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Chunxian Zhang 2 年之前
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      Lesson1/.idea/Lesson1.iml
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      lazy-timer-be/app.py
  3. 二進制
      lazy-timer-be/model.pkl
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      lazy-timer-be/mymodel.py
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      lazy-timer-be/stop.txt
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      lazy-timer-be/tmp.csv
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      lazy-timer-fe/src/components/ThemeSettings.jsx
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      lazy-timer-fe/src/data/dummy.js
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      lazy-timer-fe/src/pages/Customers.jsx

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Lesson1/.idea/Lesson1.iml 查看文件

@ -1,8 +0,0 @@
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<module type="PYTHON_MODULE" version="4">
<component name="NewModuleRootManager">
<content url="file://$MODULE_DIR$" />
<orderEntry type="inheritedJdk" />
<orderEntry type="sourceFolder" forTests="false" />
</component>
</module>

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lazy-timer-be/app.py 查看文件

@ -79,9 +79,10 @@ def getDayScreenUseTime():
sendJson = {'getDayScreenUseTimeH': getDayScreenUseTimeH, 'getDayScreenUseTimeM': getDayScreenUseTimeM, 'getDayScreenUseTimeS': getDayScreenUseTimeS, 'firstScreenTime': firstScreenTime, 'lastScreenTime': lastScreenTime, 'getScreenTimeSpanH': getScreenTimeSpanH, 'getScreenTimeSpanM': getScreenTimeSpanM, 'getScreenTimeSpanS': getScreenTimeSpanS }
return json.dumps(sendJson, indent=4)
# @app.route('/getDayScreenUseTime', methods=['POST'])
# @cross_origin()
# def getDayScreenUseTime():
# datetimeStr1 = json.loads(request.data)
# datetimeStr = datetimeStr1['datetimeStr']
# struct_time = datetime.strptime(datetimeStr, "%Y-%m-%d").date() # 获取请求日期, struct_time数据类型为dateTime
@app.route('/getDayScreenUseTime', methods=['POST'])
@cross_origin()
def getDayScreenUseTime():
datetimeStr1 = json.loads(request.data)
datetimeStr = datetimeStr1['datetimeStr']
struct_time = datetime.strptime(datetimeStr, "%Y-%m-%d").date() # 获取请求日期, struct_time数据类型为dateTime
return "1"

二進制
lazy-timer-be/model.pkl 查看文件


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lazy-timer-be/mymodel.py 查看文件

@ -0,0 +1,105 @@
# import re
# import torch
# import torch.nn as nn
# import jieba
# import pandas as pd
# # from torchtext import data
#
# class LSTMNet(nn.Module):
# def __init__(self,vocab_size,embedding_dim,hidden_dim,layer_dim,output_dim):
# super(LSTMNet,self).__init__()
# self.hidden_dim= hidden_dim
# self.layer_dim = layer_dim
# self.embedding = nn.Embedding(vocab_size,embedding_dim)
# # LSTM+全连接
# self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim,hidden_dim,layer_dim,
# batch_first=True)
# self.fcl= nn.Linear(hidden_dim,output_dim)
# def forward(self,x):
# embeds = self.embedding(x)
# r_out,(h_n,h_c)=self.lstm(embeds,None)
# out = self.fcl(r_out[:,-1,:])
# return out
#
# def Chinese_pre(text_data,stopwords):
# # 字母转化为小写, 去掉数字
# text_data = text_data.lower()
# text_data = re.sub("\d+","",text_data)
# # 分词,使用精确模式
# text_data = list(jieba.cut(text_data,cut_all = False))
# # 去除停用词和多余空格
# text_data = [word.strip() for word in text_data if word not in stopwords]
# # 处理后的词语使用空格连接为字符串
# text_data = " ".join(text_data)
# return text_data
#
# def TexttoLable(textdata):
# # 将输入文本转为tensor
# # 首先对文本进行分词
# from nltk.corpus import stopwords
# import nltk
# nltk.download('stopwords')
# words = stopwords.words('english')
# stopwords = set()
# with open("stop.txt",encoding="utf-8") as infile:
# for line in infile:
# line = line.rstrip('\n')
# if line:
# stopwords.add(line.lower())
# for i in words:
# stopwords.add(i)
# textdata=Chinese_pre(textdata,stopwords)
#
# data1=[]
# for i in range(128):
# data1.append(textdata)
# df = pd.DataFrame({'cutword':data1})
#
# df.to_csv("tmp.csv")
#
# mytokenize = lambda x:x.split()
# from torchtext.legacy import data
# TEXT = data.Field(sequential = True,tokenize = mytokenize,
# include_lengths=True,use_vocab=True,
# batch_first=True,fix_length=40)
#
# LABEL = data.Field(sequential =False,use_vocab=False,
# pad_token=None,unk_token=None)
# # 对所有读取的数据集的列进行处理
# text_data_fields = [
# ("labelcode",LABEL),
# ("cutword",TEXT)
# ]
# # 读取数据
# # 读取数据
# traindata,valdata,testdata = data.TabularDataset.splits(
# path="./",format="csv",train="tmp.csv",fields = text_data_fields,
# validation = "tmp.csv",
# test ="tmp.csv",skip_header=True
# )
#
# em = testdata.examples[0]
# TEXT.build_vocab(traindata,max_size=100,vectors=None)
#
# # 定义一个迭代器,将类似长度的示例一起批处理
# BATCH_SIZE=128
# test_iter = data.BucketIterator(testdata,batch_size=128)
#
#
# vocab_size=len(TEXT.vocab)
# embedding_dim=50
# hidden_dim=256
# layer_dim=1
# output_dim=4
# lstmmodel = LSTMNet(vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, layer_dim, output_dim)
#
# res=0
# model = torch.load("model.pkl")
# for step,batch in enumerate(test_iter):
# textfinal = batch.cutword[0]
# out = model(textfinal)
# pre_lab = torch.argmax(out,1)
# res = pre_lab[0]
# print(res.numpy())
#
# TexttoLable("萝卜云服交流群等3个会话 ")

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lazy-timer-be/stop.txt
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lazy-timer-be/tmp.csv 查看文件

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,cutword
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@ -13,7 +13,7 @@ const ThemeSettings = () => {
<div className="bg-half-transparent w-screen fixed nav-item top-0 right-0">
<div className="float-right h-screen dark:text-gray-200 bg-white dark:bg-[#484B52] w-400">
<div className="flex justify-between items-center p-4 ml-4">
<p className="font-semibold text-lg">Settings</p>
<p className="font-semibold text-lg">设置</p>
<button
type="button"
onClick={() => setThemeSettings(false)}
@ -25,7 +25,7 @@ const ThemeSettings = () => {
</div>
<div className="flex-col border-t-1 border-color p-4 ml-4">
<p className="font-semibold text-xl ">Theme Option</p>
<p className="font-semibold text-xl ">色彩选择</p>
<div className="mt-4">
<input
@ -39,7 +39,7 @@ const ThemeSettings = () => {
/>
{/* eslint-disable-next-line jsx-a11y/label-has-associated-control */}
<label htmlFor="light" className="ml-2 text-md cursor-pointer">
Light
白色
</label>
</div>
<div className="mt-2">
@ -54,12 +54,12 @@ const ThemeSettings = () => {
/>
{/* eslint-disable-next-line jsx-a11y/label-has-associated-control */}
<label htmlFor="dark" className="ml-2 text-md cursor-pointer">
Dark
暗色
</label>
</div>
</div>
<div className="p-4 border-t-1 border-color ml-4">
<p className="font-semibold text-xl ">Theme Colors</p>
<p className="font-semibold text-xl ">主题颜色</p>
<div className="flex gap-3">
{themeColors.map((item, index) => (
<TooltipComponent key={index} content={item.name} position="TopCenter">

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@ -23,7 +23,6 @@ const Customers = () => {
allowSorting
>
<ColumnsDirective>
{/* eslint-disable-next-line react/jsx-props-no-spreading */}
{customersGrid.map((item, index) => <ColumnDirective key={index} {...item} />)}
</ColumnsDirective>
<Inject services={[Page, Selection, Toolbar, Edit, Sort, Filter]} />

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