base_rag/create_docx.py

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2.1 KiB
Python

#!/usr/bin/env python3
"""
创建用于测试的 Word 文档
"""
import asyncio
from docx import Document
async def create_test_docx():
"""创建测试用的docx文件"""
doc = Document()
# 添加标题
doc.add_heading('深度学习技术指南', 0)
# 添加段落
doc.add_paragraph('深度学习是机器学习的一个重要分支,它使用多层神经网络来学习数据的表示。')
# 添加子标题
doc.add_heading('核心概念', level=1)
# 添加带格式的内容
p = doc.add_paragraph('深度学习的核心组件包括:')
p.add_run('神经网络').bold = True
p.add_run('')
p.add_run('反向传播').bold = True
p.add_run('')
p.add_run('梯度下降').bold = True
# 添加列表
doc.add_heading('主要架构', level=2)
doc.add_paragraph('卷积神经网络 (CNN)', style='List Bullet')
doc.add_paragraph('循环神经网络 (RNN)', style='List Bullet')
doc.add_paragraph('长短期记忆网络 (LSTM)', style='List Bullet')
doc.add_paragraph('生成对抗网络 (GAN)', style='List Bullet')
doc.add_paragraph('变换器 (Transformer)', style='List Bullet')
# 添加应用领域
doc.add_heading('应用领域', level=2)
applications = [
'计算机视觉:图像识别、物体检测、人脸识别',
'自然语言处理:机器翻译、文本生成、情感分析',
'语音技术:语音识别、语音合成',
'推荐系统:个性化推荐、内容推荐',
'自动驾驶:环境感知、路径规划'
]
for app in applications:
doc.add_paragraph(app, style='List Number')
# 添加技术挑战
doc.add_heading('技术挑战', level=1)
doc.add_paragraph('深度学习面临的主要挑战包括数据质量、模型可解释性、计算资源需求和泛化能力等。')
# 保存文档
doc.save('/Users/liruwei/Documents/code/project/demo/base_rag/test_files/deep_learning_guide.docx')
print("已创建 deep_learning_guide.docx")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(create_test_docx())