semvec/pypi-packages huggingface dataset:
ltapysg 0.1.5
Asynchronous python library to access LTA's Datamall, primarily designed for Home Asssitant.
Requires Python: >=3.6

# LtapySG
## Asynchronous python library to interact with LTA's Datamall API.
This library is primarily designed for the **Land Transport Authority integration** in Home Assistant.

### Installation
`$ pip install ltapysg`
litex.novitus-xml 1.0.0
A Novitus XML Protocol Fiscal Printer Library

# litex.novitus_xml
## Driver for a Polish fiscal printer with Novitus XML protocol

**Fiscal printer** is a [fiscal memory device](https://en.wikipedia.org/wiki/Fiscal_memory_device) used to record retail sales in Poland and few other countries in the world (eg. Russia, Czechia).

This library implements parts of [XML protocol](https://www.novitus.pl/sites/default/files/dla-programistow/drukarki-fiskalne/communication_protocol_xml_eng._17.07.2019.pdf) of one of the major Polish manufacturers [Novitus](https://www.novitus.pl/).

Printing receipt example (for more, see tests):

```python
from litex.novitus_xml import Printer

# uses USB device autodetection and no checksumming by default
# for more url examples, see PySerial documentation
# https://pyserial.readthedocs.io/en/latest/url_handlers.html
printer = Printer(
    url='hwgrep://.*Novitus.*'
) 

printer.receipt_begin()

printer.item(
    name='First product',
    quantity=2,
    quantityunit='pcs',
    ptu='A',
    price=4
)

printer.item(
    name='Second product',
    quantity=4,
    quantityunit='pcs',
    description='A long description',
    ptu='A',
    price=2        
)

printer.receipt_close(
    total=16.0,
    systemno='1/TEST/2020',
    checkout='10',
    cashier='John Doe'
)
```
seciva 0.1.1
Реализация многослойной нейронной сети на python
Requires Python: >=3.8

# Seciva - реализация многослойной нейронной сети на Python
## Установка
Для работы с нейронной сетью скопируйте репозиторий на локальный компьютер и установите необходимые зависимости с помощью комманд:

`git clone git@github.com:kovalevich/seciva.git`
`pip install -r requirements.txt`

## Как это работает
Приведенный пример - создание простой нейросети с входным слоем (2 входа), выходным (1 выход) и промежуточным слоем (10 нейронов)

```python
from classes.seciva import Seciva

if __name__ == '__main__':

    # создаем экземпляр класс нейронной сети
    # в качестве параметров передам список слоёв сети с количеством нейронов в каждом слое
    s = Seciva([2, 10, 1])

    # входные и выходные данные для обучения
    in_ = [[0, 1], [0, 0], [0, 1], [1, 1]]
    out_ = [[1], [0], [1], [1]]

    # тренировка сети по тренировочным данным на 100000 итераций
    s.train(input_data=in_, output_data=out_, iterations=100000)

    # проверяем результаты тренировки
    print(s.solution(in_))
```