antonioFlavio

import numpy as np

O = str(input())
tamanho_da_matriz = 12

# Cria uma matriz de zeros
matriz = np.zeros((tamanho_da_matriz, tamanho_da_matriz))

# Preenche a matriz
for linha in range(tamanho_da_matriz):

antonioFlavio

for numero in iter(input, ""):
    quantidade_num_telefones = int(numero)

    matriz = [list(str(input())) for __ in range(quantidade_num_telefones)]        
    quantidade_digitos_nao_impressos = 0

    # A primeira linha é a base. Não precisa ser analisada.
    for indice_numero_telefone in range(1, len(matriz)):
        lista_digitos_telefone = matriz[indice_numero_telefone]

antonioFlavio

for numero in iter(input, ""):
    quantidade_num_telefones = int(numero)

    matriz = [list(str(input())) for __ in range(quantidade_num_telefones)]        
    quantidade_digitos_nao_impressos = 0

    # A primeira linha é a base. Não precisa ser analisada.
    for indice_numero_telefone in range(1, len(matriz)):
        lista_digitos_telefone = matriz[indice_numero_telefone]

antonioFlavio

for numero in iter(input, ""):
    quantidade_num_telefones = int(numero)

    matriz = [list(str(input())) for __ in range(quantidade_num_telefones)]        
    quantidade_digitos_nao_impressos = 0

    # A primeira linha é a base. Não precisa ser analisada.
    for indice_numero_telefone in range(1, len(matriz)):
        lista_digitos_telefone = matriz[indice_numero_telefone]

antonioFlavio

def entrada():
    try:
        return input()
    except EOFError:
        return ""

for numero in iter(entrada, ""):
    quantidade_num_telefones = int(numero)

    matriz = [list(str(input())) for __ in range(quantidade_num_telefones)]        

antonioFlavio

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np

import tensorflow as tf


from sklearn.pipeline import Pipeline

antonioFlavio

import imgaug as ia
from imgaug import augmenters as iaa

augmentation_flip_x_change = 0.5

augmenter = iaa.Sequential(
            [
                iaa.SomeOf(augmentations_done_range,
                           [
                               iaa.Fliplr(augmentation_flip_x_change)

antonioFlavio

#@title Montar integração com Drive
import os
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

root_path = 'drive/My Drive/DIRETORIO_COM_ARQUIVO/'
os.chdir(root_path)

antonioFlavio

ERROR:waitress:Exception while serving /api/documentos/modeloantonio
Traceback (most recent call last):
  File "/home/antonio/miniconda3/envs/cnj-sas-webapi/lib/python3.9/site-packages/waitress/channel.py", line 428, in service
    task.service()
  File "/home/antonio/miniconda3/envs/cnj-sas-webapi/lib/python3.9/site-packages/waitress/task.py", line 168, in service
    self.execute()
  File "/home/antonio/miniconda3/envs/cnj-sas-webapi/lib/python3.9/site-packages/waitress/task.py", line 434, in execute
    app_iter = self.channel.server.application(environ, start_response)
  File "/home/antonio/miniconda3/envs/cnj-sas-webapi/lib/python3.9/site-packages/waitress/proxy_headers.py", line 64, in translate_proxy_headers
    return app(environ, start_response)