Import Os

2 months ago | marktechpost.com | Vineet Kumar |Import Os

In this tutorial, we will build an advanced AI-powered research agent that can write essays on given topics. This agent follows a structured workflow:Planning: Generates an outline for the essay. Research: Retrieves relevant documents using Tavily. Writing: Uses the research to generate the first draft. Reflection: Critiques the draft for improvements. Iterative Refinement: Conducts further research based on critique and revises the essay.

2 months ago | dev.to | Import Os |Bobur Umurzokov

During new feature development, we frequently introduce new API versions to roll out new features gradually while keeping the existing API functional for the connected client applications. Oftentimes, the new API version has a new database schema change and we need to serve different datasets based on the API version. In such scenarios, we can use Neon’s branching feature to dynamically manage database versions instead of creating separate databases or handling costly data migrations.

Jan 22, 2025 | analyticsvidhya.com | Import Os

brahmaid It is needed for personalizing the website. csrftoken This cookie is used to prevent Cross-site request forgery (often abbreviated as CSRF) attacks of the website Identityid Preserves the login/logout state of users across the whole site. sessionid Preserves users' states across page requests. g_state Google One-Tap login adds this g_state cookie to set the user status on how they interact with the One-Tap modal.

Jan 8, 2025 | blog.csdn.net | Import Os

将指定目录下的 CSV 或 Excel 文件导入 SQLite 数据库。以下是详细代码逻辑： 1. 类结构 该类包含三个主要方法： _prepare_db：负责将文件夹中的 CSV 和 XLSX 文件转换为 SQL 表。_validate_db：用于验证 SQL 数据库中创建的表是否成功。run_pipeline：主方法，按顺序调用 _prepare_db 和 _validate_db 方法完成整个数据导入流程。 2. 构造方法 __init__ def __init__(self, files_dir) -> None: 作用： 初始化类的实例，设置必要的变量，如数据文件目录和数据库路径。从配置文件中加载数据库路径。 参数： files_dir：指定包含数据文件（CSV/XLSX）的目录。 执行流程： 通过 LoadConfig 加载配置（如数据库存储路径）。列出指定目录下的所有文件并存储到 self.file_dir_list。使用 SQLAlchemy 的 create_engine 方法初始化 SQLite 数据库连接。 3.

Jan 3, 2025 | blog.csdn.net | Import Os

目录 前言 总结 前言 在（附代码）保姆级教程：用 Python 将 M4A 转换为 WAV 和 WRD 文件-CSDN博客 的教程中，我们已经介绍了如何使用 Python 将 M4A 格式的音频文件转换为 WAV 文件，并提取出相应的 WRD 文件。现在，我们将继续深入探讨如何进一步处理这些数据，以便为语音识别模型的训练做好准备。 具体而言，本篇将阐述如何： 提取 WAV 和 WRD 文件中的文字信息；生成字符映射和词汇表；划分训练集和测试集；生成可以输入到深度学习模型中的 JSON 文件；生成数据文件列表供模型训练使用。 目标 为中文语音识别任务准备训练数据；处理 .WAV 和 .WRD 文件，并将数据保存为 JSON 格式；创建训练和验证集；为模型提供输入所需的文件列表。 数据集结构 在本教程中，我们假设已经完成了 M4A 到 WAV 的转换，并且有了对应的 WRD 文件。数据集结构大致如下： mydata/├── TRAIN/│ ├── audio1.WAV│ ├── audio1.WRD│ ├── ...