semvec/pypi-packages huggingface dataset:
galleon 1.0.2
Synthetic GW posterior catalog generator
Requires Python: >=3.7

# GALLEON
Code to generate a catalog of synthetic GW posteriors.
Single-event samples are generated according to Appendix A of [Fishbach et al. (2020)](https://iopscience.iop.org/article/10.3847/2041-8213/ab77c9).

The interpolator for $w = \Theta/4$ is taken from [E. Berti's webpage](https://pages.jh.edu/eberti2/research/) and described in [Dominik et al (2015)](https://arxiv.org/pdf/1405.7016.pdf).
dataclass-to-diagram 0.0.5
Создание диаграмм из датаклассов python
Requires Python: >=3.11,<4.0

[![PyPI version](https://badge.fury.io/py/dataclass-to-diagram.svg)](https://badge.fury.io/py/dataclass-to-diagram)

# dataclass_to_diagram

Создание диаграмм из датаклассов python

## Типы диаграмм

### С4

Описание - https://c4model.com/

Реализация на PlantUML - https://github.com/plantuml-stdlib/C4-PlantUML



Состоит из пакетов:

- main - основной пакет для запуска
- models - модели на основе dataclass для различных диаграмм
- exporters - экспорт моделей в текстовый формат
- converters - конвертирование текстового формата в изображение (svg, png, pdf, ...)



### exporters

#### dbml

Экспорт моделей БД (ERD) в формат [dbml](https://www.dbml.org/home/)



### converters

#### dbml-renderer

Конвертирует файл с разметкой dbml в svg-изображение.

Установка:

```bash
npm install -g @softwaretechnik/dbml-renderer
```







Библиотека для генерации диаграмм из текстового описания.

Диаграммы описываются объектами python. Далее геренируются изображения с помощью https://kroki.io.





## Как использовать

1. Создать две папки:

   - dia_src - папка с исходным описанием
   - dia_dist - папка со сгенерированными изображениями

2. В папке dia_src создаются py-файлы. Названия файлов - произвольные. Можно создавать подкаталоги - структура каталогов будет скопирована в целевую папку dia_dist. Примеры создания можно посмотреть в тестовых диаграммах [пакета](https://github.com/Konstantin-Dudersky/konstantin_docs/tree/main/test).

3. В одном файл должна быть только одна диаграмма. Название файла будет названием диаграммы.

4. Для генерации можно создать задачу poetepoet. Прописать в файле pyproject.toml:

   ```toml
   [tool.poetry.dependencies]
   konstantin_docs = "*"
   poethepoet = "*"
   
   [tool.poe.tasks]
   docs = {script = "konstantin_docs.main:generate_images('dia_src', 'dia_dist')"}
   ```

5. Запустить командой:

   ```sh
   poetry run poe docs
   ```

6. Дополнительно можно создать задачу в vscode. Для этого в файле .vscode/tasks.json:

   ```json
   {
     "version": "2.0.0",
     "tasks": [
       {
         "label": "docs",
         "type": "shell",
         "command": "poetry run poe docs"
       }
     ]
   }
   ```

   Запускать командой F1 -> Task: Run task -> docs

ERD

```bash
npm install -g @softwaretechnik/dbml-renderer
```



## Разработка

```bash
poetry build && poetry publish
```
ipfy-asset-management-pdf-to-table 0.2.7
Python package to exctract table from pdf
Requires Python: >=3.9,<4.0

# ipfy-asset-management-pdf-to-table

Python package to extract table from AWS textract output. AWS textract services when uses manually output a zip file.
All the table within the pdf will be named in the zip as follow: table-1.csv, table-2.csv, etc.
This package work under the condition that all the table within the zip shared the same structure.
kappabenchmark 0.0.10
pytorch dataset wrappers for in-memory caching
Requires Python: >=3.6

# KappaBenchmark

[![publish](https://github.com/BenediktAlkin/KappaBenchmark/actions/workflows/publish.yaml/badge.svg)](https://github.com/BenediktAlkin/KappaBenchmark/actions/workflows/publish.yaml)

Utilities for benchmarking [pytorch](https://pytorch.org/) applications.

- [Dataloading](https://github.com/BenediktAlkin/KappaBenchmark#dataloading)

## Setup
`pip install kappabenchmark`

## Dataloading

```
import kappabenchmark as kbm
dataloader = ...
result = kbm.benchmark_dataloading(
    dataloader=dataloader,
    num_epochs=...,
)
```

#### predefined benchmarks examples
- `python main_benchmark_grid.py --benchmark imagefolder --root ROOT --num_epochs 5 --batch_size 256 --num_workers 8,16 --num_fetch_workers 0,2,4`

#### register your own benchmark
write a script `run_mybenchmark.py`
```
import torch
from torch.utils.data import TensorDataset
from kappabenchmark.dataloading_benchmarks import DATALOADING_BENCHMARKS, DataloadingBenchmark
from kappabenchmark.scripts.main_benchmark_grid import parse_args, main

def mybenchmark(root):
    # root is a (optional) path to a directory which is passed via --root
    # for this toy dataset it is not needed
    return DataloadingBenchmark(dataset=TensorDataset(torch.randn(1024)))


if __name__ == "__main__":
    DATALOADING_BENCHMARKS["mybenchmark"] = mybenchmark
    main(**parse_args())
```
`python run_mybenchmark.py --benchmark mybenchmark [--root ROOT] --num_epochs 5 --batch_size 256 --num_workers 8,16 --num_fetch_workers 0,2,4`