实现功能:玩家猜测三位不一样的数字,猜错了有提示,提示分别为(位置错误数字正确),(位置和数字正确),(数字和位置都不正确)
python l2w.py userdb.py =>生成新文件，已经具有windows的换行符
Dear，大家好，我是“前端小鑫同学”，😇长期从事前端开发，安卓开发，热衷技术，在编程路上越走越远～ 在现在的前端圈里面，大多数的框架，库都会给你配一个CLI来使用，这样就可以创建一个最小可用的程序出来。还有一些封装的比较完善的前端开源项目，比如一些管理平台时项目就会提供页面级别，组件级别的类似CLI的功能来创建基本的结构模板，因为我们知道在管理平台这种软件中页面的大致结构风格都高度一致，所以这个时候如果通过工具的完成重复的工作是相当合适的，有这么一款工具就最为推荐那就是plopjs。 Plop是一个轻
本想今天发文从良，金盆洗手，从此不再折腾博客，安心写文章的。结果，发现多说又不能同步服务器评论到本地了！特么真是怕什么来什么啊！想来这金盆暂时用不着了。。。 想到昨天手贱重置了多说配置，看来元凶已出： 前两天发现，多说弹出的评论通知，里面的超链接总是带了 www，也就是说，我的博客本身是不带 www 的，但是多说提示框里面却是 http://www.zhangge.net/***，真是个坑！ 于是，先停用了其他插件，并重置了多说配置（手贱啊），发现通知已恢复正常！现在反省一下，感觉根本不用重置多说配置，导致
Click 是用 Python 写的一个第三方模块，用于快速创建命令行。我们知道，Python 内置了一个 Argparse 的标准库用于创建命令行，但使用起来有些繁琐，Click 相比于 Argparse，就好比 requests 相比于 urllib。
import getpass userdb = {} def register(): username = input('username: ') if username in userdb: print('%s already exists.' % username) else: password = input('password: ') userdb[username] = password def login():
stack = [] def push_it(): item = input('item to push: ') stack.append(item) def pop_it(): if stack: print("from stack popped %s" % stack.pop()) def view_it(): print(stack) def show_menu(): cmds = {'0': push_it, '1': pop_it,
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chatGPT最近非常不稳定，访问一不小心就出现了网络错误，根本就不能很好的使用。那么我们该怎么办呢？勇哥给大家想到了一个种办法，就是用程序去调用openapi的接口，这个接口虽然是收费的，但是可免费使用3个月，完全够我们挥霍了，所有你阅读本月完全不用有负担。
📷 新智元报道 编辑：桃子 好困 【新智元导读】Llama 2正式官宣免费用，赶快上手微调一个自己的羊驼吧。 今天，Llama 2宣布正式开源，免费用于研究和商用。 📷 下载地址：https
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/133202.html原文链接：https://javaforall.cn
import random all_choices = ['石头', '剪刀', '布'] win_list = [['石头', '剪刀'], ['剪刀', '布'], ['布', '石头']] prompt = """(0) 石头 (1) 剪刀 (2) 布 请选择(0/1/2): """ cwin = 0 pwin = 0 while cwin < 2 and pwin < 2: computer = random.choice(all_choices) ind = int(input
import random all_choices = ['石头', '剪刀', '布'] win_list = [['石头', '剪刀'], ['剪刀', '布'], ['布', '石头']] prompt = """(0) 石头 (1) 剪刀 (2) 布 请选择(0/1/2): """ computer = random.choice(all_choices) ind = int(input(prompt)) player = all_choices[ind] print("Your choice:
利用GoogleColab部署自己的novalai云端模型，借novelai画二次元图片，auto.js制作软件进行post请求返回图片。GoogleColab的gpu是免费的，但每天是有限额的，每天都会重置。（代码下载地址在文末）
表达式在javascript中是短语，换行的短语或分号结束的短语就是一行语句。JavaScript 语句向浏览器发出的命令。语句的作用是告诉浏览器该做什么。语句通常使用一个或者多个关键字来完成指定的任务，浏览器会按照编写顺序来执行每条语句。语句大小写敏感。
机器之心报道 机器之心编辑部 来自清华大学的刘知远、黄民烈等研究者提出了一个名为「PPT」的新框架。PPT=Pre-trained Prompt Tuning。 图源：https://www.zhihu.com/pin/1419682869878489088 近年来，微调预训练语言模型（PLM）取得了很大进展。通过微调 PLM 的全部参数，从大规模无标签语料库中获得的多方面知识可以用于处理各种 NLP 任务，并优于从头学习模型的方法。为简单起见，此处将这种全模型调整（full-model tuning）称
与前面例子《71-函数练习：数学游戏》相同，只是加减法函数更换为匿名函数。 from random import randint, choice def exam(): cmds = {'+': lambda x, y: x + y, '-': lambda x, y: x - y} nums = [randint(1, 100) for i in range(2)] nums.sort(reverse=True) op = choice('+-') result
从上面多篇的讨论中我们了解到scalaz-stream代表一串连续无穷的数据或者程序。对这个数据流的处理过程就是一个状态机器（state machine）的状态转变过程。这种模式与我们通常遇到
最近在研究supervisor的源码，参考supervisor的架构，做公司的项目。我后面会给出supervisor的开源学习的总结。github上有一个gopher写了一个golang版的supervisor,源码，原理和python版的都类似，但是 ctl是执行命令的方式，不是很优雅。
1、记账时手头有一万块钱 2、可以记录花的钱、存的钱，以及收支明细 import pickle import os import time def cost(wallet, record): # 记录花钱的函数 amount = int(input('amount: ')) comment = input('comment: ') date = time.strftime('%Y-%m-%d') with open(wallet, 'rb') as fobj:
随机生成100以内的两个数字，实现随机的加减法。如果是减法，结果不能是负数。 算错三次，给出正确答案。
导读|时隔两个月，勇哥终于把chatGPT生成SQL的功能发布上线了，支持统计分析查询、创建表、数据生成等多种全面的SQL DDL生成能力，本文就和大家聊聊相关功能的使用和背后实现逻辑，并希望相关功能能帮助大家在工作中提升一定的工作效率。同时也提醒一下大家，SQL能力很重要，请大家不要在工作中完全依赖工具。阅读本文你会了解到Tinkle工具SQL生成功能如何使用？最后了解如何使用chatGPT API进行落地产品的实施？
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示例1-创建复选框(多选多)-探索宏变量参数 接下来我们来试试如何给不同宏设置不同参数,以MY_SYMBOL1~ MY_SYMBOL5为例 设置MY_SYMBOL3~ MY_SYMBOL5依赖于MY_SYMBOL2 修改内核顶层Kconfig文件,添加内容:
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使用python如何调用chatgpt的api接口，下面就给出一个简单的示例，供大家参考，有问题记得后台留言交流。
这几天很很多粉丝进行了深度交流，发现大家对于SQL学习或者编写都遇到过困难，因此勇哥突发奇想是否可以借助chatGPT来帮一下大家呢？于是就开启了chatGPT的落地之旅。从官网了解到chatGPT支持49种场景的，其中2中常见与sql相关，既：
首先我们定义什么是大模型的badcase，大模型badcase是指在应用场景中，出现不符合预期的答复。但实际上不符合预期的答复可能多种多样，原因也各不相同，有没有什么统一的思路能处理这些badcase呢？
“文心”取自《文心雕龙》一书的开篇，作者刘勰在书中引述了一个古代典故：春秋时期，鲁国有一位名叫孔文子的大夫，他在学问上非常有造诣，但是他的儿子却不学无术，孔文子非常痛心。
使用socket网络，上传一个视频，大小在3G左右 能够显示进度条，显示花费时间 下载使用TCP协议 server向client发送文件 新建文件server.py，代码如下： import os import json import socket import struct filepath = r'E:\BaiduYunDownload\[电影天堂www.dy2018.com]移动迷宫3：死亡解药BD国英双语中英双字.mp4' sk = socket.socket() sk.bind(('127.0
FTP (File Transfer Protocol) allows you to transfer files between your PC and other Internet systems (hosts). You can transfer files, work with local or remote directories, rename and display files, and execute system commands. Before you start, you must know how to log on to the remote system and have a userid and password on that system. Note: Some systems allow anonymous ftp access. To use anonymous ftp, use anonymous as your userid andyour e-mail address as the logon password.
在今年的一篇文章 [1] 中指出，自预训练技术被提出以来，NLP 界一直存在着一个不可能三角（如下图 1），即一个模型不能同时满足：
数据库存储字段：id 评论id、parent_id 回复评论id、message 消息。其中如果评论不是回复评论，parent_id 为-1。
在对linux进行编译，常用的命令是make menuconfig，使用图形界面来对整个系统进行裁剪；这里主要就make menuconfig的执行过程进行解析。
安装 LangChain CLI 和 LangServe， 安装langchain-cli会自动安装LangServe
Prompt是当下NLP领域研究的热点之一，在ACL 2022中有很多prompt相关的工作。最近梳理了5篇ACL 2022中prompt的代表性工作，主要研究点集中在如何通过预训练或迁移学习生成更好的prompt，以及prompt在小样本学习、翻译、图文任务等场景中的应用。下面给大家分别介绍一下这5篇工作，也可以参考我之前更新的prompt相关文章。
万万没想到，这篇来自MIT等机构的研究者收集整理的数据集受到了污染，其实GPT-4的结果被夸大了。
可以看到possible_keys、key、key_len的值均为NULL，说明这条SQL在product_comment 表上是没有可用的索引的，取出9593行过滤度为1%
python使用相对简单，快速便捷，很适合作为脚本开发；作为"资深"的sub3/vscode控，使用编辑器鞋脚本再也适合不过，vscode中的调试功能太好用啦：
GPT-3 是去年由 Open AI 推出的语言机器学习模型。它因其能够写作、写歌、写诗，甚至写代码而获得了广泛的媒体关注！该工具免费使用，只需要注册一个电子邮件即可。
字典是Python语言中唯一的映射类型,映射类型对象里哈希值(键)和指向的对象(值)是一对多的关系,字典对象可变,它是一个容器类型,能存储任意个Python对象
近年来，文本到图像的合成有了实质性的发展。已经引入了几个新模型，并取得了显著的成果。尽管许多论文指出了这些测量方法的问题，但大多数研究都使用自动测量方法来验证他们的模型，例如FID分数和CLIPScore。最流行的测量方法FID被批评为与人类感知不一致，比如，图像调整大小和压缩几乎不会降低感知质量，但会导致FID分数的高变化，而CLIPScore可以为经过训练以优化CLIP空间中文本到图像对齐的模型而膨胀。
今天，我们将迅速着手搭建一个高效且富有创意的混元聊天应用，其核心理念可以用一个字来概括——快。在这个快节奏的时代，构建一个基础的LLM（Large Language Model，大型语言模型）聊天应用并不需要耗费太多时间。市面上充斥着各种功能强大的大型语言模型，我们可以根据项目需求灵活选择，而今天的目标并非深入探讨这些模型的技术细节，而是将重点放在如何快速上手。
用 WordPress 来做博客程序完全是因为一款主题呢！ 就是，由 蜜汁路易 二次修改发布的 Siren 主题！ 它的前身就是由 Fuzzz 制作的 Akina 主题。
在这篇博文中，我们介绍了一种全新的 LlamaIndex 数据结构：文档摘要索引。我们描述了与传统语义搜索相比，它如何帮助提供更好的检索性能，并通过一个示例进行了介绍。
大型语言模型(LLM)展现出了杰出的性能，并为我们提供了新的解题思路。但在实际应用过程中，如何评估大型语言模型的输出质量对于我们来说也至关重要。因为大模型的输出是概率性的---这意味着同样的Prompt产生的结果都有可能不同，大模型评估能够衡量模型输出的质量水平，能够确保用户的体验。为此，今天给大家整理了一些LLMs输出结果的评估方法。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 本期分享者：澜舟金融NLP组 研究方向为金融领域 NLP 算法的研究和应用。 邮箱：mayongliang@langboat.com 写在前面 自然语言文本里描述的“事件”，通常是由一个谓词及其论点组成的一个文本片段（span），是一个细粒度的语义单元，描述了实体的状态和行为，如 He looks very worried 和 I grab his arms。理解事件并建模它们之间的相关性是许多推理任务的基础。在图1的例子中，想要生成事件[E]，模型需要先知道这里有四
这里的索引有auditstatus和productid，可以建立联合索引。但是哪个放左边就要计算区分度。
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