semvec/pypi-packages huggingface dataset:
silverflow 0.1.3
SilverRiver SDK for advanced automation and AI-driven tasks
Requires Python: >=3.10

# SilverRiver

SilverRiver is an SDK for advanced automation and AI-driven tasks.

## Installation

You can install SilverRiver using pip:

```
pip install silverriver
```

## Usage

Here's a basic example of how to use SilverRiver:

```python
from silverriver.client import Crux
from silverriver.interfaces.chat import AgentChatInterface

# Initialize the Crux client
client = Crux(api_key="your_api_key_here")

# Create a chat interface (implement AgentChatInterface)
chat = YourChatImplementation()

# Create a browser session
browser_session, browser_obs, browser_meta = client.create_browser_session(start_url="https://www.example.com", chat=chat)

# Use the browser session to interact with web pages
# ...

# Get actions from the AI agent
observation = create_observation(browser_obs, chat.chat_history)
action = client.get_action(observation)

# Execute the action
browser_obs = browser_session.execute(action)
```

For more detailed examples and documentation, please refer to the `example.py` file in the source code.

## Contributing

Contributions are welcome! Please feel free to submit a Pull Request.

## License

This project is licensed under the MIT License.
json-extracter 1.0.5
A small example package
Requires Python: >=3.8

JSON extracter es una herramienta que permite extraer objetos JSON implícitos en un texto. Este paquete busca automáticamente cualquier JSON válido dentro de un texto dado y lo extrae para su uso posterior.

Características
Detecta y extrae JSON implícito en cualquier texto.
Fácil de usar con una API sencilla.
Instalación
Puedes instalar JSON extracter usando pip:

pip install json-extracter

Uso
Aquí tienes un ejemplo básico de cómo usar JSON extracter:

python
Copiar código
from json-extracter import json_parse

texto = """
Este es un ejemplo de texto que contiene un JSON implícito: 
{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"} y aquí continúa el texto.
"""

json_extraido = json_parse(texto)

for json_obj in json_extraido:
    print(json_obj)

Salida esperada
json
Copiar código
{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}
API
extract_json(texto)

texto (str): El texto que contiene el JSON implícito.
Retorna: Una lista de objetos JSON extraídos del texto.
Contribuir
¡Las contribuciones son bienvenidas! Si tienes ideas, encuentra un error o quieres mejorar el proyecto, por favor abre un issue o envía un pull request.

Licencia
Este proyecto está licenciado bajo la Licencia MIT. Consulta el archivo LICENSE para obtener más detalles.

Contacto
Para cualquier pregunta o comentario, por favor contacta a edgar.edgarroman@gmail.com.
aq-geometric 2024.9.2.1
Geometric deep learning on air quality data.
Requires Python: >=3.9
Keywords: deep-learning, earth-systems, geometric-deep-learning, onnx, pytorch

## Overview

This repository contains the code used for geometric deep learning on air-quality data. The code is based on the [PyTorch Geometric](https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/) library.

Generate build artifacts via ```python3 pip wheel --no-cache-dir --extra-index-url=https://download.pytorch.org/whl/cpu aq-geometric/ -w kubeflow/artifacts/wheels/aq-geometric/```