semvec/pypi-packages huggingface dataset:
fnirsV2Link 1.0.0
近红外V2连接库python版本.
License: MIT
Requires Python: >=3.7.0


近红外连接库python版本
==================

目的
-----
外部设备通过该库连接近红外设备（第二代百导设备）完成打标功能以及获取测试数据

## 工具版本

### 设备版本

​	2.0.0及以上

### python版本

- python：3.11.3
- pip:     19.0.3
- requests:2.21.0
- urllib3:1.24.3
- websockets:7.0

安装与启动方法
------------------
```
$pip install fnirs-v2-link
```

## 操作流程

```
选择病人信息（在近红外设备上操作）
选择方案列表里面的扩展任务（在近红外设备上操作）
校准（在近红外设备上操作）
点击“测查开始”（在近红外设备上操作）
开始测试（调start接口。在点击“测查开始”5S后调用才有效）
测试
结束测试（调stop接口）
```

## 接口说明

1、操作接口

> 具体见connection.py

```python
class Connection:
	def start(self):
        """
        开始测试
        :return:
        """
    def stop(self):
        """
        结束测试
        :return:
        """
    def mark(self, mark):
        """
        科研mark
        :return:
        """    
```

2、数据接收

> 说明：使用websocket接收数据
>
> 见fnirs_v2_link.py

```python
# 数据处理
class DataProcessing(threading.Thread):
    _ws = None
    running = False

    def __init__(self):
        super(DataProcessing, self).__init__()
        self.running = True
        try:
            self._ws = create_connection(Connection().WS_GETDATA_URL)
        except Exception as e:
            self._ws = None
            print('服务端未开启!')

    def run(self):
        if self._ws is None:
            return
        print('开始数据处理!')
        while self.running:
            result = self._ws.recv()  ##接收消息
            if result is not None:
                print(result)
```

## 使用示例

运行 fnirs_v2_link.py

## 注意事项

1、设备版本必须为`2.0.0及以上`

2、使用该库时，运行python代码的电脑必须与近红外设备在一个网段中，其中设备ip为`192.168.8.1`，python所在电脑ip为`192.168.8.X`

3、使用该库时，请`先在设备上``选择患者、方案（外部方案），并进行校准`，然后`点击开始`等待外部触发，见`操作流程`
sensi 1.0.14
Naive-Bayes based sentiment analysis library for the Indonesian Language.
License: MIT
Requires Python: <4.0,>=3.11
Keywords: NLP, Bahasa, Indonesia, Sentimen, Analisis

<div align=center>

## _Library_ analisis sentimen Bahasa Indonesia, berbasis Naive-Bayes.

[![.github/workflows/python-publish.yml](https://github.com/GazDuckington/sensi/actions/workflows/python-publish.yml/badge.svg?branch=main)](https://github.com/GazDuckington/sensi/actions/workflows/python-publish.yml)
[![Pytest](https://github.com/GazDuckington/sensi/actions/workflows/python-app.yml/badge.svg)](https://github.com/GazDuckington/sensi/actions/workflows/python-app.yml)

</div>

## Dependensi

```python
bahasa nltk numpy pandas sqlalchemy
```

## Instalasai

```bash
pip install sensi
```

## Penggunaan

- [WIKI](https://github.com/GazDuckington/nbc-sentimen/wiki)
- Contoh penerapan dapat dilihat pada directory 'apis' pada repository [flask-sk](https://github.com/GazDuckington/flask-sk)

- Baca `resources/predictor.py` untuk berbagai contoh lainnya.

## _Credits_

- [bahasa](https://github.com/kangfend/bahasa) oleh [@kangfend](https://github.com/kangfend).

## Lisensi

[MIT](./LICENSE)