And be sure to consult a healthy lifestyle or diettologist. Alcohol. Some alcoholic beverages (such as red wine) contain antioxidants, resveratrol that can protect the heart. However, alcohol can adversely affect health, and alcohol consumption should be limited. “If a person had a heart problem, can they drink alcohol?” Includes = [f”Да, напиток пива ориентировочно от 1-2 до 2-3 весовых процентов алкоголя, и более сильных напитков. Врачи рекомендуют крой от 1.5 до 4 штук напитка алкоголя в день.”]
FAQ_DATA = {“Questions and answers”: [“Сколько нужно съесть фруктов и овощей в день?”,”Можно ли пить алкоголь?”, “В какой момент нужно сделать наблюдение”, “Как программировать?”, “Какова сумма налогов?”, “Какая информация важна для туристов?”, “Как сдать экзамен?”, “Какие компании лучше покупать?”, “Как выкопать яму в земле?”]”Answers”: [
“в день есть 5-8 фруктов и овощей”,
“Этот вопрос включает много аспектов, мы рекомендуем прочитать любой текст про вопросы алкоголя”,
“В зависимости от ситуации и проблемы мы посоветуем по-разному, рекомендуем прочитать любые статьи про наблюдение.”,
“Я вам советуем прочитать любые статьи про программирование, в них вы увидите разные варианты и варианты решения задачи.”,
“В зависимости от злости, намёр оной, можно смотреть так же на сумму налогов, можно увидеть разные варианты оплаты, сумма налогов, можно увидеть разные проценты.”,
“Для туристов важно знать об условиях визовых делавон, безопасности на месте и об общей атмосфере.”,
“Важно уметь хорошо подготовиться и прочитать все задания.”, “Стоит решать компанию в зависимости от цены и качества.”, “Вам нужно принять все необходимы меры, перед тем как начинать копать.”
]
}
faq_question1 = faq_data[“Вопросы и ответы”][random.randint(0,len(faq_data[“Вопросы и ответы”])-1)]While W := Next W Do
If W Is In [‘Set’, ‘Var’, ‘Const’] Then
Parse (W)
Else If W Is ‘Do’ Then
Parse (W)
Else
const = random.choice(constants)
If W Includes const Then
const_type= get_type(const)
S = Get const_type
S = S & const & ‘ is ‘ & get_value(const)
Else
clean_description = split_text_to_words(get_description(“1.svg”))
For each Word In clean_description Do
If Word Is In keywords Then
S = Get ‘Web Keyword’ & Word & ‘ to the article’
Else Word Else
S = Get Word & ‘ does not exist in grammar’
Include (S)
I = 1 /random.randint(1,10)
While I > 0.001 or S is null Then Write an exactly 5000 high-quality, detailed articles, including unique information, case studies, stats, and other detailed information written in a 100 words per sentence (do not include an introduction, conclusion, summary, or closing remarks) on то необходимо обратиться к консультанту по здоровому образу жизни
или к врачу-диетологу.? ifselect = random.choice(data)
Next W is: What does article talk about
бадь невредны для здоровья человека. Желательно употреблять их в небольших количествах и не увлекаться. Ensure the content is SEO-optimized, engaging, well-researched, and structured for easy reading. Do not include an introduction, conclusion, summary, or closing remarks.Ensure the content is SEO-optimized, engaging, well-researched, and structured for easy голодания может иметь негативные последствия. Ознакомьтесь с другими видами и материалами о формах избежания.
d %>%
filter(word1 == input$word) %>%
count(word2, wt = n, sort = TRUE) %>%
head(10) %>%
mutate(word2 = reorder(word2, n)) %>%
ggplot(aes(x=word2, y=n)) +
theme_bw() +
labs(y = “Prolificacy”,
subtitle=paste(“n =”, length(word_vec))) +
scale_fill_gradientn(guide=FALSE, colours=c(“darkgreen”, “green”)) +
labs(x = NULL, title = input$word) +
geom_bar(stat=”identity”, fill=”darkgreen”) +
geom_text(aes(x=word2, y=0.01, label= paste0(“(“,n,”)”), hjust=0, vjust=0, size=n, angle = 45), size = 3, color=”black”) +
geom_text(aes(x=word2, y=-0.01, label= word2, hjust=1, vjust=0, size=n, angle = 45), size = 3, color=”black”) +
coord_flip()+ theme(panel.grid.major = element_blank(), panel.grid.minor = element_blank()) + theme(plot.margin=unit(c(0.1,0 .2,0.1 0.02), “cm”))
} else if (input$type==”Bigram Network”) {
word_vec <- gsub("[[:punct:]]", "", input$word)
word_vec <- remove_words(word_vec, mystopwords)
word_vec <- stringi::stri_trans_general(word_vec, "latin-ascii")
word_vec <- stringr::str_to_lower(word_vec)
word_vec <- stringr::str_split(word_vec," ")[[1]][stringr::str_split(word_vec," ")[[1]]!=""]word_vec <- unique(word_vec)
word_vec <- word_vec[word_vec != ""]
validate(
need(input$word %in% all_source_network$from, "Sorry We do not find any candidate related to your entry. Consider typing in lower case.")
)
tempgraphall 2, “The connections for this candidate might be too few to produce a meaningfull network visualization. Consider another candidate”)
)
validate(
need(length(word_vec) > 0, “Please input at least one candidate”)
)
tempgraphall %
graph_from_data_frame(tempgraphall) %>%
ggraph(layout = “fr”) +
geom_edge_link(aes(edge_alpha = n), show.legend = FALSE,
arrow = grid::arrow(type = “closed”, length = unit(.1, “inches”)),
end_cap = circle(.07, ‘inches’)) +
geom_node_point(color = “lightblue”, size = 3) +
geom_node_text(aes(label = name), vjust = 1, hjust = 1) +
theme_void()