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管理类联考——英语——趣味篇——不择手段——a开头单词

本书分为两个部分。第一部分是核心词汇的讲解,借助谐音、联想、编故事、词根词缀、举例、图画等手段,为每个单词找到它存在的语境,基本上可以让你做到过目不忘。在这一部分中,单词被划分为20个单元,同学们可以每天搞定一个单元。每次迅速看完后,重复看,需要认真看5 ~7遍。通过这些方法,大部分单词你是可以记住的,但不足之处是,在真题中见到这些单词,你可能 继续阅读

详解Nginx location 匹配规则

语法规则 location [=|~|~*|^~] /uri/ { … } 模式 含义 location = /uri = 表示精确匹配,只有完全匹配上才能生效 location ^~ /uri ^~ 开头对URL路径进行前缀匹配,并且在正则之前。 继续阅读

ChatGPT指令大全。使用时,可参考这些语境

写报告:我现在正在 [报告的情境与目的]。我的简报主题是 [主题],请提供 [数字] 种开头方式,要简单到 [目标族群] 能听懂,同时要足够能吸引人,让他们愿意专心听下去研究报告:写出一篇有关 [知识] 的 [数字] 字研究报告,报告中需引述最新的研究,并引用专家观点反对观点:你是 [某个主题] 的专家,请针对以下论述 [附上论述],提出 [数 继续阅读

建议收藏chatGPT说的Python词云教程

写在前面 这个是当下最流行最时髦的AI神器chatGPT和我一起合作写的一篇通用技术文章,请读者笑纳! Python词云教程 介绍 Python是一种流行的编程语言,它可以用于许多不同的应用程序,包括数据可视化。其中一个最流行的数据可视化技术是词云。词云是一种可视化技术,可以将文本中出现频率较高的单词呈现为更大的字体,从而突出显示它们的重要性。 步骤1:安装所需的库 您需要安装一些Python库& 继续阅读

ChatGPT 拓展资料:AI大模型之美 -计算两个向量之间的余弦相似度

ChatGPT 拓展资料:AI大模型之美 -计算两个向量之间的余弦相似度 本文讲解使用openai.embeddings_utils中的cosine_similarity和get_embedding函数。 首先,让我们了解一下这两个函数的作用: cosine_similarity: 计算两个向量之间的余弦相似度。get_embedding: 获取一个单词或短语的嵌入向量表示。 接下来,我将为你演示如何使用这两个函数: 获取单词或短语的嵌入向量表示:要获取单词或短语的嵌入向量表示,你需要 继续阅读

推荐:ChatGPT指令大全(37个!)

使用时,可参考这些语境。会问问题,才是最重要的。 参考:AGI 时代必备:《提问的艺术——让ChatGPT导出高质量答案》 1. 写报告:我现在正在 [报告的情境与目的]。我的简报主题是 [主题],请提供 [数字] 种开头方式,要简单到 [目标族群] 能听懂,同时要足够能吸引人,让他们愿意专心听下去。 2. 研究报告:写出一篇有关 [知识] 的 [ 继续阅读

用ChatGPT科学学习Python和写代码

你的朋友圈被ChatGPT攻占了吗?ChatGPT最近太火了!ChatGPT是什么?ChatGPT 是一种预训练的语言模型,用于对话生成。它的名字来源于它的两个主要组成部分:「聊天」(chat)和「生成式语言模型」(Generative PretrainedTransformer,GPT)。通常来说,语言模型是用于预测一句话中下一个单词的概率分 继续阅读

Linux国产操作系统,UCA-系统工程师学习必备技能,使用dpkg管理软件包、apt命令、内网获取依赖包及源

  目录 ​编辑 1.使用dpkg管理软件包 2.apt命令 3.内网获取依赖包 4.源码安装 1.使用dpkg管理软件包 第一种方法当然可以上网搜索软件安装包,下载然后解压成软件。 第二种也就是我接下来要介绍的,dpkg 命令,dpkg 全称叫做debian package,想看参数可以如下: -l (小L)这个参数是表示列出软件包,dd deepin等开头的都是统信自主研发 继续阅读

Pytorch中什么时候调用forward()函数

Module类是nn模块里提供的一个模型构造类,是所有神经网络模块的基类,我们可以继承它来定义我们想要的模型。下面继承Module类构造本节开头提到的多层感知机。这里定义的MLP类重载了Module类的__init__函数和forward函数。它们分别用于创建模型参数和定义前向计算。前向计算也即正向传播。 import torch from torch import nnclass MLP(nn.Module):# 声明带有模型参数的层,这里声明了两个 继续阅读

一条Python语句中单词间可以用空格做什么?

单词之间可以用空格将一条Python语句拆分为多个单词,从而实现一系列功能。 一、代码编写效率提升 Python中单词之间可用空格,可以增强代码的可读性,同时减少代码量。使用空格拆分代码,可以在一个语句中完成多项任务,从而减少代码行数,提高编写效率。比如下面这个代码块: name = "john" age = 25 print("My name is", name, "and I am", age, "years old.") 通过将中间的 继续阅读

ChatGPT最全使用方式,你都尝试过哪几项?

充当英语翻译和改进者 替代:语法,谷歌翻译 我想让你充当英语翻译员、拼写纠正员和改进员。我会用任何语言与你交谈,你会检测语言,翻译它并用我的文本的更正和改进版本用英语回答。我希望你用更优美优雅的高级英语单词和句子替换我简化的 A0 级单词和句子。保持相同的意思,但使它们更文艺。我要你只回复更正、改进,不要写任何解释。我的第一句话是“istanbulu cok seviyom burada olmak cok g 继续阅读

vim 精确匹配查找字符串

1、/hello :查找光标处下一个"hellp" , 键入"n" 继续查找下一个,键入"shift+n"(大写N), 向上查找 2、?hello :朝找光标处上一个"hellp" 键入"n" 继续查找上一个, 键入"shift+n"(大写N), 向下查找 3、精确搜搜:"<“表示匹配单词开头,”>“表示匹 继续阅读