迁移过程1、获取svn提交用户名因为在git上每个提交需要有用户的提交信息，如邮箱，因此我们得先获取到所有的用户名，然后生成如下对应的git格式，用于稍后的gitclone上。

pyc文件pyc是python编译后，生成的字节码文件。

1、TONGYlLingma-YourAlCodingAssistant.Typeless,Codemore.通义灵码，是一款基于通义大模型的智能编码辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码

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自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是一门集计算机科学、人工智能以及语言学于一体的交叉学科，致力于让计算机能够理解、解析、生成和处理人类的自然语言。

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概述使用tcp+select实现的C/S远程通信功能服务器只能与单一的客户端进行信息交互如果服务器连接了多个客户端，由于是单一进程无法同时对多个客户端回复，但可以群发信息启动启动服务器1、在bin目录下生成可执行文件

ChatGPT是一个风靡全球的生成式人工智能(AI)工具。虽然它有可能编造一些东西，但是通过精心设计提示，可以确保获得最佳结果。在这篇文章中，我们将探讨如何做到这一点。

RAGRAG（RetrievalAugmentedGeneration）技术，通过检索与用户输入相关的信息片段，并结合外部知识库来生成更准确、更丰富的回答。

今天再次被python的强大所折服，一直很奇怪公司的excel文件直接生成sql脚本是怎么实现的，今天闲着没事找到实现脚本看了下，竟然就是用python写的！！！

可以很好地从源图像中提取出来，并重建生成一幅全聚焦图像。由于采用了四叉树分解策略和新的加权焦点测量法，因此所提出的算法简单而有效。程序已调通，可直接运行。2-88加权焦点测量方法-小红书(xiaoho

RAG模型结合了检索和生成两种方法，可以用于生成与给定问题相关的高质量文本。本文将介绍RAG模型的实现原理，并提供使用Python

注意本系列文章已升级、转移至我的自建站点中，本章原文为：rust与动静态库的结合使用目录注意一、前言二、库生成三、库使用四、总结一、前言rust中多了很多类型的库，比如前面章节中我们提到基本的bin与lib

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在设置SSH服务时，生成SSH密钥（公钥和私钥）是一个常见的任务。这些密钥用于安全地进行身份验证，无需输入密码。

大语言模型（LLMs）极大地提升了人工智能在理解和生成类人文本方面的能力。其中一个影响其效用的基本方面是它们的“上下文窗口”——这个概念直接影响着这些模型接收和生成语言的有效性。

原型模式的核心思想是通过一个原型实例来生成新的对象。通常，一个类会实现一个接口，该接口定义了一个克隆方法，用于复制其自身。

一、Docker主要组成部分的总体概述、二、Docker镜像生成1.构建环境的上下文dockerbuild–ttest/cowsay-dockerfile.(.就是上下文，能够被dockerfile的ADD

认识Swagger:Swagger是一个规范和完整的框架，用于生成、描述、调用和可视化RESTful风格的Web服务。总体目标是使客户端和文件系统作为服务器以同样的速度来更新。

这种LLM系统被称为RAG系统，代表“检索-增强生成”。

这是一个精确的(每个合法的和都有相同的概率)解。它使用所有合法和的枚举，并不是说我们要遍历每个和，而是给定一个数字n，我们可以直接计算枚举中的第n个和。由于我们也知道合法和的总数，我们可以简单地画出统一的整数并对其进行转换：importnumpyasnpimportfunctoolsasft#[email protected]_cache(None)defcapped_pc(N,k,m):

1从给定参数的正态分布中生成随机数当考虑从正态分布中生成随机数时，应当首先知道正态分布的均值和方差（标准差），有了这些，就可以调用python中现有的模块和函数来生成随机数了。

如果你对在Python生成随机数与random模块中最常用的几个函数的关系与不懂之处，下面的文章就是对Python生成随机数与random模块中最常用的几个函数的关系，希望你会有所收获，以下就是这篇文章的介绍

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在Python中，要产生随机整数，可以使用的方法有很多，比如：生成随机不重复的整数，可以使用random中的sample;生成完全随机的整数，可以用numpy中的random.randint，接下来是具体的内容介绍

Aspose.PDF是一款高级PDF处理API，可以在跨平台应用程序中轻松生成，修改，转换，呈现，保护和打印文档。无需使用AdobeAcrobat。

如果能够把“淡淡”两字融化在我们的心里，再溶合在我们的性情中，那么就可以生成一个更美丽的词来——“悠

你可以使用Python的random模块中的randint函数来生成这样的随机数。以下是一个简单的示例：importrandom#生成一个8位的随机整数random_int=rando

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基于深度学习的对抗样本生成与防御是当前人工智能安全领域的关键研究方向。对抗样本是通过对输入数据进行微小扰动而产生的，能够导致深度学习模型做出错误预测。

需求花密(https://flowerpassword.com)是一种轻量级的密码管理工具，通过仅记忆一个私人密码，利用不同关键字实时生成相应的密码，来避免不同网站使用同样的密码，以及避免记忆多个网站的多个密码

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android系统中内置app：LOCAL_PATH:=$(callmy-dir)include$(CLEAR_VARS)#ModulenameshouldmatchapknametobeinstalledLOCAL_MODULE:=DemoLOCAL_MODULE_TAGS:=optionalLOCAL_SRC_FILES:=$(LOCAL_MODULE).apkLOCAL_MODULE_CLA

文档值是Elasticsearch为每个字段生成的预先计算的格式化数据，目的是改善性能和降低内存使用。

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