Codeforces数据获取Codeforces的题目中存在一些数学公式，所以处理的时候需要比较小心的对其进行处理。首先是题面数据，在CF当中标识一道题目的方式是problemSet与problemId。其中problemSet是一个数字，而problemId是一个字母。另外需要注意的是CF题面中存在许多数学

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气泡聊天框设计我们期待实现如下绿色的气泡对话框对于我们自己发出的信息，我们可以实现这样一个网格布局管理NameLabel用来显示用户的名字，Bubble用来显示聊天信息，Spacer是个弹簧，保证将NameLabel,IconLabel，Bubble等挤压到右侧。如果是别人发出的消息，我们设置这样一个网

Beego仿小米商城RBAC管理模块原创 Go大神 Go大神 2024-05-2020:38 浙江一、RBAC表结构1、表结构图2、models\manager.gopackagemodelsimport(_"github.com/jinzhu/gorm")typeManagerstruct{IdintUsernamestringPasswordstringMobile

概述Github官方地址：GLM-4网上已经有很多关于微调的文章，介绍各种方式下的使用，这里不会赘述。我个人比较关心的是微调时的loss计算逻辑，这点在很多的文章都不会有相关的描述，因为大多数人都是关心如何使用之类的应用层，而不是其具体的底层逻辑，当然咱也说不清太底层的计算。可了解其

代码：#Reference:https://platform.openai.com/docs/guides/function-callingimportjsonimportos#DASHSCOPE_API_KEYfromqwen_agent.llmimportget_chat_model#Exampledummyfunctionhardcodedtoreturnthesameweather#Inproduction,thiscouldb

文章目录一.提示词怎么写二.完整代码三.基于事实的promptGPT-4和ChatGPT等LLM专用于生成文本。我们可以使用GPT-4和ChatGPT在各种场景中生成文本，举例如下。电子邮件合同或正式文档创意写作逐步行动计划头脑风暴广告职位描述对于本项目，我们将创建一个工具，它可

众所周知，由于地理位置原因，Claude3不对国内开放，而国内的镜像网站使用又贵的离谱！因此，团队萌生了一个想法：为什么不创建一个一站式的平台，让用户能够通过单一的接口与多个模型交流呢？这样，用户就可以轻松地比较不同模型的表现，并根据需要选择最合适的一个。于是诞生了这个ChatGPT，Claude3

引言FunctionCalling是一个允许大型语言模型（如GPT）在生成文本的过程中调用外部函数或服务的功能。FunctionCalling允许我们以JSON格式向LLM模型描述函数，并使用模型的固有推理能力来决定在生成响应之前是否调用该函数。模型本身不执行函数，而是生成包含函数名称和执行函数

操作系统：centos7.6数据库版本：Oracle19.3异常状态：通过查看ash，有很多rowcachelock等待。排查trace日志未发现异常。通过排查ash，主要是由以下系统级的sql引起。select/*jskqjobqlod2*//*+no_monitorno_statement_queuingcurrent_instance*/nvl(con_id,0)CON_ID

1.Android\packages\modules\Permission\PermissionController中的DefaultAppActivity中接收，根据packagename进行追踪路径如下：DefaultAppActivity.java--->HandheldDefaultAppFragment.java--->DefaultAppChildFragment.java:setDefaultApp()--->ManageRoleHolderState

这段代码是一个模拟对话系统，使用了OpenAI的模型进行对话。它包括定义了一个CAMELAgent类，用来管理对话消息的存储和更新，以及模拟用户和助手的交互过程。该代码通过系统消息模板和预设任务来创建角色和任务提示，然后根据这些提示生成系统消息。接着创建助手和用户的CAMELAgent实例，并

简单授权以下代码限制为仅允许经过身份验证的用户访问 AccountController：[Authorize]publicclassAccountController:Controller{publicActionResultLogin(){}publicActionResultLogout(){}}如果要将授权应用于操作而不是控制器，请

fromflaskimportFlask,request,jsonifyfromflask_docsimportApiDocfromopenaiimportAzureOpenAIimportosfromflask_docsimportApiDocfromflask_siwadocimportSiwaDocfromflasggerimportSwaggerapp=Flask(__name__)siwa=SiwaDoc(app)ApiDo

Mysql查询后进行插入，具体要求如下：1、有2张表，sys_role_user和sys_role_user_123,两张表结构相同，表字段有role_id、user_id2、role_id和user_id是唯一索引3、把sys_role_user中没有的数据从sys_role_user_123中复制到sys_role_user表中 INSERTINTOsys_role_user(role_i

1.k8s集群安全-RoleRoleBinding认证（Authentication）、鉴权（Authoriaztion）、准入控制（AdmissionContorl）三步来保障其安全Authentication（认证）1.由一到多个认证插件完成。收到请求后，APIServer依次调用为其配置的认证插件来认证客户端身份，直到其中的一个插件可以识别出请求者的身份

【1】继承与多态-- 多态在模板中的应用#include<iostream>usingnamespacestd;namespace_nmsp1{//多态//人类classHuman{public:virtualvoideat(){cout<<"人类以吃米饭和面食为主!"<<endl;

角色角色是一组用户的集合。通过GRANT把角色授予用户后，用户即具有了角色的所有权限。推荐使用角色进行高效权限分配。例如，可以为设计、开发和维护人员创建不同的角色，将角色GRANT给用户后，再向每个角色中的用户授予其工作所需数据的差异权限。在角色级别授予或撤消权限时，这些更改将

nsible-role角色一.role的官网介绍，与解释ansible-role的实际理念为什么用role把单个的大剧本，拆分为小剧本，便于维护，修改、使用完成解耦、结构更清晰、调试更方便如果是小部署，还是剧本更方便大型项目，必须通过role管理在实际的工作当中，一个完整的项目实际上是很多功能体

vllm版本4.0.0镜像vllmgithub官方镜像gpuv10032ga80080gopenaiapi方式出现的问题通过chat-template聊天模板解决1推理部署qwen系列模型测试我是谁问题：回答内容含有分词符，回答有杂论冗余内容模型文件没有默认聊天模板vllm官方也没有聊天模板找不到不过

前言我们在开发项目的时候，都会连接数据库。有时候遇到问题需要根据我们编写的SQL进行分析，但如果不进行一些开发或者配置的话，这些SQL是不会打印到控制台的，它们默认是隐藏的。下面给大家介绍几种常用的方法。第一种、代码形式Mybatis框架是Java程序员最常用的数据库映射框架，MyBa

sqliteCREATETABLEsys_user(idTEXTPRIMARYKEY,nameTEXTNOTNULL,phoneTEXT,passwordTEXTNOTNULL,create_timeDA

GLM-3-Turbo和PromptGLM-3-TurboSSE调用接口请求 接口请求参数必填model：string，所要调用的模型编码message：list，调用语言模型时，将当前对话信息列表作为提示输入给模型，按照{"role":"user","content":"你好"}的json数组形式进行传参；可能的消息类型包括System

总览为了让语言变为模型能够理解的形式（tokens），每个字词必须映射为独一无二的序号，这时需要使用分词器tokenizer对语言进行转换。例如对于“areyouok”，gemma模型的tokenizer会将之转换为一个List：[2,895,692,4634]。顺便一提，第一个序号2是开始标记<bos>。本文是学