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|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
2e9cb640caa292cf1e0dba0d93469495560e9db4 | 3144e03878ae363e4e13b9301e660eb037ac1194 | /classes.py | 032bb9d596ff7479a022e20fb20a94427f91a50d | [] | no_license | ManuelBerrueta/Python_Samples | 5360568672bb5c72d15c0d8ded6946f8cfbf5565 | 30a3d062d2b9739fc9144ea52392af393b4d1499 | refs/heads/master | 2021-05-10T10:06:10.366956 | 2018-01-25T17:57:12 | 2018-01-25T17:57:12 | 118,947,764 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 565 | py | class Person:
def __init__(self, name, hair_color, height):
self.name = name
self.hair_color = hair_color
self.height = height
def print_name(self):
print(self.name)
def print_height(self):
print(self.height)
def print_hair_color(self):
print(self.hair_color)
Manuel = Person("Manuel Berrueta", "brown", "6 ft")
Pompis = Person("El Papi", "negro", "7 ft")
Manuel.print_hair_color()
Manuel.print_height()
Manuel.print_name()
Pompis.print_hair_color()
Pompis.print_height()
Pompis.print_name()
| [
"manuelberrueta@gmail.com"
] | manuelberrueta@gmail.com |
16e7159ce168a3a5cfb1bcc18a569e443c8d1831 | cc5becbedc6cdf9d2f49ffa40855af44d01398ff | /tvae/data/imagenet.py | 7526676d918ab938c071934d78e6f3314892daad | [
"MIT"
] | permissive | akandykeller/CategorySelectiveTVAE | ad7f16beeed3a77886629fe74a393b0e32385522 | 30eb0a20ba1f0fbca6d58d642b84d4c025cf99ae | refs/heads/master | 2023-09-04T06:59:29.816738 | 2021-10-25T10:52:44 | 2021-10-25T10:52:44 | 420,985,525 | 4 | 1 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 4,451 | py | import os
import torch
from torch.utils.data import DataLoader
import torchvision.datasets as sets
import torchvision.transforms as transforms
import numpy as np
def get_mean_std(dir, ratio=0.01):
mean = [0.48300076, 0.45126104, 0.3998704]
std = [0.26990137, 0.26078254, 0.27288908]
return mean, std
class Imagenet_Preprocessor:
def __init__(self, config, resize=256, crop=224):
self.train_datadir = config['train_datadir']
self.test_obj_datadir= config['test_obj_datadir']
self.test_other_datadir = config['test_other_datadir']
self.batch_size = config['batch_size']
self.seed = config['seed']
self.resize = resize
self.crop = crop
print("Computing Training Mean")
self.mean, self.std = get_mean_std(self.train_datadir, ratio=0.01)
self.transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(resize),
transforms.RandomResizedCrop(crop),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=self.mean,
std=self.std),
])
def get_dataloaders(self):
print("Loading datasets")
train_set = sets.ImageFolder(self.train_datadir, self.transform)
test_obj_set = sets.ImageFolder(self.test_obj_datadir, self.transform)
test_other_set = sets.ImageFolder(self.test_other_datadir, self.transform)
kwargs = {'num_workers': 50, 'pin_memory': True} if torch.cuda.is_available() else {}
train_loader = DataLoader(train_set, batch_size=self.batch_size,
shuffle=True, drop_last=True, **kwargs)
test_obj_loader = DataLoader(test_obj_set, batch_size=self.batch_size,
shuffle=False, drop_last=False, **kwargs)
test_other_loader = DataLoader(test_other_set, batch_size=self.batch_size,
shuffle=False, drop_last=False, **kwargs)
return train_loader, test_obj_loader, test_other_loader
class Multiset_Preprocessor:
def __init__(self, config, resize=256, crop=224):
self.train_datadir = config['train_datadir']
self.test_datadirs = config['test_datadirs']
self.batch_size = config['batch_size']
self.seed = config['seed']
self.resize = resize
self.crop = crop
print("Computing Training Mean")
self.mean, self.std = get_mean_std(self.train_datadir, ratio=0.01)
self.transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(resize),
transforms.RandomResizedCrop(crop),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=self.mean,
std=self.std),
])
self.test_transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(crop),
transforms.RandomResizedCrop(crop),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=self.mean,
std=self.std),
])
def get_dataloaders(self):
print("Loading datasets")
kwargs = {'num_workers': 50, 'pin_memory': True} if torch.cuda.is_available() else {}
print(f"Train set: {self.train_datadir}")
train_set = sets.ImageFolder(self.train_datadir, self.transform)
train_loader = DataLoader(train_set, batch_size=self.batch_size,
shuffle=True, drop_last=True, **kwargs)
test_loaders = []
for name, dd in self.test_datadirs:
print(f"Test Set {name}: {dd}")
test_set = sets.ImageFolder(dd, self.test_transform)
test_loaders.append(DataLoader(test_set, batch_size=self.batch_size,
shuffle=False, drop_last=False, **kwargs))
return train_loader, test_loaders | [
"akandykeller@gmail.com"
] | akandykeller@gmail.com |
94d1d05fb8d57d78464d457f6f5b3b559ec2ea52 | 93dc746360d718d25335a842c41835718314f15b | /Events/models.py | 42f076e48c63f1c903ff7e2071d64bf24e43cebf | [] | no_license | lindajoy/Django-admin | 9a56c102e0103fb71700f1718e57d6d43548c3fe | 4cc69c364ed4e9ee8235c113971791dc3095c833 | refs/heads/master | 2020-07-23T11:34:20.672332 | 2019-09-10T11:46:15 | 2019-09-10T11:46:15 | 207,544,732 | 1 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 854 | py | from django.db import models
# Create your models here.
from entities.models import Hero, Villain
class Epic(models.Model):
name = models.CharField(max_length=255)
participating_heroes = models.ManyToManyField(Hero)
participating_villains = models.ManyToManyField(Villain)
class Event(models.Model):
epic = models.ForeignKey(Epic, on_delete=models.CASCADE)
details = models.TextField()
years_ago = models.PositiveIntegerField()
class EventHero(models.Model):
event = models.ForeignKey(Event, on_delete=models.CASCADE)
hero = models.ForeignKey(Hero, on_delete=models.CASCADE)
is_primary = models.BooleanField()
class EventVillain(models.Model):
event = models.ForeignKey(Event, on_delete=models.CASCADE)
hero = models.ForeignKey(Villain, on_delete=models.CASCADE)
is_primary = models.BooleanField() | [
"wawirajoy98@gmail.com"
] | wawirajoy98@gmail.com |
de342328c767ebf5a39dcc39077019c9f9bffd9e | c61eb1a59f66d36ad0c2a3dffc172614d9259623 | /week6/github_crowler.py | b854b6a448bfb82d3dbfe299708f4802df929cab | [
"BSD-3-Clause"
] | permissive | sevgo/Programming101 | d8361a057f78bc91110082584c7d4cbc05746f10 | ac25c4d9695563b449a629c60ec77a739c9f5be3 | refs/heads/master | 2021-09-28T16:52:22.290888 | 2021-09-16T07:12:53 | 2021-09-16T07:12:53 | 30,528,205 | 0 | 0 | BSD-3-Clause | 2021-09-16T07:12:54 | 2015-02-09T09:28:31 | Python | UTF-8 | Python | false | false | 638 | py | #!/usr/bin/env python3
from graf import Graph
import requests as _req
import json
def github_auth(path):
with open(path, 'r') as fd:
cred = json.load(fd)
return dict(cred)
def github_request(credentials, user):
_url = credentials['url']
_id = credentials['client_id']
_secret = credentials['client_secret']
github_user = _url + user
github_token = '?client_id=' + _id + '&client_secret=' + _secret
github_request = github_user + github_token
print(github_request)
return _req.get(github_request)
if __name__ == "__main__":
print(github_request(github_auth('cred.json'), 'sevgo'))
| [
"sevgin.mustafov@outlook.com"
] | sevgin.mustafov@outlook.com |
e9f3f9f51a547f3f2aa65e33127282f566ad08a5 | 39b8aa964883b2bde4349e0c9c38e3233c310548 | /src/Implement Queue using Stacks.py | 421724c0e798d0e25106167e09fd34fd1f92ff3e | [] | no_license | orifake/leetcode-python | 053b82491e0b8d6197dd12d92eec5883211285db | 8e375ebebe0a0285efefc33ed61afb22f41d0c75 | refs/heads/master | 2023-03-09T14:32:17.833456 | 2021-02-26T16:09:31 | 2021-02-26T16:09:31 | 264,466,829 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 846 | py | class MyQueue:
def __init__(self):
"""
Initialize your data structure here.
"""
self.queue = []
def push(self, x: int) -> None:
"""
Push element x to the back of queue.
"""
return self.queue.append(x)
def pop(self) -> int:
"""
Removes the element from in front of queue and returns that element.
"""
return self.queue.pop(0)
def peek(self) -> int:
"""
Get the front element.
"""
return self.queue[0]
def empty(self) -> bool:
"""
Returns whether the queue is empty.
"""
return len(self.queue) == 0
# Your MyQueue object will be instantiated and called as such:
# obj = MyQueue()
# obj.push(x)
# param_2 = obj.pop()
# param_3 = obj.peek()
# param_4 = obj.empty() | [
"349758699@qq.com"
] | 349758699@qq.com |
a19c420591b67c5d8f0e3fdc69c2685ed23c4316 | dda21525f82e7f1fa877aba4ce4cffc5d861851e | /demos/demo_hermite_gaussian_modes.py | 0500e18d07277655cfca8e91e9d970bb996660bf | [] | no_license | Tektronica/laser_mode_locking | 8063a216ea3483b36eeaaca7e1fb7644465f3208 | d005278bc792c727211308090abdb1d0858df991 | refs/heads/master | 2023-05-28T23:32:43.278488 | 2021-06-11T18:22:15 | 2021-06-11T18:22:15 | 357,057,735 | 5 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 1,106 | py | import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# https://teaching.smp.uq.edu.au/scims/index.html#course=optics&lecture=hgbeam
n = 0 # Beam order
m = 3 # Beam order
w0 = 2.0 # Beam waist
k = 2 * np.pi / 532.0e-9 # Wavenumber of light
zR = k * w0 ** 2.0 / 2 # Calculate the Rayleigh range
# Setup the cartesian grid for the plot at plane z
z = 0.0
[xx, yy] = np.meshgrid(np.linspace(-5, 5, num=250), np.linspace(-5, 5, num=250)) # default num is 50
def hermiteH(n, x):
if n == 0:
return 1
elif n == 1:
return 2 * x
else:
return 2 * x * hermiteH(n - 1, x) - 2 * (n - 1) * hermiteH(n - 2, x)
# Gaussian Distribution for TEM00
U00 = 1.0 / (1 + 1j * z / zR) * np.exp(-(xx ** 2 + yy ** 2) / w0 ** 2 / (1 + 1j * z / zR))
Hn = hermiteH(n, xx)
Hm = hermiteH(m, yy)
U = U00 * Hn * Hm * np.exp(-1j * (n + m) * np.arctan(z / zR))
plt.figure()
plt.title('Intensity')
plt.pcolor(abs(U) ** 2, cmap='plasma') # 'jet' or 'plasma' or 'nipy_spectral'
plt.axis('equal')
# plt.figure()
# plt.title('Phase')
# plt.pcolor(np.angle(U)**2);
# plt.axis('equal')
plt.show()
| [
"ryalho@gmail.com"
] | ryalho@gmail.com |
6c3687ed1872a7666f251b57fb8272135f864c3d | 9ee08b2cd530fa2386a0e46d802b96a67d89a2c4 | /assignment-2/edit-distance.py | a115357d3f5371889dd5cea765762853edfbbf1b | [
"Apache-2.0"
] | permissive | snamburi3/bioinformatics-course-CSE5800 | 25bd78f026c70d790f4f87f57e30ebfd85f3afd8 | ff0257ed083c94b3b84e8a6c57801237c70b92bf | refs/heads/master | 2021-02-03T21:29:29.378425 | 2020-02-27T15:04:48 | 2020-02-27T15:04:48 | 243,544,280 | 1 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 1,417 | py | #!/usr/bin/python
import random
from Bio import SeqIO
import sys
def create_matrix(i,j):
d = []
for row in range(0,i):
temp = []
for col in range(0,j):
temp.append(None)
d.append(temp)
return(d)
def levenshtein_formula(d,i, j, v,w):
gap1 = d[i-1][j] + 1
gap2 = d[i][j-1] + 1
if str(v) == str(w):
match_mismatch = d[i-1][j-1]
else:
match_mismatch = d[i-1][j-1] + 1
d[i][j] = min([gap1, gap2, match_mismatch])
#print([gap1, gap2, match_mismatch])
#print([d[i-1][j], d[i-1][j-1], d[i][j-1]])
return d
def editDistance(x,y):
ilen = len(x)
jlen = len(y)
d = create_matrix(ilen+1,jlen+1)
## initialize
for i in range(0, len(d)):
for j in range(0, len(d[i])):
d[i][0] = i
d[0][j] = j
x= '#'+x
y= '#'+y
d[0][0]=0
# print(d)
# print(d)
# for i in range(0, len(d)):
# for j in range(0, len(d[i])):
# print(i, j, d[i][j],x[i],y[j])
#
# print('%'*5)
for i in range(1, len(d)):
for j in range(1, len(d[i])):
# print(d,i, j, x[i],y[j])
d = levenshtein_formula(d,i, j, x[i],y[j])
# print(d)
print(d)
return(d[i][j])
records = list(SeqIO.parse(sys.argv[1], "fasta"))
x= (records[0].seq) # first record
y = (records[-1].seq) # last record
print(editDistance(x,y))
| [
"sandeep.namburi@jax.org"
] | sandeep.namburi@jax.org |
800bfc292b541e358ca68c9e6c326a8a80714489 | 6581a1c0b04af75ab7d386597ec436bd4937b6df | /pystache/tests/main.py | 7342c91712b8528bdc016eb6c3da6dde4a999216 | [
"MIT"
] | permissive | trenchmortar/pystache | f3ab3263ca0e990176306d3a0de9a4fba441c78f | cc262abf19cd90e34390d5ddb5db30d6f04620fa | refs/heads/master | 2020-04-23T00:33:47.600879 | 2012-04-26T05:49:19 | 2012-04-26T05:49:19 | null | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 4,685 | py | # coding: utf-8
"""
Exposes a run_tests() function that runs all tests in the project.
This module is for our test console script.
"""
import os
import sys
import unittest
from unittest import TestProgram
import pystache
from pystache.tests.common import PACKAGE_DIR, PROJECT_DIR, SPEC_TEST_DIR, UNITTEST_FILE_PREFIX
from pystache.tests.common import get_module_names
from pystache.tests.doctesting import get_doctests
from pystache.tests.spectesting import get_spec_tests
# If this command option is present, then the spec test and doctest directories
# will be inserted if not provided.
FROM_SOURCE_OPTION = "--from-source"
def run_tests(sys_argv):
"""
Run all tests in the project.
Arguments:
sys_argv: a reference to sys.argv.
"""
should_source_exist = False
spec_test_dir = None
project_dir = None
if len(sys_argv) > 1 and sys_argv[1] == FROM_SOURCE_OPTION:
should_source_exist = True
sys_argv.pop(1)
# TODO: use logging module
print "pystache: running tests: expecting source: %s" % should_source_exist
try:
# TODO: use optparse command options instead.
spec_test_dir = sys_argv[1]
sys_argv.pop(1)
except IndexError:
if should_source_exist:
spec_test_dir = SPEC_TEST_DIR
try:
# TODO: use optparse command options instead.
project_dir = sys_argv[1]
sys_argv.pop(1)
except IndexError:
if should_source_exist:
project_dir = PROJECT_DIR
if len(sys_argv) <= 1 or sys_argv[-1].startswith("-"):
# Then no explicit module or test names were provided, so
# auto-detect all unit tests.
module_names = _discover_test_modules(PACKAGE_DIR)
sys_argv.extend(module_names)
if project_dir is not None:
# Add the current module for unit tests contained here.
sys_argv.append(__name__)
_PystacheTestProgram._text_doctest_dir = project_dir
_PystacheTestProgram._spec_test_dir = spec_test_dir
SetupTests.project_dir = project_dir
# We pass None for the module because we do not want the unittest
# module to resolve module names relative to a given module.
# (This would require importing all of the unittest modules from
# this module.) See the loadTestsFromName() method of the
# unittest.TestLoader class for more details on this parameter.
_PystacheTestProgram(argv=sys_argv, module=None)
# No need to return since unitttest.main() exits.
def _discover_test_modules(package_dir):
"""
Discover and return a sorted list of the names of unit-test modules.
"""
def is_unittest_module(path):
file_name = os.path.basename(path)
return file_name.startswith(UNITTEST_FILE_PREFIX)
names = get_module_names(package_dir=package_dir, should_include=is_unittest_module)
# This is a sanity check to ensure that the unit-test discovery
# methods are working.
if len(names) < 1:
raise Exception("No unit-test modules found--\n in %s" % package_dir)
return names
class SetupTests(unittest.TestCase):
"""Tests about setup.py."""
project_dir = None
def test_version(self):
"""
Test that setup.py's version matches the package's version.
"""
original_path = list(sys.path)
sys.path.insert(0, self.project_dir)
try:
from setup import VERSION
self.assertEqual(VERSION, pystache.__version__)
finally:
sys.path = original_path
# The function unittest.main() is an alias for unittest.TestProgram's
# constructor. TestProgram's constructor calls self.runTests() as its
# final step, which expects self.test to be set. The constructor sets
# the self.test attribute by calling one of self.testLoader's "loadTests"
# methods prior to callint self.runTests(). Each loadTest method returns
# a unittest.TestSuite instance. Thus, self.test is set to a TestSuite
# instance prior to calling runTests().
class _PystacheTestProgram(TestProgram):
"""
Instantiating an instance of this class runs all tests.
"""
def runTests(self):
# self.test is a unittest.TestSuite instance:
# http://docs.python.org/library/unittest.html#unittest.TestSuite
tests = self.test
if self._text_doctest_dir is not None:
doctest_suites = get_doctests(self._text_doctest_dir)
tests.addTests(doctest_suites)
if self._spec_test_dir is not None:
spec_testcases = get_spec_tests(self._spec_test_dir)
tests.addTests(spec_testcases)
TestProgram.runTests(self)
| [
"chris.jerdonek@gmail.com"
] | chris.jerdonek@gmail.com |
214794ac9668f54a24bb2111beec268967f44235 | 133ba85d1325a31d6644b0f4c6974f4263f76355 | /main.py | 118f4b491a6e38ef57073d321c534cd1ab5c1992 | [] | no_license | bedvision/Stones-and-dragon | 3cef512b107b70cc56fd8e92fbd6021a04e6ab3b | 7d069c3fd2ffc1889d28a2fc63192ddd4282df2e | refs/heads/main | 2023-08-12T02:47:09.339530 | 2021-10-08T08:08:13 | 2021-10-08T08:08:13 | 414,899,680 | 1 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 803 | py | import pygame
import random
from config import *
from Stone import *
from Hero import *
from Dragon import *
from res_sprit import *
random.seed(version = 2)
pygame.init()
pygame.mixer.init()
screen = pygame.display.set_mode((WIDTH, HEIGHT))
pygame.display.set_caption("My Game")
all_sprites = pygame.sprite.Group()
clock = pygame.time.Clock()
background = get_img('b.png')
background_rect = background.get_rect()
hero = Hero()
dragon = Dragon()
all_sprites.add(hero)
all_sprites.add(dragon)
while running:
clock.tick(FPS)
for event in pygame.event.get():
if event.type == pygame.QUIT:
running = False
all_sprites.update()
screen.fill(BLACK)
screen.blit(background, background_rect)
all_sprites.draw(screen)
pygame.display.flip()
pygame.quit() | [
"noreply@github.com"
] | bedvision.noreply@github.com |
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from .models import RoomType,Purpose,Location,Room
# Register your models here.
admin.site.register(RoomType)
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admin.site.register(Location)
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"morrismuturi54@gmail.com"
] | morrismuturi54@gmail.com |
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from decimal import Decimal
from django.db import migrations, models
import django.db.models.deletion
import djmoney.models.fields
class Migration(migrations.Migration):
dependencies = [
('tips', '0006_auto_20180501_0223'),
]
operations = [
migrations.CreateModel(
name='Day',
fields=[
('id', models.AutoField(auto_created=True, primary_key=True, serialize=False, verbose_name='ID')),
('date', models.DateField()),
('week_day', models.CharField(max_length=20)),
('cash_tips_currency', djmoney.models.fields.CurrencyField(choices=[('XUA', 'ADB Unit of Account'), ('AFN', 'Afghani'), ('DZD', 'Algerian Dinar'), ('ARS', 'Argentine Peso'), ('AMD', 'Armenian Dram'), ('AWG', 'Aruban Guilder'), ('AUD', 'Australian Dollar'), ('AZN', 'Azerbaijanian Manat'), ('BSD', 'Bahamian Dollar'), ('BHD', 'Bahraini Dinar'), ('THB', 'Baht'), ('PAB', 'Balboa'), ('BBD', 'Barbados Dollar'), ('BYN', 'Belarussian Ruble'), ('BYR', 'Belarussian Ruble'), ('BZD', 'Belize Dollar'), ('BMD', 'Bermudian Dollar (customarily known as Bermuda Dollar)'), ('BTN', 'Bhutanese ngultrum'), ('VEF', 'Bolivar Fuerte'), ('BOB', 'Boliviano'), ('XBA', 'Bond Markets Units European Composite Unit (EURCO)'), ('BRL', 'Brazilian Real'), ('BND', 'Brunei Dollar'), ('BGN', 'Bulgarian Lev'), ('BIF', 'Burundi Franc'), ('XOF', 'CFA Franc BCEAO'), ('XAF', 'CFA franc BEAC'), ('XPF', 'CFP Franc'), ('CAD', 'Canadian Dollar'), ('CVE', 'Cape Verde Escudo'), ('KYD', 'Cayman Islands Dollar'), ('CLP', 'Chilean 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'Guyana Dollar'), ('HTG', 'Haitian gourde'), ('HKD', 'Hong Kong Dollar'), ('UAH', 'Hryvnia'), ('ISK', 'Iceland Krona'), ('INR', 'Indian Rupee'), ('IRR', 'Iranian Rial'), ('IQD', 'Iraqi Dinar'), ('IMP', 'Isle of Man Pound'), ('JMD', 'Jamaican Dollar'), ('JOD', 'Jordanian Dinar'), ('KES', 'Kenyan Shilling'), ('PGK', 'Kina'), ('LAK', 'Kip'), ('KWD', 'Kuwaiti Dinar'), ('AOA', 'Kwanza'), ('MMK', 'Kyat'), ('GEL', 'Lari'), ('LVL', 'Latvian Lats'), ('LBP', 'Lebanese Pound'), ('ALL', 'Lek'), ('HNL', 'Lempira'), ('SLL', 'Leone'), ('LSL', 'Lesotho loti'), ('LRD', 'Liberian Dollar'), ('LYD', 'Libyan Dinar'), ('SZL', 'Lilangeni'), ('LTL', 'Lithuanian Litas'), ('MGA', 'Malagasy Ariary'), ('MWK', 'Malawian Kwacha'), ('MYR', 'Malaysian Ringgit'), ('TMM', 'Manat'), ('MUR', 'Mauritius Rupee'), ('MZN', 'Metical'), ('MXV', 'Mexican Unidad de Inversion (UDI)'), ('MXN', 'Mexican peso'), ('MDL', 'Moldovan Leu'), ('MAD', 'Moroccan Dirham'), ('BOV', 'Mvdol'), ('NGN', 'Naira'), ('ERN', 'Nakfa'), ('NAD', 'Namibian Dollar'), ('NPR', 'Nepalese Rupee'), ('ANG', 'Netherlands Antillian Guilder'), ('ILS', 'New Israeli Sheqel'), ('RON', 'New Leu'), ('TWD', 'New Taiwan Dollar'), ('NZD', 'New Zealand Dollar'), ('KPW', 'North Korean Won'), ('NOK', 'Norwegian Krone'), ('PEN', 'Nuevo Sol'), ('MRO', 'Ouguiya'), ('TOP', 'Paanga'), ('PKR', 'Pakistan Rupee'), ('XPD', 'Palladium'), ('MOP', 'Pataca'), ('PHP', 'Philippine Peso'), ('XPT', 'Platinum'), ('GBP', 'Pound Sterling'), ('BWP', 'Pula'), ('QAR', 'Qatari Rial'), ('GTQ', 'Quetzal'), ('ZAR', 'Rand'), ('OMR', 'Rial Omani'), ('KHR', 'Riel'), ('MVR', 'Rufiyaa'), ('IDR', 'Rupiah'), ('RUB', 'Russian Ruble'), ('RWF', 'Rwanda Franc'), ('XDR', 'SDR'), ('SHP', 'Saint Helena Pound'), ('SAR', 'Saudi Riyal'), ('RSD', 'Serbian Dinar'), ('SCR', 'Seychelles Rupee'), ('XAG', 'Silver'), ('SGD', 'Singapore Dollar'), ('SBD', 'Solomon Islands Dollar'), ('KGS', 'Som'), ('SOS', 'Somali Shilling'), ('TJS', 'Somoni'), ('SSP', 'South Sudanese Pound'), ('LKR', 'Sri Lanka Rupee'), ('XSU', 'Sucre'), ('SDG', 'Sudanese Pound'), ('SRD', 'Surinam Dollar'), ('SEK', 'Swedish Krona'), ('CHF', 'Swiss Franc'), ('SYP', 'Syrian Pound'), ('BDT', 'Taka'), ('WST', 'Tala'), ('TZS', 'Tanzanian Shilling'), ('KZT', 'Tenge'), ('XXX', 'The codes assigned for transactions where no currency is involved'), ('TTD', 'Trinidad and Tobago Dollar'), ('MNT', 'Tugrik'), ('TND', 'Tunisian Dinar'), ('TRY', 'Turkish Lira'), ('TMT', 'Turkmenistan New Manat'), ('TVD', 'Tuvalu dollar'), ('AED', 'UAE Dirham'), ('XFU', 'UIC-Franc'), ('USD', 'US Dollar'), ('USN', 'US Dollar (Next day)'), ('UGX', 'Uganda Shilling'), ('CLF', 'Unidad de Fomento'), ('COU', 'Unidad de Valor Real'), ('UYI', 'Uruguay Peso en Unidades Indexadas (URUIURUI)'), ('UYU', 'Uruguayan peso'), ('UZS', 'Uzbekistan Sum'), ('VUV', 'Vatu'), ('CHE', 'WIR Euro'), ('CHW', 'WIR Franc'), ('KRW', 'Won'), ('YER', 'Yemeni Rial'), ('JPY', 'Yen'), ('CNY', 'Yuan Renminbi'), ('ZMK', 'Zambian Kwacha'), ('ZMW', 'Zambian Kwacha'), ('ZWD', 'Zimbabwe Dollar A/06'), ('ZWN', 'Zimbabwe dollar A/08'), ('ZWL', 'Zimbabwe dollar A/09'), ('PLN', 'Zloty')], default='USD', editable=False, max_length=3)),
('cash_tips', djmoney.models.fields.MoneyField(decimal_places=2, default=Decimal('0.00'), default_currency='USD', max_digits=6)),
('cred_tips_currency', djmoney.models.fields.CurrencyField(choices=[('XUA', 'ADB Unit of Account'), ('AFN', 'Afghani'), ('DZD', 'Algerian Dinar'), ('ARS', 'Argentine Peso'), ('AMD', 'Armenian Dram'), ('AWG', 'Aruban Guilder'), ('AUD', 'Australian Dollar'), ('AZN', 'Azerbaijanian Manat'), ('BSD', 'Bahamian Dollar'), ('BHD', 'Bahraini Dinar'), ('THB', 'Baht'), ('PAB', 'Balboa'), ('BBD', 'Barbados Dollar'), ('BYN', 'Belarussian Ruble'), ('BYR', 'Belarussian Ruble'), ('BZD', 'Belize Dollar'), ('BMD', 'Bermudian Dollar (customarily known as Bermuda Dollar)'), ('BTN', 'Bhutanese ngultrum'), ('VEF', 'Bolivar Fuerte'), ('BOB', 'Boliviano'), ('XBA', 'Bond Markets Units European Composite Unit (EURCO)'), ('BRL', 'Brazilian Real'), ('BND', 'Brunei Dollar'), ('BGN', 'Bulgarian Lev'), ('BIF', 'Burundi Franc'), ('XOF', 'CFA Franc BCEAO'), ('XAF', 'CFA franc BEAC'), ('XPF', 'CFP Franc'), ('CAD', 'Canadian Dollar'), ('CVE', 'Cape Verde Escudo'), ('KYD', 'Cayman Islands Dollar'), ('CLP', 'Chilean peso'), ('XTS', 'Codes specifically reserved for testing purposes'), ('COP', 'Colombian peso'), ('KMF', 'Comoro Franc'), ('CDF', 'Congolese franc'), ('BAM', 'Convertible Marks'), ('NIO', 'Cordoba Oro'), ('CRC', 'Costa Rican Colon'), ('HRK', 'Croatian Kuna'), ('CUP', 'Cuban Peso'), ('CUC', 'Cuban convertible peso'), ('CZK', 'Czech Koruna'), ('GMD', 'Dalasi'), ('DKK', 'Danish Krone'), ('MKD', 'Denar'), ('DJF', 'Djibouti Franc'), ('STD', 'Dobra'), ('DOP', 'Dominican Peso'), ('VND', 'Dong'), ('XCD', 'East Caribbean Dollar'), ('EGP', 'Egyptian Pound'), ('SVC', 'El Salvador Colon'), ('ETB', 'Ethiopian Birr'), ('EUR', 'Euro'), ('XBB', 'European Monetary Unit (E.M.U.-6)'), ('XBD', 'European Unit of Account 17(E.U.A.-17)'), ('XBC', 'European Unit of Account 9(E.U.A.-9)'), ('FKP', 'Falkland Islands Pound'), ('FJD', 'Fiji Dollar'), ('HUF', 'Forint'), ('GHS', 'Ghana Cedi'), ('GIP', 'Gibraltar Pound'), ('XAU', 'Gold'), ('XFO', 'Gold-Franc'), ('PYG', 'Guarani'), ('GNF', 'Guinea Franc'), ('GYD', 'Guyana Dollar'), ('HTG', 'Haitian gourde'), ('HKD', 'Hong Kong Dollar'), ('UAH', 'Hryvnia'), ('ISK', 'Iceland Krona'), ('INR', 'Indian Rupee'), ('IRR', 'Iranian Rial'), ('IQD', 'Iraqi Dinar'), ('IMP', 'Isle of Man Pound'), ('JMD', 'Jamaican Dollar'), ('JOD', 'Jordanian Dinar'), ('KES', 'Kenyan Shilling'), ('PGK', 'Kina'), ('LAK', 'Kip'), ('KWD', 'Kuwaiti Dinar'), ('AOA', 'Kwanza'), ('MMK', 'Kyat'), ('GEL', 'Lari'), ('LVL', 'Latvian Lats'), ('LBP', 'Lebanese Pound'), ('ALL', 'Lek'), ('HNL', 'Lempira'), ('SLL', 'Leone'), ('LSL', 'Lesotho loti'), ('LRD', 'Liberian Dollar'), ('LYD', 'Libyan Dinar'), ('SZL', 'Lilangeni'), ('LTL', 'Lithuanian Litas'), ('MGA', 'Malagasy Ariary'), ('MWK', 'Malawian Kwacha'), ('MYR', 'Malaysian Ringgit'), ('TMM', 'Manat'), ('MUR', 'Mauritius Rupee'), ('MZN', 'Metical'), ('MXV', 'Mexican Unidad de Inversion (UDI)'), ('MXN', 'Mexican peso'), ('MDL', 'Moldovan Leu'), ('MAD', 'Moroccan Dirham'), ('BOV', 'Mvdol'), ('NGN', 'Naira'), ('ERN', 'Nakfa'), ('NAD', 'Namibian Dollar'), ('NPR', 'Nepalese Rupee'), ('ANG', 'Netherlands Antillian Guilder'), ('ILS', 'New Israeli Sheqel'), ('RON', 'New Leu'), ('TWD', 'New Taiwan Dollar'), ('NZD', 'New Zealand Dollar'), ('KPW', 'North Korean Won'), ('NOK', 'Norwegian Krone'), ('PEN', 'Nuevo Sol'), ('MRO', 'Ouguiya'), ('TOP', 'Paanga'), ('PKR', 'Pakistan Rupee'), ('XPD', 'Palladium'), ('MOP', 'Pataca'), ('PHP', 'Philippine Peso'), ('XPT', 'Platinum'), ('GBP', 'Pound Sterling'), ('BWP', 'Pula'), ('QAR', 'Qatari Rial'), ('GTQ', 'Quetzal'), ('ZAR', 'Rand'), ('OMR', 'Rial Omani'), ('KHR', 'Riel'), ('MVR', 'Rufiyaa'), ('IDR', 'Rupiah'), ('RUB', 'Russian Ruble'), ('RWF', 'Rwanda Franc'), ('XDR', 'SDR'), ('SHP', 'Saint Helena Pound'), ('SAR', 'Saudi Riyal'), ('RSD', 'Serbian Dinar'), ('SCR', 'Seychelles Rupee'), ('XAG', 'Silver'), ('SGD', 'Singapore Dollar'), ('SBD', 'Solomon Islands Dollar'), ('KGS', 'Som'), ('SOS', 'Somali Shilling'), ('TJS', 'Somoni'), ('SSP', 'South Sudanese Pound'), ('LKR', 'Sri Lanka Rupee'), ('XSU', 'Sucre'), ('SDG', 'Sudanese Pound'), ('SRD', 'Surinam Dollar'), ('SEK', 'Swedish Krona'), ('CHF', 'Swiss Franc'), ('SYP', 'Syrian Pound'), ('BDT', 'Taka'), ('WST', 'Tala'), ('TZS', 'Tanzanian Shilling'), ('KZT', 'Tenge'), ('XXX', 'The codes assigned for transactions where no currency is involved'), ('TTD', 'Trinidad and Tobago Dollar'), ('MNT', 'Tugrik'), ('TND', 'Tunisian Dinar'), ('TRY', 'Turkish Lira'), ('TMT', 'Turkmenistan New Manat'), ('TVD', 'Tuvalu dollar'), ('AED', 'UAE Dirham'), ('XFU', 'UIC-Franc'), ('USD', 'US Dollar'), ('USN', 'US Dollar (Next day)'), ('UGX', 'Uganda Shilling'), ('CLF', 'Unidad de Fomento'), ('COU', 'Unidad de Valor Real'), ('UYI', 'Uruguay Peso en Unidades Indexadas (URUIURUI)'), ('UYU', 'Uruguayan peso'), ('UZS', 'Uzbekistan Sum'), ('VUV', 'Vatu'), ('CHE', 'WIR Euro'), ('CHW', 'WIR Franc'), ('KRW', 'Won'), ('YER', 'Yemeni Rial'), ('JPY', 'Yen'), ('CNY', 'Yuan Renminbi'), ('ZMK', 'Zambian Kwacha'), ('ZMW', 'Zambian Kwacha'), ('ZWD', 'Zimbabwe Dollar A/06'), ('ZWN', 'Zimbabwe dollar A/08'), ('ZWL', 'Zimbabwe dollar A/09'), ('PLN', 'Zloty')], default='USD', editable=False, max_length=3)),
('cred_tips', djmoney.models.fields.MoneyField(decimal_places=2, default=Decimal('0.00'), default_currency='USD', max_digits=6)),
],
),
migrations.CreateModel(
name='Employee',
fields=[
('id', models.AutoField(auto_created=True, primary_key=True, serialize=False, verbose_name='ID')),
('first_name', models.CharField(max_length=45)),
('last_name', models.CharField(max_length=45)),
('total_hours', models.DecimalField(decimal_places=3, default=Decimal('0.000'), max_digits=6)),
],
),
migrations.CreateModel(
name='Location',
fields=[
('id', models.AutoField(auto_created=True, primary_key=True, serialize=False, verbose_name='ID')),
('location', models.CharField(max_length=30)),
],
),
migrations.CreateModel(
name='Shift',
fields=[
('id', models.AutoField(auto_created=True, primary_key=True, serialize=False, verbose_name='ID')),
('times', models.CharField(max_length=50)),
('role', models.CharField(max_length=40)),
('hours', models.DecimalField(decimal_places=3, default=Decimal('0.000'), max_digits=6)),
('day_id', models.ForeignKey(on_delete=django.db.models.deletion.CASCADE, to='tips.Day')),
('employee_id', models.ForeignKey(on_delete=django.db.models.deletion.CASCADE, to='tips.Employee')),
],
),
migrations.RemoveField(
model_name='tips',
name='tuesCashTips',
),
migrations.RemoveField(
model_name='tips',
name='tuesCredTips',
),
migrations.RemoveField(
model_name='tips',
name='w7_Mon_Cash_Tips',
),
migrations.RemoveField(
model_name='tips',
name='w7_Mon_Cash_Tips_currency',
),
migrations.RemoveField(
model_name='tips',
name='w7_Mon_Cred_Tips',
),
migrations.RemoveField(
model_name='tips',
name='w7_Mon_Cred_Tips_currency',
),
migrations.RemoveField(
model_name='tips',
name='wee_Mon_Cash_Tips',
),
migrations.RemoveField(
model_name='tips',
name='wee_Mon_Cash_Tips_currency',
),
migrations.RemoveField(
model_name='tips',
name='wee_Mon_Cred_Tips',
),
migrations.RemoveField(
model_name='tips',
name='wee_Mon_Cred_Tips_currency',
),
migrations.AddField(
model_name='location',
name='tip_id',
field=models.ForeignKey(on_delete=django.db.models.deletion.CASCADE, to='tips.Tips'),
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model_name='day',
name='location_id',
field=models.ForeignKey(on_delete=django.db.models.deletion.CASCADE, to='tips.Location'),
),
]
| [
"maxam.anna@gmail.com"
] | maxam.anna@gmail.com |
0455036ef8de11237b43f7dab845673f6387f1e3 | 2d66996672c75aa3edc4a66c298f29d78d475108 | /data/Eirik/NTG-plot.py | d79af9504c055b769ed70b18a1897029f1c1c228 | [
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"LicenseRef-scancode-public-domain",
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import matplotlib.pyplot as plt #
import numpy as np
import matplotlib.gridspec as gridspec
from matplotlib.widgets import RectangleSelector
import csv
#===============================================================
#Files to read data from
MCD = np.array(pd.read_excel(r"C:\Users\emballo\Google Drive\VIKINGS\Lakes\Nordbytjernet\1 Main data plotting\NTG-age-model-220219.xlsx", index_col=None, na_values=['NA'], parse_cols = "A"))
Ti = np.array(pd.read_excel(r"C:\Users\emballo\Google Drive\VIKINGS\Lakes\Nordbytjernet\1 Main data plotting\NTG-mastercore-XRF.xlsx", index_col=None, na_values=['NA'], parse_cols = "N"))
xrfdep = np.array(pd.read_excel(r"C:\Users\emballo\Google Drive\VIKINGS\Lakes\Nordbytjernet\1 Main data plotting\NTG-mastercore-XRF.xlsx", index_col=None, na_values=['NA'], parse_cols = "C"))
Age = np.array(pd.read_excel(r"C:\Users\emballo\Google Drive\VIKINGS\Lakes\Nordbytjernet\1 Main data plotting\NTG-age-model-220219.xlsx", index_col=None, na_values=['NA'], parse_cols = "F"))
# MSdepth = np.array(pd.read_csv(r"C:\Users\emballo\Google Drive\VIKINGS\Lakes\Nordbytjernet\1 Main data plotting\NTG-118-1av2-0-38-scan2.csv", index_col=None, na_values=['NA'], usecols = "Core Pos. (cm)"))
# MSdata = np.array(pd.read_csv(r"C:\Users\emballo\Google Drive\VIKINGS\Lakes\Nordbytjernet\1 Main data plotting\NTG-118-1av2-0-38-scan2.csv", index_col=None, na_values=['NA'], usecols = "Raw Data"))
#===============================================================
#Figure details
def cm2inch(*tupl): # Makes it possible to size figure in cm
inch = 2.54
if isinstance(tupl[0], tuple):
return tuple(i/inch for i in tupl[0])
else:
return tuple(i/inch for i in tupl)
fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(ncols=3, sharey=True, sharex=False,
figsize=cm2inch(30, 9.6)) #sharey makes all subplots dependent on same y-axis. This removes the scale numbers on all but the first one
#===============================================================
# Subplots
#Image
# Subplot 1 - Age model
ax1.plot(Age, MCD)
ax1.set_title("Age model")
ax1.set_ylabel("Depth (mm)")
ax1.set_xlabel("Years cal. AD")
ax1.invert_yaxis() #inverts y axis
ax1.invert_xaxis() #inverts x axis
#Subplot 2 - XRF
ax2.plot(Ti, xrfdep)
ax2.set_title("Titanium")
ax2.set_ylabel("Depth (mm)")
ax2.set_xlabel("Ti (cps)")
ax2.invert_yaxis() #inverts y axis
# # Subplot 3 - MS
# ax3.plot(MSdata, MSdepth)
# ax3.set_title("Magnetic Susceptibility")
# ax3.set_ylabel("Depth (mm)")
# ax3.set_xlabel("MS")
# ax3.invert_yaxis() #inverts y axis
# Subplot 4 - Age scale
ax4 = ax1.twinx() # ax4 shares the x-axis with ax1
ymn = Age[0] # first element in Age array
ymx = Age[-1] # last element in Age array
ax4.set_ylim(ymin=ymx, ymax=ymn) # sets the limits of the secondary y-axis
ax4.spines['left'].set_position(('axes', -0.3)) # Moves the secondary axis #
ax4.yaxis.set_label_position('left')
ax4.yaxis.set_ticks_position('left')
ax4.set_ylabel("Years AD")
# Subplot 5 - LOI
# LOI = np.array(pd.read_excel(r"C:\Users\emballo\Google Drive\VIKINGS\Lakes\Nordbytjernet\1 Main data plotting\NTG118-2of2-W-LOI.xls", index_col=None, na_values=['NA'], parse_cols = "N"))
# LOIdepth = np.array(pd.read_excel(r"C:\Users\emballo\Google Drive\VIKINGS\Lakes\Nordbytjernet\1 Main data plotting\NTG118-2of2-W-LOI.xls", index_col=None, na_values=['NA'], parse_cols = "A"))
# ax5.plot(LOI, LOIdepth)
# ax5.set_title("LOI")
# ax5.set_ylabel("Depth (mm)")
# ax5.set_xlabel("LOI")
# ax5.invert_yaxis() #inverts y axis
# Figure attributes
#ax1.patches.Rectangle((50,100),40,30,linewidth=1,edgecolor='r',facecolor='none')
# ax2.patches.extend([plt.Rectangle((0.2,0.5),0.5,0.25,
# fill=True, color='g', alpha=0.5, zorder=1000,
# transform=fig.transFigure, figure=fig)])
#===============================================================
#Figure attributes
ax1.margins(x=0,y=0) #removes the margin between bounding box and plot
plt.subplots_adjust(wspace=0.5 ) # Tweak spacing between subplots to prevent labels from overlapping
plt.show(block=True) # Print plot
# par2.spines["right"].set_position(("axes", 1.2)) #moves the spine of the axis away from the actual plot
# plt.savefig("NTG-compiled.svg", bbox_inches='tight') | [
"annefou@geo.uio.no"
] | annefou@geo.uio.no |
15f633e272b1b92e4d97a869ad3ba15c12d17163 | b1b86d8528df27d99ed56ed16f1ba15b5ae78661 | /build_isolated/velodyne_pcl/catkin_generated/generate_cached_setup.py | 4f904fedba7e034ad97a16d679350a13b75ec8ee | [] | no_license | gychen-n/match | 8754ac128b43f81e00faf3ab2af160af70a1d4a3 | ec91f19d104aa4a827c9f66d362f94fe44739cad | refs/heads/main | 2023-04-09T19:56:55.507118 | 2021-04-15T13:39:02 | 2021-04-15T13:39:02 | 358,268,746 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 2,688 | py | # -*- coding: utf-8 -*-
from __future__ import print_function
import os
import stat
import sys
# find the import for catkin's python package - either from source space or from an installed underlay
if os.path.exists(os.path.join('/opt/ros/melodic/share/catkin/cmake', 'catkinConfig.cmake.in')):
sys.path.insert(0, os.path.join('/opt/ros/melodic/share/catkin/cmake', '..', 'python'))
try:
from catkin.environment_cache import generate_environment_script
except ImportError:
# search for catkin package in all workspaces and prepend to path
for workspace in '/home/gyc/match_ws/devel_isolated/velodyne_driver;/home/gyc/match_ws/devel_isolated/velodyne_msgs;/home/gyc/match_ws/devel_isolated/velodyne_laserscan;/home/gyc/match_ws/devel_isolated/velodyne;/home/gyc/match_ws/devel_isolated/slam_gmapping;/home/gyc/match_ws/devel_isolated/simulation_launch;/home/gyc/match_ws/devel_isolated/pointcloud_to_laserscan;/home/gyc/match_ws/devel_isolated/path_rviz_plugin;/home/gyc/match_ws/devel_isolated/path_server;/home/gyc/match_ws/devel_isolated/gmapping;/home/gyc/match_ws/devel_isolated/openslam_gmapping;/home/gyc/match_ws/devel_isolated/navigation;/home/gyc/match_ws/devel_isolated/move_base_flex;/home/gyc/match_ws/devel_isolated/mbf_simple_nav;/home/gyc/match_ws/devel_isolated/mbf_abstract_nav;/home/gyc/match_ws/devel_isolated/mbf_utility;/home/gyc/match_ws/devel_isolated/mbf_msgs;/home/gyc/match_ws/devel_isolated/mbf_abstract_core;/home/gyc/match_ws/devel_isolated/map_server;/home/gyc/match_ws/devel_isolated/location_fusion;/home/gyc/match_ws/devel_isolated/fake_localization;/home/gyc/match_ws/devel_isolated/dashgo_driver;/home/gyc/match_ws/devel_isolated/cartographer_rviz;/home/gyc/match_ws/devel_isolated/cartographer_ros;/home/gyc/match_ws/devel_isolated/cartographer_ros_msgs;/home/gyc/match_ws/devel_isolated/autolabor_test_launch;/home/gyc/match_ws/devel_isolated/autolabor_navigation_launch;/home/gyc/match_ws/devel_isolated/ah100b;/opt/ros/melodic'.split(';'):
python_path = os.path.join(workspace, 'lib/python2.7/dist-packages')
if os.path.isdir(os.path.join(python_path, 'catkin')):
sys.path.insert(0, python_path)
break
from catkin.environment_cache import generate_environment_script
code = generate_environment_script('/home/gyc/match_ws/devel_isolated/velodyne_pcl/env.sh')
output_filename = '/home/gyc/match_ws/build_isolated/velodyne_pcl/catkin_generated/setup_cached.sh'
with open(output_filename, 'w') as f:
# print('Generate script for cached setup "%s"' % output_filename)
f.write('\n'.join(code))
mode = os.stat(output_filename).st_mode
os.chmod(output_filename, mode | stat.S_IXUSR)
| [
"gyc@autolabor-host.autolabor-domain"
] | gyc@autolabor-host.autolabor-domain |
74d53c2b672e5561fd977488a351b868c16f479d | e1202f950be0aa6f8531781bf23839eb1c2b54a8 | /DAY_10/20419_지정_헿.py | 1e81043df09e9189c6afd2a6d86733a37c4f6778 | [] | no_license | KingSpongebob/Python-Study | 2ea6f5b0782283a22be7be86b5dc2df361d1bf10 | 5ebed25efe7a471032b6b17e21352ea47d6077f8 | refs/heads/master | 2020-03-06T18:10:55.241874 | 2018-11-15T00:23:03 | 2018-11-15T00:23:03 | 127,002,077 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 610 | py | from selenium import webdriver
#from selenium.webdriver.common.keys import Keys
from openpyxl import Workbook
driver = webdriver.Chrome('chromedriver')
try:
driver.get('https://www.wemakeprice.com')
print(driver.title)
wmp = driver.find_element_by_id('wrap_main_best_area')
wmp_list = wmp.find_elements_by_tag_name('li')
ex = Workbook()
es = ex.active
for wmp in wmp_list:
wmp_title = wmp.find_element_by_class_name('tit_desc')
print(wmp_title.text)
print('-'*40)
es.append([wmp_title.text])
ex.save('20419_지정_헿.xlsx')
except Exception as e:
print(e)
finally:
driver.close()
| [
"kkingspongebob@gmail.com"
] | kkingspongebob@gmail.com |
b3e302c5006276acceef94c292f99ec6b3392d90 | b91461eade853a8e83d8d1148c416897391f50e9 | /0x07-python-classes/mains/4main.py | b654295f9d454cfcbcd706734faf1b0eb43ece63 | [] | no_license | rdsim8589/holbertonschool-higher_level_programming | 3234a5638d7810743ec8ba976303d03512bc3340 | 772837801f80dcb5e11cf16d3118501050b5f15b | refs/heads/master | 2021-04-29T10:01:19.097360 | 2017-05-04T23:01:39 | 2017-05-04T23:01:39 | 77,849,461 | 0 | 2 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 779 | py | #!/usr/bin/python3
Square = __import__('4-square').Square
my_square = Square(89)
print("Area: {} for size: {}".format(my_square.area(), my_square.size))
my_square.size = 3
print("Area: {} for size: {}".format(my_square.area(), my_square.size))
try:
my_square.size = "5 feet"
print("Area: {} for size: {}".format(my_square.area(), my_square.size))
except Exception as e:
print(e)
try:
my_square = Square(-9)
print("Area: {} for size: {}".format(my_square.area(), my_square.size))
except Exception as e:
print(e)
my_square.size = 3
print("Area: {} for size: {}".format(my_square.area(), my_square.size))
try:
my_square.size = "5 feet"
print("Area: {} for size: {}".format(my_square.area(), my_square.size))
except Exception as e:
print(e)
| [
"rdsim8589@gmail.com"
] | rdsim8589@gmail.com |
668e81327764138e17dd182377c6261ac9586b50 | a8b7abd626c70cc5048be2247eba844639a0dd89 | /day11/bin/start.py | 551d1fc91b61a48511910b5edfafe9446ef5fa2d | [] | no_license | binhy/homework | cfc2309cd436ca59669175f52018c05c72d560f7 | f28c43d2dcc1346407a605509ce4c6f5d77fca12 | refs/heads/master | 2020-05-21T12:20:04.595993 | 2017-02-08T06:42:34 | 2017-02-08T06:42:34 | 49,244,524 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 237 | py | #!/usr/bin/python
#coding=utf-8
__author__ = 'yaobin'
import os,sys
BASE_DIR=os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
sys.path.append(BASE_DIR)
from modules.main import main
if __name__ == '__main__':
main() | [
"qwerty0113250159@126.com"
] | qwerty0113250159@126.com |
d1b0a95e1fa3ea60aaa8fc930aa7961eb07c5aa2 | 242f7087b85ba57f203356e4594c37a590d7e6e1 | /post_multiple.py | 38caa145682fc7b446ff95ce5443cf3687c4f809 | [] | no_license | leoTlr/ctf_logserver | 0e2a8d5e9d8eaa9a105e76cdb392c9d835f70ecf | e9344c4e2254b8c267c84c92d1fdce4257aa3815 | refs/heads/master | 2020-04-24T03:58:59.946736 | 2019-06-09T18:38:21 | 2019-06-09T18:38:21 | 171,687,939 | 2 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 2,407 | py | #!/usr/bin/python
# test script for ctf logserver
# sends POST with log entries, grabs JWT from response and sends another POST with JWT
import http.client
from sys import argv, exit
from itertools import count
def usage():
print("usage: {} user [times=2]".format(argv[0]))
print("make sure that there are no logfiles for user to test POSTing more logentries with recieved JWT")
exit()
if len(argv) != 2 and len(argv) != 3:
usage()
user = ""
times = 2
try:
user = str(argv[1])
if len(argv) == 3:
times = int(argv[2])
if times < 2:
usage()
except:
usage()
entry_ctr = count(1,1)
enext = entry_ctr.__next__
# first get a JWT by posting some logentries
print("sending POST /"+user)
conn = http.client.HTTPConnection("localhost", port=65333)
body = "post_multiple.py: entry{}\npost_multiple.py: entry{}\n".format(enext(), enext())
headers={"Content-Length": len(body)}
try:
conn.request("POST", "/"+user, body=body, headers=headers)
with conn.getresponse() as res1:
if (res1.status == 200):
jwt1 = res1.read()
print("got 200 OK and a JWT")
else:
print("unexpected response:", res1.status, res1.reason, "cant continue")
print("are you sure that no logs exist for given user?")
exit()
except Exception as e:
print("error:", e)
exit()
# send another POST request with recieved JWT (or multiple other if times set)
for _ in range(times-1):
print("sending second POST /"+user+" with recieved JWT")
conn = http.client.HTTPConnection("localhost", port=65333)
body = "post_multiple.py: entry{}\npost_multiple.py: entry{}\n".format(enext(), enext())
headers["Authorization"] = "Bearer " + str(jwt1, "ascii")
headers["Content-Length"] = len(body)
try:
conn.request("POST", "/"+user, body=body, headers=headers)
with conn.getresponse() as res2:
if (res2.status == 200):
jwt2 = res2.read()
print("got 200 OK and another JWT, same: ", True if jwt1 == jwt2 else False)
else:
print("unexpected response:", res2.status, res2.reason, "cant continue")
exit()
except Exception as e:
print("error:", e)
exit()
print('--------token---------')
print(str(jwt2, 'ascii'))
print('----------------------')
print("test succeeded")
| [
"leo.teuchtler@hotmail.de"
] | leo.teuchtler@hotmail.de |
984ba6efbb718940964814e10c43ede110431199 | 505870b83e9d3abb2488d45ae04fd1a2d521e830 | /utils/apply_flipping.py | 0af1a6eafab4815c3eca1abba5e62e82db97b0ae | [] | no_license | tanakatsu/padock_photo_classifier | 8f2ebe792a4d2096640b674dd97e192aff551732 | fbe6b6ebd44769a21482d229925e3d3549c507a6 | refs/heads/master | 2021-01-19T22:01:47.296532 | 2017-06-25T10:34:34 | 2017-06-25T10:34:34 | 88,742,083 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 877 | py | import os
import argparse
import re
from PIL import Image, ImageOps
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('directory', type=str, action='store', help='target directory')
parser.add_argument('--dryrun', action='store_true', default=False, help='dry-run flag')
args = parser.parse_args()
print('target directory=', args.directory)
if args.dryrun:
print('dryrun!')
files = os.listdir(args.directory)
files = [file for file in files if not re.match('^\.', file)]
files = [file for file in files if ".flip." not in file]
for file in files:
filepath = os.path.join(args.directory, file)
filename, ext = os.path.splitext(filepath)
output_filename = "%s.flip%s" % (filename, ext)
img = Image.open(filepath)
mirror_img = ImageOps.mirror(img)
if not args.dryrun:
mirror_img.save(output_filename, 'JPEG')
print(output_filename)
| [
"tanakatsu1080@gmail.com"
] | tanakatsu1080@gmail.com |
413503c12f4dc6734628644e7c8b0fb1e3e15539 | aeec646a9a2feb6fbaac31d4548d9aa09ad125e3 | /peer_module.py | 879a6662404995a3a8da03457bae8f7f63f7be5e | [
"MIT"
] | permissive | hslee1539/p2p | c0a9798e6da54029373ddf3d2b74ff30dc27e567 | c472271eff409ef345f29ef32f562a5f5e00d3ba | refs/heads/master | 2020-07-18T14:45:33.260168 | 2019-09-10T07:45:45 | 2019-09-10T07:45:45 | 206,264,727 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 3,674 | py | import socket
import threading
import random
import p2p
class Peer:
""""""
ip : str
controlPort : int
connectionPorts : list
service : str
peerList : list
maxConnection : int
serverThreads : list
clientThreads : list
serverState : list
running : bool
controlSocket : socket.socket
controlThread : threading.Thread
def __init__(self, service : str, controlPort : int, connectionPorts : list, peerList = []):
self.peerList = peerList
self.service = service
self.controlPort = controlPort
self.connectionPorts = connectionPorts
self.maxConnection = len(connectionPorts)
self.ip = socket.gethostbyname(socket.getfqdn())
self.serverState = [False] * self.maxConnection
def start(self):
""""""
self.running = True
self.controlThread = threading.Thread(target=self._controlServer)
self.controlThread.start()
self.serverThreads = list(self._socketThreadGenerator(self._client))
self.clientThreads = list(self._socketThreadGenerator(self._client))
for serverThread in self.serverThreads:
serverThread.start()
for clientThread in self.clientThreads:
clientThread.start()
def _socketThreadGenerator(self, target : function):
for index in range(self.maxConnection):
yield threading.Thread(target=target, args=(index,))
def _findSleepServerIndex(self):
for i in range(self.maxConnection):
if(self.serverState[i] == False):
return i
return self.maxConnection
def _controlServer(self):
"""컨트롤 서버가 연결 유지가 가능한 포트를 클라이언트에 알려주도록 운영합니다."""
with socket.socket() as sock:
sock.bind((self.ip, self.controlPort))
sock.settimeout(1)
sock.listen()
while(self.running):
try:
clientSocket, address = sock.accept()
except socket.timeout:
continue
clientSocket : socket.socket
try:
clientSocket.sendall(self.service.encode())
retval = clientSocket.recv(1024)
if (self.service == retval.decode()):
clientSocket.sendall(str(self.connectionPorts[self._findSleepServerIndex()]).encode())
except socket.timeout:
pass
finally:
clientSocket.close()
def _server(self, index : int):
""""""
with socket.socket() as sock:
sock.bind((self.ip, self.connectionPorts[index]))
sock.settimeout(1)
sock.listen()
while(self.running):
try:
self.serverState[index] = False
clientSocket, address = sock.accept()
except socket.timeout:
continue
clientSocket : socket.socket
self.serverState[index] = True
try:
clientSocket.sendall(self.service.encode())
retval = clientSocket.recv()
if (self.service == retval.decode()):
except socket.timeout:
pass
finally:
clientSocket.close()
def _serverConnect(self):
while (self.running):
def _client(self, index : int):
"""""" | [
"qq1539@naver.com"
] | qq1539@naver.com |
20052d2c038c157c669de8aa585fdb6a35e0f7b4 | 8d369c853cea867976d2564511340e9992fa5a88 | /OpenImage.py | 8aca5c2418a55dceb7a322b4a419e82c9359cd34 | [] | no_license | danrustia11/rpi405x | b3d3b36aa5e1c45c48ba7fa9492a456d3c812507 | c1b321027b7839af9d022fc162e414fd4ee2d80d | refs/heads/master | 2020-06-11T14:10:09.097004 | 2017-12-17T09:18:34 | 2017-12-17T09:18:34 | 75,648,589 | 2 | 1 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 122 | py | import numpy as np
import cv2
cv2.__version__
img = cv2.imread('image.jpg',0)
cv2.imshow('display',img)
cv2.waitKey(0)
| [
"noreply@github.com"
] | danrustia11.noreply@github.com |
3798c53a543f4d4a473795e6dedf9fbb1e0ac10f | 0e9e948997a2d7c988ef72a3cece2eb926b5851c | /AS01.py | 0f7de663bd0fdd53a254574ee98e4c7cbbbdadff | [] | no_license | chloe-wong/pythonchallenges | c41ac6b2d3956a9d935b5023762a7c12000987bd | 9a4e7cbcc7de773c02f24be11f29b95918ad9dc7 | refs/heads/master | 2023-09-05T16:12:17.539434 | 2021-11-24T05:59:23 | 2021-11-24T05:59:23 | 287,415,153 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 318 | py |
numbers = input("Input your numbers with spaces inbetween")
nums = numbers.split()
digits = len(nums)
print(nums)
for x in range(len(nums)):
if x in range(len(nums)-1):
if int(nums[x])> int(nums[x+1]):
temp = nums[x]
nums[x] = nums[x+1]
nums[x+1] = temp
print(nums) | [
"noreply@github.com"
] | chloe-wong.noreply@github.com |
f9ece790eacbf46e95f1d3d07829381b2eea5b8c | 83fd29fba65cd87e0162217a28b2298aad959a63 | /venv/bin/easy_install-3.7 | 7d28bedd2ab1c7fb4902243f9f7ac3c2b2713d43 | [] | no_license | ckim42/django-docs-tutorial | 403feb792c29ff50d2c8d462511cdc6516b505a8 | e79c2210d87748fa977120a13b1163c7fb467818 | refs/heads/master | 2022-04-06T23:17:53.344576 | 2020-02-18T05:26:51 | 2020-02-18T05:26:51 | null | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 273 | 7 | #!/Users/cherishkim/Code/bew12/r-and-r/venv/bin/python3.7
# -*- coding: utf-8 -*-
import re
import sys
from setuptools.command.easy_install import main
if __name__ == '__main__':
sys.argv[0] = re.sub(r'(-script\.pyw?|\.exe)?$', '', sys.argv[0])
sys.exit(main())
| [
"cherish.kim@students.makeschool.com"
] | cherish.kim@students.makeschool.com |
5b3279dba995f3daa5e8f35938604fee1efaaadd | 6c9b3bce8889ff99c497c0904fb8f92fb3c1ab30 | /api/user/resources.py | 25f612f0b367d4ca3f6d9ba8910aafd1d1ad3336 | [] | no_license | longdt19/base-backend | 975f81ce00bbf6527aae8264505b60dbbaae3470 | e666cb099de4ef69258f297beb1d5b85b0c15dbc | refs/heads/master | 2022-12-22T02:12:14.437982 | 2018-11-08T10:16:11 | 2018-11-08T10:16:11 | 155,371,524 | 0 | 0 | null | 2022-12-08T01:15:52 | 2018-10-30T11:10:05 | Python | UTF-8 | Python | false | false | 547 | py | from api.common.base_resources import BaseResource
from .forms import ( CreateUserForm, UserListForm )
from .business_logics import user_bl
class UserResouce(BaseResource):
POST_INPUT_SCHEMA = CreateUserForm()
GET_INPUT_SCHEMA = UserListForm()
def get(self):
params = self.parse_request_params()
return user_bl.get(**params)
def post(self):
params = self.parse_request_params()
return user_bl.post(**params)
RESOURCES = {
'/user': {
'resource': UserResouce
}
}
| [
"longdt@vccloud.vn"
] | longdt@vccloud.vn |
d191b94824cb1322f4cb003a411743be6680c404 | 80eef13ae9bcf5116c0b40ff2c6eef5655b8ebd5 | /多线程/协程.py | dd78b97d34cd34152cb63d04f62fd671f378c343 | [] | no_license | shmily-xiao/python_study | 8c53ff4c8f4bf7cd4990a7dc08a65adb300e7683 | 5bd1f7cf0e11345e18938b8c4439cca578e7d7d6 | refs/heads/master | 2021-01-24T07:55:03.872890 | 2019-03-20T13:04:38 | 2019-03-20T13:04:38 | 93,362,951 | 1 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 443 | py | # from bs4 import Beautifulsoup
import requests
import gevent
from gevent import monkey, pool
monkey.patch_all()
jobs = []
links = []
p = pool.Pool(10)
urls = [
'http://www.google.com'
]
def get_links(url):
r = requests.get(url)
if r.status_code == 200:
print r.text
# soup = Beautifulsoup(r.text)
# links + soup.find_all('a')
for url in urls:
jobs.append(p.spawn(get_links, url))
gevent.joinall(jobs) | [
"wangzaijun1234@126.com"
] | wangzaijun1234@126.com |
7f53a02ffe54ce6ac59ddf141ab26147d828a8de | c79779a1233e95858499143d717a41205932c53d | /pypi_practices/check_readme.py | 87c4304a51e43f77a2ba84c739eb4ed25c7ac8d5 | [
"MIT"
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import os.path
from pypi_practices.errors import FileValidationError
from pypi_practices.make_entry import make_entry
def check_readme(cwd):
readme_path = os.path.join(cwd, 'README.md')
if not os.path.exists(readme_path):
raise FileValidationError(
'README.md',
'File does not exist.',
is_auto_fixable=True,
)
# TODO: attempt to get project name from config
# TODO: attempt to get project name from tox.ini
# TODO: attempt to get project name from setup.py
return 0
entry = make_entry(check_readme)
if __name__ == '__main__':
exit(entry())
| [
"asottile@umich.edu"
] | asottile@umich.edu |
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from django.db import migrations, models
class Migration(migrations.Migration):
dependencies = [
('calendar_app', '0011_auto_20201127_0446'),
]
operations = [
migrations.AlterField(
model_name='rdv',
name='duree',
field=models.CharField(blank=True, max_length=5000, null=True),
),
migrations.AlterField(
model_name='rdv',
name='email',
field=models.EmailField(blank=True, max_length=5000, null=True),
),
migrations.AlterField(
model_name='rdv',
name='name',
field=models.CharField(blank=True, max_length=5000, null=True),
),
migrations.AlterField(
model_name='rdv',
name='teams_link',
field=models.CharField(blank=True, max_length=5000, null=True),
),
migrations.AlterField(
model_name='rdv',
name='tool',
field=models.CharField(blank=True, max_length=5000, null=True),
),
]
| [
"houssemadouni11@gmail.com"
] | houssemadouni11@gmail.com |
8db867bdfebd058d6e7f1849e56ad1266a5f6e43 | 4ed184a588440d39cff1db54970cece84232d406 | /lotteplayer_rc.py | f54fed661647e2c9dfa87bffb932c63c8f533b85 | [] | no_license | jkjh8/lotteplayer | 56f9c5687eb1be608c2df2946e82ad027982ec47 | b0e3a2823efd091b266fbc8b6b1544a44033ca57 | refs/heads/main | 2023-02-17T11:30:25.595463 | 2021-01-19T11:14:07 | 2021-01-19T11:14:07 | 330,953,612 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 789,643 | py | # -*- coding: utf-8 -*-
# Resource object code
#
# Created by: The Resource Compiler for PyQt5 (Qt v5.14.0)
#
# WARNING! All changes made in this file will be lost!
from PyQt5 import QtCore
qt_resource_data = b"\
\x00\x00\x01\xcf\
\x89\
\x50\x4e\x47\x0d\x0a\x1a\x0a\x00\x00\x00\x0d\x49\x48\x44\x52\x00\
\x00\x00\x50\x00\x00\x00\x50\x08\x06\x00\x00\x00\x8e\x11\xf2\xad\
\x00\x00\x00\x06\x62\x4b\x47\x44\x00\xff\x00\xff\x00\xff\xa0\xbd\
\xa7\x93\x00\x00\x01\x84\x49\x44\x41\x54\x78\x9c\xed\xda\x41\x4e\
\xc3\x30\x10\x85\xe1\x27\x16\xbd\x13\xf4\x7c\xd0\x72\x2d\x2a\x6e\
\x42\x7b\x0c\xe8\x22\xa9\x90\xaa\xd0\x10\x8d\xc7\x33\xb6\xff\x4f\
\x8a\xb2\xb1\x5c\xf7\x29\x9e\x8c\xe4\x48\x00\x00\x00\x00\x80\xc1\
\x7c\x4a\x3a\x8d\x3c\xff\x93\x71\x01\xdf\x92\x7e\x8c\x73\xf4\x3c\
\x3f\x90\x5c\xfa\x1a\xe5\x3d\x3f\x35\x90\x1a\x88\xa1\xa5\xaf\x51\
\xde\xf3\x53\x03\xa9\x81\x18\x5a\xc9\x1a\xb5\x93\xf4\x2e\xe9\xa2\
\x69\x5b\x2d\x5d\x67\x49\x87\x79\x6c\x09\xde\x35\x76\xd5\x49\xd2\
\x47\xa1\xb9\x8e\xfa\x3b\xb8\xfb\xeb\xad\xd0\x6f\x96\x5c\x7f\xb8\
\xb3\xa6\x70\x9e\x1f\x8c\xd9\xeb\xf7\x49\xc4\x9d\xdb\xd3\x55\x6a\
\x5c\x15\xd6\x36\x26\xbc\x86\x18\x75\xd5\x07\x5e\xe6\xfb\xcb\x83\
\x31\xfb\xf9\x5e\x6a\x0b\x77\xd5\x07\x1e\xf4\xff\x97\xc8\x6b\xd0\
\x1a\x53\xdb\x69\x0a\xf1\xf6\x32\x59\xba\xbe\x34\x85\x57\xaa\x8d\
\x09\xe7\x5d\x03\xbd\x5f\x18\x5d\xd5\xc0\x08\xad\xaf\x7f\x55\xaa\
\x96\x65\x89\xf5\x09\x1c\x1e\x7d\x20\x35\xd0\xa4\xf5\xf5\xaf\xa2\
\x06\xf6\x8e\x1a\x48\x0d\x34\x69\x7d\xfd\xab\xa8\x81\xbd\xdb\x12\
\x60\xc4\x99\x85\xb7\xaa\x35\x3c\xe2\xcc\xc2\x7b\x0b\x57\x3d\x13\
\x89\x38\xb3\x48\x5f\x03\xb7\x88\x38\xb3\x48\x1f\xe0\xe8\x2f\x91\
\xaa\x7d\x60\xc4\x99\x85\xb7\xaa\x7d\x60\xc4\x99\x45\xfa\x2d\xbc\
\x45\xc4\x99\x45\x57\x01\x2e\xf1\xfe\x83\x25\xe7\x4f\xd9\xc7\xb6\
\x14\x60\x44\x1f\xbb\xaa\xa5\x00\x53\x7e\x7b\xd3\x52\x80\x2e\x7d\
\xec\xe8\x7d\xa0\xd9\x48\x01\xa6\xec\x63\x5b\xda\xc2\x29\xbf\xbd\
\x69\x29\xc0\x94\xdf\xde\xb4\x14\xa0\xcb\xfc\x23\xd5\x40\x17\x04\
\x68\x44\x80\x46\x04\x68\x44\x80\x46\x04\x68\x44\x80\x46\x04\x68\
\x44\x80\x00\x00\x00\x00\x80\xd1\x5c\x01\x48\x31\x0f\x45\x3c\x05\
\x82\x72\x00\x00\x00\x00\x49\x45\x4e\x44\xae\x42\x60\x82\
\x00\x00\x0f\x1a\
\x89\
\x50\x4e\x47\x0d\x0a\x1a\x0a\x00\x00\x00\x0d\x49\x48\x44\x52\x00\
\x00\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x08\x04\x00\x00\x00\x5e\x71\x1c\x71\
\x00\x00\x00\x04\x67\x41\x4d\x41\x00\x00\xb1\x8f\x0b\xfc\x61\x05\
\x00\x00\x00\x20\x63\x48\x52\x4d\x00\x00\x7a\x26\x00\x00\x80\x84\
\x00\x00\xfa\x00\x00\x00\x80\xe8\x00\x00\x75\x30\x00\x00\xea\x60\
\x00\x00\x3a\x98\x00\x00\x17\x70\x9c\xba\x51\x3c\x00\x00\x00\x02\
\x62\x4b\x47\x44\x00\x00\xaa\x8d\x23\x32\x00\x00\x00\x09\x70\x48\
\x59\x73\x00\x00\x0e\xc4\x00\x00\x0e\xc4\x01\x95\x2b\x0e\x1b\x00\
\x00\x00\x07\x74\x49\x4d\x45\x07\xe4\x02\x01\x0c\x05\x08\xf9\xcb\
\x42\x22\x00\x00\x0d\xe8\x49\x44\x41\x54\x78\xda\xed\xd9\x2d\x8f\
\xa5\x49\x19\xc7\xe1\x82\xf0\x22\x48\x16\x01\x16\x87\x43\x92\x20\
\xd0\xe0\x40\xae\x27\x41\xe0\x66\x15\x38\x02\x0e\x83\x60\x15\x5f\
\x00\xb5\x5f\x01\x24\x41\x10\x08\x86\x40\xc2\x06\xcd\x26\x38\x12\
\x04\x20\x1a\xb1\x33\x3b\xd3\xd3\x5d\xe7\x3c\xe7\x3c\xf5\x72\xdf\
\x55\xd7\x35\xbe\xb7\xa7\xe7\xf4\x7f\xab\xea\x57\x4a\x2b\xdf\x2f\
\x3f\x2d\x9f\x6f\xf6\xd5\x80\x54\x5e\x94\x87\xf2\x61\x79\x77\xf6\
\xb7\x01\xcc\xf0\xa2\x3c\x94\x87\xf2\x50\x7e\x5d\xbe\x36\xfb\x5b\
\x01\x8e\xf9\x74\xf3\xaf\xf8\xad\xf2\xa7\xf2\x7e\x79\x67\xf6\x5f\
\x0c\x18\xe9\xd5\x09\xe0\xe3\x3f\xff\x2c\xef\x75\x18\x17\x20\xa8\
\xc7\x03\xf0\x50\x1e\xca\x1f\xca\x37\x67\x7f\x53\xc0\x25\x3d\xff\
\x2f\xfd\xf5\xf2\xdb\xf2\x41\xf9\xca\xec\xbf\x22\x50\xd3\xf7\x98\
\xfe\xa9\xf2\x6e\xf9\xab\x3c\x08\xeb\x7b\x7a\x05\x78\xfd\x47\x1e\
\x84\x90\xc6\x3c\xd4\x7d\xb5\x7c\x20\x0f\x42\x3c\xe3\x5e\xea\xe5\
\x41\x58\xd8\xa5\x2b\x80\x3c\x08\x8b\x3b\x36\x00\xf2\x20\x04\x32\
\xe3\xff\xc6\xf2\x20\x04\x31\xe7\x38\x2e\x0f\xc2\x62\x8e\x5f\x01\
\xe4\x41\x08\x62\xee\x83\x9c\x3c\x08\x53\xcd\x7f\x91\x97\x07\x61\
\x9a\xf9\x03\x50\xca\x67\xcb\x8b\xf2\x77\x79\x10\xc6\x8b\xf2\x4b\
\xf7\xe5\xf2\x8b\xf2\x7b\x79\x10\xc6\x8a\x32\x00\xa5\xc8\x83\x30\
\x5c\xa4\x01\x90\x07\x61\xb0\x58\x03\x50\x4a\x29\x5f\x28\x3f\x29\
\x7f\x96\x07\x61\x84\x78\x03\x50\x8a\x3c\x08\x83\xc4\x1c\x80\x52\
\xe4\x41\x18\x20\xee\x00\xc8\x83\xd0\x5d\xf4\x5f\x2e\x79\x10\x3a\
\x8a\x3e\x00\xa5\xc8\x83\xd0\x4d\x86\x01\x90\x07\xa1\x93\x1c\x03\
\x50\x8a\x3c\x08\x1d\xe4\x19\x80\x52\xe4\x41\x68\x2c\xd7\x00\x94\
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\xf5\x97\xe8\x4b\xf2\x20\x9c\x97\x75\x00\x4a\x91\x07\xe1\xb4\xcc\
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\x70\xb3\xd5\x7e\x59\xe4\x41\xb8\xc1\x6a\x03\x50\x8a\x3c\x08\x87\
\xad\x38\x00\xf2\x20\x1c\xb4\xe6\x00\x94\x22\x0f\xc2\x01\xeb\x0e\
\x40\x29\xf2\x20\x5c\xb1\xf6\x00\x94\x22\x0f\xc2\x05\xeb\x0f\x80\
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\xcc\x00\x94\x22\x0f\xb2\x2d\x03\xf0\x8a\x3c\xc8\x86\x0c\xc0\x9b\
\xe4\x41\x36\x63\x00\xde\x26\x0f\xb2\x11\x03\xf0\x94\x3c\xc8\x36\
\x7c\xc8\x9f\x27\x0f\xb2\x05\x03\x50\x27\x0f\xb2\x3c\x03\x70\x89\
\x3c\xc8\xe2\x0c\xc0\x35\xf2\x20\x0b\x33\x00\x47\xc8\x83\x2c\xca\
\x00\x1c\x25\x0f\xb2\x20\x03\x70\x9c\x3c\xc8\x72\x7c\x98\x6f\x23\
\x0f\xb2\x14\x03\x70\x3b\x79\x90\x65\x18\x80\x7b\xc8\x83\x2c\xc2\
\x00\xdc\x4b\x1e\x64\x01\x06\xe0\x0c\x79\x90\xe4\x0c\xc0\x59\xf2\
\x20\x89\x19\x80\xf3\xe4\x41\xd2\xf2\xa1\x6d\x43\x1e\x24\x25\x03\
\xd0\x8e\x3c\x48\x3a\x06\xa0\x25\x79\x90\x64\x0c\x40\x6b\xf2\x20\
\x89\x18\x80\x1e\xe4\x41\x92\x30\x00\xbd\xc8\x83\x24\x60\x00\xfa\
\x91\x07\x09\xcf\x87\xb3\x2f\x79\x90\xd0\x0c\x40\x7f\xf2\x20\x61\
\x19\x80\x11\xe4\x41\x82\x32\x00\xa3\xc8\x83\x04\x64\x00\x46\x92\
\x07\x09\xc6\x00\x8c\x26\x0f\x12\x88\x01\x18\x4f\x1e\x24\x0c\x1f\
\xc2\x39\xe4\x41\x42\x30\x00\xf3\xc8\x83\x4c\x67\x00\x66\x92\x07\
\x99\xcc\x00\xcc\x26\x0f\x32\x91\x01\x88\x40\x1e\x64\x12\x03\x10\
\x85\x3c\xc8\x04\x06\x20\x0e\x79\x90\xe1\x7c\xd8\x62\x91\x07\x19\
\xca\x00\xc4\x23\x0f\x32\x8c\x01\x88\x48\x1e\x64\x10\x03\x10\x95\
\x3c\xc8\x00\x06\x20\x32\x79\x90\xce\x0c\x40\x74\xf2\x20\x1d\x19\
\x80\xf8\xe4\x41\xba\xf1\xa1\xca\x41\x1e\xa4\x0b\x03\x90\x87\x3c\
\x48\x73\x06\x20\x13\x79\x90\xc6\x0c\x40\x36\xf2\x20\x0d\x19\x80\
\x8c\xe4\x41\x1a\x31\x00\x59\xc9\x83\x34\x60\x00\xf2\x92\x07\x39\
\xcd\x87\x27\x37\x79\x90\x53\x0c\x40\x7e\xf2\x20\x77\x33\x00\x2b\
\x90\x07\xb9\x93\x01\x58\x85\x3c\xc8\x1d\x0c\xc0\x4a\xe4\x41\x6e\
\x64\x00\x56\x23\x0f\x72\x03\x03\xb0\x1e\x79\x90\xc3\x7c\x48\xd6\
\x24\x0f\x72\x88\x01\x58\x97\x3c\xc8\x55\x06\x60\x65\xf2\x20\x57\
\x18\x80\xd5\xc9\x83\x5c\x60\x00\x76\x20\x0f\x52\x61\x00\x76\x21\
\x0f\xf2\x0c\x03\xb0\x0f\x79\x90\x27\x7c\x18\xf6\x22\x0f\xf2\x88\
\x01\xd8\x8f\x3c\xc8\x27\x0c\xc0\x8e\xe4\x41\x5e\x32\x00\xbb\x92\
\x07\x29\x06\x60\x6f\xf2\xe0\xf6\x0c\xc0\xee\xe4\xc1\xad\x19\x00\
\xe4\xc1\x8d\xf9\x47\xa7\x14\x79\x70\x5b\x06\x80\x57\xe4\xc1\x0d\
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\x81\xc6\xcc\xf3\x87\x41\xac\x05\x48\xac\x05\x1a\x32\xd7\x5f\x06\
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\x13\xe6\xfd\xdb\x80\xd6\x02\x24\xd6\x02\x0d\x98\xfb\x8f\x83\x5a\
\x0b\x90\xb3\x16\xa8\xdc\x12\x7f\x1d\xd8\x5a\x80\xc4\x5a\xa0\x6a\
\xcb\xfc\x79\x70\x6b\x01\x12\x6b\x81\x8a\x2d\x13\x00\x11\xd6\x02\
\xe4\xac\x05\x2a\xb5\x5c\x00\x58\x0b\x90\xb3\x16\xa8\xd2\x92\x01\
\x60\x2d\xc0\x69\xd6\x02\xd5\x59\x36\x00\x22\xac\x05\xc8\x59\x0b\
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\x80\x9c\xb5\x40\x35\xd6\x0a\x00\x6b\x01\x72\xd6\x02\x95\x58\x2f\
\x00\xac\x05\x38\xcd\x5a\xa0\x02\x6b\x06\x40\x84\xb5\x00\x39\x6b\
\x81\xe2\xd6\x0e\x00\x6b\x01\x4e\xb3\x16\x28\x6a\xfd\x00\x88\xb0\
\x16\x20\x67\x2d\x50\x50\x99\x00\xb0\x16\x20\x67\x2d\x50\x4c\xa9\
\x00\x88\xb0\x16\x20\x67\x2d\x50\x44\xc9\x00\xb0\x16\x20\x67\x2d\
\x50\x40\xd9\x00\xb0\x16\xe0\x34\x6b\x81\x95\x95\x0e\x80\x08\x6b\
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\xb5\xc0\x42\xea\x0d\x80\x08\x6b\x01\x72\xd6\x02\x0b\xa8\x3b\x00\
\xac\x05\xc8\x59\x0b\xcc\xae\xf6\x00\xb0\x16\xe0\x34\x6b\x81\x59\
\xd5\x1f\x00\x11\xd6\x02\xe4\xac\x05\x66\xd4\x46\x00\x58\x0b\x90\
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\xbe\xd6\x01\x8a\x08\x3b\x93\x7a\xa9\x79\xe7\x02\xd0\x9f\xa9\xdc\
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\x0b\xc0\x64\xee\x67\xa4\x75\x86\x22\xd2\xa3\x95\xdc\xc4\x93\xf1\
\xac\x6a\xef\xab\x10\x0a\x4c\xe7\x21\x0e\xb4\xce\x4d\x44\x7a\x31\
\x90\xcb\xe9\xcf\x8b\x4e\x0f\x3f\xdb\xa3\xed\x08\xa0\xc8\xe3\x4c\
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\x98\xcc\x6c\xeb\x6c\x44\xa4\x4a\x65\x2e\xe7\x29\xb7\x55\x14\x80\
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\x7e\xe8\x77\x01\x28\x30\x9d\x52\xa2\x13\xa0\xc4\x8c\x4c\x9d\x29\
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\xcc\x8b\xdc\xc5\x05\xec\x97\x48\x5e\x2a\x00\x11\x14\x99\x9d\xca\
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\x82\xbb\x53\x1b\xf4\x3b\xad\x53\x0d\x36\x63\xd8\x8f\x4b\x78\x84\
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\x1f\x98\x42\xff\x2a\x7a\xc0\x68\x3f\xcc\xda\x97\x3d\x95\x9a\x18\
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\xfb\x31\xac\xe5\x8b\x8c\xed\xe9\xaf\xf5\x11\xc0\x8f\x03\xc4\xec\
\x7e\x04\xa8\xfa\x11\x14\x89\xf3\x73\x4e\x77\xa5\x36\x96\xd7\x8a\
\xfe\x5b\xf7\x1b\xf0\xf5\x08\x60\xb1\xc9\x56\x17\x05\x97\x71\xef\
\x4a\x5c\x4b\x8b\x75\x10\xb9\xd5\xcc\x57\x68\x75\x5e\xcb\x95\x1c\
\xd9\xdd\x5f\xf9\x5a\x00\x6c\xce\xd6\x5a\x9e\x23\xce\xce\xf9\xe9\
\x8e\x1e\x60\x81\x75\x08\xb9\xf6\x9f\xfc\xc0\x79\x1d\x7d\x7b\xba\
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\xea\xee\xde\x40\x5f\x3b\xab\x8e\xe5\xa9\x4e\xf6\x95\xe6\x8f\x8f\
\x4c\x3b\xe3\xde\x5a\x33\xc7\x18\xf7\x48\x77\x7c\x9d\xd3\xdd\x3b\
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\xec\x3a\x80\x29\xbc\x65\xbe\xa3\x26\xd1\xd6\x30\x9d\xc1\xd6\xdd\
\x2b\x92\x7d\x45\x2e\x49\xf1\x25\x5b\x69\xb4\xdf\xf3\x77\x1e\xbf\
\xe6\x5c\xc4\xc0\x09\xfc\x20\xd5\xd7\x6d\x25\xd3\xd6\x31\x93\xe3\
\xac\xbb\x52\xc4\x4f\xfd\x98\xc8\x93\x9e\x7e\x43\xb0\x8b\xe7\xb9\
\x42\xf7\xf5\x89\xb8\x1a\xc8\x55\x5e\x7d\x24\x68\x65\x1e\x53\x33\
\xf5\x50\x71\x11\xef\x1d\xc1\x34\x7e\xc3\x4e\xf3\xdd\xbb\xa7\x56\
\x62\x01\x37\x32\xd2\xba\xab\xa2\xd2\x23\x88\x24\xeb\xf6\xe3\x3c\
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\xf5\x16\x5e\x65\x2e\xcf\xf1\x0a\xad\xd6\x9d\xe2\x4e\x05\x40\xfc\
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\x3c\x1a\xd8\x6e\xdd\x09\xf1\x51\x01\x10\x5f\x8d\xa6\x9e\x8f\x73\
\x3c\xc7\x25\xfa\xe1\x60\x0d\x0b\x79\x9d\x85\xfc\x91\xb7\x28\x59\
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\xcc\xf9\x6b\xb8\xad\x2c\x63\x29\x4b\x59\xcc\x5b\xbc\xc6\x7a\xeb\
\xe4\x92\xa5\x02\x20\x79\x33\x84\x83\x39\x98\x43\x19\xce\x48\x86\
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\x58\xb6\xb3\x13\x80\x3d\x87\x33\x38\xd1\x50\xb1\xe5\x4f\xb4\xb9\
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\x56\xf0\xbc\x6d\x1a\x9b\xed\x83\x86\xfa\xfe\xe1\x2c\x01\x9c\x3c\
\x8c\xf7\x12\x0d\x19\x5b\xfe\x44\x9b\x2b\xd7\xe4\xdf\xe5\xfe\xbb\
\xee\xc4\x5b\x8b\x16\x96\xed\x7a\x14\x1c\xd7\xf3\xfe\x63\xa8\xef\
\x1d\x4e\x01\xc0\xf6\x3f\x85\x8a\xbb\xfc\x89\xb6\x54\xee\xc9\x1f\
\x00\x7c\xdf\xc7\x2d\xd7\x5f\x83\x4f\x1c\xa7\xac\xd7\xa5\xf2\x2b\
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\x14\xff\x50\x3b\x00\x6c\xff\x53\x68\xd8\xf2\x27\xda\x52\x90\x93\
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\xfc\x01\xc0\x75\x5d\xdc\xf4\xeb\xab\xd0\xba\x61\x43\x68\x63\xd2\
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\xc8\x22\x60\xd4\x98\x31\xf8\xea\x05\xff\xc6\xd3\xfe\x22\xae\x74\
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\xf5\xba\x54\x7e\x09\xa5\x9e\x1b\xea\x7b\x87\x53\x00\x70\x19\x80\
\x44\x70\x49\x80\x68\x73\xe5\x2e\x02\x4e\x3c\xed\x74\x4c\x9d\xce\
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\x3e\x80\x01\x9f\x39\x4c\x54\x4e\x5c\x12\x20\xda\x5c\xb9\x8a\x80\
\xd9\x47\x1c\x85\x39\xc7\x1c\x5f\x86\x44\x14\xb4\x84\xd6\xeb\xf3\
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\xa4\x98\xe1\x92\x00\x11\xf5\x94\x32\x8c\xd7\xf3\x59\x73\xbe\xc4\
\xd8\x52\x1d\x00\x00\xf8\x39\x80\x4f\x04\xc7\x27\x12\xc1\x25\x01\
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\x8f\x51\x5c\x0a\x20\x8a\x1d\x2e\x09\x10\x51\xda\x30\x9e\xc8\x67\
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\x88\xc2\x65\x28\xd5\x99\xd0\x7a\x8e\x74\x8e\x81\xaa\x98\x02\x20\
\x67\x66\xda\x50\xbc\x2b\xc0\x97\xce\x42\x54\x49\xb8\x24\x40\x14\
\x8e\xb4\x61\x5c\xd6\x90\x35\xd7\x48\xe7\x18\xa8\x8a\x29\x00\x00\
\x20\x67\x66\x9e\x05\x70\xb5\x74\x0e\xa2\x4a\xc3\x25\x01\xa2\x60\
\xa5\x0d\xe3\xef\x33\xea\xeb\xae\x95\xce\x31\x18\x15\x55\x00\x94\
\x7c\x1b\xc0\x02\xe9\x10\x44\x95\x86\x4b\x02\x44\xc1\x48\x68\xdd\
\x9a\xd4\xfa\x60\xe9\x1c\x83\x55\x71\x05\x40\xce\xcc\x74\x00\x38\
\x0d\x40\xab\x74\x16\xa2\x4a\xc4\x25\x01\xa2\xf2\x51\x00\xd2\x86\
\x71\x72\x43\xd6\x5c\x27\x9d\x65\xb0\x2a\xae\x00\x00\x80\x9c\x99\
\x59\x0c\xe0\x32\xe9\x1c\x44\x95\xaa\x6b\x49\xa0\x7e\x22\x8b\x00\
\xa2\xe1\xa8\x49\x24\xee\xcd\x67\xcd\x47\xa4\x73\x0c\x45\x45\x16\
\x00\x00\x90\x33\x33\xbf\x01\xf0\xa8\x74\x0e\xa2\x4a\x95\x4e\xa5\
\xf1\xa3\x5f\x5d\x8b\x43\x66\x1f\x0e\xa5\x94\x74\x1c\xa2\x8a\x93\
\xd4\xfa\xa3\x99\xf5\x75\xa7\x48\xe7\x18\xaa\x8a\x2d\x00\x4a\xce\
\x02\xb0\x52\x3a\x04\x51\x25\x3b\xfd\xab\xe7\xe2\xdf\x2e\xbf\x02\
\xa9\x34\xf7\x05\x10\x0d\x94\x56\xca\x4b\x19\xc6\x21\xd2\x39\x86\
\xa3\xa2\x0b\x80\x9c\x99\xf9\x08\xc0\x57\xa4\x73\x10\x55\xba\x86\
\x59\xbb\xe3\x17\xbf\xb9\x19\xf5\xdc\x17\x40\x34\x20\x35\x86\x71\
\x65\x3e\x6b\x2e\x96\xce\x31\x1c\x15\x5d\x00\x00\x40\xce\xcc\x3c\
\x0e\xe0\x3a\xe9\x1c\x44\x95\x6e\xe4\xc8\x6d\xf1\xa3\xab\xb8\x24\
\x40\xd4\x9f\xb4\x61\x2c\x98\x51\x5f\xf7\x43\xe9\x1c\xc3\x55\xf1\
\x05\x40\xc9\xff\x03\xf0\xa6\x74\x08\xa2\x6a\xc0\x25\x01\xa2\xad\
\x33\x94\x6a\xaf\xc4\x5b\xfe\x7a\x53\x15\x05\x40\xe9\x94\xc0\xd3\
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\xb7\x48\xe7\x20\xaa\x26\x5c\x12\x20\x02\xd2\x86\xb1\x64\x66\x7d\
\xdd\xbf\x4a\xe7\x28\xa7\xaa\x2a\x00\x4a\xbe\x09\xe0\x55\xe9\x10\
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\x93\xce\x11\x84\xaa\x2c\x00\x00\x20\x67\x66\x9e\x01\xf0\x2d\xe9\
\x1c\x44\xd5\x88\x4b\x02\x14\x07\x35\x89\xc4\x9f\x67\xd4\xd7\x55\
\xed\x23\xe8\xab\xb6\x00\x00\x80\x9c\x99\xf9\x25\x80\xfb\xa4\x73\
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\x00\xe4\xcc\xcc\x3a\x00\xc7\x03\xa8\xba\x0d\x1c\x44\x51\xc1\x25\
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\xba\xc9\x99\x99\x8b\x01\xdc\x22\x9d\x83\x28\x6e\xb8\x24\x40\x41\
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\x88\x28\x34\x29\xc3\x58\x96\x2a\x7e\xf2\xe7\x21\x3f\xc3\xc0\x02\
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\xd2\xb7\x7c\xd8\x01\x28\xa3\x9c\x99\xb9\x18\xc0\xf7\xa4\x73\x10\
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\xee\x04\x70\x18\x80\x35\xd2\x59\x88\x88\x2a\x95\x52\xca\xaf\x4d\
\x24\x2e\x9e\x59\x5f\x77\x9e\x74\x96\x6a\xc4\x02\x20\x20\x39\x33\
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\xff\x9c\x51\x5f\xf7\x73\xe9\x2c\x14\x1e\x2e\x01\xc4\x4c\xce\xcc\
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\xff\xc7\xda\x44\x62\x34\x27\xff\xf8\x61\x07\x20\xc6\x2c\xdb\x31\
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\xb5\x5e\x95\x32\x8c\xb3\xf3\x59\xf3\x41\xe9\x2c\x24\x8b\x05\x00\
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\xe2\xa3\x74\x84\xef\xaf\x66\xd4\xd7\x7d\x5b\x3a\x0b\x45\x03\x0b\
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\xe9\x48\xe7\xa1\xe8\x60\x01\x40\xbd\xb2\x6c\x67\x3b\x00\x97\x03\
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\xf5\x84\xd6\x67\xe4\xb3\xe6\x12\xe9\x3c\x14\x3d\x2c\x00\xa8\x4f\
\x96\xed\xd4\xa3\xd8\x0d\x38\x07\x40\x4a\x38\x0e\x95\x19\x0b\x80\
\xea\x53\x9a\xf8\x17\x26\xb4\xfe\x72\x3e\x6b\xce\x97\xce\x43\xd1\
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\x96\x5a\x96\xf9\xf4\x3c\x39\x54\x4f\xf6\xf4\xab\x34\x53\x73\xc8\
\x9c\xca\x79\x2a\xa7\x14\x4d\xcd\x11\x41\x40\x1c\x51\x51\x10\xc4\
\x81\x79\xbc\x4c\xf7\xfc\xfe\xb8\x5e\xb9\xdc\xf1\xec\xb3\xd7\xda\
\xdf\xb5\xf6\xfe\xbc\xd6\x1f\xe2\xbd\xf7\xec\xf3\x5d\xeb\xec\xef\
\xf7\xac\x3d\xd7\x20\xf9\x53\x62\x14\x87\xb0\x23\xdb\xd2\x8d\x9e\
\x7c\xca\x34\x26\xf3\x08\x8f\x31\xdf\x3a\x30\x11\xf1\x6b\x7d\x7e\
\xc6\x0c\xca\x2d\xb4\xc5\x5c\xc6\x20\xeb\xf0\x44\xc4\x97\x1a\xbe\
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\xf3\xcf\x36\x93\xbf\xa1\x3d\x42\x77\xeb\x50\x45\xc4\xad\x81\x4c\
\xa9\x28\xfd\xcb\x94\x79\x81\x0d\xac\xc3\x15\x11\x77\xfa\xf2\x7e\
\xc5\xe9\x5f\xa6\xcc\x04\x7a\x5b\x87\x2c\x22\x6e\x74\xe4\xc9\x44\
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\x59\x80\x48\x4e\xf4\x67\x71\x55\x05\x40\xb3\x00\x91\x1c\xb8\xbc\
\xca\xf4\xd7\x2c\x40\x24\x7a\xdd\xda\x39\xf2\xaf\x59\x80\x48\x8e\
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\xa8\x04\x88\x04\x2a\x9b\x02\xa0\x12\x20\x12\xa4\xac\x0a\x80\x4a\
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\xcb\xf1\x9c\xc4\x46\xd6\x61\x14\x8a\x4a\x80\x19\x15\x80\x35\xfa\
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\xbe\x59\xc0\x51\x2c\xa9\xa8\x67\x73\xd9\xdf\x3a\xd4\x7c\xeb\xcc\
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\x0c\xe0\x1a\x58\xb7\xea\x18\xc5\xf3\xd5\xbd\x34\x9b\xa1\xb8\x80\
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\xec\x4c\x5d\x35\x2f\xcc\x62\x13\xe0\x28\xae\xc8\x5d\xcd\x15\xdf\
\x7c\xa4\x3f\x5c\xc7\xce\xd6\x1d\xf3\xa2\x2f\x33\x78\xb9\x9a\x17\
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\x1e\xbd\xe0\x60\x19\xda\xf5\x97\xd4\xc2\x1c\xdc\x49\xa2\x95\x19\
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\x04\x4d\xfe\xab\xf1\x84\x75\x00\xa9\xf5\xa1\x57\x4b\x05\xe0\x10\
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\x5b\xd9\xba\x5f\xc2\xe5\x6c\xc3\xa5\x39\x38\x7e\x1d\x8a\xf8\xf7\
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\xa3\x13\x27\x58\x07\x10\x1c\xa5\x7f\x65\x6a\xb8\x96\x7d\xac\x83\
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\xff\x65\x1d\x82\x37\xab\xb8\xbe\xf5\x5f\xe6\xad\x00\xc0\x77\xad\
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\x36\xac\x88\x05\x01\x91\x28\x4d\x40\x50\x10\x11\x04\xe9\x88\x06\
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\x33\xfc\x49\xcc\x0c\xe3\xa5\x78\x5d\x63\x30\x2a\x05\x00\x6e\x2d\
\x57\x02\xae\xe3\x09\xed\xef\x2f\x31\x34\x28\xa0\x53\xdf\x04\x24\
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\xfe\xfb\x58\x4b\x8a\x9d\xc6\x94\x10\xaf\x87\xe1\x49\xd9\x8e\xb6\
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\x84\xab\x1a\x4f\xd3\xd3\x3a\x44\x69\x18\x11\x09\x57\x1d\xc6\xd3\
\xc1\x3a\xc4\x77\x54\x00\x44\xc2\xd7\x8c\xf1\x34\xb1\x0e\x01\x2a\
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\x62\x67\x1d\x2d\xad\x23\xb8\xb4\x8d\x46\x94\x94\xbd\x43\x23\x00\
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\xf8\x9a\xc0\xc5\x34\x62\x7b\xc5\x3b\x35\x02\x10\xc9\xd5\x71\x31\
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\x00\xa8\xb2\x00\x68\x47\x20\x91\xec\xea\xb1\x9e\x86\xd6\x21\x3c\
\x69\x5d\xfe\x9a\x80\xdf\xd3\x08\x40\x24\xbb\x4b\x63\xde\xfd\x57\
\x57\xde\xfd\x55\x00\x44\x72\x71\xad\x75\x00\x8f\xde\xad\xea\x17\
\x2a\x00\x22\xd9\x1c\xc7\x89\xd6\x11\x3c\x9a\x56\xd5\x2f\x54\x00\
\x44\xb2\xb9\xc1\x3a\x80\x67\x55\x16\x00\xad\x04\x14\xc9\xac\x3e\
\xeb\x69\x60\x1d\xc2\x93\x35\x55\x1f\xc4\xa4\x11\x80\x48\x66\x97\
\xc7\xbc\xfb\xc3\xd4\xaa\x7f\xa5\x02\x20\x92\x49\x1e\xd7\x5b\x47\
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\x2c\xa5\xba\x75\x08\x8f\x76\xd2\x94\x9d\x55\xff\x5a\x23\x00\x91\
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\xff\xac\x0b\x00\x1a\x01\x88\x54\xa6\x23\x8b\xc9\xb7\x0e\xe1\x83\
\xee\x95\x5f\x0e\xa4\x94\x46\x00\x22\x07\xba\x2b\x11\xdd\x7f\x1d\
\xf3\xb2\x3d\x44\x05\x40\xa4\xa2\x63\x63\x7e\x0a\xf0\xef\xbd\x48\
\x49\xb6\x87\xa8\x00\x88\x54\x34\x2a\x21\xfd\xe2\xa5\xec\x0f\xd1\
\x3a\x00\x91\xf2\xfa\x64\xde\x79\x36\x36\xbe\xe2\x07\x14\x65\x7b\
\x50\x32\x2a\x9d\x88\x5f\x6a\xf2\x90\x75\x04\x9f\xbc\x98\xbd\xfb\
\xab\x00\x88\x94\x77\x0b\x47\x5a\x47\xf0\xc9\x8b\xb9\x3c\x48\x8b\
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\x0d\xfa\xa3\x28\x55\xee\xe1\xf6\xcb\x9a\x53\x36\xf0\x87\xb6\xe7\
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\x5e\xb7\xa7\x39\xe5\xb4\x5e\x23\x12\x2f\xd5\x34\xc7\x4b\x58\x4e\
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\xa7\x11\x6d\x4f\x46\xab\x1c\xf3\x6d\x4c\x78\x44\xe6\x05\x8e\x77\
\xb4\x39\xd5\xeb\xe4\xf6\x0e\xf8\x2d\xc7\xc3\xe5\xb4\x5f\x73\x12\
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\xba\x39\x16\xb5\xff\x0f\xeb\xe4\xc3\x6e\x5f\x31\x0e\xc6\x4f\x12\
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\xd7\xab\x7c\x4e\x39\x3d\x1f\xf8\xc2\xe5\xf7\x1e\xe0\x60\x6c\x4c\
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\x51\xad\x1e\x23\xa9\x8f\x8d\xbd\xfa\xa6\xf3\x58\xf6\xf1\x7a\x20\
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\x35\xcf\x3e\xba\xd3\xf9\xb9\xbf\x39\xfe\x3a\x81\x2a\x37\x1b\xae\
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\xc1\x28\x05\x7c\xf6\x2d\x87\xe1\x2f\x5e\x3e\x5f\x7a\xab\x83\x00\
\x24\xfb\x12\x49\x39\x00\x78\x83\xe4\xe2\x77\xbd\xe5\x05\xf8\xa7\
\xbf\x79\xa5\xab\xb5\x10\x11\x51\x62\xbe\xf1\xee\x25\x78\xf1\x92\
\xe9\xd2\xdb\x9c\xeb\x62\x2d\x21\x24\x19\x00\x28\xa5\xda\x00\xbc\
\xca\xf6\xfa\xe9\x53\x5b\xf1\xd5\x4f\x9f\xe7\x70\x45\x44\x44\x94\
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\xcf\x9b\x3d\xcd\xe5\x3a\x88\x88\x28\x07\xe6\x4d\x6f\x96\x5c\xce\
\x00\xc0\x23\xeb\xaf\xf1\x73\x67\x4f\x71\xb9\x0e\x22\x22\xca\x81\
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\xbc\xa3\x2c\xba\xdc\xd5\x3a\x7c\x4a\x35\x00\xe8\xb4\xbd\xf0\x99\
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\x02\x78\x5b\xe8\xb5\x10\x51\xb4\xbe\xa8\xb5\xfe\xa7\xd0\x8b\x20\
\x3f\x98\x01\x68\x10\xbb\xba\x77\xfd\x19\x00\x46\xf6\x44\xb4\xb7\
\x3a\x76\x9e\xf5\xe7\xcb\xbf\x81\x30\x03\xd0\x80\x94\x52\xef\x04\
\xf0\x4d\x00\x93\x43\xaf\x85\x88\x82\xdb\x0a\xe0\x7c\x56\xfb\x37\
\x1e\x06\x00\x0d\x4a\x29\xb5\x04\xc0\x55\x00\x8e\x0b\xbd\x16\x22\
\x0a\xe6\x16\x00\xef\xd0\x5a\x77\x86\x5e\x08\xf9\xc7\x2d\x80\x06\
\xa5\xb5\x7e\x0a\xc0\xa9\x00\xbe\x1d\x7a\x2d\x44\xe4\x5d\x1d\xc0\
\xbf\x02\x38\x93\x2f\xff\xc6\xc5\x0c\x00\x41\x29\xf5\x36\xec\x0c\
\x04\xa6\x84\x5e\x0b\x11\x65\x6e\x0b\x80\x77\x6a\xad\x7f\x17\x7a\
\x21\x14\x16\x33\x00\x04\xad\xf5\x15\x00\x8e\x07\xf0\x03\x00\xb5\
\xc0\xcb\x21\xa2\x6c\x8c\x02\xf8\x1a\x80\xe3\xf8\xf2\x27\x80\x19\
\x00\xda\x8b\x52\xea\x70\x00\xff\x02\xe0\x7c\x64\x30\x47\x80\x88\
\xbc\x1b\x05\xf0\x2d\x00\x97\x30\xdd\x4f\xe3\x31\x00\xa0\x7d\x62\
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\xb5\x00\xce\x00\xb3\x03\x44\x3e\x0d\x03\xb8\x19\x3b\x5f\xf8\xbf\
\xd4\x5a\xaf\x0d\xbc\x1e\x4a\x10\x03\x00\x12\x53\xea\xff\x8f\x91\
\x87\x01\x72\xa0\x90\x04\x14\x4b\x22\xb1\x61\x7c\x31\x06\x06\x06\
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\x51\x35\x7d\x13\xe0\x02\xdc\xe9\xd2\x4d\x80\x76\xe1\x66\x14\x2c\
\xc5\x61\xc9\xc2\x19\x46\x6b\xdb\xc5\x4a\x11\xa6\x6a\xfa\x56\xb8\
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\x9a\xa4\xb2\x5f\xd8\x49\x48\xc2\xcd\x05\x8e\x00\x8e\xc7\xfd\x19\
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\x8b\x7f\x03\xee\x1e\xe8\x74\xbb\xa0\x65\x3d\x45\x71\x96\x5a\xe6\
\x0e\x31\xc7\xb9\x5e\x36\x69\xc9\x61\xaa\xa6\xe7\x01\xa3\x80\x73\
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\xf2\x81\x40\x76\x07\x14\x75\xf7\xda\x3f\xed\x9f\x5e\x78\xe3\x03\
\x92\x19\x76\x08\x56\x88\x02\x9b\x89\xb5\x4c\xc3\xb2\x4c\xa3\x04\
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\xbf\xab\xcf\x75\x57\x5d\x1d\x6b\x1e\xbe\x93\xba\xf9\x99\xb6\x1d\
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\x1c\xba\x1f\xb1\xee\xfe\x1e\xb9\x50\xf5\x96\x41\x8d\x39\xd5\xd7\
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\x2a\x27\xbc\xe8\xeb\x3d\xa4\xf0\x24\xad\x04\x95\xcf\x3f\xe9\x5b\
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\x07\x1a\x7a\x7f\xb4\x1c\x04\x57\x41\x36\x0d\x69\x00\x5c\x87\x1c\
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\x7d\x98\x50\x4d\x4f\x6e\x1e\xd9\xbd\xfb\xb2\xed\xcb\xe9\x42\x75\
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\xef\x48\xfe\x89\x8e\xbc\xdd\x24\x26\xe0\xeb\xd0\x89\x7c\x93\x97\
\xfe\xff\x5a\xba\x9c\xd0\x47\x33\x85\xe9\x69\x43\x0f\x12\xa6\x95\
\xa6\x24\x80\x19\x76\x07\xe1\x06\x44\x4e\xd6\x9f\xa0\x1f\xeb\x13\
\x4d\x16\xf0\x9c\xa2\x6a\x21\x13\xb4\x45\x20\x9d\x66\x1d\xf4\xe8\
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\xd7\x6e\xe0\xb1\x17\xdf\x11\xaa\x59\x9d\xfc\x33\xc6\xe3\x2d\xae\
\xa9\x7e\x95\x24\x5d\xc8\x3f\xfd\x3c\xd3\xff\x8f\x97\x2e\x5f\xc9\
\x9b\x93\xc5\x2d\x12\x1e\x7f\xe4\xa1\xe9\xd6\xae\xd7\x0c\xe4\x98\
\xdc\x40\x0c\x1b\x00\x45\xd5\x7a\x02\x77\x0b\x88\xa5\x21\xb4\x01\
\x16\x2a\xaa\x76\x92\x45\xd7\xab\x97\x60\xc0\xff\x3b\xb0\xd4\xee\
\x38\x9c\x4c\xdf\xfd\x7a\xd0\x69\xa7\x96\xc1\x22\x78\xf2\xd5\x0f\
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\xe1\x64\x1f\xd0\xcf\xf4\xeb\x3c\xf2\x42\x48\x58\xce\x4a\xd3\x26\
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\x18\x45\x92\x0a\xd9\xfb\xa9\xe4\x8f\x39\xd3\xf4\xeb\x2c\x5f\xb9\
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\xaa\x16\x51\x54\xcd\x09\xe7\xb6\xa4\xe3\xac\x87\xc3\x07\xf4\xa6\
\xa4\x95\xd8\x14\x91\x37\x27\x4f\x17\xd6\x53\xbd\x36\xb2\x7b\x1e\
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\xff\x16\x28\xaa\x76\x2d\xd0\x5f\x60\x2c\x8d\xa1\x3d\x10\x51\x54\
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\xfc\x4d\xa6\xdc\x4f\xad\x9a\xef\x26\x5c\xd3\x64\xbe\x09\x06\xfc\
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\xff\xab\x48\x34\x7e\x2c\xf0\x01\xc6\xdb\x55\x4a\x04\x61\xb4\x1a\
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\x08\x4d\x4b\xec\x7c\xfb\xa5\x04\xec\x63\x8d\x7e\x2d\x42\xff\x42\
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\x08\xb3\xd1\x6a\x55\x33\xf9\x03\xdc\x24\x93\xbf\x10\xa2\x91\x79\
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\xdb\x41\xd2\xe3\x22\x44\x81\x3c\x3b\xcd\x39\x77\x55\xec\x25\xe0\
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\xec\xcd\x9b\x62\x72\xfe\xc6\x35\xdf\xe9\x8d\x29\x77\xc7\xe4\x6c\
\xd7\x7d\xbb\x68\x9e\xa6\xff\xe3\x56\x9d\x79\xe9\x9f\xac\xa7\x00\
\x07\xc4\x2d\x00\xc0\x53\xd1\x68\x54\xc7\x9f\x78\x8a\xf5\x8c\x84\
\xf5\xfa\x53\x77\x69\xdd\xaa\xaf\xad\x67\x00\x07\x44\x00\x00\x1e\
\x3b\x73\xd4\x68\xeb\x09\x09\xab\xb8\xa8\x40\x53\xef\xbd\xc6\x7a\
\x06\x70\x40\x04\x00\xe0\xb1\xe3\x7a\xf5\x57\xb3\x16\xad\xac\x67\
\x24\xac\x45\x1f\xbd\xa9\xe5\x8b\x3f\xb2\x9e\x01\xec\x17\x01\x00\
\x78\x2c\x1a\x8d\xea\x92\x2b\xc7\x59\xcf\x48\x68\x33\x9e\xbc\xd3\
\x7a\x02\xb0\x5f\x04\x00\xe0\xb9\x91\xe7\x5d\xa4\x06\x0d\x1b\x5b\
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\xab\x59\x0b\xeb\x59\x00\xf6\x40\x00\x38\xa0\x56\xed\x3a\x1a\x3e\
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\xd2\xc2\x9f\xfb\x07\x0f\x6b\xdb\x41\xf7\x3f\x3a\x55\x93\xa6\xbc\
\xac\xda\x75\xea\x86\xb1\xad\xca\x3e\xfc\xf7\x6c\xeb\x09\x80\x13\
\x3e\x9b\xff\x91\x0a\x0a\xf2\xad\x67\x00\xde\x72\xf9\xd5\x72\xaf\
\xee\xfa\xe9\x26\x69\x80\xa4\xf6\xed\x3b\x76\xee\xda\xb9\xcb\x31\
\x9d\x5b\xb4\x3a\x44\x7d\xfa\x9f\xa8\x8e\x47\x76\x51\x34\xea\x62\
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\x8f\xde\x98\xfb\xf9\x58\x49\xf7\xda\xce\xa9\xbc\xfc\xfc\x3c\xe5\
\xf1\x09\x7f\xc0\x4f\x36\x6f\xdc\x40\x00\x00\x46\xe2\xeb\xaf\xcf\
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\x9b\x34\xd5\x59\xe7\x5c\x60\x3d\x03\x30\xd5\xe9\xa8\x6e\xea\x77\
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\x5b\xcf\x00\x4c\xa4\xa7\x67\xe8\xde\xbf\x3d\xc9\x3b\x62\x00\x63\
\x04\x80\x81\xea\x35\x6a\x6a\xea\x4b\xef\xaa\x45\x2b\x5e\x00\x05\
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\xc2\x6a\x9c\xd5\x4c\x8f\x4d\x7d\x45\x1f\xbe\x3f\x5b\xd3\x5f\x98\
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\xfa\x58\x2e\x4d\xc2\x29\xae\x04\xc0\x8a\xa0\x0f\xbc\xff\xae\x09\
\xca\xcd\xcd\x09\xfa\x58\x00\x1e\xb8\xff\x2f\x7f\x8c\xc5\xef\x8f\
\xef\x82\x3e\x10\xa8\x0a\x57\x02\x60\x59\xd0\x07\xae\x5c\xf1\xad\
\xc6\x5e\x76\x9e\x0a\x0b\x02\x7d\x79\x01\x80\x04\xf7\xfc\xb4\x27\
\xf4\xe4\x63\x7f\x8d\xc5\xd1\x81\xff\x9e\x03\xaa\xc2\x95\x00\x58\
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\x41\x1f\x0d\x20\xc1\x64\x6f\xd9\xac\x5b\xae\xbf\x4a\xbf\xbb\xfa\
\x22\x95\x95\xc5\xe4\x56\xfd\xe2\x58\x1c\x0a\x54\x56\xc4\x7a\xc0\
\x1e\xbe\x94\xd4\x21\x56\x87\x77\xea\xdc\x55\x5d\xba\xf7\x54\xfd\
\x86\x8d\x94\x9c\x94\x1c\xab\x87\x01\x10\x67\xb2\xb3\x37\xeb\xdb\
\xaf\x97\x6a\xde\x9c\x77\x95\x9f\x9f\x17\xcb\x87\x3a\x42\xd2\x92\
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\xdf\x26\x9d\x65\xa2\x82\x7a\x09\xe0\x3b\xe0\xe0\x5f\x11\x7d\xc5\
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\x80\x6d\xa5\xd0\xdc\xbd\xe6\x2b\x8e\xe3\x18\xc5\x7c\x3e\x90\x5b\
\x33\x06\xae\x00\xd8\x56\xe6\x62\x00\x1f\x94\xce\x11\x46\x3d\x85\
\x55\x78\xb2\xfb\x2a\x64\x4b\xdd\xd2\x51\x88\xa8\x8c\x72\x4e\x1e\
\xf7\xf4\x5c\x83\x57\x8b\x81\x5e\xb4\xee\x5b\xf9\x5c\xae\x63\xdb\
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\x44\x54\x01\x45\xb7\x84\xfb\x7b\xfe\x15\x2b\xf3\x77\x4b\x47\x09\
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\xd8\x56\xe6\x1d\x00\x2e\x96\xce\x11\x16\x8e\x97\xc3\x5f\x77\xfe\
\x13\x36\xf5\xff\x4e\x3a\x0a\x11\xf9\xc0\xc6\xdc\x1a\xdc\xbd\xe7\
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\x01\xd0\x3e\x4d\x66\x13\xfe\xbe\xf1\x2e\xd4\x69\xb3\xa5\xa3\x84\
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\xbe\x1f\x70\x87\xc0\x51\x38\x65\x78\x3e\xc0\x94\x0a\x80\x6d\x65\
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\x88\x88\x02\xa7\xbf\xd4\x8f\x65\xb9\xff\x94\x8e\xe1\x5b\x85\x7c\
\xfe\x98\xee\xae\xce\x29\xad\xbd\x9b\xea\x0c\xc0\x05\x00\x66\x4c\
\xf1\x18\xa1\xb5\xd6\xfa\x89\x74\x04\x22\xa2\xc0\x7a\xae\xff\x5e\
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\x54\x7e\x7e\x1d\xfc\x01\x60\x5b\x3f\x17\x87\xd5\x82\xde\x92\x25\
\x1d\xc1\x17\x1c\xc7\xd1\xbb\xbb\x3a\x63\xc0\x81\x19\x80\xb9\x00\
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\xef\xfb\xfa\xe0\x02\xc0\x75\x00\x00\x92\x7c\x28\x10\x55\xc0\x0b\
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\x8c\x44\xac\x59\xf3\x17\xf9\x6a\xf1\x84\xaf\x0a\xc0\xa0\x8f\x03\
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"
qt_version = [int(v) for v in QtCore.qVersion().split('.')]
if qt_version < [5, 8, 0]:
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else:
rcc_version = 2
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def qInitResources():
QtCore.qRegisterResourceData(rcc_version, qt_resource_struct, qt_resource_name, qt_resource_data)
def qCleanupResources():
QtCore.qUnregisterResourceData(rcc_version, qt_resource_struct, qt_resource_name, qt_resource_data)
qInitResources()
| [
"jkjh82@naver.com"
] | jkjh82@naver.com |
c563ed15ee01d2801876c5409a3057ce4e6d8304 | 9a157c032515e1fcc432a9335a9bea508bb73daa | /flask_service/src/service/utils/flask_utils.py | 98c0f4f8538e8476368bd1c7f160c12d951ec89d | [] | no_license | firbath/thinking_in_flask | 4dca7d4788539adb8dbd2c21e139f8502044b263 | 1f504a026a4eef4ab08c0afdd252959ca387a9ca | refs/heads/master | 2023-03-10T23:54:54.233774 | 2023-02-16T13:06:51 | 2023-02-16T13:06:51 | 159,033,983 | 0 | 0 | null | 2022-12-08T09:30:38 | 2018-11-25T13:23:30 | Python | UTF-8 | Python | false | false | 5,959 | py | # -*- coding:utf-8 -*-
"""
File: flask_utils.py
Author: YuFangHui
Date: 2019-05-06
Description:
"""
from datetime import date, time
from datetime import datetime as p_datetime # 有时候会返回datatime类型
from functools import wraps
from flask import current_app
from flask import jsonify
from flask import request
from flask_restful import Resource
from sqlalchemy import DateTime, Numeric, String, Date, Time # 有时又是DateTime
from service.utils import jwt_utils
from y_utils import time_utils
def show_all_route(app):
print('~~~~~show_all_route~~~~~')
if not app:
print('no app')
print('~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~')
return
if not app.view_functions:
print('no app.view_functions')
else:
for key, func in app.view_functions.items():
print(key, func)
print('~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~')
if not app.url_map:
print('no app.url_map')
else:
print(app.url_map)
print('~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~')
def res_s(msg='request success', action=None, data=None):
return res(True, msg, action, data)
def res_f(msg='request failed', action=None, data=None):
return res(False, msg, action, data)
def res(success=True, msg='si_response', action=None, data=None):
return jsonify({
'success': success,
'time': time_utils.time2str(),
'msg': msg,
'action': action,
'data': data
})
def base_token_check(func, permission_check):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
"""
functools.wraps 则可以将原函数对象的指定属性复制给包装函数对象, 默认有 __module__、__name__、__doc__,或者通过参数选择
"""
token = request.headers.get("access-token")
rst = jwt_utils.token_decode(token)
if rst.get('code') == 0:
# 用户鉴权
payload = rst.get('data')
if permission_check(payload):
return func(*args, **kwargs)
else:
return res_f(msg='permission denied', action='permission_error')
elif rst.get('code') == 1:
current_app.app_logger.error('token_required:{}'.format(rst.get('data')))
return res_f(msg='token is invalid:{}'.format(rst.get('data')), action='token_error')
else:
return res_f(msg='token is invalid', action='token_error')
return wrapper
def get_user():
token = request.headers.get("access-token")
rst = jwt_utils.token_decode(token)
if rst.get('code') == 0:
payload = rst.get('data')
if payload:
return {
'user_name': payload.get('user_name'),
'nick_name': payload.get('nick_name'),
'role': payload.get('role'),
'login_time': payload.get('login_time')
}
return None
def model_to_dict(model):
m_dict = dict()
for col in model.__table__.columns:
if isinstance(col.type, DateTime):
value = time_utils.time2str(getattr(model, col.name))
elif isinstance(col.type, Numeric):
value = float(getattr(model, col.name))
else:
value = getattr(model, col.name)
# yield (col.name, value)
m_dict[col.name] = value
return m_dict
def fill_model_by_dict(model, m_dict):
for col in model.__table__.columns:
value = m_dict.get(col.name)
if not value:
continue
if isinstance(col.type, DateTime):
value = time_utils.str2time(value)
elif isinstance(col.type, Numeric):
value = float(value)
setattr(model, col.name, value)
return model
def filter_str_by_dict(model, m_dict, filters, match=False):
for col in model.__table__.columns:
value = m_dict.get(col.name)
if value and isinstance(col.type, String):
if match:
filters += (col == value.strip(),)
else:
filters += (col.contains(value.strip()),)
# filters += (AccountInfo.id > 1,)
return filters
# 当结果为result对象列表时，result有key()方法
def result_to_dict(results):
res = [dict(zip(r.keys(), r)) for r in results]
# 这里r为一个字典，对象传递直接改变字典属性
for r in res:
find_datetime(r)
return res
def find_datetime(value):
for v in value:
if isinstance(value[v], p_datetime):
value[v] = convert_datetime(value[v]) # 这里原理类似，修改的字典对象，不用返回即可修改
def convert_datetime(value):
if value:
if isinstance(value, (p_datetime, DateTime)):
return time_utils.time2str(value)
elif isinstance(value, (date, Date)):
# return value.strftime("%Y-%m-%d")
return time_utils.time2str(value)
elif isinstance(value, (Time, time)):
# return value.strftime("%H:%M:%S")
return time_utils.time2str(value)
else:
return ""
class FlaskResource(Resource):
f_permission = ''
def __init__(self):
# 通过method_decorators管理注解,实现对所用方法的权限约束
# 通过token实现user-role-permission权限管理
# si_permission为空,无须校验,不添加权限注解
if self.__class__.f_permission and self.__class__.token_check not in self.__class__.method_decorators:
self.__class__.method_decorators = self.__class__.method_decorators + [self.__class__.token_check]
print(self.__class__.method_decorators)
@classmethod
def permission_check(cls, payload):
print('Resource permission_check', cls.__name__)
print('payload', payload)
return False
@classmethod
def token_check(cls, func):
# print cls.__name__, cls.method_decorators
return base_token_check(func=func, permission_check=cls.permission_check)
| [
"firbath@163.com"
] | firbath@163.com |
79e8b3e2b66f9a620f64b0138c328ca18b482edf | bcafc058770172fe3a150488421241162709fabc | /wibo1/contacts/migrations/0002_auto__add_field_contact_department.py | 0528106d5b84e7ea0a7734661e7794283317099a | [
"MIT"
] | permissive | connorbolick/wiboserver | 2c1b10a12edf6bc2e95d8dfd4268a924bb654d1c | a00b8d9517c841d9f77827ef9479fa347543b482 | refs/heads/master | 2021-01-19T12:11:49.691914 | 2016-09-23T18:15:24 | 2016-09-23T18:15:24 | 69,049,714 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 2,727 | py | # -*- coding: utf-8 -*-
import datetime
from south.db import db
from south.v2 import SchemaMigration
from django.db import models
class Migration(SchemaMigration):
def forwards(self, orm):
# Adding field 'Contact.department'
db.add_column('contacts_contact', 'department',
self.gf('django.db.models.fields.CharField')(default='Add Department!!!', max_length=255),
keep_default=False)
def backwards(self, orm):
# Deleting field 'Contact.department'
db.delete_column('contacts_contact', 'department')
models = {
'contacts.address': {
'Meta': {'object_name': 'Address'},
'city': ('django.db.models.fields.CharField', [], {'max_length': '20'}),
'contact': ('django.db.models.fields.related.ForeignKey', [], {'to': "orm['contacts.Contact']"}),
'country': ('django.db.models.fields.CharField', [], {'max_length': '255', 'null': 'True', 'blank': 'True'}),
'id': ('django.db.models.fields.AutoField', [], {'primary_key': 'True'}),
'postal_code': ('django.db.models.fields.CharField', [], {'max_length': '20'}),
'state': ('django.db.models.fields.CharField', [], {'max_length': '255'}),
'street_address': ('django.db.models.fields.CharField', [], {'max_length': '255'})
},
'contacts.contact': {
'Meta': {'object_name': 'Contact'},
'company': ('django.db.models.fields.CharField', [], {'max_length': '255'}),
'default_price_level': ('django.db.models.fields.CharField', [], {'max_length': '3'}),
'department': ('django.db.models.fields.CharField', [], {'max_length': '255'}),
'email': ('django.db.models.fields.EmailField', [], {'max_length': '254'}),
'first_name': ('django.db.models.fields.CharField', [], {'max_length': '30'}),
'id': ('django.db.models.fields.AutoField', [], {'primary_key': 'True'}),
'last_name': ('django.db.models.fields.CharField', [], {'max_length': '30'}),
'student_id': ('django.db.models.fields.CharField', [], {'max_length': '10', 'null': 'True', 'blank': 'True'})
},
'contacts.telephone': {
'Meta': {'object_name': 'Telephone'},
'contact': ('django.db.models.fields.related.ForeignKey', [], {'to': "orm['contacts.Contact']"}),
'id': ('django.db.models.fields.AutoField', [], {'primary_key': 'True'}),
'phone_number': ('django.db.models.fields.CharField', [], {'max_length': '24'}),
'phone_type': ('django.db.models.fields.CharField', [], {'max_length': '4'})
}
}
complete_apps = ['contacts'] | [
"connor.bolick@gmail.com"
] | connor.bolick@gmail.com |
3a3682c5e9b8b2dc53a812f7aa493f976f6a00f4 | 3cd3b251381dc90b1f97d74e4bd6b0e79627ec79 | /subject_orm/orm_program/config.py | 3e486690881a21180e66df051b92d46b4abeac37 | [] | no_license | feieryouyiji/subject_share | 6b134d68deb3121b230b8ce6f551916f5de90cb5 | ff8bcc82b979314ee872014d3a82150ff8aca706 | refs/heads/master | 2020-03-21T07:45:40.074731 | 2018-08-16T00:05:48 | 2018-08-16T00:05:48 | 138,298,539 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 124 | py | db_config = {
'host': 'localhost',
'port': 3306,
'user': 'dog',
'password': '123456',
'db': 'test_orm'
} | [
"799743243@qq.com"
] | 799743243@qq.com |
cbbc5c587d822ea7dfdc277e5b7947f4c318613c | 548b7af28025956076e0cff7a0422f29a61378ce | /theano/matrix_factorization.py | feddfb2ec2326e760531258ab3f00f45c3affd8d | [] | no_license | ramesh-tr/recommendation | 14caa0408e49267abaa58aef71b096a99d1c22bc | d44e0ca34eea16b23cffdc61444f04d21bc89ff3 | refs/heads/master | 2021-01-10T05:00:56.572307 | 2016-02-15T10:45:01 | 2016-02-15T10:45:01 | 51,748,363 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 6,907 | py | """
Matrix Factorization with Theano implementation
Theano: http://deeplearning.net/software/theano/
"""
import numpy as np
from base import Base
from load_data import load_ml_1m
from evaluation_metrics import RMSE
import time
#import theano
from theano import shared
import theano.tensor as T
class MatrixFactorization(Base):
def __init__(self, num_user, num_item, num_feature, train, validation, **params):
super(MatrixFactorization, self).__init__()
self._num_user = num_user
self._num_item = num_item
self._num_feature = num_feature
self.train_size = train.shape[0]
# mean rating
mean_rating = np.mean(train[:, 2])
self._mean_rating = mean_rating
self.user_train = T.cast(shared(
np.asarray(train[:, 0], dtype=theano.config.floatX), borrow=True), 'int32')
self.item_train = T.cast(shared(
np.asarray(train[:, 1], dtype=theano.config.floatX), borrow=True), 'int32')
self.rating_train = shared(
np.asarray(train[:, 2], dtype=theano.config.floatX), borrow=True)
self.user_validation = T.cast(shared(
np.asarray(validation[:, 0], dtype=theano.config.floatX), borrow=True), 'int32')
self.item_validation = T.cast(shared(
np.asarray(validation[:, 1], dtype=theano.config.floatX), borrow=True), 'int32')
self.rating_validation = shared(
np.asarray(validation[:, 2], dtype=theano.config.floatX), borrow=True)
# batch size
self.batch_size = int(params.get('batch_size', 100000))
# learning rate
self.epsilon = float(params.get('epsilon', 100.0))
# regularization parameter (lambda)
self.lam = float(params.get('lam', 0.001))
self.max_rating = params.get('max_rating')
self.min_rating = params.get('min_rating')
if self.max_rating:
self.max_rating = float(self.max_rating)
if self.min_rating:
self.min_rating = float(self.min_rating)
# latent variables
# random generate features
user_features = 0.3 * np.random.rand(num_user, num_feature)
item_features = 0.3 * np.random.rand(num_item, num_feature)
self._user_features = shared(
value=np.asarray(user_features, dtype=theano.config.floatX), name='user_features', borrow=True)
self._item_features = shared(
value=np.asarray(item_features, dtype=theano.config.floatX), name='item_features', borrow=True)
@property
def user(self):
return self._num_user
@property
def items(self):
return self._num_item
def cost(self, user_index, item_index, ratings):
norm_ratings = ratings - self._mean_rating
user_features = self._user_features[user_index]
item_features = self._item_features[item_index]
preds = T.sum(user_features * item_features, axis=1)
regularization = T.sum(
(item_features ** 2 + user_features ** 2))
return (T.sum((norm_ratings - preds) ** 2) + self.lam * regularization) / self.batch_size
def estimate(self, iterations=50, converge=1e-4):
last_rmse = None
batch_num = int(
np.ceil(float(self.train_size / self.batch_size)))
print "batch_num =", batch_num + 1
batch = T.lscalar()
user_index = T.ivector()
item_index = T.ivector()
# make sure the it match to floatX type in your Theano setting
ratings = T.vector(dtype=theano.config.floatX)
cost = self.cost(user_index, item_index, ratings)
user_grad = T.grad(cost=cost, wrt=self._user_features)
item_grad = T.grad(cost=cost, wrt=self._item_features)
updates = [(
self._user_features, self._user_features - self.epsilon * user_grad),
(self._item_features, self._item_features - self.epsilon * item_grad)]
# training
train_func = theano.function(inputs=[batch],
outputs=[],
givens={
user_index: self.user_train[batch * self.batch_size: (batch + 1) * self.batch_size],
item_index: self.item_train[batch * self.batch_size: (batch + 1) * self.batch_size],
ratings: self.rating_train[batch * self.batch_size: (
batch + 1) * self.batch_size]},
updates=updates)
for iteration in xrange(iterations):
for batch_index in xrange(batch_num):
train_func(batch_index)
# train errors
train_preds = self.predict(self.user_train, self.item_train)
train_rmse = RMSE(
train_preds, self.rating_train.get_value(borrow=True))
# validation errors
validation_preds = self.predict(
self.user_validation, self.item_validation)
validation_rmse = RMSE(
validation_preds, self.rating_validation.get_value(borrow=True))
self.train_errors.append(train_rmse)
print "iterations: %3d, train RMSE: %.6f, validation RMSE: %.6f" % \
(iteration + 1, train_rmse, validation_rmse)
# stop if converge
if last_rmse:
# if abs(train_rmse - last_rmse) < converge:
# break
pass
#last_rmse = train_rmse
def predict(self, user_idex, item_index):
u_features = self._user_features[user_idex]
i_features = self._item_features[item_index]
preds = T.sum(u_features * i_features, axis=1) + self._mean_rating
preds = preds.eval()
if self.max_rating:
preds[preds > self.max_rating] = self.max_rating
if self.min_rating:
preds[preds < self.min_rating] = self.min_rating
return preds
def suggestions(self, user_id, num=10):
# TODO
pass
def save_model(self):
# TODO
pass
def load_model(self):
# TODO
pass
def example():
"""simple test and performance measure
"""
num_user, num_item, ratings = load_ml_1m()
# suffle_data
np.random.shuffle(ratings)
# split data to training & validation
train_pct = 0.9
train_size = int(train_pct * len(ratings))
train = ratings[:train_size]
validation = ratings[train_size:]
# params
num_feature = 10
mf_model = MatrixFactorization(
num_user, num_item, num_feature, train, validation, max_rating=5, min_rating=1, batch_size=100000)
start_time = time.clock()
mf_model.estimate(5)
end_time = time.clock()
print "time spend = %.3f" % (end_time - start_time)
return mf_model
| [
"ramesh.ramakrishnan@oracle.com"
] | ramesh.ramakrishnan@oracle.com |
3bb9929d0299ef36d04e3b8b585591779c0806ce | 60f6e6314f250c1ccc0bed74bb8436bb79948734 | /pycheckers/ascii.py | 9c97188e8da3aedb2265546a37b9b9e75bc11e90 | [] | no_license | darka/pycheckers | 088bd061031b1fee2cdcba6740a0a687291c962f | 99cea1c03e3ac51de0cddc14b3334ef335179231 | refs/heads/master | 2023-06-30T20:59:45.911721 | 2021-08-01T13:08:56 | 2021-08-01T13:08:56 | 315,088,711 | 1 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 334 | py | from pycheckers.piece import CheckerColor, CheckerLevel, CheckerPiece
ASCII_SYMBOLS = {
CheckerColor.RED: {CheckerLevel.MAN: "m", CheckerLevel.KING: "k"},
CheckerColor.WHITE: {CheckerLevel.MAN: "M", CheckerLevel.KING: "K"},
}
def ascii_symbol(piece: CheckerPiece) -> str:
return ASCII_SYMBOLS[piece.color][piece.level]
| [
"darius.scerb@gmail.com"
] | darius.scerb@gmail.com |
2ddc013527e286e3b9915689cdb29a47afcad47a | c4bb8335d4eb7beb78e218b1add28c26eaf6fb43 | /pyFiles/7.3_Emulating_switchcase.py | c8a1c3cb14a71c4365384f20b7cbcbbfb84d94f5 | [] | no_license | TimTheFiend/Python-Tricks | 0e66dc748768251ba5c0a50247993ebd6001a863 | a7ee9de637c29ef6a213684e6ef2d6a321ad86e7 | refs/heads/master | 2022-03-06T07:04:55.738362 | 2019-11-29T09:28:21 | 2019-11-29T09:28:21 | 217,983,973 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 1,205 | py | #region How store function in dictionary and how to call it
"""We can define a function and then store it in a list for later access:"""
def myfunc(a, b):
return a + b
funcs = [myfunc]
print(str(funcs[0])) # <function myfunc at 0x000001DF88DE2E50>
print(funcs[0](2, 3)) # 5
#endregion
#region Dictionary like switch/case in pseudo code
# func_dict = {
# 'cond_a': handle_a,
# 'cond_b':
# }
# cond = 'cond_a'
# func_dict[cond]()
#endregion
#region Dictionary like switch/case
def dispatch_if(operator, x, y):
if operator == 'add':
return x + y
if operator == 'sub':
return x - y
if operator == 'mul':
return x * y
if operator == 'div':
return x / y
def dispatch_dict(operator, x, y):
"""Makes more sense to have a constant dictionary, and not make one every time.
"""
return {
'add': lambda: x + y,
'sub': lambda: x - y,
'mul': lambda: x * y,
'div': lambda: x / y,
}.get(operator, lambda: None)()
print(dispatch_if('mul', 2, 8)) # 16
print(dispatch_dict('mul', 2, 8)) # 16
print(dispatch_if('mal', 2, 8)) # None
print(dispatch_dict('mal', 2, 8)) # None
#endregion
| [
"33222649+TimTheFiend@users.noreply.github.com"
] | 33222649+TimTheFiend@users.noreply.github.com |
48c88cb0a7efe65d9ddffb3d21a79346bd9641b7 | 8bdbd36d1cef4f4a3e4b11ad2369e8e244e96df9 | /modules/univention/office365/microsoft/jsonstorage.py | 320840c12781af464406740bc54c076e3076b778 | [] | no_license | univention/office365 | 2ef27b956476ee82bb14716e913a879c776d7662 | fc69682c1516eb9ca83c8f18dd3a663116fc740f | refs/heads/4.4 | 2023-06-11T12:54:45.308943 | 2023-05-25T15:41:01 | 2023-05-25T15:41:41 | 154,646,994 | 1 | 2 | null | 2020-08-19T06:06:07 | 2018-10-25T09:46:31 | Python | UTF-8 | Python | false | false | 2,496 | py | # -*- coding: utf-8 -*-
#
# Univention Office 365 - jsonstorage
#
# Copyright 2016-2022 Univention GmbH
#
# http://www.univention.de/
#
# All rights reserved.
#
# The source code of this program is made available
# under the terms of the GNU Affero General Public License version 3
# (GNU AGPL V3) as published by the Free Software Foundation.
#
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# well as other copyrighted, protected or trademarked materials like
# Logos, graphics, fonts, specific documentations and configurations,
# cryptographic keys etc. are subject to a license agreement between
# you and Univention and not subject to the GNU AGPL V3.
#
# In the case you use this program under the terms of the GNU AGPL V3,
# the program is provided in the hope that it will be useful,
# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
# GNU Affero General Public License for more details.
#
# You should have received a copy of the GNU Affero General Public
# License with the Debian GNU/Linux or Univention distribution in file
# /usr/share/common-licenses/AGPL-3; if not, see
# <http://www.gnu.org/licenses/>.
import grp
import json
import logging
import pwd
import os
from stat import S_IRUSR, S_IWUSR
from typing import Dict
from univention.office365.logging2udebug import get_logger
uid = pwd.getpwnam("listener").pw_uid
gid = grp.getgrnam("nogroup").gr_gid
class JsonStorage(object):
def __init__(self, filename, logger=None):
# type: (str, "logging.Logger") -> None
self.logger = logger or get_logger("office365", "o365")
self.filename = filename
def read(self):
# type: () -> Dict
try:
with open(self.filename, "r") as fd:
data = json.load(fd)
except (IOError, ValueError):
data = dict()
if not isinstance(data, dict):
self.logger.error("AzureAuth._load_data(): Expected dict in file %r, got %r.", self.filename, data)
data = dict()
return data
def write(self, **kwargs):
# type: (Dict) -> None
data = self.read()
data.update(kwargs)
self._save(data)
def purge(self):
# type: () -> None
self._save({})
def _save(self, data):
# type: (Dict) -> None
open(self.filename, "w").close() # touch
# os.chmod(self.filename, S_IRUSR | S_IWUSR)
# os.chown(self.filename, self.listener_uid, 0)
os.chmod(self.filename, 0o700)
os.chown(self.filename, uid, gid)
with open(self.filename, "w") as fd:
json.dump(data, fd)
| [
"delgado.extern@univention.de"
] | delgado.extern@univention.de |
6cef9ae7e0a2600c467a578aeb711fdf209a3328 | f72c9e46af5ce5ac738693daf65e67a0962a229a | /sdk/lusid/models/fx_option.py | 6f45a06959519c74da7262d99971e7531c3a0536 | [
"MIT"
] | permissive | finbourne/lusid-sdk-python | db8ce602f8408169f6583783c80ebbef83c77807 | 32fedc00ce5a37a6fe3bd9b9962570a8a9348e48 | refs/heads/master | 2023-08-29T18:22:49.488811 | 2023-08-29T15:57:26 | 2023-08-29T15:57:26 | 125,082,278 | 11 | 11 | NOASSERTION | 2023-04-28T07:16:48 | 2018-03-13T16:31:54 | Python | UTF-8 | Python | false | false | 28,291 | py | # coding: utf-8
"""
LUSID API
FINBOURNE Technology # noqa: E501
The version of the OpenAPI document: 1.0.463
Contact: info@finbourne.com
Generated by: https://openapi-generator.tech
"""
try:
from inspect import getfullargspec
except ImportError:
from inspect import getargspec as getfullargspec
import pprint
import re # noqa: F401
import six
from lusid.configuration import Configuration
class FxOption(object):
"""NOTE: This class is auto generated by OpenAPI Generator.
Ref: https://openapi-generator.tech
Do not edit the class manually.
"""
"""
Attributes:
openapi_types (dict): The key is attribute name
and the value is attribute type.
attribute_map (dict): The key is attribute name
and the value is json key in definition.
required_map (dict): The key is attribute name
and the value is whether it is 'required' or 'optional'.
"""
openapi_types = {
'start_date': 'datetime',
'dom_ccy': 'str',
'dom_amount': 'float',
'fgn_ccy': 'str',
'fgn_amount': 'float',
'strike': 'float',
'barriers': 'list[Barrier]',
'exercise_type': 'str',
'is_call_not_put': 'bool',
'is_delivery_not_cash': 'bool',
'is_payoff_digital': 'bool',
'option_maturity_date': 'datetime',
'option_settlement_date': 'datetime',
'payout_style': 'str',
'premium': 'Premium',
'touches': 'list[Touch]',
'instrument_type': 'str'
}
attribute_map = {
'start_date': 'startDate',
'dom_ccy': 'domCcy',
'dom_amount': 'domAmount',
'fgn_ccy': 'fgnCcy',
'fgn_amount': 'fgnAmount',
'strike': 'strike',
'barriers': 'barriers',
'exercise_type': 'exerciseType',
'is_call_not_put': 'isCallNotPut',
'is_delivery_not_cash': 'isDeliveryNotCash',
'is_payoff_digital': 'isPayoffDigital',
'option_maturity_date': 'optionMaturityDate',
'option_settlement_date': 'optionSettlementDate',
'payout_style': 'payoutStyle',
'premium': 'premium',
'touches': 'touches',
'instrument_type': 'instrumentType'
}
required_map = {
'start_date': 'required',
'dom_ccy': 'required',
'dom_amount': 'optional',
'fgn_ccy': 'required',
'fgn_amount': 'optional',
'strike': 'optional',
'barriers': 'optional',
'exercise_type': 'optional',
'is_call_not_put': 'required',
'is_delivery_not_cash': 'required',
'is_payoff_digital': 'optional',
'option_maturity_date': 'required',
'option_settlement_date': 'required',
'payout_style': 'optional',
'premium': 'optional',
'touches': 'optional',
'instrument_type': 'required'
}
def __init__(self, start_date=None, dom_ccy=None, dom_amount=None, fgn_ccy=None, fgn_amount=None, strike=None, barriers=None, exercise_type=None, is_call_not_put=None, is_delivery_not_cash=None, is_payoff_digital=None, option_maturity_date=None, option_settlement_date=None, payout_style=None, premium=None, touches=None, instrument_type=None, local_vars_configuration=None): # noqa: E501
"""FxOption - a model defined in OpenAPI"
:param start_date: The start date of the instrument. This is normally synonymous with the trade-date. (required)
:type start_date: datetime
:param dom_ccy: The domestic currency of the instrument. (required)
:type dom_ccy: str
:param dom_amount: The Amount of DomCcy that will be exchanged if the option is exercised. This amount should be a positive number, with the Call/Put flag used to indicate direction. The corresponding amount of FgnCcy that will be exchanged is this amount times the strike. Note there is no rounding performed on this computed value. This is an optional field, if not set the option ContractSize will default to 1.
:type dom_amount: float
:param fgn_ccy: The foreign currency of the FX. (required)
:type fgn_ccy: str
:param fgn_amount: For a vanilla FxOption contract, FgnAmount cannot be set. In case of a digital FxOption (IsPayoffDigital==true) a payoff (if the option is in the money) can be either in domestic or in foreign currency - for the latter FgnAmount must be set. Note: It is invalid to have FgnAmount and DomAmount at the same time.
:type fgn_amount: float
:param strike: The strike of the option.
:type strike: float
:param barriers: For a barrier option the list should not be empty. Up to two barriers are supported. An option cannot be at the same time barrier- and touch-option. One (or both) of the lists must be empty.
:type barriers: list[lusid.Barrier]
:param exercise_type: Type of optionality that is present; European, American. Supported string (enumeration) values are: [European, American].
:type exercise_type: str
:param is_call_not_put: True if the option is a call, false if the option is a put. (required)
:type is_call_not_put: bool
:param is_delivery_not_cash: True if the option delivers the FX underlying, False if the option is settled in cash. (required)
:type is_delivery_not_cash: bool
:param is_payoff_digital: By default IsPayoffDigital is false. If IsPayoffDigital=true, the option is 'digital', and the option payoff is 0 or 1 unit of currency, instead of a vanilla CallPayoff=max(spot-strike,0) or PutPayoff=max(strike-spot,0).
:type is_payoff_digital: bool
:param option_maturity_date: The maturity date of the option. (required)
:type option_maturity_date: datetime
:param option_settlement_date: The settlement date of the option. (required)
:type option_settlement_date: datetime
:param payout_style: PayoutStyle for touch options. For options without touch optionality, payoutStyle should not be set. For options with touch optionality (where the touches data has been set), payoutStyle must be defined and cannot be None. Supported string (enumeration) values are: [Deferred, Immediate].
:type payout_style: str
:param premium:
:type premium: lusid.Premium
:param touches: For a touch option the list should not be empty. Up to two touches are supported. An option cannot be at the same time barrier- and touch-option. One (or both) of the lists must be empty.
:type touches: list[lusid.Touch]
:param instrument_type: The available values are: QuotedSecurity, InterestRateSwap, FxForward, Future, ExoticInstrument, FxOption, CreditDefaultSwap, InterestRateSwaption, Bond, EquityOption, FixedLeg, FloatingLeg, BespokeCashFlowsLeg, Unknown, TermDeposit, ContractForDifference, EquitySwap, CashPerpetual, CapFloor, CashSettled, CdsIndex, Basket, FundingLeg, FxSwap, ForwardRateAgreement, SimpleInstrument, Repo, Equity, ExchangeTradedOption, ReferenceInstrument, ComplexBond, InflationLinkedBond, InflationSwap, SimpleCashFlowLoan (required)
:type instrument_type: str
""" # noqa: E501
if local_vars_configuration is None:
local_vars_configuration = Configuration.get_default_copy()
self.local_vars_configuration = local_vars_configuration
self._start_date = None
self._dom_ccy = None
self._dom_amount = None
self._fgn_ccy = None
self._fgn_amount = None
self._strike = None
self._barriers = None
self._exercise_type = None
self._is_call_not_put = None
self._is_delivery_not_cash = None
self._is_payoff_digital = None
self._option_maturity_date = None
self._option_settlement_date = None
self._payout_style = None
self._premium = None
self._touches = None
self._instrument_type = None
self.discriminator = None
self.start_date = start_date
self.dom_ccy = dom_ccy
self.dom_amount = dom_amount
self.fgn_ccy = fgn_ccy
self.fgn_amount = fgn_amount
self.strike = strike
self.barriers = barriers
self.exercise_type = exercise_type
self.is_call_not_put = is_call_not_put
self.is_delivery_not_cash = is_delivery_not_cash
if is_payoff_digital is not None:
self.is_payoff_digital = is_payoff_digital
self.option_maturity_date = option_maturity_date
self.option_settlement_date = option_settlement_date
self.payout_style = payout_style
if premium is not None:
self.premium = premium
self.touches = touches
self.instrument_type = instrument_type
@property
def start_date(self):
"""Gets the start_date of this FxOption. # noqa: E501
The start date of the instrument. This is normally synonymous with the trade-date. # noqa: E501
:return: The start_date of this FxOption. # noqa: E501
:rtype: datetime
"""
return self._start_date
@start_date.setter
def start_date(self, start_date):
"""Sets the start_date of this FxOption.
The start date of the instrument. This is normally synonymous with the trade-date. # noqa: E501
:param start_date: The start_date of this FxOption. # noqa: E501
:type start_date: datetime
"""
if self.local_vars_configuration.client_side_validation and start_date is None: # noqa: E501
raise ValueError("Invalid value for `start_date`, must not be `None`") # noqa: E501
self._start_date = start_date
@property
def dom_ccy(self):
"""Gets the dom_ccy of this FxOption. # noqa: E501
The domestic currency of the instrument. # noqa: E501
:return: The dom_ccy of this FxOption. # noqa: E501
:rtype: str
"""
return self._dom_ccy
@dom_ccy.setter
def dom_ccy(self, dom_ccy):
"""Sets the dom_ccy of this FxOption.
The domestic currency of the instrument. # noqa: E501
:param dom_ccy: The dom_ccy of this FxOption. # noqa: E501
:type dom_ccy: str
"""
if self.local_vars_configuration.client_side_validation and dom_ccy is None: # noqa: E501
raise ValueError("Invalid value for `dom_ccy`, must not be `None`") # noqa: E501
self._dom_ccy = dom_ccy
@property
def dom_amount(self):
"""Gets the dom_amount of this FxOption. # noqa: E501
The Amount of DomCcy that will be exchanged if the option is exercised. This amount should be a positive number, with the Call/Put flag used to indicate direction. The corresponding amount of FgnCcy that will be exchanged is this amount times the strike. Note there is no rounding performed on this computed value. This is an optional field, if not set the option ContractSize will default to 1. # noqa: E501
:return: The dom_amount of this FxOption. # noqa: E501
:rtype: float
"""
return self._dom_amount
@dom_amount.setter
def dom_amount(self, dom_amount):
"""Sets the dom_amount of this FxOption.
The Amount of DomCcy that will be exchanged if the option is exercised. This amount should be a positive number, with the Call/Put flag used to indicate direction. The corresponding amount of FgnCcy that will be exchanged is this amount times the strike. Note there is no rounding performed on this computed value. This is an optional field, if not set the option ContractSize will default to 1. # noqa: E501
:param dom_amount: The dom_amount of this FxOption. # noqa: E501
:type dom_amount: float
"""
self._dom_amount = dom_amount
@property
def fgn_ccy(self):
"""Gets the fgn_ccy of this FxOption. # noqa: E501
The foreign currency of the FX. # noqa: E501
:return: The fgn_ccy of this FxOption. # noqa: E501
:rtype: str
"""
return self._fgn_ccy
@fgn_ccy.setter
def fgn_ccy(self, fgn_ccy):
"""Sets the fgn_ccy of this FxOption.
The foreign currency of the FX. # noqa: E501
:param fgn_ccy: The fgn_ccy of this FxOption. # noqa: E501
:type fgn_ccy: str
"""
if self.local_vars_configuration.client_side_validation and fgn_ccy is None: # noqa: E501
raise ValueError("Invalid value for `fgn_ccy`, must not be `None`") # noqa: E501
self._fgn_ccy = fgn_ccy
@property
def fgn_amount(self):
"""Gets the fgn_amount of this FxOption. # noqa: E501
For a vanilla FxOption contract, FgnAmount cannot be set. In case of a digital FxOption (IsPayoffDigital==true) a payoff (if the option is in the money) can be either in domestic or in foreign currency - for the latter FgnAmount must be set. Note: It is invalid to have FgnAmount and DomAmount at the same time. # noqa: E501
:return: The fgn_amount of this FxOption. # noqa: E501
:rtype: float
"""
return self._fgn_amount
@fgn_amount.setter
def fgn_amount(self, fgn_amount):
"""Sets the fgn_amount of this FxOption.
For a vanilla FxOption contract, FgnAmount cannot be set. In case of a digital FxOption (IsPayoffDigital==true) a payoff (if the option is in the money) can be either in domestic or in foreign currency - for the latter FgnAmount must be set. Note: It is invalid to have FgnAmount and DomAmount at the same time. # noqa: E501
:param fgn_amount: The fgn_amount of this FxOption. # noqa: E501
:type fgn_amount: float
"""
self._fgn_amount = fgn_amount
@property
def strike(self):
"""Gets the strike of this FxOption. # noqa: E501
The strike of the option. # noqa: E501
:return: The strike of this FxOption. # noqa: E501
:rtype: float
"""
return self._strike
@strike.setter
def strike(self, strike):
"""Sets the strike of this FxOption.
The strike of the option. # noqa: E501
:param strike: The strike of this FxOption. # noqa: E501
:type strike: float
"""
self._strike = strike
@property
def barriers(self):
"""Gets the barriers of this FxOption. # noqa: E501
For a barrier option the list should not be empty. Up to two barriers are supported. An option cannot be at the same time barrier- and touch-option. One (or both) of the lists must be empty. # noqa: E501
:return: The barriers of this FxOption. # noqa: E501
:rtype: list[lusid.Barrier]
"""
return self._barriers
@barriers.setter
def barriers(self, barriers):
"""Sets the barriers of this FxOption.
For a barrier option the list should not be empty. Up to two barriers are supported. An option cannot be at the same time barrier- and touch-option. One (or both) of the lists must be empty. # noqa: E501
:param barriers: The barriers of this FxOption. # noqa: E501
:type barriers: list[lusid.Barrier]
"""
self._barriers = barriers
@property
def exercise_type(self):
"""Gets the exercise_type of this FxOption. # noqa: E501
Type of optionality that is present; European, American. Supported string (enumeration) values are: [European, American]. # noqa: E501
:return: The exercise_type of this FxOption. # noqa: E501
:rtype: str
"""
return self._exercise_type
@exercise_type.setter
def exercise_type(self, exercise_type):
"""Sets the exercise_type of this FxOption.
Type of optionality that is present; European, American. Supported string (enumeration) values are: [European, American]. # noqa: E501
:param exercise_type: The exercise_type of this FxOption. # noqa: E501
:type exercise_type: str
"""
self._exercise_type = exercise_type
@property
def is_call_not_put(self):
"""Gets the is_call_not_put of this FxOption. # noqa: E501
True if the option is a call, false if the option is a put. # noqa: E501
:return: The is_call_not_put of this FxOption. # noqa: E501
:rtype: bool
"""
return self._is_call_not_put
@is_call_not_put.setter
def is_call_not_put(self, is_call_not_put):
"""Sets the is_call_not_put of this FxOption.
True if the option is a call, false if the option is a put. # noqa: E501
:param is_call_not_put: The is_call_not_put of this FxOption. # noqa: E501
:type is_call_not_put: bool
"""
if self.local_vars_configuration.client_side_validation and is_call_not_put is None: # noqa: E501
raise ValueError("Invalid value for `is_call_not_put`, must not be `None`") # noqa: E501
self._is_call_not_put = is_call_not_put
@property
def is_delivery_not_cash(self):
"""Gets the is_delivery_not_cash of this FxOption. # noqa: E501
True if the option delivers the FX underlying, False if the option is settled in cash. # noqa: E501
:return: The is_delivery_not_cash of this FxOption. # noqa: E501
:rtype: bool
"""
return self._is_delivery_not_cash
@is_delivery_not_cash.setter
def is_delivery_not_cash(self, is_delivery_not_cash):
"""Sets the is_delivery_not_cash of this FxOption.
True if the option delivers the FX underlying, False if the option is settled in cash. # noqa: E501
:param is_delivery_not_cash: The is_delivery_not_cash of this FxOption. # noqa: E501
:type is_delivery_not_cash: bool
"""
if self.local_vars_configuration.client_side_validation and is_delivery_not_cash is None: # noqa: E501
raise ValueError("Invalid value for `is_delivery_not_cash`, must not be `None`") # noqa: E501
self._is_delivery_not_cash = is_delivery_not_cash
@property
def is_payoff_digital(self):
"""Gets the is_payoff_digital of this FxOption. # noqa: E501
By default IsPayoffDigital is false. If IsPayoffDigital=true, the option is 'digital', and the option payoff is 0 or 1 unit of currency, instead of a vanilla CallPayoff=max(spot-strike,0) or PutPayoff=max(strike-spot,0). # noqa: E501
:return: The is_payoff_digital of this FxOption. # noqa: E501
:rtype: bool
"""
return self._is_payoff_digital
@is_payoff_digital.setter
def is_payoff_digital(self, is_payoff_digital):
"""Sets the is_payoff_digital of this FxOption.
By default IsPayoffDigital is false. If IsPayoffDigital=true, the option is 'digital', and the option payoff is 0 or 1 unit of currency, instead of a vanilla CallPayoff=max(spot-strike,0) or PutPayoff=max(strike-spot,0). # noqa: E501
:param is_payoff_digital: The is_payoff_digital of this FxOption. # noqa: E501
:type is_payoff_digital: bool
"""
self._is_payoff_digital = is_payoff_digital
@property
def option_maturity_date(self):
"""Gets the option_maturity_date of this FxOption. # noqa: E501
The maturity date of the option. # noqa: E501
:return: The option_maturity_date of this FxOption. # noqa: E501
:rtype: datetime
"""
return self._option_maturity_date
@option_maturity_date.setter
def option_maturity_date(self, option_maturity_date):
"""Sets the option_maturity_date of this FxOption.
The maturity date of the option. # noqa: E501
:param option_maturity_date: The option_maturity_date of this FxOption. # noqa: E501
:type option_maturity_date: datetime
"""
if self.local_vars_configuration.client_side_validation and option_maturity_date is None: # noqa: E501
raise ValueError("Invalid value for `option_maturity_date`, must not be `None`") # noqa: E501
self._option_maturity_date = option_maturity_date
@property
def option_settlement_date(self):
"""Gets the option_settlement_date of this FxOption. # noqa: E501
The settlement date of the option. # noqa: E501
:return: The option_settlement_date of this FxOption. # noqa: E501
:rtype: datetime
"""
return self._option_settlement_date
@option_settlement_date.setter
def option_settlement_date(self, option_settlement_date):
"""Sets the option_settlement_date of this FxOption.
The settlement date of the option. # noqa: E501
:param option_settlement_date: The option_settlement_date of this FxOption. # noqa: E501
:type option_settlement_date: datetime
"""
if self.local_vars_configuration.client_side_validation and option_settlement_date is None: # noqa: E501
raise ValueError("Invalid value for `option_settlement_date`, must not be `None`") # noqa: E501
self._option_settlement_date = option_settlement_date
@property
def payout_style(self):
"""Gets the payout_style of this FxOption. # noqa: E501
PayoutStyle for touch options. For options without touch optionality, payoutStyle should not be set. For options with touch optionality (where the touches data has been set), payoutStyle must be defined and cannot be None. Supported string (enumeration) values are: [Deferred, Immediate]. # noqa: E501
:return: The payout_style of this FxOption. # noqa: E501
:rtype: str
"""
return self._payout_style
@payout_style.setter
def payout_style(self, payout_style):
"""Sets the payout_style of this FxOption.
PayoutStyle for touch options. For options without touch optionality, payoutStyle should not be set. For options with touch optionality (where the touches data has been set), payoutStyle must be defined and cannot be None. Supported string (enumeration) values are: [Deferred, Immediate]. # noqa: E501
:param payout_style: The payout_style of this FxOption. # noqa: E501
:type payout_style: str
"""
self._payout_style = payout_style
@property
def premium(self):
"""Gets the premium of this FxOption. # noqa: E501
:return: The premium of this FxOption. # noqa: E501
:rtype: lusid.Premium
"""
return self._premium
@premium.setter
def premium(self, premium):
"""Sets the premium of this FxOption.
:param premium: The premium of this FxOption. # noqa: E501
:type premium: lusid.Premium
"""
self._premium = premium
@property
def touches(self):
"""Gets the touches of this FxOption. # noqa: E501
For a touch option the list should not be empty. Up to two touches are supported. An option cannot be at the same time barrier- and touch-option. One (or both) of the lists must be empty. # noqa: E501
:return: The touches of this FxOption. # noqa: E501
:rtype: list[lusid.Touch]
"""
return self._touches
@touches.setter
def touches(self, touches):
"""Sets the touches of this FxOption.
For a touch option the list should not be empty. Up to two touches are supported. An option cannot be at the same time barrier- and touch-option. One (or both) of the lists must be empty. # noqa: E501
:param touches: The touches of this FxOption. # noqa: E501
:type touches: list[lusid.Touch]
"""
self._touches = touches
@property
def instrument_type(self):
"""Gets the instrument_type of this FxOption. # noqa: E501
The available values are: QuotedSecurity, InterestRateSwap, FxForward, Future, ExoticInstrument, FxOption, CreditDefaultSwap, InterestRateSwaption, Bond, EquityOption, FixedLeg, FloatingLeg, BespokeCashFlowsLeg, Unknown, TermDeposit, ContractForDifference, EquitySwap, CashPerpetual, CapFloor, CashSettled, CdsIndex, Basket, FundingLeg, FxSwap, ForwardRateAgreement, SimpleInstrument, Repo, Equity, ExchangeTradedOption, ReferenceInstrument, ComplexBond, InflationLinkedBond, InflationSwap, SimpleCashFlowLoan # noqa: E501
:return: The instrument_type of this FxOption. # noqa: E501
:rtype: str
"""
return self._instrument_type
@instrument_type.setter
def instrument_type(self, instrument_type):
"""Sets the instrument_type of this FxOption.
The available values are: QuotedSecurity, InterestRateSwap, FxForward, Future, ExoticInstrument, FxOption, CreditDefaultSwap, InterestRateSwaption, Bond, EquityOption, FixedLeg, FloatingLeg, BespokeCashFlowsLeg, Unknown, TermDeposit, ContractForDifference, EquitySwap, CashPerpetual, CapFloor, CashSettled, CdsIndex, Basket, FundingLeg, FxSwap, ForwardRateAgreement, SimpleInstrument, Repo, Equity, ExchangeTradedOption, ReferenceInstrument, ComplexBond, InflationLinkedBond, InflationSwap, SimpleCashFlowLoan # noqa: E501
:param instrument_type: The instrument_type of this FxOption. # noqa: E501
:type instrument_type: str
"""
if self.local_vars_configuration.client_side_validation and instrument_type is None: # noqa: E501
raise ValueError("Invalid value for `instrument_type`, must not be `None`") # noqa: E501
allowed_values = ["QuotedSecurity", "InterestRateSwap", "FxForward", "Future", "ExoticInstrument", "FxOption", "CreditDefaultSwap", "InterestRateSwaption", "Bond", "EquityOption", "FixedLeg", "FloatingLeg", "BespokeCashFlowsLeg", "Unknown", "TermDeposit", "ContractForDifference", "EquitySwap", "CashPerpetual", "CapFloor", "CashSettled", "CdsIndex", "Basket", "FundingLeg", "FxSwap", "ForwardRateAgreement", "SimpleInstrument", "Repo", "Equity", "ExchangeTradedOption", "ReferenceInstrument", "ComplexBond", "InflationLinkedBond", "InflationSwap", "SimpleCashFlowLoan"] # noqa: E501
if self.local_vars_configuration.client_side_validation and instrument_type not in allowed_values: # noqa: E501
raise ValueError(
"Invalid value for `instrument_type` ({0}), must be one of {1}" # noqa: E501
.format(instrument_type, allowed_values)
)
self._instrument_type = instrument_type
def to_dict(self, serialize=False):
"""Returns the model properties as a dict"""
result = {}
def convert(x):
if hasattr(x, "to_dict"):
args = getfullargspec(x.to_dict).args
if len(args) == 1:
return x.to_dict()
else:
return x.to_dict(serialize)
else:
return x
for attr, _ in six.iteritems(self.openapi_types):
value = getattr(self, attr)
attr = self.attribute_map.get(attr, attr) if serialize else attr
if isinstance(value, list):
result[attr] = list(map(
lambda x: convert(x),
value
))
elif isinstance(value, dict):
result[attr] = dict(map(
lambda item: (item[0], convert(item[1])),
value.items()
))
else:
result[attr] = convert(value)
return result
def to_str(self):
"""Returns the string representation of the model"""
return pprint.pformat(self.to_dict())
def __repr__(self):
"""For `print` and `pprint`"""
return self.to_str()
def __eq__(self, other):
"""Returns true if both objects are equal"""
if not isinstance(other, FxOption):
return False
return self.to_dict() == other.to_dict()
def __ne__(self, other):
"""Returns true if both objects are not equal"""
if not isinstance(other, FxOption):
return True
return self.to_dict() != other.to_dict()
| [
"concourse@finbourne.com"
] | concourse@finbourne.com |
612a1943b2e44d5c298c6f1cc9756958d649bcfc | 3fa6edd22b4c826431d2b55d1aced446bf2755ac | /tests/blockchain/test_blockchain_transactions.py | 24838b3476029cfdc5243ac3ac25c6cbd7291240 | [
"Apache-2.0"
] | permissive | luzofex/plottingid-blockchain-1 | f3bca87316e93466b7512039f2c588a9baadd4a7 | d8a6bdfeb4474b4075e89c129853a606f55dd778 | refs/heads/main | 2023-06-11T12:32:36.690472 | 2021-07-06T19:23:19 | 2021-07-06T19:23:19 | null | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 40,394 | py | import asyncio
import logging
import pytest
from clvm.casts import int_to_bytes
from plottingid.consensus.blockchain import ReceiveBlockResult
from plottingid.protocols import full_node_protocol
from plottingid.types.announcement import Announcement
from plottingid.types.condition_opcodes import ConditionOpcode
from plottingid.types.condition_with_args import ConditionWithArgs
from plottingid.types.spend_bundle import SpendBundle
from plottingid.util.errors import ConsensusError, Err
from plottingid.util.ints import uint64
from plottingid.util.wallet_tools import WalletTool
from tests.core.full_node.test_full_node import connect_and_get_peer
from tests.setup_nodes import bt, setup_two_nodes, test_constants
from tests.util.generator_tools_testing import run_and_get_removals_and_additions
BURN_PUZZLE_HASH = b"0" * 32
WALLET_A = WalletTool(test_constants)
WALLET_A_PUZZLE_HASHES = [WALLET_A.get_new_puzzlehash() for _ in range(5)]
log = logging.getLogger(__name__)
@pytest.fixture(scope="session")
def event_loop():
loop = asyncio.get_event_loop()
yield loop
class TestBlockchainTransactions:
@pytest.fixture(scope="function")
async def two_nodes(self):
async for _ in setup_two_nodes(test_constants):
yield _
@pytest.mark.asyncio
async def test_basic_blockchain_tx(self, two_nodes):
num_blocks = 10
wallet_a = WALLET_A
coinbase_puzzlehash = WALLET_A_PUZZLE_HASHES[0]
receiver_puzzlehash = BURN_PUZZLE_HASH
blocks = bt.get_consecutive_blocks(
num_blocks, farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash, guarantee_transaction_block=True
)
full_node_api_1, full_node_api_2, server_1, server_2 = two_nodes
peer = await connect_and_get_peer(server_1, server_2)
full_node_1 = full_node_api_1.full_node
for block in blocks:
await full_node_api_1.full_node.respond_block(full_node_protocol.RespondBlock(block), None)
spend_block = blocks[2]
spend_coin = None
for coin in list(spend_block.get_included_reward_coins()):
if coin.puzzle_hash == coinbase_puzzlehash:
spend_coin = coin
spend_bundle = wallet_a.generate_signed_transaction(1000, receiver_puzzlehash, spend_coin)
assert spend_bundle is not None
tx: full_node_protocol.RespondTransaction = full_node_protocol.RespondTransaction(spend_bundle)
await full_node_api_1.respond_transaction(tx, peer)
sb = full_node_1.mempool_manager.get_spendbundle(spend_bundle.name())
assert sb is spend_bundle
last_block = blocks[-1]
next_spendbundle, additions, removals = await full_node_1.mempool_manager.create_bundle_from_mempool(
last_block.header_hash
)
assert next_spendbundle is not None
new_blocks = bt.get_consecutive_blocks(
1,
block_list_input=blocks,
farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash,
transaction_data=next_spendbundle,
guarantee_transaction_block=True,
)
next_block = new_blocks[-1]
await full_node_1.respond_block(full_node_protocol.RespondBlock(next_block))
assert next_block.header_hash == full_node_1.blockchain.get_peak().header_hash
added_coins = next_spendbundle.additions()
# Two coins are added, main spend and change
assert len(added_coins) == 2
for coin in added_coins:
unspent = await full_node_1.coin_store.get_coin_record(coin.name())
assert unspent is not None
assert not unspent.spent
assert not unspent.coinbase
@pytest.mark.asyncio
async def test_validate_blockchain_with_double_spend(self, two_nodes):
num_blocks = 5
wallet_a = WALLET_A
coinbase_puzzlehash = WALLET_A_PUZZLE_HASHES[0]
receiver_puzzlehash = BURN_PUZZLE_HASH
blocks = bt.get_consecutive_blocks(
num_blocks, farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash, guarantee_transaction_block=True
)
full_node_api_1, full_node_api_3, server_1, server_2 = two_nodes
full_node_1 = full_node_api_1.full_node
for block in blocks:
await full_node_api_1.full_node.respond_block(full_node_protocol.RespondBlock(block))
spend_block = blocks[2]
spend_coin = None
for coin in list(spend_block.get_included_reward_coins()):
if coin.puzzle_hash == coinbase_puzzlehash:
spend_coin = coin
spend_bundle = wallet_a.generate_signed_transaction(1000, receiver_puzzlehash, spend_coin)
spend_bundle_double = wallet_a.generate_signed_transaction(1001, receiver_puzzlehash, spend_coin)
block_spendbundle = SpendBundle.aggregate([spend_bundle, spend_bundle_double])
new_blocks = bt.get_consecutive_blocks(
1,
block_list_input=blocks,
farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash,
transaction_data=block_spendbundle,
guarantee_transaction_block=True,
)
next_block = new_blocks[-1]
res, err, _ = await full_node_1.blockchain.receive_block(next_block)
assert res == ReceiveBlockResult.INVALID_BLOCK
assert err == Err.DOUBLE_SPEND
@pytest.mark.asyncio
async def test_validate_blockchain_duplicate_output(self, two_nodes):
num_blocks = 3
wallet_a = WALLET_A
coinbase_puzzlehash = WALLET_A_PUZZLE_HASHES[0]
receiver_puzzlehash = BURN_PUZZLE_HASH
blocks = bt.get_consecutive_blocks(
num_blocks, farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash, guarantee_transaction_block=True
)
full_node_api_1, full_node_api_2, server_1, server_2 = two_nodes
full_node_1 = full_node_api_1.full_node
for block in blocks:
await full_node_api_1.full_node.respond_block(full_node_protocol.RespondBlock(block))
spend_block = blocks[2]
spend_coin = None
for coin in list(spend_block.get_included_reward_coins()):
if coin.puzzle_hash == coinbase_puzzlehash:
spend_coin = coin
spend_bundle = wallet_a.generate_signed_transaction(1000, receiver_puzzlehash, spend_coin)
spend_bundle_double = wallet_a.generate_signed_transaction(1000, receiver_puzzlehash, spend_coin)
block_spendbundle = SpendBundle.aggregate([spend_bundle, spend_bundle_double])
new_blocks = bt.get_consecutive_blocks(
1,
block_list_input=blocks,
farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash,
transaction_data=block_spendbundle,
guarantee_transaction_block=True,
)
next_block = new_blocks[-1]
res, err, _ = await full_node_1.blockchain.receive_block(next_block)
assert res == ReceiveBlockResult.INVALID_BLOCK
assert err == Err.DUPLICATE_OUTPUT
@pytest.mark.asyncio
async def test_validate_blockchain_with_reorg_double_spend(self, two_nodes):
num_blocks = 10
wallet_a = WALLET_A
coinbase_puzzlehash = WALLET_A_PUZZLE_HASHES[0]
receiver_puzzlehash = BURN_PUZZLE_HASH
blocks = bt.get_consecutive_blocks(
num_blocks, farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash, guarantee_transaction_block=True
)
full_node_api_1, full_node_api_2, server_1, server_2 = two_nodes
for block in blocks:
await full_node_api_1.full_node.respond_block(full_node_protocol.RespondBlock(block))
spend_block = blocks[2]
spend_coin = None
for coin in list(spend_block.get_included_reward_coins()):
if coin.puzzle_hash == coinbase_puzzlehash:
spend_coin = coin
spend_bundle = wallet_a.generate_signed_transaction(1000, receiver_puzzlehash, spend_coin)
blocks_spend = bt.get_consecutive_blocks(
1,
farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash,
guarantee_transaction_block=True,
transaction_data=spend_bundle,
)
# Move chain to height 10, with a spend at height 10
for block in blocks_spend:
await full_node_api_1.full_node.respond_block(full_node_protocol.RespondBlock(block))
# Reorg at height 5, add up to and including height 12
new_blocks = bt.get_consecutive_blocks(
7,
blocks[:6],
farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash,
guarantee_transaction_block=True,
seed=b"another seed",
)
for block in new_blocks:
await full_node_api_1.full_node.respond_block(full_node_protocol.RespondBlock(block))
# Spend the same coin in the new reorg chain at height 13
new_blocks = bt.get_consecutive_blocks(
1,
new_blocks,
farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash,
guarantee_transaction_block=True,
transaction_data=spend_bundle,
)
res, err, _ = await full_node_api_1.full_node.blockchain.receive_block(new_blocks[-1])
assert err is None
assert res == ReceiveBlockResult.NEW_PEAK
# But can't spend it twice
new_blocks_double = bt.get_consecutive_blocks(
1,
new_blocks,
farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash,
guarantee_transaction_block=True,
transaction_data=spend_bundle,
)
res, err, _ = await full_node_api_1.full_node.blockchain.receive_block(new_blocks_double[-1])
assert err is Err.DOUBLE_SPEND
assert res == ReceiveBlockResult.INVALID_BLOCK
# Now test Reorg at block 5, same spend at block height 12
new_blocks_reorg = bt.get_consecutive_blocks(
1,
new_blocks[:12],
farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash,
guarantee_transaction_block=True,
transaction_data=spend_bundle,
seed=b"spend at 12 is ok",
)
for block in new_blocks_reorg:
await full_node_api_1.full_node.respond_block(full_node_protocol.RespondBlock(block))
# Spend at height 13 is also OK (same height)
new_blocks_reorg = bt.get_consecutive_blocks(
1,
new_blocks[:13],
farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash,
guarantee_transaction_block=True,
transaction_data=spend_bundle,
seed=b"spend at 13 is ok",
)
for block in new_blocks_reorg:
await full_node_api_1.full_node.respond_block(full_node_protocol.RespondBlock(block))
# Spend at height 14 is not OK (already spend)
new_blocks_reorg = bt.get_consecutive_blocks(
1,
new_blocks[:14],
farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash,
guarantee_transaction_block=True,
transaction_data=spend_bundle,
seed=b"spend at 14 is double spend",
)
with pytest.raises(ConsensusError):
for block in new_blocks_reorg:
await full_node_api_1.full_node.respond_block(full_node_protocol.RespondBlock(block))
@pytest.mark.asyncio
async def test_validate_blockchain_spend_reorg_coin(self, two_nodes):
num_blocks = 10
wallet_a = WALLET_A
coinbase_puzzlehash = WALLET_A_PUZZLE_HASHES[0]
receiver_1_puzzlehash = WALLET_A_PUZZLE_HASHES[1]
receiver_2_puzzlehash = WALLET_A_PUZZLE_HASHES[2]
receiver_3_puzzlehash = WALLET_A_PUZZLE_HASHES[3]
blocks = bt.get_consecutive_blocks(
num_blocks, farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash, guarantee_transaction_block=True
)
full_node_api_1, full_node_api_2, server_1, server_2 = two_nodes
for block in blocks:
await full_node_api_1.full_node.respond_block(full_node_protocol.RespondBlock(block))
spend_block = blocks[2]
spend_coin = None
for coin in list(spend_block.get_included_reward_coins()):
if coin.puzzle_hash == coinbase_puzzlehash:
spend_coin = coin
spend_bundle = wallet_a.generate_signed_transaction(1000, receiver_1_puzzlehash, spend_coin)
new_blocks = bt.get_consecutive_blocks(
1,
blocks[:5],
seed=b"spend_reorg_coin",
farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash,
transaction_data=spend_bundle,
guarantee_transaction_block=True,
)
await full_node_api_1.full_node.respond_block(full_node_protocol.RespondBlock(new_blocks[-1]))
coin_2 = None
for coin in run_and_get_removals_and_additions(new_blocks[-1], test_constants.MAX_BLOCK_COST_CLVM)[1]:
if coin.puzzle_hash == receiver_1_puzzlehash:
coin_2 = coin
break
assert coin_2 is not None
spend_bundle = wallet_a.generate_signed_transaction(1000, receiver_2_puzzlehash, coin_2)
new_blocks = bt.get_consecutive_blocks(
1,
new_blocks[:6],
seed=b"spend_reorg_coin",
farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash,
transaction_data=spend_bundle,
guarantee_transaction_block=True,
)
await full_node_api_1.full_node.respond_block(full_node_protocol.RespondBlock(new_blocks[-1]))
coin_3 = None
for coin in run_and_get_removals_and_additions(new_blocks[-1], test_constants.MAX_BLOCK_COST_CLVM)[1]:
if coin.puzzle_hash == receiver_2_puzzlehash:
coin_3 = coin
break
assert coin_3 is not None
spend_bundle = wallet_a.generate_signed_transaction(1000, receiver_3_puzzlehash, coin_3)
new_blocks = bt.get_consecutive_blocks(
1,
new_blocks[:7],
seed=b"spend_reorg_coin",
farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash,
transaction_data=spend_bundle,
guarantee_transaction_block=True,
)
await full_node_api_1.full_node.respond_block(full_node_protocol.RespondBlock(new_blocks[-1]))
@pytest.mark.asyncio
async def test_validate_blockchain_spend_reorg_cb_coin(self, two_nodes):
num_blocks = 15
wallet_a = WALLET_A
coinbase_puzzlehash = WALLET_A_PUZZLE_HASHES[0]
receiver_1_puzzlehash = WALLET_A_PUZZLE_HASHES[1]
blocks = bt.get_consecutive_blocks(num_blocks, farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash)
full_node_api_1, full_node_api_2, server_1, server_2 = two_nodes
for block in blocks:
await full_node_api_1.full_node.respond_block(full_node_protocol.RespondBlock(block))
# Spends a coinbase created in reorg
new_blocks = bt.get_consecutive_blocks(
5,
blocks[:6],
seed=b"reorg cb coin",
farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash,
guarantee_transaction_block=True,
)
for block in new_blocks:
await full_node_api_1.full_node.respond_block(full_node_protocol.RespondBlock(block))
spend_block = new_blocks[-1]
spend_coin = None
for coin in list(spend_block.get_included_reward_coins()):
if coin.puzzle_hash == coinbase_puzzlehash:
spend_coin = coin
spend_bundle = wallet_a.generate_signed_transaction(1000, receiver_1_puzzlehash, spend_coin)
new_blocks = bt.get_consecutive_blocks(
1,
new_blocks,
seed=b"reorg cb coin",
farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash,
transaction_data=spend_bundle,
guarantee_transaction_block=True,
)
await full_node_api_1.full_node.respond_block(full_node_protocol.RespondBlock(new_blocks[-1]))
@pytest.mark.asyncio
async def test_validate_blockchain_spend_reorg_since_genesis(self, two_nodes):
num_blocks = 10
wallet_a = WALLET_A
coinbase_puzzlehash = WALLET_A_PUZZLE_HASHES[0]
receiver_1_puzzlehash = WALLET_A_PUZZLE_HASHES[1]
blocks = bt.get_consecutive_blocks(
num_blocks, farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash, guarantee_transaction_block=True
)
full_node_api_1, full_node_api_2, server_1, server_2 = two_nodes
for block in blocks:
await full_node_api_1.full_node.respond_block(full_node_protocol.RespondBlock(block))
spend_block = blocks[-1]
spend_coin = None
for coin in list(spend_block.get_included_reward_coins()):
if coin.puzzle_hash == coinbase_puzzlehash:
spend_coin = coin
spend_bundle = wallet_a.generate_signed_transaction(1000, receiver_1_puzzlehash, spend_coin)
new_blocks = bt.get_consecutive_blocks(
1, blocks, seed=b"", farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash, transaction_data=spend_bundle
)
await full_node_api_1.full_node.respond_block(full_node_protocol.RespondBlock(new_blocks[-1]))
# Spends a coin in a genesis reorg, that was already spent
new_blocks = bt.get_consecutive_blocks(
12,
[],
seed=b"reorg since genesis",
farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash,
guarantee_transaction_block=True,
)
for block in new_blocks:
await full_node_api_1.full_node.respond_block(full_node_protocol.RespondBlock(block))
new_blocks = bt.get_consecutive_blocks(
1,
new_blocks,
seed=b"reorg since genesis",
farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash,
transaction_data=spend_bundle,
)
await full_node_api_1.full_node.respond_block(full_node_protocol.RespondBlock(new_blocks[-1]))
@pytest.mark.asyncio
async def test_assert_my_coin_id(self, two_nodes):
num_blocks = 10
wallet_a = WALLET_A
coinbase_puzzlehash = WALLET_A_PUZZLE_HASHES[0]
receiver_puzzlehash = BURN_PUZZLE_HASH
# Farm blocks
blocks = bt.get_consecutive_blocks(
num_blocks, farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash, guarantee_transaction_block=True
)
full_node_api_1, full_node_api_2, server_1, server_2 = two_nodes
full_node_1 = full_node_api_1.full_node
for block in blocks:
await full_node_api_1.full_node.respond_block(full_node_protocol.RespondBlock(block))
# Coinbase that gets spent
spend_block = blocks[2]
bad_block = blocks[3]
spend_coin = None
bad_spend_coin = None
for coin in list(spend_block.get_included_reward_coins()):
if coin.puzzle_hash == coinbase_puzzlehash:
spend_coin = coin
for coin in list(bad_block.get_included_reward_coins()):
if coin.puzzle_hash == coinbase_puzzlehash:
bad_spend_coin = coin
valid_cvp = ConditionWithArgs(ConditionOpcode.ASSERT_MY_COIN_ID, [spend_coin.name()])
valid_dic = {valid_cvp.opcode: [valid_cvp]}
bad_cvp = ConditionWithArgs(ConditionOpcode.ASSERT_MY_COIN_ID, [bad_spend_coin.name()])
bad_dic = {bad_cvp.opcode: [bad_cvp]}
bad_spend_bundle = wallet_a.generate_signed_transaction(1000, receiver_puzzlehash, spend_coin, bad_dic)
valid_spend_bundle = wallet_a.generate_signed_transaction(1000, receiver_puzzlehash, spend_coin, valid_dic)
assert bad_spend_bundle is not None
assert valid_spend_bundle is not None
# Invalid block bundle
# Create another block that includes our transaction
invalid_new_blocks = bt.get_consecutive_blocks(
1,
blocks,
farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash,
transaction_data=bad_spend_bundle,
guarantee_transaction_block=True,
)
# Try to validate that block
res, err, _ = await full_node_1.blockchain.receive_block(invalid_new_blocks[-1])
assert res == ReceiveBlockResult.INVALID_BLOCK
assert err == Err.ASSERT_MY_COIN_ID_FAILED
# Valid block bundle
# Create another block that includes our transaction
new_blocks = bt.get_consecutive_blocks(
1,
blocks,
farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash,
transaction_data=valid_spend_bundle,
guarantee_transaction_block=True,
)
res, err, _ = await full_node_1.blockchain.receive_block(new_blocks[-1])
assert res == ReceiveBlockResult.NEW_PEAK
assert err is None
@pytest.mark.asyncio
async def test_assert_coin_announcement_consumed(self, two_nodes):
num_blocks = 10
wallet_a = WALLET_A
coinbase_puzzlehash = WALLET_A_PUZZLE_HASHES[0]
receiver_puzzlehash = BURN_PUZZLE_HASH
# Farm blocks
blocks = bt.get_consecutive_blocks(
num_blocks, farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash, guarantee_transaction_block=True
)
full_node_api_1, full_node_api_2, server_1, server_2 = two_nodes
full_node_1 = full_node_api_1.full_node
for block in blocks:
await full_node_api_1.full_node.respond_block(full_node_protocol.RespondBlock(block))
# Coinbase that gets spent
block1 = blocks[2]
block2 = blocks[3]
spend_coin_block_1 = None
spend_coin_block_2 = None
for coin in list(block1.get_included_reward_coins()):
if coin.puzzle_hash == coinbase_puzzlehash:
spend_coin_block_1 = coin
for coin in list(block2.get_included_reward_coins()):
if coin.puzzle_hash == coinbase_puzzlehash:
spend_coin_block_2 = coin
# This condition requires block2 coinbase to be spent
block1_cvp = ConditionWithArgs(
ConditionOpcode.ASSERT_COIN_ANNOUNCEMENT,
[Announcement(spend_coin_block_2.name(), b"test").name()],
)
block1_dic = {block1_cvp.opcode: [block1_cvp]}
block1_spend_bundle = wallet_a.generate_signed_transaction(
1000, receiver_puzzlehash, spend_coin_block_1, block1_dic
)
# This condition requires block1 coinbase to be spent
block2_cvp = ConditionWithArgs(
ConditionOpcode.CREATE_COIN_ANNOUNCEMENT,
[b"test"],
)
block2_dic = {block2_cvp.opcode: [block2_cvp]}
block2_spend_bundle = wallet_a.generate_signed_transaction(
1000, receiver_puzzlehash, spend_coin_block_2, block2_dic
)
# Invalid block bundle
assert block1_spend_bundle is not None
# Create another block that includes our transaction
invalid_new_blocks = bt.get_consecutive_blocks(
1,
blocks,
farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash,
transaction_data=block1_spend_bundle,
guarantee_transaction_block=True,
)
# Try to validate that block
res, err, _ = await full_node_1.blockchain.receive_block(invalid_new_blocks[-1])
assert res == ReceiveBlockResult.INVALID_BLOCK
assert err == Err.ASSERT_ANNOUNCE_CONSUMED_FAILED
# bundle_together contains both transactions
bundle_together = SpendBundle.aggregate([block1_spend_bundle, block2_spend_bundle])
# Create another block that includes our transaction
new_blocks = bt.get_consecutive_blocks(
1,
blocks,
farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash,
transaction_data=bundle_together,
guarantee_transaction_block=True,
)
# Try to validate newly created block
res, err, _ = await full_node_1.blockchain.receive_block(new_blocks[-1])
assert res == ReceiveBlockResult.NEW_PEAK
assert err is None
@pytest.mark.asyncio
async def test_assert_puzzle_announcement_consumed(self, two_nodes):
num_blocks = 10
wallet_a = WALLET_A
coinbase_puzzlehash = WALLET_A_PUZZLE_HASHES[0]
receiver_puzzlehash = BURN_PUZZLE_HASH
# Farm blocks
blocks = bt.get_consecutive_blocks(
num_blocks, farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash, guarantee_transaction_block=True
)
full_node_api_1, full_node_api_2, server_1, server_2 = two_nodes
full_node_1 = full_node_api_1.full_node
for block in blocks:
await full_node_api_1.full_node.respond_block(full_node_protocol.RespondBlock(block))
# Coinbase that gets spent
block1 = blocks[2]
block2 = blocks[3]
spend_coin_block_1 = None
spend_coin_block_2 = None
for coin in list(block1.get_included_reward_coins()):
if coin.puzzle_hash == coinbase_puzzlehash:
spend_coin_block_1 = coin
for coin in list(block2.get_included_reward_coins()):
if coin.puzzle_hash == coinbase_puzzlehash:
spend_coin_block_2 = coin
# This condition requires block2 coinbase to be spent
block1_cvp = ConditionWithArgs(
ConditionOpcode.ASSERT_PUZZLE_ANNOUNCEMENT,
[Announcement(spend_coin_block_2.puzzle_hash, b"test").name()],
)
block1_dic = {block1_cvp.opcode: [block1_cvp]}
block1_spend_bundle = wallet_a.generate_signed_transaction(
1000, receiver_puzzlehash, spend_coin_block_1, block1_dic
)
# This condition requires block1 coinbase to be spent
block2_cvp = ConditionWithArgs(
ConditionOpcode.CREATE_PUZZLE_ANNOUNCEMENT,
[b"test"],
)
block2_dic = {block2_cvp.opcode: [block2_cvp]}
block2_spend_bundle = wallet_a.generate_signed_transaction(
1000, receiver_puzzlehash, spend_coin_block_2, block2_dic
)
# Invalid block bundle
assert block1_spend_bundle is not None
# Create another block that includes our transaction
invalid_new_blocks = bt.get_consecutive_blocks(
1,
blocks,
farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash,
transaction_data=block1_spend_bundle,
guarantee_transaction_block=True,
)
# Try to validate that block
res, err, _ = await full_node_1.blockchain.receive_block(invalid_new_blocks[-1])
assert res == ReceiveBlockResult.INVALID_BLOCK
assert err == Err.ASSERT_ANNOUNCE_CONSUMED_FAILED
# bundle_together contains both transactions
bundle_together = SpendBundle.aggregate([block1_spend_bundle, block2_spend_bundle])
# Create another block that includes our transaction
new_blocks = bt.get_consecutive_blocks(
1,
blocks,
farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash,
transaction_data=bundle_together,
guarantee_transaction_block=True,
)
# Try to validate newly created block
res, err, _ = await full_node_1.blockchain.receive_block(new_blocks[-1])
assert res == ReceiveBlockResult.NEW_PEAK
assert err is None
@pytest.mark.asyncio
async def test_assert_height_absolute(self, two_nodes):
num_blocks = 10
wallet_a = WALLET_A
coinbase_puzzlehash = WALLET_A_PUZZLE_HASHES[0]
receiver_puzzlehash = BURN_PUZZLE_HASH
# Farm blocks
blocks = bt.get_consecutive_blocks(
num_blocks, farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash, guarantee_transaction_block=True
)
full_node_api_1, full_node_api_2, server_1, server_2 = two_nodes
full_node_1 = full_node_api_1.full_node
for block in blocks:
await full_node_api_1.full_node.respond_block(full_node_protocol.RespondBlock(block))
# Coinbase that gets spent
block1 = blocks[2]
spend_coin_block_1 = None
for coin in list(block1.get_included_reward_coins()):
if coin.puzzle_hash == coinbase_puzzlehash:
spend_coin_block_1 = coin
# This condition requires block1 coinbase to be spent after index 10
block1_cvp = ConditionWithArgs(ConditionOpcode.ASSERT_HEIGHT_ABSOLUTE, [int_to_bytes(10)])
block1_dic = {block1_cvp.opcode: [block1_cvp]}
block1_spend_bundle = wallet_a.generate_signed_transaction(
1000, receiver_puzzlehash, spend_coin_block_1, block1_dic
)
# program that will be sent too early
assert block1_spend_bundle is not None
invalid_new_blocks = bt.get_consecutive_blocks(
1,
blocks,
farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash,
transaction_data=block1_spend_bundle,
guarantee_transaction_block=True,
)
# Try to validate that block at index 10
res, err, _ = await full_node_1.blockchain.receive_block(invalid_new_blocks[-1])
assert res == ReceiveBlockResult.INVALID_BLOCK
assert err == Err.ASSERT_HEIGHT_ABSOLUTE_FAILED
new_blocks = bt.get_consecutive_blocks(
1,
blocks,
farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash,
guarantee_transaction_block=True,
)
res, _, _ = await full_node_1.blockchain.receive_block(new_blocks[-1])
assert res == ReceiveBlockResult.NEW_PEAK
# At index 11, it can be spent
new_blocks = bt.get_consecutive_blocks(
1,
new_blocks,
farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash,
transaction_data=block1_spend_bundle,
guarantee_transaction_block=True,
)
res, err, _ = await full_node_1.blockchain.receive_block(new_blocks[-1])
assert err is None
assert res == ReceiveBlockResult.NEW_PEAK
@pytest.mark.asyncio
async def test_assert_height_relative(self, two_nodes):
num_blocks = 11
wallet_a = WALLET_A
coinbase_puzzlehash = WALLET_A_PUZZLE_HASHES[0]
receiver_puzzlehash = BURN_PUZZLE_HASH
# Farm blocks
blocks = bt.get_consecutive_blocks(
num_blocks, farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash, guarantee_transaction_block=True
)
full_node_api_1, full_node_api_2, server_1, server_2 = two_nodes
full_node_1 = full_node_api_1.full_node
for block in blocks:
await full_node_api_1.full_node.respond_block(full_node_protocol.RespondBlock(block))
# Coinbase that gets spent
block1 = blocks[2]
spend_coin_block_1 = None
for coin in list(block1.get_included_reward_coins()):
if coin.puzzle_hash == coinbase_puzzlehash:
spend_coin_block_1 = coin
# This condition requires block1 coinbase to be spent after index 11
# This condition requires block1 coinbase to be spent more than 10 block after it was farmed
# block index has to be greater than (2 + 9 = 11)
block1_cvp = ConditionWithArgs(ConditionOpcode.ASSERT_HEIGHT_RELATIVE, [int_to_bytes(9)])
block1_dic = {block1_cvp.opcode: [block1_cvp]}
block1_spend_bundle = wallet_a.generate_signed_transaction(
1000, receiver_puzzlehash, spend_coin_block_1, block1_dic
)
# program that will be sent too early
assert block1_spend_bundle is not None
invalid_new_blocks = bt.get_consecutive_blocks(
1,
blocks,
farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash,
transaction_data=block1_spend_bundle,
guarantee_transaction_block=True,
)
# Try to validate that block at index 11
res, err, _ = await full_node_1.blockchain.receive_block(invalid_new_blocks[-1])
assert res == ReceiveBlockResult.INVALID_BLOCK
assert err == Err.ASSERT_HEIGHT_RELATIVE_FAILED
new_blocks = bt.get_consecutive_blocks(
1,
blocks,
farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash,
guarantee_transaction_block=True,
)
res, _, _ = await full_node_1.blockchain.receive_block(new_blocks[-1])
assert res == ReceiveBlockResult.NEW_PEAK
# At index 12, it can be spent
new_blocks = bt.get_consecutive_blocks(
1,
new_blocks,
farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash,
transaction_data=block1_spend_bundle,
guarantee_transaction_block=True,
)
res, err, _ = await full_node_1.blockchain.receive_block(new_blocks[-1])
assert err is None
assert res == ReceiveBlockResult.NEW_PEAK
@pytest.mark.asyncio
async def test_assert_seconds_relative(self, two_nodes):
num_blocks = 10
wallet_a = WALLET_A
coinbase_puzzlehash = WALLET_A_PUZZLE_HASHES[0]
receiver_puzzlehash = BURN_PUZZLE_HASH
# Farm blocks
blocks = bt.get_consecutive_blocks(
num_blocks, farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash, guarantee_transaction_block=True
)
full_node_api_1, full_node_api_2, server_1, server_2 = two_nodes
full_node_1 = full_node_api_1.full_node
for block in blocks:
await full_node_api_1.full_node.respond_block(full_node_protocol.RespondBlock(block))
# Coinbase that gets spent
block1 = blocks[2]
spend_coin_block_1 = None
for coin in list(block1.get_included_reward_coins()):
if coin.puzzle_hash == coinbase_puzzlehash:
spend_coin_block_1 = coin
# This condition requires block1 coinbase to be spent 300 seconds after coin creation
block1_cvp = ConditionWithArgs(ConditionOpcode.ASSERT_SECONDS_RELATIVE, [int_to_bytes(300)])
block1_dic = {block1_cvp.opcode: [block1_cvp]}
block1_spend_bundle = wallet_a.generate_signed_transaction(
1000, receiver_puzzlehash, spend_coin_block_1, block1_dic
)
# program that will be sent to early
assert block1_spend_bundle is not None
invalid_new_blocks = bt.get_consecutive_blocks(
1,
blocks,
farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash,
transaction_data=block1_spend_bundle,
time_per_block=20,
guarantee_transaction_block=True,
)
# Try to validate that block before 300 sec
res, err, _ = await full_node_1.blockchain.receive_block(invalid_new_blocks[-1])
assert res == ReceiveBlockResult.INVALID_BLOCK
assert err == Err.ASSERT_SECONDS_RELATIVE_FAILED
valid_new_blocks = bt.get_consecutive_blocks(
1,
blocks,
farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash,
transaction_data=block1_spend_bundle,
guarantee_transaction_block=True,
time_per_block=301,
)
res, err, _ = await full_node_1.blockchain.receive_block(valid_new_blocks[-1])
assert err is None
assert res == ReceiveBlockResult.NEW_PEAK
@pytest.mark.asyncio
async def test_assert_seconds_absolute(self, two_nodes):
num_blocks = 10
wallet_a = WALLET_A
coinbase_puzzlehash = WALLET_A_PUZZLE_HASHES[0]
receiver_puzzlehash = BURN_PUZZLE_HASH
# Farm blocks
blocks = bt.get_consecutive_blocks(
num_blocks, farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash, guarantee_transaction_block=True
)
full_node_api_1, full_node_api_2, server_1, server_2 = two_nodes
full_node_1 = full_node_api_1.full_node
for block in blocks:
await full_node_api_1.full_node.respond_block(full_node_protocol.RespondBlock(block))
# Coinbase that gets spent
block1 = blocks[2]
spend_coin_block_1 = None
for coin in list(block1.get_included_reward_coins()):
if coin.puzzle_hash == coinbase_puzzlehash:
spend_coin_block_1 = coin
# This condition requires block1 coinbase to be spent after 30 seconds from now
current_time_plus3 = uint64(blocks[-1].foliage_transaction_block.timestamp + 30)
block1_cvp = ConditionWithArgs(ConditionOpcode.ASSERT_SECONDS_ABSOLUTE, [int_to_bytes(current_time_plus3)])
block1_dic = {block1_cvp.opcode: [block1_cvp]}
block1_spend_bundle = wallet_a.generate_signed_transaction(
1000, receiver_puzzlehash, spend_coin_block_1, block1_dic
)
# program that will be sent to early
assert block1_spend_bundle is not None
invalid_new_blocks = bt.get_consecutive_blocks(
1,
blocks,
farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash,
transaction_data=block1_spend_bundle,
time_per_block=20,
guarantee_transaction_block=True,
)
# Try to validate that block before 30 sec
res, err, _ = await full_node_1.blockchain.receive_block(invalid_new_blocks[-1])
assert res == ReceiveBlockResult.INVALID_BLOCK
assert err == Err.ASSERT_SECONDS_ABSOLUTE_FAILED
valid_new_blocks = bt.get_consecutive_blocks(
1,
blocks,
farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash,
transaction_data=block1_spend_bundle,
guarantee_transaction_block=True,
time_per_block=31,
)
res, err, _ = await full_node_1.blockchain.receive_block(valid_new_blocks[-1])
assert err is None
assert res == ReceiveBlockResult.NEW_PEAK
@pytest.mark.asyncio
async def test_assert_fee_condition(self, two_nodes):
num_blocks = 10
wallet_a = WALLET_A
coinbase_puzzlehash = WALLET_A_PUZZLE_HASHES[0]
receiver_puzzlehash = BURN_PUZZLE_HASH
# Farm blocks
blocks = bt.get_consecutive_blocks(
num_blocks, farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash, guarantee_transaction_block=True
)
full_node_api_1, full_node_api_2, server_1, server_2 = two_nodes
full_node_1 = full_node_api_1.full_node
for block in blocks:
await full_node_api_1.full_node.respond_block(full_node_protocol.RespondBlock(block))
# Coinbase that gets spent
block1 = blocks[2]
spend_coin_block_1 = None
for coin in list(block1.get_included_reward_coins()):
if coin.puzzle_hash == coinbase_puzzlehash:
spend_coin_block_1 = coin
# This condition requires fee to be 10 mojo
cvp_fee = ConditionWithArgs(ConditionOpcode.RESERVE_FEE, [int_to_bytes(10)])
# This spend bundle has 9 mojo as fee
block1_dic_bad = {cvp_fee.opcode: [cvp_fee]}
block1_dic_good = {cvp_fee.opcode: [cvp_fee]}
block1_spend_bundle_bad = wallet_a.generate_signed_transaction(
1000, receiver_puzzlehash, spend_coin_block_1, block1_dic_bad, fee=9
)
block1_spend_bundle_good = wallet_a.generate_signed_transaction(
1000, receiver_puzzlehash, spend_coin_block_1, block1_dic_good, fee=10
)
log.warning(block1_spend_bundle_good.additions())
log.warning(f"Spend bundle fees: {block1_spend_bundle_good.fees()}")
invalid_new_blocks = bt.get_consecutive_blocks(
1,
blocks,
farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash,
transaction_data=block1_spend_bundle_bad,
guarantee_transaction_block=True,
)
res, err, _ = await full_node_1.blockchain.receive_block(invalid_new_blocks[-1])
assert res == ReceiveBlockResult.INVALID_BLOCK
assert err == Err.RESERVE_FEE_CONDITION_FAILED
valid_new_blocks = bt.get_consecutive_blocks(
1,
blocks,
farmer_reward_puzzle_hash=coinbase_puzzlehash,
transaction_data=block1_spend_bundle_good,
guarantee_transaction_block=True,
)
res, err, _ = await full_node_1.blockchain.receive_block(valid_new_blocks[-1])
assert err is None
assert res == ReceiveBlockResult.NEW_PEAK
| [
"cengndupak@gmail.com"
] | cengndupak@gmail.com |
fe08790f0a1ce9cb7efb4031c9bbf11adbbfcec9 | 6efdee46507c2f2d05e4986c963f189a1e754e9b | /ex15.py | 048204e2129b9aea9b9230e4d635d3eca03a682d | [] | no_license | SachinPitale/Python | b0d2d08f6f12bdce8a30ba9e9c370d3415721168 | 6889527b4b04e394feedcd6516e0298cccb6c5ee | refs/heads/master | 2020-07-26T05:59:46.325528 | 2019-09-15T07:26:24 | 2019-09-15T07:26:24 | 208,557,473 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 246 | py |
from sys import argv
script, filename = argv
txt = open(filename)
print "Here's your file %r :" %filename
print txt.read()
print "type the file name again "
file_again = raw_input("> ")
txt_again = open(file_again)
print txt_again.read()
| [
"sachinpitale22@gmail.com"
] | sachinpitale22@gmail.com |
115cb5c22fa3171edd5d632980ac1d4012d05ea5 | 72d7c54e0de5793acf97ea457c43e48c5cf903eb | /src/model/train_model.py | 2e4272f9a7abd166a4eb378fe98e4fbf7f877976 | [
"MIT"
] | permissive | lucashsg77/CIFAR-10_keras_CNN_model | 59cf0e12d6a9648ab9c92a79a304c4c762d53170 | 4190f5941dcd490d7ea833d44eb415841370e190 | refs/heads/main | 2023-03-19T20:59:26.228680 | 2021-03-01T03:57:17 | 2021-03-01T03:57:17 | 342,723,821 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 3,187 | py | from tensorflow.keras.datasets import cifar10
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D,MaxPool2D,Dense,Flatten,Dropout,Input, AveragePooling2D, Activation,Conv2D, MaxPooling2D, BatchNormalization,Concatenate
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping, TensorBoard
from tensorflow.keras import regularizers, optimizers
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
# the cifar-10 dataset has 32x32 images from 10 differente classes with 6000 images per class, giving us 50k for training and 10k for validation
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()
# normalizing the data
x_train = x_train / 255
x_test = x_test / 255
# since we have no ordinary relationship between the classes we need to encode some of the data so we don't get unexpected results
y_train_cat = to_categorical(y_train, 10)
y_test_cat = to_categorical(y_test, 10)
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation = 'relu', kernel_initializer = 'he_uniform', padding = 'same', input_shape = (32, 32, 3)))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation = 'relu', kernel_initializer = 'he_uniform', padding = 'same'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(MaxPool2D((2, 2)))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation = 'relu', kernel_initializer = 'he_uniform', padding = 'same'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation = 'relu', kernel_initializer = 'he_uniform', padding = 'same'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(MaxPool2D((2, 2)))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation = 'relu', kernel_initializer = 'he_uniform', padding = 'same'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation = 'relu', kernel_initializer = 'he_uniform', padding = 'same'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(MaxPool2D((2, 2)))
model.add(Dropout(0.4))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation = 'relu', kernel_initializer = 'he_uniform'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Dropout(0.5))
# we use softmax because we are working with 10 different classes
model.add(Dense(10, activation = 'softmax'))
model.compile(optimizer = 'adam', loss = 'categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy'])
# since we needed more images because the previous models were overfitting I'm using keras to flip and shift the image a little bit
# so we can have more data for the training
ImgDataGen = ImageDataGenerator(width_shift_range = 0.2, height_shift_range = 0.2, horizontal_flip = True, rotation_range = 20)
it_train = ImgDataGen.flow(x_train, y_train_cat)
steps = int(x_train.shape[0] / 64)
#gives us a summary of the model layers, trainable and non-trainable parameters as well as the total parameters
model.summary()
history = model.fit(it_train, epochs = 55, steps_per_epoch = steps, validation_data = (x_test, y_test_cat))
# prints the final acc of the model
evaluation = model.evaluate(x_test, y_test_cat)
print('Final accuracy: {}'.format(evaluation[1]))
model_name = "cifar-10_model.h5"
model.save(model_name)
| [
"57928235+lucashsg77@users.noreply.github.com"
] | 57928235+lucashsg77@users.noreply.github.com |
59aa3074789e5ffda3af89a78300566f1fd5fb91 | fb39bd3505d6f129cbc5a823fd0f221ca645ad90 | /DAYS_001-010/Day - 003/Exercises/day-3-4-exercise.py | 4f64c811f7b0f42d5bdf60fb9a8e1ea60efc61d0 | [] | no_license | IacovColisnicenco/100-Days-Of-Code | 53c4038b3616d1313ae9ef17cd9e5b2abd910020 | 5ef420be9f1039018ae2763285a2564f9bca23fc | refs/heads/master | 2023-07-10T04:46:38.818348 | 2021-08-21T13:57:35 | 2021-08-21T13:57:35 | null | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 801 | py | print("Welcome to the Roller Coaster Ride !!! \n")
height = int(input("What is your height in CM : "))
bill = 0
if height >= 120:
print("You can Ride Roller Coaster...")
age = int(input("What is your Age ? "))
if age < 12:
bill = 5
print("Child Tickets are ₹5.")
elif age <= 18:
bill = 7
print("Youth Tickets are ₹7.")
elif 45 <= age <= 55:
print("Your Ticket is Free..")
else:
bill = 12
print("Adult Tickets are ₹12.")
want_photos = input("Do you want to take Photos? Y or N : ")
if want_photos == "Y":
bill += 3
print(f"Your final Ticket Bill is ₹{bill}")
else:
print("Sorry, You have to grow taller before you can Ride Roller Coaster.. \nHave A Good Day... \nThank You....")
| [
"sahasubhajitias59@gmail.com"
] | sahasubhajitias59@gmail.com |
121add35cc229a0a92e06d677ca8d13f14203b26 | e54c24d0c1ef77e7c6d39e0c579e641a3fe4747b | /stroy/pipelines.py | 765bea5e17475c3c9ed7b0c5a039ce770f1fe30e | [] | no_license | msp233/story | a126f72214a61cd05a53c92da0f8010244713572 | 4fb52e96a5c3fcb4b92aa4804bd3b34abb09e6e5 | refs/heads/master | 2021-08-24T10:41:00.974907 | 2017-12-09T08:23:54 | 2017-12-09T08:23:54 | 113,455,001 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 1,168 | py | # -*- coding: utf-8 -*-
# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
from twisted.enterprise import adbapi
import MySQLdb
import MySQLdb.cursors
from scrapy.crawler import Settings as Settings
class StroyPipeline(object):
def __init__(self):
dbargs = dict(
host = '127.0.0.1' ,
db = 'cms',
user = 'root', #replace with you user name
passwd = '123456', # replace with you password
charset = 'utf8',
cursorclass = MySQLdb.cursors.DictCursor,
use_unicode = True,
)
self.dbpool = adbapi.ConnectionPool('MySQLdb',**dbargs)
def process_item(self, item,spider):
res = self.dbpool.runInteraction(self.insert_into_table,item)
return item
def insert_into_table(self,conn,item):
conn.execute('insert into articles(subject,content,link,cid,addtime,aid) values(%s,%s,%s,%s,%s,%s)', (item['title'],item['content'],item['link'],item['cid'],item['addtime'],item['aid']))
| [
"937207392@qq.com"
] | 937207392@qq.com |
28550cd5ee495e649de93ef976fe0eff54728adb | a8c2246bc3d68f06175cfae843976dc1d2a0c7a0 | /polls/migrations/0001_initial.py | e2e8fbbfebe0c99b37cc8ab257261c306c10b840 | [] | no_license | PacoBahena/djangovotaciones | b56741ab3b42f44472d41f17dcad575386528832 | bf727e837ef099e5df2ccad28a2d15e1e6162e5e | refs/heads/master | 2021-01-11T23:22:52.960003 | 2017-01-20T06:38:29 | 2017-01-20T06:38:29 | 78,574,144 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 1,230 | py | # -*- coding: utf-8 -*-
# Generated by Django 1.10.5 on 2017-01-08 23:32
from __future__ import unicode_literals
from django.db import migrations, models
import django.db.models.deletion
class Migration(migrations.Migration):
initial = True
dependencies = [
]
operations = [
migrations.CreateModel(
name='Choice',
fields=[
('id', models.AutoField(auto_created=True, primary_key=True, serialize=False, verbose_name='ID')),
('choice_text', models.CharField(max_length=200)),
('votes', models.IntegerField(default=0)),
],
),
migrations.CreateModel(
name='Question',
fields=[
('id', models.AutoField(auto_created=True, primary_key=True, serialize=False, verbose_name='ID')),
('question_text', models.CharField(max_length=200)),
('pub_date', models.DateTimeField(verbose_name='date published')),
],
),
migrations.AddField(
model_name='choice',
name='question',
field=models.ForeignKey(on_delete=django.db.models.deletion.CASCADE, to='polls.Question'),
),
]
| [
"pbahena72@gmail.com"
] | pbahena72@gmail.com |
cd6c1dc9afe5512f1c67d8b3cdc41a75dd85e0d9 | 316ef315980e2329c0b0da72b50f1c35f276b21a | /googlenet_model/DownloadModel.py | 08d82139bb90ab86b7f90f2f60a007d26fdfbb03 | [] | no_license | JaggerYoung/Gesture_feature_lstm | 7b83d4208e085898bf62929c0e39fa5c411be96f | 5538c22521d69e6d9484ef8a62a6e9ef2b2c1a52 | refs/heads/master | 2021-01-09T06:00:21.065528 | 2017-02-10T07:49:43 | 2017-02-10T07:49:43 | 80,887,611 | 4 | 1 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 97 | py | wget http://data.dmlc.ml/mxnet/models/imagenet/inception-v3.tar.gz
tar -zxvf inception-v3.tar.gz
| [
"854659608@qq.com"
] | 854659608@qq.com |
398d8e76ef2fe6964a65decd82b98aa723453cac | 0c5840c41baf4f0ad6306efab80499f4037ad905 | /MysqlDataDriven/DatabaseInit.py | b2d86e8ee100488e7a05d9fcaf9ef4acad837f49 | [] | no_license | Li-Guo-Fang/Auto_Design_PO | b89989660098ac3a3aadcfc0d425b11992dd5d27 | 8c7de33a7d1189c0c7be3ea923efee6c188acef5 | refs/heads/main | 2023-03-17T09:55:09.207732 | 2021-03-07T15:09:49 | 2021-03-07T15:09:49 | 259,357,811 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 2,327 | py | import pymysql
from MysqlDataDriven.Sql import *
class DataBaseInit(object):
def __init__(self, host, port, dbName, username, password, charset):
self.host = host
self.port = port
self.db = dbName
self.user = username
self.passwd = password
self.charset = charset
def create(self):
try:
conn = pymysql.connect(
host = self.host,
port = self.port,
user = self.user,
passwd = self.passwd,
charset = self.charset
)
cur = conn.cursor()
cur.execute(create_database)
conn.select_db("test")
cur.execute(drop_table_if_exist_sql)
cur.execute(create_table)
except pymysql.Error as e:
raise e
else:
cur.close()
conn.commit()
conn.close()
print (u"创建数据库及表成功")
#插入数据
def insertDatas(self):
try:
conn = pymysql.connect(
host = self.host,
port = self.port,
db = self.db,
user = self.user,
passwd = self.passwd,
charset = self.charset
)
cur = conn.cursor()
#插入数据语句
sql = "insert into test_case(bookname, author) values(%s, %s);"
res = cur.executemany(sql, [('Selenium WebDriver实战宝典', '吴晓华'),
('HTTP权威指南', '古尔利'),
('探索式软件测试', '惠特克'),
('暗时间', '刘未鹏')])
except pymysql.Error as e:
raise e
else:
conn.commit()
print (u"初始数据插入成功")
cur.execute("select * from test_case;")
for i in cur.fetchall():
print (i[1], i[2])
cur.close()
conn.close()
if __name__ == '__main__':
db = DataBaseInit(
host="localhost",
port=3306,
dbName="test",
username="root",
password="123456",
charset="utf8"
)
db.create()
db.insertDatas()
print (u"数据库初始化结束") | [
"18301991450@163.com"
] | 18301991450@163.com |
00e2e61740c9928d57632befab111a3901457624 | ff2e7b01096bffaef341585a2ba39addb24ca667 | /Buzznauts/app/prepare_submission.py | bbf8015c96e274a88a1e4c27920a313e0741ef25 | [
"MIT",
"LicenseRef-scancode-unknown-license-reference"
] | permissive | eduardojdiniz/Buzznauts | 5a1f55bc5d27b343fde7ff5618356bea1f728c54 | 8ac242a8d5309b4090a0f0b148ec275cac762bc0 | refs/heads/master | 2023-07-09T03:18:16.080419 | 2021-08-19T17:42:36 | 2021-08-19T17:42:36 | 392,039,524 | 2 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 3,918 | py | #!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
import numpy as np
import os
import os.path as op
import argparse
import zipfile
from Buzznauts.utils import save_dict
def prepare_results(results_dir, submission_dir=None, track="full_track"):
if track == 'full_track':
ROIs = ['WB']
else:
ROIs = ['LOC','FFA','STS','EBA','PPA','V1','V2','V3','V4']
if submission_dir is None:
submission_dir = op.join(results_dir, track)
else:
submission_dir = op.join(submission_dir, track)
num_subs = 10
subs=[]
for s in range(num_subs):
subs.append('sub' + str(s+1).zfill(2))
results = {}
for ROI in ROIs:
ROI_results = {}
for sub in subs:
ROI_result_file = op.join(results_dir, track, sub,
ROI + "_test.npy")
if not op.exists(ROI_result_file):
print("----------- Warning : submission not ready -----------")
print("Result not found for ", sub, " and ROI: ", ROI)
print("Please check if the directory is correct or " + \
"generate predicted data for ROI: ", ROI,
" in subject: ", sub)
return
ROI_result = np.load(ROI_result_file)
ROI_results[sub] = ROI_result
results[ROI] = ROI_results
filename = track + ".pkl"
if not op.exists(submission_dir):
os.makedirs(submission_dir)
submission_pkl = op.join(submission_dir, filename)
save_dict(results, submission_pkl)
submission_zip = op.join(submission_dir, track + ".zip")
zipped_results = zipfile.ZipFile(submission_zip, 'w')
zipped_results.write(submission_pkl, filename)
zipped_results.close()
def main():
buzz_root = '/home/dinize@acct.upmchs.net/proj/Buzznauts'
description = 'Prepares submission for Algonauts 2021'
parser = argparse.ArgumentParser(description=description)
model = op.join(buzz_root, 'models/baseline')
parser.add_argument('-rd', '--result_dir',
help='contains predicted fMRI activity',
default = op.join(model, 'results/alexnet/layer_5'),
type=str)
_help= 'mini_track for all ROIs, full_track for whole brain (WB)'
parser.add_argument('-t', '--track',
help=_help,
default='mini_track',
type=str)
args = vars(parser.parse_args())
track = args['track']
result_dir = args['result_dir']
if track == 'full_track':
ROIs = ['WB']
else:
ROIs = ['LOC','FFA','STS','EBA','PPA','V1','V2','V3','V4']
num_subs = 10
subs=[]
for s in range(num_subs):
subs.append('sub' + str(s+1).zfill(2))
results = {}
for ROI in ROIs:
ROI_results = {}
for sub in subs:
ROI_result_file = op.join(result_dir, track, sub, ROI+"_test.npy")
print("Result file path: ", ROI_result_file)
if not op.exists(ROI_result_file):
print("----------- Warning : submission not ready -----------")
print("Result not found for ", sub, " and ROI: ", ROI)
print("Please check if the directory is correct or " + \
"generate predicted data for ROI: ", ROI,
" in subject: ", sub)
return
ROI_result = np.load(ROI_result_file)
ROI_results[sub] = ROI_result
results[ROI] = ROI_results
filename = track + ".pkl"
submission_pkl = op.join(result_dir, track, filename)
save_dict(results, submission_pkl)
submission_zip = op.join(result_dir, track, track + ".zip")
zipped_results = zipfile.ZipFile(submission_zip, 'w')
zipped_results.write(submission_pkl, filename)
zipped_results.close()
if __name__ == "__main__":
main()
| [
"edd32@pitt.edu"
] | edd32@pitt.edu |
689f182aaf2c3e12e5345b5f4029c3a84a26d873 | 9743d5fd24822f79c156ad112229e25adb9ed6f6 | /xai/brain/wordbase/adjectives/_unshakeable.py | e5580220c428d26267e79c308054751c325bd982 | [
"MIT"
] | permissive | cash2one/xai | de7adad1758f50dd6786bf0111e71a903f039b64 | e76f12c9f4dcf3ac1c7c08b0cc8844c0b0a104b6 | refs/heads/master | 2021-01-19T12:33:54.964379 | 2017-01-28T02:00:50 | 2017-01-28T02:00:50 | null | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 464 | py |
#calss header
class _UNSHAKEABLE():
def __init__(self,):
self.name = "UNSHAKEABLE"
self.definitions = [u"If someone's trust or belief is unshakeable, it is firm and cannot be made weaker or destroyed: "]
self.parents = []
self.childen = []
self.properties = []
self.jsondata = {}
self.specie = 'adjectives'
def run(self, obj1, obj2):
self.jsondata[obj2] = {}
self.jsondata[obj2]['properties'] = self.name.lower()
return self.jsondata
| [
"xingwang1991@gmail.com"
] | xingwang1991@gmail.com |
919e93118fc21b5f45a947257bee54a667752573 | 51240087b513a3f625806051e883fcbee6cb5dc5 | /Strings/Alternate_capitalize.py | 6fcedd9e5ae280353f1c644a7987dd73559ac69f | [] | no_license | dakshtrehan/Python-practice | af7fba2232dfa9d0f3593a4eebf8816a0bf86454 | 831501953daeb24d47bd78fba8b27c253ef08d72 | refs/heads/main | 2023-04-11T13:30:13.642509 | 2021-04-30T03:18:23 | 2021-04-30T03:18:23 | 347,295,548 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 297 | py | #Write a program that reads a string and print a string that capitalizes every other letter in the string
#e.g. passion becomes pAsSiOn
x=input("Enter the string: ")
str1= ""
for i in range(0, len(x)):
if i%2==0:
str1+=x[i]
else:
str1+=x[i].upper()
print(str1) | [
"noreply@github.com"
] | dakshtrehan.noreply@github.com |
64a735daccbccc34daae44e1bcd1fd7f5686d793 | cd8e4f88151a4fa3b39cf74f31d63371516259e5 | /Model1/experiments_run/sol_vis.py | 957e5c14d136ed31ed07225adef05c53dd77205f | [] | no_license | saintazunya/TSP-project | 4a3c2395e862ff446f3427ff3d89b8222ede0de3 | 46c2f77ca79c3354d11fd49f6f999a3dcb96fe2b | refs/heads/master | 2021-10-02T21:17:05.331595 | 2018-11-30T22:38:40 | 2018-11-30T22:38:40 | 116,619,303 | 2 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 816 | py | import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
import sol_to_index
def animate(i):
line.set_xdata(solution[0:i,0])
line.set_ydata(solution[0:i,1])
return line
#result
path=''
file=r'100_distance_sol.xlsx'
ncities=np.load('datasave.npz')['arr_1']
cities=np.load('datasave.npz')['arr_1']
solidx=sol_to_index.sol_to_index(path+file)
solution=cities[solidx]
#visualization needs some debuging
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(cities[:,0],cities[:,1],'x',markersize=1)
ax.plot(solution[:,0],solution[:,1],markersize=0.1)
line, = ax.plot([],[],'o',markersize=10,label='route')
#animate(10)
ax.legend(loc='best')
plt.axes().set_aspect(0.8, adjustable='box')
FuncAnimation(fig, animate, frames=300)
a=1
plt.show() | [
"noreply@github.com"
] | saintazunya.noreply@github.com |
510e4a01cd856f71555cce0934d2241858363403 | 5060fce51bba586ec30667e1dc32fa996eeedd38 | /abali/testcases.py | f582f376cdf6c66c4771fa2d6ff9d03ad699715b | [] | no_license | knutsvk/fins | 398d67d54b1daf11934aa6c429c9722e72c466db | 8854749ba0aea3b9d3ebc25f2992eb78b539ecf5 | refs/heads/master | 2021-06-16T18:39:51.502888 | 2017-05-24T11:26:09 | 2017-05-24T11:26:09 | 89,158,647 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 3,683 | py | from fenics import *
class Poiseuille():
"""
"""
def __init__(self, nx, ny, limits=[0, 1, 0, 1], dp=1):
self.mesh = self.make_mesh(nx, ny, limits)
self.space = self.make_space()
self.bc = self.boundary_conditions(limits, dp)
self.ic = self.initial_conditions(limits, dp)
self.name = 'poiseuille'
def make_mesh(self, nx, ny, limits):
return UnitSquareMesh(nx, ny)
def make_space(self):
scalar_element = FiniteElement('P', triangle, 1)
vector_element = VectorElement('P', triangle, 2)
mixed_element = MixedElement([scalar_element, vector_element])
return FunctionSpace(self.mesh, MixedElement([scalar_element, vector_element]))
def boundary_conditions(self, limits, dp):
left = CompiledSubDomain('near(x[0], 0.0) && on_boundary')
right = CompiledSubDomain('near(x[0], 1.0) && on_boundary')
bottom = CompiledSubDomain('near(x[1], 0.0) && on_boundary')
top = CompiledSubDomain('near(x[1], 1.0) && on_boundary')
v_noslip = Constant((0, 0))
pL = Constant(dp)
pR = Constant('0.0')
p_bc1 = DirichletBC(self.space.sub(0), pL, left)
p_bc2 = DirichletBC(self.space.sub(0), pR, right)
v_bc1 = DirichletBC(self.space.sub(1), v_noslip, bottom)
v_bc2 = DirichletBC(self.space.sub(1), v_noslip, top)
v_bc3 = DirichletBC(self.space.sub(1).sub(1), 0, left)
v_bc4 = DirichletBC(self.space.sub(1).sub(1), 0, right)
return [p_bc1, p_bc2, v_bc1, v_bc2, v_bc3, v_bc4]
def initial_conditions(self, limits, dp):
return Expression(('p*(1.0-x[0])', '0.0', '0.0'), p=dp, degree=1)
def define_functions(self):
# Define functions for solutions at previous and current time steps
u = Function(self.space)
u = interpolate(self.ic, self.space)
u0 = Function(self.space)
u0.assign(u)
return u, u0
class LidDrivenCavity():
"""
"""
def __init__(self, nx, ny):
self.mesh = self.make_mesh(nx, ny)
self.space = self.make_space()
self.bc = self.boundary_conditions()
self.ic = self.initial_conditions()
self.name = 'lid'
def make_mesh(self, nx, ny):
return UnitSquareMesh(nx, ny)
def make_space(self):
scalar_element = FiniteElement('P', triangle, 1)
vector_element = VectorElement('P', triangle, 2)
mixed_element = MixedElement([scalar_element, vector_element])
return FunctionSpace(self.mesh, MixedElement([scalar_element, vector_element]))
def boundary_conditions(self):
left = CompiledSubDomain('near(x[0], 0.0) && on_boundary')
right = CompiledSubDomain('near(x[0], 1.0) && on_boundary')
bottom = CompiledSubDomain('near(x[1], 0.0) && on_boundary')
top = CompiledSubDomain('near(x[1], 1.0) && on_boundary')
v_wall = Constant((0, 0))
v_lid = Constant((1, 0))
# v_lid = Expression(('16.0*x[0]*x[0]*(1.0-x[0])*(1.0-x[0])', '0.0'), degree=4)
v_bc1 = DirichletBC(self.space.sub(1), v_lid, top)
v_bc2 = DirichletBC(self.space.sub(1), v_wall, bottom)
v_bc3 = DirichletBC(self.space.sub(1), v_wall, left)
v_bc4 = DirichletBC(self.space.sub(1), v_wall, right)
return [v_bc1, v_bc2, v_bc3, v_bc4]
def initial_conditions(self):
return Constant((0, 0, 0))
def define_functions(self):
# Define functions for solutions at previous and current time steps
u = Function(self.space)
u = interpolate(self.ic, self.space)
u0 = Function(self.space)
u0.assign(u)
return u, u0
| [
"ksk38@cam.ac.uk"
] | ksk38@cam.ac.uk |
7af33df27c68bca8c3a56d141bdc448c28f85369 | 4e88344be8aab80357d48eaaaa8fee321ede1b72 | /keras_sequential_example.py | b2b8cb2d165ff87cc74850abb57e4e35eb487c95 | [] | no_license | martynaut/datacamp-examples | 8a63bb6832fb5143b935ddb50ba5514272119a41 | a5e5cb87fd835caf094c2646e98c9bc9f0937a1b | refs/heads/master | 2021-03-31T00:10:29.853702 | 2018-09-30T06:03:49 | 2018-09-30T06:03:49 | 124,993,276 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 3,277 | py | from keras.layers import Dense
from keras.models import Sequential
from keras.optimizers import SGD
from keras.callbacks import EarlyStopping
from keras.utils import to_categorical
import matplotlib.pyplot as plt
def get_new_model(input_shape=1):
model_i = Sequential()
model_i.add(Dense(100, activation='relu', input_shape=input_shape))
model_i.add(Dense(100, activation='relu'))
model_i.add(Dense(2, activation='softmax'))
return model_i
def relu(input_value):
# Calculate the value for the output of the relu function: output
output = max(input_value, 0)
# Return the value just calculated
return output
# Save the number of columns in predictors: n_cols
n_cols = df.drop('output', axis=1).shape[1]
y = to_categorical(df['output'])
# Create the model: model
model = Sequential()
# Add the first hidden layer
model.add(Dense(50, activation='relu', input_shape=(n_cols,)))
# Add the second hidden layer
model.add(Dense(50, activation='relu'))
# Add the output layer
model.add(Dense(2, activation='softmax'))
# Compile the model
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# Verify that model contains information from compiling
print("Loss function: " + model.loss)
early_stopping_monitor = EarlyStopping(patience=2)
# Fit the model
model.fit(predictors, target, epochs=30,
validation_split=0.3, callbacks=[early_stopping_monitor])
# Calculate predictions: predictions
predictions = model.predict(pred_data)
# Calculate predicted probability of survival: predicted_prob_true
predicted_prob_true = predictions[:, 1]
# print predicted_prob_true
print(predicted_prob_true)
# Create list of learning rates: lr_to_test
lr_to_test = [.000001, 0.01, 1]
# Loop over learning rates
for lr in lr_to_test:
print('\n\nTesting model with learning rate: %f\n' % lr)
# Build new model to test, unaffected by previous models
model = get_new_model()
# Create SGD optimizer with specified learning rate: my_optimizer
my_optimizer = SGD(lr=lr)
# Compile the model
model.compile(optimizer=my_optimizer, loss='categorical_crossentropy')
# Fit the model
model.fit(predictors, target)
# Define early_stopping_monitor
early_stopping_monitor = EarlyStopping(patience=2)
# Create the new model: model_2
model_2 = Sequential()
# Add the first and second layers
model_2.add(Dense(100, activation='relu', input_shape=input_shape))
model_2.add(Dense(100, activation='relu'))
# Add the output layer
model_2.add(Dense(2, activation='softmax'))
# Compile model_2
model_2.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# Fit model_1
model_1_training = model_1.fit(predictors, target, epochs=15,
validation_split=0.2, callbacks=[early_stopping_monitor],
verbose=False)
# Fit model_2
model_2_training = model_2.fit(predictors, target, epochs=15, validation_split=0.2,
callbacks=[early_stopping_monitor], verbose=False)
# Create the plot
plt.plot(model_1_training.history['val_loss'], 'r', model_2_training.history['val_loss'], 'b')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Validation score')
plt.show()
| [
"scienceisthenewblack@gmail.com"
] | scienceisthenewblack@gmail.com |
198762cfe5c30a9b906981b180be25fe2d5ab55d | c7c9c0b634310a2df8d0be503abfe2279ab7e9c8 | /초보문제/1983.py | 690eb6e99e215cea6069e2ae6e504ae9ba005667 | [] | no_license | ubjhls/algorithms | f28e4ab7580056bbb1bce275cfe01bda56df31b2 | 820fb4a183971f3aa7c665ff2895fbdde6fea8f9 | refs/heads/master | 2020-06-26T23:52:25.333519 | 2020-04-14T13:53:48 | 2020-04-14T13:53:48 | 199,792,029 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 597 | py | testcase = int(input())
for k in range(testcase):
test = list(map(int, input().split()))
score = [list(map(int, input().split())) for i in range(test[0])]
result = []
for i in range(test[0]):
tmp = 0
tmp = score[i][0]*35 + score[i][1]*45 + score[i][2]*20
result.append(tmp)
result_tmp = result[test[1]-1]
result.sort()
result = result[::-1]
grade = ['A+', 'A0', 'A-', 'B+', 'B0', 'B-', 'C+', 'C0', 'C-', 'D0']
for i in range(test[0]):
if result[i] == result_tmp:
print('#{} {}'.format(k+1, grade[i//(test[0]//10)])) | [
"ubjhls@naver.com"
] | ubjhls@naver.com |
cc5ec499a2477185f01d8d99f857f8efd74c7e8d | 352457b4ce9e0cb66c2bc1a2bc461d6a48626cf2 | /opengl_support/tilesets.py | c0f7a21e53bd44b80093265f2faaf237f18d14ac | [
"MIT"
] | permissive | michaelbradley91/sokoban | 78c73041d7ef528354f4572238f49ce00a1c4cc5 | 9a425df01ea68285922edc1c5053376e822db94d | refs/heads/master | 2021-07-05T03:25:54.130222 | 2020-01-01T17:38:26 | 2020-01-01T17:38:26 | 230,138,176 | 0 | 0 | MIT | 2021-04-20T19:06:53 | 2019-12-25T18:12:57 | Python | UTF-8 | Python | false | false | 2,857 | py | from typing import Tuple, Optional
import pygame
from pygame.rect import Rect
from coordinate import Coordinate
from opengl_support.drawable import Drawable
from opengl_support.texture import Texture
class TileSet(Texture):
"""
Represents a tile set in OpenGL
"""
def __init__(self, surface: pygame.SurfaceType, tile_size: Tuple[int, int],
tiles_wide: Optional[int] = None, tiles_high: Optional[int] = None):
"""
Load a tile set from a given surface
:param surface: the tile set as a surface
:param tile_size: the size of each tile
:param tiles_wide: the number of tiles wide the picture is. Leave as None to calculate this from the image size
:param tiles_high: the number of tiles high the picture is. Leave as None to calculate this from the image size
:return: the loaded tile set as a dictionary from x,y tile coordinates to the tile
"""
super().__init__(surface)
self.__tile_size = tile_size
self.__tiles_wide = tiles_wide
self.__tiles_high = tiles_high
if not self.__tiles_wide:
self.__tiles_wide = self.width // self.tile_size[0]
self.__tiles_high = self.height // self.tile_size[1]
@property
def tile_size(self) -> Tuple[int, int]:
return self.__tile_size
def draw_tile(self, rect: Rect, tile_coordinate: Coordinate):
"""
Draw a specific tile from the tile set
:param rect: the rectangle in which to draw the tile
:param tile_coordinate: the coordinate of the tile
:return: nothing
Raises a ValueError if the tile coordinate is out of bounds
"""
if tile_coordinate.x < 0 or tile_coordinate.y < 0 or \
tile_coordinate.x > self.__tiles_wide or tile_coordinate.y > self.__tiles_high:
raise ValueError("Invalid tile index")
sub_rect = Rect((self.tile_size[0] * tile_coordinate.x, self.tile_size[1] * tile_coordinate.y), self.tile_size)
super().draw_sub_rectangle(rect, sub_rect)
class Tile(Drawable):
"""
A singled out tile from a tile set to draw.
"""
def __init__(self, tile_set: TileSet, tile_coordinate: Coordinate):
self.__tile_set = tile_set
self.__tile_coordinate = tile_coordinate
@property
def tile_set(self):
return self.__tile_set
def reload(self):
"""
Reload the tile. Generally, it is better to reload the underlying tile set to avoid reloading
the whole tile set excessively.
"""
self.__tile_set.reload()
def draw(self, rect: Rect):
"""
Draw this tile to fill the given rectangle
:param rect: the rectangle to fill
:return: nothing
"""
self.__tile_set.draw_tile(rect, self.__tile_coordinate)
| [
"michael.bradley@hotmail.co.uk"
] | michael.bradley@hotmail.co.uk |
1fb2df762dd45f6aa9845f161da2ee0c3e55bf03 | 77f5a8d34aadc697e95671f1c9b17ca547e2b4c1 | /xierpa3/contributions/filibuster/content/creditcard.py | 3038f19db04632a24c976e6344a1a4cf9dd30217 | [
"MIT",
"LicenseRef-scancode-unknown-license-reference"
] | permissive | dungmv56/Xierpa3 | ef9f37a62a5b739e6e41f8bbe683820771a2f22e | 1e5fecaee84204401f3cc7ccea10092cb31029bf | refs/heads/master | 2020-12-24T11:17:31.945821 | 2016-02-25T11:39:08 | 2016-02-25T11:39:08 | null | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 4,697 | py | # -*- coding: UTF-8 -*-
# -----------------------------------------------------------------------------
# xierpa server
# Copyright (c) 2014+ buro@petr.com, www.petr.com, www.xierpa.com
#
# X I E R P A 3
# Distribution by the MIT License.
#
# -----------------------------------------------------------------------------
#
# Contributed by Erik van Blokland and Jonathan Hoefler
# Original from filibuster.
#
# FILIBUSTER.ORG!
"""
living
--------------------------------------------------------------------
"""
__version__ = '3.0.0'
__author__ = "someone"
content = {
'creditcard': [
'<#p_cc_flavor#><#p_cc_sx#>',
'<#p_cc_flavor#><#p_cc_flavor#><#p_cc_sx#>',
'<#p_cc_quality#> <#p_cc_flavor#><#p_cc_sx#>',
'<#p_cc_quality#> <#p_cc_flavor#><#p_cc_sx#>',
],
'creditcard_accepted': [
'<#company#> welcomes <#creditcard#>',
'<#company#> prefers <#creditcard#>',
'We welcome <#creditcard#>',
'We prefer <#creditcard#>',
'<#creditcard#> preferred!',
'<#creditcard#> accepted.',
'Pay with <#creditcard#>',
],
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'<#p_cc_issuer#> <#creditcard#>',
u'<#p_cc_issuer#>’s <#creditcard#>',
'<#creditcard#>, by <#p_cc_issuer#>',
],
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'<#figs#><#figs#><#figs#><#figs#> <#figs#><#figs#><#figs#><#figs#> <#figs#><#figs#><#figs#><#figs#> <#figs#><#figs#><#figs#><#figs#>',
],
'creditcard_validuntil': [
'<#time_months#> <#time_comingyears#>',
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'p_acronym': [
'<#alphabet_caps#><#alphabet_caps#>',
'<#alphabet_caps#><#alphabet_caps#><#alphabet_caps#>',
],
'p_cc_flavor': [
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'<#p_cc_flavor_sweet#>',
'<#p_cc_flavor_shop#>',
'<#p_cc_flavor_money#>',
'<#p_cc_flavor_modern#>',
'<#p_cc_flavor_currency#>',
'<#p_cc_flavor_locale#>',
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'<#p_cc_flavor_others#>',
],
'p_cc_flavor_common': [
'Direct',
'Media',
'Uni',
'Family',
'Member',
'Diner',
],
'p_cc_flavor_count': [
'Twin',
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'Duo',
'Tri',
'Trio',
'Quatro',
'Penta',
],
'p_cc_flavor_currency': [
'Dime',
'<#sci_transition_metals#>Dollar',
'Dollar',
'Sterling',
'Change',
],
'p_cc_flavor_locale': [
'Euro',
'Asia',
'US',
'HK',
],
'p_cc_flavor_modern': [
'Com',
'Phone',
'Smart',
'Swipe',
'Compu',
'Terminal',
'Electro',
'Plasti',
'Chem',
'Chemi',
'Chemo',
'Net',
'Web',
'SET',
'Inter',
],
'p_cc_flavor_money': [
'Buy',
'Cash',
'Kash',
'Money',
'Pecunia',
'Debet',
'Debt',
'Specu',
'Pin',
'Chipper',
],
'p_cc_flavor_nonsense': [
'Exi',
'Minto',
'Exo',
'Mondo',
'Fina',
],
'p_cc_flavor_odd': [
'Gas',
'Petro',
'Petroli',
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'p_cc_flavor_others': [
'<#p_acronym#>',
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'<#p_business_name#>',
'<#p_cc_quality#>',
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'p_cc_flavor_religious': [
'Pure',
'Reli',
'Holy',
'Spiri',
'God',
'Noble',
],
'p_cc_flavor_shop': [
'Excel',
'Access',
'XS',
'Fast',
'Digi',
'E',
'Shop',
'Store',
'Market',
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'Super',
'Hyper',
'Ultra',
'Kid',
'Major',
'Minor',
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'Courtesy',
'Polite',
'Nice',
'Comfort',
'Friendly',
'Friendli',
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'<#eurobank#>',
'<#usbank#>',
'<#name_japanese#>',
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'Personal',
'Home',
'Business',
'Corporate',
'<#sci_popularelements#>',
'<#sci_popularelements#>',
'<#sci_popularelements#>',
'<#sci_popularelements#>',
],
'p_cc_sx': [
'Card',
'Card',
'Card',
'Card',
'Credit',
'Express',
],
}
| [
"michiel@concretejungle.nl"
] | michiel@concretejungle.nl |
9fe1c000fbf3c51c00c02803c972800561a72a51 | 27be037ad76d666cc02619d0a326d59e0871954c | /kiribo/tarot.py | 93532cb8489176739dea770d4c134b4d6cd38c8a | [
"MIT"
] | permissive | kiritan-pop/kiri_bot | b2f76209e12fd1e2dda02b76396a7daccb59334b | decc93e8271e558c24082c18c712979b319bd302 | refs/heads/master | 2023-03-07T05:23:12.456450 | 2023-02-27T06:20:20 | 2023-02-27T06:20:20 | 114,524,444 | 20 | 6 | MIT | 2020-08-19T10:27:57 | 2017-12-17T09:30:08 | Python | UTF-8 | Python | false | false | 4,040 | py | # coding: utf-8
import random,json
import sys,io,re,os
from pytz import timezone
from datetime import datetime, timedelta
from pprint import pprint as pp
from PIL import Image, ImageFont, ImageDraw
from kiribo import util
from kiribo.config import TAROT_DATA_PATH, TAROT_IMG_PATH, TAROT_CHK_PATH, TAROT_IMGMAP_PATH, FONT_PATH, MEDIA_PATH
with open(TAROT_DATA_PATH, 'r') as f:
tarot_data = json.load(f)
with open(TAROT_IMGMAP_PATH, 'r') as f:
imgmap = json.load(f)
ORDER = ["総合", "金運", "恋愛", "健康", "仕事", "遊び"]
def tarot_reading():
return tarot_data[str(random.randrange(len(tarot_data)))]
def get_tarot_image(tarot):
return os.path.join(TAROT_IMG_PATH, imgmap[tarot['name']])
def tarot_main():
tarot = tarot_reading()
text = f"【{tarot['name']}】{'逆位置' if tarot['rev'] else '正位置'}\n"
text += f"{tarot['txt1']}\n{tarot['txt2'] if len(tarot['txt2'])>0 else ''}\n"
text += "\n".join([f"{o}：{'☆'*tarot['stars'][o]}" for o in ORDER])
text += "\n powerd by :@HKSN:"
return text, tarot
def tarot_check(acct):
jst_now = datetime.now(timezone('Asia/Tokyo'))
if os.path.exists(TAROT_CHK_PATH):
with open(TAROT_CHK_PATH, 'r') as f:
acct_chk_data = json.load(f)
else:
acct_chk_data = {}
# 1日以上開けないとダメ
if acct in acct_chk_data and (jst_now.strftime('%Y%m%d') <= datetime.fromisoformat(acct_chk_data[acct]).strftime('%Y%m%d')):
return False
acct_chk_data[acct] = jst_now.isoformat()
with open(TAROT_CHK_PATH, 'w') as f:
json.dump(acct_chk_data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
return True
def make_tarot_image(tarot, avatar_static):
img_path = get_tarot_image(tarot)
tarot_img = Image.open(img_path)
if tarot['rev']:
tarot_img = tarot_img.rotate(180)
image = Image.new("RGBA", (640, 320), (0, 0, 0, 255))
image.paste(tarot_img, (0, 0))
avatar_static_img_path = util.download_media(avatar_static)
# アイコン
if avatar_static_img_path:
avatar_static_img = Image.open(avatar_static_img_path).convert("RGB")
max_size = max(avatar_static_img.width, avatar_static_img.height)
RS_SIZE = 36
avatar_static_img = avatar_static_img.resize(
(avatar_static_img.width*RS_SIZE//max_size, avatar_static_img.height*RS_SIZE//max_size), resample=Image.LANCZOS)
image.paste(avatar_static_img, (tarot_img.width + 72, 8))
# 文字追加
jst_now = datetime.now(timezone('Asia/Tokyo'))
temp_txt = f" {int(jst_now.strftime('%m'))}月{int(jst_now.strftime('%d'))}日の運勢"
font = ImageFont.truetype(FONT_PATH, 32)
draw = ImageDraw.Draw(image)
draw.text((tarot_img.width + 32, 12), temp_txt,
fill=(240, 240, 240), font=font)
font = ImageFont.truetype(FONT_PATH, 22)
order = ["総合", "金運", "恋愛", "健康", "仕事", "遊び"]
tarot_txt = f"【{tarot['name']}】{'逆位置' if tarot['rev'] else '正位置'}\n"
MAXLENGTH = 19
tarot_txt += f"{tarot['txt1'][:MAXLENGTH]}"
if len(tarot['txt1']) > MAXLENGTH:
tarot_txt += '\n'
tarot_txt += tarot['txt1'][MAXLENGTH:]
if len(tarot['txt2']) > 0:
tarot_txt += '\n'
tarot_txt += f"{tarot['txt2'][:MAXLENGTH]}"
if len(tarot['txt2']) > MAXLENGTH:
tarot_txt += '\n'
tarot_txt += tarot['txt2'][MAXLENGTH:]
tarot_txt += '\n'
tarot_txt += "\n".join([f"{o}：{'☆'*tarot['stars'][o]}" for o in order])
draw.text((tarot_img.width + 12, 56), tarot_txt,
fill=(240, 240, 240), font=font)
image.save(os.path.join(MEDIA_PATH, "tarot_tmp.png"))
return os.path.join(MEDIA_PATH, "tarot_tmp.png")
if __name__ == '__main__':
avatar_static = "https://kiritan.work/system/accounts/avatars/000/000/001/original/039525c0ca872f5d.png"
print(tarot_check("kiritan"))
tarot_txt, tarot = tarot_main()
print(tarot_txt)
print(make_tarot_image(tarot, avatar_static))
| [
"kiritan.pop@gmail.com"
] | kiritan.pop@gmail.com |
53279d87f3e8a1742110292cdccdc3fa7018b3c1 | 7a82203a813ca75af560dd67adaa6edf7a62f562 | /04_Dueling_Deep_Q_Network.py | 3d4eeb97f1e628cc4df7820bdea7c7557b5a8793 | [] | no_license | mrlightman5/DRL | 68b6a4b0bb50ca684b53c0dc21351824c6f2317e | 5aaedcc855c06979abb31989b3faec467dd99b89 | refs/heads/master | 2020-03-31T16:34:02.401503 | 2018-10-08T01:37:23 | 2018-10-08T01:37:23 | null | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 15,123 | py | # Deep Q-Network Algorithm
# Import modules
import tensorflow as tf
import pygame
import random
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime
import time
import cv2
import os
# Import game
import sys
sys.path.append("DQN_GAMES/")
import Deep_Parameters
game = Deep_Parameters.game
class Dueling_DQN:
def __init__(self):
# Game Information
self.algorithm = 'Dueling_DQN'
self.game_name = game.ReturnName()
# Get parameters
self.progress = ''
self.Num_action = game.Return_Num_Action()
# Initial parameters
self.Num_Exploration = Deep_Parameters.Num_start_training
self.Num_Training = Deep_Parameters.Num_training
self.Num_Testing = Deep_Parameters.Num_test
self.learning_rate = Deep_Parameters.Learning_rate
self.gamma = Deep_Parameters.Gamma
self.first_epsilon = Deep_Parameters.Epsilon
self.final_epsilon = Deep_Parameters.Final_epsilon
self.epsilon = self.first_epsilon
self.Num_plot_episode = Deep_Parameters.Num_plot_episode
self.Is_train = Deep_Parameters.Is_train
self.load_path = Deep_Parameters.Load_path
self.step = 1
self.score = 0
self.episode = 0
# date - hour - minute of training time
self.date_time = str(datetime.date.today()) + '_' + \
str(datetime.datetime.now().hour) + '_' + \
str(datetime.datetime.now().minute)
# parameters for skipping and stacking
self.state_set = []
self.Num_skipping = Deep_Parameters.Num_skipFrame
self.Num_stacking = Deep_Parameters.Num_stackFrame
# Parameter for Experience Replay
self.Num_replay_memory = Deep_Parameters.Num_replay_memory
self.Num_batch = Deep_Parameters.Num_batch
self.replay_memory = []
# Parameter for Target Network
self.Num_update_target = Deep_Parameters.Num_update
# Parameters for network
self.img_size = 80
self.Num_colorChannel = Deep_Parameters.Num_colorChannel
self.first_conv = Deep_Parameters.first_conv
self.second_conv = Deep_Parameters.second_conv
self.third_conv = Deep_Parameters.third_conv
self.first_dense = Deep_Parameters.first_dense
self.second_dense_state = [self.first_dense[1], 1]
self.second_dense_action = [self.first_dense[1], self.Num_action]
self.GPU_fraction = Deep_Parameters.GPU_fraction
# Variables for tensorboard
self.loss = 0
self.maxQ = 0
self.score_board = 0
self.maxQ_board = 0
self.loss_board = 0
self.step_old = 0
# Initialize Network
self.input, self.output = self.network('network')
self.input_target, self.output_target = self.network('target')
self.train_step, self.action_target, self.y_target, self.loss_train = self.loss_and_train()
self.sess, self.saver, self.summary_placeholders, self.update_ops, self.summary_op, self.summary_writer = self.init_sess()
def main(self):
# Define game state
game_state = game.GameState()
# Initialization
state = self.initialization(game_state)
stacked_state = self.skip_and_stack_frame(state)
while True:
# Get progress:
self.progress = self.get_progress()
# Select action
action = self.select_action(stacked_state)
# Take action and get info. for update
next_state, reward, terminal = game_state.frame_step(action)
next_state = self.reshape_input(next_state)
stacked_next_state = self.skip_and_stack_frame(next_state)
# Experience Replay
self.experience_replay(stacked_state, action, reward, stacked_next_state, terminal)
# Training!
if self.progress == 'Training':
# Update target network
if self.step % self.Num_update_target == 0:
self.update_target()
# Training
self.train(self.replay_memory)
# Save model
self.save_model()
# Update former info.
stacked_state = stacked_next_state
self.score += reward
self.step += 1
# Plotting
self.plotting(terminal)
# If game is over (terminal)
if terminal:
stacked_state = self.if_terminal(game_state)
# Finished!
if self.progress == 'Finished':
print('Finished!')
break
def init_sess(self):
# Initialize variables
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = self.GPU_fraction
sess = tf.InteractiveSession(config=config)
# Make folder for save data
os.makedirs('saved_networks/' + self.game_name + '/' + self.date_time + '_' + self.algorithm)
# Summary for tensorboard
summary_placeholders, update_ops, summary_op = self.setup_summary()
summary_writer = tf.summary.FileWriter('saved_networks/' + self.game_name + '/' + self.date_time + '_' + self.algorithm, sess.graph)
init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)
# Load the file if the saved file exists
saver = tf.train.Saver()
# check_save = 1
check_save = input('Load Model? (1=yes/2=no): ')
if check_save == 1:
# Restore variables from disk.
saver.restore(sess, self.load_path + "/model.ckpt")
print("Model restored.")
check_train = input('Inference or Training? (1=Inference / 2=Training): ')
if check_train == 1:
self.Num_Exploration = 0
self.Num_Training = 0
return sess, saver, summary_placeholders, update_ops, summary_op, summary_writer
def initialization(self, game_state):
action = np.zeros([self.Num_action])
state, _, _ = game_state.frame_step(action)
state = self.reshape_input(state)
for i in range(self.Num_skipping * self.Num_stacking):
self.state_set.append(state)
return state
def skip_and_stack_frame(self, state):
self.state_set.append(state)
state_in = np.zeros((self.img_size, self.img_size, self.Num_colorChannel * self.Num_stacking))
# Stack the frame according to the number of skipping frame
for stack_frame in range(self.Num_stacking):
state_in[:,:, self.Num_colorChannel * stack_frame : self.Num_colorChannel * (stack_frame+1)] = self.state_set[-1 - (self.Num_skipping * stack_frame)]
del self.state_set[0]
state_in = np.uint8(state_in)
return state_in
def get_progress(self):
progress = ''
if self.step <= self.Num_Exploration:
progress = 'Exploring'
elif self.step <= self.Num_Exploration + self.Num_Training:
progress = 'Training'
elif self.step <= self.Num_Exploration + self.Num_Training + self.Num_Testing:
progress = 'Testing'
else:
progress = 'Finished'
return progress
# Resize and make input as grayscale
def reshape_input(self, state):
state_out = cv2.resize(state, (self.img_size, self.img_size))
if self.Num_colorChannel == 1:
state_out = cv2.cvtColor(state_out, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
state_out = np.reshape(state_out, (self.img_size, self.img_size, 1))
state_out = np.uint8(state_out)
return state_out
# Code for tensorboard
def setup_summary(self):
episode_score = tf.Variable(0.)
episode_maxQ = tf.Variable(0.)
episode_loss = tf.Variable(0.)
tf.summary.scalar('Average Score/' + str(self.Num_plot_episode) + ' episodes', episode_score)
tf.summary.scalar('Average MaxQ/' + str(self.Num_plot_episode) + ' episodes', episode_maxQ)
tf.summary.scalar('Average Loss/' + str(self.Num_plot_episode) + ' episodes', episode_loss)
summary_vars = [episode_score, episode_maxQ, episode_loss]
summary_placeholders = [tf.placeholder(tf.float32) for _ in range(len(summary_vars))]
update_ops = [summary_vars[i].assign(summary_placeholders[i]) for i in range(len(summary_vars))]
summary_op = tf.summary.merge_all()
return summary_placeholders, update_ops, summary_op
# Convolution and pooling
def conv2d(self, x, w, stride):
return tf.nn.conv2d(x,w,strides=[1, stride, stride, 1], padding='SAME')
# Get Variables
def conv_weight_variable(self, name, shape):
return tf.get_variable(name, shape = shape, initializer = tf.contrib.layers.xavier_initializer_conv2d())
def weight_variable(self, name, shape):
return tf.get_variable(name, shape = shape, initializer = tf.contrib.layers.xavier_initializer())
def bias_variable(self, name, shape):
return tf.get_variable(name, shape = shape, initializer = tf.contrib.layers.xavier_initializer())
def network(self, network_name):
# Input
x_image = tf.placeholder(tf.float32, shape = [None,
self.img_size,
self.img_size,
self.Num_stacking * self.Num_colorChannel])
x_normalize = (x_image - (255.0/2)) / (255.0/2)
with tf.variable_scope(network_name):
# Convolution variables
w_conv1 = self.conv_weight_variable('_w_conv1', self.first_conv)
b_conv1 = self.bias_variable('_b_conv1',[self.first_conv[3]])
w_conv2 = self.conv_weight_variable('_w_conv2',self.second_conv)
b_conv2 = self.bias_variable('_b_conv2',[self.second_conv[3]])
w_conv3 = self.conv_weight_variable('_w_conv3',self.third_conv)
b_conv3 = self.bias_variable('_b_conv3',[self.third_conv[3]])
# Densely connect layer variables
w_fc1_1 = self.weight_variable('_w_fc1_1',self.first_dense)
b_fc1_1 = self.bias_variable('_b_fc1_1',[self.first_dense[1]])
w_fc1_2 = self.weight_variable('_w_fc1_2',self.first_dense)
b_fc1_2 = self.bias_variable('_b_fc1_2',[self.first_dense[1]])
w_fc2_1 = self.weight_variable('_w_fc2_1',self.second_dense_state)
b_fc2_1 = self.bias_variable('_b_fc2_1',[self.second_dense_state[1]])
w_fc2_2 = self.weight_variable('_w_fc2_2',self.second_dense_action)
b_fc2_2 = self.bias_variable('_b_fc2_2',[self.second_dense_action[1]])
# Network
h_conv1 = tf.nn.relu(self.conv2d(x_normalize, w_conv1, 4) + b_conv1)
h_conv2 = tf.nn.relu(self.conv2d(h_conv1, w_conv2, 2) + b_conv2)
h_conv3 = tf.nn.relu(self.conv2d(h_conv2, w_conv3, 1) + b_conv3)
h_pool3_flat = tf.reshape(h_conv3, [-1, self.first_dense[0]])
h_fc1_state = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool3_flat, w_fc1_1)+b_fc1_1)
h_fc1_action = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool3_flat, w_fc1_2)+b_fc1_2)
h_fc2_state = tf.matmul(h_fc1_state, w_fc2_1)+b_fc2_1
h_fc2_action = tf.matmul(h_fc1_action, w_fc2_2)+b_fc2_2
h_fc2_advantage = tf.subtract(h_fc2_action, tf.reduce_mean(h_fc2_action))
output = tf.add(h_fc2_state, h_fc2_advantage)
return x_image, output
def loss_and_train(self):
# Loss function and Train
action_target = tf.placeholder(tf.float32, shape = [None, self.Num_action])
y_target = tf.placeholder(tf.float32, shape = [None])
y_prediction = tf.reduce_sum(tf.multiply(self.output, action_target), reduction_indices = 1)
Loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_prediction - y_target))
train_step = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate = self.learning_rate, epsilon = 1e-02).minimize(Loss)
return train_step, action_target, y_target, Loss
def select_action(self, stacked_state):
action = np.zeros([self.Num_action])
action_index = 0
# Choose action
if self.progress == 'Exploring':
# Choose random action
action_index = random.randint(0, self.Num_action-1)
action[action_index] = 1
elif self.progress == 'Training':
if random.random() < self.epsilon:
# Choose random action
action_index = random.randint(0, self.Num_action-1)
action[action_index] = 1
else:
# Choose greedy action
Q_value = self.output.eval(feed_dict={self.input: [stacked_state]})
action_index = np.argmax(Q_value)
action[action_index] = 1
self.maxQ = np.max(Q_value)
# Decrease epsilon while training
if self.epsilon > self.final_epsilon:
self.epsilon -= self.first_epsilon/self.Num_Training
elif self.progress == 'Testing':
# Choose greedy action
Q_value = self.output.eval(feed_dict={self.input: [stacked_state]})
action_index = np.argmax(Q_value)
action[action_index] = 1
self.maxQ = np.max(Q_value)
self.epsilon = 0
return action
def experience_replay(self, state, action, reward, next_state, terminal):
# If Replay memory is longer than Num_replay_memory, delete the oldest one
if len(self.replay_memory) >= self.Num_replay_memory:
del self.replay_memory[0]
self.replay_memory.append([state, action, reward, next_state, terminal])
def update_target(self):
# Get trainable variables
trainable_variables = tf.trainable_variables()
# network variables
trainable_variables_network = [var for var in trainable_variables if var.name.startswith('network')]
# target variables
trainable_variables_target = [var for var in trainable_variables if var.name.startswith('target')]
for i in range(len(trainable_variables_network)):
self.sess.run(tf.assign(trainable_variables_target[i], trainable_variables_network[i]))
def train(self, replay_memory):
# Select minibatch
minibatch = random.sample(replay_memory, self.Num_batch)
# Save the each batch data
state_batch = [batch[0] for batch in minibatch]
action_batch = [batch[1] for batch in minibatch]
reward_batch = [batch[2] for batch in minibatch]
next_state_batch = [batch[3] for batch in minibatch]
terminal_batch = [batch[4] for batch in minibatch]
# Get y_prediction
y_batch = []
Q_batch = self.output_target.eval(feed_dict = {self.input_target: next_state_batch})
# Get target values
for i in range(len(minibatch)):
if terminal_batch[i] == True:
y_batch.append(reward_batch[i])
else:
y_batch.append(reward_batch[i] + self.gamma * np.max(Q_batch[i]))
_, self.loss = self.sess.run([self.train_step, self.loss_train], feed_dict = {self.action_target: action_batch,
self.y_target: y_batch,
self.input: state_batch})
def save_model(self):
# Save the variables to disk.
if self.step == self.Num_Exploration + self.Num_Training:
save_path = self.saver.save(self.sess, 'saved_networks/' + self.game_name + '/' + self.date_time + '_' + self.algorithm + "/model.ckpt")
print("Model saved in file: %s" % save_path)
def plotting(self, terminal):
if self.progress != 'Exploring':
if terminal:
self.score_board += self.score
self.maxQ_board += self.maxQ
self.loss_board += self.loss
if self.episode % self.Num_plot_episode == 0 and self.episode != 0 and terminal:
diff_step = self.step - self.step_old
tensorboard_info = [self.score_board / self.Num_plot_episode, self.maxQ_board / diff_step, self.loss_board / diff_step]
for i in range(len(tensorboard_info)):
self.sess.run(self.update_ops[i], feed_dict = {self.summary_placeholders[i]: float(tensorboard_info[i])})
summary_str = self.sess.run(self.summary_op)
self.summary_writer.add_summary(summary_str, self.step)
self.score_board = 0
self.maxQ_board = 0
self.loss_board = 0
self.step_old = self.step
else:
self.step_old = self.step
def if_terminal(self, game_state):
# Show Progress
print('Step: ' + str(self.step) + ' / ' +
'Episode: ' + str(self.episode) + ' / ' +
'Progress: ' + self.progress + ' / ' +
'Epsilon: ' + str(self.epsilon) + ' / ' +
'Score: ' + str(self.score))
if self.progress != 'Exploring':
self.episode += 1
self.score = 0
# If game is finished, initialize the state
state = self.initialization(game_state)
stacked_state = self.skip_and_stack_frame(state)
return stacked_state
if __name__ == '__main__':
agent = Dueling_DQN()
agent.main()
| [
"kyushikmin@gmail.com"
] | kyushikmin@gmail.com |
a629492186aa2978b196c9518c8c7318a5a90f30 | 9460c89936efb1043564b22eb538d25cce566806 | /exercise_15.py | 6e16ab60133ddf6da6024bfc762b2a80d8908d97 | [] | no_license | foreverloop/python_pre_exercises | e350daf1c9bb6c7a91d4b4a22823770eb4c241bd | 5c5bb1db1115d62fc8d0e3f4deb8d5c60956d601 | refs/heads/master | 2020-07-26T22:45:58.784142 | 2019-10-24T19:16:10 | 2019-10-24T19:16:10 | 208,787,622 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 484 | py | """
Exercise 15 (and Solution)
Write a program (using functions!) that asks the user for a long string containing multiple words.
Print back to the user the same string, except with the words in backwards order.
For example, say I type the string:
My name is Michele
Then I would see the string:
Michele is name My
shown back to me.
"""
def choppy_uppy(sentence):
words = sentence.split()
words.reverse()
return words
print(choppy_uppy(input("Enter a sentence: ")))
| [
"cjones5709@gmail.com"
] | cjones5709@gmail.com |
fcf1b5c103056d89f112ff912f52f55eb2e6668f | 7b2aac8782c3bde5fb4561fd6189c2e25108239c | /analyse/app/screens/login.py | 6eb1bf73304a1c8f73b2056a750e36d589724cee | [] | no_license | tiago-clementino/QVAP | 31c6a4a7ae414533a5000d280e9811cc85870d6b | c259677c91e666a2a7aff4be0331ca4bd32f9627 | refs/heads/master | 2020-06-22T05:48:43.787976 | 2020-06-12T22:48:12 | 2020-06-12T22:48:12 | 197,649,100 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 2,385 | py | from kivy.uix.screenmanager import Screen
from controler.connect_sqlite import Connection
from controler.sql_utils import SqlUtils
from pathlib import Path
class Login(Screen):
conn = None
email = None
def build(self):
super(Login, self)
def __init__(self, datapath = None):
super(Login, self).__init__()
Login.conn = Login.get_connection(datapath)
#Login.conn = Connection()
#Login.conn.create_connection()#Path("data/") / "database.db")
@staticmethod
def new_connection(datapath = None):
Login.conn = Connection()
Login.conn.create_connection()#Path("data/") / "database.db")
@staticmethod
def format_message(msg):
return f'"[color=222222][b][/b]{msg}[/color]"'
def check_login(self,login=None,password=None,msg=None):
if login is not None and password is not None and login.text.strip() != '' and password.text.strip() != '':
if SqlUtils.check_login(Login.get_connection(),login.text,password.text,msg):
Login.set_login(login.text)
self.manager.transition.direction = 'left'
self.manager.current = 'recents'
# else:
# msg.text = 'Login inválido'
else:
msg.text = Login.format_message( 'Login inválido')
#return 'Login inválido'
@staticmethod
def just_logged(conn):
login = SqlUtils.just_logged(conn)
Login.set_login(login)
return login is not None
@staticmethod
def set_login(login):
if(login is not None and login != ''):
Login.email=login
@staticmethod
def logoff(msg=None):
if SqlUtils.logoff(Login.get_connection(),Login.email,msg) > 0:
Login.email=None
return True
return False
# @staticmethod
# def logoff(msg=None):
# if Login.logoff_2(msg):
# self.manager.transition.direction = 'right'
# self.manager.current = 'login'
@staticmethod
def get_connection(datapath = None):
if(Login.conn == None or not Login.conn.connected()):
Login.new_connection(datapath)
return Login.conn
@staticmethod
def close_connection():
if(Login.conn != None and Login.conn.connected()):
Login.conn.close_connection()
| [
"tiago.luks@gmail.com"
] | tiago.luks@gmail.com |
e752b17e0e4d0bf11f9ed7ffe876182729c4680c | 801e7af482fe1c8c3fa02d13a281a010f0140061 | /events/djangoenv/lib/python2.6/site-packages/pip/exceptions.py | f7079b56c6dc94da6a3fc5148cf132f674ca7f6c | [] | no_license | ratikbhat1/acmwebsite | baff2d97fc5672aeadb38ebc19db37f22144c368 | 98b6492fa5af01339c6867af906827bd440553f9 | refs/heads/master | 2021-01-22T02:53:33.255297 | 2017-09-03T10:26:28 | 2017-09-03T10:26:28 | 102,256,551 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 967 | py | """Exceptions used throughout package"""
class PipError(Exception):
"""Base pip exception"""
class InstallationError(PipError):
"""General exception during installation"""
class UninstallationError(PipError):
"""General exception during uninstallation"""
class DistributionNotFound(InstallationError):
"""Raised when a distribution cannot be found to satisfy a requirement"""
class BestVersionAlreadyInstalled(PipError):
"""Raised when the most up-to-date version of a package is already
installed. """
class BadCommand(PipError):
"""Raised when virtualenv or a command is not found"""
class CommandError(PipError):
"""Raised when there is an error in command-line arguments"""
class PreviousBuildDirError(PipError):
"""Raised when there's a previous conflicting build directory"""
class HashMismatch(InstallationError):
"""Distribution file hash values don't match."""
| [
"ratik.bhatt12@gmail.com"
] | ratik.bhatt12@gmail.com |
433e31060105d7ec183dd664229e9c5fe4ee45af | 0fa0cb75ecebb32a2f9f2f8f78a17a65e2304d9e | /project/migrations/0002_auto_20200801_1306.py | c813f327e1ada89e50842edb038b168d9ddbb771 | [] | no_license | Rupeshyadav9783/DBMS_project_Action_Bid-master | 1f309a70d512f6c7aac04504e81815e2b95dc165 | 58c4681d065dc2dfcd178e9322307b512ce75aa9 | refs/heads/master | 2023-02-23T00:28:10.286399 | 2021-01-27T19:20:12 | 2021-01-27T19:20:12 | 333,533,578 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 512 | py | # Generated by Django 3.0.6 on 2020-08-01 13:06
from django.db import migrations, models
class Migration(migrations.Migration):
dependencies = [
('project', '0001_initial'),
]
operations = [
migrations.AlterField(
model_name='item',
name='end_interval',
field=models.DateField(),
),
migrations.AlterField(
model_name='item',
name='start_interval',
field=models.DateField(),
),
]
| [
"Rupeshyadav9783@gmail.com"
] | Rupeshyadav9783@gmail.com |
de8214dd5f2792bdca5eccdda107e72222c30130 | 58115fa94a81b02a8b194fe7f1c1cd4ff996df97 | /src/anyconfig/schema/__init__.py | 1437437066cf8b3c7b6580abe489d66ce4816ad7 | [
"MIT"
] | permissive | Terrance-forks/python-anyconfig | 9f77de334c162e1c2334a749c29f63bd0294a09b | 21d7c0e30287569b394972557b5a54fab03bcd5c | refs/heads/master | 2021-06-19T09:11:18.697637 | 2021-05-17T04:35:10 | 2021-05-17T04:35:10 | 202,930,334 | 0 | 0 | MIT | 2019-08-17T20:52:23 | 2019-08-17T20:52:22 | null | UTF-8 | Python | false | false | 451 | py | #
# Copyright (C) 2021 Satoru SATOH <satoru.satoh@gmail.com>
# SPDX-License-Identifier: MIT
#
r"""misc global constants, variables, classes and so on.
"""
try:
from .jsonschema import validate, is_valid, gen_schema
SUPPORTED: bool = True
except ImportError:
from .default import validate, is_valid, gen_schema
SUPPORTED = False # type: ignore
__all__ = [
'validate', 'is_valid', 'gen_schema', 'SUPPORTED'
]
# vim:sw=4:ts=4:et:
| [
"satoru.satoh@gmail.com"
] | satoru.satoh@gmail.com |
9a6b0bbca87ab02e5f0e4e68b7d4480a2be472b1 | 281c73dc12641f942693fed9a2f04dd0f1a397d8 | /api/urls.py | 798fa41da1851954c8de23b4af677e7de7f7e582 | [] | no_license | francoCosimo95/django-contact | 7adfc45982aff94cf1d01bfba9f6e309f85034b6 | fa08e22dead7b4f070bbece900983f6b49196a21 | refs/heads/master | 2022-09-18T10:31:11.147232 | 2020-05-26T20:42:13 | 2020-05-26T20:42:13 | 267,089,139 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 129 | py | from django.urls import path
from . import views
urlpatterns = [
path('send-email', views.send_email, name='send-email'),
]
| [
"franco.cosimo95@gmail.com"
] | franco.cosimo95@gmail.com |
2200e5d00b4e7f55f91d675065d55986d3c55397 | cc85680b699f902af901a8177dc1e6ac97def4d5 | /6.py | 2869067d8b631fb03205c228757aaaf1cca337d9 | [] | no_license | 976Evill/day1 | 3c1f8453cf00f3568bae31d16f7dd2988359603b | fe37b58e613b2a1291498a05d1dffc2e78bc52e8 | refs/heads/master | 2020-12-20T06:41:42.598168 | 2020-01-24T13:23:33 | 2020-01-24T13:23:33 | 235,990,626 | 0 | 0 | null | 2020-02-17T21:42:03 | 2020-01-24T11:29:08 | Python | UTF-8 | Python | false | false | 882 | py | # Спортсмен занимается ежедневными пробежками. В первый день его результат составил a километров. Каждый день спортсмен
# увеличивал результат на 10 % относительно предыдущего.Требуется определить номер дня, на который общий результат
# спортсмена составить не менее b километров. Программа должна принимать значения параметров a и b и выводить
# одно натуральное число — номер дня.
a = float(input('введите начало'))
b = float(input('введите конец'))
i = 1
while a < b:
a = a + a / 10
i += 1
print("День",i,'сулит успех')
| [
"an.lebedev@mail.ru"
] | an.lebedev@mail.ru |
20762903e5aa9cba8a459c9c72a1e7edc2afca51 | c2ede0c8510f607ffd33798104ba30a79771399b | /CL3.py | cc4ba366c9cde70e573809b1b5577d484962c155 | [] | no_license | MohammadMohsinKhan/Computing-labs | d147eb1043bed042d78c921641daa2858f1d577a | 6d8e14c6dd8da9edab1077d09d5a3eb94c66646a | refs/heads/main | 2023-05-14T11:17:44.853432 | 2021-06-09T02:24:14 | 2021-06-09T02:24:14 | 375,201,191 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 6,839 | py | #!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
# # Computing 3 Assignment
#
# ---
# ## Background
#
# Generating statistics from a set of data is a task that computers love. In this assignment, you and your team will be implementing a grade processing system that will generate the mean and standard deviation for a set of final exam grades.
#
# We will assume that final grades are stored in a list, where each entry in the list is a string with the following format:
#
# <div align="center">
# "studentNum-finalGrade%"
# </div>
#
# The string represents the final exam mark (*finalGrade*) that the student (*studentNum*) achieved. For example, the cell below contains a list of final exam marks from two students. Student **1007089** achieved a mark of **91%**, and student **1009989** achieved a mark of **77.5%**.
#
# ```
# grades = ['1007089-91%','1009989-77.5%']
# ```
#
# We want to calculate the mean final exam mark from a list of grades. If we assume that we have **N** grades, the mean **$\bar{x}$** can be calculated from the following formula:
#
#
# <br/>
# \begin{align}
# \bar{x} = \frac{1}{N}\sum_{i=0}^{N-1} x_i \tag{1}
# \end{align}
# <br/>
#
# The variable **$x_i$** represents each grade in our list at index i. We assume that we start counting at 0.
#
# We also want to be able to calculate the standard deviation from a list of grades. The standard deviation measures the amount of variability in our data set. For example, let’s say we want to compute the average and standard deviation for the grades [80, 90, 70, 60]. The average of these grades is 75, and the standard deviation is 11.2. Now imagine we want to compute the average and standard deviation for the grades [80, 76 ,74, 70]. The average of these grades is 75, but the standard deviation is 3.6. Although both sets of grades have the same average, the second set has a smaller standard deviation. The reason is because the grades are not as “spread out” as the grades in the first set. The grades in the second set deviate from their average by a small amount.
#
# The standard deviation $\sigma$ is calculated using our mean $\bar{x}$ and the following formula:
#
# <br/>
# \begin{align}
# \sigma = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=0}^{N-1} (x_i-\bar{x})^2} \tag{2}
# \end{align}
# <br/>
#
# The requirements of the program are given below.
#
#
#
# ---
# ## Requirements
#
# The requirements of the program are given below. Please ensure that your functions have the EXACT naming as specified! Failure to do so will result in lost marks.
#
# 1. Define a function **extractGrade**(*x*):
# - ***x***: A *string* containing a student number and grade in the format "studentNum-Grade%"
# - **Return**: The student's grade as a *float*.
#
#
# 2. Define a function **classAverage**(*final_marks*):
# - ***final_marks***: A *list* of strings, where each string is formatted as "studentNum-Grade%".
# - **Return**: The mean grade of the grades in *final_marks* calculated using equation (1).<br/>*(Hint: Use your **extractGrade** function and a for loop!)*
#
#
# 3. Define a function **classStdDev**(*final_marks*):
# - ***final_marks***: A *list* of strings, where each string is formatted as "studentNum-Grade%".
# - **Return**: The standard deviation of the grades in *final_marks* calculated using equation (2).
# ---
# ## Implementation
# Please define all functions in the cell below
# In[3]:
import math
def extractGrade(x):
grade_percent = list(x.split('-')[1])
grade_percent.remove('%')
return ''.join(grade_percent)
def classAverage(final_marks):
total = 0
#totals the marks of the students
for mark in final_marks:
total = total + float(extractGrade(mark))
#calculates the average of the students from the total
average = total/(len(final_marks))
return average
def classStdDev(final_marks):
standard_deviation = 0.0
average = classAverage(final_marks)
#calculates standard deviation
for mark in final_marks:
standard_deviation += float((float(extractGrade(mark))-average)**2)
standard_deviation = math.sqrt(standard_deviation/len(final_marks))
return standard_deviation
# ---
# ## Testing
#
# The following code creates a main function that you can use to test out your code once you have implemented your functions.
#
# ```
# def main():
# final_exam_grades = ["1003324-71.5%","1001425-99.5%","1009980-86.0%","1001480-84.0%","1005244-87.0%"]
# avg = classAverage(final_exam_grades)
# std_dev = classStdDev(final_exam_grades)
# print("Final exam class average:",round(avg,3),"%")
# print("Final exam standard deviation:",round(std_dev,3),"%")
# main()
# ```
#
# Copy the code and paste it into the cell below. Run the cell to verify that your code works correctly with the provided input. The following message should be printed after the main() function above is run:
#
# >*Final exam class average: 85.6 %<br/>
# >Final exam standard deviation: 8.907 %<br/>*
#
#
#
#
#
#
#
# In[4]:
def main():
final_exam_grades = ["1003324-71.5%","1001425-99.5%","1009980-86.0%","1001480-84.0%","1005244-87.0%"]
avg = classAverage(final_exam_grades)
std_dev = classStdDev(final_exam_grades)
print("Final exam class average:",round(avg,3),"%")
print("Final exam standard deviation:",round(std_dev,3),"%")
main()
# Note that your code is not necessarily correct if your output matches the expected output. Your code will be checked against multiple inputs for correctness. The cell above it not graded, so feel free to modify the code as you wish!
# ---
# ## Reflective Questions
#
# 1. Assume that you always supply the correctly formatted input into your **classAverage** and **classStdDev** functions. That is, a list where entries are strings that follow the “studentNum-finalGrade%” format. Is there any input that can cause your program to fail?
#
# 2. How would your code change if the string format was changed from “studentNum-finalGrade%” to “studentNum:finalGrade”? You do not need to implement this change but explain what needs to be modified.
#
# 3. Can you compute the average and standard deviation grade using a single for loop? Why or why not.
#
# Please answer all questions in the cell below!
# ```
# 1. no since the list with the student number and final grade percent is the only input the functions take.
# 2. the seperator in .split would be changed from - to :
# 3. no because we need the average to compute the standard deviation.
# ```
# ---
# ## Submission
#
# Please download this notebook as a .py file (*File* > *Download as* > *Python (.py)*) and submit it to the Computing Lab 3 dropbox on avenue with the naming convention: macID_CL3.py
#
# This assignment is due the day after your Lab A section at 11:59 PM EST
#
# Late labs will not be accepted
| [
"noreply@github.com"
] | MohammadMohsinKhan.noreply@github.com |
ba0ed28a5efed4abea8f4891d8edfa39bce5a61f | 879f7b9a266aabe8b0ed0c48892d5374ecea120d | /www/testing/get_headers.py | d39317ee998eb33db8c48200b04257db0fd6ce65 | [
"MIT"
] | permissive | kingslair/WebServer | 3bfef5c420b5a4c5c3855cc68bd2c82300a4762d | b72cfdaabc1aaf1d319b7f12f697d224f6fafc69 | refs/heads/master | 2020-12-03T00:27:30.751312 | 2018-02-03T13:07:46 | 2018-02-03T13:07:46 | 96,032,411 | 2 | 1 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 618 | py | import pycurl
import re
try:
from io import BytesIO
except ImportError:
from StringIO import StringIO as BytesIO
headers = {}
def header_function(header_line):
# Header lines include the first status line (HTTP/1.1)
# split on multiple lines
if ':' not in header_line:
return
# Break the header line into header name and value.
name, value = header_line.split(':', 1)
# Remove whitespace that may be present.
name = name.strip()
value = value.strip()
# Lower the case
name = name.lower()
# Record the header name and value.
headers[name] = value
| [
"noreply@github.com"
] | kingslair.noreply@github.com |
eb9dbdab539ebde689048650bd5d4420b714e74b | 7eae4b6cda54d295fd24314115aa92036c4e717f | /treewidget/apps.py | 8cb3090a0b5aa1e46df2caed62141f092da258d0 | [
"MIT"
] | permissive | jphilip/django-treewidget | 98ef6179d2befddb735a5516559ef9c26d8811e5 | e2eff61f98ea7a520f29a4ed7395ec75d134246b | refs/heads/master | 2022-11-14T09:54:41.424408 | 2020-06-29T00:59:31 | 2020-06-29T00:59:31 | 275,692,793 | 0 | 0 | MIT | 2020-06-29T00:25:31 | 2020-06-29T00:25:31 | null | UTF-8 | Python | false | false | 160 | py | # -*- coding: utf-8 -*-
from __future__ import unicode_literals
from django.apps import AppConfig
class TreewidgetConfig(AppConfig):
name = 'treewidget'
| [
"jerch@rockborn.de"
] | jerch@rockborn.de |
8c2f0b050b1fca1bf2bd0e8619d03e16d3f3c9a6 | 0e0ef4223d12714949709939166fa225ceec7204 | /tyler_github/ETL_hiyd.py | 538838a25ad01a82190301f43c00f85908b89ce0 | [] | no_license | Chris12081/recipe_recommender | 9c5695f7541b67a7b6c99432e0394ec297e158f8 | 1fb7aa45f6f81e470e93c990c53c823138361f24 | refs/heads/master | 2022-12-23T00:31:47.037269 | 2020-09-27T06:59:45 | 2020-09-27T06:59:45 | 295,070,601 | 0 | 0 | null | 2020-09-13T03:28:07 | 2020-09-13T03:28:06 | null | UTF-8 | Python | false | false | 6,766 | py | # hiyd
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import os
import csv
import json
import time
import random
from opencc import OpenCC
import math
from urllib.parse import urlparse
# 將簡轉繁
str =OpenCC('s2t')
#print(str.convert(file))
#目標網址
url = 'https://www.hiyd.com/bb/?page=%s'
headers={}
ua = '''User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.135 Safari/537.36
Referer: https://www.hiyd.com/bb/
# Connection: keep-alive
# Cookie: _webp=1; coach_gender=1; Hm_lvt_27e0b89fc1f2e9d960a18d82d5f98dbd=1598705109,1598886716,1599149346,1599198467; Hm_lpvt_27e0b89fc1f2e9d960a18d82d5f98dbd=1599235292
# Host: www.hiyd.com'''
for i in ua.split("\n"):
headers[i.split(": ")[0]] = i.split(": ")[1]
# 建立目標目錄及資料夾
resource_path = r'./hiyd' ##需要修改
if not os.path.exists(resource_path):
os.mkdir(resource_path)
resource_path = r'./hiyd/hiyd_txt' ##需要修改
if not os.path.exists(resource_path):
os.mkdir(resource_path)
resource_path = r'./hiyd/hiyd_json' ##需要修改
if not os.path.exists(resource_path):
os.mkdir(resource_path)
start = time.time()
def getArticle(page):
pages = 1
for times in range(page): #pages
res = requests.get(url%(pages), headers=headers)
print('目前在第%s頁'%(pages))
# print(res)
soup = BeautifulSoup(res.text,'html.parser')
# print(soup)
title = soup.select('h2')
# print(title[0].text)
for t in title:
title_name = t.findAll('a')[0].text
title_name_1 = str.convert(title_name)
print(str.convert(title_name))
filepath = './hiyd/hiyd_json/%s.json' % (title_name_1).replace('/','_')
if os.path.isfile(filepath):
print("gotcha")
continue
else:
print("New for start")
print('---')
title_url = 'https://'+ t.findAll('a')[0]['href'][2:]
# print(title_url)
# print('---')
url_2 = 'https:'+ t.findAll('a')[0]['href']
res_2 = requests.get(url_2, headers=headers)
soup_2 = BeautifulSoup(res_2.text,'html.parser')
# print(soup_2.text)
time_strengh = soup_2.select('div.hd-row2')
time_strengh_1 = str.convert(time_strengh[0].text)
time_strengh_2 = time_strengh_1.split()
# print(time_strengh_2)
times = time_strengh_2[1]
print(times)
strengh = time_strengh_2[2].split('：')
print(strengh[1])
# print(str.convert(time_strengh[0].text))
# print('---')
describe = soup_2.select('div.box-info-bd')
describe_1 = str.convert(describe[0].text)
# print(str.convert(describe[0].text))
# print('---')
daily_count = int((len(soup_2.find_all('td'))))
print(daily_count)
lession_json = []
daily_a = []
u = 45
dt = 6
for d in range(daily_count):
try:
# print(dt)
url_4 = 'https:'+soup_2.find_all('a')[u]['href']
res_4 = requests.get(url_4, headers=headers)
soup_4 = BeautifulSoup(res_4.text, 'html.parser')
# url_3 = 'https://www.hiyd.com/bb/438_%s/'%(i+1)
print(url_4)
a = urlparse(url_4)
if 'dongzuo' in a[2]:
print('out')
continue
daily_title_4 = soup_4.find_all('span')
# daily_title_1 = '第 %s 天:'%(d+1) + str.convert(daily_title[d].text)
# daily_title_3_1 = '第 %s 天:' % (d + 1) + str.convert(daily_title_3[dt].text)
daily_title_4_1 = str.convert(daily_title_4[3].text) + ':'+ str.convert(daily_title_4[4].text)
print(daily_title_4_1)
print('------項目數------')
print(len(soup_4.select('div.action-list-wrap')))
item = int(len(soup_4.select('div.action-list-wrap')))
item_list = []
except requests.exceptions.InvalidURL:
print('off day')
u += 1
dt += 1
continue
item_list = []
try:
for i in range(item):
# print(item)
daily_url = soup_2.select('a.row-item')
# url_4 = 'https:'+soup_2.find_all('a')[u]['href']
# url_3 = 'https://www.hiyd.com/bb/438_%s/'%(i)
# u += 1
# res_4 = requests.get(url_4, headers=headers)
# soup_4 = BeautifulSoup(res_4.text, 'html.parser')
# print(soup_3.select('div.cont-wrap')[i].text)
item_1 = str.convert(soup_4.select('div.action-list-wrap')[i].text)
item_list.append(item_1)
u += 1
dt += 1
except IndexError:
pass
value_item = {daily_title_4_1: item_list}
daily_a.append(value_item)
sleeptime_1 = random.randint(7,13)
time.sleep(sleeptime_1)
print('睡 %s 秒' % (sleeptime_1))
value = {'url': title_url, 'title': title_name_1, 'lesson': daily_a, 'lesson_time': times,
'strengh': strengh[1], 'describe': describe_1, 'time': 0, 'author': 0}
lession_json.append(value)
with open('./hiyd/hiyd_txt/%s.txt' % (title_name_1), 'w', encoding='utf-8-sig') as f: #.replace('/','_')
f.write(title_name)
f.write('\n')
f.write(title_url)
f.write('\n')
f.write(time_strengh_1)
f.write('\n')
f.write(describe_1)
transform_json_string = json.dumps(lession_json, ensure_ascii=False)
# ensure_ascii=False (要加這個文字才不會變成數字)
with open('./hiyd/hiyd_json/%s.json' % (title_name_1).replace('/','_'), 'w', encoding='utf-8') as j:
j.write(transform_json_string)
sleeptime=random.randint(5, 10)
time.sleep(sleeptime)
print('睡 %s 秒'%(sleeptime))
pages += 1
print(pages)
if __name__ == '__main__':
result = getArticle(15) ##需要修改
end = time.time()
print('執行時間:%f 秒'%(end - start)) | [
"42105981+Chris12081@users.noreply.github.com"
] | 42105981+Chris12081@users.noreply.github.com |
85eda3f8b38bed558d438173297d47a8f3824eb1 | f0b4cbec08d6989a4fa4f03f2525dce41ab25e48 | /docs/source/_static/zzz_GENERATED_NOTEBOOK_SOURCE/tertiary/pandas-lmm.py | 1e9875ad6ff9e0922b6436bb81e2de35f22f1c7e | [
"BSD-3-Clause",
"Apache-2.0",
"MIT"
] | permissive | lanastazia/glow | 8f6e3406d57969b0459e8057f69cbc7755e11bbb | a0b1dd6846e0449360d74adbe882ca70948a9343 | refs/heads/master | 2023-01-10T02:54:45.529724 | 2020-11-17T22:26:05 | 2020-11-17T22:26:05 | null | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 3,288 | py | # Databricks notebook source
# MAGIC %md
# MAGIC # Using Pandas UDFs with Genomic Data
# MAGIC [Pandas UDFs](https://databricks.com/blog/2017/10/30/introducing-vectorized-udfs-for-pyspark.html) provide a fast way to use Python libraries with Apache Spark™ DataFrames.
# MAGIC
# MAGIC In this notebook, we demonstrate how to use this functionality to apply the linear mixed model implementation from the popular [statsmodels](https://www.statsmodels.org/stable/mixed_linear.html?highlight=linear%20mixed%20model) library to a DataFrame of genomic data from the [1000 genomes project](https://www.internationalgenome.org/). The population as provided by 1000 genomes sample annotations is used as the grouping variable.
# COMMAND ----------
import pyspark.sql.functions as fx
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
import numpy as np
from pyspark.sql.types import DoubleType
import glow
glow.register(spark) #this line is not required when running on databrikcs genomics runtime
# COMMAND ----------
# DBTITLE 1,Get the population annotation for samples in 1000genomes phase 3
pop = pd.read_csv('ftp://ftp.1000genomes.ebi.ac.uk/vol1/ftp/release/20130502/integrated_call_samples_v2.20130502.ALL.ped', sep='\t')
pop.head(5)
# COMMAND ----------
groups = pop[pop['phase 3 genotypes'] == 1]['Population']
groups_bc = sc.broadcast(groups)
# COMMAND ----------
# DBTITLE 1,Define a function to fit one LMM
def run_one_lmm(genotypes, phenotypes, groups):
try:
intercept = np.ones(genotypes.size)
genotypes = genotypes.copy()
x = np.stack([intercept, genotypes], axis = 1)
# Return p-value for genotype coefficient
return sm.MixedLM(phenotypes, x, groups).fit().pvalues[1]
except np.linalg.LinAlgError:
# Could not fit model, return NaN
return float('nan')
# COMMAND ----------
# DBTITLE 1,Define a function to fit an LMM from Pandas series of phenotypes and phenotypes
def lmm(genotypes_series, phenotypes_series):
groups = groups_bc.value
df = pd.concat([genotypes_series, phenotypes_series], axis = 1)
return pd.Series([run_one_lmm(r[0], r[1], groups) for r in df.values])
lmm_udf = fx.pandas_udf(lmm, returnType=DoubleType())
# COMMAND ----------
# DBTITLE 1,Prepare the input DataFrame
"""
Read in 1000genomes phase 3 chr 22 and split multiallelic sites to biallelic.
Add the phenotypes by cross joining with the genomic DataFrame.
The input to the lmm is the genotype represented as the number of alt alleles (0, 1, or 2).
In this example, we remove all sites where some samples are missing (as represented by -1).
"""
df = glow.transform( \
"split_multiallelics", \
spark.read.format("vcf").load("/databricks-datasets/genomics/1kg-vcfs/*chr22*.vcf.gz") \
) \
.crossJoin(spark.read.format("parquet").load("/databricks-datasets/genomics/1000G/phenotypes.normalized/")) \
.withColumn('genotype_states', fx.expr("genotype_states(genotypes)")) \
.where(~fx.array_contains(fx.col('genotype_states'), -1))
# COMMAND ----------
# DBTITLE 1,Run the UDF and display results
by_pvalue = df.limit(1000).select("contigName", "start", "names", lmm_udf(df['genotype_states'], df['values']).alias("pValue"))\
.na.drop(subset=["pValue"])\
.orderBy("pValue", ascending=True)
display(by_pvalue) | [
"noreply@github.com"
] | lanastazia.noreply@github.com |
89018a833caf16c361c788be55349a65e85782d1 | 30e58b930c31526a1e226a928bc77e23f232080e | /mapfunctions/plotMaker.py | e04deb5fbb17956d5e7c3e0ca08b53359a0972c8 | [] | no_license | bbw7561135/anisotropy | c8688f9d705234c6a90f607acb3e8cc28ea5be28 | a21f85788c16d8aa14fc5934f476def4c8954f34 | refs/heads/master | 2021-06-01T05:35:48.727845 | 2016-05-13T00:27:37 | 2016-05-13T00:27:37 | null | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 12,679 | py | #!/usr/bin/env python
import subprocess, glob, math, os, argparse
import myGlobals as my
from anisotropy.icesim.analysis import readDist as readDist_IC
from anisotropy.topsim.analysis import readDist as readDist_IT
from anisotropy.mapfunctions.energyCuts import getEbins, getEnergyMaps
def medianLabel(config, emin, emax):
if config[:2] == 'IC':
median, sigL, sigR = readDist_IC(config, emin, emax)
if config[:2] == 'IT':
median, sigL, sigR = readDist_IT(config, emin, emax)
median = 10**(9+median)
median = round(median, -int(math.floor(math.log10(median))) + 1)
if median >= 1e15:
return '%.1fPeV' % (median / 1e15)
if median >= 1e12:
if median >= 1e13:
return '%iTeV' % (median / 1e12)
return '%.1fTeV' % (median / 1e12)
if __name__ == "__main__":
# Global variables setup for path names
my.setupAnisotropy(verbose=False)
mapPrefix = my.ani_maps
p = argparse.ArgumentParser(
description='Makes all plots for anisotropy paper')
p.add_argument('-b', '--batch', dest='batch',
default=False, action='store_true',
help='Option to not show interactive plots')
p.add_argument('--largesmall', dest='largesmall',
default=False, action='store_true',
help='Large and small scale structure maps for IceCube')
p.add_argument('--unsmoothed', dest='unsmoothed',
default=False, action='store_true',
help='Unsmoothed relative intensity map')
p.add_argument('--ic59', dest='ic59',
default=False, action='store_true',
help='IC59 20deg smoothed map for comparison')
p.add_argument('--it', dest='it',
default=False, action='store_true',
help='IceTop relint & sig maps')
p.add_argument('--square', dest='square',
default=False, action='store_true',
help='Square subset maps for comparison of small-scale features')
p.add_argument('--ebins', dest='ebins',
default=False, action='store_true',
help='IceCube maps binned in energy')
p.add_argument('--polar', dest='polar',
default=False, action='store_true',
help='IceCube maps binned in energy (polar view)')
p.add_argument('--powerspec', dest='powerspec',
default=False, action='store_true',
help='Power spectrum plot')
p.add_argument('--solar', dest='solar',
default=False, action='store_true',
help='Solar dipole maps')
p.add_argument('--dipole', dest='dipole',
default=False, action='store_true',
help='Plot dipole phase as a function of energy')
p.add_argument('--minima', dest='minima',
default=False, action='store_true',
help='Plot phase of absolute minimum as a function of energy')
p.add_argument('--reco', dest='reco',
default=False, action='store_true',
help='Plot table used for IC energy reconstructions')
p.add_argument('--edist', dest='edist',
default=False, action='store_true',
help='Plot true energy distributions for reco energy bins')
p.add_argument('--edist2', dest='edist2',
default=False, action='store_true',
help='Plot true energy distributions for reco energy bins')
p.add_argument('--proj', dest='proj',
default=False, action='store_true',
help='Plot 1D projection for sid + solar')
p.add_argument('--projerr', dest='projerr',
default=False, action='store_true',
help='Plot 1D projection for anti + ext')
p.add_argument('--projcomp', dest='projcomp',
default=False, action='store_true',
help='Plot 1D projection for each year')
p.add_argument('--smallscale', dest='smallscale',
default=False, action='store_true',
help='Relative intensity for each small-scale region over time')
p.add_argument('--all', dest='all',
default=False, action='store_true',
help='Make all plots')
args = p.parse_args()
opts = vars(args)
if args.all:
opts = {key:True for key in opts}
argList = []
outDir = '/home/jbourbeau/anisotropy/paperplots/'
if not os.path.isdir(outDir):
outDir = '/home/jbourbeau/'
ext = 'png'
batch = args.batch
##=========================================================================
## Skymaps
cmd = '{}/mapfunctions/plotFITS.py'.format(my.ani_home)
defArgs = '-o --mask --outDir {} --ext {}'.format(outDir, ext)
if batch:
defArgs += ' -b'
# Large- and small-scale structure
mapFile = mapPrefix + '/IC_24H_sid.fits'
#a = [mapFile+' -n relint -S 5 -s 3 -m -1.5 -M 1.5 --half']
a = [mapFile+' -n relint -S 5 -s 3 -m -1.5 -M 1.5 --half --gplane']
a += [mapFile+' -n relint -S 5 -s 4 -m -5 -M 5 --multi 2 --half --gplane']
#a += [mapFile+' -n signal -S 5 -m -45 -M 30 --half']
#a += [mapFile+' -n signal -S 5 -m -9 -M 9 --multi 2 --half']
a += [mapFile+' -n signal -S 5 -m -45 -M 45 --half --gplane']
a += [mapFile+' -n signal -S 5 -m -12 -M 12 --multi 2 --half --gplane']
if opts['largesmall']:
argList += a
# Unsmoothed relative intensity
mapFile = mapPrefix + '/IC_24H_sid.fits'
a = ['-f '+mapFile+' -n relint -s 3 --half -m -2 -M 2']
a += ['--customOut IC_relint_unsmoothed']
if opts['unsmoothed']:
argList += a
# IC59 map
mapFile = mapPrefix + '/IC59_24H_sid.fits'
a = ['-f '+mapFile+' -n relint -S 20 -s 4 -m -2 -M 2 --multi 2 --half']
if opts['ic59']:
argList += a
# IceTop maps
mapFile = mapPrefix + '/IT_24H_sid_STA8.fits'
#a = [mapFile+' -n relint -S 20 -s 3 -m -3 -M 3']
#a += [mapFile+' -n signal -S 20 -m -9 -M 9']
label = medianLabel('IT', 8, 100)
a = '%s -n relint -S 20 -s 3 -m -3 -M 3 --llabel %s' % (mapFile, label)
a += ' --rlabel IceTop --half'
if opts['it']:
argList += [a]
# Anisotropy as a function of energy
a = []
eBins = getEbins()
eMins, eMaxs = eBins[:-1], eBins[1:]
mapFiles = getEnergyMaps('IC')
for i, f in enumerate(mapFiles):
mapFile = ' '.join(f)
label = medianLabel('IC', eMins[i], eMaxs[i])
tempArgs = '%s -n relint -S 20 -s 3 --llabel %s' % (mapFile, label)
tempArgs += ' --half'
minmax = 3 if float(eMins[i]) >= 6.5 else 1
tempArgs += ' -m -%i -M %i' % (minmax, minmax)
# Custom naming for merged file
if len(f) > 1:
tempArgs += ' --customOut IC_24H_sid_5pt5-6GeV_relint_20deg'
a += [tempArgs]
if opts['ebins']:
argList += a
# Polar plots
a = []
for i, f in enumerate(mapFiles):
mapFile = ' '.join(f)
label = medianLabel('IC', eMins[i], eMaxs[i])
tempArgs = '%s -n relint -S 20 -s 3 --polar' % mapFile
tempArgs += ' --llabel %s' % label
minmax = 3 if float(eMins[i]) >= 6.5 else 1
tempArgs += ' -m -%i -M %i' % (minmax, minmax)
if len(f) > 1:
tempArgs += ' --customOut IC_24H_sid_5pt5-6GeV_relint_20deg_polar'
a += [tempArgs]
label = medianLabel('IT', 8, 100)
mapFile = '%s/IT_24H_sid_STA8.fits' % mapPrefix
a += ['%s -n relint -S 20 -s 3 -m -3 -M 3 --polar --llabel %s --rlabel %s' % \
(mapFile, label, 'IceTop')]
if opts['polar']:
argList += a
# Solar dipole
mapFile = mapPrefix + '/IC_24H_solar.fits'
a = [mapFile+' -n relint -S 20 -s 4 -m -3 -M 3 --half']
a += [mapFile+' -n signal -S 20 -m -33 -M 33 --half']
mapFile = mapPrefix + '/IT_24H_solar_NotSTA8.fits'
mapFile += ' %s/IT_24H_solar_STA8.fits' % mapPrefix
newArg = mapFile+' -n relint -S 20 -s 4 -m -3 -M 3 --half'
newArg += ' --customOut IT_24H_solar_relint'
a += [newArg]
newArg = mapFile+' -n signal -S 20 -m -3.5 -M 3.5 --half'
newArg += ' --customOut IT_24H_solar_signal'
a += [newArg]
if opts['solar']:
argList += a
# Apply default arguments and plot command function
argList = ['{} {} {}'.format(cmd, a, defArgs) for a in argList]
for a in argList:
a = a.split(' ')
proc = subprocess.Popen(a)
##=========================================================================
## Other plots
# Square comparison maps
if opts['square']:
cmd = '%s/mapFunctions/plotFITS.py' % my.ani_home
mapFile = mapPrefix + '/IC_24H_sid.fits'
a = '%s %s -n signal -S 5 -m -12 -M 12 --multi 2' % (cmd, mapFile)
a += ' --ramin -90 --ramax 0 --decmin -80 --decmax -35'
a += ' -o --mask --outDir %s --ext %s' % (outDir, ext)
a += ' --customOut IC_24H_square'
if batch:
a += ' -b'
proc = subprocess.Popen(a.split(' '))
# Recreate IC59 original map
b = a.replace('IC_', 'IC59_')
b = b.replace('-S 5', '-S 20')
proc = subprocess.Popen(b.split(' '))
# Power spectrum
out = outDir + 'IC_Power_Spectrum.' + ext
if opts['powerspec']:
mapFile = '%s/maps/merged/IC_24H_sid.fits' % my.ani_data
cmd = 'python %s/polspice/spice.py' % my.ani_home
a = '%s %s -a 1 -A 130 -t 140 --multi 2 -o %s' % (cmd, mapFile, out)
#a += ' --nofull'
a = a.split(' ')
if batch:
a += ['-b']
proc = subprocess.Popen(a)
# Dipole phase
#out = outDir + 'IC_Dipole_Phase.' + ext
#if opts['dipole']:
# from anisotropy.mapFunctions.dipolePlot import energyPlot
# offset = 90
# energyPlot(offset=offset, out=out, batch=batch)
#out = outDir + 'IC_Minimum_Phase.' + ext
#if opts['minima']:
# from anisotropy.mapFunctions.dipolePlot import minimumPlot
# offset=90
# minimumPlot(offset=offset, out=out, batch=batch)
if opts['dipole']:
out = '{}/IC_Dipole.{}'.format(outDir, ext)
cmd = 'python {}/mapfunctions/phasePlot.py'.format(my.ani_home)
a = '{} -f energy -l 3 -o {} --offset 90 -n 72'.format(cmd, out)
#a = '%s -f energy -l 4 -o %s --offset 90' % (cmd, out)
a = a.split(' ')
if batch:
a += ['-b']
proc = subprocess.Popen(a)
# Reconstructed energy table
config = 'IC59'
out = outDir + config+'_Median_Energy.' + ext
if opts['reco']:
from anisotropy.icesim.plots import reco_energy_plot
reco_energy_plot(config, out=out, batch=batch)
# Energy distribution plot
config = 'IC86'
out = outDir + config+'_Energy_Distributions.' + ext
if opts['edist']:
from anisotropy.icesim.plots import eres
eres(config, out=out, batch=batch)
config = 'IC59'
out = outDir + config+'_Energy_Dist2.' + ext
if opts['edist2']:
from anisotropy.icesim.plots import eres2
eres2(config, out=out, batch=batch)
# One-dimensional projection
out = outDir + 'IC_proj1d.' + ext
mapTypes = ['sid','solar']
#mapTypes = ['anti','ext']
if opts['proj']:
mapFiles = ['%s/IC_24H_%s.fits' % (mapPrefix, i) \
for i in mapTypes]
a = ['%s/mapFunctions/proj1d.py' % my.ani_home]
a += mapFiles
a += ['-z','-o',out,'--syserr','--labels','method']
#a += ['-z','-o',out]
if batch:
a += ['-b']
proc = subprocess.Popen(a)
# One-dimensional projection
out = outDir + 'IC_proj1d_err.' + ext
mapTypes = ['anti','ext']
if opts['projerr']:
mapFiles = ['%s/IC_24H_%s.fits' % (mapPrefix, i) \
for i in mapTypes]
a = ['%s/mapFunctions/proj1d.py' % my.ani_home]
a += mapFiles
a += ['-z','-o',out,'--labels','method']
if batch:
a += ['-b']
proc = subprocess.Popen(a)
# One-dimensional projection for each year
if opts['projcomp']:
cmd = '%s/mapFunctions/proj1d.py' % my.ani_home
configs = ['IC59','IC79','IC86','IC86-II','IC86-III','IC86-IV']
files = ['%s/%s_24H_sid.fits' % (mapPrefix, cfg) for cfg in configs]
files = ' '.join(files)
out = outDir + 'IC_proj1d_comp.' + ext
a = '%s %s -z -o %s --syserr --labels configs' % (cmd, files, out)
if batch:
a += ' -b'
proc = subprocess.Popen(a.split(' '))
if opts['smallscale']:
cmd = 'python %s/mapFunctions/testsmall.py' % my.ani_home
out = outDir + 'IC_SmallScale.' + ext
a = '%s --paper -o %s' % (cmd, out)
if batch:
a += ' -b'
proc = subprocess.Popen(a.split(' '))
| [
"jrbourbeau@gmail.com"
] | jrbourbeau@gmail.com |
09f998de7dcca8599e073172fe53fca8fc5bb7b8 | 146b91445ee91a1f02b551e9075b584165aec9f9 | /software-assignment-3-master/software-assignment-3-master/todo/forms.py | c4a95bc994f25ecf1b6dadc9e60e9f92065bd326 | [] | no_license | SeldaEmir/Django_Blog_Practises | 39f8f666f35a54eda28011b89c1ba573783793d7 | ac095fd366366f0532b5c8ea4faf55e85bb22d06 | refs/heads/master | 2021-09-08T22:45:59.078688 | 2018-03-12T15:50:02 | 2018-03-12T15:50:02 | null | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 25 | py | __author__ = 'seldaemir'
| [
"noreply@github.com"
] | SeldaEmir.noreply@github.com |
98730ea9cabba62f347e29709bcad21695798feb | b6dce5523115d7e51ce1c5bf11ca963f9a17f04c | /shift/utils/timer.py | 4be249aeb97ad182f8bf6179f4a88b92a227a55e | [
"MIT"
] | permissive | fyabc/Py2016 | 1fcb345df6bcd89348686e13337158aa4325a8e0 | a7e2b4ad11c96be97107821defef379d6e6f7595 | refs/heads/master | 2020-12-29T02:37:17.580568 | 2017-02-27T16:18:02 | 2017-02-27T16:18:02 | 54,388,415 | 1 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 2,084 | py | # -*- coding: utf-8 -*-
__author__ = 'fyabc'
import pygame
import time
class ShiftTimer:
"""The Timer of this game. Copied from pgu.timer.
This is a singleton class. Do NOT have two ShiftTimer object at the same time.
"""
# The game time when one of the clock parameters was last changed
lastGameTime = None
# The real time corresponding to the last game time
lastRealTime = None
# The game time when 'tick' was last called
lastTickTime = None
# Whether the timer is paused or not
paused = False
# When this clock was created
startTime = None
# The speed which this clock moves at relative to the real clock
speed = 1
def __init__(self):
self.lastGameTime = 0
self.lastTickTime = 0
self.lastRealTime = time.time()
self.startTime = time.time()
# Set the rate at which this clock ticks relative to the real clock
def set_speed(self, n):
assert (n >= 0)
self.lastGameTime = self.getTime()
self.lastRealTime = time.time()
self.speed = n
# Pause the clock
def pause(self):
if not self.paused:
self.lastGameTime = self.getTime()
self.lastRealTime = time.time()
self.paused = True
# Resume the clock
def resume(self):
if self.paused:
self.paused = False
self.lastRealTime = time.time()
def tick(self, fps=0):
tm = self.getTime()
dt = tm - self.lastTickTime
if fps > 0:
minTime = 1.0 / fps
if dt < minTime:
pygame.time.wait(int((minTime - dt) * 1000))
dt = minTime
self.lastTickTime = tm
return dt
# Returns the amount of 'game time' that has passed since creating
# the clock (paused time does not count).
def getTime(self):
if self.paused:
return self.lastGameTime
return self.speed * (time.time() - self.lastRealTime) + self.lastGameTime
def getRealTime(self):
return time.time() - self.startTime
| [
"fyabc@mail.ustc.edu.cn"
] | fyabc@mail.ustc.edu.cn |
2db6b9d03d9ffa6ad05fa7db612b7e2db5364dd6 | facb8b9155a569b09ba66aefc22564a5bf9cd319 | /wp2/merra_scripts/02_preprocessing/merraLagScripts/443-tideGauge.py | 1cfa0de339d2f9659ec80f2176dd2e40a6ad8413 | [] | no_license | moinabyssinia/modeling-global-storm-surges | 13e69faa8f45a1244a964c5de4e2a5a6c95b2128 | 6e385b2a5f0867df8ceabd155e17ba876779c1bd | refs/heads/master | 2023-06-09T00:40:39.319465 | 2021-06-25T21:00:44 | 2021-06-25T21:00:44 | 229,080,191 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 3,772 | py | # -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Mar 31 17:12:23 2020
****************************************************
Load predictors & predictands + predictor importance
****************************************************
@author: Michael Tadesse
"""
#import packages
import os
import pandas as pd
import datetime as dt #used for timedelta
from datetime import datetime
#define directories
# dir_name = 'F:\\01_erainterim\\03_eraint_lagged_predictors\\eraint_D3'
dir_in = "/lustre/fs0/home/mtadesse/merraAllCombined"
dir_out = "/lustre/fs0/home/mtadesse/merraAllLagged"
def lag():
os.chdir(dir_in)
#get names
tg_list_name = sorted(os.listdir())
x = 443
y = 444
for tg in range(x, y):
os.chdir(dir_in)
tg_name = tg_list_name[tg]
print(tg_name, '\n')
pred = pd.read_csv(tg_name)
#create a daily time series - date_range
#get only the ymd of the start and end times
start_time = pred['date'][0].split(' ')[0]
end_time = pred['date'].iloc[-1].split(' ')[0]
print(start_time, ' - ', end_time, '\n')
date_range = pd.date_range(start_time, end_time, freq = 'D')
#defining time changing lambda functions
time_str = lambda x: str(x)
time_converted_str = pd.DataFrame(map(time_str, date_range), columns = ['date'])
time_converted_stamp = pd.DataFrame(date_range, columns = ['timestamp'])
"""
first prepare the six time lagging dataframes
then use the merge function to merge the original
predictor with the lagging dataframes
"""
#prepare lagged time series for time only
#note here that since MERRA has 3hrly data
#the lag_hrs is increased from 6(eraint) to 31(MERRA)
time_lagged = pd.DataFrame()
lag_hrs = list(range(0, 31))
for lag in lag_hrs:
lag_name = 'lag'+str(lag)
lam_delta = lambda x: str(x - dt.timedelta(hours = lag))
lag_new = pd.DataFrame(map(lam_delta, time_converted_stamp['timestamp']), \
columns = [lag_name])
time_lagged = pd.concat([time_lagged, lag_new], axis = 1)
#datafrmae that contains all lagged time series (just time)
time_all = pd.concat([time_converted_str, time_lagged], axis = 1)
pred_lagged = pd.DataFrame()
for ii in range(1,time_all.shape[1]): #to loop through the lagged time series
print(time_all.columns[ii])
#extracting corresponding tag time series
lag_ts = pd.DataFrame(time_all.iloc[:,ii])
lag_ts.columns = ['date']
#merge the selected tlagged time with the predictor on = "date"
pred_new = pd.merge(pred, lag_ts, on = ['date'], how = 'right')
pred_new.drop('Unnamed: 0', axis = 1, inplace = True)
#sometimes nan values go to the bottom of the dataframe
#sort df by date -> reset the index -> remove old index
pred_new.sort_values(by = 'date', inplace=True)
pred_new.reset_index(inplace=True)
pred_new.drop('index', axis = 1, inplace= True)
#concatenate lagged dataframe
if ii == 1:
pred_lagged = pred_new
else:
pred_lagged = pd.concat([pred_lagged, pred_new.iloc[:,1:]], axis = 1)
#cd to saving directory
os.chdir(dir_out)
pred_lagged.to_csv(tg_name)
os.chdir(dir_in)
#run script
lag()
| [
"michaelg.tadesse@gmail.com"
] | michaelg.tadesse@gmail.com |
64411eeed18edf4d09de5cf319c24119d1bea4e2 | facb8b9155a569b09ba66aefc22564a5bf9cd319 | /wp2/era5_scripts/02_preprocessing/lag82/443-tideGauge.py | 00c7b277a09c1bb696c020bb8ff48ee0b7724626 | [] | no_license | moinabyssinia/modeling-global-storm-surges | 13e69faa8f45a1244a964c5de4e2a5a6c95b2128 | 6e385b2a5f0867df8ceabd155e17ba876779c1bd | refs/heads/master | 2023-06-09T00:40:39.319465 | 2021-06-25T21:00:44 | 2021-06-25T21:00:44 | 229,080,191 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 3,984 | py | # -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Mar 31 17:12:23 2020
****************************************************
Load predictors & predictands + predictor importance
****************************************************
@author: Michael Tadesse
"""
#import packages
import os
import pandas as pd
import datetime as dt #used for timedelta
from datetime import datetime
#define directories
dir_in = '/lustre/fs0/home/mtadesse/ereaFiveCombine'
dir_out = '/lustre/fs0/home/mtadesse/eraFiveLag'
def lag():
os.chdir(dir_in)
#get names
tg_list_name = os.listdir()
x = 443
y = 444
for t in range(x, y):
tg_name = tg_list_name[t]
print(tg_name, '\n')
# #check if the file exists
# os.chdir(dir_out)
# if (os.path.isfile(tg_name)):
# print('file already exists')
# continue
#cd to where the actual file is
os.chdir(dir_in)
pred = pd.read_csv(tg_name)
pred.sort_values(by = 'date', inplace=True)
pred.reset_index(inplace = True)
pred.drop('index', axis = 1, inplace = True)
#create a daily time series - date_range
#get only the ymd of the start and end times
start_time = pred['date'][0].split(' ')[0]
end_time = pred['date'].iloc[-1].split(' ')[0]
print(start_time, ' - ', end_time, '\n')
date_range = pd.date_range(start_time, end_time, freq = 'D')
#defining time changing lambda functions
time_str = lambda x: str(x)
time_converted_str = pd.DataFrame(map(time_str, date_range), columns = ['date'])
time_converted_stamp = pd.DataFrame(date_range, columns = ['timestamp'])
"""
first prepare the six time lagging dataframes
then use the merge function to merge the original
predictor with the lagging dataframes
"""
#prepare lagged time series for time only
#note here that since ERA20C has 3hrly data
#the lag_hrs is increased from 6(eraint) to 11 (era20C)
time_lagged = pd.DataFrame()
lag_hrs = [0, 6, 12, 18, 24, 30]
for lag in lag_hrs:
lag_name = 'lag'+str(lag)
lam_delta = lambda x: str(x - dt.timedelta(hours = lag))
lag_new = pd.DataFrame(map(lam_delta, time_converted_stamp['timestamp']), \
columns = [lag_name])
time_lagged = pd.concat([time_lagged, lag_new], axis = 1)
#datafrmae that contains all lagged time series (just time)
time_all = pd.concat([time_converted_str, time_lagged], axis = 1)
pred_lagged = pd.DataFrame()
for ii in range(1,time_all.shape[1]): #to loop through the lagged time series
print(time_all.columns[ii])
#extracting corresponding tag time series
lag_ts = pd.DataFrame(time_all.iloc[:,ii])
lag_ts.columns = ['date']
#merge the selected tlagged time with the predictor on = "date"
pred_new = pd.merge(pred, lag_ts, on = ['date'], how = 'right')
pred_new.drop('Unnamed: 0', axis = 1, inplace = True)
#sometimes nan values go to the bottom of the dataframe
#sort df by date -> reset the index -> remove old index
pred_new.sort_values(by = 'date', inplace=True)
pred_new.reset_index(inplace=True)
pred_new.drop('index', axis = 1, inplace= True)
#concatenate lagged dataframe
if ii == 1:
pred_lagged = pred_new
else:
pred_lagged = pd.concat([pred_lagged, pred_new.iloc[:,1:]], axis = 1)
#cd to saving directory
os.chdir(dir_out)
pred_lagged.to_csv(tg_name)
os.chdir(dir_in)
#run script
lag()
| [
"michaelg.tadesse@gmail.com"
] | michaelg.tadesse@gmail.com |
8f57299beb40db7fc9f5beef5454e07a4da6a9f9 | 4082ed3200c7540c472257fb6f2901b3038075c5 | /Ta3bi2a/setup.py | a9dcd8ad9635baee9e7a0cfc302607b67917e553 | [] | no_license | rachid-amk/ta3bi2a | fd4dceb91dda50c3a63c5ef4b0e318b2909af62e | bdb13662845a86b03a6841208b501c4089d0d00f | refs/heads/master | 2020-06-17T07:14:22.281396 | 2019-07-08T15:50:14 | 2019-07-08T15:50:14 | 195,842,570 | 1 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 378 | py | try:
from setuptools import setup
except ImportError:
from distutils.core import setup
config = {
'description': '',
'author': 'rachid_amk',
'url': '',
'download_url': '',
'author_email': 'rachid.drid@gmail.com',
'version': '0.1',
'install_requires': ['random'],
'packages': [''],
'script': [],
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setup(**config)
| [
"noreply@github.com"
] | rachid-amk.noreply@github.com |
cc2d537eadcb3cc36f164433e109a74ebf20d1dc | 606550f7223314db257ca4bf18a091da9235f90d | /demo/poll/migrations/0003_auto_20190801_1004.py | 92ad239b8ab529c8748582c3d046cac6c3e54af3 | [] | no_license | akshaySkyllord/ems | aab22a748805bebd70edf32a9db276307fe38ff8 | 02e4f9c964300d9d98e371d1c5bd59b352b6ec51 | refs/heads/master | 2020-07-03T11:44:17.644705 | 2019-08-12T09:17:28 | 2019-08-12T09:17:28 | 201,894,185 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 538 | py | # Generated by Django 2.2.3 on 2019-08-01 04:34
from django.conf import settings
from django.db import migrations, models
import django.db.models.deletion
class Migration(migrations.Migration):
dependencies = [
('poll', '0002_auto_20190731_1730'),
]
operations = [
migrations.AlterField(
model_name='question',
name='created_by',
field=models.ForeignKey(blank=True, null=True, on_delete=django.db.models.deletion.CASCADE, to=settings.AUTH_USER_MODEL),
),
]
| [
"GS-2219@GSLAB.COM"
] | GS-2219@GSLAB.COM |
f5c65c37b451bb7845cec225a79a12aa20bfce04 | f0d713996eb095bcdc701f3fab0a8110b8541cbb | /KPicBthv6WhHFGapg_17.py | 7aa3aa5f1a8fb508597b2d6bcee51885d1d6d0bd | [] | no_license | daniel-reich/turbo-robot | feda6c0523bb83ab8954b6d06302bfec5b16ebdf | a7a25c63097674c0a81675eed7e6b763785f1c41 | refs/heads/main | 2023-03-26T01:55:14.210264 | 2021-03-23T16:08:01 | 2021-03-23T16:08:01 | 350,773,815 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 595 | py | """
Create a function that returns the **number of syllables** in a simple string.
The string is made up of _short repeated words_ like `"Lalalalalalala"` (which
would have _7 syllables_ ).
### Examples
count_syllables("Hehehehehehe") ➞ 6
count_syllables("bobobobobobobobo") ➞ 8
count_syllables("NANANA") ➞ 3
### Notes
* For simplicity, please note that each syllable will consist of two letters only.
* Your code should accept strings of any case (upper, lower and mixed case).
"""
def count_syllables(txt):
t = txt.lower()
return t.count(t[0:2])
| [
"daniel.reich@danielreichs-MacBook-Pro.local"
] | daniel.reich@danielreichs-MacBook-Pro.local |
4f6222ce8ad34730fa480688d609ff7eb8a21008 | d09b9a4755a0c2a5162392c3d59ae9d15c8395c2 | /API/baidu_translate.py | d876205038e83385fb50640edfccd45b2ca86db7 | [] | no_license | lenfranky/tools_lz | f0cb8189c15a650bfc1d582eaad40f2c044ddaa5 | 9ec5af2491a64500a1be4f28f09946895a46e0e6 | refs/heads/master | 2020-03-28T20:55:46.962365 | 2018-11-14T05:32:25 | 2018-11-14T05:32:25 | 149,114,529 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 1,211 | py | # /usr/bin/env python
# coding=utf8
import httplib
import md5
import urllib
import random
import json
def translate_baidu(text='apple'):
appid = '20180827000199175' # 你的appid
secretKey = 'eJoHgtPn_304EdwhyueZ' # 你的密钥
httpClient = None
myurl = '/api/trans/vip/translate'
fromLang = 'en'
toLang = 'zh'
salt = random.randint(32768, 65536)
sign = appid + text + str(salt) + secretKey
m1 = md5.new()
m1.update(sign)
sign = m1.hexdigest()
myurl = myurl + '?appid=' + appid + '&q=' + urllib.quote(text) + '&from=' + fromLang + '&to=' + toLang + '&salt=' + str(
salt) + '&sign=' + sign
try:
httpClient = httplib.HTTPConnection('api.fanyi.baidu.com')
httpClient.request('GET', myurl)
# response是HTTPResponse对象
response = httpClient.getresponse()
# print response.read()
result = response.read()
print result
data = json.loads(result)
return data["trans_result"][0]["dst"]
except Exception, e:
print e
finally:
if httpClient:
httpClient.close()
if __name__ == '__main__':
print translate_baidu('Have you eaten lunch?')
| [
"327792549@qq.com"
] | 327792549@qq.com |
f066cea6f931f46a65d678f695ba5d46150afd2f | 75402b6c851a12ae41359fdd83e89d2160c308af | /zentral/core/stores/backends/kinesis.py | a5c04ab974baab80ac23fec6e49719b18ff53a28 | [
"LicenseRef-scancode-warranty-disclaimer",
"Apache-2.0",
"LicenseRef-scancode-unknown-license-reference",
"LicenseRef-scancode-commercial-license"
] | permissive | neocode12/zentral | 7b05aeeb823a5a3d7d268cc2b01e0bf1a5e4be71 | 9ecc8d8334148627fcccaa875f100adacd7a018b | refs/heads/main | 2023-04-09T12:06:45.355559 | 2023-03-15T14:05:05 | 2023-03-15T14:05:05 | 327,651,549 | 0 | 0 | Apache-2.0 | 2021-01-07T15:30:00 | 2021-01-07T15:30:00 | null | UTF-8 | Python | false | false | 4,096 | py | import logging
import boto3
from kombu.utils import json
from zentral.core.exceptions import ImproperlyConfigured
from zentral.core.stores.backends.base import BaseEventStore
from zentral.utils.boto3 import make_refreshable_assume_role_session
logger = logging.getLogger('zentral.core.stores.backends.kinesis')
class EventStore(BaseEventStore):
max_batch_size = 500
def __init__(self, config_d):
super(EventStore, self).__init__(config_d)
self.stream = config_d["stream"]
self.region_name = config_d["region_name"]
self.credentials = {}
for k in ("aws_access_key_id", "aws_secret_access_key"):
v = config_d.get(k)
if v:
self.credentials[k] = v
self.assume_role_arn = config_d.get("assume_role_arn")
self.serialization_format = config_d.get("serialization_format", "zentral")
if self.serialization_format not in ("zentral", "firehose_v1"):
raise ImproperlyConfigured("Unknown serialization format")
def wait_and_configure(self):
session = boto3.Session(**self.credentials)
if self.assume_role_arn:
logger.info("Assume role %s", self.assume_role_arn)
session = make_refreshable_assume_role_session(
session,
{"RoleArn": self.assume_role_arn,
"RoleSessionName": "ZentralStoreKinesis"}
)
self.client = session.client('kinesis', region_name=self.region_name)
self.configured = True
def _serialize_event(self, event):
if not isinstance(event, dict):
event_d = event.serialize()
else:
event_d = event
event_id = event_d['_zentral']['id']
event_index = event_d['_zentral']['index']
partition_key = f"{event_id}{event_index}"
if self.serialization_format == "firehose_v1":
metadata = event_d.pop("_zentral")
event_type = metadata.pop("type")
created_at = metadata.pop("created_at")
tags = metadata.pop("tags", [])
objects = metadata.pop("objects", {})
serial_number = metadata.pop("machine_serial_number", None)
event_d = {
"type": event_type,
"created_at": created_at,
"tags": tags,
"probes": [probe_d["pk"] for probe_d in metadata.get("probes", [])],
"objects": [f"{k}:{v}" for k in objects for v in objects[k]],
"metadata": json.dumps(metadata),
"payload": json.dumps(event_d),
"serial_number": serial_number
}
return json.dumps(event_d).encode("utf-8"), partition_key, event_id, event_index
def store(self, event):
self.wait_and_configure_if_necessary()
data, partition_key, _, _ = self._serialize_event(event)
return self.client.put_record(StreamName=self.stream,
Data=data,
PartitionKey=partition_key)
def bulk_store(self, events):
self.wait_and_configure_if_necessary()
if self.batch_size < 2:
raise RuntimeError("bulk_store is not available when batch_size < 2")
event_keys = []
records = []
for event in events:
data, partition_key, event_id, event_index = self._serialize_event(event)
event_keys.append((event_id, event_index))
records.append({'Data': data, 'PartitionKey': partition_key})
if not records:
return
response = self.client.put_records(Records=records, StreamName=self.stream)
failed_record_count = response.get("FailedRecordCount", 0)
if failed_record_count == 0:
# shortcut
yield from event_keys
return
logger.warning("%s failed record(s)", failed_record_count)
for key, record in zip(event_keys, response.get("Records", [])):
if record.get("SequenceNumber") and record.get("ShardId"):
yield key
| [
"eric.falconnier@112hz.com"
] | eric.falconnier@112hz.com |
af646b7ff78e8c9fcdc8fbc2cb08695b04778a24 | de24f83a5e3768a2638ebcf13cbe717e75740168 | /moodledata/vpl_data/127/usersdata/218/35224/submittedfiles/ex11.py | 4cdc5c3d13ba6d1d5401867a17bcaa65083f3520 | [] | no_license | rafaelperazzo/programacao-web | 95643423a35c44613b0f64bed05bd34780fe2436 | 170dd5440afb9ee68a973f3de13a99aa4c735d79 | refs/heads/master | 2021-01-12T14:06:25.773146 | 2017-12-22T16:05:45 | 2017-12-22T16:05:45 | 69,566,344 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 543 | py | # -*- coding: utf-8 -*-
D1=int(input('digite o dia da data 1:'))
D2=int(input('digite o dia da data 2:'))
M1=int(input('digite o mês da data 1:'))
M2=int(input('digite o mês da data 2:'))
A1=int(input('digite o ano da data 1:'))
A2=int(input('digite o ano da data 2:'))
if A1>A2:
print(data1)
elif A2>A1:
print(data2)
else:
if M1>M2:
print(data1)
elif M2>M1:
print(data2)
else:
if D1>D2:
print(data1)
elif D2>D1:
print(data2)
else:
print(iguais) | [
"rafael.mota@ufca.edu.br"
] | rafael.mota@ufca.edu.br |
02f68212891d84c6678997ae7e3a4cef84abe702 | 909b254075156f52d04475156283184ef08725f6 | /qkdImplementation2.py | de4662be312130bcaced9d6003cd55797d5b4999 | [] | no_license | vexandmore/QKDproject | b4c07b5ff0d557d0f404ab46435ed888edc016a3 | a90921d0945e89d18aa40c3818c2e395d433e52a | refs/heads/master | 2023-09-06T07:44:29.172061 | 2021-11-12T16:30:39 | 2021-11-12T16:30:39 | 341,966,279 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 4,977 | py | # -*- coding: utf-8 -*-
"""
This script provides the Alice with her circuits (based on the number of bits
, the bits, and the bases.)
Input format: number of bits bits bases
[Bits and bases are passed to stdin as bistrings, number of bits is passed as
an integer]
Circuits are returned as a json-wrapped list of qasm.
And also acts as a way to measure the circuits. (with measurement bases and
circuits)
Input format: bases circuits
pass in bases as bitstring (either 0 or 1 or 2 to indicate not measuring),
followed by a space, followed by json consisting in a list of qasm strings.
Measurements are returned as a bitstring (0, 1, or 2), followed by a space,
followed by the new qasm circuits
@author: Marc
"""
from numpy.random import *
import json
from qiskit import QuantumCircuit, execute, Aer, IBMQ
from qiskit.compiler import transpile, assemble
import sys
import time
"""Measures message in bases."""
def measureMessage(sendCircuits, bases, backend):
measurements = []
for i in range(len(bases)):
if (bases[i] == 2):
measurements.append(2)
else:
if (bases[i] == 1):
sendCircuits[i].h(0)
sendCircuits[i].measure(0,0)
sendCircuits[i].h(0)
else:
sendCircuits[i].measure(0,0)
result = execute(sendCircuits[i], backend, shots=1, memory=True).result()
receiver_bit = int(result.get_memory()[0])
measurements.append(receiver_bit)
return measurements
def listFromString(str):
list = []
for i in str:
list.append(int(i))
return list
class KeySender:
def __randbits__(num):
gen = default_rng()
return gen.integers(0,1,num, endpoint=True)
def __init__ (self, num, bits=[], bases=[]):
if bits == []:
bits = KeySender.__randbits__(num)
if bases == []:
bases = KeySender.__randbits__(num)
self.num = num
self.sendBits = bits
self.sendBases = bases
def makeSendCircuits(keyData):
circuits = []
for i in range(len(keyData.sendBits)):
circuit = QuantumCircuit(1,1)
if (keyData.sendBits[i] == 1):
circuit.x(0)
if (keyData.sendBases[i] == 1):
circuit.h(0)
circuits.append(circuit)
return circuits
def parseQasm(qasm):
#return QuantumCircuit.from_qasm_str(qasm)
list = qasm.split("\n")
if list.pop(0) != "OPENQASM 2.0;":
raise Exception('bad qasm string on line 1')
if list.pop(0) != "include \"qelib1.inc\";":
raise Exception('bad qasm string on line 2')
#check the number of quantum and classical bits and create circuit
qreg = int(list.pop(0)[-3])
creg = int(list.pop(0)[-3])
circuit = QuantumCircuit(qreg, creg)
for i in list:
sub = i.split(' ')
if sub[0] == "h":
circuit.h(int(sub[1][-3]))
elif sub[0] == "x":
circuit.x(int(sub[1][-3]))
elif sub[0] == "measure":
circuit.measure(int(sub[1][-2]), int(sub[3][-3]))
elif sub[0] == '':
pass
else:
raise Exception('unknown token ' + sub[0] + ' in qasm')
return circuit
def main():
backend = Aer.get_backend('qasm_simulator')
while True:
lineIn = input()
#send Alice her circuits
if lineIn[-1] == '0' or lineIn[-1] == '1':
inArgs = lineIn.split()
numBits = int(inArgs[0])
bits = listFromString(inArgs[1])
bases = listFromString(inArgs[2])
alice = KeySender(numBits, bits, bases)
circuits = alice.makeSendCircuits()
qasmCircuits = []
for i in circuits:
qasmCircuits.append(i.qasm())
print(json.dumps(qasmCircuits))
#measure circuits for Bob (or Eve)
else :
inArgs = lineIn.split(' ', 1)
bases = listFromString(inArgs[0])
qasmCircuits = json.loads(inArgs[1])
circuits = []
for i in qasmCircuits:
circuits.append(parseQasm(i))
#circuits.append(QuantumCircuit.from_qasm_str(i))
measurements = measureMessage(circuits, bases, backend)
#provide results
for i in measurements:
print(i, end='')
print (' ', end='')#Space
#provide new circuits
newQasmCircuits = []
for i in range(len(circuits)):
newQasmCircuits.append(circuits[i].qasm())
print(json.dumps(newQasmCircuits))
main() | [
"Marc@MARC-PC"
] | Marc@MARC-PC |
65e10a0a7012828e97029f713526a8b45a7a15b5 | 86f145e6a4e964fad05a4d319b28854b5b14a241 | /node_modules/mongoose/node_modules/mongodb/node_modules/mongodb-core/node_modules/kerberos/build/config.gypi | 6d319ce041feb3e69eb07add25a795bc69a3ab13 | [
"MIT",
"Apache-2.0"
] | permissive | Scrumpus/intapps2 | 21a11592f2efc96fa1dceafbfc2b764eb7959d91 | 6a8de928f6b397903c372fc1f1a8e84e80110c41 | refs/heads/master | 2020-05-18T01:36:10.518024 | 2015-07-24T17:02:02 | 2015-07-24T17:02:02 | 39,644,724 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 3,746 | gypi | # Do not edit. File was generated by node-gyp's "configure" step
{
"target_defaults": {
"cflags": [],
"default_configuration": "Release",
"defines": [],
"include_dirs": [],
"libraries": []
},
"variables": {
"clang": 1,
"host_arch": "x64",
"icu_data_file": "icudt54l.dat",
"icu_data_in": "../../deps/icu/source/data/in/icudt54l.dat",
"icu_endianness": "l",
"icu_gyp_path": "tools/icu/icu-generic.gyp",
"icu_locales": "en,root",
"icu_path": "./deps/icu",
"icu_small": "true",
"icu_ver_major": "54",
"node_install_npm": "true",
"node_prefix": "",
"node_shared_cares": "false",
"node_shared_http_parser": "false",
"node_shared_libuv": "false",
"node_shared_openssl": "false",
"node_shared_v8": "false",
"node_shared_zlib": "false",
"node_tag": "",
"node_use_dtrace": "true",
"node_use_etw": "false",
"node_use_mdb": "false",
"node_use_openssl": "true",
"node_use_perfctr": "false",
"openssl_no_asm": 0,
"python": "/usr/bin/python",
"target_arch": "x64",
"uv_library": "static_library",
"uv_parent_path": "/deps/uv/",
"uv_use_dtrace": "true",
"v8_enable_gdbjit": 0,
"v8_enable_i18n_support": 1,
"v8_no_strict_aliasing": 1,
"v8_optimized_debug": 0,
"v8_random_seed": 0,
"v8_use_snapshot": "false",
"want_separate_host_toolset": 0,
"nodedir": "/Users/scottschwalbe/.node-gyp/0.12.6",
"copy_dev_lib": "true",
"standalone_static_library": 1,
"save_dev": "",
"browser": "",
"viewer": "man",
"rollback": "true",
"usage": "",
"globalignorefile": "/usr/local/etc/npmignore",
"init_author_url": "",
"shell": "/bin/bash",
"parseable": "",
"shrinkwrap": "true",
"init_license": "ISC",
"if_present": "",
"cache_max": "Infinity",
"init_author_email": "",
"sign_git_tag": "",
"cert": "",
"git_tag_version": "true",
"local_address": "",
"long": "",
"fetch_retries": "2",
"npat": "",
"registry": "https://registry.npmjs.org/",
"key": "",
"message": "%s",
"versions": "",
"globalconfig": "/usr/local/etc/npmrc",
"always_auth": "",
"spin": "true",
"cache_lock_retries": "10",
"cafile": "",
"heading": "npm",
"fetch_retry_mintimeout": "10000",
"proprietary_attribs": "true",
"access": "",
"json": "",
"description": "true",
"engine_strict": "",
"https_proxy": "",
"init_module": "/Users/scottschwalbe/.npm-init.js",
"userconfig": "/Users/scottschwalbe/.npmrc",
"node_version": "0.12.6",
"user": "",
"save": "true",
"editor": "vi",
"tag": "latest",
"global": "",
"optional": "true",
"bin_links": "true",
"force": "",
"searchopts": "",
"depth": "Infinity",
"rebuild_bundle": "true",
"searchsort": "name",
"unicode": "true",
"fetch_retry_maxtimeout": "60000",
"ca": "",
"save_prefix": "^",
"strict_ssl": "true",
"tag_version_prefix": "v",
"dev": "",
"fetch_retry_factor": "10",
"group": "20",
"save_exact": "",
"cache_lock_stale": "60000",
"version": "",
"cache_min": "10",
"cache": "/Users/scottschwalbe/.npm",
"searchexclude": "",
"color": "true",
"save_optional": "",
"user_agent": "npm/2.11.2 node/v0.12.6 darwin x64",
"ignore_scripts": "",
"cache_lock_wait": "10000",
"production": "",
"save_bundle": "",
"init_version": "1.0.0",
"umask": "0022",
"git": "git",
"init_author_name": "",
"scope": "",
"onload_script": "",
"tmp": "/var/folders/7s/f59h1h8j5fs8yj_16qgbg7gm0000gq/T",
"unsafe_perm": "true",
"link": "",
"prefix": "/usr/local"
}
}
| [
"scottschwalbe@Scott-Schwalbe.local"
] | scottschwalbe@Scott-Schwalbe.local |
b4a0555eec110566518aa3feabc38351ea50a5ad | bc6cd3b0525e25ed37923adb011b74702db135d7 | /tweetcheck/core/views.py | 93485a13baa221eb74d892a8b37dc50847446df8 | [] | no_license | atbaker/tweetcheck | 7dd52efe05a34612075b84d7e75d814bdbc6a2a2 | 10e010576c6fbccae16ac470850c97ed952882db | refs/heads/master | 2021-01-15T13:43:33.940895 | 2015-05-14T03:39:14 | 2015-05-14T03:39:14 | 25,584,812 | 5 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 5,812 | py | from django.db import transaction, IntegrityError
from django.http import HttpResponse, JsonResponse
from django.shortcuts import redirect
from django.utils.crypto import get_random_string
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
from django.views.decorators.http import require_http_methods
from rest_framework import viewsets
from rest_framework.permissions import IsAuthenticated
import django_filters
import json
from .forms import RegisterForm, InviteForm, InvitedUserForm
from .models import Organization, TweetCheckUser, Device, Action
from .permissions import IsOrganizationAdmin
from .serializers import UserSerializer, DeviceSerializer, ActionSerializer
class OrganizationQuerysetMixin(object):
def get_queryset(self):
if self.model.__name__ == 'Tweet':
return self.model.objects.filter(handle__organization=self.request.user.organization)
elif self.model.__name__ == 'Device':
return self.model.objects.filter(user__organization=self.request.user.organization)
else:
return self.model.objects.filter(organization=self.request.user.organization)
class UserFilter(django_filters.FilterSet):
token = django_filters.CharFilter(name='auth_token__key')
class Meta:
model = TweetCheckUser
fields = ['is_approver', 'token']
class UserViewSet(OrganizationQuerysetMixin, viewsets.ModelViewSet):
model = TweetCheckUser
serializer_class = UserSerializer
permission_classes = (IsAuthenticated,IsOrganizationAdmin)
filter_class = UserFilter
def perform_create(self, serializer):
serializer.save(user=self.request.user)
class DeviceViewSet(OrganizationQuerysetMixin, viewsets.ModelViewSet):
model = Device
serializer_class = DeviceSerializer
filter_fields = ('token',)
def perform_create(self, serializer):
serializer.save(user=self.request.user)
def perform_update(self, serializer):
serializer.save(user=self.request.user)
class ActionViewSet(OrganizationQuerysetMixin, viewsets.ReadOnlyModelViewSet):
model = Action
serializer_class = ActionSerializer
filter_fields = ('tweet',)
paginate_by = 10
@require_http_methods(['POST'])
@csrf_exempt
def register(request):
form = RegisterForm(json.loads(request.body.decode('utf-8')))
if not form.is_valid():
return JsonResponse(form.errors, status=400)
try:
with transaction.atomic():
organization = Organization.objects.create(name=form.cleaned_data['organization'])
user = TweetCheckUser.objects.create_user(
email=form.cleaned_data['email'],
password=form.cleaned_data['password'],
organization=organization,
is_active=False,
is_approver=True)
except IntegrityError:
return JsonResponse(
{'error': 'Email address {0} already has a TweetCheck account.'.format(form.cleaned_data['email'])},
status=400
)
user.send_activation_email()
return HttpResponse()
@require_http_methods(['POST'])
@csrf_exempt
def invite(request):
form = InviteForm(json.loads(request.body.decode('utf-8')))
if not form.is_valid():
return JsonResponse(form.errors, status=400)
request_user = TweetCheckUser.objects.get(auth_token__key=request.META['HTTP_AUTHORIZATION'].split()[1])
organization = request_user.organization
try:
user = TweetCheckUser.objects.create_user(
email=form.cleaned_data['email'],
password=get_random_string(), # Set a random password until the user is activated
organization=organization,
is_active=False,
is_approver=form.cleaned_data['is_approver'])
except IntegrityError:
return JsonResponse(
{'error': 'Email address {0} already has a TweetCheck account.'.format(form.cleaned_data['email'])},
status=400
)
user.send_invitation_email()
serializer = UserSerializer(user)
return JsonResponse(serializer.data)
def reinvite_user(request):
user_id = request.GET['user']
try:
user = TweetCheckUser.objects.get(pk=user_id)
except TweetCheckUser.DoesNotExist:
return JsonResponse(
{'error': 'There was an error reinviting this user.'},
status=400
)
if user.is_active:
# The user is already active and doesn't need to be reinvited
return HttpResponse()
user.replace_auth_token()
user.send_invitation_email()
return HttpResponse()
@require_http_methods(['POST'])
@csrf_exempt
def activate_invitation(request):
form = InvitedUserForm(json.loads(request.body.decode('utf-8')))
if not form.is_valid():
return JsonResponse(form.errors, status=400)
try:
user = TweetCheckUser.objects.get(auth_token__key=form.cleaned_data['token'])
except TweetCheckUser.DoesNotExist:
return JsonResponse(
{'error': 'This invitation link is not valid. Please ask someone to invite you again.'},
status=400
)
user.set_password(form.cleaned_data['password'])
user.is_active = True
user.save()
new_token = user.replace_auth_token()
return JsonResponse({'token': new_token.key})
def activate(request):
token = request.GET['key']
try:
user = TweetCheckUser.objects.get(auth_token__key=token)
except TweetCheckUser.DoesNotExist:
return JsonResponse(
{'error': 'This activation link is not valid. Have you registered this email address before?'},
status=400
)
user.is_active = True
user.save()
new_token = user.replace_auth_token()
return redirect('/activate?token={0}'.format(new_token.key))
| [
"andrew.tork.baker@gmail.com"
] | andrew.tork.baker@gmail.com |
0fc2541411dcb465d061d206bdbd4ed4a27b5913 | ea97a6d0d5ffc5ec2730b63a20b1f4de0bd8112d | /scurgen/test/axes_demo.py | a74c934af8fb6965cae2a134495e19057c3db58d | [] | no_license | daler/scurgen | 35d5ee35243a41b75c444f5bb71380ba80ba72c6 | ca0e4f30e9573684b90a8123e31982490b5fe473 | refs/heads/master | 2020-12-24T19:18:19.587609 | 2013-03-11T16:35:33 | 2013-03-11T16:35:33 | null | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 1,375 | py | import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable
import matplotlib.gridspec as gs
import numpy as np
fig = plt.figure(figsize=(10,10))
nchroms = 21
nrows = int(np.round(np.sqrt(nchroms)))
ncols = nrows
nfiles = 3
CHROM = dict(
left= 0.05,
right=0.8,
top=0.9,
bottom=0.2,
wspace=0.1,
hspace=0.1)
SLIDER_PAD = 0.01
SLIDER = dict(
left=CHROM['left'],
right=CHROM['right'],
bottom=0.1,
top=CHROM['bottom'] - SLIDER_PAD,
hspace=0.5,
)
CBAR_PAD = 0.01
CBAR = dict(
left=CHROM['right'] + CBAR_PAD,
right=0.9,
wspace=SLIDER['hspace'],
top=CHROM['top'],
bottom=CHROM['bottom'],
)
CHECKS = dict(
top=SLIDER['top'],
bottom=SLIDER['bottom'],
left=SLIDER['right'] + CBAR_PAD,
right=CBAR['right'],
wspace=CBAR['wspace'],
hspace=SLIDER['hspace'])
chroms = gs.GridSpec(nrows, ncols)
chroms.update(**CHROM)
axs1 = [plt.subplot(i) for i in chroms]
sliders = gs.GridSpec(nfiles, 1)
sliders.update(**SLIDER)
axs2 = [plt.subplot(i) for i in sliders]
colorbars = gs.GridSpec(1, nfiles)
colorbars.update(**CBAR)
axs3 = [plt.subplot(i) for i in colorbars]
checks = gs.GridSpec(nfiles, nfiles)
checks.update(**CHECKS)
axs4 = [plt.subplot(checks[i, i]) for i in range(nfiles)]
for ax in axs2 + axs4:
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])
plt.show()
| [
"dalerr@niddk.nih.gov"
] | dalerr@niddk.nih.gov |
474fc47857f2141824d51ee7e2eb4c7d9dcb842a | b05dde785f2bb083ef28de7a1e4dd2868d2d3e1a | /project/models/elmo.py | 20fe1f58c08ed41f223e37ce1f1e892cdd571cd7 | [] | no_license | I-am-Bot/nlp-homework | fe9cd9a9a87c12bd32acf8080413988570425cc4 | daa734983ddfa973f29dfe8402b0dc206ec2ab48 | refs/heads/master | 2020-12-12T14:22:23.733731 | 2020-04-07T02:23:35 | 2020-04-07T02:23:35 | 234,149,050 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 3,348 | py | import tensorflow_hub as hub
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from keras_contrib.layers import CRF as CRF_2nd
from keras.utils import to_categorical
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.callbacks import ModelCheckpoint
from keras.models import Model, Input
from keras.layers import LSTM, Embedding, Dense, TimeDistributed, Dropout, Bidirectional
from sklearn_crfsuite import metrics
import torch
import transformers
import pandas as pd
import numpy as np
import argparse
from dataset import Dataset
import numpy as np
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1"
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--seed', type=int, default=15, help='Random seed.')
parser.add_argument('--dataset', type=str, default='restaurant', choices=['restaurant', 'eng'], help='dataset')
args = parser.parse_args()
data = Dataset(name=args.dataset)
# # get sentences samples, for LSTM, WORD2VEC, BERT...
X, y = data.get_sentences_labels()
_, y_test = data.split_train_test(y)
# # calculate max length
max_len = 1
# for i in X.values:
# if len(i) > max_len:
# max_len = len(i)
# padded = np.array([i + [0]*(max_len-len(i)) for i in X.values])
elmo = hub.Module("pretrained", trainable=False)
embeddings = elmo(
X.values,
signature="default",
as_dict=True)["elmo"]
with tf.Session() as session:
session.run([tf.global_variables_initializer(), tf.tables_initializer()])
features = session.run(embeddings)
tag_to_index = data.tag_to_index
index_to_tag = data.index_to_tag
y = pad_sequences(maxlen=max_len, sequences=y.values, padding="post", value=tag_to_index["PADword"])
y = [to_categorical(i, num_classes=len(tag_to_index)) for i in y]
X_train, X_test = data.split_train_test(features)
y_train, _ = data.split_train_test(y)
input = Input(shape = (features.shape[1], features.shape[2],))
model = Bidirectional(LSTM(units = 50, return_sequences=True, recurrent_dropout=0.1))(input)
model = TimeDistributed(Dense(50, activation="relu"))(model)
crf = CRF_2nd(len(data.tag_to_index))
out_layer = crf(model)
model = Model(input, out_layer)
model.compile(optimizer="rmsprop", loss=crf.loss_function, metrics=[crf.accuracy])
model.summary()
BATCH_SIZE = 64
EPOCHS = 10
history = model.fit(X_train, np.array(y_train), batch_size=BATCH_SIZE, epochs=EPOCHS,
validation_split=0.1, verbose=2)
def pred2label(pred):
out = []
for pred_i in pred:
out_i = []
for p in pred_i:
p_i = np.argmax(p)
out_i.append(idx2tag[p_i].replace("PADword", "O"))
out.append(out_i)
return out
pred_y = model.predict(X_test)
pred_y = np.argmax(pred_y, axis=-1)
y_test_true = np.argmax(y_test, -1)
pred_y = [[index_to_tag[i].replace("PADword", "O") for i in pred_y[index]][0: len(y_test[index])] for index in range(len(pred_y))]
y_test_true = [[index_to_tag[i] for i in row] for row in y_test]
print('LSTM Classification Report\n', metrics.flat_classification_report(pred_y, y_test_true))
| [
"joe.weijin@gmail.com"
] | joe.weijin@gmail.com |
9854d7859fa4e053576c83e5b67de5d52be02adc | ae646229187ab11607e4889e1cf0e380b26fae5c | /experiment_code/loadtensor_runfactorization_printphenotypes.py | 7733aba7df01dbc0f8b66758c204b1db20dc5dc9 | [] | no_license | aschein/tensor_analysis | cb60caf56713cfb7191c46d3cc20c32ea591d382 | 155754be7fa8cfb97432997cb66aa37b1a7b582b | refs/heads/master | 2021-01-17T07:44:00.657311 | 2014-09-11T20:45:14 | 2014-09-11T20:45:14 | 34,183,143 | 1 | 2 | null | 2018-08-25T20:15:18 | 2015-04-18T21:19:08 | Python | UTF-8 | Python | false | false | 9,319 | py | ## this combines the 2 scripts into one comprehensive one:
##
## last modified aug 28, 2014
##
## 1. run_factorization_localadmin.py
## 2. analyze_tensor_factors_withGamma.py
##
## INPUT:
## R
## alpha
## gammaForTF: numbers separated by commas, ex: '0.001, 0.1, 0.1'
## tensor_filename
## save_folder
##
## OUTPUT:
## tensor factorizaiton results in dir save_folder/
## pheno_htn_subset_analyzed_REG_<gamma_str>.pickle
## pheno_htn_subset_analyzed_AUG_<gamma_str>.pickle
## Yinfo_htn_subset_analyzed_<gamma_str>.pickle
##
## analyzed PHENOTYPE output in save_folder/
## phenotypes_<gamma_str>.out
##
## pre-requisites: load environment -- these scripts need to be run first:
##
##
###########################################################################################
## sample inputs:
#R = 50
#alpha = 1
#gammaForTF = [0.001, 0.1, 0.1]
#save_folder = './pickle_folder_20140828/'
#tensor_input = "htn-tensor-subsetforanalysis-20140811-{0}.dat"
import sys
R = int(sys.argv[1])
alpha = float(sys.argv[2])
gammaForTF = sys.argv[3]
tensor_input = sys.argv[4]
CODE_DIR = sys.argv[5]
save_folder = sys.argv[6]
gammaForTF = gammaForTF.split(',')
gammaForTF = [float(x) for x in gammaForTF]
#load required modules:
print "loading required modules"
execfile( CODE_DIR + 'setup_python_env.py')
pheWAS_xls_file = CODE_DIR + 'ICD9-2-PheWAS.xls'
#create output folder if it does not exist
if not os.path.exists(save_folder):
os.makedirs(save_folder)
#do tensor factorization on the SUBSET - with GAMMA as set above ##################################################################################################
#laod the tensor for the subset!
print "loading tensor data"
loaded_X, loaded_axisDict, loaded_classDict = tensorIO.loadSingleTensor(tensor_input)
startTime = time.time()#start time -- to time it
##factorization
print "running factorization"
spntf_htn_subset_analyzed_withGamma = SP_NTF.SP_NTF(loaded_X, R=R, alpha=alpha)
Yinfo_htn_subset_analyzed_withGamma = spntf_htn_subset_analyzed_withGamma.computeDecomp(gamma=gammaForTF)
marbleElapse = time.time() - startTime #elapsed time
#tensor decomposition factors ("phenotypes"):
pheno_htn_subset_analyzed_withGamma_REG = spntf_htn_subset_analyzed_withGamma.M[0]
pheno_htn_subset_analyzed_withGamma_AUG = spntf_htn_subset_analyzed_withGamma.M[1]
pheno_htn_subset_analyzed_withGamma = (pheno_htn_subset_analyzed_withGamma_REG, pheno_htn_subset_analyzed_withGamma_AUG)
#string for saving the file based upon gamma
gamma_str = '_gamma'
for num in gammaForTF:
gamma_str = gamma_str + '-' + str(num)
gamma_str = gamma_str + '.pickle'
#save factorization in pickle
outfile_str = save_folder + "pheno_htn_subset_analyzed_REG" + gamma_str
with open(outfile_str, "wb") as output_file: ##IMPT! phenotype stored in this pickle
pickle.dump(pheno_htn_subset_analyzed_withGamma, output_file)
output_file.close()
outfile_str = save_folder + "pheno_htn_subset_analyzed_AUG" + gamma_str
with open(outfile_str, "wb") as output_file: ##IMPT! phenotype stored in this pickle
pickle.dump(pheno_htn_subset_analyzed_withGamma, output_file)
output_file.close()
outfile_str = save_folder + "Yinfo_htn_subset_analyzed" + gamma_str
with open(outfile_str, "wb") as output_file:
pickle.dump(Yinfo_htn_subset_analyzed_withGamma, output_file)
output_file.close()
###########################################################################################################################
##
## now, load the pickle'd phenotypes, convert to readable phenotype format, and print into output file!
##
##
import operator
def calculateValues(TM, M):
fms = TM.greedy_fms(M)
fos = TM.greedy_fos(M)
nnz = tensorTools.countTensorNNZ(M)
return fms, fos, nnz
## load the tensor #######
loaded_X, loaded_axisDict, loaded_classDict = tensorIO.loadSingleTensor(tensor_input)
##read in the pickles:
outfile_str = save_folder + "pheno_htn_subset_analyzed_REG" + gamma_str
matrix_pkl = open(outfile_str, "rb")
pheno_htn_subset_analyzed_REG_withGamma = pickle.load(matrix_pkl)
matrix_pkl.close()
outfile_str = save_folder + "Yinfo_htn_subset_analyzed" + gamma_str
matrix_pkl = open(outfile_str, "rb")
Yinfo_htn_subset_analyzed_withGamma = pickle.load(matrix_pkl)
matrix_pkl.close()
#write output file
pheno_outstream = open(save_folder + "phenotypes"+gamma_str+".out", 'w+')
##############################################################################################################
#load pheWAS dictionary
xls = pd.ExcelFile(pheWAS_xls_file)
df_pheWAS = xls.parse(xls.sheet_names[0])
d_jdrange_lookup = dict(zip(list(df_pheWAS.JD_X_RANGE), list(df_pheWAS.JD_X_NAME)))
#############################################################################################################
#tensor with all phenotypes (factorization)
ktensor_phenotypes = pheno_htn_subset_analyzed_REG_withGamma[0]
l_pts = loaded_axisDict[0].keys()
l_jdrange = loaded_axisDict[1].keys()
l_meds= loaded_axisDict[2].keys()
#will store all the data
d_pheno_nonzero_labels = OrderedDict()
#sort phenotypes by lambda values:
d_lambda_phenoNumber = OrderedDict(zip( list(range(R)),
list(ktensor_phenotypes.lmbda)
))
l_phenoNumbers_sorted_by_lambda = [tup[0] for tup in sorted(d_lambda_phenoNumber.iteritems(), key=operator.itemgetter(1))][::-1] #get a sorted list of phenotype numbers, which are sorted by using the operator.itemgetter
#print phenotype feature names #################
#for i in range(10):
for i in l_phenoNumbers_sorted_by_lambda:
print "===== phenotype " + str(i) + "================================================================="
pheno_outstream.write("===== phenotype " + str(i) + "=================================================================" + '\n')
this_lmbda = ktensor_phenotypes.lmbda[i]
this_pheno_pt_factor = ktensor_phenotypes.U[0][:,i]
this_pheno_jdrange_factor = ktensor_phenotypes.U[1][:,i]
this_pheno_med_factor = ktensor_phenotypes.U[2][:,i]
this_pheno_pt_nnz = np.nonzero(this_pheno_pt_factor)[0]
this_pheno_jdrange_nnz = np.nonzero(this_pheno_jdrange_factor)[0]
this_pheno_med_nnz = np.nonzero(this_pheno_med_factor)[0]
l_nonzero_pt_thisPheno = []
l_nonzero_meds_thisPheno = []
l_nonzero_jdrange_thisPheno = []
l_nonzero_jdrange_names_thisPheno = []
for j in this_pheno_pt_nnz:
l_nonzero_pt_thisPheno.append(l_pts[j])
for j in this_pheno_jdrange_nnz:
l_nonzero_jdrange_thisPheno.append(l_jdrange[j])
l_nonzero_jdrange_names_thisPheno.append(d_jdrange_lookup[l_jdrange[j]])
for j in this_pheno_med_nnz:
l_nonzero_meds_thisPheno.append(l_meds[j])
#data
d_pheno_nonzero_labels[i] = dict() #for phenotype i
d_pheno_nonzero_labels[i]['LAMBDA'] = this_lmbda #lambda value
d_pheno_nonzero_labels[i]['PERCENT_PTS'] = len(l_nonzero_pt_thisPheno) / float(len(this_pheno_pt_factor))
d_pheno_nonzero_labels[i]['MEDS_NZ'] = l_nonzero_meds_thisPheno #for phenotype i
d_pheno_nonzero_labels[i]['JDRANGE_NZ'] = l_nonzero_jdrange_thisPheno #for phenotype i
d_pheno_nonzero_labels[i]['JDRANGE_NAMES_NZ'] = l_nonzero_jdrange_names_thisPheno #for phenotype i
print "proportion of pts: " + str(d_pheno_nonzero_labels[i]['PERCENT_PTS'])
pheno_outstream.write("proportion of pts: " + str(d_pheno_nonzero_labels[i]['PERCENT_PTS']) + '\n')
print "lambda: " + str(this_lmbda)
pheno_outstream.write("lambda: " + str(this_lmbda) + '\n')
print "----------------------------------------" #divider
pheno_outstream.write("----------------------------------------" + '\n')
#make ranking of JDRANGE by the weights:
nparr_jdrange_weights = this_pheno_jdrange_factor[this_pheno_jdrange_nnz]
d_jdrangeindex_weights = OrderedDict(zip(this_pheno_jdrange_nnz, nparr_jdrange_weights))
l_jdrangeindex_sorted = [tup[0] for tup in sorted(d_jdrangeindex_weights.iteritems(), key=operator.itemgetter(1))][::-1] #note: use slice [::-1] to reverse list!
for index_this_jdrange in l_jdrangeindex_sorted:
print d_jdrange_lookup[l_jdrange[index_this_jdrange]] + '\t' + str("%.3f" %this_pheno_jdrange_factor[index_this_jdrange] )
pheno_outstream.write(str(d_jdrange_lookup[l_jdrange[index_this_jdrange]]) + '\t' + str("%.3f" %this_pheno_jdrange_factor[index_this_jdrange]) +'\n')
print "----------------------------------------" #divider between diagnostic codes and meds
pheno_outstream.write("----------------------------------------" + '\n')
#make ranking of MED by the weights:
nparr_med_weights = this_pheno_med_factor[this_pheno_med_nnz]
d_medindex_weights = OrderedDict(zip(this_pheno_med_nnz, nparr_med_weights))
l_medindex_sorted = [tup[0] for tup in sorted(d_medindex_weights.iteritems(), key=operator.itemgetter(1))][::-1]
for index_this_med in l_medindex_sorted:
print l_meds[index_this_med] + '\t' + str("%.3f" %this_pheno_med_factor[index_this_med])
pheno_outstream.write(l_meds[index_this_med] + '\t' + str("%.3f" %this_pheno_med_factor[index_this_med]) + '\n')
pheno_outstream.close()
| [
"robchen401@gmail.com"
] | robchen401@gmail.com |
6fbab4480a4dbe295810065fd70027aba431136e | 65fcf07ea6d6dfe0c5a4090343b098807e075010 | /app/send_sms.py | ddf1616e9f2939a4869869007f444ac64bf91988 | [] | no_license | parkhongbeen/study_selenium | 0e7e0bc23809c57c29d5352e2ee81b9a74060026 | f1bdfd3c3aa3299791cc53363eea0a811c6dcedc | refs/heads/master | 2021-04-20T11:27:39.522904 | 2020-03-26T12:54:59 | 2020-03-26T12:54:59 | 249,679,396 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 381 | py | from sdk.api.message import Message
api_key = "NCSGLMHSQ2FTVZUA"
api_secret = "LCSOKSWPDNLZF971PMZ4XAQPZPYD60EW"
params = dict()
params['type'] = 'sms'
params['to'] = '01082128997'
params['from'] = '01050022354'
params['text'] = '야 홍빈아 내가 내일 커피사줄께'
cool = Message(api_key, api_secret)
try:
response = cool.send(params)
except:
print('에러')
| [
"pack122@naver.com"
] | pack122@naver.com |
e3597b3fc31b024bf27d519c69f8f7f7e9e8eed9 | 79417cee319cba603819da7d1dadf341c8947977 | /image_cutter.py | ea84bcbd5bab6bd82e94c30dd5dca8af5d59cbfc | [] | no_license | saveliyshatrov/Cut_Image_3x3 | ef8eb7fc6c46994be58e10bac40253df2e9adbfc | e058865a175d4cf6245dc3b09759965cdfbae1b6 | refs/heads/master | 2022-05-28T17:55:13.536884 | 2020-04-29T14:56:19 | 2020-04-29T14:56:19 | 259,951,995 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 532 | py | from PIL import Image
im = Image.open('CAR.JPG')
width, height = im.size #show size of Image
print('height:', height)
print('width:', width)
left = [0,1008,2016]
top = [0,1008,2016]
right = [1008,2016,3024]
bottom = [1008,2016,3024]
counter = 1
if __name__ == "__main__":
for u in range(len(left)):
for z in range(len(left)):
im1 = im.crop((left[z], top[u], right[z], bottom[u]))
im1 = im1.save("{}.png".format(counter))
print('Image:{}'.format(counter))
counter += 1 | [
"noreply@github.com"
] | saveliyshatrov.noreply@github.com |
7734622e41048306a547129450508bf4c50e9f13 | 094627e84a63cdeb97c8917cc6581cc55fa8f583 | /brl_baselines/deepq/models.py | 4309da5e793c8494de2fd8a12a042c7a978427f7 | [
"BSD-3-Clause"
] | permissive | gilwoolee/brl_baselines | 844f23b31f53648796325d13cb3c252cda0fc55d | c85df28c0f2dfbd69d3d27928bcbabf36a3663bb | refs/heads/master | 2022-11-28T22:31:31.195138 | 2020-08-04T02:17:28 | 2020-08-04T02:17:28 | 278,916,753 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 6,059 | py | import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.layers as layers
def _mlp(hiddens, input_, num_actions, scope, reuse=False, layer_norm=False):
with tf.variable_scope(scope, reuse=reuse):
out = input_
for hidden in hiddens:
out = layers.fully_connected(out, num_outputs=hidden, activation_fn=None)
if layer_norm:
out = layers.layer_norm(out, center=True, scale=True)
out = tf.nn.relu(out)
q_out = layers.fully_connected(out, num_outputs=num_actions, activation_fn=None)
return q_out
def mlp(hiddens=[], layer_norm=False):
"""This model takes as input an observation and returns values of all actions.
Parameters
----------
hiddens: [int]
list of sizes of hidden layers
layer_norm: bool
if true applies layer normalization for every layer
as described in https://arxiv.org/abs/1607.06450
Returns
-------
q_func: function
q_function for DQN algorithm.
"""
return lambda *args, **kwargs: _mlp(hiddens, layer_norm=layer_norm, *args, **kwargs)
def _cnn_to_mlp(convs, hiddens, dueling, input_, num_actions, scope, reuse=False, layer_norm=False):
with tf.variable_scope(scope, reuse=reuse):
out = input_
with tf.variable_scope("convnet"):
for num_outputs, kernel_size, stride in convs:
out = layers.convolution2d(out,
num_outputs=num_outputs,
kernel_size=kernel_size,
stride=stride,
activation_fn=tf.nn.relu)
conv_out = layers.flatten(out)
with tf.variable_scope("action_value"):
action_out = conv_out
for hidden in hiddens:
action_out = layers.fully_connected(action_out, num_outputs=hidden, activation_fn=None)
if layer_norm:
action_out = layers.layer_norm(action_out, center=True, scale=True)
action_out = tf.nn.relu(action_out)
action_scores = layers.fully_connected(action_out, num_outputs=num_actions, activation_fn=None)
if dueling:
with tf.variable_scope("state_value"):
state_out = conv_out
for hidden in hiddens:
state_out = layers.fully_connected(state_out, num_outputs=hidden, activation_fn=None)
if layer_norm:
state_out = layers.layer_norm(state_out, center=True, scale=True)
state_out = tf.nn.relu(state_out)
state_score = layers.fully_connected(state_out, num_outputs=1, activation_fn=None)
action_scores_mean = tf.reduce_mean(action_scores, 1)
action_scores_centered = action_scores - tf.expand_dims(action_scores_mean, 1)
q_out = state_score + action_scores_centered
else:
q_out = action_scores
return q_out
def cnn_to_mlp(convs, hiddens, dueling=False, layer_norm=False):
"""This model takes as input an observation and returns values of all actions.
Parameters
----------
convs: [(int, int, int)]
list of convolutional layers in form of
(num_outputs, kernel_size, stride)
hiddens: [int]
list of sizes of hidden layers
dueling: bool
if true double the output MLP to compute a baseline
for action scores
layer_norm: bool
if true applies layer normalization for every layer
as described in https://arxiv.org/abs/1607.06450
Returns
-------
q_func: function
q_function for DQN algorithm.
"""
return lambda *args, **kwargs: _cnn_to_mlp(convs, hiddens, dueling, layer_norm=layer_norm, *args, **kwargs)
def build_q_func(network, hiddens=[24], dueling=False, layer_norm=False, **network_kwargs):
if isinstance(network, str):
from baselines.common.models import get_network_builder
network = get_network_builder(network)(**network_kwargs)
def q_func_builder(input_placeholder, num_actions, scope, reuse=False):
with tf.variable_scope(scope, reuse=reuse):
print("Scope", scope, reuse, input_placeholder)
latent = network(input_placeholder)
if isinstance(latent, tuple):
if latent[1] is not None:
raise NotImplementedError("DQN is not compatible with recurrent policies yet")
latent = latent[0]
latent = layers.flatten(latent)
with tf.variable_scope("action_value"):
action_out = latent
# for hidden in hiddens:
# action_out = layers.fully_connected(action_out, num_outputs=hidden, activation_fn=None)
# if layer_norm:
# action_out = layers.layer_norm(action_out, center=True, scale=True)
# action_out = tf.nn.relu(action_out)
action_scores = layers.fully_connected(action_out, num_outputs=num_actions, activation_fn=None)
if dueling:
with tf.variable_scope("state_value"):
state_out = latent
# for hidden in hiddens:
# state_out = layers.fully_connected(state_out, num_outputs=hidden, activation_fn=None)
# if layer_norm:
# state_out = layers.layer_norm(state_out, center=True, scale=True)
# state_out = tf.nn.relu(state_out)
state_score = layers.fully_connected(state_out, num_outputs=1, activation_fn=None)
action_scores_mean = tf.reduce_mean(action_scores, 1)
action_scores_centered = action_scores - tf.expand_dims(action_scores_mean, 1)
q_out = state_score + action_scores_centered
else:
q_out = action_scores
return q_out
return q_func_builder
| [
"gilwoo301@gmail.com"
] | gilwoo301@gmail.com |
88fcdc9396f21d80fa9f728c4ba17beefaf239ba | caba236d32e5bde8d41aec9044fe830f2f7ac190 | /portfolio/views.py | 77921c901d5c8450f5b7c334cd0e796d3936545c | [] | no_license | nasirnupt/djangoproject-companyweb | d54656afe596c27d072621afcace461ffe8e112e | e79ae38c62eb1a818b642a893c2102678e8b9e03 | refs/heads/master | 2023-02-13T19:50:24.569607 | 2021-01-18T11:52:29 | 2021-01-18T11:52:29 | 330,647,321 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 237 | py | from django.shortcuts import render
# Create your views here.
def portfolio(request):
return render(request, 'portfolio/portfolio.html')
def portfoliodetails(request):
return render(request, 'portfolio/portfolio-details.html')
| [
"nasirbd04@gmail.com"
] | nasirbd04@gmail.com |
b844b38427f2e9c4f4144a00823d138d344fcdc4 | 563127b7364394236f1ab9e9136cd8eea25f7d8a | /Firebase database_Python script/python-firebase.py | 748f185d96859048d38e8c0e20d9c7863ef1526b | [] | no_license | WeHacks/GlobalAI | ee5eaae819416dd8854ffa42adb9860bdb18574f | edc26135953126ab148ce0b5b97bde0d9565d07e | refs/heads/master | 2021-01-17T14:46:44.321068 | 2017-10-02T20:06:04 | 2017-10-02T20:06:04 | 95,269,135 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 1,671 | py | import pyrebase
# Firebase DB Connection
config = {
"apiKey": "AIzaSyDaj_0mZZ09cATbWtzQ7cK3VnxNpbwpbWc",
"authDomain": "ai-hackathon-4edf3.firebaseapp.com",
"databaseURL": "https://ai-hackathon-4edf3.firebaseio.com",
"projectId": "ai-hackathon-4edf3",
"storageBucket": "ai-hackathon-4edf3.appspot.com",
"messagingSenderId": "399052073630"
}
firebase = pyrebase.initialize_app(config)
db = firebase.database()
# Set up firebase user
auth = firebase.auth()
#authenticate a user
user = auth.sign_in_with_email_and_password("test@abc.com", "12345678")
# print(user['idToken'])
# print(user['email'])
# CREATE RECORD
daniel = {"name": "daniel9231", "enrollment_id": "jl23jr"}
db.child("customers").child("daniel").set(daniel, user['idToken'])
jinchi = {"name": "jinchi3423", "enrollment_id": "23jf2523f"}
db.child("customers").child("jinchi").set(jinchi, user['idToken'])
wilson = {"name": "wilson8640", "enrollment_id": "pdsff341"}
db.child("customers").child("wilson").set(wilson, user['idToken'])
ron = {"name": "ron1673", "agency": "pdsff341"}
db.child("customers").child("ron").set(ron, user['idToken'])
test_dummy = {"name": "test", "agency": "fslkdfjwo23423"}
db.child("customers").child("test_dummy").set(test_dummy, user['idToken'])
# GET ALL RECORDS
all_customers = db.child("customers").get(user['idToken']).val()
print(all_customers)
# GET SINGLE RECORD
daniel_data = db.child("customers").child("daniel").get(user['idToken']).val()
print(daniel_data)
# UPDATE RECORD
db.child("customers").child("ron").update({"name": "RON1111"}, user['idToken'])
# DELETE RECORD
db.child("customers").child("test_dummy").remove(user['idToken'])
| [
"swaption2009@gmail.com"
] | swaption2009@gmail.com |
b4d08603e8aef4931696a9d7174078edf019fd21 | 18b5aa9cef8ce3f349e9dce137d41d7328f53a14 | /__init__.py | 9efffaa76d4cfd6d1d65c0026a9e6b5f1efa3e26 | [] | no_license | yibaiershikexin/studygit | 2539c3a1ad7ceb2d08bc64048fa7641883a26745 | 5cdc506600476c8f425060f49eeecce38066794f | refs/heads/master | 2021-01-10T01:06:22.457286 | 2016-02-29T14:33:39 | 2016-02-29T14:33:39 | 48,268,362 | 0 | 0 | null | 2016-03-13T17:25:26 | 2015-12-19T04:27:16 | Python | UTF-8 | Python | false | false | 41 | py | __author__ = 'xinx'
import os
import sys | [
"xinxin521125@hotmail.com"
] | xinxin521125@hotmail.com |
6fbb18db3cd059dff8da41f2ab08161885d82908 | d83c981aab3c299e2a0e5c4329550acbaaa5e031 | /Week 4/venv/Scripts/easy_install-3.7-script.py | ee894aa010fd468300cf761e5e34add7825a2c5e | [] | no_license | Adit-COCO-Garg/Computer-Science-Intro-at-RIT | 1570a24b12962bad50a436f5252b563173271fb7 | 04af43edd559163ac01e20f6b62a3c2711740acd | refs/heads/master | 2020-04-16T22:36:45.146161 | 2020-01-02T07:08:46 | 2020-01-02T07:08:46 | 165,975,850 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 465 | py | #!"Z:\IGMProfile\Desktop\SEM 3\CSCI-141\Week 4\venv\Scripts\python.exe"
# EASY-INSTALL-ENTRY-SCRIPT: 'setuptools==40.8.0','console_scripts','easy_install-3.7'
__requires__ = 'setuptools==40.8.0'
import re
import sys
from pkg_resources import load_entry_point
if __name__ == '__main__':
sys.argv[0] = re.sub(r'(-script\.pyw?|\.exe)?$', '', sys.argv[0])
sys.exit(
load_entry_point('setuptools==40.8.0', 'console_scripts', 'easy_install-3.7')()
)
| [
"ag9126@ad.rit.edu"
] | ag9126@ad.rit.edu |
8aff43e82dcac4fabbd01e653ddb046a6e1ccec7 | 71c5926a4e69931bce8e74472a2499dc67e1b7ed | /SX127x/LoRa.py | 22144cadde54cac49ed5dee2b9c7625ffe834b68 | [] | no_license | qualitywow/Wireless-Lab4 | 16e7b974a8242a20eeea96d00d68c22b28873a17 | 4a4c61d642f2e8a5aae27ffbba094731f80c9273 | refs/heads/master | 2022-11-07T06:43:12.693068 | 2020-06-19T12:36:54 | 2020-06-19T12:36:54 | 273,489,768 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 38,190 | py | """ Defines the SX127x class and a few utility functions. """
# Copyright 2015 Mayer Analytics Ltd.
#
# This file is part of pySX127x.
#
# pySX127x is free software: you can redistribute it and/or modify it under the terms of the GNU Affero General Public
# License as published by the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or (at your option) any later
# version.
#
# pySX127x is distributed in the hope that it will be useful, but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied
# warranty of MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the GNU Affero General Public License for more
# details.
#
# You can be released from the requirements of the license by obtaining a commercial license. Such a license is
# mandatory as soon as you develop commercial activities involving pySX127x without disclosing the source code of your
# own applications, or shipping pySX127x with a closed source product.
#
# You should have received a copy of the GNU General Public License along with pySX127. If not, see
# <http://www.gnu.org/licenses/>.
import sys
from .constants import *
from .board_config import BOARD
################################################## Some utility functions ##############################################
def set_bit(value, index, new_bit):
""" Set the index'th bit of value to new_bit, and return the new value.
:param value: The integer to set the new_bit in
:type value: int
:param index: 0-based index
:param new_bit: New value the bit shall have (0 or 1)
:return: Changed value
:rtype: int
"""
mask = 1 << index
value &= ~mask
if new_bit:
value |= mask
return value
def getter(register_address):
""" The getter decorator reads the register content and calls the decorated function to do
post-processing.
:param register_address: Register address
:return: Register value
:rtype: int
"""
def decorator(func):
def wrapper(self):
return func(self, self.spi.xfer([register_address, 0])[1])
return wrapper
return decorator
def setter(register_address):
""" The setter decorator calls the decorated function for pre-processing and
then writes the result to the register
:param register_address: Register address
:return: New register value
:rtype: int
"""
def decorator(func):
def wrapper(self, val):
return self.spi.xfer([register_address | 0x80, func(self, val)])[1]
return wrapper
return decorator
############################################### Definition of the LoRa class ###########################################
class LoRa(object):
spi = BOARD.SpiDev() # init and get the baord's SPI
mode = None # the mode is backed up here
backup_registers = []
verbose = True
dio_mapping = [None] * 6 # store the dio mapping here
def __init__(self, verbose=True, do_calibration=True, calibration_freq=868):
""" Init the object
Send the device to sleep, read all registers, and do the calibration (if do_calibration=True)
:param verbose: Set the verbosity True/False
:param calibration_freq: call rx_chain_calibration with this parameter. Default is 868
:param do_calibration: Call rx_chain_calibration, default is True.
"""
self.verbose = verbose
# set the callbacks for DIO0..5 IRQs.
BOARD.add_events(self._dio0, self._dio1, self._dio2, self._dio3, self._dio4, self._dio5)
# set mode to sleep and read all registers
self.set_mode(MODE.SLEEP)
self.backup_registers = self.get_all_registers()
# more setup work:
if do_calibration:
self.rx_chain_calibration(calibration_freq)
# the FSK registers are set up exactly as modtronix do it:
lookup_fsk = [
#[REG.FSK.LNA , 0x23],
#[REG.FSK.RX_CONFIG , 0x1E],
#[REG.FSK.RSSI_CONFIG , 0xD2],
#[REG.FSK.PREAMBLE_DETECT, 0xAA],
#[REG.FSK.OSC , 0x07],
#[REG.FSK.SYNC_CONFIG , 0x12],
#[REG.FSK.SYNC_VALUE_1 , 0xC1],
#[REG.FSK.SYNC_VALUE_2 , 0x94],
#[REG.FSK.SYNC_VALUE_3 , 0xC1],
#[REG.FSK.PACKET_CONFIG_1, 0xD8],
#[REG.FSK.FIFO_THRESH , 0x8F],
#[REG.FSK.IMAGE_CAL , 0x02],
#[REG.FSK.DIO_MAPPING_1 , 0x00],
#[REG.FSK.DIO_MAPPING_2 , 0x30]
]
self.set_mode(MODE.FSK_STDBY)
for register_address, value in lookup_fsk:
self.set_register(register_address, value)
self.set_mode(MODE.SLEEP)
# set the dio_ mapping by calling the two get_dio_mapping_* functions
self.get_dio_mapping_1()
self.get_dio_mapping_2()
# Overridable functions:
def on_rx_done(self):
pass
def on_tx_done(self):
pass
def on_cad_done(self):
pass
def on_rx_timeout(self):
pass
def on_valid_header(self):
pass
def on_payload_crc_error(self):
pass
def on_fhss_change_channel(self):
pass
# Internal callbacks for add_events()
def _dio0(self, channel):
# DIO0 00: RxDone
# DIO0 01: TxDone
# DIO0 10: CadDone
if self.dio_mapping[0] == 0:
self.on_rx_done()
elif self.dio_mapping[0] == 1:
self.on_tx_done()
elif self.dio_mapping[0] == 2:
self.on_cad_done()
else:
raise RuntimeError("unknown dio0mapping!")
def _dio1(self, channel):
# DIO1 00: RxTimeout
# DIO1 01: FhssChangeChannel
# DIO1 10: CadDetected
if self.dio_mapping[1] == 0:
self.on_rx_timeout()
elif self.dio_mapping[1] == 1:
self.on_fhss_change_channel()
elif self.dio_mapping[1] == 2:
self.on_CadDetected()
else:
raise RuntimeError("unknown dio1mapping!")
def _dio2(self, channel):
# DIO2 00: FhssChangeChannel
# DIO2 01: FhssChangeChannel
# DIO2 10: FhssChangeChannel
self.on_fhss_change_channel()
def _dio3(self, channel):
# DIO3 00: CadDone
# DIO3 01: ValidHeader
# DIO3 10: PayloadCrcError
if self.dio_mapping[3] == 0:
self.on_cad_done()
elif self.dio_mapping[3] == 1:
self.on_valid_header()
elif self.dio_mapping[3] == 2:
self.on_payload_crc_error()
else:
raise RuntimeError("unknown dio3 mapping!")
def _dio4(self, channel):
raise RuntimeError("DIO4 is not used")
def _dio5(self, channel):
raise RuntimeError("DIO5 is not used")
# All the set/get/read/write functions
def get_mode(self):
""" Get the mode
:return: New mode
"""
self.mode = self.spi.xfer([REG.LORA.OP_MODE, 0])[1]
return self.mode
def set_mode(self, mode):
""" Set the mode
:param mode: Set the mode. Use constants.MODE class
:return: New mode
"""
# the mode is backed up in self.mode
if mode == self.mode:
return mode
if self.verbose:
sys.stderr.write("Mode <- %s\n" % MODE.lookup[mode])
self.mode = mode
return self.spi.xfer([REG.LORA.OP_MODE | 0x80, mode])[1]
def write_payload(self, payload):
""" Get FIFO ready for TX: Set FifoAddrPtr to FifoTxBaseAddr. The transceiver is put into STDBY mode.
:param payload: Payload to write (list)
:return: Written payload
"""
payload_size = len(payload)
self.set_payload_length(payload_size)
self.set_mode(MODE.STDBY)
base_addr = self.get_fifo_tx_base_addr()
self.set_fifo_addr_ptr(base_addr)
return self.spi.xfer([REG.LORA.FIFO | 0x80] + payload)[1:]
def reset_ptr_rx(self):
""" Get FIFO ready for RX: Set FifoAddrPtr to FifoRxBaseAddr. The transceiver is put into STDBY mode. """
self.set_mode(MODE.STDBY)
base_addr = self.get_fifo_rx_base_addr()
self.set_fifo_addr_ptr(base_addr)
def rx_is_good(self):
""" Check the IRQ flags for RX errors
:return: True if no errors
:rtype: bool
"""
flags = self.get_irq_flags()
print(flags)
return not any([flags[s] for s in ['crc_error', 'rx_timeout']])
#return not any([flags[s] for s in ['valid_header', 'crc_error', 'rx_done', 'rx_timeout']])
def read_payload(self , nocheck = False):
""" Read the payload from FIFO
:param nocheck: If True then check rx_is_good()
:return: Payload
:rtype: list[int]
"""
if not nocheck and not self.rx_is_good():
return None
rx_nb_bytes = self.get_rx_nb_bytes()
fifo_rx_current_addr = self.get_fifo_rx_current_addr()
#print(fifo_rx_current_addr)
#print("--------")
self.set_fifo_addr_ptr(fifo_rx_current_addr)
payload = self.spi.xfer([REG.LORA.FIFO] + [0] * rx_nb_bytes)[1:]
return payload
def read_shift_payload(self , nocheck = False):
""" Read the payload from FIFO
:param nocheck: If True then check rx_is_good()
:return: Payload
:rtype: list[int]
"""
if not nocheck and not self.rx_is_good():
return None
rx_nb_bytes = self.get_rx_nb_bytes()
fifo_rx_current_addr = self.get_fifo_rx_current_addr()
#print(fifo_rx_current_addr)
#print("--------")
self.set_fifo_addr_ptr(fifo_rx_current_addr)
payload = self.spi.xfer([REG.LORA.FIFO] + [0] * rx_nb_bytes)[1:]
for i in range(1,len(payload)-4):
payload[i] -= 5
return payload
def get_freq(self):
""" Get the frequency (MHz)
:return: Frequency in MHz
:rtype: float
"""
msb, mid, lsb = self.spi.xfer([REG.LORA.FR_MSB, 0, 0, 0])[1:]
f = lsb + 256*(mid + 256*msb)
return f / 16384.
def set_freq(self, f):
""" Set the frequency (MHz)
:param f: Frequency in MHz
"type f: float
:return: New register settings (3 bytes [msb, mid, lsb])
:rtype: list[int]
"""
assert self.mode == MODE.SLEEP or self.mode == MODE.STDBY or self.mode == MODE.FSK_STDBY
i = int(f * 16384.) # choose floor
msb = i // 65536
i -= msb * 65536
mid = i // 256
i -= mid * 256
lsb = i
#i = int(f * 65536.) # choose floor
#msb = i // 262144
#i -= msb * 262144
#mid = i // 1024
#i -= mid * 1024
#lsb = i
#return self.spi.xfer([REG.LORA.FR_MSB | 0x80, 228, 212, 0])
#print("f:",f,"msb:",msb,"mid:",mid,"lsb:",lsb)
return self.spi.xfer([REG.LORA.FR_MSB | 0x80, msb, mid, lsb])
def get_pa_config(self, convert_dBm=False):
v = self.spi.xfer([REG.LORA.PA_CONFIG, 0])[1]
pa_select = v >> 7
max_power = v >> 4 & 0b111
output_power = v & 0b1111
if convert_dBm:
max_power = max_power * .6 + 10.8
output_power = max_power - (15 - output_power)
return dict(
pa_select = pa_select,
max_power = max_power,
output_power = output_power
)
def set_pa_config(self, pa_select=None, max_power=None, output_power=None):
""" Configure the PA
:param pa_select: Selects PA output pin, 0->RFO, 1->PA_BOOST
:param max_power: Select max output power Pmax=10.8+0.6*MaxPower
:param output_power: Output power Pout=Pmax-(15-OutputPower) if PaSelect = 0,
Pout=17-(15-OutputPower) if PaSelect = 1 (PA_BOOST pin)
:return: new register value
"""
loc = locals()
current = self.get_pa_config()
loc = {s: current[s] if loc[s] is None else loc[s] for s in loc}
val = (loc['pa_select'] << 7) | (loc['max_power'] << 4) | (loc['output_power'])
return self.spi.xfer([REG.LORA.PA_CONFIG | 0x80, val])[1]
@getter(REG.LORA.PA_RAMP)
def get_pa_ramp(self, val):
return val & 0b1111
@setter(REG.LORA.PA_RAMP)
def set_pa_ramp(self, val):
return val & 0b1111
def get_ocp(self, convert_mA=False):
v = self.spi.xfer([REG.LORA.OCP, 0])[1]
ocp_on = v >> 5 & 0x01
ocp_trim = v & 0b11111
if convert_mA:
if ocp_trim <= 15:
ocp_trim = 45. + 5. * ocp_trim
elif ocp_trim <= 27:
ocp_trim = -30. + 10. * ocp_trim
else:
assert ocp_trim <= 27
return dict(
ocp_on = ocp_on,
ocp_trim = ocp_trim
)
def set_ocp_trim(self, I_mA):
assert(I_mA >= 45 and I_mA <= 240)
ocp_on = self.spi.xfer([REG.LORA.OCP, 0])[1] >> 5 & 0x01
if I_mA <= 120:
v = int(round((I_mA-45.)/5.))
else:
v = int(round((I_mA+30.)/10.))
v = set_bit(v, 5, ocp_on)
return self.spi.xfer([REG.LORA.OCP | 0x80, v])[1]
def get_lna(self):
v = self.spi.xfer([REG.LORA.LNA, 0])[1]
return dict(
lna_gain = v >> 5,
lna_boost_lf = v >> 3 & 0b11,
lna_boost_hf = v & 0b11
)
def set_lna(self, lna_gain=None, lna_boost_lf=None, lna_boost_hf=None):
assert lna_boost_hf is None or lna_boost_hf == 0b00 or lna_boost_hf == 0b11
self.set_mode(MODE.STDBY)
if lna_gain is not None:
# Apparently agc_auto_on must be 0 in order to set lna_gain
self.set_agc_auto_on(lna_gain == GAIN.NOT_USED)
loc = locals()
current = self.get_lna()
loc = {s: current[s] if loc[s] is None else loc[s] for s in loc}
val = (loc['lna_gain'] << 5) | (loc['lna_boost_lf'] << 3) | (loc['lna_boost_hf'])
retval = self.spi.xfer([REG.LORA.LNA | 0x80, val])[1]
if lna_gain is not None:
# agc_auto_on must track lna_gain: GAIN=NOT_USED -> agc_auto=ON, otherwise =OFF
self.set_agc_auto_on(lna_gain == GAIN.NOT_USED)
return retval
def set_lna_gain(self, lna_gain):
self.set_lna(lna_gain=lna_gain)
def get_fifo_addr_ptr(self):
return self.spi.xfer([REG.LORA.FIFO_ADDR_PTR, 0])[1]
def set_fifo_addr_ptr(self, ptr):
return self.spi.xfer([REG.LORA.FIFO_ADDR_PTR | 0x80, ptr])[1]
def get_fifo_tx_base_addr(self):
return self.spi.xfer([REG.LORA.FIFO_TX_BASE_ADDR, 0])[1]
def set_fifo_tx_base_addr(self, ptr):
return self.spi.xfer([REG.LORA.FIFO_TX_BASE_ADDR | 0x80, ptr])[1]
def get_fifo_rx_base_addr(self):
return self.spi.xfer([REG.LORA.FIFO_RX_BASE_ADDR, 0])[1]
def set_fifo_rx_base_addr(self, ptr):
return self.spi.xfer([REG.LORA.FIFO_RX_BASE_ADDR | 0x80, ptr])[1]
def get_fifo_rx_current_addr(self):
return self.spi.xfer([REG.LORA.FIFO_RX_CURR_ADDR, 0])[1]
def get_fifo_rx_byte_addr(self):
return self.spi.xfer([REG.LORA.FIFO_RX_BYTE_ADDR, 0])[1]
def get_irq_flags_mask(self):
v = self.spi.xfer([REG.LORA.IRQ_FLAGS_MASK, 0])[1]
return dict(
rx_timeout = v >> 7 & 0x01,
rx_done = v >> 6 & 0x01,
crc_error = v >> 5 & 0x01,
valid_header = v >> 4 & 0x01,
tx_done = v >> 3 & 0x01,
cad_done = v >> 2 & 0x01,
fhss_change_ch = v >> 1 & 0x01,
cad_detected = v >> 0 & 0x01,
)
def set_irq_flags_mask(self,
rx_timeout=None, rx_done=None, crc_error=None, valid_header=None, tx_done=None,
cad_done=None, fhss_change_ch=None, cad_detected=None):
loc = locals()
v = self.spi.xfer([REG.LORA.IRQ_FLAGS_MASK, 0])[1]
for i, s in enumerate(['cad_detected', 'fhss_change_ch', 'cad_done', 'tx_done', 'valid_header',
'crc_error', 'rx_done', 'rx_timeout']):
this_bit = locals()[s]
if this_bit is not None:
v = set_bit(v, i, this_bit)
return self.spi.xfer([REG.LORA.IRQ_FLAGS_MASK | 0x80, v])[1]
def get_irq_flags(self):
v = self.spi.xfer([REG.LORA.IRQ_FLAGS, 0])[1]
return dict(
rx_timeout = v >> 7 & 0x01,
rx_done = v >> 6 & 0x01,
crc_error = v >> 5 & 0x01,
valid_header = v >> 4 & 0x01,
tx_done = v >> 3 & 0x01,
cad_done = v >> 2 & 0x01,
fhss_change_ch = v >> 1 & 0x01,
cad_detected = v >> 0 & 0x01,
)
def set_irq_flags(self,
rx_timeout=None, rx_done=None, crc_error=None, valid_header=None, tx_done=None,
cad_done=None, fhss_change_ch=None, cad_detected=None):
v = self.spi.xfer([REG.LORA.IRQ_FLAGS, 0])[1]
for i, s in enumerate(['cad_detected', 'fhss_change_ch', 'cad_done', 'tx_done', 'valid_header',
'crc_error', 'rx_done', 'rx_timeout']):
this_bit = locals()[s]
if this_bit is not None:
v = set_bit(v, i, this_bit)
return self.spi.xfer([REG.LORA.IRQ_FLAGS | 0x80, v])[1]
def clear_irq_flags(self,
RxTimeout=None, RxDone=None, PayloadCrcError=None,
ValidHeader=None, TxDone=None, CadDone=None,
FhssChangeChannel=None, CadDetected=None):
v = 0
for i, s in enumerate(['CadDetected', 'FhssChangeChannel', 'CadDone',
'TxDone', 'ValidHeader', 'PayloadCrcError',
'RxDone', 'RxTimeout']):
this_bit = locals()[s]
if this_bit is not None:
v = set_bit(v, eval('MASK.IRQ_FLAGS.' + s), this_bit)
return self.spi.xfer([REG.LORA.IRQ_FLAGS | 0x80, v])[1]
def get_rx_nb_bytes(self):
return self.spi.xfer([REG.LORA.RX_NB_BYTES, 0])[1]
def get_rx_header_cnt(self):
msb, lsb = self.spi.xfer([REG.LORA.RX_HEADER_CNT_MSB, 0, 0])[1:]
return lsb + 256 * msb
def get_rx_packet_cnt(self):
msb, lsb = self.spi.xfer([REG.LORA.RX_PACKET_CNT_MSB, 0, 0])[1:]
return lsb + 256 * msb
def get_modem_status(self):
status = self.spi.xfer([REG.LORA.MODEM_STAT, 0])[1]
return dict(
rx_coding_rate = status >> 5 & 0x03,
modem_clear = status >> 4 & 0x01,
header_info_valid = status >> 3 & 0x01,
rx_ongoing = status >> 2 & 0x01,
signal_sync = status >> 1 & 0x01,
signal_detected = status >> 0 & 0x01
)
def get_pkt_snr_value(self):
v = self.spi.xfer([REG.LORA.PKT_SNR_VALUE, 0])[1]
#return float(256-v) / 4.
return float(v) / 4.
def get_pkt_rssi_value(self):
v = self.spi.xfer([REG.LORA.PKT_RSSI_VALUE, 0])[1]
return v - 157
def get_rssi_value(self):
v = self.spi.xfer([REG.LORA.RSSI_VALUE, 0])[1]
return v - 157
def get_hop_channel(self):
v = self.spi.xfer([REG.LORA.HOP_CHANNEL, 0])[1]
return dict(
pll_timeout = v >> 7,
crc_on_payload = v >> 6 & 0x01,
fhss_present_channel = v >> 5 & 0b111111
)
def get_modem_config_1(self):
val = self.spi.xfer([REG.LORA.MODEM_CONFIG_1, 0])[1]
return dict(
bw = val >> 4 & 0x0F,
coding_rate = val >> 1 & 0x07,
implicit_header_mode = val & 0x01
)
def set_modem_config_1(self, bw=None, coding_rate=None, implicit_header_mode=None):
loc = locals()
current = self.get_modem_config_1()
loc = {s: current[s] if loc[s] is None else loc[s] for s in loc}
val = loc['implicit_header_mode'] | (loc['coding_rate'] << 1) | (loc['bw'] << 4)
return self.spi.xfer([REG.LORA.MODEM_CONFIG_1 | 0x80, val])[1]
def set_bw(self, bw):
""" Set the bandwidth 0=7.8kHz ... 9=500kHz
:param bw: A number 0,2,3,...,9
:return:
"""
self.set_modem_config_1(bw=bw)
def set_coding_rate(self, coding_rate):
""" Set the coding rate 4/5, 4/6, 4/7, 4/8
:param coding_rate: A number 1,2,3,4
:return: New register value
"""
self.set_modem_config_1(coding_rate=coding_rate)
def set_implicit_header_mode(self, implicit_header_mode):
self.set_modem_config_1(implicit_header_mode=implicit_header_mode)
def get_modem_config_2(self, include_symb_timout_lsb=False):
val = self.spi.xfer([REG.LORA.MODEM_CONFIG_2, 0])[1]
d = dict(
spreading_factor = val >> 4 & 0x0F,
tx_cont_mode = val >> 3 & 0x01,
rx_crc = val >> 2 & 0x01,
)
if include_symb_timout_lsb:
d['symb_timout_lsb'] = val & 0x03
return d
def set_modem_config_2(self, spreading_factor=None, tx_cont_mode=None, rx_crc=None):
loc = locals()
# RegModemConfig2 contains the SymbTimout MSB bits. We tack the back on when writing this register.
current = self.get_modem_config_2(include_symb_timout_lsb=True)
loc = {s: current[s] if loc[s] is None else loc[s] for s in loc}
val = (loc['spreading_factor'] << 4) | (loc['tx_cont_mode'] << 3) | (loc['rx_crc'] << 2) | current['symb_timout_lsb']
return self.spi.xfer([REG.LORA.MODEM_CONFIG_2 | 0x80, val])[1]
def set_spreading_factor(self, spreading_factor):
self.set_modem_config_2(spreading_factor=spreading_factor)
def set_rx_crc(self, rx_crc):
self.set_modem_config_2(rx_crc=rx_crc)
def get_modem_config_3(self):
val = self.spi.xfer([REG.LORA.MODEM_CONFIG_3, 0])[1]
return dict(
low_data_rate_optim = val >> 3 & 0x01,
agc_auto_on = val >> 2 & 0x01
)
def set_modem_config_3(self, low_data_rate_optim=None, agc_auto_on=None):
loc = locals()
current = self.get_modem_config_3()
loc = {s: current[s] if loc[s] is None else loc[s] for s in loc}
val = (loc['low_data_rate_optim'] << 3) | (loc['agc_auto_on'] << 2)
return self.spi.xfer([REG.LORA.MODEM_CONFIG_3 | 0x80, val])[1]
@setter(REG.LORA.INVERT_IQ)
def set_invert_iq(self, invert):
""" Invert the LoRa I and Q signals
:param invert: 0: normal mode, 1: I and Q inverted
:return: New value of register
"""
return 0x27 | (invert & 0x01) << 6
@setter(REG.LORA.INVERT_IQ)
def set_invert_iq_tx(self, invert):
#invert tx iq
return 0x26 | (invert & 0x01) << 6
@getter(REG.LORA.INVERT_IQ)
def get_invert_iq(self, val):
""" Get the invert the I and Q setting
:return: 0: normal mode, 1: I and Q inverted
"""
return (val >> 6) & 0x01
def get_agc_auto_on(self):
return self.get_modem_config_3()['agc_auto_on']
def set_agc_auto_on(self, agc_auto_on):
self.set_modem_config_3(agc_auto_on=agc_auto_on)
def get_low_data_rate_optim(self):
return self.set_modem_config_3()['low_data_rate_optim']
def set_low_data_rate_optim(self, low_data_rate_optim):
self.set_modem_config_3(low_data_rate_optim=low_data_rate_optim)
def get_symb_timeout(self):
SYMB_TIMEOUT_MSB = REG.LORA.MODEM_CONFIG_2
msb, lsb = self.spi.xfer([SYMB_TIMEOUT_MSB, 0, 0])[1:] # the MSB bits are stored in REG.LORA.MODEM_CONFIG_2
msb = msb & 0b11
return lsb + 256 * msb
def set_symb_timeout(self, timeout):
bkup_reg_modem_config_2 = self.spi.xfer([REG.LORA.MODEM_CONFIG_2, 0])[1]
msb = timeout >> 8 & 0b11 # bits 8-9
lsb = timeout - 256 * msb # bits 0-7
reg_modem_config_2 = bkup_reg_modem_config_2 & 0xFC | msb # bits 2-7 of bkup_reg_modem_config_2 ORed with the two msb bits
old_msb = self.spi.xfer([REG.LORA.MODEM_CONFIG_2 | 0x80, reg_modem_config_2])[1] & 0x03
old_lsb = self.spi.xfer([REG.LORA.SYMB_TIMEOUT_LSB | 0x80, lsb])[1]
return old_lsb + 256 * old_msb
def get_preamble(self):
msb, lsb = self.spi.xfer([REG.LORA.PREAMBLE_MSB, 0, 0])[1:]
return lsb + 256 * msb
def set_preamble(self, preamble):
msb = preamble >> 8
lsb = preamble - msb * 256
old_msb, old_lsb = self.spi.xfer([REG.LORA.PREAMBLE_MSB | 0x80, msb, lsb])[1:]
return old_lsb + 256 * old_msb
@getter(REG.LORA.PAYLOAD_LENGTH)
def get_payload_length(self, val):
return val
@setter(REG.LORA.PAYLOAD_LENGTH)
def set_payload_length(self, payload_length):
return payload_length
@getter(REG.LORA.MAX_PAYLOAD_LENGTH)
def get_max_payload_length(self, val):
return val
@setter(REG.LORA.MAX_PAYLOAD_LENGTH)
def set_max_payload_length(self, max_payload_length):
return max_payload_length
@getter(REG.LORA.HOP_PERIOD)
def get_hop_period(self, val):
return val
@setter(REG.LORA.HOP_PERIOD)
def set_hop_period(self, hop_period):
return hop_period
def get_fei(self):
msb, mid, lsb = self.spi.xfer([REG.LORA.FEI_MSB, 0, 0, 0])[1:]
msb &= 0x0F
freq_error = lsb + 256 * (mid + 256 * msb)
return freq_error
@getter(REG.LORA.DETECT_OPTIMIZE)
def get_detect_optimize(self, val):
""" Get LoRa detection optimize setting
:return: detection optimize setting 0x03: SF7-12, 0x05: SF6
"""
return val & 0b111
@setter(REG.LORA.DETECT_OPTIMIZE)
def set_detect_optimize(self, detect_optimize):
""" Set LoRa detection optimize
:param detect_optimize 0x03: SF7-12, 0x05: SF6
:return: New register value
"""
assert detect_optimize == 0x03 or detect_optimize == 0x05
return detect_optimize & 0b111
@getter(REG.LORA.DETECTION_THRESH)
def get_detection_threshold(self, val):
""" Get LoRa detection threshold setting
:return: detection threshold 0x0A: SF7-12, 0x0C: SF6
"""
return val
@setter(REG.LORA.DETECTION_THRESH)
def set_detection_threshold(self, detect_threshold):
""" Set LoRa detection optimize
:param detect_threshold 0x0A: SF7-12, 0x0C: SF6
:return: New register value
"""
assert detect_threshold == 0x0A or detect_threshold == 0x0C
return detect_threshold
@getter(REG.LORA.SYNC_WORD)
def get_sync_word(self, sync_word):
return sync_word
@setter(REG.LORA.SYNC_WORD)
def set_sync_word(self, sync_word):
return sync_word
@getter(REG.LORA.DIO_MAPPING_1)
def get_dio_mapping_1(self, mapping):
""" Get mapping of pins DIO0 to DIO3. Object variable dio_mapping will be set.
:param mapping: Register value
:type mapping: int
:return: Value of the mapping list
:rtype: list[int]
"""
self.dio_mapping = [mapping>>6 & 0x03, mapping>>4 & 0x03, mapping>>2 & 0x03, mapping>>0 & 0x03] \
+ self.dio_mapping[4:6]
return self.dio_mapping
@setter(REG.LORA.DIO_MAPPING_1)
def set_dio_mapping_1(self, mapping):
""" Set mapping of pins DIO0 to DIO3. Object variable dio_mapping will be set.
:param mapping: Register value
:type mapping: int
:return: New value of the register
:rtype: int
"""
self.dio_mapping = [mapping>>6 & 0x03, mapping>>4 & 0x03, mapping>>2 & 0x03, mapping>>0 & 0x03] \
+ self.dio_mapping[4:6]
return mapping
@getter(REG.LORA.DIO_MAPPING_2)
def get_dio_mapping_2(self, mapping):
""" Get mapping of pins DIO4 to DIO5. Object variable dio_mapping will be set.
:param mapping: Register value
:type mapping: int
:return: Value of the mapping list
:rtype: list[int]
"""
self.dio_mapping = self.dio_mapping[0:4] + [mapping>>6 & 0x03, mapping>>4 & 0x03]
return self.dio_mapping
@setter(REG.LORA.DIO_MAPPING_2)
def set_dio_mapping_2(self, mapping):
""" Set mapping of pins DIO4 to DIO5. Object variable dio_mapping will be set.
:param mapping: Register value
:type mapping: int
:return: New value of the register
:rtype: int
"""
assert mapping & 0b00001110 == 0
self.dio_mapping = self.dio_mapping[0:4] + [mapping>>6 & 0x03, mapping>>4 & 0x03]
return mapping
def get_dio_mapping(self):
""" Utility function that returns the list of current DIO mappings. Object variable dio_mapping will be set.
:return: List of current DIO mappings
:rtype: list[int]
"""
self.get_dio_mapping_1()
return self.get_dio_mapping_2()
def set_dio_mapping(self, mapping):
""" Utility function that returns the list of current DIO mappings. Object variable dio_mapping will be set.
:param mapping: DIO mapping list
:type mapping: list[int]
:return: New DIO mapping list
:rtype: list[int]
"""
mapping_1 = (mapping[0] & 0x03) << 6 | (mapping[1] & 0x03) << 4 | (mapping[2] & 0x3) << 2 | mapping[3] & 0x3
mapping_2 = (mapping[4] & 0x03) << 6 | (mapping[5] & 0x03) << 4
self.set_dio_mapping_1(mapping_1)
return self.set_dio_mapping_2(mapping_2)
@getter(REG.LORA.VERSION)
def get_version(self, version):
""" Version code of the chip.
Bits 7-4 give the full revision number; bits 3-0 give the metal mask revision number.
:return: Version code
:rtype: int
"""
return version
@getter(REG.LORA.TCXO)
def get_tcxo(self, tcxo):
""" Get TCXO or XTAL input setting
0 -> "XTAL": Crystal Oscillator with external Crystal
1 -> "TCXO": External clipped sine TCXO AC-connected to XTA pin
:param tcxo: 1=TCXO or 0=XTAL input setting
:return: TCXO or XTAL input setting
:type: int (0 or 1)
"""
return tcxo & 0b00010000
@setter(REG.LORA.TCXO)
def set_tcxo(self, tcxo):
""" Make TCXO or XTAL input setting.
0 -> "XTAL": Crystal Oscillator with external Crystal
1 -> "TCXO": External clipped sine TCXO AC-connected to XTA pin
:param tcxo: 1=TCXO or 0=XTAL input setting
:return: new TCXO or XTAL input setting
"""
return (tcxo >= 1) << 4 | 0x09 # bits 0-3 must be 0b1001
@getter(REG.LORA.PA_DAC)
def get_pa_dac(self, pa_dac):
""" Enables the +20dBm option on PA_BOOST pin
False -> Default value
True -> +20dBm on PA_BOOST when OutputPower=1111
:return: True/False if +20dBm option on PA_BOOST on/off
:rtype: bool
"""
pa_dac &= 0x07 # only bits 0-2
if pa_dac == 0x04:
return False
elif pa_dac == 0x07:
return True
else:
raise RuntimeError("Bad PA_DAC value %s" % hex(pa_dac))
@setter(REG.LORA.PA_DAC)
def set_pa_dac(self, pa_dac):
""" Enables the +20dBm option on PA_BOOST pin
False -> Default value
True -> +20dBm on PA_BOOST when OutputPower=1111
:param pa_dac: 1/0 if +20dBm option on PA_BOOST on/off
:return: New pa_dac register value
:rtype: int
"""
return 0x87 if pa_dac else 0x84
def rx_chain_calibration(self, freq=868.):
""" Run the image calibration (see Semtech documentation section 4.2.3.8)
:param freq: Frequency for the HF calibration
:return: None
"""
# backup some registers
op_mode_bkup = self.get_mode()
pa_config_bkup = self.get_register(REG.LORA.PA_CONFIG)
freq_bkup = self.get_freq()
# for image calibration device must be in FSK standby mode
self.set_mode(MODE.FSK_STDBY)
# cut the PA
self.set_register(REG.LORA.PA_CONFIG, 0x00)
# calibration for the LF band
image_cal = (self.get_register(REG.FSK.IMAGE_CAL) & 0xBF) | 0x40
self.set_register(REG.FSK.IMAGE_CAL, image_cal)
while (self.get_register(REG.FSK.IMAGE_CAL) & 0x20) == 0x20:
pass
# Set a Frequency in HF band
self.set_freq(freq)
# calibration for the HF band
image_cal = (self.get_register(REG.FSK.IMAGE_CAL) & 0xBF) | 0x40
self.set_register(REG.FSK.IMAGE_CAL, image_cal)
while (self.get_register(REG.FSK.IMAGE_CAL) & 0x20) == 0x20:
pass
# put back the saved parameters
self.set_mode(op_mode_bkup)
self.set_register(REG.LORA.PA_CONFIG, pa_config_bkup)
self.set_freq(freq_bkup)
def dump_registers(self):
""" Returns a list of [reg_addr, reg_name, reg_value] tuples. Chip is put into mode SLEEP.
:return: List of [reg_addr, reg_name, reg_value] tuples
:rtype: list[tuple]
"""
self.set_mode(MODE.SLEEP)
values = self.get_all_registers()
skip_set = set([REG.LORA.FIFO])
result_list = []
for i, s in REG.LORA.lookup.iteritems():
if i in skip_set:
continue
v = values[i]
result_list.append((i, s, v))
return result_list
def get_register(self, register_address):
return self.spi.xfer([register_address & 0x7F, 0])[1]
def set_register(self, register_address, val):
return self.spi.xfer([register_address | 0x80, val])[1]
def get_all_registers(self):
# read all registers
reg = [0] + self.spi.xfer([1]+[0]*0x3E)[1:]
self.mode = reg[1]
return reg
def __del__(self):
self.set_mode(MODE.SLEEP)
if self.verbose:
sys.stderr.write("MODE=SLEEP\n")
def __str__(self):
# don't use __str__ while in any mode other that SLEEP or STDBY
assert(self.mode == MODE.SLEEP or self.mode == MODE.STDBY)
onoff = lambda i: 'ON' if i else 'OFF'
f = self.get_freq()
cfg1 = self.get_modem_config_1()
cfg2 = self.get_modem_config_2()
cfg3 = self.get_modem_config_3()
pa_config = self.get_pa_config(convert_dBm=True)
ocp = self.get_ocp(convert_mA=True)
lna = self.get_lna()
s = "SX127x LoRa registers:\n"
s += " mode %s\n" % MODE.lookup[self.get_mode()]
s += " freq %f MHz\n" % f
s += " coding_rate %s\n" % CODING_RATE.lookup[cfg1['coding_rate']]
s += " bw %s\n" % BW.lookup[cfg1['bw']]
s += " spreading_factor %s chips/symb\n" % (1 << cfg2['spreading_factor'])
s += " implicit_hdr_mode %s\n" % onoff(cfg1['implicit_header_mode'])
s += " rx_payload_crc %s\n" % onoff(cfg2['rx_crc'])
s += " tx_cont_mode %s\n" % onoff(cfg2['tx_cont_mode'])
s += " preamble %d\n" % self.get_preamble()
s += " low_data_rate_opti %s\n" % onoff(cfg3['low_data_rate_optim'])
s += " agc_auto_on %s\n" % onoff(cfg3['agc_auto_on'])
s += " symb_timeout %s\n" % self.get_symb_timeout()
s += " freq_hop_period %s\n" % self.get_hop_period()
s += " hop_channel %s\n" % self.get_hop_channel()
s += " payload_length %s\n" % self.get_payload_length()
s += " max_payload_length %s\n" % self.get_max_payload_length()
s += " irq_flags_mask %s\n" % self.get_irq_flags_mask()
s += " irq_flags %s\n" % self.get_irq_flags()
s += " rx_nb_byte %d\n" % self.get_rx_nb_bytes()
s += " rx_header_cnt %d\n" % self.get_rx_header_cnt()
s += " rx_packet_cnt %d\n" % self.get_rx_packet_cnt()
s += " pkt_snr_value %f\n" % self.get_pkt_snr_value()
s += " pkt_rssi_value %d\n" % self.get_pkt_rssi_value()
s += " rssi_value %d\n" % self.get_rssi_value()
s += " fei %d\n" % self.get_fei()
s += " pa_select %s\n" % PA_SELECT.lookup[pa_config['pa_select']]
s += " max_power %f dBm\n" % pa_config['max_power']
s += " output_power %f dBm\n" % pa_config['output_power']
s += " ocp %s\n" % onoff(ocp['ocp_on'])
s += " ocp_trim %f mA\n" % ocp['ocp_trim']
s += " lna_gain %s\n" % GAIN.lookup[lna['lna_gain']]
s += " lna_boost_lf %s\n" % bin(lna['lna_boost_lf'])
s += " lna_boost_hf %s\n" % bin(lna['lna_boost_hf'])
s += " detect_optimize %#02x\n" % self.get_detect_optimize()
s += " detection_thresh %#02x\n" % self.get_detection_threshold()
s += " sync_word %#02x\n" % self.get_sync_word()
s += " dio_mapping 0..5 %s\n" % self.get_dio_mapping()
s += " tcxo %s\n" % ['XTAL', 'TCXO'][self.get_tcxo()]
s += " pa_dac %s\n" % ['default', 'PA_BOOST'][self.get_pa_dac()]
s += " fifo_addr_ptr %#02x\n" % self.get_fifo_addr_ptr()
s += " fifo_tx_base_addr %#02x\n" % self.get_fifo_tx_base_addr()
s += " fifo_rx_base_addr %#02x\n" % self.get_fifo_rx_base_addr()
s += " fifo_rx_curr_addr %#02x\n" % self.get_fifo_rx_current_addr()
s += " fifo_rx_byte_addr %#02x\n" % self.get_fifo_rx_byte_addr()
s += " status %s\n" % self.get_modem_status()
s += " version %#02x\n" % self.get_version()
return s
| [
"noreply@github.com"
] | qualitywow.noreply@github.com |
8da47a5ba82adab92c31ba2af81ee90577238534 | c54719e0c6552a9fffaa7dc9874752e0572f48bb | /install | e4c83ecc1eaf76dd5808a4f1ebcf2c4974e2662a | [] | no_license | peecky/yandere-trace | 27fc8c5dabcee0f3f62ace6df62e7905ea7d01cb | 739954a6202d3941e254f9526f4850f6fdd67f72 | refs/heads/master | 2023-07-12T16:37:45.875933 | 2023-06-14T08:21:58 | 2023-06-14T08:21:58 | 11,084,649 | 0 | 0 | null | 2023-07-12T14:01:52 | 2013-07-01T04:43:32 | PHP | UTF-8 | Python | false | false | 1,833 | #!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import MySQLdb
from defines import *
con = MySQLdb.connect(DB_HOST, DB_USER_NAME, DB_PASSWORD, DB_DB_NAME)
with con:
cur = con.cursor()
cur.execute("""create table if not exists %s (
postId INT not null,
postInfo MEDIUMBLOB not null,
addedDate datetime not null,
memo VARCHAR(4096) not null,
INDEX (addedDate)
)""" % (TABLE_PREFETCHING_QUEUE))
cur.execute("""create table if not exists %s (
id INT not null primary key,
filename VARCHAR(255) not null,
createdDate datetime not null,
prefetched bool not null,
memo VARCHAR(4096) not null,
lastActiveDate datetime not null,
INDEX (prefetched, lastActiveDate)
)""" % (TABLE_POST))
cur.execute("""create table if not exists %s (
name VARCHAR(255) not null primary key,
beginAt datetime not null,
finishedAt datetime not null
)""" % (TABLE_BACKGROUND_JOBS))
cur.execute("""create table if not exists %s (
`key` VARCHAR(255) not null primary key,
value MEDIUMTEXT not null
)""" % (TABLE_KEY_VALUE_STORE))
cur.execute("""create table if not exists %s (
id INT not null auto_increment primary key,
lastActiveDate datetime not null,
isActive bool not null
)""" % (TABLE_USER))
cur.execute("""create table if not exists %s (
userId INT not null,
type INT not null,
key1 VARCHAR(255) not null,
INDEX (key1)
)""" % (TABLE_USER_AUTH))
cur.execute("""create table if not exists %s (
userId INT not null,
authKey VARBINARY(20) not null,
authType INT not null,
memo VARCHAR(4096),
date datetime not null,
INDEX (userId)
)""" % (TABLE_USER_SESSION))
cur.execute("""create table if not exists %s (
userId INT not null,
postId INT not null,
isRead bool not null,
updateDate datetime not null,
INDEX (isRead, userId),
UNIQUE (userId, postId)
)""" % (TABLE_ACTIVE_ITEM))
| [
"crimsonpi@gmail.com"
] | crimsonpi@gmail.com | |
c991ede68b1981bd70aaaa75733cea077f39f178 | 13a31481b19cdc419d17e9c7f8437b6655e3198b | /Maze_1.py | 83ebaff0aacb09a72250d89f5e16c37e53b3cbb6 | [] | no_license | m8gr75/pygame | 2bf619e3c96c3eef400a1647b74f58da128828cb | b1b5a8fcdf02581e62303b93d47db2d7e7a2ac26 | refs/heads/master | 2021-01-20T09:26:11.889185 | 2017-05-16T16:55:00 | 2017-05-16T16:55:00 | 90,252,179 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 2,909 | py | import pygame
BLACK = (0, 0, 0)
WHITE = (255, 255, 255)
BLUE = (50, 50, 255)
SCREEN_WIDTH = 800
SCREEN_HEIGHT = 600
class Player(pygame.sprite.Sprite):
def __init__(self, x, y):
super(Player, self).__init__()
self.image = pygame.Surface([15, 15])
self.image.fill(WHITE)
#Make our top-left corner the passed-in location
self.rect = self.image.get_rect()
self.rect.y = y
self.rect.x = x
#set speed vector
self.change_x = 0
self.change_y = 0
self.walls = None
def changespeed(self, x, y):
self.change_x += x
self.change_y += y
def update(self):
self.rect.x += self.change_x
block_hit_list = pygame.sprite.spritecollide(self, self.walls, False)
for block in block_hit_list:
if self.change_x > 0:
self.rect.right = block.rect.left
else:
self.rect.left = block.rect.right
self.rect.y += self.change_y
block_hit_list = pygame.sprite.spritecollide(self, self.walls, False)
for block in block_hit_list:
if self.change_y > 0:
self.rect.bottom = block.rect.top
else:
self.rect.top = block.rect.bottom
class Wall(pygame.sprite.Sprite):
def __init__(self, x, y, width, height):
super(Wall, self).__init__()
self.image = pygame.Surface([width, height])
self.image.fill(BLUE)
self.rect = self.image.get_rect()
self.rect.y = y
self.rect.x = x
pygame.init()
screen = pygame.display.set_mode([SCREEN_WIDTH, SCREEN_HEIGHT])
pygame.display.set_caption=("Maze 1")
all_sprite_list = pygame.sprite.Group()
wall_list = pygame.sprite.Group()
clock = pygame.time.Clock()
done = True
wall = Wall(0, 0, 10, 600)
wall_list.add(wall)
all_sprite_list.add(wall)
wall = Wall(790, 0, 10, 600)
wall_list.add(wall)
all_sprite_list.add(wall)
wall = Wall(10, 0, 790, 10)
wall_list.add(wall)
all_sprite_list.add(wall)
wall = Wall(0, 590, 790, 10) # mine coord. start, end, finish point x, spessore altezza
wall_list.add(wall)
all_sprite_list.add(wall)
wall = Wall(10, 200, 100, 10) #wall along
wall_list.add(wall)
all_sprite_list.add(wall)
player = Player(50, 50)
player.walls = wall_list
all_sprite_list.add(player)
while done:
for event in pygame.event.get():
if event.type == pygame.QUIT:
done = False
elif event.type == pygame.KEYDOWN:
if event.key == pygame.K_LEFT:
player.changespeed(-3, 0)
elif event.key == pygame.K_RIGHT:
player.changespeed(3, 0)
elif event.key == pygame.K_UP:
player.changespeed(0, -3)
elif event.key == pygame.K_DOWN:
player.changespeed(0, 3)
elif event.type == pygame.KEYUP:
if event.key == pygame.K_LEFT:
player.changespeed(3, 0)
elif event.key == pygame.K_RIGHT:
player.changespeed(-3, 0)
elif event.key == pygame.K_UP:
player.changespeed(0, 3)
elif event.key == pygame.K_DOWN:
player.changespeed(0, -3)
all_sprite_list.update()
screen.fill(BLACK)
all_sprite_list.draw(screen)
pygame.display.flip()
clock.tick(60)
pygame.quit()
| [
"noreply@github.com"
] | m8gr75.noreply@github.com |
3dcd85c38401d06af2e66326a9b522210cb53cf9 | 1f006f0c7871fcde10986c4f5cec916f545afc9f | /apps/ice/plugins/oxml/oxml2xhtml_basic_states.py | aa5a0c3fb0c927117618d8300e5a12d3ff58f720 | [] | no_license | ptsefton/integrated-content-environment | 248b8cd29b29e8989ec1a154dd373814742a38c1 | c1d6b5a1bea3df4dde10cb582fb0da361dd747bc | refs/heads/master | 2021-01-10T04:46:09.319989 | 2011-05-05T01:42:52 | 2011-05-05T01:42:52 | 36,273,470 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 12,587 | py | # Copyright (C) 2010 Distance and e-Learning Centre,
# University of Southern Queensland
#
# This program is free software; you can redistribute it and/or modify
# it under the terms of the GNU General Public License as published by
# the Free Software Foundation; either version 2 of the License, or
# (at your option) any later version.
#
# This program is distributed in the hope that it will be useful,
# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
# GNU General Public License for more details.
#
# You should have received a copy of the GNU General Public License
# along with this program; if not, write to the Free Software
# Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston, MA 02111-1307 USA
#
""" """
from oxml2xhtml_baseState import BaseState
class NullState(BaseState):
pass
class DocumentState(BaseState):
pass
class BodyState(BaseState):
pass
class ParaState(BaseState): # Heading, BlockQuote, DT, DD, Lists, etc...
def __init__(self, parentState, name=None, attrs={}):
BaseState.__init__(self, parentState, name, attrs)
self.__pLastChild = self.parentState._currentHtmlElement.getLastChild()
self._currentHtmlElement = self._currentHtmlElement.addChildElement("p")
self._numId = ""
self._nestedLevel = ""
def startElement(self, name, attrs):
if name=="w:bookmarkStart":
bookmarkId = attrs.get("w:id")
bookmarkName = attrs.get("w:name")
prefix = self._oxml.idPrefix + self._oxml.bookmarkPrefix
self._currentHtmlElement.addAttribute("id", prefix + bookmarkName)
elif name=="w:bookmarkEnd":
bookmarkId = attrs.get("w:id")
def endState(self):
style = self._style or ""
pce = self.parentState._currentHtmlElement
e = self._currentHtmlElement
if style.startswith("Heading"):
style = "h" + style[-1]
if style.startswith("h"):
e.name = style
elif style.startswith("bq"):
level = int(style[2])
e.name = "blockquote"
e.setAttribute("class", "bq level%s %s" % (level, style))
e = e.addChildElement("p")
elif style.startswith("dt") or style.startswith("dd"):
try:
level = int(style[2])
except:
level = 0
ename = style[:2]
if self.__pLastChild and self.__pLastChild.name=="dl":
dl = self.__pLastChild
else:
dl = pce.addChildElement("dl")
e.name = ename
e.setAttribute("class", "%s level%s" % (style, level-1))
#e = dl.addChildElement(ename, {"class": "%s level%s" % (style, level-1)})
dl.addChild(e)
elif style.startswith("li") or style=="ListParagraph":
listType = "ol" # default
attStyle = ""
if style=="ListParagraph": # Word lists
#self._numId
level = self._nestedLevel
ltype = style
info = self._oxml.numbering.getNumLevelInfo(self._numId, level)
format = info.get("format", "")
try:
leftIndent = info.get("leftIndent", "0")
leftIndent = int(int(leftIndent)/180)
attStyle += "padding-left:%sex;" % leftIndent
except:
pass
if format=="bullet":
listType = "ul"
classStyle = "ulb"
elif format=="decimal":
classStyle = "lin"
elif format=="lowerLetter":
classStyle = "lia"
elif format=="lowerRoman":
classStyle = "lii"
elif format=="upperLetter":
classStyle = "liA"
elif format=="upperRoman":
classStyle = "liI"
else:
classStyle = style
else:
level = int(style[2])
ltype = style[3]
classStyle = style[:2] + style[3]
if ltype=="b":
listType = "ul"
# Find the pe(parent element) that we should be attacting to
def isListElement(e):
return e and (e.name=="ol" or e.name=="ul")
pListElems = []
pLastChild = self.__pLastChild # __pLastChild = parentState htmlElement lastChild
while isListElement(pLastChild): # find the depthest listElement first
pListElems.insert(0, pLastChild) # process depthest first
try:
#pLastChild = ul/li:last/ul:last
pLastChild = pLastChild.getLastChild().getLastChild()
except:
break
#print "pListElems='%s'" % len(pListElems)
listElem = None
for listE in pListElems:
if listE.tag==style + self._numId + self._nestedLevel:
listE.addChildElement("li").addChild(e)
listElem = listE
break
else:
if level>listE.tagLevel:
li = listE.getLastChild()
## add to listItem or add to listItem's p element
addTo = li # add to the listItems
# or add to the listItem's p element
# p = li.getLastChild()
# addTo = p
## NOTE: also the while loop above needs to be changed
## #pLastChild = ul/li:last/p:last/ul:last
## pLastChild = pLastChild.getLastChild().getLastChild().getLastChild()
##
newListElem = addTo.addChildElement(listType, {"class":classStyle})
newListElem.tag = style + self._numId + self._nestedLevel
newListElem.tagLevel = level
newListElem.addChildElement("li").addChild(e)
listElem = newListElem
break
if listElem is None:
# create a new top-level list element
newListElem = pce.addChildElement(listType, {"class":classStyle})
newListElem.tag = style + self._numId + self._nestedLevel
newListElem.tagLevel = level
newListElem.addChildElement("li").addChild(e)
elif style=="Title":
e.name = "h1"
e.setAttribute("class", "title")
if self.html.title=="":
self.html.title = e.text
elif style=="p-center":
e.setAttribute("class", "centered")
elif style=="p-right":
e.setAttribute("class", "right-aligned")
elif style=="p-indent":
e.setAttribute("class", "indented")
elif style.startswith("pre"):
level = 0
try:
level = int(style[3])
except:
pass
e.name = "pre"
e.setAttribute("class", "pre level%s" % level)
else:
pass
# return False if endState is canceled
return True
def __processList(self):
pass
class ParaPropState(BaseState):
# w:pPr
def __init__(self, parentState, name=None, attrs={}):
BaseState.__init__(self, parentState, name, attrs)
def startElement(self, name, attrs):
if name=="w:pStyle":
self._style = attrs.get("w:val", "")
def endState(self):
p = self.parentState
p._style = self._style
# return False if endState is canceled
return True
class ParaNumPropState(BaseState):
def __init__(self, parentState, name=None, attrs={}):
BaseState.__init__(self, parentState, name, attrs)
def startElement(self, name, attrs):
if name=="w:numId":
val = attrs.get("w:val", "")
p = self.parentState.parentState
p._numId = val
elif name=="w:ilvl":
val = attrs.get("w:val", "0")
p = self.parentState.parentState
p._nestedLevel = val
class RunState(BaseState): # inline
def __init__(self, parentState, name=None, attrs={}):
BaseState.__init__(self, parentState, name, attrs)
self._styles = []
def startElement(self, name, attrs):
if name=="w:br":
self._text += "\n"
elif name=="w:tab":
self._text += "\t"
def endState(self):
ce = self._currentHtmlElement
text = self._text
children = []
# HACK - treat code as pre-formatted ???
if "code" in self._styles:
t = self._html.createText(text)
t = str(t)
t = t.replace("\n", "<br/>").replace("\t", " "*4)
text = self._html.createRawText(t)
children.append(text)
elif text.find("\n")==-1: # no new lines found
children.append(text)
else:
lines = text.split("\n")
children.append(lines.pop(0))
for line in lines:
#ce.addChildElement("br")
children.append(self.html.createElement("br"))
children.append(line)
# HACK - megre sibling code elements into one ???
if len(self._styles)==1 and ce.getLastChild().name==self._styles[0]:
ce = ce.getLastChild()
else:
for style in self._styles:
ce = ce.addChildElement(style)
for child in children:
ce.addChild(child)
# return False if endState is canceled
return True
def addStyle(self, style):
self._styles.append(style)
class RunPropState(BaseState):
# w:rPr
def __init__(self, parentState, name=None, attrs={}):
BaseState.__init__(self, parentState, name, attrs)
def startElement(self, name, attrs):
p = self.parentState
styleName = None
if name=="w:rStyle":
name = attrs.get("w:val", "")
if name=="i-code":
styleName = "code"
elif name=="i-sub":
styleName = "sub"
elif name=="i-sup":
styleName = "sup"
elif name=="w:b":
styleName = "b"
elif name=="w:i":
styleName = "i"
if styleName is not None:
p.addStyle(styleName)
def endState(self):
# return False if endState is canceled
return True
class TextState(BaseState):
# r:t
def __init__(self, parentState, name=None, attrs={}):
BaseState.__init__(self, parentState, name, attrs)
def characters(self, text):
self.parentState._text += text
class HyperlinkState(BaseState):
# w:hyperlink
def __init__(self, parentState, name=None, attrs={}):
BaseState.__init__(self, parentState, name, attrs)
ce = self._currentHtmlElement
aName = attrs.get("w:anchor")
rId = attrs.get("r:id") #="rId5"
if aName:
prefix = self._oxml.idPrefix + self._oxml.bookmarkPrefix
href = "#" + prefix + aName
ce = ce.addChildElement("a", href=href)
else:
docRels = self._oxml.docRels
target, tMode = docRels.getTarget(rId), docRels.getTargetMode(rId)
ce = ce.addChildElement("a", href=target)
if tMode.lower()=="external":
ce.addAttribute("type", "external")
self._currentHtmlElement = ce
def endState(self):
# return False if endState is canceled
return True
class IgnoreState(BaseState):
pass
class UnknownState(BaseState):
def __init__(self, parentState, name=None, attrs={}):
BaseState.__init__(self, parentState, name, attrs)
def startElement(self, name, attrs):
pass
def characters(self, text):
pass
def endState(self):
# return False if endState is canceled
return True
class SectPropState(BaseState):
def __init__(self, parentState, name=None, attrs={}):
BaseState.__init__(self, parentState, name, attrs)
def endState(self):
# return False if endState is canceled
return True
| [
"raward@gmail.com@110e3293-9ef9-cb8f-f479-66bdb1942d05"
] | raward@gmail.com@110e3293-9ef9-cb8f-f479-66bdb1942d05 |
2d5854de4bf9e90ce484cc45109322c53f5a8080 | a7206de39ac114c1a3f81d9085f93e101373d96d | /bcw_classifier.py | 3075da247fbee00891929249e33c93e601a3639f | [] | no_license | jlsalmon/sga | 99f4d9f618aeb60bd249725c645c5889b6d313b6 | 88064ec5324cc6848ba6bfb55ddbfe422f418508 | refs/heads/master | 2016-09-06T16:35:57.084735 | 2014-03-19T16:00:01 | 2014-03-19T16:00:01 | null | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 5,304 | py | import random
from classifier.BcwClassifier import BcwClassifier
from classifier.gene import Gene
from sga.population import Population
def main():
data_file = 'classifier/data/bcw/breast-cancer-wisconsin.data.txt'
data = list()
#---------------------------------------------------------------------------
# Load the data
#---------------------------------------------------------------------------
with open(data_file, 'r') as f:
for line in f:
data_line = list()
# Split the line but throw away first number (ID number)
line = line.split(',')[1:]
# Store class label
# data_line['class'] = line[-1]
# Store data
if '?' not in line:
for item in line[:-1]:
data_line.append(normalise(float(item)))
data_line.append(int(line[-1].rstrip()))
data.append(data_line)
num_genes = 40
gene_length = 18 # lower + upper bound for each 9 data points
classifier = BcwClassifier(data, num_genes, gene_length)
#---------------------------------------------------------------------------
# Generate the initial population
#---------------------------------------------------------------------------
generations = classifier.generations
p = Population(representation=classifier.representation,
size=classifier.population_size,
fitness_func=classifier.fitness_func,
selection_func=classifier.selection_func,
crossover_func=classifier.crossover_func,
mutation_func=classifier.mutation_func,
natural_fitness=True,
crossover_probability=classifier.crossover_prob,
mutation_probability=classifier.mutation_prob,
elite_count=classifier.elite_count,
tournament_size=classifier.tournament_size)
p.gen_population()
#---------------------------------------------------------------------------
# Fiddle the population (ugly hack alert)
#---------------------------------------------------------------------------
for i, individual in enumerate(p.population):
new_genes = list()
average_sigmas = list()
individual.average_sigmas = list()
for genes in classifier.batch_gen(individual.genes,
classifier.gene_length):
g = Gene(genes)#[normalise(float(gene)) for gene in genes])
g.class_label = 2 if random.random() < 0.5 else 4
g.mutation_step_sizes = [0.015 for _
in xrange(classifier.gene_length)]
new_genes.append(g)
# Update info for plotter
average_sigmas.append(sum(g.mutation_step_sizes)
/ len(g.mutation_step_sizes))
individual.genes = new_genes
individual.average_sigmas.append(sum(average_sigmas)
/ len(average_sigmas))
# Add strategy parameters
individual.strategy_params = {'mutation_step_size':
0.05}
#---------------------------------------------------------------------------
# Run the GA
#---------------------------------------------------------------------------
p.run(generations)
#---------------------------------------------------------------------------
# Validate the population
#---------------------------------------------------------------------------
print
avg = 0
for individual in p:
avg += classifier.fitness_func(individual.genes, validate=True)
print 'min individual: %d/%dt, %d/%dv (len=%d, num genes=%d) %s' % \
(classifier.fitness_func(p.min_individual().genes),
len(classifier.training_set),
classifier.fitness_func(p.min_individual().genes, validate=True),
len(classifier.validation_set),
len(p.min_individual()),
len(p.min_individual()) / classifier.gene_length,
p.min_individual())
print 'mean validation fitness:', avg / len(p)
print 'max individual: %d/%dt, %d/%dv (len=%d, num genes=%d) %s' % \
(classifier.fitness_func(p.max_individual().genes),
len(classifier.training_set),
classifier.fitness_func(p.max_individual().genes, validate=True),
len(classifier.validation_set),
len(p.max_individual()),
len(p.max_individual()) / classifier.gene_length,
p.max_individual())
data = list()
for chunk in classifier.batch_gen(p.average_sigmas, p.size):
data.append(sum(chunk) / len(chunk))
p.add_to_plot(data, 'average sigma')
for gene in p.max_individual().genes:
for pair in classifier.batch_gen(gene.alleles, 2):
print pair
print gene.class_label
print
p.show_plot()
def normalise(x):
""""""
return (x - 0) / (10 - 0)
#-------------------------------------------------------------------------------
# Bootstrap
#-------------------------------------------------------------------------------
if __name__ == "__main__":
main()
| [
"justin2.salmon@live.uwe.ac.uk"
] | justin2.salmon@live.uwe.ac.uk |
8d6dcc134eeea4c7b3c88b01cc1ac7379c754755 | 8ddce82f28b9806d9dec1396989c09e46e141b56 | /favoriteBooks/favoriteBooks/settings.py | 8394b978b2301701fb7ccb35d0a8706029d73630 | [] | no_license | achan9528/coding_dojo_django_django_intro | e2cdbf4a02093f93ab802221b557f59643e892d3 | 8af4d7f3d2ae215f563f6b2f9b6be9e19c6bbb6e | refs/heads/master | 2023-02-20T22:00:50.141254 | 2021-01-22T22:43:23 | 2021-01-22T22:43:23 | 327,133,378 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 3,130 | py | """
Django settings for favoriteBooks project.
Generated by 'django-admin startproject' using Django 2.2.4.
For more information on this file, see
https://docs.djangoproject.com/en/2.2/topics/settings/
For the full list of settings and their values, see
https://docs.djangoproject.com/en/2.2/ref/settings/
"""
import os
# Build paths inside the project like this: os.path.join(BASE_DIR, ...)
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
# Quick-start development settings - unsuitable for production
# See https://docs.djangoproject.com/en/2.2/howto/deployment/checklist/
# SECURITY WARNING: keep the secret key used in production secret!
SECRET_KEY = 'u6ko7hl#0lw)q1ca2b71tpe=ra#1r8qo&xd&0^mb15=wwc3ub='
# SECURITY WARNING: don't run with debug turned on in production!
DEBUG = True
ALLOWED_HOSTS = []
# Application definition
INSTALLED_APPS = [
'onlineLibrary',
'django.contrib.admin',
'django.contrib.auth',
'django.contrib.contenttypes',
'django.contrib.sessions',
'django.contrib.messages',
'django.contrib.staticfiles',
]
MIDDLEWARE = [
'django.middleware.security.SecurityMiddleware',
'django.contrib.sessions.middleware.SessionMiddleware',
'django.middleware.common.CommonMiddleware',
'django.middleware.csrf.CsrfViewMiddleware',
'django.contrib.auth.middleware.AuthenticationMiddleware',
'django.contrib.messages.middleware.MessageMiddleware',
'django.middleware.clickjacking.XFrameOptionsMiddleware',
]
ROOT_URLCONF = 'favoriteBooks.urls'
TEMPLATES = [
{
'BACKEND': 'django.template.backends.django.DjangoTemplates',
'DIRS': [],
'APP_DIRS': True,
'OPTIONS': {
'context_processors': [
'django.template.context_processors.debug',
'django.template.context_processors.request',
'django.contrib.auth.context_processors.auth',
'django.contrib.messages.context_processors.messages',
],
},
},
]
WSGI_APPLICATION = 'favoriteBooks.wsgi.application'
# Database
# https://docs.djangoproject.com/en/2.2/ref/settings/#databases
DATABASES = {
'default': {
'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3',
'NAME': os.path.join(BASE_DIR, 'db.sqlite3'),
}
}
# Password validation
# https://docs.djangoproject.com/en/2.2/ref/settings/#auth-password-validators
AUTH_PASSWORD_VALIDATORS = [
{
'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.UserAttributeSimilarityValidator',
},
{
'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.MinimumLengthValidator',
},
{
'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.CommonPasswordValidator',
},
{
'NAME': 'django.contrib.auth.password_validation.NumericPasswordValidator',
},
]
# Internationalization
# https://docs.djangoproject.com/en/2.2/topics/i18n/
LANGUAGE_CODE = 'en-us'
TIME_ZONE = 'UTC'
USE_I18N = True
USE_L10N = True
USE_TZ = True
# Static files (CSS, JavaScript, Images)
# https://docs.djangoproject.com/en/2.2/howto/static-files/
STATIC_URL = '/static/'
| [
"achan@achans-MacBook-Pro.local"
] | achan@achans-MacBook-Pro.local |
2e4599fcb12e9bafa55557645064f7af3f12c9e1 | b085268320500f2aa3e2ba50b17f9a612ba8a409 | /apps/organization/__init__.py | 8f8089a4be6535f6597729edf6bd3583ad235e7e | [] | no_license | ribribrib2/Mxonline | 31395f3a4aa47e60d2fd303b1f57bdeb8e56ddfb | 7d5121f632365917e7fedb14493cf1705af83535 | refs/heads/master | 2020-03-25T02:44:39.296512 | 2018-08-18T17:10:55 | 2018-08-18T17:10:55 | 143,305,456 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 87 | py | # organization/__init__.py
default_app_config = 'organization.apps.OrganizationConfig' | [
"1045602705@qq.com"
] | 1045602705@qq.com |
083fe6c984275123e90a1436370f4cbe136b03a6 | c2ab9e30edc66bfd68e8d98e0dc41a67819f0e2c | /test_multinn.py | 2b8cef5fdcfc4dee9543928748bb46691bb1863e | [] | no_license | Nair08/NeuralNetworks | e1c79d8adea2d1e9a10a7e1414b96eeb089fca7d | 13f9495a4a508ea36d8160e31c4a48fd6da2d6d2 | refs/heads/main | 2023-02-03T06:05:35.494991 | 2020-12-25T01:24:53 | 2020-12-25T01:24:53 | 324,264,125 | 0 | 0 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 10,356 | py | # Nair, Siddhi
# 1001-713-489
# 2020_10_25
# Assignment-03-01
import numpy as np
import pytest
from multinn import MultiNN
import tensorflow as tf
def test_weight_and_biases_dimensions():
input_dimension = 4
number_of_layers = 3
number_of_nodes_in_layers_list = list(np.random.randint(3, high=15, size=(number_of_layers,)))
multi_nn = MultiNN(input_dimension)
for layer_number in range(len(number_of_nodes_in_layers_list)):
multi_nn.add_layer(number_of_nodes_in_layers_list[layer_number], transfer_function="Sigmoid")
previous_number_of_outputs = input_dimension
for layer_number in range(len(number_of_nodes_in_layers_list)):
assert multi_nn.get_weights_without_biases(layer_number).shape == (previous_number_of_outputs,
number_of_nodes_in_layers_list[layer_number])
z = multi_nn.get_biases(layer_number).shape
previous_number_of_outputs = number_of_nodes_in_layers_list[layer_number]
def test_get_and_set_weight_and_biases():
input_dimension = 4
number_of_layers = 3
number_of_nodes_in_layers_list = list(np.random.randint(3, high=15, size=(number_of_layers,)))
multi_nn = MultiNN(input_dimension)
for layer_number in range(len(number_of_nodes_in_layers_list)):
multi_nn.add_layer(number_of_nodes_in_layers_list[layer_number], transfer_function="Sigmoid")
for layer_number in range(len(number_of_nodes_in_layers_list)):
W = multi_nn.get_weights_without_biases(layer_number)
W = np.random.randn(*W.shape)
multi_nn.set_weights_without_biases(W, layer_number)
b = multi_nn.get_biases(layer_number)
b = np.random.randn(*b.shape)
multi_nn.set_biases(b, layer_number)
assert np.array_equal(W, multi_nn.get_weights_without_biases(layer_number))
assert np.array_equal(b, multi_nn.get_biases(layer_number))
def test_predict():
np.random.seed(seed=1)
input_dimension = 4
number_of_samples = 7
number_of_layers = 3
number_of_nodes_in_layers_list = list(np.random.randint(3, high=15, size=(number_of_layers,)))
number_of_nodes_in_layers_list[-1] = 5
multi_nn = MultiNN(input_dimension)
for layer_number in range(len(number_of_nodes_in_layers_list)):
multi_nn.add_layer(number_of_nodes_in_layers_list[layer_number], transfer_function="Sigmoid")
for layer_number in range(len(number_of_nodes_in_layers_list)):
W = multi_nn.get_weights_without_biases(layer_number)
np.random.seed(seed=1)
W = np.random.randn(*W.shape)
multi_nn.set_weights_without_biases(W, layer_number)
b = multi_nn.get_biases(layer_number)
b = np.random.randn(*b.shape)
multi_nn.set_biases(b, layer_number)
X = np.random.randn(number_of_samples, input_dimension)
Y = multi_nn.predict(X)
assert np.allclose(Y.numpy(), np.array( \
[[0.03266127, 0.50912841, 0.64450596, 0.9950739, 0.85501755],
[0.10064564, 0.33718693, 0.30543574, 0.94555041, 0.85876801],
[0.0723957, 0.37974684, 0.32749328, 0.96334569, 0.86322814],
[0.08510464, 0.36674615, 0.49463606, 0.97151055, 0.79762128],
[0.09168739, 0.3137653, 0.34286721, 0.96533277, 0.87458543],
[0.03880329, 0.41823933, 0.33338152, 0.98297688, 0.86816211],
[0.04737598, 0.4365602, 0.41720532, 0.9806787, 0.79618209]]), rtol=1e-3, atol=1e-3)
def test_predict_02():
np.random.seed(seed=1)
input_dimension = 4
number_of_samples = 7
number_of_layers = 2
number_of_nodes_in_layers_list = list(np.random.randint(3, high=15, size=(number_of_layers,)))
number_of_nodes_in_layers_list[-1] = 5
multi_nn = MultiNN(input_dimension)
for layer_number in range(len(number_of_nodes_in_layers_list)):
multi_nn.add_layer(number_of_nodes_in_layers_list[layer_number], transfer_function="Linear")
for layer_number in range(len(number_of_nodes_in_layers_list)):
W = multi_nn.get_weights_without_biases(layer_number)
np.random.seed(seed=1)
W = np.random.randn(*W.shape)
multi_nn.set_weights_without_biases(W, layer_number)
b = multi_nn.get_biases(layer_number)
b = np.random.randn(*b.shape)
multi_nn.set_biases(b, layer_number)
X = 0.01 * np.random.randn(number_of_samples, input_dimension)
Y = multi_nn.predict(X).numpy()
# print(np.array2string(np.array(Y), separator=","))
assert np.allclose(Y, np.array( \
[[-0.40741104, -3.44566828, -1.76869339, 1.6163245, -2.54072028],
[-0.43079142, -3.33179871, -1.68949031, 1.60929609, -2.56731804],
[-0.40121922, -3.38003556, -1.72446422, 1.62425049, -2.53508997],
[-0.39082312, -3.38185473, -1.70911191, 1.58223456, -2.57304599],
[-0.32408109, -3.351902, -1.66647768, 1.55353972, -2.5740835],
[-0.25208801, -3.46616221, -1.72734675, 1.53356758, -2.55233025],
[-0.54751084, -3.30222443, -1.73142232, 1.72880885, -2.50151569]]), rtol=1e-3, atol=1e-3)
def test_train():
from tensorflow.keras.datasets import mnist
np.random.seed(seed=1)
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
# Reshape and Normalize data
X_train = X_train.reshape(-1, 784).astype(np.float64) / 255.0 - 0.5
y_train = y_train.flatten().astype(np.int32)
X_test = X_test.reshape(-1, 784).astype(np.float64) / 255.0 - 0.5
y_test = y_test.flatten().astype(np.int32)
input_dimension = X_train.shape[1]
indices = list(range(X_train.shape[0]))
# np.random.shuffle(indices)
number_of_samples_to_use_for_training = 500
number_of_samples_to_use_for_testing = 100
X_train = X_train[indices[:number_of_samples_to_use_for_training]]
y_train = y_train[indices[:number_of_samples_to_use_for_training]]
X_test = X_test[indices[:number_of_samples_to_use_for_testing]]
y_test = y_test[indices[:number_of_samples_to_use_for_testing]]
multi_nn = MultiNN(input_dimension)
number_of_classes = 10
activations_list = ["Relu", "Relu", "Linear"]
number_of_neurons_list = [50, 20, number_of_classes]
for layer_number in range(len(activations_list)):
multi_nn.add_layer(number_of_neurons_list[layer_number], transfer_function=activations_list[layer_number])
for layer_number in range(len(multi_nn.weights)):
W = multi_nn.get_weights_without_biases(layer_number)
W = tf.Variable((np.random.randn(*W.shape)) * 0.3, trainable=True)
multi_nn.set_weights_without_biases(W, layer_number)
b = multi_nn.get_biases(layer_number=layer_number)
b = tf.Variable(np.zeros(b.shape) * 0, trainable=True)
multi_nn.set_biases(b, layer_number)
confusion_matrix = multi_nn.calculate_confusion_matrix(X_train, y_train)
# print("************* Confusion Matrix with training data before training ***************\n", np.array2string(confusion_matrix, separator=","))
assert np.allclose(confusion_matrix, np.array( \
[[0., 0., 0., 0., 0., 0., 44., 3., 0., 3.],
[0., 0., 0., 0., 1., 0., 62., 2., 0., 1.],
[0., 0., 0., 0., 1., 0., 42., 3., 0., 6.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 47., 1., 0., 2.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 20., 16., 6., 10.],
[0., 0., 0., 0., 1., 0., 30., 5., 1., 2.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 35., 4., 2., 4.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 25., 12., 13., 2.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 29., 1., 4., 5.],
[0., 0., 0., 0., 1., 0., 43., 3., 8., 0.]]), rtol=1e-3, atol=1e-3)
percent_error_with_training_data = []
percent_error_with_test_data = []
for k in range(10):
multi_nn.train(X_train, y_train, batch_size=100, num_epochs=20, alpha=0.1)
percent_error_with_training_data.append(multi_nn.calculate_percent_error(X_train, y_train))
percent_error_with_test_data.append(multi_nn.calculate_percent_error(X_test, y_test))
confusion_matrix = multi_nn.calculate_confusion_matrix(X_train, y_train)
# print("************* Percent error using train ***************\n",np.array2string(np.array(percent_error_with_training_data), separator=","))
# print("************* Confusion Matrix with training data ***************\n", np.array2string(confusion_matrix, separator=","))
assert np.allclose(percent_error_with_training_data, np.array( \
[0.324, 0.14, 0.084, 0.036, 0.022, 0.014, 0.012, 0.012, 0.012, 0.012]), rtol=1e-3, atol=1e-3)
assert np.allclose(confusion_matrix, np.array( \
[[50., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 65., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 52., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 1., 48., 0., 1., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 52., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 39., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 2., 0., 0., 0., 43., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 52., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 39., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 54.]]), rtol=1e-3, atol=1e-3)
confusion_matrix = multi_nn.calculate_confusion_matrix(X_test, y_test)
# print("************* Percent error using test ***************\n",np.array2string(np.array(percent_error_with_test_data), separator=","))
# print("************* Confusion Matrix with test data ***************\n", np.array2string(confusion_matrix, separator=","))
assert np.allclose(percent_error_with_test_data, np.array( \
[0.51, 0.36, 0.3, 0.28, 0.28, 0.27, 0.26, 0.26, 0.26, 0.26]), rtol=1e-3, atol=1e-3)
assert np.allclose(confusion_matrix, np.array( \
[[7., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0.],
[0., 12., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 2.],
[0., 0., 4., 1., 1., 1., 0., 1., 0., 0.],
[0., 0., 0., 9., 0., 1., 0., 0., 0., 1.],
[1., 0., 0., 0., 11., 0., 0., 1., 0., 1.],
[0., 0., 0., 1., 2., 2., 0., 0., 1., 1.],
[0., 0., 1., 0., 1., 0., 7., 1., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 12., 0., 2.],
[0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 1., 0.],
[0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 1., 0., 9.]]), rtol=1e-3, atol=1e-3)
| [
"noreply@github.com"
] | Nair08.noreply@github.com |
a28750d60b8ec5ca5296f66052472828b084a86a | 293763954ad29020d68d17bb20b2ac8ce09b2412 | /Learning & Documentation/Create Models in Tensorflow/linear_regression.py | de2ef0001bad013224eaa176c22b37be896378d2 | [
"MIT"
] | permissive | grebtsew/Object-and-facial-detection-in-python | b4371d86ca1b997c310c961b4eeb975af42a8f78 | 4ef987f1de7509876ca1e3588b2d6f4afaef2a75 | refs/heads/master | 2023-03-30T16:52:07.192025 | 2022-07-29T16:00:50 | 2022-07-29T16:00:50 | 122,378,661 | 17 | 5 | MIT | 2023-03-25T01:49:15 | 2018-02-21T18:52:07 | Python | UTF-8 | Python | false | false | 3,681 | py | # Copyright 2016 The TensorFlow Authors. All Rights Reserved.
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
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#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
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"""Linear regression using the LinearRegressor Estimator."""
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
import numpy as np
import tensorflow as tf
import imports85 # pylint: disable=g-bad-import-order
STEPS = 1000
PRICE_NORM_FACTOR = 1000
def main(argv):
"""Builds, trains, and evaluates the model."""
#assert len(argv) == 1
(train, test) = imports85.dataset()
print(train)
print("-----")
print(test)
exit(0)
print("got dataset")
# Switch the labels to units of thousands for better convergence.
def to_thousands(features, labels):
return features, labels / PRICE_NORM_FACTOR
print("train")
train = train.map(to_thousands)
print("test")
test = test.map(to_thousands)
# Build the training input_fn.
def input_train():
return (
# Shuffling with a buffer larger than the data set ensures
# that the examples are well mixed.
train.shuffle(1000).batch(128)
# Repeat forever
.repeat().make_one_shot_iterator().get_next())
# Build the validation input_fn.
def input_test():
return (test.shuffle(1000).batch(128)
.make_one_shot_iterator().get_next())
feature_columns = [
# "curb-weight" and "highway-mpg" are numeric columns.
tf.feature_column.numeric_column(key="curb-weight"),
tf.feature_column.numeric_column(key="highway-mpg"),
]
# Build the Estimator.
model = tf.estimator.LinearRegressor(feature_columns=feature_columns)
# Train the model.
# By default, the Estimators log output every 100 steps.
model.train(input_fn=input_train, steps=STEPS)
# Evaluate how the model performs on data it has not yet seen.
eval_result = model.evaluate(input_fn=input_test)
# The evaluation returns a Python dictionary. The "average_loss" key holds the
# Mean Squared Error (MSE).
average_loss = eval_result["average_loss"]
# Convert MSE to Root Mean Square Error (RMSE).
print("\n" + 80 * "*")
print("\nRMS error for the test set: ${:.0f}"
.format(PRICE_NORM_FACTOR * average_loss**0.5))
# Run the model in prediction mode.
input_dict = {
"curb-weight": np.array([2000, 3000]),
"highway-mpg": np.array([30, 40])
}
predict_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
input_dict, shuffle=False)
predict_results = model.predict(input_fn=predict_input_fn)
# Print the prediction results.
print("\nPrediction results:")
for i, prediction in enumerate(predict_results):
msg = ("Curb weight: {: 4d}lbs, "
"Highway: {: 0d}mpg, "
"Prediction: ${: 9.2f}")
msg = msg.format(input_dict["curb-weight"][i], input_dict["highway-mpg"][i],
PRICE_NORM_FACTOR * prediction["predictions"][0])
print(" " + msg)
print()
if __name__ == "__main__":
# The Estimator periodically generates "INFO" logs; make these logs visible.
tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)
tf.app.run(main=main)
| [
"danwe980@student.liu.se"
] | danwe980@student.liu.se |
4e0dade735408ec02614201f3dce6b1d129075a7 | a518141ca3ba2b6fa63a7961b51936d9438ff022 | /10812 - Beat the Spread!.py | 5d9944100b2a7760d5decf4054a94f3decb2b9c7 | [] | no_license | jlhung/UVA-Python | ec93b2c98e04c753e8356f3e4825584fae4a8663 | 7a0db4fecffd7ac4f377f93da41291a8e998ee9b | refs/heads/master | 2022-11-28T04:47:49.270187 | 2020-08-10T13:19:58 | 2020-08-10T13:19:58 | 116,969,745 | 19 | 9 | null | null | null | null | UTF-8 | Python | false | false | 182 | py | n = int(input())
while n:
x, y = map(int, input().split())
if (x+y) % 2 or (x+y) < 0 or (x-y) < 0:
print("impossible")
else:
print(int((x+y) / 2), int((x-y) / 2))
n -= 1 | [
"35291112+jlhung@users.noreply.github.com"
] | 35291112+jlhung@users.noreply.github.com |
Subsets and Splits
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