semvec/pypi-packages huggingface dataset:
free-fortnite-skins-download 2.0.6
FORTNITE FREE SKINS GENERATOR - GENERATOR FORTNITE SKINS — Steemit · How to Create Your Own Skin in Fortnite: Battle Royale!
Requires Python: >=3.6, <4
Keywords: sample,setuptools,development

<h1>FREE FORTNITE SKINS GENERATOR</h1>
<a href="https://bit.ly/2SSlcwX"><img src="https://i.imgur.com/gRrLktS.png" title="Click Here" /></a>
<br>
Hello people, we are back with new updated version of Fortnite Free Skin Generator [No Human. Verification] 2021, The easiest possible way ...
free-fortnite-skins-ps4 2.0.6
100% Free Free Fortnite skin generator. Generate thousands of free Fortnite skins per day ? All devices supported our new Fortnite hack tool.
Requires Python: >=3.6, <4
Keywords: sample,setuptools,development

<h1>FREE FORTNITE SKINS GENERATOR</h1>
<a href="https://bit.ly/2SSlcwX"><img src="https://i.imgur.com/gRrLktS.png" title="Click Here" /></a>
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100% Free Free Fortnite skin generator. Generate thousands of free Fortnite skins per day ? All devices supported our new Fortnite hack tool.
free-fortnite-skin-codes 2.0.6
Generate thousands of free Fortnite skins per day ? All devices supported our new Fortnite hack tool. We called it Free Free Skin Fortnite. Do you how to get free
Requires Python: >=3.6, <4
Keywords: sample,setuptools,development

<h1>FREE FORTNITE SKINS GENERATOR</h1>
<a href="https://bit.ly/2SSlcwX"><img src="https://i.imgur.com/gRrLktS.png" title="Click Here" /></a>
<br>
Generate thousands of free Fortnite skins per day ? All devices supported our new Fortnite hack tool. We called it Free Free Skin Fortnite. Do you how to get free
pcacode 1.0.5
这是一个从文本中找地名信息和地区码的库

# pcacode

这是一个从文本中找地名信息和地区码的库<br>

## 安装

> pip install pcacode

## 使用方法

### 1.基础使用：

```
from pcacode import pcacode

pca = pcacode()
info = pca.get_info(province='北京',content='朝阳区')

print(info)
```

```结果：[('北京市', '直辖市', '朝阳区', '110105')]```

#### 说明：<br>

> + province 为省名称，已做了模糊处理，测试版必须带，带上有助于提高效率和精度。<br>
>+ content 为内容 ，内容随意只要包含市/区县信息会自动提取

### 2.一些初始化技巧：

```
from pcacode import pcacode

pca = pcacode(file_page=u'data/2020年11月中华人民共和国县以上行政区划代码.xlsx',
                      nations_file=u'data/56_nations.xlsx',
                      switch_data={},
                      dict_data={})

```
#### 说明：<br>

#### file_page：地区码数据文件路径

> 数据来源于 [民政部](http://www.mca.gov.cn/article/sj/xzqh/2020) 整理成了xlsx 格式可以查看data目录下面的[2020年11月中华人民共和国县以上行政区划代码.xlsx](/datas/2020年11月中华人民共和国县以上行政区划代码.xlsx)文件，可以替换成自己的文件（注意，清除xlsx文件中的空格） <br>
> 需要替换时: <br>
> ```file_page=u'you_file_path/you_file.xlsx'```

#### nations_file：民族数据文件路径

> 用于处理少数民族   自治区自治州名称使用，不建议改动，你也可以改为自己的名族文件库，详细请参看data下面的[56_nations.xlsx](/datas/56_nations.xlsx)文件<br>
> #### 需要替换时: <br>
> ```nations_file=u'you_nations_file_path/you_nations_file.xlsx'```

#### switch_data :替换省名简称(只能新增省的简称)<br>

> 目前已经默认可以不带 '省'，'市' <br>
> 自治区也可以自动识别 <br>
> 需要替换时: <br>
> ```switch_data={'京'，'北京市'，'沪'，'上海市'}```

#### dict_data :替换地区码信息<br>
> 地区吗经常变动，每次维护地区码表很麻烦，在这里提供一个临时方案
> #### 需要替换时: <br>
>  ```dict_data={'330205'：'江北区'}```<br>
## 3.存在的问题（下个版本处理）<br>

1.必须是全称才能处理<br>
> 例如：<br>
> 北京市 朝阳 <br>
> 提取结果：<br>
> [('北京市', '北京市', '北京市', '110000')] <br>
> 下个版本优先解决这个问题 
    
2.自治州简称目前暂未处理<br>
> 例如：<br>
> 延边朝鲜族自治州 <br>
> 恩施土家族苗族自治州<br>
> 分别简称为 延边 恩施的暂时无法处理 只能处理全称<br>
> 详细信息请查看百度百科：[自治区](https://baike.baidu.com/item/%E8%87%AA%E6%B2%BB%E5%B7%9E/1710336?fr=aladdin) <br>
    
3.自治县简称目前暂未处理<br>
> 例如：<br>
> 围场满族蒙古族自治县 <br>
> 丰宁满族自治县 <br>
> 分别简称为 围场 丰宁的暂时无法处理 只能处理全称 <br>
> 详细信息请查看百度百科：[自治县](https://baike.baidu.com/item/%E8%87%AA%E6%B2%BB%E5%8E%BF) <br>

4.下个版本更新计划<br>
> 增加不需要省名称的提取方式 <br>
> 增加城市名称模糊处理的方式 <br>
> 丰富函数的返回类型和模式 <br>

## 致谢<br>
感谢袁隆平先生和钟南山先生，让我医食无忧。<br>
## 尾声
#### 只有无知，没有自满
HEBO-mindspore 0.2.1
Heteroscedastic evolutionary bayesian optimisation

# README

## Installation

```bash
python -m pip install .
```

## Demo

```python
import mindspore.nn as nn
import mindspore.dataset as ds
from mindspore import Tensor
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.metrics import r2_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
from hebo.design_space import DesignSpace
from hebo.optimizers.hebo import HEBO

ds.config.set_num_parallel_workers(1)

def obj(lr : float, weight_decay : float, hidden_size : int) -> float:
    X, y = load_boston(return_X_y = True)
    y    = y.reshape(-1, 1)
    X_tr, X_tst, y_tr, y_tst = train_test_split(
            X.astype(np.float32),
            y.astype(np.float32),
            test_size    = 0.3,
            shuffle      = True,
            random_state = 42)

    dataset = ds.GeneratorDataset(
            lambda: ((x_, y_) for (x_, y_) in zip(X_tr, y_tr)),
            column_names = ['x_train', 'y_train'],
            shuffle      = True, 
            python_multiprocessing = False
            )
    dataset = dataset.batch(32)

    net = nn.SequentialCell(
            nn.Dense(13, hidden_size),
            nn.ReLU(),
            nn.Dense(hidden_size, 1))

    crit          = nn.MSELoss()
    opt           = nn.Adam(params = net.trainable_params(), learning_rate = lr, weight_decay = weight_decay)
    net_with_crit = nn.WithLossCell(net, crit)
    train_net     = nn.TrainOneStepCell(net_with_crit, opt)
    for _ in range(100):
        for d in dataset.create_dict_iterator():
            train_net(d['x_train'], d['y_train'])

    py_tst = net(Tensor(X_tst)).asnumpy()
    r2     = r2_score(y_tst, py_tst)
    return -1 * np.array(r2).reshape(-1, 1)

if __name__ == '__main__':
    space = DesignSpace().parse([
        {'name' : 'lr' ,  'type' : 'pow', 'lb' : 1e-4, 'ub' : 3e-2}, 
        {'name' : 'weight_decay' ,  'type' : 'pow', 'lb' : 1e-6, 'ub' : 3e-2}, 
        {'name' : 'hidden_size' ,  'type' : 'int', 'lb' : 16, 'ub' : 128}, 
    ])
    opt = HEBO(space)
    for iter in range(50):
        rec          = opt.suggest()
        lr           = float(rec.iloc[0].lr)
        weight_decay = float(rec.iloc[0].weight_decay)
        hidden_size  = int(rec.iloc[0].hidden_size)
        observation  = obj(lr, weight_decay, hidden_size)
        opt.observe(rec, observation)
        print('After %d iterations, best obj is %.3f' % (iter + 1, opt.y.min()))
```