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早期邮政分拣系统面临的挑战,与如今使用大型语言模型(LLM)类似。如同早期邮局因处理邮件数量不足而导致信件退回,不正确的输入格式也会导致LLM微调失败或效果不佳。OpenAI使用JSONL(JSONLines)格式作为微调数据的标准,确保数据结构化并易于处理。JSONL格式的优势JSONL格式采用逐行存储,每行一个JSON对象。这种格式简洁、易读,并与OpenAI的微调API兼容。其优势在于:准确性:确保模型正确处理数据,避免错误。效率:简化微调流程,提高效率。可扩展性:方便处理大型数据集。JSONL格式
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Python中Lambda、Map和Filter函数的巧妙运用编写高效易读的Python代码至关重要。Lambda、map和filter函数为数据处理和转换提供了简洁优雅的方案。本文将深入探讨这三个函数,并通过示例演示如何组合使用它们来高效解决问题。Lambda函数:匿名函数的精简之选Lambda函数是Python中创建匿名函数的便捷方式,特别适用于无需命名的单次使用函数。基本语法:lambda参数:表达式示例:#lambda函数用于相加两个数字add=lambdax,y:x+yprint(add(5,3
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要修改子类中父类方法的装饰器参数,您必须在子类中重写该方法。仅仅在子类中声明同名的类变量并不会影响装饰器参数,除非您显式地重新定义该方法。示例代码将以下代码保存为test.py文件:defmy_decorator_with_args(param1,param2):"""带参数的装饰器"""defactual_decorator(func):defwrapper(self,*args,**kwargs):print(f"[装饰器]param1={param1},param2={param2}")return
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**_HelloWorld._**大家好!我是一个新手博主,开启了这段激动人心的写作之旅,希望能提升我的英语写作能力(英语并非我的母语)。我的目标是分享一些有价值的内容,无论您是新手还是专家,都能有所收获。欢迎大家提出建议和意见!我是5enox,熟悉Python以及网页抓取/自动化。最初只是个人爱好,后来发展成自由职业,甚至在Upwork上获得过顶级评价(可惜后来因为中断而失去了)。我一直热衷于学习新技术。年轻时曾尝试使用Unity和Blender进行游戏开发,但最终发现编程只是实现目标的一种工具。好了,
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摄影:帕特里克·何言简意赅版:这份Python代码表列出了代码坏味道及其对应的设计模式解决方案。class代码坏味道:代码重复=[组合方法,工厂方法创建多态对象,链式构造器,组合替代单多关系,提取组合,适配器统一接口,引入空对象,]方法过长=[组合方法,将累加移至收集参数,命令替代条
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构建模块化系统,如何在灵活性和一致性之间取得平衡是一个关键挑战。本文分享我在HyperGraph(我的开源LLM系统框架)中设计新模块上下文结构的经验。挑战:新模块与现有模块的上下文差异HyperGraph文档分析显示,现有模块开发与新模块开发所需上下文存在显著差异。现有模块需要深入了解其内部实现细节,而新模块则更需要理解系统架构模式和约定。垂直与水平上下文我采用二维视角:垂直上下文:针对特定模块内部结构的深入知识,对现有模块开发至关重要。水平上下文:对系统整体模式和约定的广泛理解,对新模块开发至关重要。
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开发社区您好!我很高兴分享我的评分系统工作簿,这是我的第一个Python项目之一!当我深入研究Python时,我想创建一些实用的东西,可以用来根据各种输入条件有效地计算成绩。项目概况该项目涉及创建一个评分系统,根据分数和权重等其他因素自动计算成绩。该脚本接受不同作业或考试的学生分数等输入并输出最终成绩,这对于管理多个学生的任何人来说都是节省时间的。主要特点:输入灵活性:用户可以输入不同类别(作业、考试等)的多个分数。加权评分:脚本根据加权标准计算成绩(例如,考试=60%,作业=40%)。最终成绩计算:程序
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PyTorch的remainder()函数详解:高效进行模运算本文将详细介绍PyTorch中remainder()函数的用法,它可以对张量或标量进行高效的模运算(求余数)。一杯咖啡☕已备好,请享用!remainder()函数能够对两个张量或一个张量和一个标量进行逐元素的模运算,返回结果张量与输入张量形状一致。函数参数:input(Tensororscalar):输入张量或标量(int或float类型)。如果使用torch函数调用,则input为必需参数,且标量必须使用input=关键字参数指定。other
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并行编程能够让程序在多个处理器或内核上同时执行多个任务,从而更有效地利用处理器资源,缩短处理时间,提升性能。想象一下,一个复杂问题被分解成多个独立的子问题,每个子问题再细分成更小的任务,然后分配给不同的处理器并行处理,最终显著减少总处理时间。Python提供了多种工具和模块支持并行编程。多进程multiprocessing模块允许程序同时运行多个进程,从而充分利用多核处理器的优势,突破全局解释器锁(GIL)的限制。GIL是CPython解释器中的一种机制,它限制了同一时刻只有一个线程执行Python字节码
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处理Pytest-Django中的非托管模型的策略在Django项目中测试非托管模型(managed=False)可能很棘手,尤其是在测试环境包含托管和非托管模型混合,或涉及多个数据库时。本文探讨几种使用pytest-django测试非托管模型的方法,并分析其优缺点。方法一:临时将所有模型标记为托管最简单的解决方法是,在测试期间暂时将所有非托管模型标记为托管。这可以通过修改conftest.py文件实现:@pytest.hookimpl(tryfirst=True)defpytest_runtestloo
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深入解析第十天难题:多路径深度优先搜索第十天难题延续了第六天的二维网格模式,但挑战升级为寻找多条路径。本文将详细阐述如何巧妙运用深度优先搜索算法(DFS)解决此问题。copilot提供的AI拼图插图地图用一个字典表示,键为(x,y)坐标,值为该点的高度(0-9,9为峰值)。以下代码实现了地图解析:defparse(input:str)->dict[tuple[int,int],int|None]:return{(x,y):int(item)ifitem.isdigit()elseNonefory,r
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之前我分享过一个想法,想创建一个工具来方便地将ANSI颜色代码输出到控制台。因为我正在改进我的shell提示符,所以觉得开发这个工具比不断搜索shell代码更高效。于是,我创建了acolor,一个基于colorist库的开源Python实用程序。它提供了一种简单的方法来生成并输出ANSI颜色代码到终端。目前,acolor支持命名颜色(例如:red,green,blue)。hex、hsl、vga和rgb颜色代码暂不支持,但未来可以轻松扩展功能来包含这些格式。项目源码地址:[此处替换为实际的github链接]
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在数据驱动的决策时代,天气数据已成为企业和个人不可或缺的资源。无论是物流、农业还是旅游规划,实时天气数据采集系统都能提供宝贵的参考依据。本文将逐步指导您如何利用Python、OpenWeatherAPI和AWSS3构建一个高效的天气数据采集系统。项目概述本项目将演示如何:使用OpenWeatherAPI获取天气数据。在运行Python脚本时实时显示天气信息。将数据存储到AWSS3存储桶中,以便进行历史数据追踪和分析。完成本教程后,您将拥有一个完整的系统,它展现了DevOps原则的关键方面,包括自动化、云集
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本指南详细介绍如何使用非超级用户权限在PostgreSQL中创建数据库,并配置始终连接到该数据库,无需超级用户登录。此方法对希望独立管理PostgreSQL数据库的开发者和用户非常实用。目标:创建名为"乌龟演示"(tortoise-demo)的新数据库。为非超级用户角色"testuser"赋予创建和访问该数据库的权限。无需切换到超级用户即可直接连接到"乌龟演示"数据库。配置PostgreSQL使"testuser"登录时自动连接到"乌龟演示"数据库。步骤一:赋予"testuser"必要的权限在创建数据库前
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本文展示了一个Python异步生成器alternatinggenerator,它能够交替地从两个其他异步生成器中获取值。该代码实现了异步迭代协议(__aiter__和__anext__),允许使用asyncfor循环或手动调用anext来迭代结果。alternatinggenerator类接受两个异步生成器作为输入(gen1和gen2)。__anext__方法的核心逻辑在于它交替地从gen1和gen2中获取下一个值。当一个生成器完成迭代(抛出StopAsyncIteration异常)时,该生成器会被标记为