semvec/pypi-packages huggingface dataset:
snowctl 1.0.9
A cli tool for automating tasks in Snowflake Database

# Snowctl
A cli tool for automating tasks in Snowflake Database.

### Installation
Install python3 (version 3.6 and higher)
- [Windows installation](https://www.python.org/downloads/release/python-385/)
- [Linux installation](https://docs.python-guide.org/starting/install3/linux/)

Use Python's pip installer to install or update snowctl
```sh
pip install snowctl
pip install snowctl --upgrade
```

### Usage
Run in interactive mode (prompts for configuration on the first run)
```sh
snowctl
```

Optional arguments
```
usage: snowctl [-h] [-d] [-s] [-c] [-e]

optional arguments:
  -h, --help           show this help message and exit
  -d, --debug          log to console
  -s, --safe           ask for confirmation before executing copy operations
  -c, --configuration  re-input configuration values
  -e, --echo           echo configuration values
  -v, --version        display snowctl version
```

### Commands
| CMD | ACTION |
|---------|---------|
| **help** | display help |
| **use** db/schema/warehouse name | change context |
| **copy** [-h] [-d] [-f] [-r] | copy views across schemas, see flags below |
| **list** filter | list views in current context with an optional filter |
| **peek** view | display first row from a view |
| **sql** query | execute sql query |
| **exit** | Exit |

```
usage: copy

optional arguments:
  -h, --help    show this help message
  -d, --derive  create new view by selecting all cols from source view instead of copying ddl
  -f, --filter  filter out columns of target view when copying
  -r, --rename  rename target views
```
rpa-ocr 0.2.1
A Tools for use algorithm for verification recognition

# **rpa_verification**

##### 用于自主训练测试上线部署验证码算法

### 版本号 

    0.2.1

### 使用方法

 安装

#### 新建conda环境

`conda create -n rpa-ocr python=3.7`

#### 使用pip命令安装
      
`pip install rpa-ocr`

note: 如果在安装过程中发生某些库安装失败，使用`pip`重新安装即可

#### 训练

定义好相关参数然后使用`train.main()`命令训练
    
```python
import rpa_ocr
app_scenes = ""
data_path = ""
train = rpa_ocr.Train(app_scenes=app_scenes,
                      data_path=data_path)
train.main()
```
     
#### 参数说明

```
 app_scenes: 当前验证码的使用场景，也是全局标识符
 alphabet_mode: 使用哪种模式的字母表,目前支持"ch"(中文）,"eng"(英文大小写）,"ENG"（英文大写）
 data_path: 存储数据的位置，按照图片，命名为label
 model_path: model训练完后的保存地址
 short_size: 图片的高度，必须是16的倍数。default:32
 verification_length: 验证码的长度。default:4
 device: 使用cpu还是gpu进行训练，两个模式:"cpu" or "cuda"。default:"cpu"
 epochs: 训练模型的轮数。default:1200
 lr: 学习率。default:1e-3
 batch_size: 每一个batch的大小。default:256
 num_works: 使用多进行进行数据处理，使用进程数。default:0
 target_acc: 目标准确率,如果达到目标准确率将提前结束训练。default:0.95
 cloud_service: 是否将训练好的模型自动上传到云端。default:True
```

#### 预测

定义好相关参数，然后使用`crnn.predict(image)`进行预测

目前支持的image格式为opencv，pillow读入和base64编码后的图片

```python
import rpa_ocr
import cv2
app_scenes = ""
model_path = ""
image_path = ""
image = cv2.imread(image_path)
crnn = rpa_ocr.CRNNInference(app_scenes=app_scenes,
                             model_path=model_path)
crnn.predict(image)
```

#### 参数说明

```
 app_scenes: 当前验证码的使用场景，也是全局标识符
 alphabet_mode: 使用哪种模式的字母表,目前支持"ch"(中文）,"eng"(英文大小写）,"ENG"（英文大写)。default:"eng"
 model_path: 使用model所在文件夹目录
 short_size: 图片的高度，必须是16的倍数。default:32
 verification_length: 验证码的长度。default:4
 device: 使用cpu还是gpu进行训练，两个模式:"cpu" or "cuda"。default:"cpu"
```

### TODO LIST

- [x] 完成训练和测试的一键完成
- [x] 支持多cpu加速训练
- [x] 支持自动提前停止训练
- [x] 针对中文验证码的支持
- [x] 完成训练后的一键部署到云服务器
- [x] 完成可以部署到win32
- [ ] 支持文字点选类验证码
- [ ] 增加对滑块验证码的支持
- [ ] 增加对拼图类验证码的支持
keyword-extraction 0.0.3
a tool for keyword_extraction
Requires Python: >=3.5

# keyword_extraction

## Feature

### 模型
- TextRanker(with w2v)
- PositionRanker(with w2v)
- EnsembleRanker(推荐，自研, 以上模型都是该模型的特例)
    - 支持gensim和swivel的词向量，也支持自定义词向量
    - 支持jieba分词tokenizer，也支持自定义分词器
    - 支持自定义词表, 提高相关词语的权值
    - 支持对带title的文本进行关键词抽取
    - 支持jaccard相似度和w2vcos相似度混合
    - 支持关键词新词发现
    - 支持关键词去重
    - 支持多维度特征融合

## Install

```
pip install keyword-extraction
```

## Usage

```
# -*- coding: utf-8 -*-

from keyword_extraction.tokenizer import JiebaTokenizer
from keyword_extraction.w2v import FunctionEmbedding
from keyword_extraction.rank import EnsembleRanker, TextRanker, TextRankerW2V, PositionRanker, PositionRankerW2V

if __name__ == '__main__':
    # 初始化分词器，也可以自己实现集成Tokenizer
    tokenizer = JiebaTokenizer()
    # 设置词表
    tokenizer.set_userdict('res/user.dict')
    # 设置停用词表
    tokenizer.set_stopwords('res/stopwords.txt')
    # 初始化词向量
    w2v = FunctionEmbedding('res/embedding/vec.txt', tokenizer= tokenizer)
    # 初始化EnsembleRanker
    eranker = EnsembleRanker(tokenizer=tokenizer,
                             w2v=w2v,
                             keyword_path='res/keyword.dict')
    text = '工作描述：投资分析与建议：根据投资机构与高净值客户需求，研究上市公司、投资项目等所处行业、业务模式、成长性及风险性分析，提供投资建议；方案执行：对量化私募证券与股权投资基金客户进行尽职调查、可行性分析、撰写项目投资分析报告；客户关系维护：对客户进行跟踪维护，及时进行投后管理和持续督导，对投资者举办投资沙龙、策略会等；业务研究：研究超过20家上市公司融资情况与资本运作，评估和发掘公司潜在业务机会；媒体运营：公众号日常运营与维护，连续两个月提高点击量20%以上工作描述：协助研究部门跟踪及定时进行行业及公司基本面研究，包括财务数据收集与整理，财务报表分析，建立盈利预测模型和估值模型包括DCF、相对估值法等；负责撰写及推送英文周报（中国A股、港股、部分大宗商品）共40余篇，熟悉股票及二级市场的运行规律以及掌握宏观经济基本研究方法；定期对在香港股市新发行的IPO招股书进行及时性评论，给客户提供打新建议工作描述：作为项目管理团队成员，参与5个客户项目（保险、奢侈品、商业地产、通讯等行业）的全生命周期包括需求分析、公司内部数据库结构分析及描绘数据模型，设计仪表盘和分析报告，上线测试与用户培训等过程；常驻客户项目并与项目经理、技术团队合作沟通敲定项目需求与实施方法，确保对最终用户的需求给出解决方案；从零开始创建应用项目包括数据分析报告及KPI仪表盘等，在对公司数据库结构的全面了解下处理大容量数据源，通过实施ETL过程搭建数据模型'
    topic = '投资经理金融分析师咨询顾问'
    keywords = eranker.keyword_rank(text,
                                    num_keyphrase=40,
                                    beta_matrix=0.75,
                                    beta_vector=0.75,
                                    matrix_weights=[0.1, 0.9],
                                    vector_weights=[0, 0.2, 0.2, 0.6],
                                    topic=topic,
                                    is_expand=True,
                                    pos_filter=('n', 'vn', 'v', 'l', 'eng'),
                                    with_weights=True)
    print(keywords)
 ```

结果如下:

```
[['项目投资分析', 0.012887602399103474], ['估值模型', 0.012176652545880764], ['股权投资基金', 0.011910187610926229], ['投资项目', 0.011766760469749765], ['财务报表分析', 0.011750161967943665], ['需求分析', 0.011674730369881698], ['数据模型', 0.011367384490566831], ['数据>
分析', 0.011313966421106653], ['香港股市', 0.01125084883916266], ['项目经理', 0.011141080159173743]]
```

## API

## Example

## Other