Thiago Marzagão thiagomarzagao

cnae	count	descricao
47717	156954	Comércio varejista de produtos farmacêuticos para uso humano e veterinário
94308	92818	Atividades de associações de defesa de direitos sociais
90019	56544	Artes cênicas, espetáculos e atividades complementares
80111	50875	Atividades de vigilância e segurança privada
59111	36380	Atividades de produção cinematográfica, de vídeos e de programas de televisão
84116	34365	Administração pública em geral
08100	23624	Extração de pedra, areia e argila
21211	22966	Fabricação de medicamentos para uso humano
86101	22860	Atividades de atendimento hospitalar

	import numpy as np
	import pandas as pd
	import statsmodels.api as sm
	import matplotlib.pyplot as plt
	from datetime import datetime
	from pandas_datareader import data as wb
	from pypfopt.risk_models import CovarianceShrinkage
	from pypfopt.expected_returns import mean_historical_return
	from pypfopt import plotting
	from pypfopt import objective_functions

	import re
	import time
	import pandas as pd
	from random import random
	from selenium import webdriver
	from selenium.webdriver.chrome.options import Options

	# make waits random to make our bot a bit more human-like
	def wait(constant = 0.1):
	time.sleep(constant + random())

	import torch
	from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification

	tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('neuralmind/bert-large-portuguese-cased')
	model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained('neuralmind/bert-large-portuguese-cased')

	label_list = [
	'O', # outside of a named entity
	'B-MISC', # beginning of a miscellaneous entity right after another miscellaneous entity
	'I-MISC', # miscellaneous entity