Python client for oka repository
Project description
oka - Client for OKA repository
Overview
oka
is a client for Oka repository.
It also provides utilities to process data.
Installation
...as a standalone lib
# Set up a virtualenv.
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
# Install from PyPI...
pip install --upgrade pip
pip install -U oka
pip install -U oka[full] # use the flag 'full' for extra functionality (recommended)
# ...or, install from updated source code.
pip install git+https://github.com/rabizao/oka
...from source
sudo apt install python3.8-venv python3.8-dev python3.8-distutils # For Debian-like systems.
git clone https://github.com/rabizao/oka
cd oka
python3.8 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -e .
Usage
Hello world
from oka import Oka, generate_token, toy_df
# Create a pandas dataframe.
df = toy_df()
print(df.head())
"""
attr1 attr2 class
0 5.1 6.4 0
1 1.1 2.5 1
2 6.1 3.6 0
3 1.1 3.5 1
4 3.1 2.5 0
"""
# Login.
token = generate_token("http://localhost:5000")
client = Oka(token, "http://localhost:5000")
# Store.
id = client.send(df)
# Store again.
id = client.send(df)
"""
Content already stored for id iJ_e4463c51904e9efb800533d25082af2a7bf77
"""
# Fetch.
df = client.get(id)
print(df.head())
"""
attr1 attr2 class
0 5.1 6.4 0
1 1.1 2.5 1
2 6.1 3.6 0
3 1.1 3.5 1
4 3.1 2.5 0
"""
DataFrame by hand
import pandas as pd
from oka import Oka, generate_token
# Create a pandas dataframe.
df = pd.DataFrame(
[[1, 2, "+"],
[3, 4, "-"]],
index=["row 1", "row 2"],
columns=["col 1", "col 2", "class"],
)
print(df.head())
"""
col 1 col 2 class
row 1 1 2 +
row 2 3 4 -
"""
# Login.
token = generate_token("http://localhost:5000")
client = Oka(token, "http://localhost:5000")
# Store.
id = client.send(df)
# Store again.
id = client.send(df)
"""
Content already stored for id f7_6b9deafec2562edde56bfdc573b336b55cb16
"""
# Fetch.
df = client.get(id)
print(df.head())
"""
col 1 col 2 class
row 1 1 2 +
row 2 3 4 -
"""
Machine Learning workflow
import json
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier as RF
from idict import let, idict
from idict.function.classification import fit, predict
from idict.function.evaluation import split
from oka import Oka, generate_token
# Login.
token = generate_token("http://localhost:5000")
cache = Oka(token, "http://localhost:5000")
d = (
idict.fromtoy()
>> split
>> let(fit, algorithm=RF, config={"n_estimators": 55}, Xin="Xtr", yin="ytr")
>> let(predict, Xin="Xts")
>> (lambda X: {"X2": X * X, "_history": ...})
>> [cache]
)
cache.send(d)
print(json.dumps(list(d.history.keys()), indent=2))
"""
[
"split----------------------sklearn-1.0.1",
"fit--------------------------------idict",
"predict----------------------------idict",
"RwMG040tZc3XNoJkwkBe6A1aIUGNQ4EAQVqi.uAl"
]
"""
d.show()
"""
{
"X2": "«{'attr1': {0: 26.009999999999998, 1: 1.2100000000000002, 2: 37.209999999999994, 3: 1.2100000000000002, 4: 9.610000000000001, 5: 22.090000000000003, 6: 82.80999999999999, 7: 68.89000000000001, 8: 82.80999999999999, 9: 6.25, 10: 50.41, 11: 0.010000000000000002, 12: 4.41, 13: 0.010000000000000002, 14: 26.009999999999998, 15: 967.21, 16: 1.2100000000000002, 17: 4.840000000000001, 18: 9.610000000000001, 19: 1.2100000000000002}, 'attr2': {0: 40.96000000000001, 1: 6.25, 2: 12.96, 3: 12.25, 4: 6.25, 5: 24.010000000000005, 6: 12.25, 7: 8.41, 8: 51.84, 9: 20.25, 10: 43.559999999999995, 11: 18.49, 12: 0.010000000000000002, 13: 16.0, 14: 20.25, 15: 22.090000000000003, 16: 10.240000000000002, 17: 72.25, 18: 6.25, 19: 72.25}}»",
"_history": "split----------------------sklearn-1.0.1 fit--------------------------------idict predict----------------------------idict RwMG040tZc3XNoJkwkBe6A1aIUGNQ4EAQVqi.uAl",
"z": "«[1 0 1 0 1 1 0]»",
"model": "RandomForestClassifier(n_estimators=55)",
"Xtr": "«{'attr1': {8: 9.1, 2: 6.1, 18: 3.1, 7: 8.3, 17: 2.2, 4: 3.1, 19: 1.1, 5: 4.7, 12: 2.1, 16: 1.1, 3: 1.1, 1: 1.1, 11: 0.1}, 'attr2': {8: 7.2, 2: 3.6, 18: 2.5, 7: 2.9, 17: 8.5, 4: 2.5, 19: 8.5, 5: 4.9, 12: 0.1, 16: 3.2, 3: 3.5, 1: 2.5, 11: 4.3}}»",
"ytr": "«[0 0 0 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1]»",
"Xts": "«{'attr1': {13: 0.1, 6: 9.1, 9: 2.5, 10: 7.1, 0: 5.1, 14: 5.1, 15: 31.1}, 'attr2': {13: 4.0, 6: 3.5, 9: 4.5, 10: 6.6, 0: 6.4, 14: 4.5, 15: 4.7}}»",
"yts": "«[1 0 1 0 0 0 1]»",
"X": "«{'attr1': {0: 5.1, 1: 1.1, 2: 6.1, 3: 1.1, 4: 3.1, 5: 4.7, 6: 9.1, 7: 8.3, 8: 9.1, 9: 2.5, 10: 7.1, 11: 0.1, 12: 2.1, 13: 0.1, 14: 5.1, 15: 31.1, 16: 1.1, 17: 2.2, 18: 3.1, 19: 1.1}, 'attr2': {0: 6.4, 1: 2.5, 2: 3.6, 3: 3.5, 4: 2.5, 5: 4.9, 6: 3.5, 7: 2.9, 8: 7.2, 9: 4.5, 10: 6.6, 11: 4.3, 12: 0.1, 13: 4.0, 14: 4.5, 15: 4.7, 16: 3.2, 17: 8.5, 18: 2.5, 19: 8.5}}»",
"y": "«[0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1]»",
"_id": "[38;5;176m[1m[48;5;0mF[0m[38;5;135m[1m[48;5;0mI[0m[38;5;147m[1m[48;5;0mu[0m[38;5;177m[1m[48;5;0m2[0m[38;5;140m[1m[48;5;0mP[0m[38;5;171m[1m[48;5;0ml[0m[38;5;104m[1m[48;5;0mb[0m[38;5;171m[1m[48;5;0mi[0m[38;5;110m[1m[48;5;0mx[0m[38;5;170m[1m[48;5;0mU[0m[38;5;99m[1m[48;5;0m7[0m[38;5;104m[1m[48;5;0mu[0m[38;5;134m[1m[48;5;0mQ[0m[38;5;99m[1m[48;5;0mk[0m[38;5;105m[1m[48;5;0mP[0m[38;5;147m[1m[48;5;0mW[0m[38;5;176m[1m[48;5;0mF[0m[38;5;135m[1m[48;5;0mo[0m[38;5;147m[1m[48;5;0m.[0m[38;5;177m[1m[48;5;0mI[0m[38;5;140m[1m[48;5;0mp[0m[38;5;171m[1m[48;5;0mL[0m[38;5;104m[1m[48;5;0mQ[0m[38;5;171m[1m[48;5;0ms[0m[38;5;110m[1m[48;5;0m7[0m[38;5;170m[1m[48;5;0mr[0m[38;5;99m[1m[48;5;0mS[0m[38;5;104m[1m[48;5;0mU[0m[38;5;134m[1m[48;5;0me[0m[38;5;99m[1m[48;5;0mm[0m[38;5;105m[1m[48;5;0mO[0m[38;5;147m[1m[48;5;0mp[0m[38;5;176m[1m[48;5;0mw[0m[38;5;135m[1m[48;5;0m2[0m[38;5;147m[1m[48;5;0mG[0m[38;5;177m[1m[48;5;0mj[0m[38;5;140m[1m[48;5;0mf[0m[38;5;171m[1m[48;5;0m2[0m[38;5;104m[1m[48;5;0mf[0m[38;5;171m[1m[48;5;0mM[0m",
"_ids": {
"X2": "[38;5;68m[1m[48;5;0mA[0m[38;5;79m[1m[48;5;0mA[0m[38;5;78m[1m[48;5;0mg[0m[38;5;75m[1m[48;5;0m2[0m[38;5;84m[1m[48;5;0mQ[0m[38;5;109m[1m[48;5;0m7[0m[38;5;78m[1m[48;5;0mL[0m[38;5;74m[1m[48;5;0m1[0m[38;5;85m[1m[48;5;0mV[0m[38;5;80m[1m[48;5;0ml[0m[38;5;86m[1m[48;5;0mJ[0m[38;5;86m[1m[48;5;0mp[0m[38;5;79m[1m[48;5;0mn[0m[38;5;78m[1m[48;5;0mJ[0m[38;5;73m[1m[48;5;0mY[0m[38;5;78m[1m[48;5;0mT[0m[38;5;68m[1m[48;5;0mj[0m[38;5;79m[1m[48;5;0md[0m[38;5;78m[1m[48;5;0mG[0m[38;5;75m[1m[48;5;0mV[0m[38;5;84m[1m[48;5;0mq[0m[38;5;109m[1m[48;5;0mg[0m[38;5;78m[1m[48;5;0mi[0m[38;5;74m[1m[48;5;0mJ[0m[38;5;85m[1m[48;5;0mC[0m[38;5;80m[1m[48;5;0mp[0m[38;5;86m[1m[48;5;0mK[0m[38;5;86m[1m[48;5;0mN[0m[38;5;79m[1m[48;5;0mQ[0m[38;5;78m[1m[48;5;0m4[0m[38;5;73m[1m[48;5;0mE[0m[38;5;78m[1m[48;5;0mA[0m[38;5;68m[1m[48;5;0mQ[0m[38;5;79m[1m[48;5;0mV[0m[38;5;78m[1m[48;5;0mq[0m[38;5;75m[1m[48;5;0mi[0m[38;5;84m[1m[48;5;0m.[0m[38;5;109m[1m[48;5;0mu[0m[38;5;78m[1m[48;5;0mA[0m[38;5;74m[1m[48;5;0ml[0m",
"_history": "[38;5;87m[1m[48;5;0mo[0m[38;5;123m[1m[48;5;0mf[0m[38;5;159m[1m[48;5;0mE[0m[38;5;159m[1m[48;5;0mb[0m[38;5;159m[1m[48;5;0m.[0m[38;5;159m[1m[48;5;0mn[0m[38;5;122m[1m[48;5;0mR[0m[38;5;117m[1m[48;5;0mS[0m[38;5;122m[1m[48;5;0mY[0m[38;5;153m[1m[48;5;0ms[0m[38;5;87m[1m[48;5;0mU[0m[38;5;194m[1m[48;5;0ms[0m[38;5;158m[1m[48;5;0mg[0m[38;5;117m[1m[48;5;0mA[0m[38;5;121m[1m[48;5;0mn[0m[38;5;116m[1m[48;5;0mn[0m[38;5;87m[1m[48;5;0my[0m[38;5;123m[1m[48;5;0mp[0m[38;5;159m[1m[48;5;0m4[0m[38;5;159m[1m[48;5;0mK[0m[38;5;159m[1m[48;5;0mY[0m[38;5;159m[1m[48;5;0mF[0m[38;5;122m[1m[48;5;0mo[0m[38;5;117m[1m[48;5;0mv[0m[38;5;122m[1m[48;5;0mZ[0m[38;5;153m[1m[48;5;0ma[0m[38;5;87m[1m[48;5;0mU[0m[38;5;194m[1m[48;5;0mO[0m[38;5;158m[1m[48;5;0mV[0m[38;5;117m[1m[48;5;0m6[0m[38;5;121m[1m[48;5;0m0[0m[38;5;116m[1m[48;5;0m0[0m[38;5;87m[1m[48;5;0m0[0m[38;5;123m[1m[48;5;0ms[0m[38;5;159m[1m[48;5;0mv[0m[38;5;159m[1m[48;5;0m.[0m[38;5;159m[1m[48;5;0m.[0m[38;5;159m[1m[48;5;0m.[0m[38;5;122m[1m[48;5;0m.[0m[38;5;117m[1m[48;5;0m-[0m",
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"y": "[38;5;99m[1m[48;5;0mo[0m[38;5;69m[1m[48;5;0m.[0m[38;5;81m[1m[48;5;0m_[0m[38;5;111m[1m[48;5;0m0[0m[38;5;75m[1m[48;5;0m8[0m[38;5;69m[1m[48;5;0m0[0m[38;5;68m[1m[48;5;0mb[0m[38;5;63m[1m[48;5;0mf[0m[38;5;75m[1m[48;5;0m2[0m[38;5;68m[1m[48;5;0ma[0m[38;5;63m[1m[48;5;0m3[0m[38;5;69m[1m[48;5;0m5[0m[38;5;68m[1m[48;5;0md[0m[38;5;63m[1m[48;5;0m8[0m[38;5;75m[1m[48;5;0ma[0m[38;5;74m[1m[48;5;0mb[0m[38;5;99m[1m[48;5;0m2[0m[38;5;69m[1m[48;5;0m7[0m[38;5;81m[1m[48;5;0m5[0m[38;5;111m[1m[48;5;0md[0m[38;5;75m[1m[48;5;0m4[0m[38;5;69m[1m[48;5;0m0[0m[38;5;68m[1m[48;5;0m5[0m[38;5;63m[1m[48;5;0m0[0m[38;5;75m[1m[48;5;0md[0m[38;5;68m[1m[48;5;0mf[0m[38;5;63m[1m[48;5;0md[0m[38;5;69m[1m[48;5;0m0[0m[38;5;68m[1m[48;5;0m2[0m[38;5;63m[1m[48;5;0mb[0m[38;5;75m[1m[48;5;0m9[0m[38;5;74m[1m[48;5;0m3[0m[38;5;99m[1m[48;5;0m9[0m[38;5;69m[1m[48;5;0m1[0m[38;5;81m[1m[48;5;0m0[0m[38;5;111m[1m[48;5;0m4[0m[38;5;75m[1m[48;5;0mf[0m[38;5;69m[1m[48;5;0me[0m[38;5;68m[1m[48;5;0ma[0m[38;5;63m[1m[48;5;0mc[0m (content: [38;5;132m[1m[48;5;0mS[0m[38;5;97m[1m[48;5;0m0[0m[38;5;60m[1m[48;5;0m_[0m[38;5;96m[1m[48;5;0mb[0m[38;5;62m[1m[48;5;0m6[0m[38;5;67m[1m[48;5;0m3[0m[38;5;138m[1m[48;5;0m6[0m[38;5;133m[1m[48;5;0m0[0m[38;5;243m[1m[48;5;0md[0m[38;5;133m[1m[48;5;0m6[0m[38;5;67m[1m[48;5;0m2[0m[38;5;8m[1m[48;5;0mc[0m[38;5;98m[1m[48;5;0mc[0m[38;5;72m[1m[48;5;0ma[0m[38;5;133m[1m[48;5;0mf[0m[38;5;66m[1m[48;5;0ma[0m[38;5;132m[1m[48;5;0m2[0m[38;5;97m[1m[48;5;0m7[0m[38;5;60m[1m[48;5;0m5[0m[38;5;96m[1m[48;5;0md[0m[38;5;62m[1m[48;5;0m4[0m[38;5;67m[1m[48;5;0m0[0m[38;5;138m[1m[48;5;0m5[0m[38;5;133m[1m[48;5;0m1[0m[38;5;243m[1m[48;5;0md[0m[38;5;133m[1m[48;5;0mf[0m[38;5;67m[1m[48;5;0md[0m[38;5;8m[1m[48;5;0m0[0m[38;5;98m[1m[48;5;0m2[0m[38;5;72m[1m[48;5;0mb[0m[38;5;133m[1m[48;5;0m9[0m[38;5;66m[1m[48;5;0m3[0m[38;5;132m[1m[48;5;0m9[0m[38;5;97m[1m[48;5;0m1[0m[38;5;60m[1m[48;5;0m0[0m[38;5;96m[1m[48;5;0m4[0m[38;5;62m[1m[48;5;0mf[0m[38;5;67m[1m[48;5;0me[0m[38;5;138m[1m[48;5;0ma[0m[38;5;133m[1m[48;5;0mc[0m)"
}
}
"""
# A field '_' means this function is a noop process triggered only once by accessing one of the other provided fields."
d >>= (lambda _, X2, y: print("Some logging/printing that doesn't affect data...\nX²=\n", X2[:3]))
d.show()
"""
{
"X2": "→(X2 y _)",
"y": "→(X2 y _)",
"_history": "split----------------------sklearn-1.0.1 fit--------------------------------idict predict----------------------------idict RwMG040tZc3XNoJkwkBe6A1aIUGNQ4EAQVqi.uAl",
"z": "«[1 0 1 0 1 1 0]»",
"model": "RandomForestClassifier(n_estimators=55)",
"Xtr": "«{'attr1': {8: 9.1, 2: 6.1, 18: 3.1, 7: 8.3, 17: 2.2, 4: 3.1, 19: 1.1, 5: 4.7, 12: 2.1, 16: 1.1, 3: 1.1, 1: 1.1, 11: 0.1}, 'attr2': {8: 7.2, 2: 3.6, 18: 2.5, 7: 2.9, 17: 8.5, 4: 2.5, 19: 8.5, 5: 4.9, 12: 0.1, 16: 3.2, 3: 3.5, 1: 2.5, 11: 4.3}}»",
"ytr": "«[0 0 0 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1]»",
"Xts": "«{'attr1': {13: 0.1, 6: 9.1, 9: 2.5, 10: 7.1, 0: 5.1, 14: 5.1, 15: 31.1}, 'attr2': {13: 4.0, 6: 3.5, 9: 4.5, 10: 6.6, 0: 6.4, 14: 4.5, 15: 4.7}}»",
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"Xts": "[38;5;138m[1m[48;5;0m6[0m[38;5;169m[1m[48;5;0mZ[0m[38;5;140m[1m[48;5;0m4[0m[38;5;180m[1m[48;5;0m2[0m[38;5;169m[1m[48;5;0mm[0m[38;5;139m[1m[48;5;0mf[0m[38;5;169m[1m[48;5;0m0[0m[38;5;132m[1m[48;5;0mr[0m[38;5;133m[1m[48;5;0my[0m[38;5;103m[1m[48;5;0ml[0m[38;5;175m[1m[48;5;0mB[0m[38;5;139m[1m[48;5;0my[0m[38;5;140m[1m[48;5;0m0[0m[38;5;180m[1m[48;5;0mc[0m[38;5;205m[1m[48;5;0mJ[0m[38;5;97m[1m[48;5;0mV[0m[38;5;138m[1m[48;5;0m0[0m[38;5;169m[1m[48;5;0mt[0m[38;5;140m[1m[48;5;0mv[0m[38;5;180m[1m[48;5;0mi[0m[38;5;169m[1m[48;5;0m7[0m[38;5;139m[1m[48;5;0mn[0m[38;5;169m[1m[48;5;0ma[0m[38;5;132m[1m[48;5;0mI[0m[38;5;133m[1m[48;5;0mL[0m[38;5;103m[1m[48;5;0mY[0m[38;5;175m[1m[48;5;0mO[0m[38;5;139m[1m[48;5;0ms[0m[38;5;140m[1m[48;5;0mk[0m[38;5;180m[1m[48;5;0ml[0m[38;5;205m[1m[48;5;0me[0m[38;5;97m[1m[48;5;0ma[0m[38;5;138m[1m[48;5;0mr[0m[38;5;169m[1m[48;5;0mn[0m[38;5;140m[1m[48;5;0m-[0m[38;5;180m[1m[48;5;0m1[0m[38;5;169m[1m[48;5;0m.[0m[38;5;139m[1m[48;5;0m0[0m[38;5;169m[1m[48;5;0m.[0m[38;5;132m[1m[48;5;0m4[0m",
"yts": "[38;5;77m[1m[48;5;0me[0m[38;5;119m[1m[48;5;0mw[0m[38;5;143m[1m[48;5;0mH[0m[38;5;83m[1m[48;5;0mi[0m[38;5;155m[1m[48;5;0m4[0m[38;5;143m[1m[48;5;0m1[0m[38;5;83m[1m[48;5;0m2[0m[38;5;149m[1m[48;5;0mm[0m[38;5;107m[1m[48;5;0m.[0m[38;5;71m[1m[48;5;0m1[0m[38;5;78m[1m[48;5;0mH[0m[38;5;120m[1m[48;5;0m0[0m[38;5;155m[1m[48;5;0m.[0m[38;5;143m[1m[48;5;0mk[0m[38;5;107m[1m[48;5;0mM[0m[38;5;71m[1m[48;5;0mK[0m[38;5;77m[1m[48;5;0md[0m[38;5;119m[1m[48;5;0ml[0m[38;5;143m[1m[48;5;0mQ[0m[38;5;83m[1m[48;5;0m-[0m[38;5;155m[1m[48;5;0mt[0m[38;5;143m[1m[48;5;0mC[0m[38;5;83m[1m[48;5;0mi[0m[38;5;149m[1m[48;5;0mb[0m[38;5;107m[1m[48;5;0m7[0m[38;5;71m[1m[48;5;0ms[0m[38;5;78m[1m[48;5;0m4[0m[38;5;120m[1m[48;5;0mt[0m[38;5;155m[1m[48;5;0mk[0m[38;5;143m[1m[48;5;0ml[0m[38;5;107m[1m[48;5;0me[0m[38;5;71m[1m[48;5;0ma[0m[38;5;77m[1m[48;5;0mr[0m[38;5;119m[1m[48;5;0mn[0m[38;5;143m[1m[48;5;0m-[0m[38;5;83m[1m[48;5;0m1[0m[38;5;155m[1m[48;5;0m.[0m[38;5;143m[1m[48;5;0m0[0m[38;5;83m[1m[48;5;0m.[0m[38;5;149m[1m[48;5;0m5[0m",
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}
}
"""
# The same workflow will not be processed again if the same cache is used.
d = (
idict.fromtoy()
>> split
>> let(fit, algorithm=RF, config={"n_estimators": 55}, Xin="Xtr", yin="ytr")
>> let(predict, Xin="Xts")
>> (lambda X: {"X2": X * X})
>> (lambda _, X2, y: print("Some logging/printing that doesn't affect data...", X2.head()))
>> [cache]
)
d.show()
"""
{
"X2": "→(↑ X2→(X) y _)",
"y": "→(↑ X2→(X) y _)",
"z": "→(↑ input Xin yout version Xts→(input config X y) model→(algorithm config Xin yin output version Xtr→(input config X y) ytr→(input config X y)))",
"_history": "split----------------------sklearn-1.0.1 fit--------------------------------idict predict----------------------------idict",
"model": "→(↑ algorithm config Xin yin output version Xtr→(input config X y) ytr→(input config X y))",
"Xtr": "→(↑ input config X y)",
"ytr": "→(↑ input config X y)",
"Xts": "→(↑ input config X y)",
"yts": "→(↑ input config X y)",
"X": "«{'attr1': {0: 5.1, 1: 1.1, 2: 6.1, 3: 1.1, 4: 3.1, 5: 4.7, 6: 9.1, 7: 8.3, 8: 9.1, 9: 2.5, 10: 7.1, 11: 0.1, 12: 2.1, 13: 0.1, 14: 5.1, 15: 31.1, 16: 1.1, 17: 2.2, 18: 3.1, 19: 1.1}, 'attr2': {0: 6.4, 1: 2.5, 2: 3.6, 3: 3.5, 4: 2.5, 5: 4.9, 6: 3.5, 7: 2.9, 8: 7.2, 9: 4.5, 10: 6.6, 11: 4.3, 12: 0.1, 13: 4.0, 14: 4.5, 15: 4.7, 16: 3.2, 17: 8.5, 18: 2.5, 19: 8.5}}»",
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More info
Aside from the papers on identification and on similarity (not ready yet), the PyPI package and GitHub repository,
A lower level perspective is provided in the API documentation.
Grants
This work was supported by Fapesp under supervision of Prof. André C. P. L. F. de Carvalho at CEPID-CeMEAI (Grants 2013/07375-0 – 2019/01735-0).
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