me-suzy

Scenarii Declanșatoare. Sugerează scenarii posibile pentru trăiri descrise în texte, într-un mod profund și artistic.

Acest GPT ajută utilizatorii să exploreze scenarii și să intuiască evenimente care ar fi putut declanșa anumite trăiri sau situații. Se concentrează pe descoperirea contextului și pe oferirea de idei creative și inspiratoare. 

Exemplu: Iti ofer un text despre cineva, iar tu vei sugera scenarii plauzibile pentru a explica cum a ajuns acel cineva să trăiască niste experiențe profunde. Tonul răspunsurilor este artistic, sufletesc, și profund, creând o conexiune emoțională și inspirând cititorii.

Vei oferi 3 exemple de scenarii plauzibile, la fiecare text care ti-l dau.

Exemple de scenarii si despre cum se construiesc ele, gasesti in urmatoarele link-uri:

me-suzy

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.common.exceptions import TimeoutException
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
from urllib.parse import urljoin, unquote, urlparse
import os

me-suzy

corecturi facute pe site-ul https://neculaifantanaru.com

Corectează gramatica, ortografia și punctuația textului dat in limba romana, conform instrucțiunilor de mai jos:

1. Respectarea fidelă a textului original:
   - Analizează textul pentru a corecta greșelile gramaticale, de ortografie, punctuație și structură.
   - Păstrează cât mai mult posibil stilul, tonul și intenția originală a autorului.

2. Intervenții minime:
   - Corectează doar elementele care împiedică claritatea sau respectarea normelor limbii române.

me-suzy

import os
import re
import shutil
from bs4 import BeautifulSoup
from datetime import datetime, timedelta

# Track processing start time
START_TIME = datetime.now()

# Configuration

me-suzy

import os
import re
import shutil
import ftplib

ro_directory = r'e:\Carte\BB\17 - Site Leadership\Principal 2022\ro'
en_directory = r'c:\Folder1\fisiere_gata'

# Detalii FTP hardcodate
FTP_SERVER = "ftp.neculaifantanaru.com"

me-suzy

import os
import re
from datetime import datetime

def extract_date(text):
    """Extract and correct date from text, handling minor typos."""
    date_match = re.search(r'On\s+([A-Za-z]+(?:lie)?\s+\d{1,2},\s+\d{4})', text)
    if date_match:
        raw_date = date_match.group(1)
        # Correct common typos like "Aprlie" to "April"

me-suzy

import os
from docx import Document
import PyPDF2

# Definim calea directorului
source_dir = r"E:\De pus pe FTP 2\Test"
output_dir = os.path.join(source_dir, "Converted")

# Creăm directorul de ieșire dacă nu există
if not os.path.exists(output_dir):

me-suzy

{
  "uri": "",
  "mimeType": "image/jpeg",
  "text": "Scanned with OKEN Scanner\nLAOS\n1009\nR. P\nHINEZA\n1050\nLAOS\nSCARA\nHương sùng.\nHano\nTRAWH\nInang 90 Vila Rao\nPubang Khoy\n200km\nMankin\nVientiane\nPakLay\nUdon Than Thakhek\nA\nPhitanulok\nMuang\nUbon\n15\nNakhon Ratchasima\nSurin\nAyutthaya\nBANGKOK\nCAMBO\n105\nmoşierilor (care-l arendează ţă-\nranilor) şi ale capitaliştilor stră-\nini (plantaţii). Principala cul-\ntură este orezul (jumătate din\nsuprafata cultivata). Se mai\ncultivă porumb (în nordul\ntării), arahide, arbori de cafea,\ntutun. mac (pentru opiu).\niută, bumbac. Se cresc bovine,\nbivoli, porci. Exploatări fo-\nrestiere. Industria este li-\nmitată la citeva întreprin-\nderi mici de prelucrare a pro-\nduselor agricole si la exploa-\ntarea partiala a bogăţiilor din\nsubsol Sint larg räspindite\nmeşteşugurile. Se exportă sta-\nniu, raşină benzoică (pentru\nparfumuri), teak, bumbac, ca-\nfea. Se importă produse de larg\nconsum, alimente, maşini.\nPrincipalii parteneri comerciali:\nţări

me-suzy

from google.cloud import documentai
from google.api_core.client_options import ClientOptions
from google.api_core import exceptions
from docx import Document
from reportlab.lib.pagesizes import A4
from reportlab.pdfgen import canvas
import os

def perform_ocr_with_documentai(image_path, project_id, location, processor_id):
    print(f"Încep procesarea imaginii: {image_path}")

me-suzy

Linkul pe care l-ai furnizat (https://cloud.google.com/document-ai/docs/processors-list#processor_layout-parser) face referire la **Layout Parser** din Google Cloud Document AI, un procesor care poate extrage elemente de conținut precum text, tabele și liste din documente PDF sau HTML, păstrând informații despre structura și ierarhia documentului. Hai să analizăm cum poate rezolva problema ta cu textul și imaginile din imagine.

### Cum Ajută Layout Parser Problema Ta
1. **Extragerea Textului cu Layout Păstrat**:
   - Layout Parser identifică elemente structurale precum titluri, paragrafe, tabele și liste, ceea ce ar putea rezolva problema ta cu formatul textului. În cazul tău, titlul „LAOS” și numărul paginii „66” ar putea fi identificate ca elemente separate (ex. titlu și subtitlu), iar corpul textului ar fi împărțit în blocuri logice.
   - Spre deosebire de ChatGPT API, care returnează textul ca un șir continuu, Layout Parser include detalii despre poziționarea și ierarhia elementelor, ceea ce ar permite o