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Modules
		numpy

Functions
		lnsum0(lx) Accepts log-values as input, exponentiates them, sums down the rows  (first dimension), normalizes, then converts the sum back to  log-space and returns the result. Handles underflow by rescaling so that the largest values is exactly 1.0. lscsum(lx, epsilon=None) Accepts log-values as input, exponentiates them, computes the sum,  then converts the sum back to log-space and returns the result. Handles underflow by rescaling so that the largest values is exactly 1.0. lscsum0(lx) Accepts log-values as input, exponentiates them, sums down the rows  (first dimension), then converts the sum back to log-space and returns the result. Handles underflow by rescaling so that the largest values is exactly 1.0. normalize(lx) Accepts log-values as input, exponentiates them,  normalizes and returns the result. Handles underflow by rescaling so that the largest values is exactly 1.0. nsum0(lx) Accepts log-values as input, exponentiates them, sums down the rows  (first dimension), normalizes and returns the result. Handles underflow by rescaling so that the largest values is exactly 1.0. similar(a, b, eps=0.001)