Skip to content

Latest commit

 

History

History
272 lines (183 loc) · 7.9 KB

Analyzing HTML File Content - Claude.md

File metadata and controls

272 lines (183 loc) · 7.9 KB

User

我怎么才能让你帮我分析一个html文件？我想上传的时候提示我上传不了，我可以接受把它转化成其他格式的，因为我用vscode是能打开看到其中内容的

AI

如果你想分析HTML文件的内容，我建议你可以采用以下几种方式：

  1. 直接复制粘贴HTML内容 你可以用VSCode打开HTML文件，复制其中的内容，直接粘贴到我们的对话中。这样我就能看到完整的HTML代码并帮你分析。
  2. 转换成文本格式 你可以将HTML文件另存为.txt格式，或者直接复制内容保存为文本文件，然后上传文本文件。
  3. 提取关键部分 如果HTML文件很大，你也可以只复制你想让我分析的特定部分粘贴到对话中。

你可以这样做：

  1. 用VSCode打开你的HTML文件
  2. 选择你想分析的内容（可以是全部或部分）
  3. 复制(Ctrl+C/Cmd+C)
  4. 直接粘贴到我们的对话中

无论你选择哪种方式，我都可以帮你:

  • 分析HTML结构
  • 检查标签使用是否正确
  • 提供优化建议
  • 解答你的具体问题

你想分析HTML文件的哪些方面呢？你可以先把内容分享给我，我们一起看看。

User

我转化成txt以后觉得比较重要的，我需要的是这部分

AI

好的，从您的需求看，以下是最关键的内容：

  1. 先验证原始 ONNX 模型的性能，查看量化前的模型表现。这是一个非常好的思路，因为可以帮我们定位问题是出在：
  • 原始模型的泛化能力
  • 量化过程
  • 还是部署环境

以下是验证 ONNX 模型的代码：

import onnxruntime
import numpy as np
import cv2

def preprocess_image(image_path, target_size=(96, 96)):
    # 使用与gesture-to-hpp.py相同的预处理步骤
    img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    img_resized = cv2.resize(img, target_size, interpolation=cv2.INTER_AREA)
    img_normalized = img_resized.astype(float) / 255.0
    
    # 扩展维度以匹配模型输入 [1, 1, 96, 96]
    img_input = img_normalized[np.newaxis, np.newaxis, :, :]
    return img_input.astype(np.float32)

def test_onnx_model(onnx_path, image_path):
    # 创建推理会话
    session = onnxruntime.InferenceSession(onnx_path)
    
    # 获取输入名称
    input_name = session.get_inputs()[0].name
    
    # 预处理图片
    input_data = preprocess_image(image_path)
    
    # 运行推理
    outputs = session.run(None, {input_name: input_data})
    
    # 获取结果
    probabilities = outputs[0][0]
    
    # 打印每个类别的置信度
    gesture_names = ["Palm", "I", "Thumb", "Index", "ok", "C"]
    print("\nONNX Model Predictions:")
    for name, prob in zip(gesture_names, probabilities):
        print(f"{name}: {prob*100:.2f}%")
    
    # 获取最高置信度的类别
    max_index = np.argmax(probabilities)
    print(f"\nPredicted gesture: {gesture_names[max_index]}")

# 使用示例
test_onnx_model("path_to_your_model.onnx", "path_to_your_test_image.jpg")

这段代码将帮助我们确认原始模型在量化前的表现。如果原始 ONNX 模型也表现不理想，说明问题可能出在模型训练阶段；如果原始模型表现正常，那么问题就很可能出在量化过程或部署环境中。

您需要：

  1. 将上述代码保存为一个新的 Python 文件（如 test_onnx.py）
  2. 修改 onnx_path 为您的原始 ONNX 模型路径
  3. 修改 image_path 为您要测试的手势图片路径
  4. 运行代码查看结果

这样我们就能知道是哪个环节出了问题。您现在有原始的 ONNX 模型文件吗？我们可以先从这里开始测试。

User

不不不，你完全误会我了，你有没有发现这是我和一个人工智能的聊天记录？我觉得这种html原格式太难辨认了，你能发现其中的规律帮我弄一个能把它变成markdown格式的代码吗

AI

啊！明白了，您是想把AI聊天记录从HTML格式转换成更易读的Markdown格式。我来写一个Python脚本帮您实现这个转换：

import re
from bs4 import BeautifulSoup
from html import unescape

def html_to_markdown(html_content):
    # 创建BeautifulSoup对象
    soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
    
    # 提取对话内容
    conversation = []
    
    # 查找所有消息块
    messages = soup.find_all('div', {'data-testid': ['user-message', None], 'class': 'font-user-message grid grid-cols-1 gap-2 py-0.5 text-[0.9375rem] leading-6'})
    
    for message in messages:
        # 确定是用户消息还是AI消息
        is_user = message.get('data-testid') == 'user-message'
        
        # 提取文本内容
        content = []
        
        # 处理段落
        for p in message.find_all('p'):
            content.append(p.get_text().strip())
            
        # 处理代码块
        for code in message.find_all('pre'):
            lang = code.find('div', {'class': 'text-text-300'})
            lang = lang.get_text() if lang else ''
            code_content = code.find('code').get_text()
            content.append(f"\n```{lang}\n{code_content}```\n")
            
        # 处理有序列表
        for ol in message.find_all('ol'):
            for li in ol.find_all('li'):
                content.append(f"1. {li.get_text().strip()}")
                
        # 处理无序列表
        for ul in message.find_all('ul'):
            for li in ul.find_all('li'):
                content.append(f"- {li.get_text().strip()}")
        
        # 合并内容
        full_content = '\n'.join(content)
        
        # 添加到对话列表
        prefix = "User: " if is_user else "Assistant: "
        conversation.append(f"{prefix}\n{full_content}\n")
    
    # 返回完整的Markdown文本
    return '\n'.join(conversation)

# 使用示例
def convert_file(input_file, output_file):
    with open(input_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
        html_content = f.read()
    
    markdown_content = html_to_markdown(html_content)
    
    with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(markdown_content)

# 使用方法
# convert_file('input.txt', 'output.md')

这个脚本可以：

  1. 识别用户和AI的对话
  2. 保留代码块并标注语言
  3. 保留列表格式（有序和无序）
  4. 转换成清晰的Markdown格式

使用方法：

  1. 安装必要的库：pip install beautifulsoup4
  2. 将HTML内容保存在一个文本文件中
  3. 运行代码：
convert_file('你的输入文件.txt', '输出结果.md')

转换后的格式会类似这样：

User: 
你的问题内容

User

我想在py文件所在文件夹的命令行使用这串代码，类似python *.py file这种，能做到吗

AI

是的,我们可以修改代码让它支持命令行使用。这是修改后的版本:

import sys
import re
from bs4 import BeautifulSoup
from html import unescape

def html_to_markdown(html_content):
    # [原有的转换函数代码保持不变]
    pass

def convert_file(input_file, output_file):
    # [原有的文件转换函数代码保持不变]
    pass

if __name__ == "__main__":
    # 检查命令行参数
    if len(sys.argv) != 3:
        print("Usage: python script.py input_file output_file")
        print("Example: python script.py chat.txt chat.md")
        sys.exit(1)
    
    # 获取输入和输出文件路径
    input_file = sys.argv[1]
    output_file = sys.argv[2]
    
    try:
        convert_file(input_file, output_file)
        print(f"Successfully converted {input_file} to {output_file}")
    except Exception as e:
        print(f"Error: {str(e)}")
        sys.exit(1)

使用方法：

  1. 将代码保存为 html2md.py (或其他名字)
  2. 在命令行中使用:
python html2md.py input.txt output.md

其中：

  • input.txt 是包含HTML格式聊天记录的文件
  • output.md 是要生成的Markdown文件

这样你就可以直接在命令行中使用了。如果运行时没有提供正确的参数，程序会显示使用说明。