semvec/pypi-packages huggingface dataset:
nuget-scanner 0.1.1
A tool to scan NuGet packages for vulnerabilities
Requires Python: >=3.6

# NuGet Scanner

A command-line tool to scan NuGet packages for security vulnerabilities. Extracts metadata from NuGet packages and checks for vulnerabilities using the NVD (National Vulnerability Database).

## Features

- Scans `.nupkg` files in a specified directory.
- Retrieves and parses `.nuspec` files to extract package metadata.
- Checks for vulnerabilities based on package ID and version.
- Provides logging for easy debugging and tracking.

## Installation

You can install the `nuget-scanner` package via pip:

```bash
pip install nuget-scanner
image-processing-package-gleyson-atanazio 0.0.4
Módulo para processamento e comparação de imagens.
Requires Python: >=3.8

# Processar Imagens com Python (image-processing-package-gleyson-atanazio)

## Descrição

Módulo Python para processamento e comparação de imagens. Este projeto foi criado durante o Treinamento DIO NTT Data 2024. Ele fornece um conjunto de funções para:

* Carregar e salvar imagens.
* Redimensionar imagens.
* Converter imagens para escala de cinza.
* Calcular a diferença entre duas imagens.
* Equalizar histogramas de imagens.
* Exibir imagens e seus histogramas.

## Instalação

Utilize o gerenciador de pacotes [pip](https://pip.pypa.io/en/stable/) para instalar o `image-processing-package-gleyson-atanazio`:

```bash
pip install image-processing-package-gleyson-atanazio


```

## Utilização

```python
# Importe os módulos desejados
from image_processing_package_gleyson_atanazio import processing, transformation, utils  

# Exemplo de uso das funções:
imagem = utils.io.read_image("caminho/da/imagem.jpg")
imagem_redimensionada = transformation.resize_image(imagem, proportion=0.5)
utils.plot.plot_image(imagem_redimensionada) 
```

## Exemplos

- **Comparar duas imagens e destacar as diferenças:**

```python
from image_processing_package_gleyson_atanazio import processing, utils

imagem1 = utils.io.read_image("image1.jpg")
imagem2 = utils.io.read_image("image2.jpg")
diferenca = processing.find_difference(imagem1, imagem2)
utils.plot.plot_result(imagem1, imagem2, diferenca)

```
- **Redimensionar uma imagem:**

```python
from image_processing_package_gleyson_atanazio import transformation, utils

imagem = utils.io.read_image("image.jpg")
imagem_pequena = transformation.resize_image(imagem, 0.5)
utils.plot.plot_image(imagem_pequena)


```

## Estrutura do Projeto


image-processing-package/
├── .gitignore
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
└── image_processing
    ├── __init__.py
    ├── processing
    │   ├── __init__.py
    │   ├── combination.py
    │   └── transformation.py
    └── utils
        ├── __init__.py
        ├── io.py
        └── plot.py





## Autor
[Gleyson Atanazio](https://github.com/atnzpe) 

## License
[MIT](https://choosealicense.com/licenses/mit/)



**Alterações:**

* O título principal e as seções "Instalação" e "Utilização" foram atualizados para usar o nome correto do pacote: `image-processing-package-gleyson-atanazio`.
* Os exemplos de código também foram atualizados para importar o pacote com o nome correto.

Agora o README.md está consistente com o nome do pacote publicado no PyPI. 👍
cellsnap 0.1.0
A package for enhancing single-cell population delineation by integrating cross-domain information.
Requires Python: >=3.8

Official implementation of Cell Spatial And Neighborhood Pattern (CellSNAP), a computational method that learns a single-cell representation embedding by integrating cross-domain information from tissue samples. Through the analysis of datasets spanning spatial proteomic and spatial transcriptomic modalities, and across different tissue types and disease settings, we demonstrate CellSNAP’s capability to elucidate biologically relevant cell populations that were previously elusive due to the relinquished tissue morphological information from images
file-gcd 0.0.1
A toy model to consume file input and output with simple calculation logic
Requires Python: >=3.9
Keywords: python, packaging, pip

# file_gcd

Toy package to calculate GCD from file input.

## standalone inputs and outputs

Call the program with `-h` to get program call arguments. The program can consume an input filepath and output filepath. From lines in the input file, where PROPERTY starts with `000`, the GCD of the columns NUM1, NUM2, ... will be calculated, row by row. The output is printed into stdout if no output filename is provided.

## python API

The package also provides a python API, use the source to figure out how.