字典-{}:字典存储键值对数据，有序、可变且键值唯一。练习：字典的基本操作：menu={'idli':10,'dosai':20,'poori':30}print(menu)#输出：{'idli':10,'dosai':20,'poori':30}menu['pongal']=40delmenu['idli']print(menu)#输出：{'dosai':20,'poori':30,'pongal':40}print(menu['dosai'])#输出：20使用get()函数添加键值对：time_tab

高效管理OpenAI微调成本：精准计算令牌数量在OpenAI进行模型微调时，精确计算令牌数量至关重要，这不仅关系到模型训练效果，更直接影响到成本控制。就像一位面对大量信息需要精准分类的员工一样，我们必须有效管理资源。使用tiktoken库，我们可以轻松计算文本数据的令牌数量，确保在OpenAI的令牌限制内操作，并优化成本。OpenAI的微调并非单纯的技术挑战，更是一项需要精打细算的财务决策。例如，微调GPT-3.5Turbo的成本为每1000个令牌0.008美元，而1000个令牌大约相当于750个单词。因

PyTorch的torch.all()函数详解及示例本文将详细解释PyTorch中torch.all()函数的功能、参数以及使用方法，并提供丰富的代码示例进行说明。torch.all()用于检查张量中所有元素是否都为真(True)。函数功能:torch.all()函数用于判断一个张量或多个张量中的所有元素是否都为True。如果所有元素都为True，则返回True；否则返回False。该函数可以处理不同维度的张量，并支持指定维度进行检查。参数:input(Tensor):输入张量，可以是整数、浮点数、复数或

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

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

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

**_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，

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

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。

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

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

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

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

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

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]