semvec/pypi-packages huggingface dataset:
vbiz-parser 0.2.3
The vBiz parser

### Dependencies


~~This package uses [pdfminer.six](https://pypi.org/project/pdfminer.six/) package for parsing pdf file~~

~~```pip install pdfminer.six```~~

#### From 0.2.1

This package uses [pdfminer](https://pypi.org/project/pdfminer/) package for parsing pdf file

```pip install pdfminer```

### Usage

Change dir to folder which contains .pdf files downloaded from https://bocaodientu.dkkd.gov.vn/

Run command

```
vbiz_parser
vbiz_parser -i /path/to/file.pdf -o file.csv
vbiz_parser -i /path/to/file.pdf -u https://linktoupload.com
```

### Publish package

```
python setup.py sdist bdist_wheel
twine upload dist/*
```

### Install package

Locally
```
pip install .
```

PiPy
```
pip install vbiz_parser
```
devops-microsoft-client-etl 4.0.0
Responsible for sending commands to Seon DevOps microsoft job

# Goal
It is reponsible for sending commands to Devops Microsoft Job ETL

## Installation
To install devops_microsoft_client_etl, run this command in your terminal:
```
pip install devops_microsoft_client_etl
```
## Usage
To use devops_microsoft_client_etl in a Python project:

```python
from pprint import pprint
from devops_microsoft_client_etl.factory.factory import Factory
from devops_microsoft_client_etl.factory.service_enum import Service

project_service = Factory.create(Service.ScrumProject)
team_project_service = Factory.create(Service.ProjectTeam)
team_member_service = Factory.create(Service.TeamMember)
sprint_service = Factory.create(Service.Sprint)
user_story_service = Factory.create(Service.UserStory)
task_service = Factory.create(Service.ScrumDevelopmentTask)
product_backlog_sprint_backlog_service = Factory.create(Service.Product_backlog)


data = {'organization_id': 'organization_seon_uuid', 
                "tfs_key": 'user_tfs_key', 
                "tfs_url": 'url_devops,
                "application": 'application_seon_uuid'} 


pprint ("Buscando o projeto")
projects = project_service.integrate(organization,data)
pprint ("enviando os dados - Team Project")
teams = team_project_service.integrate(organization,data)
pprint ("enviando os dados - Team Member Project")
team_member_service.integrate(organization,data)

pprint ("enviando os dados - Sprint")
sprint_service.integrate(organization,data)

pprint ("enviando as user_story")
user_story_service.integrate(organization,data)

pprint ("enviando as task")
task_service.integrate(organization,data)

pprint ("enviando os dados - Product Backlog")
product_backlog_sprint_backlog_service.integrate(organization,data)

```
cbcov 0.2
Simple models for covid prediction

# CB-Epid-Covid

Implementation d'un modèle simple de prévision du nombre de décès 
journaliers en fonction des données de mortalité journalières reportées. 

Le modèle d'évolution du nombre de cas est juste un modèle d'EDO qui 
estime la dynamique du paramêtre de la variable de Poisson sous-jacent au 
nombre de morts cumulés en fonction du temps. Le systeme contient deux 
équations, la première pour le nombre de mort (cumulé) $`t\to m(t)`$ et l'autre 
pour l'évolution du taux d'accroissement $`\alpha`$ journalier du nombre de morts

```math
\left\{\begin{array}{rcl}
\dot{m} & = & \alpha m \\
\dot{\alpha} &= &-\rho\alpha
\end{array}\right.
```

On suppose ici que $`\rho`$ est constant en temps (modélisation de l'effet du 
confinement) à estimer sur les données. Ce type de comportement est bien 
corroboré sur les données de la région de Hubei et de l'Italie) 

La solution est donnée par 

```math
\left\{
\begin{array}{rcl}
\alpha(t) & = & \alpha(t_0)\exp(-\rho(t-t_0))\\
& &\\
m(t)&= & m(t_0)\exp(\frac{\alpha(t_0)}{\rho}(1-\exp(-\rho(t-t_0))
\end{array}\right.
```

Dans l'implémentation actuelle, nous avons comme paramètre 
$`\theta=(m_0,\alpha_0,\rho)`$ et implicitement $`t_0`$ qui est fixé à la main. 
On suppose que les données observées sont i.i.d et que 
$`\mathbf{m}_i\sim\mathcal{P}(m(t_i))`$ pour 
$`i=0,\cdots,n-1`$ (modèle de bruit Poissonien). 
L'estimation est faite par max de vraisemblance par un algorithme L-BFGS.