semvec/pypi-packages huggingface dataset:
aa-algorithms-utils 0.0.1
Package containing the common functions used in all the Advanced Analytics algorithms
Requires Python: >=3.9

# README

This package contains all the common functions used to run the Advanced Analytics algorithms. We provide a brief explanation of each of the modules and the corresponding functions:

- ``athena_data_provider`` contains the class ``AthenaDataProvider``, which is initialized by giving the parameters
    - aws_access_key_id
    - aws_secret_access_key
    - s3_staging_dir
    - region_name.

    The function ``read_query`` returns a DataFrame with the information requested by the query passed as argument.

- ``logger`` contains the class ``Logger``, which logs important messages and prints them to the terminal or CloudWatch in AWS.

- ``metrics`` contains the class ``Metrics``, which creates the metrics and pushes them to Datadog.

- ``s3_client`` contains the class ``S3Client``, that is initialized using boto3.client and boto3.resource and the environment variable RESULT_BUCKET. 

    The function ``upload_files`` uploads the DataFrame returned by the algorithm (``output_df``) to the given path (``output_path``) in AWS, for the chosen variant (``variant`` – typically ``production`` or the name of the experiment, if testing new features).

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To use these modules in the experiments do the following:
PyNutrition1.0 1.1
Pacote para suporte de cálculos relacionados a nutricao.
Requires Python: >=3.8

PyNutrition1.0.0
===========

#### Esse é um pacote que realiza cálculos relacionados a avaliação nutrtional. Cálculos retirados do site://www.drnutricao.com.br/.
#### Veja o exemplo de resultado do pacote:
## Litros agua: litrosAgua(75)

## Instalação:

    pip install PyNutrition1.0

# Uso:


from PyNutrition1.0 import imc, litrosAgua, qtdCalorias, qtdProteina, qtdCarboidratos, qtdGorduras, imm, percentualGordura, gastoEnergeticoBasal, taxaMetabólicaBasal, frequenciaCardiacaMaxima, taxaPerdaPeso

  

# Exemplo de dados
peso = 70
altura = 1.75
idade = 30
sexo = 'm'
qtd_calorias = 2000
massa_muscular = 50
nivel_atividade = 1.55
calorias_consumidas = 2500
calorias_gastas = 2200

# Calcula o IMC
resultado_imc = imc(peso, altura)
print("IMC:", resultado_imc)

# Calcula a quantidade de água recomendada
litros_agua = litrosAgua(peso)
print("Litros de Água Recomendados:", litros_agua)

# Calcula a quantidade de calorias necessárias
resultado_calorias = qtdCalorias(peso, altura, idade, sexo)
print("Calorias Necessárias:", resultado_calorias)

# Calcula a quantidade de proteína necessária
qtd_proteina = qtdProteina(qtd_calorias)
print("Proteína Necessária:", qtd_proteina)

# Calcula a quantidade de carboidratos necessária
qtd_carboidratos = qtdCarboidratos(qtd_calorias)
print("Carboidratos Necessários:", qtd_carboidratos)

# Calcula a quantidade de gorduras necessária
qtd_gorduras = qtdGorduras(qtd_calorias)
print("Gorduras Necessárias:", qtd_gorduras)

# Calcula o Índice de Massa Muscular (IMM)
resultado_imm = imm(peso, altura, massa_muscular)
print("Índice de Massa Muscular (IMM):", resultado_imm)

# Calcula o Percentual de Gordura Corporal
resultado_percentual_gordura = percentualGordura(resultado_imc, idade, sexo)
print("Percentual de Gordura Corporal:", resultado_percentual_gordura)

# Calcula o Gasto Energético Basal (GEB)
resultado_geb = gastoEnergeticoBasal(peso, altura, idade, sexo)
print("Gasto Energético Basal (GEB):", resultado_geb)

# Calcula o Gasto Energético Total (GET)
resultado_get = gastoEnergeticoTotal(resultado_geb, nivel_atividade)
print("Gasto Energético Total (GET):", resultado_get)

# Calcula a Taxa Metabólica Basal (TMB)
resultado_tmb = taxaMetabólicaBasal(peso, altura, idade, sexo)
print("Taxa Metabólica Basal (TMB):", resultado_tmb)

# Calcula a Frequência Cardíaca Máxima
resultado_fc_maxima = frequenciaCardiacaMaxima(idade, sexo)
print("Frequência Cardíaca Máxima:", resultado_fc_maxima)

# Calcula a Taxa de Perda de Peso
resultado_taxa_perda_peso = taxaPerdaPeso(calorias_consumidas, calorias_gastas)
print("Taxa de Perda de Peso:", resultado_taxa_perda_peso)
'''
Skylark-Yolov8 0.3
A video processing package

# Skylarklabs YoloV8 Processor

Skylark_Yolov8 is a package for video processing using YOLO object detection and optional classification. It allows you to process videos, apply detection, and optionally classify detected objects.

## Usage


```bash
from Skylark_Yolov8 import VideoProcessor

detection_model_path = "yolov8m.pt"

# Classification Model = False or Model Path
classification_model_path = "yolov8m-cls.pt"

# video_path = Directory of Videos or Direct Video File or RTSP
video_path = "1.mp4"

processor = VideoProcessor(
    detection_model_path, 
    classification_model_path, 
    video_path, 
    save_video=True, 
    detection_save_crops = False, 
    classification_save_crops = False, 
    detection_conf = 0.75,
    detection_image_size = 640, 
    detection_classes=None, 
    classification_conf=0.75, 
    classification_classes=None,
    classification_image_size=128)

processor.process_video()
```