Instruction: Дайте мне базовый pdf-ридер на Python

Вот простой пример использования библиотеки `pdfplumber` для чтения PDF в Python:

```python
import pdfplumber

def read_pdf(file_path):
    with pdfplumber.open(file_path) as pdf:
        for page in pdf.pages:
            text = page.extract_text()
            print(text)

# Пример вызова функции
read_pdf('example.pdf')
```

Этот код откроет файл PDF и выведет текст из каждой страницы.

Если вам нужно более сложное решение с поддержкой форматирования (например, таблиц, изображений), можно использовать библиотеку `PyMuPDF` или `fitz`. Вот пример с использованием `PyMuPDF`:

```python
from fitz import Document

def read_pdf_with_images(file_path):
    doc = Document(file_path)

    for page_num in range(len(doc)):
        page = doc.load_page(page_num)

        # Чтение текста
        text = page.get_text("text")
        print(f"Страница {page_num + 1}:\n{text}\n")

        # Чтение изображений
        images = page.get_images(full=True)
        for img_index, img_info in enumerate(images):
            xref = img_info[0]
            base_image = doc.extract_image(xref)
            image_bytes = base_image["image"]
            image_name = f'image_{img_index}.png'

            with open(image_name, "wb") as image_file:
                image_file.write(image_bytes)
            print(f"Изображение сохранено как {image_name}")

# Пример вызова функции
read_pdf_with_images('example.pdf')
```

Этот код также будет выводить текст из каждой страницы PDF, а также сохранять каждое изображение на диск.

Обе библиотеки требуют установки перед использованием:

```bash
pip install pdfplumber pymupdf
```

Выберите ту библиотеку, которая лучше соответствует вашим потребностям. Если у вас есть конкретные требования к обработке PDF, пожалуйста, уточните их, и я помогу вам найти лучший подход.

Создание базового PDF-редактора в Python может быть выполнено с использованием библиотек, таких как `PyPDF2`, `reportlab` или `pdfplumber`. В этом примере мы рассмотрим создание простого PDF-редактора с возможностью добавления текста и изменения размера шрифтов.

### Установка библиотек

Для работы с PDF в Python можно использовать следующие библиотеки:

```bash
pip install PyPDF2 reportlab pdfplumber
```

### Базовый код редактора PDF

#### 1. Создание нового документа

```python
from reportlab.pdfgen import canvas
from reportlab.lib.pagesizes import letter

def create_pdf():
    # Создаем новый документ
    c = canvas.Canvas("new_document.pdf", pagesize=letter)

    # Задаем заголовок
    c.setFont("Helvetica-Bold", 48)  # Размер шрифта
    c.drawString(50, 750, "Привет, мир!")

    # Закрываем документ
    c.save()
```

#### 2. Добавление текста

```python
def add_text_to_pdf(text):
    from reportlab.pdfgen import canvas

    # Создаем новый документ
    c = canvas.Canvas("new_document_with_text.pdf", pagesize=letter)

    # Задаем шрифт
    c.setFont("Helvetica", 36)

    # Пишем текст
    c.drawString(50, 750, text)

    # Закрываем документ
    c.save()

add_text_to_pdf("Добавленный текст")
```

#### 3. Изменение размеров шрифтов

```python
def change_font_size(pdf_file, new_size):
    from reportlab.pdfbase.ttfonts import TTFont
    from reportlab.pdfbase import pdfmetrics
    from reportlab.pdfgen.canvas import Canvas

    # Устанавливаем шрифт
    pdfmetrics.registerFont(TTFont('myfont', 'arial.ttf'))

    # Открываем существующий документ
    with open(pdf_file, 'rb') as f:
        reader = PdfFileReader(f)
        writer = PdfFileWriter()

        for page in range(reader.getNumPages()):
            pageObj = reader.getPage(page)

            # Изменяем размер шрифта
            pageObj.mergeScaledRects([(0, 0), (pageObj.mediaBox.getWidth(), pageObj.mediaBox.getHeight())], scale=new_size)

            writer.addPage(pageObj)

        # Сохраняем измененный документ
        outputStream = BytesIO()
        writer.write(outputStream)
        outputStream.seek(0)

        with open("new_" + pdf_file, 'wb') as outputFile:
            outputFile.write(outputStream.read())

change_font_size("new_document_with_text.pdf", 24)
```

Этот пример демонстрирует базовые операции редактирования PDF в Python: создание нового документа, добавление текста и изменение размера шрифтов. Для более сложных задач рекомендуется изучить документацию к каждой библиотеке или библиотеку, так как они предоставляют множество возможностей для обработки документов.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Дайте мне базовый pdf-ридер на Python",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Вот простой пример использования библиотеки `pdfplumber` для чтения PDF в Python:

```python
import pdfplumber

def read_pdf(file_path):
    with pdfplumber.open(file_path) as pdf:
        for page in pdf.pages:
            text = page.extract_text()
            print(text)

# Пример вызова функции
read_pdf('example.pdf')
```

Этот код откроет файл PDF и выведет текст из каждой страницы.

Если вам нужно более сложное решение с поддержкой форматирования (например, таблиц, изображений), можно использовать библиотеку `PyMuPDF` или `fitz`. Вот пример с использованием `PyMuPDF`:

```python
from fitz import Document

def read_pdf_with_images(file_path):
    doc = Document(file_path)

    for page_num in range(len(doc)):
        page = doc.load_page(page_num)

        # Чтение текста
        text = page.get_text("text")
        print(f"Страница {page_num + 1}:\n{text}\n")

        # Чтение изображений
        images = page.get_images(full=True)
        for img_index, img_info in enumerate(images):
            xref = img_info[0]
            base_image = doc.extract_image(xref)
            image_bytes = base_image["image"]
            image_name = f'image_{img_index}.png'

            with open(image_name, "wb") as image_file:
                image_file.write(image_bytes)
            print(f"Изображение сохранено как {image_name}")

# Пример вызова функции
read_pdf_with_images('example.pdf')
```

Этот код также будет выводить текст из каждой страницы PDF, а также сохранять каждое изображение на диск.

Обе библиотеки требуют установки перед использованием:

```bash
pip install pdfplumber pymupdf
```

Выберите ту библиотеку, которая лучше соответствует вашим потребностям. Если у вас есть конкретные требования к обработке PDF, пожалуйста, уточните их, и я помогу вам найти лучший подход."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Создание базового PDF-редактора в Python может быть выполнено с использованием библиотек, таких как `PyPDF2`, `reportlab` или `pdfplumber`. В этом примере мы рассмотрим создание простого PDF-редактора с возможностью добавления текста и изменения размера шрифтов.

### Установка библиотек

Для работы с PDF в Python можно использовать следующие библиотеки:

```bash
pip install PyPDF2 reportlab pdfplumber
```

### Базовый код редактора PDF

#### 1. Создание нового документа

```python
from reportlab.pdfgen import canvas
from reportlab.lib.pagesizes import letter

def create_pdf():
    # Создаем новый документ
    c = canvas.Canvas("new_document.pdf", pagesize=letter)

    # Задаем заголовок
    c.setFont("Helvetica-Bold", 48)  # Размер шрифта
    c.drawString(50, 750, "Привет, мир!")

    # Закрываем документ
    c.save()
```

#### 2. Добавление текста

```python
def add_text_to_pdf(text):
    from reportlab.pdfgen import canvas

    # Создаем новый документ
    c = canvas.Canvas("new_document_with_text.pdf", pagesize=letter)

    # Задаем шрифт
    c.setFont("Helvetica", 36)

    # Пишем текст
    c.drawString(50, 750, text)

    # Закрываем документ
    c.save()

add_text_to_pdf("Добавленный текст")
```

#### 3. Изменение размеров шрифтов

```python
def change_font_size(pdf_file, new_size):
    from reportlab.pdfbase.ttfonts import TTFont
    from reportlab.pdfbase import pdfmetrics
    from reportlab.pdfgen.canvas import Canvas

    # Устанавливаем шрифт
    pdfmetrics.registerFont(TTFont('myfont', 'arial.ttf'))

    # Открываем существующий документ
    with open(pdf_file, 'rb') as f:
        reader = PdfFileReader(f)
        writer = PdfFileWriter()

        for page in range(reader.getNumPages()):
            pageObj = reader.getPage(page)

            # Изменяем размер шрифта
            pageObj.mergeScaledRects([(0, 0), (pageObj.mediaBox.getWidth(), pageObj.mediaBox.getHeight())], scale=new_size)

            writer.addPage(pageObj)

        # Сохраняем измененный документ
        outputStream = BytesIO()
        writer.write(outputStream)
        outputStream.seek(0)

        with open("new_" + pdf_file, 'wb') as outputFile:
            outputFile.write(outputStream.read())

change_font_size("new_document_with_text.pdf", 24)
```

Этот пример демонстрирует базовые операции редактирования PDF в Python: создание нового документа, добавление текста и изменение размера шрифтов. Для более сложных задач рекомендуется изучить документацию к каждой библиотеке или библиотеку, так как они предоставляют множество возможностей для обработки документов."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: напишите код для выполнения ocr с помощью библиотеки pytesseract и параллельно обработайте процесс

Для выполнения OCR (Optical Character Recognition) с использованием библиотеки `pytesseract` на Python, вам потребуется установить следующие компоненты:

1. **PyTesseract**: Библиотека для работы с Tesseract-OCR.
2. **Tesseract-OCR**: Расшифровщик символов из изображений.

### Установка зависимостей

Чтобы начать работу, выполните следующую команду в консоли:

```bash
pip install pytesseract pillow tesserocr
```

### Пример кода

#### 1. Подготовка изображения

Сначала загрузите изображение, которое нужно обработать. Например, изображение может быть сохранено как `.png`, `.jpg`, или `.jpeg`.

```python
from PIL import Image
import pytesseract

# Загрузка изображения
image_path = 'path/to/your/image.png'
image = Image.open(image_path)
```

#### 2. Использование pytesseract

Теперь используем библиотеку `pytesseract` для распознавания текста:

```python
# Определение языка распознавания
language = "eng"  # Возможные языки: eng, rus, ukr, etc.

# Регрессия для исправления ошибок
config = r'--oem 3 --psm 6'

# Переводим изображение в текст
text = pytesseract.image_to_string(image, lang=language, config=config)

print("Результат:", text)
```

### Параллельное выполнение процесса

Если необходимо обрабатывать несколько изображений одновременно, можно использовать модуль `concurrent.futures` из стандартной библиотеки Python. Вот пример использования этого подхода:

```python
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def process_image(image_path):
    image = Image.open(image_path)
    return pytesseract.image_to_string(image, lang="eng", config="--oem 3 --psm 6")

with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    futures = [executor.submit(process_image, image_path) for image_path in ['path/to/image1.png', 'path/to/image2.png']]

    for future in futures:
        print(future.result())
```

Этот код использует многопоточную обработку (`ThreadPoolExecutor`) для параллельного выполнения операций распознавания текста по нескольким изображениям. Параметр `max_workers` определяет количество потоков, которые будут использоваться для обработки задач.

### Заключение

Таким образом, вы можете успешно выполнить OCR с использованием `pytesseract` и обрабатывать сразу несколько изображений параллельно. Важно правильно настроить параметры распознавания и язык перевода, чтобы обеспечить лучшую точность результатов.

Конечно! Для выполнения Optical Character Recognition (OCR) с использованием библиотеки `pytesseract` в Python можно использовать модуль `PIL` (Python Imaging Library) или `cv2` (OpenCV), чтобы загружать изображение и затем применять OCR. Также можно использовать многопоточность для параллельной обработки.

Вот пример кода на Python, который использует `pytesseract`, `PIL` и многопоточность:

```python
import cv2
from PIL import Image
import pytesseract
import concurrent.futures

# Установка пути к файлу с распознавателем текста
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'/path/to/tesseract.exe'

def process_image(image_path):
    # Открытие изображения
    image = Image.open(image_path)

    # Применение OCR
    text = pytesseract.image_to_string(image)

    return text

def main():
    # Список путей к изображениям, которые нужно обработать
    image_paths = ['image1.jpg', 'image2.png', 'image3.bmp']  # Добавьте ваши пути

    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
        results = list(executor.map(process_image, image_paths))

    for result in results:
        print(result)

if __name__ == "__main__":
    main()
```

### Объяснение кода:
1. **Установка пути к файлу с распознавателем текста**: В этом месте укажите путь к вашему установленному Tesseract-OCR.

   ```python
   pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'/path/to/tesseract.exe'
   ```

2. **Функция `process_image`**:
   - Открывает изображение с помощью `PIL`.
   - Выполняет OCR с помощью `pytesseract.image_to_string()`.

3. **Функция `main`**:
   - Создает список путей к изображениям, которые нужно обработать.
   - Использует `ThreadPoolExecutor` из модуля `concurrent.futures` для параллельного выполнения функции `process_image` над каждым изображением в списке.

4. **Запуск программы**:
   - Запускает основную функцию `main()`.

### Пояснение к многопоточности:
Мы используем `ThreadPoolExecutor` из модуля `concurrent.futures` для создания нескольких потоков, каждый из которых будет выполнять свою часть работы (обработку одного изображения). Это позволяет значительно ускорить процесс обработки больших количеств изображений.

### Как запустить:
1. Убедитесь, что установлены все необходимые зависимости: `opencv-python`, `pillow` и `pytesseract`.
2. Замените `'image1.jpg'`, `'image2.png'` и т.д. на фактические пути к вашим изображениям.
3. Запустите этот скрипт.

Этот код должен работать эффективно для параллельной обработки изображений с помощью OCR.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "напишите код для выполнения ocr с помощью библиотеки pytesseract и параллельно обработайте процесс",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Для выполнения OCR (Optical Character Recognition) с использованием библиотеки `pytesseract` на Python, вам потребуется установить следующие компоненты:

1. **PyTesseract**: Библиотека для работы с Tesseract-OCR.
2. **Tesseract-OCR**: Расшифровщик символов из изображений.

### Установка зависимостей

Чтобы начать работу, выполните следующую команду в консоли:

```bash
pip install pytesseract pillow tesserocr
```

### Пример кода

#### 1. Подготовка изображения

Сначала загрузите изображение, которое нужно обработать. Например, изображение может быть сохранено как `.png`, `.jpg`, или `.jpeg`.

```python
from PIL import Image
import pytesseract

# Загрузка изображения
image_path = 'path/to/your/image.png'
image = Image.open(image_path)
```

#### 2. Использование pytesseract

Теперь используем библиотеку `pytesseract` для распознавания текста:

```python
# Определение языка распознавания
language = "eng"  # Возможные языки: eng, rus, ukr, etc.

# Регрессия для исправления ошибок
config = r'--oem 3 --psm 6'

# Переводим изображение в текст
text = pytesseract.image_to_string(image, lang=language, config=config)

print("Результат:", text)
```

### Параллельное выполнение процесса

Если необходимо обрабатывать несколько изображений одновременно, можно использовать модуль `concurrent.futures` из стандартной библиотеки Python. Вот пример использования этого подхода:

```python
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def process_image(image_path):
    image = Image.open(image_path)
    return pytesseract.image_to_string(image, lang="eng", config="--oem 3 --psm 6")

with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    futures = [executor.submit(process_image, image_path) for image_path in ['path/to/image1.png', 'path/to/image2.png']]

    for future in futures:
        print(future.result())
```

Этот код использует многопоточную обработку (`ThreadPoolExecutor`) для параллельного выполнения операций распознавания текста по нескольким изображениям. Параметр `max_workers` определяет количество потоков, которые будут использоваться для обработки задач.

### Заключение

Таким образом, вы можете успешно выполнить OCR с использованием `pytesseract` и обрабатывать сразу несколько изображений параллельно. Важно правильно настроить параметры распознавания и язык перевода, чтобы обеспечить лучшую точность результатов."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Конечно! Для выполнения Optical Character Recognition (OCR) с использованием библиотеки `pytesseract` в Python можно использовать модуль `PIL` (Python Imaging Library) или `cv2` (OpenCV), чтобы загружать изображение и затем применять OCR. Также можно использовать многопоточность для параллельной обработки.

Вот пример кода на Python, который использует `pytesseract`, `PIL` и многопоточность:

```python
import cv2
from PIL import Image
import pytesseract
import concurrent.futures

# Установка пути к файлу с распознавателем текста
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'/path/to/tesseract.exe'

def process_image(image_path):
    # Открытие изображения
    image = Image.open(image_path)

    # Применение OCR
    text = pytesseract.image_to_string(image)

    return text

def main():
    # Список путей к изображениям, которые нужно обработать
    image_paths = ['image1.jpg', 'image2.png', 'image3.bmp']  # Добавьте ваши пути

    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
        results = list(executor.map(process_image, image_paths))

    for result in results:
        print(result)

if __name__ == "__main__":
    main()
```

### Объяснение кода:
1. **Установка пути к файлу с распознавателем текста**: В этом месте укажите путь к вашему установленному Tesseract-OCR.

   ```python
   pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'/path/to/tesseract.exe'
   ```

2. **Функция `process_image`**:
   - Открывает изображение с помощью `PIL`.
   - Выполняет OCR с помощью `pytesseract.image_to_string()`.

3. **Функция `main`**:
   - Создает список путей к изображениям, которые нужно обработать.
   - Использует `ThreadPoolExecutor` из модуля `concurrent.futures` для параллельного выполнения функции `process_image` над каждым изображением в списке.

4. **Запуск программы**:
   - Запускает основную функцию `main()`.

### Пояснение к многопоточности:
Мы используем `ThreadPoolExecutor` из модуля `concurrent.futures` для создания нескольких потоков, каждый из которых будет выполнять свою часть работы (обработку одного изображения). Это позволяет значительно ускорить процесс обработки больших количеств изображений.

### Как запустить:
1. Убедитесь, что установлены все необходимые зависимости: `opencv-python`, `pillow` и `pytesseract`.
2. Замените `'image1.jpg'`, `'image2.png'` и т.д. на фактические пути к вашим изображениям.
3. Запустите этот скрипт.

Этот код должен работать эффективно для параллельной обработки изображений с помощью OCR."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: напишите код для выполнения ocr с помощью библиотеки pytesseract и параллельно обработайте процесс

Конечно! Для выполнения Optical Character Recognition (OCR) с использованием библиотеки `pytesseract` в Python можно использовать модуль `PIL` (Python Imaging Library) или `cv2` (OpenCV), чтобы загружать изображение и затем применять OCR. Также можно использовать многопоточность для параллельной обработки.

Вот пример кода на Python, который использует `pytesseract`, `PIL` и многопоточность:

```python
import cv2
from PIL import Image
import pytesseract
import concurrent.futures

# Установка пути к файлу с распознавателем текста
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'/path/to/tesseract.exe'

def process_image(image_path):
    # Открытие изображения
    image = Image.open(image_path)

    # Применение OCR
    text = pytesseract.image_to_string(image)

    return text

def main():
    # Список путей к изображениям, которые нужно обработать
    image_paths = ['image1.jpg', 'image2.png', 'image3.bmp']  # Добавьте ваши пути

    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
        results = list(executor.map(process_image, image_paths))

    for result in results:
        print(result)

if __name__ == "__main__":
    main()
```

### Объяснение кода:
1. **Установка пути к файлу с распознавателем текста**: В этом месте укажите путь к вашему установленному Tesseract-OCR.

   ```python
   pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'/path/to/tesseract.exe'
   ```

2. **Функция `process_image`**:
   - Открывает изображение с помощью `PIL`.
   - Выполняет OCR с помощью `pytesseract.image_to_string()`.

3. **Функция `main`**:
   - Создает список путей к изображениям, которые нужно обработать.
   - Использует `ThreadPoolExecutor` из модуля `concurrent.futures` для параллельного выполнения функции `process_image` над каждым изображением в списке.

4. **Запуск программы**:
   - Запускает основную функцию `main()`.

### Пояснение к многопоточности:
Мы используем `ThreadPoolExecutor` из модуля `concurrent.futures` для создания нескольких потоков, каждый из которых будет выполнять свою часть работы (обработку одного изображения). Это позволяет значительно ускорить процесс обработки больших количеств изображений.

### Как запустить:
1. Убедитесь, что установлены все необходимые зависимости: `opencv-python`, `pillow` и `pytesseract`.
2. Замените `'image1.jpg'`, `'image2.png'` и т.д. на фактические пути к вашим изображениям.
3. Запустите этот скрипт.

Этот код должен работать эффективно для параллельной обработки изображений с помощью OCR.

Для выполнения OCR (Optical Character Recognition) с использованием библиотеки `pytesseract` на Python, вам потребуется установить следующие компоненты:

1. **PyTesseract**: Библиотека для работы с Tesseract-OCR.
2. **Tesseract-OCR**: Расшифровщик символов из изображений.

### Установка зависимостей

Чтобы начать работу, выполните следующую команду в консоли:

```bash
pip install pytesseract pillow tesserocr
```

### Пример кода

#### 1. Подготовка изображения

Сначала загрузите изображение, которое нужно обработать. Например, изображение может быть сохранено как `.png`, `.jpg`, или `.jpeg`.

```python
from PIL import Image
import pytesseract

# Загрузка изображения
image_path = 'path/to/your/image.png'
image = Image.open(image_path)
```

#### 2. Использование pytesseract

Теперь используем библиотеку `pytesseract` для распознавания текста:

```python
# Определение языка распознавания
language = "eng"  # Возможные языки: eng, rus, ukr, etc.

# Регрессия для исправления ошибок
config = r'--oem 3 --psm 6'

# Переводим изображение в текст
text = pytesseract.image_to_string(image, lang=language, config=config)

print("Результат:", text)
```

### Параллельное выполнение процесса

Если необходимо обрабатывать несколько изображений одновременно, можно использовать модуль `concurrent.futures` из стандартной библиотеки Python. Вот пример использования этого подхода:

```python
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def process_image(image_path):
    image = Image.open(image_path)
    return pytesseract.image_to_string(image, lang="eng", config="--oem 3 --psm 6")

with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    futures = [executor.submit(process_image, image_path) for image_path in ['path/to/image1.png', 'path/to/image2.png']]

    for future in futures:
        print(future.result())
```

Этот код использует многопоточную обработку (`ThreadPoolExecutor`) для параллельного выполнения операций распознавания текста по нескольким изображениям. Параметр `max_workers` определяет количество потоков, которые будут использоваться для обработки задач.

### Заключение

Таким образом, вы можете успешно выполнить OCR с использованием `pytesseract` и обрабатывать сразу несколько изображений параллельно. Важно правильно настроить параметры распознавания и язык перевода, чтобы обеспечить лучшую точность результатов.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "напишите код для выполнения ocr с помощью библиотеки pytesseract и параллельно обработайте процесс",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Конечно! Для выполнения Optical Character Recognition (OCR) с использованием библиотеки `pytesseract` в Python можно использовать модуль `PIL` (Python Imaging Library) или `cv2` (OpenCV), чтобы загружать изображение и затем применять OCR. Также можно использовать многопоточность для параллельной обработки.

Вот пример кода на Python, который использует `pytesseract`, `PIL` и многопоточность:

```python
import cv2
from PIL import Image
import pytesseract
import concurrent.futures

# Установка пути к файлу с распознавателем текста
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'/path/to/tesseract.exe'

def process_image(image_path):
    # Открытие изображения
    image = Image.open(image_path)

    # Применение OCR
    text = pytesseract.image_to_string(image)

    return text

def main():
    # Список путей к изображениям, которые нужно обработать
    image_paths = ['image1.jpg', 'image2.png', 'image3.bmp']  # Добавьте ваши пути

    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
        results = list(executor.map(process_image, image_paths))

    for result in results:
        print(result)

if __name__ == "__main__":
    main()
```

### Объяснение кода:
1. **Установка пути к файлу с распознавателем текста**: В этом месте укажите путь к вашему установленному Tesseract-OCR.

   ```python
   pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'/path/to/tesseract.exe'
   ```

2. **Функция `process_image`**:
   - Открывает изображение с помощью `PIL`.
   - Выполняет OCR с помощью `pytesseract.image_to_string()`.

3. **Функция `main`**:
   - Создает список путей к изображениям, которые нужно обработать.
   - Использует `ThreadPoolExecutor` из модуля `concurrent.futures` для параллельного выполнения функции `process_image` над каждым изображением в списке.

4. **Запуск программы**:
   - Запускает основную функцию `main()`.

### Пояснение к многопоточности:
Мы используем `ThreadPoolExecutor` из модуля `concurrent.futures` для создания нескольких потоков, каждый из которых будет выполнять свою часть работы (обработку одного изображения). Это позволяет значительно ускорить процесс обработки больших количеств изображений.

### Как запустить:
1. Убедитесь, что установлены все необходимые зависимости: `opencv-python`, `pillow` и `pytesseract`.
2. Замените `'image1.jpg'`, `'image2.png'` и т.д. на фактические пути к вашим изображениям.
3. Запустите этот скрипт.

Этот код должен работать эффективно для параллельной обработки изображений с помощью OCR."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Для выполнения OCR (Optical Character Recognition) с использованием библиотеки `pytesseract` на Python, вам потребуется установить следующие компоненты:

1. **PyTesseract**: Библиотека для работы с Tesseract-OCR.
2. **Tesseract-OCR**: Расшифровщик символов из изображений.

### Установка зависимостей

Чтобы начать работу, выполните следующую команду в консоли:

```bash
pip install pytesseract pillow tesserocr
```

### Пример кода

#### 1. Подготовка изображения

Сначала загрузите изображение, которое нужно обработать. Например, изображение может быть сохранено как `.png`, `.jpg`, или `.jpeg`.

```python
from PIL import Image
import pytesseract

# Загрузка изображения
image_path = 'path/to/your/image.png'
image = Image.open(image_path)
```

#### 2. Использование pytesseract

Теперь используем библиотеку `pytesseract` для распознавания текста:

```python
# Определение языка распознавания
language = "eng"  # Возможные языки: eng, rus, ukr, etc.

# Регрессия для исправления ошибок
config = r'--oem 3 --psm 6'

# Переводим изображение в текст
text = pytesseract.image_to_string(image, lang=language, config=config)

print("Результат:", text)
```

### Параллельное выполнение процесса

Если необходимо обрабатывать несколько изображений одновременно, можно использовать модуль `concurrent.futures` из стандартной библиотеки Python. Вот пример использования этого подхода:

```python
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def process_image(image_path):
    image = Image.open(image_path)
    return pytesseract.image_to_string(image, lang="eng", config="--oem 3 --psm 6")

with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    futures = [executor.submit(process_image, image_path) for image_path in ['path/to/image1.png', 'path/to/image2.png']]

    for future in futures:
        print(future.result())
```

Этот код использует многопоточную обработку (`ThreadPoolExecutor`) для параллельного выполнения операций распознавания текста по нескольким изображениям. Параметр `max_workers` определяет количество потоков, которые будут использоваться для обработки задач.

### Заключение

Таким образом, вы можете успешно выполнить OCR с использованием `pytesseract` и обрабатывать сразу несколько изображений параллельно. Важно правильно настроить параметры распознавания и язык перевода, чтобы обеспечить лучшую точность результатов."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Можешь написать fizzbuzz на Python?

Конечно, вот пример программы "FizzBuzz" на Python:

```python
for i in range(1, 101):
    if i % 3 == 0 and i % 5 == 0:
        print("FizzBuzz")
    elif i % 3 == 0:
        print("Fizz")
    elif i % 5 == 0:
        print("Buzz")
    else:
        print(i)
```

Эта программа будет выводить числа от 1 до 100. Если число делится без остатка на 3 и 5 (т.е. на 15), то выводится слово "FizzBuzz". Если оно делится только на 3, то "Fizz", если только на 5 - "Buzz", а если ни на 3, ни на 5, просто выводит само число.

Конечно! Вот простой пример программы на Python для решения задачи FizzBuzz:

```python
def fizz_buzz(n):
    for i in range(1, n + 1):
        if i % 3 == 0 and i % 5 == 0:
            print("FizzBuzz")
        elif i % 3 == 0:
            print("Fizz")
        elif i % 5 == 0:
            print("Buzz")
        else:
            print(i)

# Пример использования функции с параметром 15
fizz_buzz(15)
```

Эта программа выводит числа от 1 до заданного числа `n`. Если число делится без остатка на 3 и 5, она выводит "FizzBuzz". Если число делится без остатка только на 3, она выводит "Fizz". Если число делится без остатка только на 5, она выводит "Buzz". В остальных случаях она просто выводит само число.

Вы можете изменить значение аргумента в вызове функции `fizz_buzz()` для проверки других значений. Например, если вы хотите проверить числа от 1 до 15, как показано выше, передайте `fizz_buzz(15)`.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Можешь написать fizzbuzz на Python?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Конечно, вот пример программы "FizzBuzz" на Python:

```python
for i in range(1, 101):
    if i % 3 == 0 and i % 5 == 0:
        print("FizzBuzz")
    elif i % 3 == 0:
        print("Fizz")
    elif i % 5 == 0:
        print("Buzz")
    else:
        print(i)
```

Эта программа будет выводить числа от 1 до 100. Если число делится без остатка на 3 и 5 (т.е. на 15), то выводится слово "FizzBuzz". Если оно делится только на 3, то "Fizz", если только на 5 - "Buzz", а если ни на 3, ни на 5, просто выводит само число."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Конечно! Вот простой пример программы на Python для решения задачи FizzBuzz:

```python
def fizz_buzz(n):
    for i in range(1, n + 1):
        if i % 3 == 0 and i % 5 == 0:
            print("FizzBuzz")
        elif i % 3 == 0:
            print("Fizz")
        elif i % 5 == 0:
            print("Buzz")
        else:
            print(i)

# Пример использования функции с параметром 15
fizz_buzz(15)
```

Эта программа выводит числа от 1 до заданного числа `n`. Если число делится без остатка на 3 и 5, она выводит "FizzBuzz". Если число делится без остатка только на 3, она выводит "Fizz". Если число делится без остатка только на 5, она выводит "Buzz". В остальных случаях она просто выводит само число.

Вы можете изменить значение аргумента в вызове функции `fizz_buzz()` для проверки других значений. Например, если вы хотите проверить числа от 1 до 15, как показано выше, передайте `fizz_buzz(15)`."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Можешь написать fizzbuzz на Python?

Конечно! Вот простой пример программы на Python для решения задачи FizzBuzz:

```python
def fizz_buzz(n):
    for i in range(1, n + 1):
        if i % 3 == 0 and i % 5 == 0:
            print("FizzBuzz")
        elif i % 3 == 0:
            print("Fizz")
        elif i % 5 == 0:
            print("Buzz")
        else:
            print(i)

# Пример использования функции с параметром 15
fizz_buzz(15)
```

Эта программа выводит числа от 1 до заданного числа `n`. Если число делится без остатка на 3 и 5, она выводит "FizzBuzz". Если число делится без остатка только на 3, она выводит "Fizz". Если число делится без остатка только на 5, она выводит "Buzz". В остальных случаях она просто выводит само число.

Вы можете изменить значение аргумента в вызове функции `fizz_buzz()` для проверки других значений. Например, если вы хотите проверить числа от 1 до 15, как показано выше, передайте `fizz_buzz(15)`.

Конечно, вот пример программы "FizzBuzz" на Python:

```python
for i in range(1, 101):
    if i % 3 == 0 and i % 5 == 0:
        print("FizzBuzz")
    elif i % 3 == 0:
        print("Fizz")
    elif i % 5 == 0:
        print("Buzz")
    else:
        print(i)
```

Эта программа будет выводить числа от 1 до 100. Если число делится без остатка на 3 и 5 (т.е. на 15), то выводится слово "FizzBuzz". Если оно делится только на 3, то "Fizz", если только на 5 - "Buzz", а если ни на 3, ни на 5, просто выводит само число.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Можешь написать fizzbuzz на Python?",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Конечно! Вот простой пример программы на Python для решения задачи FizzBuzz:

```python
def fizz_buzz(n):
    for i in range(1, n + 1):
        if i % 3 == 0 and i % 5 == 0:
            print("FizzBuzz")
        elif i % 3 == 0:
            print("Fizz")
        elif i % 5 == 0:
            print("Buzz")
        else:
            print(i)

# Пример использования функции с параметром 15
fizz_buzz(15)
```

Эта программа выводит числа от 1 до заданного числа `n`. Если число делится без остатка на 3 и 5, она выводит "FizzBuzz". Если число делится без остатка только на 3, она выводит "Fizz". Если число делится без остатка только на 5, она выводит "Buzz". В остальных случаях она просто выводит само число.

Вы можете изменить значение аргумента в вызове функции `fizz_buzz()` для проверки других значений. Например, если вы хотите проверить числа от 1 до 15, как показано выше, передайте `fizz_buzz(15)`."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Конечно, вот пример программы "FizzBuzz" на Python:

```python
for i in range(1, 101):
    if i % 3 == 0 and i % 5 == 0:
        print("FizzBuzz")
    elif i % 3 == 0:
        print("Fizz")
    elif i % 5 == 0:
        print("Buzz")
    else:
        print(i)
```

Эта программа будет выводить числа от 1 до 100. Если число делится без остатка на 3 и 5 (т.е. на 15), то выводится слово "FizzBuzz". Если оно делится только на 3, то "Fizz", если только на 5 - "Buzz", а если ни на 3, ни на 5, просто выводит само число."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Напишите код на Haskell для топологической сортировки.

Для топологической сортировки в Haskell можно использовать алгоритм Кнута-Юнга (Kruskal-Wagner's algorithm). Вот пример реализации этого алгоритма:

```haskell
import Data.List (sort)

-- Функция, которая возвращает список ребер графа
edges :: [(Int, Int)]
edges = [(1, 2), (3, 4), (5, 6), (7, 8)]

-- Функция, которая проверяет, является ли заданный путь в графе циклическим
isCyclic :: [Int] -> Bool
isCyclic path =
    let cycle = takeWhile (\(x, y) -> x == y) $ zip path (tail path)
    in length cycle > 0

-- Топологическая сортировка
topologicalSort :: [(Int, Int)] -> [[Int]]
topologicalSort edges' = topSortHelper [] (fromList edges')
 where
     -- Функция, которая выполняет рекурсивную топологическую сортировку
     topSortHelper acc visited' = do
         let newVisited = filter (/= fst . head) visited'
         if null newVisited then return []
             else do
                 let nextNodes = filter ((/= snd . head) . head) $ map snd $ filter (`notElem` visited') edges'
                 let newPath = concatMap (\(_, v) -> [head, v]) $ filter (`elem` visited') edges'
                 let newPath' = newPath ++ sort $ filter (\v -> notElem v visited') nextNodes
                 case newPath' of
                     [] -> return []
                     _ -> topSortHelper (newPath' : acc) (newVisited ++ nextNodes)

-- Проверка правильности работы функции
main :: IO ()
main = do
    let expectedOutput = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]] :: [[Int]]
    print $ topologicalSort edges'

```

### Описание кода:

1. **Функция `edges`:** Здесь задается исходный граф в виде списка пар `(a, b)` — это ребра графа.

2. **Функция `isCyclic`:** Проверяет, содержит ли заданный путь в графе цикл. Это делается путем сравнения пути с его обратной версией.

3. **Функция `topologicalSort`:**
   - Использует вспомогательную функцию `topSortHelper`, которая:
     - Принимает текущую отсортированную версию графа и список всех вершин.
     - Определяет новые вершины, которые еще не были обработаны.
     - Если все вершины уже обработано, завершает работу.
     - Ищет соседние вершины, которые еще не были обработаны.
     - Составляет новый путь из этих соседей.
     - Добавляет этот путь к текущей отсортированной версии.
     - Продолжает рекурсивно обрабатывать оставшиеся вершины.

4. **Проверка:** В примере используется простой граф, который легко отсортировать по правилу топологического порядка. Результат должен быть `[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]`.

Этот подход позволяет эффективно сортировать топологически без использования дополнительных алгоритмов, таких как Kahn'a или других, что делает его более простым и понятным для понимания.

Конечно! Топологическая сортировка используется для ориентированных графов и позволяет получить порядок вершин так, чтобы все ребра были направлены вниз по этому порядку.

Вот пример кода на Haskell для выполнения топологической сортировки:

```haskell
import Data.List (sortOn)
import qualified Data.Map as Map

-- Функция для проверки наличия ребра из u в v
edgeExists :: [(Int, Int)] -> Int -> Int -> Bool
edgeExists edges u v = any (\(u', v') -> u' == u && v' == v) edges

-- Функция для добавления ребра в список ребер
addEdge :: [(Int, Int)] -> Int -> Int -> [(Int, Int)]
addEdge edges u v = (u, v):edges

-- Функция для удаления ребра из списка ребер
removeEdge :: [(Int, Int)] -> Int -> Int -> [(Int, Int)]
removeEdge edges u v = filter (\(u', v') -> u' /= u || v' /= v) edges

-- Функция для получения всех соседей вершины u
getNeighbors :: [(Int, Int)] -> Int -> [Int]
getNeighbors edges u = map fst $ filter ((== u) . snd) edges

-- Функция для создания графа из списков ребер
createGraph :: [(Int, Int)] -> Map.Map Int [Int]
createGraph edges = foldl addVertex emptyMap edges
  where
    emptyMap = Map.fromList [(x, []) | x <- [1..length edges]]

    -- Добавление ребра к графу
    addVertex :: Map.Map Int [Int] -> (Int, Int) -> Map.Map Int [Int]
    addVertex graph (u, v) =
      let neighborsU = getNeighbors edges u
          neighborsV = getNeighbors edges v
      in Map.insertWith (++) u (v:neighborsU) graph
        `Map.union` Map.insertWith (++) v (u:neighborsV) graph

-- Функция для выполнения топологической сортировки
topologicalSort :: [(Int, Int)] -> Maybe [Int]
topologicalSort edges = sortOn id <$> traverse dfs vertices
  where
    vertices = [1 .. length edges]

    -- Рекурсивная функция для выполнения DFS
    dfs :: Int -> Either String [Int]
    dfs vertex = case Map.lookup vertex graph of
      Nothing -> Right []
      Just neighbors ->
        if null neighbors then Right [vertex]
        else Left "Cycle detected"
          `catchError` \_ -> Right [vertex]
        `finally` do
          let newVertices = concatMap dfs neighbors
          return $ vertex : newVertices

    -- Создание графа
    graph = createGraph edges

-- Пример использования:
main :: IO ()
main = print $ topologicalSort [(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (5, 6), (6, 7), (7, 8), (8, 9)]
```

Этот код выполняет следующие шаги:
1. Определяется функция `edgeExists`, которая проверяет наличие ребра между двумя вершинами.
2. Функция `addEdge` добавляет ребро в список ребер.
3. Функция `removeEdge` удаляет ребро из списка ребер.
4. Функция `getNeighbors` возвращает список всех соседей вершины.
5. Функция `createGraph` создает граф из списка ребер.
6. Функция `dfs` выполняет глубину прямого обхода (DFS).
7. Функция `topologicalSort` использует результаты DFS для выполнения топологической сортировки.

Пример использования этого кода можно найти в блоке `main`. В данном случае он выводит возможную топологическую сортировку для заданного графа или сообщает о том, что цикл найден.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Напишите код на Haskell для топологической сортировки.",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Для топологической сортировки в Haskell можно использовать алгоритм Кнута-Юнга (Kruskal-Wagner's algorithm). Вот пример реализации этого алгоритма:

```haskell
import Data.List (sort)

-- Функция, которая возвращает список ребер графа
edges :: [(Int, Int)]
edges = [(1, 2), (3, 4), (5, 6), (7, 8)]

-- Функция, которая проверяет, является ли заданный путь в графе циклическим
isCyclic :: [Int] -> Bool
isCyclic path =
    let cycle = takeWhile (\(x, y) -> x == y) $ zip path (tail path)
    in length cycle > 0

-- Топологическая сортировка
topologicalSort :: [(Int, Int)] -> [[Int]]
topologicalSort edges' = topSortHelper [] (fromList edges')
 where
     -- Функция, которая выполняет рекурсивную топологическую сортировку
     topSortHelper acc visited' = do
         let newVisited = filter (/= fst . head) visited'
         if null newVisited then return []
             else do
                 let nextNodes = filter ((/= snd . head) . head) $ map snd $ filter (`notElem` visited') edges'
                 let newPath = concatMap (\(_, v) -> [head, v]) $ filter (`elem` visited') edges'
                 let newPath' = newPath ++ sort $ filter (\v -> notElem v visited') nextNodes
                 case newPath' of
                     [] -> return []
                     _ -> topSortHelper (newPath' : acc) (newVisited ++ nextNodes)

-- Проверка правильности работы функции
main :: IO ()
main = do
    let expectedOutput = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]] :: [[Int]]
    print $ topologicalSort edges'

```

### Описание кода:

1. **Функция `edges`:** Здесь задается исходный граф в виде списка пар `(a, b)` — это ребра графа.

2. **Функция `isCyclic`:** Проверяет, содержит ли заданный путь в графе цикл. Это делается путем сравнения пути с его обратной версией.

3. **Функция `topologicalSort`:**
   - Использует вспомогательную функцию `topSortHelper`, которая:
     - Принимает текущую отсортированную версию графа и список всех вершин.
     - Определяет новые вершины, которые еще не были обработаны.
     - Если все вершины уже обработано, завершает работу.
     - Ищет соседние вершины, которые еще не были обработаны.
     - Составляет новый путь из этих соседей.
     - Добавляет этот путь к текущей отсортированной версии.
     - Продолжает рекурсивно обрабатывать оставшиеся вершины.

4. **Проверка:** В примере используется простой граф, который легко отсортировать по правилу топологического порядка. Результат должен быть `[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]`.

Этот подход позволяет эффективно сортировать топологически без использования дополнительных алгоритмов, таких как Kahn'a или других, что делает его более простым и понятным для понимания."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Конечно! Топологическая сортировка используется для ориентированных графов и позволяет получить порядок вершин так, чтобы все ребра были направлены вниз по этому порядку.

Вот пример кода на Haskell для выполнения топологической сортировки:

```haskell
import Data.List (sortOn)
import qualified Data.Map as Map

-- Функция для проверки наличия ребра из u в v
edgeExists :: [(Int, Int)] -> Int -> Int -> Bool
edgeExists edges u v = any (\(u', v') -> u' == u && v' == v) edges

-- Функция для добавления ребра в список ребер
addEdge :: [(Int, Int)] -> Int -> Int -> [(Int, Int)]
addEdge edges u v = (u, v):edges

-- Функция для удаления ребра из списка ребер
removeEdge :: [(Int, Int)] -> Int -> Int -> [(Int, Int)]
removeEdge edges u v = filter (\(u', v') -> u' /= u || v' /= v) edges

-- Функция для получения всех соседей вершины u
getNeighbors :: [(Int, Int)] -> Int -> [Int]
getNeighbors edges u = map fst $ filter ((== u) . snd) edges

-- Функция для создания графа из списков ребер
createGraph :: [(Int, Int)] -> Map.Map Int [Int]
createGraph edges = foldl addVertex emptyMap edges
  where
    emptyMap = Map.fromList [(x, []) | x <- [1..length edges]]

    -- Добавление ребра к графу
    addVertex :: Map.Map Int [Int] -> (Int, Int) -> Map.Map Int [Int]
    addVertex graph (u, v) =
      let neighborsU = getNeighbors edges u
          neighborsV = getNeighbors edges v
      in Map.insertWith (++) u (v:neighborsU) graph
        `Map.union` Map.insertWith (++) v (u:neighborsV) graph

-- Функция для выполнения топологической сортировки
topologicalSort :: [(Int, Int)] -> Maybe [Int]
topologicalSort edges = sortOn id <$> traverse dfs vertices
  where
    vertices = [1 .. length edges]

    -- Рекурсивная функция для выполнения DFS
    dfs :: Int -> Either String [Int]
    dfs vertex = case Map.lookup vertex graph of
      Nothing -> Right []
      Just neighbors ->
        if null neighbors then Right [vertex]
        else Left "Cycle detected"
          `catchError` \_ -> Right [vertex]
        `finally` do
          let newVertices = concatMap dfs neighbors
          return $ vertex : newVertices

    -- Создание графа
    graph = createGraph edges

-- Пример использования:
main :: IO ()
main = print $ topologicalSort [(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (5, 6), (6, 7), (7, 8), (8, 9)]
```

Этот код выполняет следующие шаги:
1. Определяется функция `edgeExists`, которая проверяет наличие ребра между двумя вершинами.
2. Функция `addEdge` добавляет ребро в список ребер.
3. Функция `removeEdge` удаляет ребро из списка ребер.
4. Функция `getNeighbors` возвращает список всех соседей вершины.
5. Функция `createGraph` создает граф из списка ребер.
6. Функция `dfs` выполняет глубину прямого обхода (DFS).
7. Функция `topologicalSort` использует результаты DFS для выполнения топологической сортировки.

Пример использования этого кода можно найти в блоке `main`. В данном случае он выводит возможную топологическую сортировку для заданного графа или сообщает о том, что цикл найден."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Напишите код на Haskell для топологической сортировки.

Конечно! Топологическая сортировка используется для ориентированных графов и позволяет получить порядок вершин так, чтобы все ребра были направлены вниз по этому порядку.

Вот пример кода на Haskell для выполнения топологической сортировки:

```haskell
import Data.List (sortOn)
import qualified Data.Map as Map

-- Функция для проверки наличия ребра из u в v
edgeExists :: [(Int, Int)] -> Int -> Int -> Bool
edgeExists edges u v = any (\(u', v') -> u' == u && v' == v) edges

-- Функция для добавления ребра в список ребер
addEdge :: [(Int, Int)] -> Int -> Int -> [(Int, Int)]
addEdge edges u v = (u, v):edges

-- Функция для удаления ребра из списка ребер
removeEdge :: [(Int, Int)] -> Int -> Int -> [(Int, Int)]
removeEdge edges u v = filter (\(u', v') -> u' /= u || v' /= v) edges

-- Функция для получения всех соседей вершины u
getNeighbors :: [(Int, Int)] -> Int -> [Int]
getNeighbors edges u = map fst $ filter ((== u) . snd) edges

-- Функция для создания графа из списков ребер
createGraph :: [(Int, Int)] -> Map.Map Int [Int]
createGraph edges = foldl addVertex emptyMap edges
  where
    emptyMap = Map.fromList [(x, []) | x <- [1..length edges]]

    -- Добавление ребра к графу
    addVertex :: Map.Map Int [Int] -> (Int, Int) -> Map.Map Int [Int]
    addVertex graph (u, v) =
      let neighborsU = getNeighbors edges u
          neighborsV = getNeighbors edges v
      in Map.insertWith (++) u (v:neighborsU) graph
        `Map.union` Map.insertWith (++) v (u:neighborsV) graph

-- Функция для выполнения топологической сортировки
topologicalSort :: [(Int, Int)] -> Maybe [Int]
topologicalSort edges = sortOn id <$> traverse dfs vertices
  where
    vertices = [1 .. length edges]

    -- Рекурсивная функция для выполнения DFS
    dfs :: Int -> Either String [Int]
    dfs vertex = case Map.lookup vertex graph of
      Nothing -> Right []
      Just neighbors ->
        if null neighbors then Right [vertex]
        else Left "Cycle detected"
          `catchError` \_ -> Right [vertex]
        `finally` do
          let newVertices = concatMap dfs neighbors
          return $ vertex : newVertices

    -- Создание графа
    graph = createGraph edges

-- Пример использования:
main :: IO ()
main = print $ topologicalSort [(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (5, 6), (6, 7), (7, 8), (8, 9)]
```

Этот код выполняет следующие шаги:
1. Определяется функция `edgeExists`, которая проверяет наличие ребра между двумя вершинами.
2. Функция `addEdge` добавляет ребро в список ребер.
3. Функция `removeEdge` удаляет ребро из списка ребер.
4. Функция `getNeighbors` возвращает список всех соседей вершины.
5. Функция `createGraph` создает граф из списка ребер.
6. Функция `dfs` выполняет глубину прямого обхода (DFS).
7. Функция `topologicalSort` использует результаты DFS для выполнения топологической сортировки.

Пример использования этого кода можно найти в блоке `main`. В данном случае он выводит возможную топологическую сортировку для заданного графа или сообщает о том, что цикл найден.

Для топологической сортировки в Haskell можно использовать алгоритм Кнута-Юнга (Kruskal-Wagner's algorithm). Вот пример реализации этого алгоритма:

```haskell
import Data.List (sort)

-- Функция, которая возвращает список ребер графа
edges :: [(Int, Int)]
edges = [(1, 2), (3, 4), (5, 6), (7, 8)]

-- Функция, которая проверяет, является ли заданный путь в графе циклическим
isCyclic :: [Int] -> Bool
isCyclic path =
    let cycle = takeWhile (\(x, y) -> x == y) $ zip path (tail path)
    in length cycle > 0

-- Топологическая сортировка
topologicalSort :: [(Int, Int)] -> [[Int]]
topologicalSort edges' = topSortHelper [] (fromList edges')
 where
     -- Функция, которая выполняет рекурсивную топологическую сортировку
     topSortHelper acc visited' = do
         let newVisited = filter (/= fst . head) visited'
         if null newVisited then return []
             else do
                 let nextNodes = filter ((/= snd . head) . head) $ map snd $ filter (`notElem` visited') edges'
                 let newPath = concatMap (\(_, v) -> [head, v]) $ filter (`elem` visited') edges'
                 let newPath' = newPath ++ sort $ filter (\v -> notElem v visited') nextNodes
                 case newPath' of
                     [] -> return []
                     _ -> topSortHelper (newPath' : acc) (newVisited ++ nextNodes)

-- Проверка правильности работы функции
main :: IO ()
main = do
    let expectedOutput = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]] :: [[Int]]
    print $ topologicalSort edges'

```

### Описание кода:

1. **Функция `edges`:** Здесь задается исходный граф в виде списка пар `(a, b)` — это ребра графа.

2. **Функция `isCyclic`:** Проверяет, содержит ли заданный путь в графе цикл. Это делается путем сравнения пути с его обратной версией.

3. **Функция `topologicalSort`:**
   - Использует вспомогательную функцию `topSortHelper`, которая:
     - Принимает текущую отсортированную версию графа и список всех вершин.
     - Определяет новые вершины, которые еще не были обработаны.
     - Если все вершины уже обработано, завершает работу.
     - Ищет соседние вершины, которые еще не были обработаны.
     - Составляет новый путь из этих соседей.
     - Добавляет этот путь к текущей отсортированной версии.
     - Продолжает рекурсивно обрабатывать оставшиеся вершины.

4. **Проверка:** В примере используется простой граф, который легко отсортировать по правилу топологического порядка. Результат должен быть `[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]`.

Этот подход позволяет эффективно сортировать топологически без использования дополнительных алгоритмов, таких как Kahn'a или других, что делает его более простым и понятным для понимания.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Напишите код на Haskell для топологической сортировки.",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Конечно! Топологическая сортировка используется для ориентированных графов и позволяет получить порядок вершин так, чтобы все ребра были направлены вниз по этому порядку.

Вот пример кода на Haskell для выполнения топологической сортировки:

```haskell
import Data.List (sortOn)
import qualified Data.Map as Map

-- Функция для проверки наличия ребра из u в v
edgeExists :: [(Int, Int)] -> Int -> Int -> Bool
edgeExists edges u v = any (\(u', v') -> u' == u && v' == v) edges

-- Функция для добавления ребра в список ребер
addEdge :: [(Int, Int)] -> Int -> Int -> [(Int, Int)]
addEdge edges u v = (u, v):edges

-- Функция для удаления ребра из списка ребер
removeEdge :: [(Int, Int)] -> Int -> Int -> [(Int, Int)]
removeEdge edges u v = filter (\(u', v') -> u' /= u || v' /= v) edges

-- Функция для получения всех соседей вершины u
getNeighbors :: [(Int, Int)] -> Int -> [Int]
getNeighbors edges u = map fst $ filter ((== u) . snd) edges

-- Функция для создания графа из списков ребер
createGraph :: [(Int, Int)] -> Map.Map Int [Int]
createGraph edges = foldl addVertex emptyMap edges
  where
    emptyMap = Map.fromList [(x, []) | x <- [1..length edges]]

    -- Добавление ребра к графу
    addVertex :: Map.Map Int [Int] -> (Int, Int) -> Map.Map Int [Int]
    addVertex graph (u, v) =
      let neighborsU = getNeighbors edges u
          neighborsV = getNeighbors edges v
      in Map.insertWith (++) u (v:neighborsU) graph
        `Map.union` Map.insertWith (++) v (u:neighborsV) graph

-- Функция для выполнения топологической сортировки
topologicalSort :: [(Int, Int)] -> Maybe [Int]
topologicalSort edges = sortOn id <$> traverse dfs vertices
  where
    vertices = [1 .. length edges]

    -- Рекурсивная функция для выполнения DFS
    dfs :: Int -> Either String [Int]
    dfs vertex = case Map.lookup vertex graph of
      Nothing -> Right []
      Just neighbors ->
        if null neighbors then Right [vertex]
        else Left "Cycle detected"
          `catchError` \_ -> Right [vertex]
        `finally` do
          let newVertices = concatMap dfs neighbors
          return $ vertex : newVertices

    -- Создание графа
    graph = createGraph edges

-- Пример использования:
main :: IO ()
main = print $ topologicalSort [(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (5, 6), (6, 7), (7, 8), (8, 9)]
```

Этот код выполняет следующие шаги:
1. Определяется функция `edgeExists`, которая проверяет наличие ребра между двумя вершинами.
2. Функция `addEdge` добавляет ребро в список ребер.
3. Функция `removeEdge` удаляет ребро из списка ребер.
4. Функция `getNeighbors` возвращает список всех соседей вершины.
5. Функция `createGraph` создает граф из списка ребер.
6. Функция `dfs` выполняет глубину прямого обхода (DFS).
7. Функция `topologicalSort` использует результаты DFS для выполнения топологической сортировки.

Пример использования этого кода можно найти в блоке `main`. В данном случае он выводит возможную топологическую сортировку для заданного графа или сообщает о том, что цикл найден."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Для топологической сортировки в Haskell можно использовать алгоритм Кнута-Юнга (Kruskal-Wagner's algorithm). Вот пример реализации этого алгоритма:

```haskell
import Data.List (sort)

-- Функция, которая возвращает список ребер графа
edges :: [(Int, Int)]
edges = [(1, 2), (3, 4), (5, 6), (7, 8)]

-- Функция, которая проверяет, является ли заданный путь в графе циклическим
isCyclic :: [Int] -> Bool
isCyclic path =
    let cycle = takeWhile (\(x, y) -> x == y) $ zip path (tail path)
    in length cycle > 0

-- Топологическая сортировка
topologicalSort :: [(Int, Int)] -> [[Int]]
topologicalSort edges' = topSortHelper [] (fromList edges')
 where
     -- Функция, которая выполняет рекурсивную топологическую сортировку
     topSortHelper acc visited' = do
         let newVisited = filter (/= fst . head) visited'
         if null newVisited then return []
             else do
                 let nextNodes = filter ((/= snd . head) . head) $ map snd $ filter (`notElem` visited') edges'
                 let newPath = concatMap (\(_, v) -> [head, v]) $ filter (`elem` visited') edges'
                 let newPath' = newPath ++ sort $ filter (\v -> notElem v visited') nextNodes
                 case newPath' of
                     [] -> return []
                     _ -> topSortHelper (newPath' : acc) (newVisited ++ nextNodes)

-- Проверка правильности работы функции
main :: IO ()
main = do
    let expectedOutput = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]] :: [[Int]]
    print $ topologicalSort edges'

```

### Описание кода:

1. **Функция `edges`:** Здесь задается исходный граф в виде списка пар `(a, b)` — это ребра графа.

2. **Функция `isCyclic`:** Проверяет, содержит ли заданный путь в графе цикл. Это делается путем сравнения пути с его обратной версией.

3. **Функция `topologicalSort`:**
   - Использует вспомогательную функцию `topSortHelper`, которая:
     - Принимает текущую отсортированную версию графа и список всех вершин.
     - Определяет новые вершины, которые еще не были обработаны.
     - Если все вершины уже обработано, завершает работу.
     - Ищет соседние вершины, которые еще не были обработаны.
     - Составляет новый путь из этих соседей.
     - Добавляет этот путь к текущей отсортированной версии.
     - Продолжает рекурсивно обрабатывать оставшиеся вершины.

4. **Проверка:** В примере используется простой граф, который легко отсортировать по правилу топологического порядка. Результат должен быть `[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]`.

Этот подход позволяет эффективно сортировать топологически без использования дополнительных алгоритмов, таких как Kahn'a или других, что делает его более простым и понятным для понимания."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Создайте код на C для создания FFT с сверхвысокой частотой дискретизации в vitis hls.

Для реализации Fast Fourier Transform (FFT) с высокой частотой дискретизации в Vivado HLS, вам потребуется использовать специализированные библиотеки и инструменты от компании Xilinx. В Vivado HLS можно реализовать FFT с использованием различных алгоритмов, таких как Cooley-Tukey или Radix-2, которые обеспечивают высокую производительность.

В этом примере мы создадим простейший вариант Cooley-Tukey-Алгоритма с использованием `xil_fft_1d` из библиотек `xil_fft`, которая поддерживает FFT с высокой частотой дискретизации.

### Шаг 1: Подготовка проекта

1. **Установите необходимые пакеты**:
   - Установите `Vivado HLS`.
   - Убедитесь, что вы настроили компилятор GCC или Clang для использования `xil_fft`.

2. **Создать новый проект**:
   - Откройте Vivado.
   - Создайте новый проект, используя шаблон "C/C++ Application".

3. **Добавьте необходимые файлы**:
   - Добавьте исходный код, который реализует FFT.
   - Добавьте библиотеку `xil_fft.h` и соответствующие заголовочные файлы (`xil_fft_1d.h`, `xil_fft_1d.c`).

### Шаг 2: Реализация кода

#### Исходный код (fft_example.c):

```c
#include <stdio.h>
#include "xil_fft.h"

#define N 512 // Размер массива данных
#define SAMPLE_RATE 48000.0f // Частота дискретизации

void fft(float *in, float *out) {
    int i;
    for(i = 0; i < N/2; ++i) {
        out[i] = in[i];
        out[N-i-1] = in[N-i-1]*(-0.5f);
    }
}

int main() {
    float input[N], output[N];

    // Заполнение входного массива
    for(int i = 0; i < N; ++i) {
        input[i] = sin(2*M_PI*i*SAMPLE_RATE/N); // Примерная форма сигнала
    }

    // Выполнение FFT
    xil_fft(input, output);

    // Вывод результатов
    printf("Input:\n");
    for(int i = 0; i < N; ++i)
        printf("%.6f ", input[i]);
    printf("\n\nOutput:\n");
    for(int i = 0; i < N; ++i)
        printf("%.6f ", output[i]);

    return 0;
}
```

### Шаг 3: Настройка и компиляции

1. **Настройка проекта**:
   - Перейдите в меню "Project" -> "Settings".
   - На вкладке "Compiler" выберите компилятор GCC или Clang.
   - Установите `xil_fft` как зависимость.
   - На вкладке "Linker" убедитесь, что включена библиотека `xil_fft`.

2. **Компиляция**:
   - Нажмите кнопку "Build Project" для компиляции проекта.

### Шаг 4: Тестирование

После успешного компиляции запустите программу и проверьте результаты преобразования. Для этого можете использовать анализатор трассировок (например, `vivado_hls_trace`) или визуализатор сигналов (например, `XSIM`), чтобы увидеть изменения в выходном массиве после выполнения FFT.

Этот пример демонстрирует базовый подход к созданию FFT с высокой частотой дискретизации в Vivado HLS. Для более сложных задач может потребоваться оптимизация кода, использование специальных функций и оптимизации для конкретной архитектуры FPGA.

Конечно! Создание FFT (Фурье-трансформации) с высокой частотой дискретизации требует использования специализированных алгоритмов и библиотек, таких как Vitis HLS (High-Level Synthesis). В данном примере я покажу вам базовый код для реализации быстрого Фурье-трансформирования (FFT) с использованием библиотеки `fftw3` через Vitis HLS.

### Шаг 1: Установка необходимых инструментов

Для работы с FFTW3 и Vitis HLS убедитесь, что у вас установлены следующие пакеты:

- **Vitis HLS**: Образец проекта можно создать в среде разработки Xilinx Vivado.
- **FFTW3**: Библиотека для выполнения FFT должна быть установлена в вашей системе.

### Шаг 2: Определение структуры проекта

Ваш проект будет состоять из нескольких файлов:
- `fft.h`: Файл заголовков.
- `fft.cpp`: Код программы.
- `Makefile`: Для сборки проекта.

#### Содержимое `fft.h`

```cpp
#ifndef FFT_H
#define FFT_H

#include <vector>
#include "fftw3.h"

class FFT {
public:
    FFT(size_t N);
    void forward(std::vector<float>& in, std::vector<std::complex<double>>& out);
    void backward(std::vector<std::complex<double>>& in, std::vector<float>& out);

private:
    fftw_plan plan;
};

#endif // FFT_H
```

#### Содержимое `fft.cpp`

```cpp
#include "fft.h"
#include <iostream>

using namespace std;

FFT::FFT(size_t N) : plan(fftw_plan_dft_1d(N, nullptr, nullptr, FFTW_FORWARD, FFTW_ESTIMATE)) {}

void FFT::forward(std::vector<float>& in, std::vector<std::complex<double>>& out) {
    size_t n = in.size();
    if (n != plan->size[0]) {
        throw runtime_error("Size of input vector does not match the plan.");
    }

    auto in_ptr = reinterpret_cast<fftw_complex*>(in.data());
    auto out_ptr = reinterpret_cast<fftw_complex*>(out.data());

    fftw_execute(plan);
}

void FFT::backward(std::vector<std::complex<double>>& in, std::vector<float>& out) {
    size_t n = in.size();
    if (n != plan->size[0]) {
        throw runtime_error("Size of input vector does not match the plan.");
    }

    auto in_ptr = reinterpret_cast<fftw_complex*>(in.data());
    auto out_ptr = reinterpret_cast<float*>(out.data());

    fftw_execute_dft_r2c(plan, in_ptr, out_ptr);
}
```

#### Содержимое `Makefile`

```makefile
CC=icc
CFLAGS=-I/usr/local/include -O3 -march=native -std=c++17
LDFLAGS=-L/usr/local/lib -lfftw3

all: fft

fft: fft.o
	$(CC) $(CFLAGS) $^ $(LDFLAGS) -o $@

fft.o: fft.cpp fft.h
	$(CC) $(CFLAGS) -c $<

clean:
	rm -f *.o fft
```

### Шаг 3: Запуск проекта

Убедитесь, что все зависимости установлены и перенесите файлы `fft.h`, `fft.cpp` и `Makefile` в один каталог. Затем запустите команду `make` для компиляции вашего проекта.

### Пример использования

```cpp
#include "fft.h"
#include <iostream>

int main() {
    const int N = 8;  // Размер входного массива
    std::vector<float> input(N * sizeof(float));
    std::vector<std::complex<double>> output(N / 2 + 1);

    for (int i = 0; i < N; ++i) {
        input[i] = static_cast<float>(rand()) / RAND_MAX;
    }

    FFT fft(N);
    fft.forward(input, output);

    return 0;
}
```

Этот пример демонстрирует, как использовать класс `FFT` для преобразования входных данных в комплексные числа и обратно. Вы можете изменить размерность `N` и другие параметры в соответствии с вашими потребностями.

### Замечания

- Пожалуйста, убедитесь, что вы правильно настроили пути к библиотекам FFTW3 и Vitis HLS в вашем Makefile.
- Этот пример использует Intel ICC (Intel C/C++ Compiler), но вы также можете использовать GCC или любой другой компилятор, поддерживаемый Vitis HLS.

Это базовая структура для создания FFT с использованием Vitis HLS и FFTW3. Вы можете расширять этот пример, добавляя дополнительные функциональности и оптимизацию.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Создайте код на C для создания FFT с сверхвысокой частотой дискретизации в vitis hls.",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Для реализации Fast Fourier Transform (FFT) с высокой частотой дискретизации в Vivado HLS, вам потребуется использовать специализированные библиотеки и инструменты от компании Xilinx. В Vivado HLS можно реализовать FFT с использованием различных алгоритмов, таких как Cooley-Tukey или Radix-2, которые обеспечивают высокую производительность.

В этом примере мы создадим простейший вариант Cooley-Tukey-Алгоритма с использованием `xil_fft_1d` из библиотек `xil_fft`, которая поддерживает FFT с высокой частотой дискретизации.

### Шаг 1: Подготовка проекта

1. **Установите необходимые пакеты**:
   - Установите `Vivado HLS`.
   - Убедитесь, что вы настроили компилятор GCC или Clang для использования `xil_fft`.

2. **Создать новый проект**:
   - Откройте Vivado.
   - Создайте новый проект, используя шаблон "C/C++ Application".

3. **Добавьте необходимые файлы**:
   - Добавьте исходный код, который реализует FFT.
   - Добавьте библиотеку `xil_fft.h` и соответствующие заголовочные файлы (`xil_fft_1d.h`, `xil_fft_1d.c`).

### Шаг 2: Реализация кода

#### Исходный код (fft_example.c):

```c
#include <stdio.h>
#include "xil_fft.h"

#define N 512 // Размер массива данных
#define SAMPLE_RATE 48000.0f // Частота дискретизации

void fft(float *in, float *out) {
    int i;
    for(i = 0; i < N/2; ++i) {
        out[i] = in[i];
        out[N-i-1] = in[N-i-1]*(-0.5f);
    }
}

int main() {
    float input[N], output[N];

    // Заполнение входного массива
    for(int i = 0; i < N; ++i) {
        input[i] = sin(2*M_PI*i*SAMPLE_RATE/N); // Примерная форма сигнала
    }

    // Выполнение FFT
    xil_fft(input, output);

    // Вывод результатов
    printf("Input:\n");
    for(int i = 0; i < N; ++i)
        printf("%.6f ", input[i]);
    printf("\n\nOutput:\n");
    for(int i = 0; i < N; ++i)
        printf("%.6f ", output[i]);

    return 0;
}
```

### Шаг 3: Настройка и компиляции

1. **Настройка проекта**:
   - Перейдите в меню "Project" -> "Settings".
   - На вкладке "Compiler" выберите компилятор GCC или Clang.
   - Установите `xil_fft` как зависимость.
   - На вкладке "Linker" убедитесь, что включена библиотека `xil_fft`.

2. **Компиляция**:
   - Нажмите кнопку "Build Project" для компиляции проекта.

### Шаг 4: Тестирование

После успешного компиляции запустите программу и проверьте результаты преобразования. Для этого можете использовать анализатор трассировок (например, `vivado_hls_trace`) или визуализатор сигналов (например, `XSIM`), чтобы увидеть изменения в выходном массиве после выполнения FFT.

Этот пример демонстрирует базовый подход к созданию FFT с высокой частотой дискретизации в Vivado HLS. Для более сложных задач может потребоваться оптимизация кода, использование специальных функций и оптимизации для конкретной архитектуры FPGA."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Конечно! Создание FFT (Фурье-трансформации) с высокой частотой дискретизации требует использования специализированных алгоритмов и библиотек, таких как Vitis HLS (High-Level Synthesis). В данном примере я покажу вам базовый код для реализации быстрого Фурье-трансформирования (FFT) с использованием библиотеки `fftw3` через Vitis HLS.

### Шаг 1: Установка необходимых инструментов

Для работы с FFTW3 и Vitis HLS убедитесь, что у вас установлены следующие пакеты:

- **Vitis HLS**: Образец проекта можно создать в среде разработки Xilinx Vivado.
- **FFTW3**: Библиотека для выполнения FFT должна быть установлена в вашей системе.

### Шаг 2: Определение структуры проекта

Ваш проект будет состоять из нескольких файлов:
- `fft.h`: Файл заголовков.
- `fft.cpp`: Код программы.
- `Makefile`: Для сборки проекта.

#### Содержимое `fft.h`

```cpp
#ifndef FFT_H
#define FFT_H

#include <vector>
#include "fftw3.h"

class FFT {
public:
    FFT(size_t N);
    void forward(std::vector<float>& in, std::vector<std::complex<double>>& out);
    void backward(std::vector<std::complex<double>>& in, std::vector<float>& out);

private:
    fftw_plan plan;
};

#endif // FFT_H
```

#### Содержимое `fft.cpp`

```cpp
#include "fft.h"
#include <iostream>

using namespace std;

FFT::FFT(size_t N) : plan(fftw_plan_dft_1d(N, nullptr, nullptr, FFTW_FORWARD, FFTW_ESTIMATE)) {}

void FFT::forward(std::vector<float>& in, std::vector<std::complex<double>>& out) {
    size_t n = in.size();
    if (n != plan->size[0]) {
        throw runtime_error("Size of input vector does not match the plan.");
    }

    auto in_ptr = reinterpret_cast<fftw_complex*>(in.data());
    auto out_ptr = reinterpret_cast<fftw_complex*>(out.data());

    fftw_execute(plan);
}

void FFT::backward(std::vector<std::complex<double>>& in, std::vector<float>& out) {
    size_t n = in.size();
    if (n != plan->size[0]) {
        throw runtime_error("Size of input vector does not match the plan.");
    }

    auto in_ptr = reinterpret_cast<fftw_complex*>(in.data());
    auto out_ptr = reinterpret_cast<float*>(out.data());

    fftw_execute_dft_r2c(plan, in_ptr, out_ptr);
}
```

#### Содержимое `Makefile`

```makefile
CC=icc
CFLAGS=-I/usr/local/include -O3 -march=native -std=c++17
LDFLAGS=-L/usr/local/lib -lfftw3

all: fft

fft: fft.o
	$(CC) $(CFLAGS) $^ $(LDFLAGS) -o $@

fft.o: fft.cpp fft.h
	$(CC) $(CFLAGS) -c $<

clean:
	rm -f *.o fft
```

### Шаг 3: Запуск проекта

Убедитесь, что все зависимости установлены и перенесите файлы `fft.h`, `fft.cpp` и `Makefile` в один каталог. Затем запустите команду `make` для компиляции вашего проекта.

### Пример использования

```cpp
#include "fft.h"
#include <iostream>

int main() {
    const int N = 8;  // Размер входного массива
    std::vector<float> input(N * sizeof(float));
    std::vector<std::complex<double>> output(N / 2 + 1);

    for (int i = 0; i < N; ++i) {
        input[i] = static_cast<float>(rand()) / RAND_MAX;
    }

    FFT fft(N);
    fft.forward(input, output);

    return 0;
}
```

Этот пример демонстрирует, как использовать класс `FFT` для преобразования входных данных в комплексные числа и обратно. Вы можете изменить размерность `N` и другие параметры в соответствии с вашими потребностями.

### Замечания

- Пожалуйста, убедитесь, что вы правильно настроили пути к библиотекам FFTW3 и Vitis HLS в вашем Makefile.
- Этот пример использует Intel ICC (Intel C/C++ Compiler), но вы также можете использовать GCC или любой другой компилятор, поддерживаемый Vitis HLS.

Это базовая структура для создания FFT с использованием Vitis HLS и FFTW3. Вы можете расширять этот пример, добавляя дополнительные функциональности и оптимизацию."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "


Instruction: Создайте код на C для создания FFT с сверхвысокой частотой дискретизации в vitis hls.

Конечно! Создание FFT (Фурье-трансформации) с высокой частотой дискретизации требует использования специализированных алгоритмов и библиотек, таких как Vitis HLS (High-Level Synthesis). В данном примере я покажу вам базовый код для реализации быстрого Фурье-трансформирования (FFT) с использованием библиотеки `fftw3` через Vitis HLS.

### Шаг 1: Установка необходимых инструментов

Для работы с FFTW3 и Vitis HLS убедитесь, что у вас установлены следующие пакеты:

- **Vitis HLS**: Образец проекта можно создать в среде разработки Xilinx Vivado.
- **FFTW3**: Библиотека для выполнения FFT должна быть установлена в вашей системе.

### Шаг 2: Определение структуры проекта

Ваш проект будет состоять из нескольких файлов:
- `fft.h`: Файл заголовков.
- `fft.cpp`: Код программы.
- `Makefile`: Для сборки проекта.

#### Содержимое `fft.h`

```cpp
#ifndef FFT_H
#define FFT_H

#include <vector>
#include "fftw3.h"

class FFT {
public:
    FFT(size_t N);
    void forward(std::vector<float>& in, std::vector<std::complex<double>>& out);
    void backward(std::vector<std::complex<double>>& in, std::vector<float>& out);

private:
    fftw_plan plan;
};

#endif // FFT_H
```

#### Содержимое `fft.cpp`

```cpp
#include "fft.h"
#include <iostream>

using namespace std;

FFT::FFT(size_t N) : plan(fftw_plan_dft_1d(N, nullptr, nullptr, FFTW_FORWARD, FFTW_ESTIMATE)) {}

void FFT::forward(std::vector<float>& in, std::vector<std::complex<double>>& out) {
    size_t n = in.size();
    if (n != plan->size[0]) {
        throw runtime_error("Size of input vector does not match the plan.");
    }

    auto in_ptr = reinterpret_cast<fftw_complex*>(in.data());
    auto out_ptr = reinterpret_cast<fftw_complex*>(out.data());

    fftw_execute(plan);
}

void FFT::backward(std::vector<std::complex<double>>& in, std::vector<float>& out) {
    size_t n = in.size();
    if (n != plan->size[0]) {
        throw runtime_error("Size of input vector does not match the plan.");
    }

    auto in_ptr = reinterpret_cast<fftw_complex*>(in.data());
    auto out_ptr = reinterpret_cast<float*>(out.data());

    fftw_execute_dft_r2c(plan, in_ptr, out_ptr);
}
```

#### Содержимое `Makefile`

```makefile
CC=icc
CFLAGS=-I/usr/local/include -O3 -march=native -std=c++17
LDFLAGS=-L/usr/local/lib -lfftw3

all: fft

fft: fft.o
	$(CC) $(CFLAGS) $^ $(LDFLAGS) -o $@

fft.o: fft.cpp fft.h
	$(CC) $(CFLAGS) -c $<

clean:
	rm -f *.o fft
```

### Шаг 3: Запуск проекта

Убедитесь, что все зависимости установлены и перенесите файлы `fft.h`, `fft.cpp` и `Makefile` в один каталог. Затем запустите команду `make` для компиляции вашего проекта.

### Пример использования

```cpp
#include "fft.h"
#include <iostream>

int main() {
    const int N = 8;  // Размер входного массива
    std::vector<float> input(N * sizeof(float));
    std::vector<std::complex<double>> output(N / 2 + 1);

    for (int i = 0; i < N; ++i) {
        input[i] = static_cast<float>(rand()) / RAND_MAX;
    }

    FFT fft(N);
    fft.forward(input, output);

    return 0;
}
```

Этот пример демонстрирует, как использовать класс `FFT` для преобразования входных данных в комплексные числа и обратно. Вы можете изменить размерность `N` и другие параметры в соответствии с вашими потребностями.

### Замечания

- Пожалуйста, убедитесь, что вы правильно настроили пути к библиотекам FFTW3 и Vitis HLS в вашем Makefile.
- Этот пример использует Intel ICC (Intel C/C++ Compiler), но вы также можете использовать GCC или любой другой компилятор, поддерживаемый Vitis HLS.

Это базовая структура для создания FFT с использованием Vitis HLS и FFTW3. Вы можете расширять этот пример, добавляя дополнительные функциональности и оптимизацию.

Для реализации Fast Fourier Transform (FFT) с высокой частотой дискретизации в Vivado HLS, вам потребуется использовать специализированные библиотеки и инструменты от компании Xilinx. В Vivado HLS можно реализовать FFT с использованием различных алгоритмов, таких как Cooley-Tukey или Radix-2, которые обеспечивают высокую производительность.

В этом примере мы создадим простейший вариант Cooley-Tukey-Алгоритма с использованием `xil_fft_1d` из библиотек `xil_fft`, которая поддерживает FFT с высокой частотой дискретизации.

### Шаг 1: Подготовка проекта

1. **Установите необходимые пакеты**:
   - Установите `Vivado HLS`.
   - Убедитесь, что вы настроили компилятор GCC или Clang для использования `xil_fft`.

2. **Создать новый проект**:
   - Откройте Vivado.
   - Создайте новый проект, используя шаблон "C/C++ Application".

3. **Добавьте необходимые файлы**:
   - Добавьте исходный код, который реализует FFT.
   - Добавьте библиотеку `xil_fft.h` и соответствующие заголовочные файлы (`xil_fft_1d.h`, `xil_fft_1d.c`).

### Шаг 2: Реализация кода

#### Исходный код (fft_example.c):

```c
#include <stdio.h>
#include "xil_fft.h"

#define N 512 // Размер массива данных
#define SAMPLE_RATE 48000.0f // Частота дискретизации

void fft(float *in, float *out) {
    int i;
    for(i = 0; i < N/2; ++i) {
        out[i] = in[i];
        out[N-i-1] = in[N-i-1]*(-0.5f);
    }
}

int main() {
    float input[N], output[N];

    // Заполнение входного массива
    for(int i = 0; i < N; ++i) {
        input[i] = sin(2*M_PI*i*SAMPLE_RATE/N); // Примерная форма сигнала
    }

    // Выполнение FFT
    xil_fft(input, output);

    // Вывод результатов
    printf("Input:\n");
    for(int i = 0; i < N; ++i)
        printf("%.6f ", input[i]);
    printf("\n\nOutput:\n");
    for(int i = 0; i < N; ++i)
        printf("%.6f ", output[i]);

    return 0;
}
```

### Шаг 3: Настройка и компиляции

1. **Настройка проекта**:
   - Перейдите в меню "Project" -> "Settings".
   - На вкладке "Compiler" выберите компилятор GCC или Clang.
   - Установите `xil_fft` как зависимость.
   - На вкладке "Linker" убедитесь, что включена библиотека `xil_fft`.

2. **Компиляция**:
   - Нажмите кнопку "Build Project" для компиляции проекта.

### Шаг 4: Тестирование

После успешного компиляции запустите программу и проверьте результаты преобразования. Для этого можете использовать анализатор трассировок (например, `vivado_hls_trace`) или визуализатор сигналов (например, `XSIM`), чтобы увидеть изменения в выходном массиве после выполнения FFT.

Этот пример демонстрирует базовый подход к созданию FFT с высокой частотой дискретизации в Vivado HLS. Для более сложных задач может потребоваться оптимизация кода, использование специальных функций и оптимизации для конкретной архитектуры FPGA.

You are a helpful assistant, that ranks models by the quality of their answers.

I want you to create a leaderboard of different of large language models. To do so, I will give you the instructions (prompts) given to the models, and the responses of two models. Please rank the models based on which responses would be preferred by humans. All inputs and outputs should be python dictionaries.

The main language of the these models is **Russian** and you are required to evaluate not only the overall quality of the answers, but also their grammar and coherence.

**Prompt**:
{
    "instruction": "Создайте код на C для создания FFT с сверхвысокой частотой дискретизации в vitis hls.",
}

**Models outputs**:
[
    {
        "model": "m",
        "answer": """Конечно! Создание FFT (Фурье-трансформации) с высокой частотой дискретизации требует использования специализированных алгоритмов и библиотек, таких как Vitis HLS (High-Level Synthesis). В данном примере я покажу вам базовый код для реализации быстрого Фурье-трансформирования (FFT) с использованием библиотеки `fftw3` через Vitis HLS.

### Шаг 1: Установка необходимых инструментов

Для работы с FFTW3 и Vitis HLS убедитесь, что у вас установлены следующие пакеты:

- **Vitis HLS**: Образец проекта можно создать в среде разработки Xilinx Vivado.
- **FFTW3**: Библиотека для выполнения FFT должна быть установлена в вашей системе.

### Шаг 2: Определение структуры проекта

Ваш проект будет состоять из нескольких файлов:
- `fft.h`: Файл заголовков.
- `fft.cpp`: Код программы.
- `Makefile`: Для сборки проекта.

#### Содержимое `fft.h`

```cpp
#ifndef FFT_H
#define FFT_H

#include <vector>
#include "fftw3.h"

class FFT {
public:
    FFT(size_t N);
    void forward(std::vector<float>& in, std::vector<std::complex<double>>& out);
    void backward(std::vector<std::complex<double>>& in, std::vector<float>& out);

private:
    fftw_plan plan;
};

#endif // FFT_H
```

#### Содержимое `fft.cpp`

```cpp
#include "fft.h"
#include <iostream>

using namespace std;

FFT::FFT(size_t N) : plan(fftw_plan_dft_1d(N, nullptr, nullptr, FFTW_FORWARD, FFTW_ESTIMATE)) {}

void FFT::forward(std::vector<float>& in, std::vector<std::complex<double>>& out) {
    size_t n = in.size();
    if (n != plan->size[0]) {
        throw runtime_error("Size of input vector does not match the plan.");
    }

    auto in_ptr = reinterpret_cast<fftw_complex*>(in.data());
    auto out_ptr = reinterpret_cast<fftw_complex*>(out.data());

    fftw_execute(plan);
}

void FFT::backward(std::vector<std::complex<double>>& in, std::vector<float>& out) {
    size_t n = in.size();
    if (n != plan->size[0]) {
        throw runtime_error("Size of input vector does not match the plan.");
    }

    auto in_ptr = reinterpret_cast<fftw_complex*>(in.data());
    auto out_ptr = reinterpret_cast<float*>(out.data());

    fftw_execute_dft_r2c(plan, in_ptr, out_ptr);
}
```

#### Содержимое `Makefile`

```makefile
CC=icc
CFLAGS=-I/usr/local/include -O3 -march=native -std=c++17
LDFLAGS=-L/usr/local/lib -lfftw3

all: fft

fft: fft.o
	$(CC) $(CFLAGS) $^ $(LDFLAGS) -o $@

fft.o: fft.cpp fft.h
	$(CC) $(CFLAGS) -c $<

clean:
	rm -f *.o fft
```

### Шаг 3: Запуск проекта

Убедитесь, что все зависимости установлены и перенесите файлы `fft.h`, `fft.cpp` и `Makefile` в один каталог. Затем запустите команду `make` для компиляции вашего проекта.

### Пример использования

```cpp
#include "fft.h"
#include <iostream>

int main() {
    const int N = 8;  // Размер входного массива
    std::vector<float> input(N * sizeof(float));
    std::vector<std::complex<double>> output(N / 2 + 1);

    for (int i = 0; i < N; ++i) {
        input[i] = static_cast<float>(rand()) / RAND_MAX;
    }

    FFT fft(N);
    fft.forward(input, output);

    return 0;
}
```

Этот пример демонстрирует, как использовать класс `FFT` для преобразования входных данных в комплексные числа и обратно. Вы можете изменить размерность `N` и другие параметры в соответствии с вашими потребностями.

### Замечания

- Пожалуйста, убедитесь, что вы правильно настроили пути к библиотекам FFTW3 и Vitis HLS в вашем Makefile.
- Этот пример использует Intel ICC (Intel C/C++ Compiler), но вы также можете использовать GCC или любой другой компилятор, поддерживаемый Vitis HLS.

Это базовая структура для создания FFT с использованием Vitis HLS и FFTW3. Вы можете расширять этот пример, добавляя дополнительные функциональности и оптимизацию."""
    },
    {
        "model": "M",
        "answer": """Для реализации Fast Fourier Transform (FFT) с высокой частотой дискретизации в Vivado HLS, вам потребуется использовать специализированные библиотеки и инструменты от компании Xilinx. В Vivado HLS можно реализовать FFT с использованием различных алгоритмов, таких как Cooley-Tukey или Radix-2, которые обеспечивают высокую производительность.

В этом примере мы создадим простейший вариант Cooley-Tukey-Алгоритма с использованием `xil_fft_1d` из библиотек `xil_fft`, которая поддерживает FFT с высокой частотой дискретизации.

### Шаг 1: Подготовка проекта

1. **Установите необходимые пакеты**:
   - Установите `Vivado HLS`.
   - Убедитесь, что вы настроили компилятор GCC или Clang для использования `xil_fft`.

2. **Создать новый проект**:
   - Откройте Vivado.
   - Создайте новый проект, используя шаблон "C/C++ Application".

3. **Добавьте необходимые файлы**:
   - Добавьте исходный код, который реализует FFT.
   - Добавьте библиотеку `xil_fft.h` и соответствующие заголовочные файлы (`xil_fft_1d.h`, `xil_fft_1d.c`).

### Шаг 2: Реализация кода

#### Исходный код (fft_example.c):

```c
#include <stdio.h>
#include "xil_fft.h"

#define N 512 // Размер массива данных
#define SAMPLE_RATE 48000.0f // Частота дискретизации

void fft(float *in, float *out) {
    int i;
    for(i = 0; i < N/2; ++i) {
        out[i] = in[i];
        out[N-i-1] = in[N-i-1]*(-0.5f);
    }
}

int main() {
    float input[N], output[N];

    // Заполнение входного массива
    for(int i = 0; i < N; ++i) {
        input[i] = sin(2*M_PI*i*SAMPLE_RATE/N); // Примерная форма сигнала
    }

    // Выполнение FFT
    xil_fft(input, output);

    // Вывод результатов
    printf("Input:\n");
    for(int i = 0; i < N; ++i)
        printf("%.6f ", input[i]);
    printf("\n\nOutput:\n");
    for(int i = 0; i < N; ++i)
        printf("%.6f ", output[i]);

    return 0;
}
```

### Шаг 3: Настройка и компиляции

1. **Настройка проекта**:
   - Перейдите в меню "Project" -> "Settings".
   - На вкладке "Compiler" выберите компилятор GCC или Clang.
   - Установите `xil_fft` как зависимость.
   - На вкладке "Linker" убедитесь, что включена библиотека `xil_fft`.

2. **Компиляция**:
   - Нажмите кнопку "Build Project" для компиляции проекта.

### Шаг 4: Тестирование

После успешного компиляции запустите программу и проверьте результаты преобразования. Для этого можете использовать анализатор трассировок (например, `vivado_hls_trace`) или визуализатор сигналов (например, `XSIM`), чтобы увидеть изменения в выходном массиве после выполнения FFT.

Этот пример демонстрирует базовый подход к созданию FFT с высокой частотой дискретизации в Vivado HLS. Для более сложных задач может потребоваться оптимизация кода, использование специальных функций и оптимизации для конкретной архитектуры FPGA."""
    }
]

Now please rank the models by the quality of their answers, so that the model with rank 1 has the best output. Then return a list of the model names and ranks, i.e., produce the following output:
[
    {"rank': 1, "model_name": <model-name-winner>},
    {"rank': 2, "model_name": <model-name-loser>}
]

Please provide the ranking that the majority of humans would give.

[
    {"rank': 1, "model_name": "