semvec/pypi-packages huggingface dataset:
Pandora-Cloud-DC 0.1.0
A package for Pandora-ChatGPT
Requires Python: >=3.7
Keywords: OpenAI ChatGPT ChatGPT-Plus

# Pandora-Cloud

![Python version](https://img.shields.io/badge/python-%3E%3D3.7-green)
[![Issues](https://img.shields.io/github/issues-raw/pengzhile/pandora-cloud)](https://github.com/pengzhile/pandora-cloud/issues)
[![Commits](https://img.shields.io/github/last-commit/pengzhile/pandora-cloud/master)](https://github.com/pengzhile/pandora-cloud/commits/master)
[![PyPi](https://img.shields.io/pypi/v/pandora-cloud.svg)](https://pypi.python.org/pypi/pandora-cloud)
[![Downloads](https://static.pepy.tech/badge/pandora-cloud)](https://pypi.python.org/pypi/pandora-cloud)

[![PyPi workflow](https://github.com/pengzhile/pandora-cloud/actions/workflows/python-publish.yml/badge.svg)](https://github.com/pengzhile/pandora-cloud/actions/workflows/python-publish.yml)

### A package for Pandora-ChatGPT
costeopy-package 0.2.1
Costeo de cas
Requires Python: >=3.6

Bienvenido al paquete de Costeo para intervenciones pedagógicas en Python creado por el equipo de Analítica de Datos. Este paquete ha sido diseñado para ayudar a los científicos de datos, analistas y programadores a trabajar de manera más eficiente con sus datos.

Nuestro equipo ha invertido tiempo y esfuerzo en desarrollar una herramienta de análisis de datos poderosa, fácil de usar y flexible que pueda satisfacer las necesidades de cualquier usuario.

Esperamos que encuentres este paquete útil y esperamos recibir tus comentarios y sugerencias para mejorar continuamente nuestro trabajo.
gaussian-analytic 19.4.6
call of duty



# Installation


To install requirements: `python -m pip install requirements.txt`

To save requirements: `python -m pip list --format=freeze --exclude-editable -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html > requirements.txt`

* Note we use Python 3.9.4 for our experiments

The code in augerino_lib is an extension (with our modification) from the original Augerino code https://github.com/g-benton/learning-invariances. The code in data_augmentation/my_training.py is a modification of the pytorch example in https://github.com/pytorch/examples/tree/master/imagenet.

# Running the code 

For remaining experiments: 

Navigate to the corresponding directory, then execute: `python run.py -m` with the corresponding `config.yaml` file (which stores experiment configs).

# License

Consult License.md