install closed-caption
   ```

2. **Cài đặt FFmpeg**:
   - Trên Linux (Ubuntu):

     ```bash
     sudo apt update && sudo apt install ffmpeg
     ```

   - Trên macOS:

     ```bash
     brew install ffmpeg
     ```

   - Trên Windows:
     - Tải FFmpeg từ [ffmpeg.org](https://ffmpeg.org/) và thêm vào PATH.

## Sử dụng

### Tạo phụ đề từ video

#### 1. Tạo phụ đề có thời gian

Tạo file phụ đề `.srt` với thời gian đồng bộ:

```bash
closed_caption video.mp4 output.srt
```

#### 2. Tạo phụ đề không có thời gian

Tạo file phụ đề `.srt` không chứa thông tin thời gian:

```bash
closed_caption video.mp4 output.srt --no-timing
```

### Sử dụng thư viện trong Python

#### Tạo phụ đề có thời gian

```python
from closed_caption import create_srt_with_timing

video_path = "video.mp4"
output_srt_path = "output.srt"
create_srt_with_timing(video_path, output_srt_path)
```

#### Tạo phụ đề không có thời gian

```python
from closed_caption import create_srt_no_timing

video_path = "video.mp4"
output_srt_path = "output_no_timing.srt"
create_srt_no_timing(video_path, output_srt_path)
```

## Đóng góp

Chúng tôi hoan nghênh mọi đóng góp để cải thiện thư viện. Hãy làm theo các bước sau:

1. Fork repo này.
2. Tạo branch mới từ `main`:

   ```bash
   git checkout -b feature/my-feature
   ```

3. Commit thay đổi của bạn:

   ```bash
   git commit -m "Thêm tính năng mới: My Feature"
   ```

4. Push branch lên fork của bạn:

   ```bash
   git push origin feature/my-feature
   ```

5. Mở Pull Request (PR) và mô tả thay đổi của bạn.

### Hướng dẫn kiểm tra

1. Chạy test:

   ```bash
   python -m unittest discover -s tests
   ```

2. Đóng gói thư viện:

   ```bash
   python setup.py sdist bdist_wheel
   ```

3. Cài đặt thư viện cục bộ:

   ```bash
   pip install .
   ```

4. Chạy thử CLI:

   ```bash
   closed_caption <path-video> <output-path-srt>
   ```

## License

Dự án này được phát hành theo giấy phép MIT. Xem chi tiết tại [LICENSE](./LICENSE).

## Liên hệ

Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi hoặc góp ý nào, vui lòng liên hệ tại:

- **Email**: <ngochai285nd@gmail.com>
- **GitHub Issues**: [Issues](https://github.com/haiphamcoder/closed-caption/issues)

---

Cảm ơn bạn đã sử dụng **Closed Caption**!
ContrastGCN 1.1.0
ContrastGCN: An interpretable ensemble framework for automatic cell type annotation in single-cell chromatin accessibility data
Requires Python: >=3.10.10

ContrastGCN is an interpretable ensemble framework that integrates contrastive learning and Graph Convolutional Networks (GCN) to efficiently and automatically annotate cell types in scCAS data. Through extensive experiments across diverse datasets, ContrastGCN has demonstrated superior performance not only in accurately annotating known cell types but also in effectively identifying novel cell types absent in the training set. ContrastGCN also shows robustness across scCAS datasets with varying levels of imbalance and cell counts. Notably, ContrastGCN excels in cross-batch and cross-tissue annotations, indicating its broad applicability in scCAS data analysis. Moreover, comprehensive downstream analyses further reveal that ContrastGCN can deliver valuable cell-type-specific biological insights, thereby greatly enhancing our understanding of intricate biological mechanisms.
scipion-em-xmipptomo 3.24.6.2
Scipion plugin to deal with xmipp tomography protocols.
Keywords: scipion cryoem imageprocessing tomography scipion-3.0

========================
Scipion xmipptomo plugin
========================
.. image:: https://github.com/I2PC/scipion-em-xmipptomo/blob/devel/xmipptomo/xmipp_logo.png
  :width: 300

This is a xmipptomo plugin for **scipion**

=====
Setup
=====

- **Install this plugin in devel mode:**

Using the command line:

.. code-block::

    git clone git@github.com:I2PC/scipion-em-xmipptomo.git 
    cd scipion-em-xmipptomo
    scipion installp -p local/path/to/scipion-em-xmipptomo --devel