be 引入NLP模型

Lesson1/.idea/Lesson1.iml

@@ -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>

lazy-timer-be/app.py

@@ -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"

lazy-timer-be/mymodel.py

@@ -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	")

lazy-timer-be/tmp.csv

@@ -0,0 +1,129 @@
+,cutword
+0,萝卜 云服 交流 群等个 话 
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lazy-timer-fe/src/components/ThemeSettings.jsx

@@ -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">

lazy-timer-fe/src/pages/Customers.jsx

@@ -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]} />