saas-coder

function initFacebookAdDownloader() {
  // Queue to store pending GraphQL responses
  const processingQueue = {
    items: [],
    isProcessing: false,
    processDelay: 500, // Delay between processing items

    async add(response) {
      this.items.push(response);
      if (!this.isProcessing) {

saas-coder

// Function to check if an ad has EU data without fetching the full data
  async function checkEUDataEligibility(requestIndex, adID) {
    // Check if we already have information about this ad
    const collectionIndex = findCollectionIndex(adsCollections, adID);
    if (collectionIndex === -1) return false;
    
    const adIndex = findAdIndex(adsCollections[collectionIndex], adID);
    if (adIndex === -1) return false;
    
    const ad = adsCollections[collectionIndex][adIndex];

saas-coder

Complete Example Structure

1. Create Main Marketing Folder

curl -X POST "https://mongo.fillcreative.io/api/folders/create" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "user_id": "test",
    "name": "Marketing Campaigns 2024"
  }'

saas-coder

{
    "data": [
        {
            "id": "m975975870876394",
            "version": "v1",
            "brand": {
                "id": "m103697922099853",
                "page_id": "103697922099853",
                "name": "Investing Journal",
                "avatar_url": "https://cdn.tryatria.com/adfiles/m975975870876394_vgOxxk9-W4M.jpeg",

saas-coder

توضيح كود نظام الأسئلة والأجوبة (RAG)

في هذا المستند، سنقوم بشرح مفصل لكود نظام الأسئلة والأجوبة (RAG) المطبق في ملف Python. سنتناول كيفية عمل النظام من الأساسيات إلى التفاصيل التقنية، بما في ذلك تقسيم المستندات، التضمين (embedding)، ونظام البحث القائم على FAISS.

مقدمة

نظام الأسئلة والأجوبة (RAG) هو نظام يتعامل مع استخراج المعلومات من مستندات نصية للإجابة على الأسئلة بناءً على المحتوى المستخرج. يتضمن هذا النظام عدة خطوات أساسية: تحميل المستندات، تقسيم النصوص، إنشاء قاعدة بيانات بحثية، والتعامل مع نموذج ذكاء اصطناعي للإجابة على الأسئلة.

كيفية عمل نظام RAG

saas-coder

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<Response>
    <Say voice="woman" language="es-ES"> Hola cómo estás </Say>
</Response>

saas-coder

import librosa
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf

def plot_spectrogram(sound, sr):
    S = librosa.feature.melspectrogram(sound, sr=sr)
    log_S = librosa.power_to_db(S, ref=np.max)
    plt.figure(figsize=(12, 4))
    librosa.display.specshow(log_S, sr=sr, x_axis='time', y_axis='mel')

saas-coder

import numpy as np
from scipy.fftpack import fft

def vehicle_condition_detection(acc_info, g, h, h_prime, h_1, h_2, T):
    time = 0
    vehicle_condition = "Unknown"
    
    while True:
        for t in range(len(acc_info)):
            Ax, Ay, Az = acc_info[t]

saas-coder

urls = """https://api.zindi.africa/v1/competitions/lacuna-correct-field-detection-challenge/files/sentinel-2-part1.zip
https://api.zindi.africa/v1/competitions/lacuna-correct-field-detection-challenge/files/extra_train-planet-dec17.zip
https://api.zindi.africa/v1/competitions/lacuna-correct-field-detection-challenge/files/extra_train-planet-jun18.zip
https://api.zindi.africa/v1/competitions/lacuna-correct-field-detection-challenge/files/starter-notebook.ipynb
https://api.zindi.africa/v1/competitions/lacuna-correct-field-detection-challenge/files/extra_train-sentinel.zip
https://api.zindi.africa/v1/competitions/lacuna-correct-field-detection-challenge/files/sentinel_for_points_collected_in_2015.zip
https://api.zindi.africa/v1/competitions/lacuna-correct-field-detection-challenge/files/extra_train-planet-jun17.zip
https://api.zindi.africa/v1/competitions/lacuna-correct-field-detection-challenge/files/extra_train-planet-dec18.zip
https://api.zindi.africa/v1/competitions/lacuna-correct-field-detection-challenge/f

saas-coder

# installation
!pip install knockknock #For sending message to telegram

# Importation
from knockknock import telegram_sender 
from kaggle_secrets import UserSecretsClient
user_secrets = UserSecretsClient()
token = user_secrets.get_secret("token")
chat_id = user_secrets.get_secret("chat_id")