Ядро

class oceanai.modules.core.core.CoreMessages(lang: str = 'ru', color_simple: str = '#666', color_info: str = '#1776D2', color_err: str = '#FF0000', color_true: str = '#008001', bold_text: bool = True, text_runtime: str = '', num_to_df_display: int = 30)[исходный код]

Базовые классы: Settings

Класс для сообщений

Параметры
class oceanai.modules.core.core.Core(lang: str = 'ru', color_simple: str = '#666', color_info: str = '#1776D2', color_err: str = '#FF0000', color_true: str = '#008001', bold_text: bool = True, text_runtime: str = '', num_to_df_display: int = 30)[исходный код]

Базовые классы: CoreMessages

Класс-ядро модулей

Параметры
__is_notebook() → bool

Определение запуска библиотеки в Jupyter или аналогах

Примечание

private (приватный метод)

Результат

True если библиотека запущена в Jupyter или аналогах, в обратном случае False

Тип результата

bool

Примеры

Верно – 1 –

In [1]:
1from oceanai.modules.core.core import Core
2
3core = Core()
4core._Core__is_notebook()
[1]:
1True

– 2 –

In [2]:
1from oceanai.modules.core.core import Core
2
3Core._Core__is_notebook()
[2]:
1True
_add_last_el_notebook_history_output(message: str) → None[исходный код]

Добавление текста к последнему сообщению из истории вывода сообщений в ячейке Jupyter

Примечание

protected (защищенный метод)

Параметры

message (str) – Сообщение

Результат

None

Тип результата

None

Пример

Верно – 1 –

In [1]:
 1from oceanai.modules.core.core import Core
 2
 3core = Core()
 4
 5core._add_last_el_notebook_history_output(message = '...')
 6
 7core._add_notebook_history_output(
 8    message = 'Сообщение 1', last = False
 9)
10core._add_last_el_notebook_history_output(message = '...')
11
12core.show_notebook_history_output()
[1]:
1...
2Сообщение 1 ...
_add_notebook_history_output(message: str, last: bool = False) → None[исходный код]

Добавление истории вывода сообщений в ячейке Jupyter

Примечание

protected (защищенный метод)

Параметры

  • message (str) – Сообщение

  • last (bool) – Замена последнего сообщения

Результат

None

Тип результата

None

Примеры

Верно – 1 –

In [1]:
 1from oceanai.modules.core.core import Core
 2
 3core = Core()
 4
 5core._add_notebook_history_output(
 6    message = 'Сообщение 1', last = False
 7)
 8core._add_notebook_history_output(
 9    message = 'Сообщение 2', last = False
10)
11core._add_notebook_history_output(
12    message = 'Замена последнего сообщения', last = True
13)
14
15core.show_notebook_history_output()
[1]:
1Сообщение 1
2Замена последнего сообщения

– 2 –

In [2]:
 1from oceanai.modules.core.core import Core
 2
 3core = Core()
 4
 5for message, last in zip(
 6    [
 7        'Сообщение 1',
 8        'Сообщение 2',
 9        'Замена последнего сообщения'
10    ],
11    [False, False, True]
12):
13    core._add_notebook_history_output(
14        message = message, last = last
15    )
16
17core.show_notebook_history_output()
[2]:
1Сообщение 1
2Замена последнего сообщения
_append_to_list_of_accuracy(preds: List[Optional[float]], out: bool = True) → bool[исходный код]

Добавление значений в словарь для DataFrame с результатами вычисления точности

Примечание

protected (защищенный метод)

Параметры

  • preds (List[Optional[float]]) – Предсказания персональных качеств

  • out (bool) – Отображение

Результат

True если значения в словарь для DataFrame были добавлены, в обратном случае False

Тип результата

bool

Примеры

Верно – 1 –

In [1]:
 1from oceanai.modules.core.core import Core
 2
 3core = Core()
 4
 5core.keys_dataset_ = ['O', 'C', 'E', 'A', 'N']
 6
 7core._append_to_list_of_accuracy(
 8    preds = [0.5, 0.6, 0.2, 0.1, 0.8],
 9    out = True
10)
11
12core._append_to_list_of_accuracy(
13    preds = [0.4, 0.5, 0.1, 0, 0.7],
14    out = True
15)
16
17core.dict_of_accuracy_
[1]:
1{
2    'O': [0.5, 0.4],
3    'C': [0.6, 0.5],
4    'E': [0.2, 0.1],
5    'A': [0.1, 0],
6    'N': [0.8, 0.7]
7}

Ошибка – 1 –

In [2]:
 1from oceanai.modules.core.core import Core
 2
 3core = Core()
 4
 5core.keys_dataset_ = ['O', 'C', 'E', 'A', 'N']
 6
 7core._append_to_list_of_accuracy(
 8    preds = [0.5, 0.6, 0.2, 0.1, 0.8],
 9    out = True
10)
11
12core.keys_dataset_ = ['O2', 'C2', 'E2', 'A2', 'N2']
13
14core._append_to_list_of_accuracy(
15    preds = [0.4, 0.5, 0.1, 0, 0.7],
16    out = True
17)
18
19core.dict_of_accuracy_

– 2 –

[2]:
 1[2022-12-03 23:08:15] Ой! Что-то пошло не так ... смотрите настройки ядра и цепочку выполнения действий ...
 2
 3    Файл: /Users/dl/GitHub/OCEANAI.private/oceanai/modules/core/core.py
 4    Линия: 2669
 5    Метод: _append_to_list_of_accuracy
 6    Тип ошибки: KeyError
 7
 8{
 9    'O': [0.5, 0.4],
10    'C': [0.6, 0.5],
11    'E': [0.2, 0.1],
12    'A': [0.1, 0],
13    'N': [0.8, 0.7]
14}
_append_to_list_of_files(path: str, preds: List[Optional[float]], out: bool = True) → bool[исходный код]

Добавление значений в словарь для DataFrame c данными

Примечание

protected (защищенный метод)

Параметры

  • path (str) – Путь к файлу

  • preds (List[Optional[float]]) – Предсказания персональных качеств

  • out (bool) – Отображение

Результат

True если значения в словарь для DataFrame были добавлены, в обратном случае False

Тип результата

bool

Примеры

Верно – 1 –

In [1]:
 1from oceanai.modules.core.core import Core
 2
 3core = Core()
 4
 5core.keys_dataset_ = ['P', 'O', 'C', 'E', 'A', 'N']
 6
 7core._append_to_list_of_files(
 8    path = './6V807Mf_gHM.003.mp4',
 9    preds = [0.5, 0.6, 0.2, 0.1, 0.8],
10    out = True
11)
12
13core._append_to_list_of_files(
14    path = './6V807Mf_gHM.004.mp4',
15    preds = [0.4, 0.5, 0.1, 0, 0.7],
16    out = True
17)
18
19core.dict_of_files_
[1]:
1{
2    'P': ['./6V807Mf_gHM.003.mp4', './6V807Mf_gHM.004.mp4'],
3    'O': [0.5, 0.4],
4    'C': [0.6, 0.5],
5    'E': [0.2, 0.1],
6    'A': [0.1, 0],
7    'N': [0.8, 0.7]
8}

Ошибка – 1 –

In [2]:
 1from oceanai.modules.core.core import Core
 2
 3core = Core()
 4
 5core.keys_dataset_ = ['P', 'O', 'C', 'E', 'A', 'N']
 6
 7core._append_to_list_of_files(
 8    path = './6V807Mf_gHM.003.mp4',
 9    preds = [0.5, 0.6, 0.2, 0.1, 0.8],
10    out = True
11)
12
13core.keys_dataset_ = ['P2', 'O2', 'C2', 'E2', 'A2', 'N2']
14
15core._append_to_list_of_files(
16    path = './6V807Mf_gHM.004.mp4',
17    preds = [0.4, 0.5, 0.1, 0, 0.7],
18    out = True
19)
20
21core.dict_of_files_

– 2 –

[2]:
 1[2022-10-13 18:22:40] Ой! Что-то пошло не так ... смотрите настройки ядра и цепочку выполнения действий ...
 2
 3    Файл: /Users/dl/GitHub/oceanai/oceanai/modules/core/core.py
 4    Линия: 1105
 5    Метод: _append_to_list_of_files
 6    Тип ошибки: KeyError
 7
 8{
 9    'P': ['./6V807Mf_gHM.003.mp4'],
10    'O': [0.5],
11    'C': [0.6],
12    'E': [0.2],
13    'A': [0.1],
14    'N': [0.8]
15}
_bold_wrapper(message: str) → str[исходный код]

Обернутое сообщение с жирным начертанием

Примечание

protected (защищенный метод)

Параметры

message (str) – Сообщение

Результат

Обернутое сообщение с жирным начертанием

Тип результата

str

Пример

Верно – 1 –

In [1]:
 1from oceanai.modules.core.core import Core
 2
 3core = Core(bold_text = False)
 4print(core._bold_wrapper(
 5    'Обернутое сообщение без жирного начертания'
 6))
 7
 8core.bold_text = True
 9print(core._bold_wrapper(
10    'Обернутое сообщение с жирным начертанием'
11))
[1]:
1<span style="color:#666">Обернутое сообщение без жирного начертания</span>
2<span style="color:#666">**Обернутое сообщение с жирным начертанием**</span>
_candidate_ranking(df_files: Optional[DataFrame] = None, weigths_openness: int = 0, weigths_conscientiousness: int = 0, weigths_extraversion: int = 0, weigths_agreeableness: int = 0, weigths_non_neuroticism: int = 0, out: bool = True) → DataFrame[исходный код]

Ранжирование кандидатов по профессиональным обязанностям

Примечание

protected (защищенный метод)

Параметры

  • df_files (pd.DataFrame) – DataFrame c данными

  • weigths_openness (int) – Вес для ранжирования персонального качества (открытость опыту)

  • weigths_conscientiousness (int) – Вес для ранжирования персонального качества (добросовестность)

  • weigths_extraversion (int) – Вес для ранжирования персонального качества (экстраверсия)

  • weigths_agreeableness (int) – Вес для ранжирования персонального качества (доброжелательность)

  • weigths_non_neuroticism (int) – Вес для ранжирования персонального качества (эмоциональная стабильность)

  • out (bool) – Отображение

Результат

DataFrame c ранжированными данными

Тип результата

pd.DataFrame

_clear_notebook_history_output() → None[исходный код]

Очистка истории вывода сообщений в ячейке Jupyter

Примечание

protected (защищенный метод)

Результат

None

Тип результата

None

Пример

Верно – 1 –

In [1]:
 1from oceanai.modules.core.core import Core
 2
 3core = Core()
 4
 5core._add_notebook_history_output(
 6    message = 'Сообщение 1', last = False
 7)
 8core._add_notebook_history_output(
 9    message = 'Сообщение 2', last = False
10)
11
12core._clear_notebook_history_output()
13
14core.show_notebook_history_output()
[1]:
1
_colleague_personality_desorders(df_files: Optional[DataFrame] = None, correlation_coefficients_mbti: Optional[DataFrame] = None, correlation_coefficients_disorders: Optional[DataFrame] = None, personality_desorder_number: int = 3, col_name_ocean: str = 'Trait', threshold: float = 0.55, out: bool = True) → DataFrame[исходный код]

Определение приоритетных профессиональных растройств по версии MBTI

Примечание

protected (защищенный метод)

Параметры

  • df_files (pd.DataFrame) – DataFrame c данными

  • correlation_coefficients_mbti (pd.DataFrame) – DataFrame c коэффициентами корреляции для MBTI

  • correlation_coefficients_disorders (pd.DataFrame) – DataFrame c коэффициентами корреляции для расстройств

  • target_scores (List[float]) – Список оценок персональных качеств личности целевого человека

  • personality_desorder_number (int) – Количество приоритетных расстройств

  • threshold (float) – Порог для оценок полярности качеств (например, интроверт < 0.55, экстраверт > 0.55)

  • out (bool) – Отображение

  • col_name_ocean (str) –

Результат

DataFrame c приоритетными расстройствами

Тип результата

pd.DataFrame

_colleague_personality_type_match(df_files: Optional[DataFrame] = None, correlation_coefficients: Optional[DataFrame] = None, target_scores: List[float] = [0.47, 0.63, 0.35, 0.58, 0.51], col_name_ocean: str = 'Trait', threshold: float = 0.55, out: bool = True) → DataFrame[исходный код]

Поиск коллег по совместимости персональных типов по версии MBTI

Примечание

protected (защищенный метод)

Параметры

  • df_files (pd.DataFrame) – DataFrame c данными

  • correlation_coefficients (pd.DataFrame) – DataFrame c коэффициентами корреляции

  • target_scores (List[float]) – Список оценок персональных качеств личности целевого человека

  • threshold (float) – Порог для оценок полярности качеств (например, интроверт < 0.55, экстраверт > 0.55)

  • out (bool) – Отображение

  • col_name_ocean (str) –

Результат

DataFrame c совместимостью коллег по персональным типам по версии MBTI

Тип результата

pd.DataFrame

_colleague_ranking(df_files: Optional[DataFrame] = None, correlation_coefficients: Optional[DataFrame] = None, target_scores: List[float] = [0.47, 0.63, 0.35, 0.58, 0.51], colleague: str = 'major', equal_coefficients: float = 0.5, out: bool = True) → DataFrame[исходный код]

Поиск подходящего коллеги

Примечание

protected (защищенный метод)

Параметры

  • df_files (pd.DataFrame) – DataFrame c данными

  • correlation_coefficients (pd.DataFrame) – DataFrame c коэффициентами корреляции

  • target_scores (List[float]) – Список оценок персональных качеств личности целевого человека

  • colleague (str) – Ранг коллеги по совместимости

  • equal_coefficients (float) – Коэффициент применяемый к оценкам в случае равенства оценок двух человек

  • out (bool) – Отображение

Результат

DataFrame c ранжированными коллегами

Тип результата

pd.DataFrame

_compatibility_percentage(type1, type2)[исходный код]
_create_folder_for_logs(out: bool = True)[исходный код]

Создание директории для сохранения LOG файлов

Примечание

protected (защищенный метод)

Параметры

out (bool) – Отображение

Результат

True если директория создана или существует, в обратном случае False

Тип результата

bool

Пример

Верно – 1 –

In [1]:
1from oceanai.modules.core.core import Core
2
3core = Core()
4
5core.path_to_logs_ = './logs'
6
7core._create_folder_for_logs(out = True)
[1]:
1true
_del_last_el_notebook_history_output() → None[исходный код]

Удаление последнего сообщения из истории вывода сообщений в ячейке Jupyter

Примечание

protected (защищенный метод)

Результат

None

Тип результата

None

Пример

Верно – 1 –

In [1]:
 1from oceanai.modules.core.core import Core
 2
 3core = Core()
 4
 5core._add_notebook_history_output(
 6    message = 'Сообщение 1', last = False
 7)
 8core._add_notebook_history_output(
 9    message = 'Сообщение 2', last = False
10)
11
12core._del_last_el_notebook_history_output()
13
14core.show_notebook_history_output()
[1]:
1Сообщение 1
_error(message: str, last: bool = False, out: bool = True) → None[исходный код]

Сообщение об ошибке

Примечание

protected (защищенный метод)

Параметры

  • message (str) – Сообщение

  • last (bool) – Замена последнего сообщения

  • out (bool) – Отображение

Результат

None

Тип результата

None

Примеры

Верно – 1 –

In [1]:
 1from oceanai.modules.core.core import Core
 2
 3core = Core()
 4
 5core._error(
 6    message = 'Сообщение об ошибке 1',
 7    last = False, out = True
 8)
 9
10core.color_simple_ = '#FFF'
11core.color_err_ = 'FF0000'
12core.bold_text_ = False
13
14core._error(
15    message = 'Сообщение об ошибке 2',
16    last = True, out = True
17)
[1]:
1[2022-10-12 15:21:00] Сообщение об ошибке 1
2[2022-10-12 15:21:00] Сообщение об ошибке 2

Ошибка – 1 –

In [2]:
1from oceanai.modules.core.core import Core
2
3core = Core()
4
5core._error(
6    message = '',
7    last = False, out = True
8)
[2]:
1[2022-10-12 17:06:04] Неверные типы или значения аргументов в "Core._error" ...
_error_wrapper(message: str) → str[исходный код]

Обернутое сообщение об ошибке

Примечание

protected (защищенный метод)

Параметры

message (str) – Сообщение

Результат

Обернутое сообщение об ошибке

Тип результата

str

Пример

Верно – 1 –

In [1]:
 1from oceanai.modules.core.core import Core
 2
 3core = Core()
 4print(core._error_wrapper(
 5    'Обернутое сообщение об ошибке 1'
 6))
 7
 8core.color_err_ = '#FF4545'
 9print(core._error_wrapper(
10    'Обернутое сообщение об ошибке 2'
11))
[1]:
1<span style="color:#FF0000">Обернутое сообщение об ошибке 1</span>
2<span style="color:#FF4545">Обернутое сообщение об ошибке 2</span>
_get_paths(path: Iterable, depth: int = 1, out: bool = True) → Union[List[str], bool][исходный код]

Получение директорий где хранятся данные

Примечание

protected (защищенный метод)

Параметры

  • path (Iterable) – Директория набора данных

  • depth (int) – Глубина иерархии для извлечения классов

  • out (bool) – Отображение

Результат

False если проверка аргументов не удалась или список с директориями

Тип результата

Union[List[str], bool]

Примеры

Верно – 1 –

In [1]:
1core = Core()
2core._get_paths(
3    path = '/Users/dl/GitHub/oceanai/oceanai/dataset',
4    depth = 1, out = True
5)
[1]:
1[
2    '/Users/dl/GitHub/oceanai/oceanai/dataset/test80_01',
3    '/Users/dl/GitHub/oceanai/oceanai/dataset/1',
4    '/Users/dl/GitHub/oceanai/oceanai/dataset/test80_17'
5]

Ошибки – 1 –

In [2]:
1from oceanai.modules.core.core import Core
2
3core = Core()
4core._get_paths(
5    path = '',
6    depth = 1, out = True
7)
[2]:
1[2022-10-12 16:36:16] Неверные типы или значения аргументов в "Core._get_paths" ...
2False

– 2 –

In [3]:
1from oceanai.modules.core.core import Core
2
3core = Core()
4core._get_paths(
5    path = '/Users/dl/GitHub/oceanai/oceanai/folder',
6    depth = 1, out = True
7)
[3]:
1[2022-10-13 18:37:11] Ой! Что-то пошло не так ... директория "/Users/dl/GitHub/oceanai/oceanai/folder" не найдена ...
2
3    Файл: /Users/dl/GitHub/oceanai/oceanai/modules/core/core.py
4    Линия: 1023
5    Метод: _get_paths
6    Тип ошибки: FileNotFoundError
7
8False
_info(message: str, last: bool = False, out: bool = True) → None[исходный код]

Информационное сообщение

Примечание

protected (защищенный метод)

Параметры

  • message (str) – Сообщение

  • last (bool) – Замена последнего сообщения

  • out (bool) – Отображение

Результат

None

Тип результата

None

Примеры

Верно – 1 –

In [1]:
 1from oceanai.modules.core.core import Core
 2
 3core = Core()
 4
 5core._info(
 6    message = 'Информационное сообщение 1',
 7    last = False, out = True
 8)
 9
10core.color_simple_ = '#FFF'
11core.color_info_ = '#0B45B9'
12core.bold_text_ = False
13
14core._info(
15    message = 'Информационное сообщение 2',
16    last = True, out = True
17)
[1]:
1[2022-10-14 11:35:00] Информационное сообщение 1
2[2022-10-14 11:35:00] Информационное сообщение 2

Ошибка – 1 –

In [2]:
1from oceanai.modules.core.core import Core
2
3core = Core()
4
5core._info(
6    message = '',
7    last = False, out = True
8)
[2]:
1[2022-10-14 11:43:00] Неверные типы или значения аргументов в "Core._info" ...
_info_true(message: str, last: bool = False, out: bool = True) → None[исходный код]

Положительная информация

Примечание

protected (защищенный метод)

Параметры

  • message (str) – Сообщение

  • last (bool) – Замена последнего сообщения

  • out (bool) – Отображение

Результат

None

Тип результата

None

Примеры

Верно – 1 –

In [1]:
 1from oceanai.modules.core.core import Core
 2
 3core = Core()
 4
 5core._info_true(
 6    message = 'Информационное положительное сообщение 1',
 7    last = False, out = True
 8)
 9
10core.color_true_ = '#008001'
11core.bold_text_ = False
12
13core._info_true(
14    message = 'Информационное положительное сообщение 2',
15    last = True, out = True
16)
[1]:
1Информационное положительное сообщение 1
2
3Информационное положительное сообщение 2

Ошибка – 1 –

In [2]:
1from oceanai.modules.core.core import Core
2
3core = Core()
4
5core._info_true(
6    message = '',
7    last = False, out = True
8)
[2]:
1[2022-10-22 16:46:56] Неверные типы или значения аргументов в "Core._info_true" ...
_info_wrapper(message: str) → str[исходный код]

Обернутое информационное сообщение

Примечание

protected (защищенный метод)

Параметры

message (str) – Сообщение

Результат

Обернутое информационное сообщение

Тип результата

str

Пример

Верно – 1 –

In [1]:
1from oceanai.modules.core.core import Core
2
3core = Core()
4print(core._info_wrapper('Обернутое информационное сообщение 1'))
5
6core.color_info_ = '#0B45B9'
7print(core._info_wrapper('Обернутое информационное сообщение 2'))
[1]:
1<span style="color:#1776D2">Обернутое информационное сообщение 1</span>
2<span style="color:#0B45B9">Обернутое информационное сообщение 2</span>
_inv_args(class_name: str, build_name: str, last: bool = False, out: bool = True) → None[исходный код]

Сообщение об указании неверных типов аргументов

Примечание

protected (защищенный метод)

Параметры

  • class_name (str) – Имя класса

  • build_name (str) – Имя метода/функции

  • last (bool) – Замена последнего сообщения

  • out (bool) – Отображение

Результат

None

Тип результата

None

Примеры

Верно – 1 –

In [1]:
1from oceanai.modules.core.core import Core
2
3core = Core()
4core._inv_args(
5    Core.__name__, core._info.__name__,
6    last = False, out = True
7)
[1]:
1[2022-10-14 11:58:04] Неверные типы или значения аргументов в "Core._info" ...

Ошибка – 1 –

In [2]:
1from oceanai.modules.core.core import Core
2
3core = Core()
4core._inv_args(1, '', last = False, out = True)
[2]:
1[2022-10-14 11:58:04] Неверные типы или значения аргументов в "Core._inv_args" ...
_metadata_info(last: bool = False, out: bool = True) → None[исходный код]

Информация об библиотеке

Примечание

protected (защищенный метод)

Параметры

  • last (bool) – Замена последнего сообщения

  • out (bool) – Отображение

Результат

None

Тип результата

None

Примеры

Верно – 1 –

In [1]:
1from oceanai.modules.core.core import Core
2
3core = Core()
4core._metadata_info(last = False, out = True)
[1]:
 1[2022-10-14 13:05:54] oceanai - персональные качества личности человека:
 2    Авторы:
 3        Рюмина Елена [ryumina_ev@mail.ru]
 4        Рюмин Дмитрий [dl_03.03.1991@mail.ru]
 5        Карпов Алексей [karpov@iias.spb.su]
 6    Сопровождающие:
 7        Рюмина Елена [ryumina_ev@mail.ru]
 8        Рюмин Дмитрий [dl_03.03.1991@mail.ru]
 9    Версия: 1.0.0-a7
10    Лицензия: GPLv3

Лучше так не делать – 1 –

In [2]:
1from oceanai.modules.core.core import Core
2
3core = Core()
4core._metadata_info(last = 1, out = [])
[2]:
 1[2022-10-14 13:05:54] oceanai - персональные качества личности человека:
 2    Авторы:
 3        Рюмина Елена [ryumina_ev@mail.ru]
 4        Рюмин Дмитрий [dl_03.03.1991@mail.ru]
 5        Карпов Алексей [karpov@iias.spb.su]
 6    Сопровождающие:
 7        Рюмина Елена [ryumina_ev@mail.ru]
 8        Рюмин Дмитрий [dl_03.03.1991@mail.ru]
 9    Версия: 1.0.0-a7
10    Лицензия: GPLv3
_notebook_display_markdown(message: str, last: bool = False, out: bool = True) → None[исходный код]

Отображение сообщения

Примечание

protected (защищенный метод)

Параметры

  • message (str) – Сообщение

  • last (bool) – Замена последнего сообщения

  • out (bool) – Отображение

Результат

None

Тип результата

None

Примеры

Верно – 1 –

In [1]:
1from oceanai.modules.core.core import Core
2
3core = Core()
4core._notebook_display_markdown('Сообщение')
[1]:
1Сообщение

Ошибка – 1 –

In [2]:
1from oceanai.modules.core.core import Core
2
3core = Core()
4core._notebook_display_markdown(1)
[2]:
1[2022-10-14 15:52:03] Неверные типы или значения аргументов в "Core._notebook_display_markdown" ...
_other_error(message: str, last: bool = False, out: bool = True) → None[исходный код]

Сообщение об прочей ошибке

Примечание

protected (защищенный метод)

Параметры

  • message (str) – Сообщение

  • last (bool) – Замена последнего сообщения

  • out (bool) – Отображение

Результат

None

Тип результата

None

Примеры

Верно – 1 –

In [1]:
 1from oceanai.modules.core.core import Core
 2
 3core = Core()
 4
 5try: raise Exception
 6except:
 7    core._other_error(
 8        message = 'Сообщение об ошибке 1',
 9        last = False, out = True
10    )
11
12core.color_simple_ = '#FFF'
13core.color_err_ = 'FF0000'
14core.bold_text_ = False
15
16try: raise Exception
17except:
18    core._other_error(
19        message = 'Сообщение об ошибке 2',
20        last = True, out = True
21    )
[1]:
 1[2022-10-14 16:25:11] Сообщение об ошибке 1
 2
 3    Файл: /var/folders/gw/w3k5kxtx0s3_nqdqw94zr8yh0000gn/T/ipykernel_20011/333478077.py
 4    Линия: 5
 5    Метод: <cell line: 5>
 6    Тип ошибки: Exception
 7
 8[2022-10-14 16:25:11] Сообщение об ошибке 2
 9
10    Файл: /var/folders/gw/w3k5kxtx0s3_nqdqw94zr8yh0000gn/T/ipykernel_20011/333478077.py
11    Линия: 16
12    Метод: <cell line: 16>
13    Тип ошибки: Exception

Ошибка – 1 –

In [2]:
 1from oceanai.modules.core.core import Core
 2
 3core = Core()
 4
 5try: raise Exception
 6except:
 7    core._other_error(
 8        message = '',
 9        last = False, out = True
10    )
[2]:
1[2022-10-14 16:25:11] Неверные типы или значения аргументов в "Core._other_error" ...
_priority_calculation(df_files: Optional[DataFrame] = None, correlation_coefficients: Optional[DataFrame] = None, col_name_ocean: str = 'Trait', threshold: float = 0.55, number_priority: int = 1, number_importance_traits: int = 1, out: bool = True) → DataFrame[исходный код]

Ранжирование предпочтений

Примечание

protected (защищенный метод)

Параметры

  • df_files (pd.DataFrame) – DataFrame c данными

  • correlation_coefficients (pd.DataFrame) – DataFrame c коэффициентами корреляции

  • col_name_ocean (str) – Столбец с названиями персональных качеств личности человека

  • threshold (float) – Порог для оценок полярности качеств (например, интроверт < 0.55, экстраверт > 0.55)

  • number_priority (int) – Количество приоритетных предпочтений

  • number_importance_traits (int) – Количество наиболее важных персональных качеств личности человека

  • out (bool) – Отображение

Результат

DataFrame c ранжированными предпочтениями

Тип результата

pd.DataFrame

_priority_skill_calculation(df_files: Optional[DataFrame] = None, correlation_coefficients: Optional[DataFrame] = None, threshold: float = 0.55, out: bool = True) → DataFrame[исходный код]

Ранжирование кандидатов по профессиональным навыкам

Примечание

protected (защищенный метод)

Параметры

  • df_files (pd.DataFrame) – DataFrame c данными

  • correlation_coefficients (pd.DataFrame) – DataFrame c коэффициентами корреляции

  • threshold (float) – Порог для оценок полярности качеств (например, интроверт < 0.55, экстраверт > 0.55)

  • out (bool) – Отображение

Результат

DataFrame c ранжированными кандидатами

Тип результата

pd.DataFrame

_professional_match(df_files: Optional[DataFrame] = None, correlation_coefficients: Optional[DataFrame] = None, personality_type: Optional[str] = None, col_name_ocean: str = 'Trait', threshold: float = 0.55, out: bool = True) → DataFrame[исходный код]

Ранжирование кандидатов по одному из шестнадцати персональных типов по версии MBTI

Примечание

protected (защищенный метод)

Параметры

  • df_files (pd.DataFrame) – DataFrame c данными

  • correlation_coefficients (pd.DataFrame) – DataFrame c коэффициентами корреляции

  • personality_type (str) – Персональный тип по версии MBTI

  • threshold (float) – Порог для оценок полярности качеств (например, интроверт < 0.55, экстраверт > 0.55)

  • out (bool) – Отображение

  • col_name_ocean (str) –

Результат

DataFrame c ранжированными кандидатами

Тип результата

pd.DataFrame

_progressbar(message: str, progress: str, clear_out: bool = True, last: bool = False, out: bool = True) → None[исходный код]

Индикатор выполнения

Примечание

protected (защищенный метод)

Параметры

  • message (str) – Сообщение

  • progress (str) – Индикатор выполнения

  • clear_out (bool) – Очистка области вывода

  • last (bool) – Замена последнего сообщения

  • out (bool) – Отображение

Результат

None

Тип результата

None

Примеры

Верно – 1 –

In [1]:
 1from oceanai.modules.core.core import Core
 2
 3core = Core()
 4
 5for cnt in range(1, 4):
 6    core._progressbar(
 7        message = 'Цикл действий',
 8        progress = 'Итерация ' + str(cnt),
 9        clear_out = False,
10        last = False, out = True
11    )
[1]:
 1[2022-10-14 16:52:20] Цикл действий
 2
 3    Итерация 1
 4
 5[2022-10-14 16:52:20] Цикл действий
 6
 7    Итерация 2
 8
 9[2022-10-14 16:52:20] Цикл действий
10
11    Итерация 3

– 2 –

In [2]:
 1from oceanai.modules.core.core import Core
 2
 3core = Core()
 4
 5for cnt in range(1, 4):
 6    core._progressbar(
 7        message = 'Цикл действий',
 8        progress = 'Итерация ' + str(cnt),
 9        clear_out = True,
10        last = True, out = True
11    )
[2]:
1[2022-10-14 16:52:20] Цикл действий
2
3    Итерация 3

Ошибка – 1 –

In [3]:
 1from oceanai.modules.core.core import Core
 2
 3core = Core()
 4
 5for cnt in range(1, 4):
 6    core._progressbar(
 7        message = 1,
 8        progress = 2,
 9        clear_out = True,
10        last = False, out = True
11    )
[3]:
1[2022-10-14 16:52:38] Неверные типы или значения аргументов в "Core._progressbar" ...
_progressbar_union_predictions(message: str, item: int, info: str, len_paths: int, clear_out: bool = True, last: bool = False, out: bool = True) → None[исходный код]

Индикатор выполнения получения прогнозов по аудио

Примечание

private (приватный метод)

Параметры

  • message (str) – Сообщение

  • item (int) – Номер видеофайла

  • info (str) – Локальный путь

  • len_paths (int) – Количество видеофайлов

  • clear_out (bool) – Очистка области вывода

  • last (bool) – Замена последнего сообщения

  • out (bool) – Отображение

Результат

None

Тип результата

None

Примеры

Верно – 1 –

In [1]:
 1from oceanai.modules.core.core import Core
 2
 3core = Core()
 4
 5l = range(1, 4, 1)
 6
 7for progress in l:
 8    core._progressbar_union_predictions(
 9        message = 'Цикл действий',
10        item = progress,
11        info = 'Путь к файлу',
12        len_paths = len(l),
13        clear_out = False,
14        last = False, out = True
15    )
[1]:
 1[2022-10-20 16:51:49] Цикл действий
 2
 3    1 из 3 (33.33%) ... Путь к файлу ...
 4
 5[2022-10-20 16:51:49] Цикл действий
 6
 7    2 из 3 (66.67%) ... Путь к файлу ...
 8
 9[2022-10-20 16:51:49] Цикл действий
10
11    3 из 3 (100.0%) ... Путь к файлу ...

– 2 –

In [2]:
 1from oceanai.modules.core.core import Core
 2
 3core = Core()
 4
 5l = range(1, 4, 1)
 6
 7for progress in l:
 8    core._progressbar_union_predictions(
 9        message = 'Цикл действий',
10        item = progress,
11        info = 'Путь к файлу',
12        len_paths = len(l),
13        clear_out = True,
14        last = True, out = True
15    )
[2]:
1[2022-10-20 16:51:55] Цикл действий
2
3    3 из 3 (100.0%) ... Путь к файлу ...

Ошибка – 1 –

In [3]:
 1from oceanai.modules.core.core import Core
 2
 3core = Core()
 4
 5l = range(1, 4, 1)
 6
 7for progress in l:
 8    core._progressbar_union_predictions(
 9        message = 1,
10        item = progress,
11        info = 'Путь к файлу',
12        len_paths = len(l),
13        clear_out = True,
14        last = False, out = True
15    )
[3]:
1[2022-10-20 16:55:15] Неверные типы или значения аргументов в "Audio._progressbar_union_predictions" ...
_r_end(last: bool = False, out: bool = True) → None[исходный код]

Конец отсчета времени выполнения

Примечание

protected (защищенный метод)

Подсказка

Работает в связке с _r_start()

Параметры

  • last (bool) – Замена последнего сообщения

  • out (bool) – Отображение

Результат

None

Тип результата

None

Примеры

Верно – 1 –

In [1]:
1from oceanai.modules.core.core import Core
2
3core = Core()
4
5core._r_start()
6for cnt in range(0, 10000000): res = cnt * 2
7core._r_end()
[1]:
1--- Время выполнения: 0.819 сек. ---

Ошибка – 1 –

In [1]:
1from oceanai.modules.core.core import Core
2
3core = Core()
4
5for cnt in range(0, 10000000): res = cnt * 2
6core._r_end()
[1]:
1--- Время выполнения: 1665756222.704 сек. ---
_r_start() → None[исходный код]

Начало отсчета времени выполнения

Примечание

protected (защищенный метод)

Подсказка

Работает в связке с _r_end()

Результат

None

Тип результата

None

Примеры

Верно – 1 –

In [1]:
1from oceanai.modules.core.core import Core
2
3core = Core()
4
5core._r_start()
6for cnt in range(0, 10000000): res = cnt * 2
7core._r_end()
[1]:
1--- Время выполнения: 0.819 сек. ---

Ошибка – 1 –

In [1]:
1from oceanai.modules.core.core import Core
2
3core = Core()
4
5for cnt in range(0, 10000000): res = cnt * 2
6core._r_end()
[1]:
1--- Время выполнения: 1665756222.704 сек. ---
_round_math(val: Union[int, float], out: bool = True) → Union[int, bool][исходный код]

Округление чисел по математическому закону

Примечание

protected (защищенный метод)

Параметры

  • val (Union[int, float]) – Число для округления

  • out (bool) – Отображение

Результат

Округленное число если ошибок не выявлено, в обратном случае False

Тип результата

Union[int, bool]

Пример

Верно – 1 –

In [1]:
1from oceanai.modules.core.core import Core
2
3core = Core()
4
5core._round_math(4.5)
[1]:
15

– 2 –

In [1]:
1from oceanai.modules.core.core import Core
2
3core = Core()
4
5core._round_math(-2.5)
[1]:
1-3

Ошибка – 1 –

In [3]:
1from oceanai.modules.core.core import Core
2
3core = Core()
4
5core._round_math('')
[3]:
1[2022-11-03 15:52:30] Неверные типы или значения аргументов в "Core._round_math" ...
2
3False
_save_logs(df: DataFrame, name: str, out: bool = True) → bool[исходный код]

Сохранение LOG файла

Примечание

protected (защищенный метод)

Параметры

  • df (pd.DataFrame) – DataFrame который будет сохранен в LOG файл

  • name (str) – Имя LOG файла

  • out (bool) – Отображение

Результат

True если LOG файл сохранен, в обратном случае False

Тип результата

bool

Пример

Верно – 1 –

In [1]:
 1import pandas as pd
 2from oceanai.modules.core.core import Core
 3
 4df = pd.DataFrame.from_dict(
 5    data = {'Test': [1, 2, 3]}
 6)
 7
 8core = Core()
 9
10core.path_to_logs_ = './logs'
11
12core._save_logs(
13    df = df, name = 'test', out = True
14)
[1]:
1True
_search_file(path_to_file: str, ext: str, create: bool = False, out: bool = True) → bool[исходный код]

Поиск файла

Примечание

protected (защищенный метод)

Параметры

  • path_to_file (str) – Путь к файлу

  • ext (str) – Расширение файла

  • create (bool) – Создание файла в случае его отсутствия

  • out (bool) – Печатать процесс выполнения

Результат

True если файл найден, в обратном случае False

Тип результата

bool

_stat_acoustic_features(last: bool = False, out: bool = True, **kwargs: Union[int, Tuple[int], TensorShape]) → None[исходный код]

Сообщение со статистикой извлеченных признаков из акустического сигнала

Примечание

protected (защищенный метод)

Параметры

  • last (bool) – Замена последнего сообщения

  • out (bool) – Отображение

  • **kwargs (Union[int, Tuple[int], tf.TensorShape]) – Дополнительные именованные аргументы

Результат

None

Тип результата

None

Примеры

Верно – 1 –

In [1]:
 1from oceanai.modules.core.core import Core
 2
 3core = Core(
 4    color_simple = '#FFF',
 5    color_info = '#1776D2',
 6    bold_text = True,
 7)
 8
 9core._stat_acoustic_features(
10    last = False, out = True,
11    len_hc_features = 12,
12    len_melspectrogram_features = 12,
13    shape_hc_features = [196, 25],
14    shape_melspectrogram_features = [224, 224, 3],
15)
[1]:
1[2022-10-14 17:59:20] Статистика извлеченных признаков из акустического сигнала:
2    Общее количество сегментов с:
3        1. экспертными признаками: 12
4        2. лог мел-спектрограммами: 12
5    Размерность матрицы экспертных признаков одного сегмента: 196 ✕ 25
6    Размерность тензора с лог мел-спектрограммами одного сегмента: 224 ✕ 224 ✕ 3

Ошибка – 1 –

In [2]:
 1from oceanai.modules.core.core import Core
 2
 3core = Core(
 4    color_simple = '#FFF',
 5    color_info = '#1776D2',
 6    bold_text = True,
 7)
 8
 9core._stat_acoustic_features(
10    last = False, out = True
11)
[2]:
1[2022-10-14 17:59:21] Неверные типы или значения аргументов в "Core._stat_acoustic_features" ...
_stat_text_features(last: bool = False, out: bool = True, **kwargs: Union[int, Tuple[int], TensorShape]) → None[исходный код]

Сообщение c статистикой извлеченных признаков из текста

Примечание

protected (защищенный метод)

Параметры

  • last (bool) – Замена последнего сообщения

  • out (bool) – Отображение

  • **kwargs (Union[int, Tuple[int], tf.TensorShape]) – Дополнительные именованные аргументы

Результат

None

Тип результата

None

_stat_visual_features(last: bool = False, out: bool = True, **kwargs: Union[int, Tuple[int], TensorShape]) → None[исходный код]

Сообщение c статистикой извлеченных признаков из визуального сигнала

Примечание

protected (защищенный метод)

Параметры

  • last (bool) – Замена последнего сообщения

  • out (bool) – Отображение

  • **kwargs (Union[int, Tuple[int], tf.TensorShape]) – Дополнительные именованные аргументы

Результат

None

Тип результата

None

Примеры

Верно – 1 –

In [1]:
 1from oceanai.modules.core.core import Core
 2
 3core = Core(
 4    color_simple = '#FFF',
 5    color_info = '#1776D2',
 6    bold_text = True,
 7)
 8
 9core._stat_visual_features(
10    last = False, out = True,
11    len_hc_features = 23,
12    len_nn_features = 23,
13    shape_hc_features = [10, 115],
14    shape_nn_features = [10, 512],
15    fps_before = 30,
16    fps_after = 10
17)
[1]:
1[2022-11-03 16:18:40] Статистика извлеченных признаков из визуального сигнала:
2    Общее количество сегментов с:
3        1. экспертными признаками: 23
4        2. нейросетевыми признаками: 23
5    Размерность матрицы экспертных признаков одного сегмента: 10 ✕ 115
6    Размерность тензора с нейросетевыми признаками одного сегмента: 10 ✕ 512
7    Понижение кадровой частоты: с 30 до 10

Ошибка – 1 –

In [2]:
 1from oceanai.modules.core.core import Core
 2
 3core = Core(
 4    color_simple = '#FFF',
 5    color_info = '#1776D2',
 6    bold_text = True,
 7)
 8
 9core._stat_visual_features(
10    last = False, out = True
11)
[2]:
1[2022-11-03 16:19:35] Неверные типы или значения аргументов в "Core._stat_visual_features" ...
static _traceback() → Dict[исходный код]

Трассировка исключений

Примечание

protected (защищенный метод)

Результат

Словарь с описанием исключения

Тип результата

Dict

Пример

Верно – 1 –

In [1]:
1import pprint
2from oceanai.modules.core.core import Core
3
4core = Core()
5
6try: raise Exception
7except:
8    pp = pprint.PrettyPrinter(compact = True)
9    pp.pprint(core._traceback())
[1]:
1{
2    'filename': '/var/folders/gw/w3k5kxtx0s3_nqdqw94zr8yh0000gn/T/ipykernel_22253/4179594971.py',
3    'lineno': 6,
4    'name': '<cell line: 6>',
5    'type': 'Exception'
6}
property df_accuracy_: DataFrame

Получение DataFrame с результатами вычисления точности

Результат

DataFrame с результатами вычисления точности

Тип результата

pd.DataFrame

Пример

Верно – 1 –

In [1]:
1from oceanai.modules.core.core import Core
2
3core = Core()
4len(core.df_accuracy_)
[1]:
10
property df_files_: DataFrame

Получение DataFrame c данными

Результат

DataFrame c данными

Тип результата

pd.DataFrame

Пример

Верно – 1 –

In [1]:
1from oceanai.modules.core.core import Core
2
3core = Core()
4len(core.df_files_)
[1]:
10
property df_files_MBTI_colleague_match_: DataFrame

Получение DataFrame c ранжированными коллегами на основе MBTI

Результат

DataFrame c данными

Тип результата

pd.DataFrame

property df_files_MBTI_disorders_: DataFrame

Получение DataFrame c ранжированными профессиональными расстройствами на основе MBTI

Результат

DataFrame c данными

Тип результата

pd.DataFrame

property df_files_MBTI_job_match_: DataFrame

Получение DataFrame c ранжированными кандидатами на основе MBTI

Результат

DataFrame c данными

Тип результата

pd.DataFrame

property df_files_colleague_: DataFrame

Получение DataFrame c ранжированными коллегами на основе данных

Результат

DataFrame c данными

Тип результата

pd.DataFrame

property df_files_priority_: DataFrame

Получение DataFrame c ранжированными предпочтениями на основе данных

Результат

DataFrame c данными

Тип результата

pd.DataFrame

Пример

Верно – 1 –

In [1]:
1from oceanai.modules.core.core import Core
2
3core = Core()
4len(core.df_files_priority_)
[1]:
10
property df_files_priority_skill_: DataFrame

Получение DataFrame c ранжированными коллегами на основе данных

Результат

DataFrame c данными

Тип результата

pd.DataFrame

property df_files_ranking_: DataFrame

Получение DataFrame c ранжированными данными

Результат

DataFrame c данными

Тип результата

pd.DataFrame

Пример

Верно – 1 –

In [1]:
1from oceanai.modules.core.core import Core
2
3core = Core()
4len(core.df_files_ranking_)
[1]:
10
property df_pkgs_: DataFrame

Получение DataFrame c версиями установленных библиотек

Результат

DataFrame c версиями установленных библиотек

Тип результата

pd.DataFrame

Пример

Верно – 1 –

In [1]:
1from oceanai.modules.core.core import Core
2
3core = Core()
4core.libs_vers(out = False, runtime = True, run = True)
5core.df_pkgs_
[1]:
 1|----|--------------|---------|
 2|    | Package      | Version |
 3|----|--------------|---------|
 4| 1  | TensorFlow   | 2.11.0  |
 5| 2  | Keras        | 2.11.0  |
 6| 3  | OpenCV       | 4.6.0   |
 7| 4  | MediaPipe    | 0.9.0   |
 8| 5  | NumPy        | 1.23.5  |
 9| 6  | SciPy        | 1.9.3   |
10| 7  | Pandas       | 1.5.2   |
11| 8  | Scikit-learn | 1.1.3   |
12| 9  | OpenSmile    | 2.4.1   |
13| 10 | Librosa      | 0.9.2   |
14| 11 | AudioRead    | 3.0.0   |
15| 12 | IPython      | 8.7.0   |
16| 14 | Requests     | 2.28.1  |
17| 15 | JupyterLab   | 3.5.0   |
18|----|--------------|---------|
property dict_of_accuracy_: Dict[str, List[Union[int, float]]]

Получение словаря для DataFrame с результатами вычисления точности

Подсказка

На основе данного словаря формируется DataFrame с данными df_accuracy_

Результат

Словарь для DataFrame с результатами вычисления точности

Тип результата

Dict[str, List[Union[int, float]]]

Пример

Верно – 1 –

In [1]:
1from oceanai.modules.core.core import Core
2
3core = Core()
4len(core.dict_of_accuracy_)
[1]:
10
property dict_of_files_: Dict[str, List[Union[int, str, float]]]

Получение словаря для DataFrame с данными

Подсказка

На основе данного словаря формируется DataFrame с данными df_files_

Результат

Словарь для DataFrame с данными

Тип результата

Dict[str, List[Union[int, str, float]]]

Пример

Верно – 1 –

In [1]:
1from oceanai.modules.core.core import Core
2
3core = Core()
4len(core.dict_of_files_)
[1]:
10
property is_notebook_: bool

Получение результата определения запуска библиотеки в Jupyter или аналогах

Результат

True если библиотека запущена в Jupyter или аналогах, в обратном случае False

Тип результата

bool

Пример

Верно – 1 –

In [1]:
1from oceanai.modules.core.core import Core
2
3core = Core()
4print(core.is_notebook_)
[1]:
1True
libs_vers(out: bool = True, runtime: bool = True, run: bool = True) → None[исходный код]

Получение и отображение версий установленных библиотек

Параметры

  • out (bool) – Отображение

  • runtime (bool) – Подсчет времени выполнения

  • run (bool) – Блокировка выполнения

Результат

None

Тип результата

None

Примеры

Верно – 1 –

In [1]:
1from oceanai.modules.core.core import Core
2
3core = Core()
4core.libs_vers(out = True, runtime = True, run = True)
[1]:
 1|----|---------------|---------|
 2|    | Package       | Version |
 3|----|---------------|---------|
 4| 1  | TensorFlow    | 2.11.0  |
 5| 2  | Keras         | 2.11.0  |
 6| 3  | OpenCV        | 4.6.0   |
 7| 4  | MediaPipe     | 0.9.0   |
 8| 5  | NumPy         | 1.23.5  |
 9| 6  | SciPy         | 1.9.3   |
10| 7  | Pandas        | 1.5.2   |
11| 8  | Scikit-learn  | 1.1.3   |
12| 9  | OpenSmile     | 2.4.1   |
13| 10 | Librosa       | 0.9.2   |
14| 11 | AudioRead     | 3.0.0   |
15| 12 | IPython       | 8.7.0   |
16| 14 | Requests      | 2.28.1  |
17| 15 | JupyterLab    | 3.5.0   |
18| 16 | LIWC          | 0.5.0   |
19| 17 | Transformers  | 4.24.0  |
20| 18 | Sentencepiece | 0.1.99  |
21| 19 | Torch         | 1.12.1  |
22| 20 | Torchaudio    | 0.12.1  |
23|----|---------------|---------|
24--- Время выполнения: 0.005 сек. ---

– 2 –

In [2]:
1from oceanai.modules.core.core import Core
2
3core = Core()
4core.libs_vers(out = True, runtime = True, run = False)
[2]:
1[2022-10-15 18:17:27] Выполнение заблокировано пользователем ...

Ошибка – 1 –

In [3]:
1from oceanai.modules.core.core import Core
2
3core = Core()
4core.libs_vers(out = True, runtime = True, run = 1)
[3]:
1[2022-10-15 18:18:51] Неверные типы или значения аргументов в "Core.libs_vers" ...
property runtime_

Получение времени выполнения

Результат

Время выполнения

Тип результата

Union[int, float]

Примеры

Верно – 1 –

In [1]:
1from oceanai.modules.core.core import Core
2
3core = Core()
4
5core._r_start()
6for cnt in range(0, 10000000): res = cnt * 2
7core._r_end(out = False)
8
9print(core.runtime_)
[1]:
10.838

Ошибка – 1 –

In [2]:
1from oceanai.modules.core.core import Core
2
3core = Core()
4
5print(core.runtime_)
[2]:
1-1

– 2 –

In [3]:
1from oceanai.modules.core.core import Core
2
3core = Core()
4
5core._r_start()
6for cnt in range(0, 10000000): res = cnt * 2
7
8print(core.runtime_)
[3]:
1-1
show_notebook_history_output() → None[исходный код]

Отображение истории вывода сообщений в ячейке Jupyter

Результат

None

Тип результата

None

Пример

Верно – 1 –

In [1]:
1from oceanai.modules.core.core import Core
2
3core = Core()
4core._info(
5    message = 'Информационное сообщение',
6    last = False, out = False
7)
8
9core.show_notebook_history_output()
[1]:
1[2022-10-15 18:27:46] Информационное сообщение
property true_traits_: Dict[str, str]

Получение путей к верным предсказаниям для подсчета точности

Результат

Словарь с путями к верным предсказаниям для подсчета точности

Тип результата

Dict

Пример

Верно – 1 –

In [1]:
1from oceanai.modules.core.core import Core
2
3core = Core()
4core.true_traits_
[1]:
1{
2    'sberdisk': 'https://download.sberdisk.ru/download/file/410305241?token=TFePK6w5CW6ADnq&filename=data_true_traits.csv'
3}
property weights_for_big5_: Dict[str, Dict]

Получение весов для нейросетевых архитектур

Результат

Словарь с весами для нейросетевых архитектур

Тип результата

Dict

Пример

Верно – 1 –

In [1]:
1from oceanai.modules.core.core import Core
2
3core = Core()
4core.weights_for_big5_
[1]:
 1{
 2    'audio': {
 3            'hc': {
 4                'sberdisk': 'https://download.sberdisk.ru/download/file/400635799?token=MMRrak8fMsyzxLE&filename=weights_2022-05-05_11-27-55.h5',
 5            },
 6            'nn': {
 7                'sberdisk': 'https://download.sberdisk.ru/download/file/400635678?token=W6LCtD33FQHnYEz&filename=weights_2022-05-03_07-46-14.h5',
 8            },
 9            'b5': {
10                'openness': {
11                        'sberdisk': 'https://download.sberdisk.ru/download/file/405035301?token=443WRA9MFWqWBAE&filename=weights_2022-06-15_16-16-20.h5',
12                },
13                'conscientiousness': {
14                        'sberdisk': 'https://download.sberdisk.ru/download/file/405034601?token=eDG28m3H6c8bWoE&filename=weights_2022-06-15_16-21-57.h5',
15                },
16                'extraversion': {
17                        'sberdisk': 'https://download.sberdisk.ru/download/file/405034830?token=3daBSTYnmZaesee&filename=weights_2022-06-15_16-26-41.h5',
18                },
19                'agreeableness': {
20                        'sberdisk': 'https://download.sberdisk.ru/download/file/405034397?token=52ZPHMjb4CFmdYa&filename=weights_2022-06-15_16-32-51.h5',
21                },
22                'non_neuroticism': {
23                        'sberdisk': 'https://download.sberdisk.ru/download/file/405035156?token=q8CZJ99rZqcNxkM&filename=weights_2022-06-15_16-37-46.h5',
24                },
25            },
26    },
27    'video': {
28            'hc': {
29                'sberdisk': 'https://download.sberdisk.ru/download/file/412059444?token=JXerCfAjJZg6crD&filename=weights_2022-08-27_18-53-35.h5',
30            },
31            'nn': {
32                'sberdisk': 'https://download.sberdisk.ru/download/file/412059478?token=85KeW6q4QKy6kP8&filename=weights_2022-03-22_16-31-48.h5',
33            },
34            'fe': {
35                'sberdisk': 'https://download.sberdisk.ru/download/file/414207833?token=ygzxWEkndjSMnEL&filename=weights_2022-11-01_12-27-07.h5'
36            },
37            'b5': {
38                'openness': {
39                        'sberdisk': 'https://download.sberdisk.ru/download/file/415127050?token=rfpy9TLdbeXtiN7&filename=weights_2022-06-15_16-46-30.h5',
40                },
41                'conscientiousness': {
42                        'sberdisk': 'https://download.sberdisk.ru/download/file/415126986?token=PnjzaHaR3wPg2RT&filename=weights_2022-06-15_16-48-50.h5',
43                },
44                'extraversion': {
45                        'sberdisk': 'https://download.sberdisk.ru/download/file/415127012?token=s5aTwbt8DBkt7G4&filename=weights_2022-06-15_16-54-06.h5',
46                },
47                'agreeableness': {
48                        'sberdisk': 'https://download.sberdisk.ru/download/file/415126845?token=joN7TMHk59Gffsf&filename=weights_2022-06-15_17-02-03.h5',
49                },
50                'non_neuroticism': {
51                        'sberdisk': 'https://download.sberdisk.ru/download/file/415127032?token=NEBSsE7mjyjen3o&filename=weights_2022-06-15_17-06-15.h5',
52                }
53            }
54    }
55}