import streamlit as st from PIL import Image # st.sidebar.markdown("## Используй навигацию между страницами выше ⬆️") # st.sidebar.markdown("# Главная страница -->") image = Image.open("pages/tv_shows.png") st.image(image, use_column_width=True) # st.markdown("### Проект на тему: <<Рекомендательные системы>>") st.markdown( """ """, unsafe_allow_html=True, ) st.title("Рекомендательные системы • Recommender systems") # st.write("Выберите систему:") st.page_link("pages/02_📺_Find_my_show.py", label="Классическая реализация", icon="📺") st.page_link( "pages/03_🚀_Find_my_show_(FAISS).py", label="Реализация на FAISS", icon="🚀" ) st.page_link("pages/04_🎯_Results.py", label="Результаты проекта", icon="🎯") st.header("Описание проекта", divider="rainbow") st.markdown("#### Фаза 2 / неделя 4.") st.markdown("##### Команда проекта 👨🏻‍💻") st.write( """ """, unsafe_allow_html=True, ) st.write('

1. Алексей Камаев

', unsafe_allow_html=True) st.write('

2. Иван Терещенко

', unsafe_allow_html=True) st.write( """ """, unsafe_allow_html=True, ) st.markdown("##### Задачи 📜") st.markdown( """ 1. Спарсить выборку описаний сериалов. 2. Построить систему поиска наиболее подходящих под пользовательский запрос вариантов. 3. Дополнительно: сервис должен принимать на вход описание сериала от пользователя и возвращать заданное количество подходящих вариантов. """ ) st.write( """ """, unsafe_allow_html=True, ) st.markdown("##### Требования и рекомендации к проекту ✏️") st.markdown( """ - Выборка должна включать не менее 5000 сериалов. - Поиск должен происходить максимально быстро (привет, FAISS). - В процессе сбора данных лучше собирать максимально возможное количество информации (полей). """ )