TEST

import { Block } from '../../../../data/protocols/blocks';
import { ToHtml } from '../../../../domain/use-cases/to-html';
import { blockToInnerText } from '../../../helpers/block-to-inner-text';
import hljs from '../../../../config/highlightConfig';
import prettier from 'prettier';

export class CodeBlockToHtml implements ToHtml {
  private readonly _block: Block;

  constructor(block: Block) {
    this._block = block;
  }

  async convert(): Promise<string> {
    const language = this._language ? this._language : 'plaintext';  // Fallback au texte brut si pas de langue spécifiée
    const languageClass = `language-${language}`;

    // Obtenir le texte du bloc et formater avec Prettier
    let code = blockToInnerText(this._block).replace(/(\s{4}|\t)/g, '  ');
    try {
      code = prettier.format(code, { semi: false, parser: "babel" }); // Assure-toi de choisir le bon parser selon le langage
    } catch (error) {
      console.error("Prettier formatting failed:", error);
    }

    // Appliquer la coloration syntaxique avec Highlight.js
    const highlightedCode = hljs.highlight(code, { language }).value;

    // Retourner le code HTML formaté
    return Promise.resolve(
        `<pre><code class="${languageClass}">${highlightedCode}</code></pre>`
    );
  }

  private get _language(): string {
    return this._block.properties?.language?.toLowerCase().replace(/ /g, '');
  }
}

SELECT LOCAL_PORT, LOCAL_PORT_NAME, BIND_USER, IDLE_TIME
FROM QSYS2.NETSTAT_INFO
where LOCAL_ADDRESS = '0.0.0.0';

# flake8: noqa
# This file is used for deploying replicate models
# running: cog predict -i img=@inputs/whole_imgs/10045.png -i version='v1.4' -i scale=2
# push: cog push r8.im/tencentarc/gfpgan
# push (backup): cog push r8.im/xinntao/gfpgan

import os

os.system('python setup.py develop')
os.system('pip install realesrgan')

import cv2
import shutil
import tempfile
import torch
from basicsr.archs.srvgg_arch import SRVGGNetCompact

from gfpgan import GFPGANer

try:
    from cog import BasePredictor, Input, Path
    from realesrgan.utils import RealESRGANer
except Exception:
    print('please install cog and realesrgan package')


class Predictor(BasePredictor):

    def setup(self):
        os.makedirs('output', exist_ok=True)
        # download weights
        if not os.path.exists('gfpgan/weights/realesr-general-x4v3.pth'):
            os.system(
                'wget https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.5.0/realesr-general-x4v3.pth -P ./gfpgan/weights'
            )
        if not os.path.exists('gfpgan/weights/GFPGANv1.2.pth'):
            os.system(
                'wget https://github.com/TencentARC/GFPGAN/releases/download/v1.3.0/GFPGANv1.2.pth -P ./gfpgan/weights')
        if not os.path.exists('gfpgan/weights/GFPGANv1.3.pth'):
            os.system(
                'wget https://github.com/TencentARC/GFPGAN/releases/download/v1.3.0/GFPGANv1.3.pth -P ./gfpgan/weights')
        if not os.path.exists('gfpgan/weights/GFPGANv1.4.pth'):
            os.system(
                'wget https://github.com/TencentARC/GFPGAN/releases/download/v1.3.0/GFPGANv1.4.pth -P ./gfpgan/weights')
        if not os.path.exists('gfpgan/weights/RestoreFormer.pth'):
            os.system(
                'wget https://github.com/TencentARC/GFPGAN/releases/download/v1.3.4/RestoreFormer.pth -P ./gfpgan/weights'
            )

        # background enhancer with RealESRGAN
        model = SRVGGNetCompact(num_in_ch=3, num_out_ch=3, num_feat=64, num_conv=32, upscale=4, act_type='prelu')
        model_path = 'gfpgan/weights/realesr-general-x4v3.pth'
        half = True if torch.cuda.is_available() else False
        self.upsampler = RealESRGANer(
            scale=4, model_path=model_path, model=model, tile=0, tile_pad=10, pre_pad=0, half=half)

        # Use GFPGAN for face enhancement
        self.face_enhancer = GFPGANer(
            model_path='gfpgan/weights/GFPGANv1.4.pth',
            upscale=2,
            arch='clean',
            channel_multiplier=2,
            bg_upsampler=self.upsampler)
        self.current_version = 'v1.4'

    def predict(
            self,
            img: Path = Input(description='Input'),
            version: str = Input(
                description='GFPGAN version. v1.3: better quality. v1.4: more details and better identity.',
                choices=['v1.2', 'v1.3', 'v1.4', 'RestoreFormer'],
                default='v1.4'),
            scale: float = Input(description='Rescaling factor', default=2),
    ) -> Path:
        weight = 0.5
        print(img, version, scale, weight)
        try:
            extension = os.path.splitext(os.path.basename(str(img)))[1]
            img = cv2.imread(str(img), cv2.IMREAD_UNCHANGED)
            if len(img.shape) == 3 and img.shape[2] == 4:
                img_mode = 'RGBA'
            elif len(img.shape) == 2:
                img_mode = None
                img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
            else:
                img_mode = None

            h, w = img.shape[0:2]
            if h < 300:
                img = cv2.resize(img, (w * 2, h * 2), interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4)

            if self.current_version != version:
                if version == 'v1.2':
                    self.face_enhancer = GFPGANer(
                        model_path='gfpgan/weights/GFPGANv1.2.pth',
                        upscale=2,
                        arch='clean',
                        channel_multiplier=2,
                        bg_upsampler=self.upsampler)
                    self.current_version = 'v1.2'
                elif version == 'v1.3':
                    self.face_enhancer = GFPGANer(
                        model_path='gfpgan/weights/GFPGANv1.3.pth',
                        upscale=2,
                        arch='clean',
                        channel_multiplier=2,
                        bg_upsampler=self.upsampler)
                    self.current_version = 'v1.3'
                elif version == 'v1.4':
                    self.face_enhancer = GFPGANer(
                        model_path='gfpgan/weights/GFPGANv1.4.pth',
                        upscale=2,
                        arch='clean',
                        channel_multiplier=2,
                        bg_upsampler=self.upsampler)
                    self.current_version = 'v1.4'
                elif version == 'RestoreFormer':
                    self.face_enhancer = GFPGANer(
                        model_path='gfpgan/weights/RestoreFormer.pth',
                        upscale=2,
                        arch='RestoreFormer',
                        channel_multiplier=2,
                        bg_upsampler=self.upsampler)

            try:
                _, _, output = self.face_enhancer.enhance(
                    img, has_aligned=False, only_center_face=False, paste_back=True, weight=weight)
            except RuntimeError as error:
                print('Error', error)

            try:
                if scale != 2:
                    interpolation = cv2.INTER_AREA if scale < 2 else cv2.INTER_LANCZOS4
                    h, w = img.shape[0:2]
                    output = cv2.resize(output, (int(w * scale / 2), int(h * scale / 2)), interpolation=interpolation)
            except Exception as error:
                print('wrong scale input.', error)

            if img_mode == 'RGBA':  # RGBA images should be saved in png format
                extension = 'png'
            # save_path = f'output/out.{extension}'
            # cv2.imwrite(save_path, output)
            out_path = Path(tempfile.mkdtemp()) / f'out.{extension}'
            cv2.imwrite(str(out_path), output)
        except Exception as error:
            print('global exception: ', error)
        finally:
            clean_folder('output')
        return out_path


def clean_folder(folder):
    for filename in os.listdir(folder):
        file_path = os.path.join(folder, filename)
        try:
            if os.path.isfile(file_path) or os.path.islink(file_path):
                os.unlink(file_path)
            elif os.path.isdir(file_path):
                shutil.rmtree(file_path)
        except Exception as e:
            print(f'Failed to delete {file_path}. Reason: {e}')

Réinventer l’utilisation de l’ordinateur avec l’interpréteur ouvert

L’évolution du traitement du langage naturel a donné naissance à l’interpréteur ouvert, une nouvelle manière d’interagir avec les ordinateurs. Cette interface en langage naturel ouvre des horizons inexplorés pour les tâches informatiques quotidiennes, allant de la création de contenus multimédias à l’analyse complexe de données.

Les fondements de l’interprétation en langage naturel

Le Traitement du Langage Naturel (TAL) figure au centre de l’innovation permettant aux ordinateurs de comprendre et d’agir sur les commandes humaines. Cette technologie a connu une évolution remarquable depuis ses origines, marquées par des programmes comme ELIZA, qui simulait une conversation sans réelle compréhension du langage. Aujourd’hui, grâce aux avancées considérables en intelligence artificielle et en apprentissage machine, les systèmes de traitement du langage naturel peuvent non seulement comprendre le sens littéral des mots mais aussi saisir les nuances et le contexte d’une demande.

Au cœur de ces progrès, la capacité des algorithmes à analyser et interpréter les données linguistiques s’est nettement améliorée. Les techniques comme l’analyse syntaxique et sémantique permettent aux machines de décomposer les phrases en éléments compréhensibles et de les relier à des actions spécifiques. Cette compréhension est renforcée par l’apprentissage profond, qui dote les ordinateurs de la capacité à tirer des enseignements de vastes ensembles de données textuelles, leur permettant d’améliorer continuellement leur performance.

Les applications actuelles du TAL s’étendent bien au-delà de la compréhension textuelle. Elles englobent la traduction automatique, la reconnaissance vocale, et même l’analyse de sentiments. L’interpréteur ouvert s’inscrit dans cette évolution comme un outil révolutionnaire, offrant aux utilisateurs la possibilité de commander et contrôler leurs ordinateurs en utilisant simplement le langage naturel. Cette innovation s’appuie sur les principes fondamentaux du TAL pour interpréter les commandes des utilisateurs, que ce soit pour créer un document, manipuler des fichiers multimédias, ou naviguer sur le web, rendant la technologie plus accessible et intuitive pour tous.

Les progrès accomplis depuis ELIZA jusqu’aux systèmes sophistiqués d’aujourd’hui illustrent non seulement l’évolution du TAL, mais aussi la manière dont cette technologie continue de réinventer l’interaction entre l’homme et la machine. Avec l’avènement de l’interpréteur ouvert, l’informatique entre dans une nouvelle ère où les barrières linguistiques entre l’humain et l’ordinateur s’estompent, ouvrant la voie à une utilisation plus naturelle et efficace des technologies de l’information.

La programmation accessible par le langage naturel

La programmation a toujours été perçue comme un domaine réservé à une élite versée dans le maniement complexe des langages de programmation. Des premiers langages de haut niveau comme FORTRAN et COBOL, inventés dans les années 1950 et 1960, jusqu’aux paradigmes modernes tels que la programmation orientée objet, l’évolution a été constante. La création des premiers compilateurs a marqué une révolution, permettant la traduction du code source en langage machine, rendant l’exécution des programmes plus efficace. Cependant, malgré ces avancées, l’accès à la programmation est resté limité par la barrière du langage technique.

L’avènement de l’interpréteur ouvert repousse aujourd’hui ces limites, inaugurant une ère où les commandes en langage naturel permettent d’exécuter des tâches de programmation complexes. Cet outil transforme fondamentalement l’approche de la programmation en la rendant accessible à tous, sans nécessité de maîtriser les syntaxes codifiées des langages traditionnels. L’utilisateur dialogue en langage naturel avec son ordinateur, qui interprète ces commandes et exécute les tâches demandées, allant de la gestion de bases de données à la manipulation de fichiers, en passant par la création et l’édition de contenus multimédias.

Cette transformation marque un tournant dans la programmation du futur. L’interpréteur ouvert démocratise l’accès à la programmation, permettant à un public bien plus large de participer à la création et à l’innovation technologique. Il encourage également une nouvelle manière de penser la résolution de problèmes informatiques, où la compréhension et l’expression en langage naturel priment sur la connaissance de syntaxes complexes.

L’impact de cette innovation se mesure également dans l’enseignement et l’apprentissage de la programmation. En simplifiant l’accès au codage, l’interpréteur ouvert constitue un outil pédagogique précieux, ouvrant les portes de l’informatique à des publics jusqu’ici éloignés de ce domaine. Cette accessibilité accrue pourrait même remodeler les professions futures, où la capacité à interagir avec les machines en langage naturel deviendra aussi fondamentale que l’est aujourd’hui la maîtrise de l’outil informatique.

Ainsi, en offrant une interface intuitive de programmation en langage naturel, l’interpréteur ouvert ne se contente pas de simplifier l’accès à la programmation ; il redéfinit les contours mêmes de ce que signifie « programmer ». Cette mutation promet de révolutionner la manière dont nous interagissons avec les technologies, facilitant une intégration encore plus profonde et personnalisée de l’informatique dans notre quotidien.

Interprétation avancée pour l’analyse de données

Après avoir exploré la révolution de la programmation accessible via le langage naturel, où l’interpréteur ouvert simplifie les processus de codage, nous plongeons maintenant dans le monde de l’analyse de données. La capacité à interpréter, nettoyer, analyser et visualiser des données complexe est cruciale dans le paysage actuel de l’information. Historiquement, cette discipline exigeait une compréhension approfondie des statistiques et une maîtrise de logiciels spécialisés.

L’extraction de données, ou data mining, a évolué depuis ses débuts, s’appuyant d’abord sur des statistiques simples pour évoluer vers des modèles prédictifs et des algorithmes complexes d’apprentissage automatique. La visualisation des données, quant à elle, a transformé la manière dont nous interprétons les ensembles de données, permettant de déceler des tendances et des anomalies auparavant invisibles.

L’introduction de l’interpréteur ouvert dans ce paysage change radicalement la donne. En utilisant des commandes en langage naturel, même sans expertise en statistiques, les utilisateurs peuvent effectuer des analyses prédictives, nettoyer des ensembles de données de grande taille et intégrer différentes sources de données pour une analyse plus holistique. Ce processus d’intégration, essentiel pour comprendre les tendances à travers divers secteurs ou phénomènes, devient ainsi plus accessible.

La visualisation des données, un autre aspect crucial de l’analyse, bénéficie également de cette avancée. En commandant à l’interpréteur de générer des graphiques ou des cartes à partir d’un ensemble de données spécifique, les utilisateurs peuvent créer des visualisations complexes sans connaissances préalables en bibliothèques de visualisation comme Matplotlib ou D3.js.

Par exemple, un utilisateur souhaitant comprendre la répartition géographique de ses clients pourrait simplement demander à l’interpréteur de créer une carte de chaleur à partir de ses données de vente. Ce qui aurait autrefois exigé des heures de travail manuel – nettoyage des données, apprentissage d’une bibliothèque de visualisation, écriture du code – se résume maintenant à une simple instruction en langage naturel.

L’impact de l’interpréteur ouvert sur l’analyse de données est donc profond, démocratisant l’accès à des insights complexes et facilitant une prise de décision basée sur des données pour un éventail beaucoup plus large d’individus et d’organisations. Il marque une étape significative vers la réinvention de l’utilisation de l’ordinateur, où la complexité technique cède la place à l’intuitivité et à l’accessibilité.

Conclusions

L’interpréteur ouvert transforme radicalement notre approche de l’utilisation de l’ordinateur. À travers une simple conversation, il réduit la barrière technique et démocratise l’accès à des opérations complexes pour tout utilisateur.

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Etiam placerat ipsum porttitor ipsum

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Sed leo. Maecenas iaculis vestibulum lorem. Etiam placerat ipsum porttitor ipsum. Ut sit amet nulla. Curabitur et leo. Nulla suscipit, eros non fermentum sollicitudin, justo purus consectetuer ante, in viverra ante lacus at nisl. Sed ac lectus. Mauris dui elit, sodales ac, tempor non, tristique in, ipsum. Sed viverra nulla et lectus. Curabitur urna. Mauris a eros et libero pretium dictum. Vivamus volutpat nisi sit amet nunc. Vivamus semper tellus sed felis luctus dictum. Integer lacus purus, lacinia quis, pulvinar vel, consequat nec, metus.Nullam ac erat. Donec a ipsum. Nullam tristique leo id lacus. Sed sed pede non arcu ornare interdum. Maecenas justo elit, rutrum in, adipiscing id, laoreet in, libero. Fusce quam. Donec a urna a enim gravida dictum. Nunc elementum, mauris sit amet imperdiet iaculis, dolor metus consectetuer mi, et tempor elit enim at massa. Duis ac nisl. Nullam pulvinar. Curabitur quam sapien, lobortis eu, luctus vitae, volutpat ac, metus. Nam elementum. Fusce fringilla. Praesent pulvinar turpis vitae justo cursus pulvinar. In hac habitasse platea dictumst. Nunc fermentum tellus interdum libero. Phasellus eros. Vestibulum euismod nunc at eros. Pellentesque nec ligula non tellus accumsan molestie. Pellentesque felis massa, tincidunt at, pulvinar id, placerat nec, velit.

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Urna eget erat non purus

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At vero eos et accusamus et iusto

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Cras rhoncus ipsum ac dolor. In hac habitasse platea dictumst. Nulla dapibus ultricies pede. Quisque augue risus, porttitor nec, suscipit ut, pellentesque quis, lacus. Duis adipiscing purus eu metus pharetra porttitor. Aenean sapien nisi, sodales non, facilisis nec, ultricies et, erat. Cras aliquam. Maecenas mi. Sed lacus arcu, malesuada id, ultricies et, ornare non, dolor. Maecenas turpis lacus, vehicula nec, blandit in, laoreet a, nibh. Donec aliquet. In et leo tincidunt tortor rhoncus convallis. Nulla facilisi. Praesent bibendum semper eros. Morbi risus. Nam tellus leo, ullamcorper egestas, venenatis quis, viverra ac, mauris. In hac habitasse platea dictumst. Curabitur at velit vel sem auctor hendrerit. Integer mauris orci, vehicula eu, feugiat ac, hendrerit ut, dolor. Fusce elit nulla, gravida quis, vulputate eu, rutrum vel, lectus. Integer cursus luctus nisl. Quisque quam. Aliquam lectus urna, porta in, viverra eu, pellentesque a, massa. Etiam eros sapien, porta et, aliquam et, bibendum sit amet, erat. Sed condimentum interdum lacus. In ut ante non felis tincidunt porta. Aenean aliquet ornare sem. Nunc dignissim, erat sit amet vulputate cursus, elit magna facilisis massa, quis hendrerit nunc odio id dui. Proin interdum dictum arcu. Pellentesque erat ante, ultricies ac, porttitor ac, dictum et, purus. Donec enim odio, gravida ut, imperdiet quis, rutrum ut, lacus.

Etiam pharetra scelerisque diam. Maecenas varius augue vel urna. Vestibulum erat nisl, fringilla vel, mollis et, aliquam non, elit. Nulla malesuada turpis nec velit. Donec vitae sem a metus dictum molestie. Ut dignissim, odio non porttitor convallis, sapien leo viverra lorem, a consequat mauris erat sit amet dui. Nullam rutrum feugiat massa. Nullam lacinia purus vitae massa. Pellentesque vel tortor eget nulla ullamcorper vehicula. Cras egestas euismod magna. Praesent laoreet aliquet nulla. Aliquam arcu. Proin vel neque non ligula sodales sagittis. Cum sociis natoque penatibus et magnis dis parturient montes, nascetur ridiculus mus. Sed magna. Pellentesque aliquet mollis arcu. Morbi at felis. Suspendisse ligula. Aliquam nisl arcu, vehicula vitae, hendrerit ut, sodales eu, augue. Sed tristique pretium risus. Ut luctus, dui quis commodo luctus, quam nulla ultricies lorem, eu ornare nulla metus at leo. Praesent rhoncus sapien sit amet mauris. Aenean commodo erat eu eros. Morbi tristique, risus sed consequat bibendum, enim augue tincidunt quam, ac semper libero velit vitae eros.