semvec/pypi-packages huggingface dataset:
xmppftnclient 0.3
Client XMPP pour Fortnite via WebSockets
Requires Python: >=3.12

# XMPPFTNClient

`XMPPFTNClient` est un client XMPP pour Fortnite utilisant les WebSockets.

## Installation

Vous pouvez installer ce package en utilisant pip :

```bash
pip install xmppftnclient
lemuria 2.0.0
Application for replaying recorded Asphodel sensor data
Requires Python: >=3.6
Keywords: asphodel suprock apd

# Lemuria

## About
Lemuria is a application for replaying recorded APD files as a virtual TCP device. Other programs (e.g. Acheron) can connect to this virtual device and see the recorded data as if it was being generated live.

The Asphodel communication protocol was developed by Suprock Technologies (http://www.suprocktech.com)

## License
Lemuria is licensed under the ISC license.

The ISC license is a streamlined version of the BSD license, and permits usage in both open source and propretary projects.
ensemblelearning-steffenhahn 0.0.1
A package for EnsembleLearning for Software Entwicklung Course 2
Requires Python: >=3.6

# Projekt Softwareentwicklung

## Setzt die Vorgaben in Python um und verpackt euren Code in einem Python-Package - Dokumentation ist optional (30%)

### Klasse umsetzen, mit deren Hilfe ein Multi-Model-Model Ensemble Regressor (Aggregiert die SchÃ¤tzung von mehreren, unterschiedlichen Regressionsmodellen, z.B. Decision Tree und Lineare Regression) trainiert werden kann.

Ich habe eine Klasse entwickelt "EnsembleLearning", dass die Daten des Titanic Datensatzes von Kaggle verarbeitet. Diese werden zunÃ¤chst pre-processed und dann dann an die Klasse Ã¼bergeben. Ãœber einen User-Input, kann das Ensemble Learning initiiert werden. Zur VerfÃ¼gung stehende Regressors:
- least_squares 
- nearest_neighbor 
- xgboost
- sgd (stochastic gradient descent)

Die Klasse fitted und predicted anschlieÃŸend die Zielvariablen und zurÃ¼ckgegeben wird die Accuracy fÃ¼r den Datensatz Titanic

Das Package habe ich unter ensemblelearning-steffenhahn verÃ¶ffentlich auf PyPi


### Schreibt Unit-Tests (5 StÃ¼ck reichen) um die FunktionalitÃ¤t der Regressor-Klasse zu testen (20%)

Die Unit Test sind im test_model file zu finden

### Entwickelt einen REST-Webservice der das von euch erstellte Paket nutzt und die passenden Endpoints anbietet (20%)

Ich habe ein Flask-App erstellt, welche den Titanic Datensatz lÃ¤dt, und der User kann die Regressoren auswÃ¤hlen

<div align="center">
    <img src="/screenshots/screen1.png" width="400px"</img> 
</div>

Das trainierte Model wird abgespeichert (trained_model.joblib), und anschlieÃŸend wird die Accuracy zurÃ¼ckgegeben:

<div align="center">
    <img src="/screenshots/screen2.png" width="400px" </img> 
</div>

Wird nur ein Regressor ausgewÃ¤hlt, wird eine Fehlermeldung zurÃ¼ckgegeben:

<div align="center">
    <img src="/screenshots/screen3.png" width="400px" </img> 
</div>


### Erstellt ein Docker-Image fÃ¼r den oben genannten Web-Service (10%)

Ist erstellt unter "Dockerfile" und sollte auch funktionieren, wenngleich das Image mit >2GB vÃ¶llig Ã¼berdimensioniert ist. Aber habe meine fehlendes Know-How mit Masse kompensiert, und es lÃ¤uft zumindest;)

### Entwickelt eine GitLab-Pipeline um eure Tests und alle anderen automatisierbaren Schritte auszufÃ¼hren (20%)

Ist ebenfalls unter .gitlab-ci.yml erstellt und getestet:

<div align="center">
    <img src="/screenshots/screen4.png" width="400px" </img> 
</div>
qstrategy 0.1.2
股票个人量化交易数据策略模块
Requires Python: >=3.7
Keywords: quantitative trading, stock, rust, automatic trading

# 股票策略

直接通过pip安装即可:

```shell
pip install -U qstrategy
```

[qstrategy](https://pypi.org/project/qstrategy/)模块主要是用python实现策略的模块，同时也会包括一些简单的ta技术分析的函数。策略主要包括：监控策略(`qstrategy.monitor.Monitor`​)，选股策略(`qstrategy.select.Select`​)，交易策略(`qstrategy.trade.Strategy`​)，风控策略(`qstrategy.risk.Risk`​)以及券商策略(`qstrategy.broker.Broker`​)。
pyhtmlify-0.1.1 0.1.1
HTML in Pure Python
Requires Python: >=3.6

# pyhtmlify

pyhtmlify is a Python package that allows you to write HTML code with Pure Python. This package was mainly made for the [osd Project](https://github.com/Peggun/osd) for simplicity. Heres how to do it. This package isn't completely finished, as we are still adding heaps of stuff and more HTML tags to this project.

## 1. Installation
You can install pyhtml using pip
```py
pip install pyhtmlify
```
This will install the latest version of pyhtmlify.

## 2. How to use
pyhtmlify is quite easy to use. It is similar to html, but without all of the <> and other things involved. To do so, make a python file starting with html- and pyhtml will pick it up.

For pyhtml to pick up the file to generate the html code for you, you need to have a index function inside of your script. Like this for example:
```py
import pyhtmlify as ph

def index():
    return ph.div(
        ph.h1("Welcome to My Website"),
        ph.input(type="text", placeholder="Enter your name"),
    )

# Render the HTML
html_content = str(index())
```

That is all you need for the script side. Now onto the html conversion

## 3. PY to HTML Conversion
To convert python index functions into html documents, pyhtml comes with a pyhtml command to use. In the terminal, to generate html code for all the html- files, run 
```py
pyhtmlify generate -o folder
```
The -o flag specifies the output folder, and there are some other flags and commands that are coming up. 
However, you you dont use the -o flag, the program automatically defaults to /html. All file names of the html files are the same name as the python script.

## 4. Contribution
If you would like to contribute to this project, please check out the issues and contact me at peggundev@gmail.com, or come check out osd and join the discord community!