破解点触类验证码：第三方平台还是自研方案？点触类验证码在安全性和防止自动化填写方面有着广泛的应用，...

大家好，我在使用OpenAIAssistantsAPI创建控制台机器人时遇到困难，希望得到您的帮助。问题是这样的：我通过Playground创建了一个助手并拥有它的ID。我现在的目标是创建一个与该助手交互的控制台机器人。助手仅使用指令，不使用任何工具。主要任务是确保机器人根据指令做出响应并维护对话历史记录。我尝试使用PromptEngineering，但问题是我必须单独保存历史记录（例如，以JSON格式）并每次将其发送到API，以便机器人理解上下文。对于AssistantsAPI，似乎没有必要，因为使用了

Python3.12中使用class__init__*属性报错在Python3.12...

如何在piplist中找到已安装的cudatoolkit和cudnn？使用conda安装库时，它们不会显示在piplist中。这是因为...

为什么spark慢？从一个引人注目的标题“spark为什么这么慢？”开始，值得注意的是，称spark“慢”可能意味着多种含义。聚合速度慢吗？数据加载？存在不同的情况。此外，“spark”是一个广泛的术语，其性能取决于编程语言和使用上下文等因素。因此，在深入讨论之前，让我们将标题改进得更加精确。由于我主要在databricks上使用spark和python，因此我将进一步缩小范围。优化后的标题将是：“spark的第一印象：‘听说它很快，但为什么感觉很慢？’初学者的视角”写作动机（随意的想法）作为广泛使用pa

Django部署时出现自定义模板标签无法识别错误在使用uwsgi和nginx部署Django...

PyMySQL执行插入却未报错，原因何解？在使用PyMySQL进行数据库操作时，有时可能会遇到如下情况：执行插入语句�...

探索Python编程的奇妙旅程：深入理解函数与全局变量一直以来，构建优秀程序的挑战激发着我的热情。虽然我秉持着谦逊的学习态度，但此刻，我渴望将所学知识用于更广阔的应用，造福大众。近日，我深入复习了Python的基础概念，并从中获得了重要的领悟：更深层次的思考我开始追问更深层次的问题，例如：“如果我这样修改，这段代码为什么无法运行？”即使问题最终得以解决，这样的发问也帮助我理解代码背后的运行机制，这对于调试和问题解决至关重要。函数的魅力函数是执行特定任务的代码块，可以被重复调用以获得结果。以下示例展示了全局

列表里面套列表（嵌套列表），如何把各个列表的元素循环出来？遇到嵌套列表时，可以使用嵌套循环来遍历其...

机器视觉入门：推荐框架与学习路线作为机器视觉学习的新手，在众多框架中挑选一个合适的工具至关重要。根...

通过inspect获取装饰器参数的难题在Python中，inspect模块提供了获取函数元数据的方法。然而，获取装饰器传入的�...

Python字符串详解：字符串是Python中用单引号或双引号括起来的字符序列。例如：“你好，世界！”‘Python’“这是个问题吗？”字符串类型：单行字符串：使用单引号('这是一个字符串')或双引号("这也是一个字符串")创建。print('helloworld!')print("what'sup?")#输出：#helloworld!#what'sup?多行字符串：使用三个单引号(python'''''')或三个双引号(python"""""")创建。print("""我们养了一只宠物。它是一只狗。""

高效利用OpenAI进行模型微调：纪律与协调为了高效地完成模型微调任务，我们需要遵循严格的流程，并充分利用OpenAI提供的工具。本文将详细介绍如何创建和管理OpenAI的微调作业，确保模型能够从精心准备的数据集中学习。使用OpenAI进行微调创建微调作业使用client.fine_tuning.job.create()方法，该方法需要您提供配置信息和数据集。以下是对关键参数的详细解释：参数详解1.模型(Model)说明:您希望微调的预训练GPT模型。示例:"gpt-3.5-turbo","davinci

大家好，我是sea_turt1e。本文将分享我构建机器学习模型预测美国职业篮球联赛（NBA）球员化学反应的过程和结果。模型概述使用图神经网络（GNN）预测球员化学反应。以曲线下面积（AUC）作为评估指标。模型收敛时的AUC约为0.73。训练数据涵盖1996-97至2021-22赛季，2022-23赛季数据用于测试。关于NBA对于不熟悉NBA的读者，部分内容可能难以理解。“化学反应”在此处可以理解为球员间的配合默契程度。虽然本文以NBA为例，但该方法可应用于其他运动，甚至人际关系的化学反应预测。化学反应预测

本文将指导您如何使用AWSBedrock部署一个AI交通拥堵预测器，实现实时交通状况预测。AWSBedrock提供全托管的基础模型服务，非常适合AI应用部署。我们将涵盖从环境准备到最终测试的完整流程。先决条件:一个具有相应权限的AWS账户(建议使用免费套餐)。Python3.8及以上版本。事先准备好的交通拥堵预测器代码。已安装并配置AWSCLI。具备Python和AWS服务的基本知识。步骤一：环境配置首先，设置您的开发环境：python-mvenvbedrock-envsourcebedrock-env/