semvec/pypi-packages huggingface dataset:
Seciva 0.0.1
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_))
```
hbdatacache 0.5
Package to manage temporary files in the cache and streamline codes with downloads and repetitive functions

# HB Datacache

Package to manage temporary files in the cache and streamline codes with downloads and repetitive functions

    import hbdatacache

    #Check if exist temp file
    if (hbdatacache.check_temp_data("example_data", parameters=["teste",])):
        #Loading data from temp
        data = hbdatacache.load_temp_data("example_data", parameters=["teste",])
    else:
        #Generate new data
        data = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] #Your data generating...
        #Save data
        hbdatacache.save_temp_data(data, "example_data", parameters=["teste",])