ChatGPT出来半年多了，用GPT编码的程序员有多少？虽然没有数据支撑，但我感觉用AI编码程序员并不多。我问过几个朋友，他们的回复是，AI没办法完成他想要完成的任务，最终还是得靠自己去写。...而且这个时间我相信并不会太长。 对AI期望太高，很多AI回复的代码并不能立马运行，在这个过程中很可能出现报错。这样就需要来来回回跟AI沟通，才能搞定。...但用GPT，一分钟不到，初版的程序就写好了。虽然第一次返回的结果里有个小BUG，但就一句话，改完后就能正常运行了。 总用时不到5分钟。...我后面用同样的提示语，在GPT4里提问，获得代码是直接可以运行的。...- 对于每个改良的结果，按 5-10 分的范围给出你的评估分数并添加指导，提出可以改进的地方。如评分>= 8，询问：「你想运行此提示吗？」 - 附带选项「嗯」和「no 」。
在编程中，我们可能犯错，但这并不一定代表愚蠢，然而常常会导致意外结果。 有些错误就像明亮的钻石，很容易被察觉。即使你忽略它们，编译器（或解释器）也会通过报错提示我们。...你被要求分析最近一系列促销活动的结果。在此分析中的一个任务是计算每个促销和总销售数量。...当你执行这行代码时，你会得到一个SettingWithCopyWarning。操作按预期执行（即值更新为45），但我们不应该忽视这个警告。...根据Pandas文档，“分配给链式索引的乘积具有内在的不可预测的结果”。主要原因是我们无法确定索引操作是否会返回视图或副本。因此，我们尝试更新的值可能会更新，也可能不会更新。...让我们在我们的促销DataFrame上做一个简单的示例。虽然它很小，但足够演示我即将解释的问题。 考虑一个需要选择前4行的情况。
事先说明，我还没有去看《哪吒》，所以在预测中并无个人偏好。对于纯数据分析来说，这是个好事，让我可以做一个没有感情的杀手分析师。 相关的代码、数据、原图已上传，获取方式见文末。...注：零点首映场的数据被算在了首映前一天，这里我们做了个人工处理，把它合并到了首映日。并且没计算之前的电影数据。这是为了后面的预测分析做准备。...比如常用来作对比的《大圣归来》，前7日票房累计为2.99亿，总票房9.56亿，按比例算一下《哪吒》票房就是近47亿；而拿《流浪地球》来作为参考，前7日票房累计为23.6亿，总票房46.55亿，结果就是28.9...---- 相关代码、数据、结果图已上传，并附有说明，获取请在公众号（Crossin的编程教室）里回复关键字 哪吒 简单说明下，代码分几部分，可单独运行： get_boxoffice.py 从猫眼票房获取几部参考影片的历史票房数据...top10的，并很有希望进top5（34亿）。
我们准备要发送给 API 的有效负载并解析响应。要使用我们的工具，必须要获取一个 API 密钥并将其添加到我们的代码中，注意不是“”。下面的代码片段演示了与 ChatGPT 交互的基础知识。...深思熟虑地结合上下文，定义明确的任务，设置约束并提供额外的说明将使开发人员能够获得精确且高质量的结果。 连续的聊天 在大多数情况下，我们希望能从你上次结束的地方继续对话。...SingleExchange = pair; 在我们的源代码中，你可以看到我们是如何将 Conversation 对象维护成固定长度的（很明显，我们无法存储无休止的对话...你可能会得到这样的结果： ➢ 当然可以，下面是从 1 到 10 计数的 C++ 代码： 没有任何源代码。 原因如下：发送给 API 的 stop 参数让模型知道它应该在输出的哪个点上停止生成更多内容。...CountDocuments()：该函数用于返回与 OfficeAutomation 类关联的 Word 应用程序中打开的文档数。它检索 Documents 接口并返回计数。
API 的调用次数是有限制的，并且是按照提示 + 回答中的总 token 数计算，超过后将会收费。有关 token 的说明请参考这篇文档，具体收费标准请参考官方费用说明。...在 SYSTEM 右边是会话列表，这里我们将添加一轮或多轮对话，机器回复的消息也会被现实在这个列表的尾部。...每一次执行都会返回不同的结果，这是因为 ChatGPT 的 Temperature 参数默认是 0.7。...如果你希望 ChatGPT 的回答更加自然或富有创造性，可以将其设置为 1；反之在命令行翻译器这个场景里，我们希望它具有更加理性、稳定的输出，因此我们将其设置为 0。...复制代码 STEP 5：危险提示 众所周知，一些命令对系统来说是十分危险的，比如著名的 rm -rf /，因此我们需要在命令行翻译器中添加一个“危险提示”功能，当用户输入的命令包含危险关键字时，需要提示用户是否继续执行
点击搜索结果页面上的某个相关网页链接后，我可能会继续停留在该搜索结果页面上，也可能返回Google搜索另外一个完全不相关的问题，还可能干脆跑去做其他的事情，比如访问其他网站、回复电子邮件等。...Google希望看到语法正确和拼写准确的内容。可能大家会觉得惊讶。但我们通过一些测试发现，由于拼写差或语法差，谷歌会从搜索结果显示中移除特色摘要。...但不能排除，还可能是因为花了很长时间也没找到需要的东西，这就令人沮丧了；他们会返回搜索结果页面，访问其他结果链接去寻找答案。...假如有一个质量相对较低的页面，因某些原因获得较多的自然访问流量：原因之一可能是页面确实中存在某些有价值的内容，又或者是页面中堆砌了一大堆长尾的东西；但搜索者来访问后对页面内容很失望。...1.以下为若干用户参与度相关指标的一个组合，它包括： 总访问数 外部访问数和内部访问数 查看用户登陆后访问的页面数。来访者在登陆页面后，继续浏览网站上的其他页面，这个反馈比较令人满意。
在我们看来，计算机就是一台严丝合缝、精密运转的机器，严格按照程序员下达的指令工作。虽然产品上线之后经常碰到迷之问题，但我们通常会检讨程序设计得不够完美，而不会认为这是理所当然。...顾名思义，rank-5准确度选取5个最大概率的类别，只要这5个类别中的一个和真实标签相同，该预测结果就为真。rank-5准确度的计算方法如下： 步骤#1：计算数据集中每个输入图像的类别标签的概率。...步骤#2：按降序对预测的类别标签概率进行排序。 步骤#3：确定真实标签是否存在于步骤#2的前5个预测标签中。 步骤#4：计算步骤#3为真的次数，然后除以总的测试图片数量。...因此，我们还会检查rank-5的准确度，以确保我们的网络在rank-1准确度停滞不前时仍然在“学习”。 以上实例均有完整的代码，点击阅读原文，跳转到我在github上建的示例代码。...另外，我在阅读《Deep Learning for Computer Vision with Python》这本书，在微信公众号后台回复“计算机视觉”关键字，可以免费下载这本书的电子版。
需要考虑 250 个标题，这是一个常见的挑战。手动修改会更快，还是编写脚本来自动转换更快？过去我总认为脚本会节省更多时间，而且老实说，有时这种赌注输了。...我开始用一个严重不完备的提示，大意是：“这里有一些标题，请将它们改为句子大小写。” LLM 助手总是力求达到预期效果，所以它们立即开始编写脚本，通过对映射结果的肉眼检查就可以轻松验证。...我的经历与 AI 专家 Simon Willison 在这个播客中的描述一致: [01:32:42] 事实上，当它编写代码时，我看到它犯了我也会犯的同样错误，像出现偏差之类的。...然后它输出结果时发现自己出错了，需要修正。所以它基本上是以我会编写的完全相同方式编写了代码，只是它的速度非常快，我只需坐回来看它工作就可以了。...一群随机鹦鹉的合唱 虽然我们已经使用了链接检查工具，但我还想再次检查，并好奇我能多快多轻松地在我的团队帮助下组建一个简单的检查器。这个工具组合的很好，在使用过程中，我想知道服务器返回的 header。
事先说明，我还没有去看《哪吒》，所以在预测中并无个人偏好。对于纯数据分析来说，这是个好事，让我可以做一个没有感情的杀手分析师。 相关的代码、数据、原图已上传，获取方式见文末。...注：零点首映场的数据被算在了首映前一天，这里我们做了个人工处理，把它合并到了首映日。并且没计算之前的电影数据。这是为了后面的预测分析做准备。...比如常用来作对比的《大圣归来》，前7日票房累计为2.99亿，总票房9.56亿，按比例算一下《哪吒》票房就是近47亿；而拿《流浪地球》来作为参考，前7日票房累计为23.6亿，总票房46.55亿，结果就是28.9...---- 相关代码、数据、结果图已上传，并附有说明，获取请在公众号（Crossin的编程教室）里回复关键字哪吒 简单说明下，代码分几部分，可单独运行： get_boxoffice.py 从猫眼票房获取几部参考影片的历史票房数据...top10的，并很有希望进top5（34亿）。
四个方向进行深度优先搜索 7.将搜索到的鱼的价值累加到 s 中 8.返回能够获得的最大价值s 9.遍历所有的格子，计算其能够获得的最大价值并返回 ''' 请用python3书写，并以下面这行作为开头，按照思路不要添加任何额外细节...再将从当前位置到i之间的长度减去d，加入总步数 res 中 如果当前元素的位置在上一个被弹出元素 li 的前面，则计算从 li 到数组结尾的有效元素数量d，即集合中小于等于i的元素数量与集合中小于n的元素数量相加...再将从当前位置 li 到数组末尾的元素数量加上i，再减去d，加入总步数res中 将元素 i 的下标加入已删除元素的有序集合pos中 更新上一个弹出的数位置 返回清空数组所需的最少操作数res ''' 请用...再将从当前位置到i之间的长度减去d,加入总步数res中。 9....再将从当前位置li到数组末尾的元素数量加上i,再减去d,加入总步数res中。 10. 将元素i的下标加入已删除元素的有序集合pos中。 11. 更新上一个弹出的数位置li = i。
我们得出结论，执行n次添加是 O(n)的，所以平均来说，单个添加的时间是常数时间，或者O(1)，基于算法分析，这是我们的预期。...根据我们的分析，我们预计每个添加都是线性的，因为它必须将其他元素向右移动；所以我们预计，n次添加是平方复杂度。 这是一个解决方案，你可以在仓库的solution目录中找到它。...但是结果表示，n次添加的总时间至少近似于O(n)，所以每次添加都是常数时间。...在我的实现中，我们必须遍历整个列表来添加一个元素到最后，它是线性的。所以我们预计n次添加的总时间是二次的。 但是不是这样。...图 5.2：分析结果：在LinkedList末尾添加n个元素的运行时间和问题规模 同样，测量值很嘈杂，线不完全是直的，但估计的斜率为1.19，接近于在头部添加元素，而并不非常接近2，这是我们根据分析的预期
请原谅我现在以较为非结构化的方式分享这些内容，等到我对这些材料有了更深入的理解后，我将提供更有条理的解读。 无评分机制 – 我们不清楚各种特征在后续评分机制中的权重。...这是一串讨论的一部分，获得了 36 个赞、一个奖项以及其他 24 条回复。帖子的文本内容如下：garyillyes OP • 5 年前 嘿 Lyndon！...其中一个指标是记录给定文档的“最后一个好点击”的日期。这显示了内容衰减（或流量随时间减少）同样是排名页面未能在其搜索引擎结果页面（SERP）位置上获得预期点击量的表现。...John (@JohnMu) 在同一天回复：“不存在沙盒。”该推文获得了 7 个赞和 3 次转发，回复突出显示了用户的头像和验证标记，表明这是来自认证账号的回应。...现在是一个重新考虑链接建设策略的好时机，基于你所了解的所有信息。 文档截断问题 Google 会统计每个文档中的 token 数量，以及正文总词数与不同 token 数的比例。
Node还在其内置的util模块中添加了一个promise函数，可以将使用回调函数的代码转换为返回promise。而从v10开始，Node的fs模块中的函数可以直接返回promise。...我并不是说我们应该对所有的事情都使用async/await（该语法确实有其缺点，我们将在讨论错误处理时看到），但我们应该意识到这是可能的。...在下面的例子中，请注意我是如何将URL改成不存在的东西的： async function fetchDataFromApi() { try { const res = await fetch...使用try/catch来恢复async函数内部的预期错误，但通过在调用函数中添加catch()来处理意外错误。...如果我们在浏览器中工作，我们可以把这段代码添加到一个叫做index.js的文件中，然后像这样把它加载到我们的页面中： </script
datagrid_data1.json 从图中我们可以看出来 这是一个接送对象，其中 total：代表的是总记录数目 rows：每条记录的数组 这就意味着我们后台返回的数据是一个json对象...2、业务层实现 由于分页处理我们使用的字段很多例如 currPage:当前页数 pageSize:每页显示数目 total:总记录数目 result:分页查询结果， 由于字段很多所以我们直接把它封装成类...因为datagrid需要的是json数据 所以这里我们需要将 对象序列化 这里我使用的是阿里巴巴的fastjson 在pom添加相关依赖 <!...将result方法 如何将json返回 第一步获取response对象 在SpringMVC中我们可以直接在方法形参中添加HttpServletResponse response即可 第二步拿到...table接下我只需要通过js就能动态创建datagrid 代码中的注解比较详细我就不在多说了 接下来只需把我们的blogTypeManage.jsp与我们main.jsp关联就可以 ?
这充分体现了 Replit 不仅是一个工具，更是一个社区 - 因此它内置了方便的内部市场。 但我来这里是为了尝试它的代码助手功能。...我取消了该提示，并再次试了试，这次改进了一下方法名: 这样就正确了。它是通过按位或的方式添加了新的事件标志，而不是直接覆盖设置。不过我本该再精确一些的方法名。...Checking whether an occurrence happened 这个方法我比较倒霉，好几次提示都是错的。最后，它给出了正确的按位运算实现： 这是使用按位标志的正确方式。...它将存储的标志值与要检查的标志进行按位与，实现掩码的效果。任何非零结果都表示对应的事件发生了。...在 main.cs 文件中添加了一些测试代码和控制台输出后，这个小项目可以正常工作了： 最后一个调试任务。为了让 FlagsAttribute 正确工作，枚举中的值必须是标准的二进制表示。
这场比赛是由Airwallex 空中云汇举办的，没记错这是一家总部在澳洲的公司，国内的分部在上海。 这次的奖品还不错，前300名可以获得内推资格。...本场比赛的难度很大，大到我第四题没有做出来，依然能排进前300…… 好了，废话不多说了，我们一起来看题吧。 按奇偶性交换后的最大数字 难度：2星 给你一个正整数 num 。...左括号 必须 添加在 '+' 的左侧，而右括号必须添加在 '+' 的右侧。 返回添加一对括号后形成的表达式 expression ，且满足 expression 计算得到 最小 可能值。...如果存在多个答案都能产生相同结果，返回任意一个答案。...要让能够获得的总分最大，我们要尽量保证不完善的花园中花朵的最小值尽量大，同时尽可能让完善的花园尽量多。 进一步，可以想到，如果花园A的花朵数大于花园B，那么花园A比B更应该完善。
Benchmark 方法，n 就是传入到我们定义方法参数的 *testing.B 结构中的一个属性。...+1 标注⑦：n 得设置个 1e9 的上限，这是为了在32位系统上不要溢出 Go Benchmark 的执行原理大致摸清了，但我们要的答案还未浮出水面。...这就导致了 n 很难达到 1e9 的上限，而且总的执行耗时也很难达到设定的预期时间，所以测试程序会一直跑~直到超时！ 这大概是一个Bug吧？...网上没有找到相关的 Bug 报告，于是去给 Go 官方提了 issue 和相应的修复代码，由于 Go 的开发流程比较复杂和漫长，所以在本文发表时，官方并没有明确表明这是 Bug 还是其他。...如果后续官方有回复或其他变故，我再来告诉大家~
在正常编程中，我会让计算机按顺序执行一列命令，按逻辑基于输入的方法来做决策，不过这些程序永远都不会离开已定义好的轨迹。...◆ ◆ ◆ “大数据”，毫不夸张的讲 使用这些数据，我开始寻找输入参数的最优组合，在这个例子中，我关注食物总消耗、最后喂食时间和最后喂量，来决定什么情况会导致男孩的最久时间睡眠。...如果感兴趣，你可以在github上找到我的代码。 把我们从电子表格收集的数据导出来，我提取了过去一个月的数据点。...结果发现男孩75%的情况睡超过10小时。不赖的发现。但我知道我们还有一些工作可以改进。...即使有这样的结果，我决定继续尝试，希望能深入有更多新奇的发现。 采用支持向量机，我用输入的数据训练算法。
数据库用一个表来维护，按积分值字段大小排序不就行了~ 确实可行，但因为网站的并发量高，需要快速响应，就要借助缓存来实现，而redis中刚好有一个基本数据结构符合这个要求，那就是Sorted set（有序集合...），它跟Set（集合）一样不能有重复的元素，但是多了排序的功能，而且是自动排序，不需要维护的，也就是你添加或更新元素，底层自动就帮你排序了。...，直到我们找到第一个大于等于要添加的元素，即 元素19，它比18大，所以我们应该把 元素18 添加在 元素19 之前，通过8个指针（简略为数红箭头个数）寻址到最后结果。...我们沿用上面的数据，但是直接换用跳表的数据结构举个栗子： [image-7.png] 直观来看，一些元素似乎多了一层，但我们不知道干嘛的，不过先别急，我们按照这个结构试着添加新元素18 [image-8...指针找到前一个 元素17，元素18 又大于它，所以我们最终把元素添加到这里，通过5个指针（简略为数红箭头个数）寻址到最后结果。
然后，我们将逐步增加一些参数到模型中，直到我们建立了一个单个神经元，这个神经元被设计成接收一个或多个输入。接着，神经元从数学公式映射成图形形式。通过连接多个神经元，就能生成一个完整的ANN。...读完本教程后，我希望权重和偏差的用途就能清楚明白了。 0 1 从最简单的模型 Y=X 开始 机器学习的基础部分其实非常简单。即使是完全的初学者也能构建一个基本的机器学习模型。...所谓的监督式机器学习，它的目标是找到（即学习）一个函数，能够在输入和输出集合之间完成映射。等到学习过程结束，函数应该能对每一个给定的输入，返回正确的输出。...最后结论是，函数是非参数的，所以没有办法对它进行修改以减少误差。 但是还有希望，如果函数目前还没有参数，为什么不添加一个或多个参数呢？你可以大胆采用能减少误差的方法去设计机器学习模型。...答案是否定的。在这个例子中只使用权重，我们可以接近正确的输出，但仍然会有错误。让我们更详细地讨论这个问题。 对于第一个样本，在等式Y = wX中w的最佳值是什么，它返回一个等于0的误差？这很简单。
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