目录编辑8.3.4结合使用函数和while循环greeter.py8.4传递列表greet_users.py8.4.1在函数中修改列表printing_models.py8.4.2禁止函数修改列表要将列表的副本传递给函数，可以像下面这样做：往期快速传送门👆（在文章最后）：感谢大家的支持！欢迎订阅收藏！专栏将持续更新！8.3.4结合使用函数和while循环可将函数同本书前面介绍的任何Python结构结合起来使用。例如，下面将结合使用函数get_formatted_name()和while循环，以更正规的方式问候用户。下面尝试使用名和姓跟用户打招呼：greeter.pydefget_format
HuggingFace技术负责人PhilippSchmid表示：“代码自动补全工具，如GitHubCopilot，已被超过一百万开发者使用，帮助他们的编码速度提高了55%。看到像Magicoder和OSS-INSTRUCT这样的开源创新超越了OpenAI的GPT-3.5和GoogleDeepMind的GeminiUltra，真是令人振奋。这些进步不仅展示了人工智能技术的快速发展，也突显了开源社区在推动这一领域创新中的重要角色。”代码生成（也称为程序合成）一直是计算机科学领域的挑战性课题。在过去几十年，大量的研究致力于符号方法的研究。最近，基于代码训练的大型语言模型（LLM）在生成准确满足用户意
用嘴写代码？继ChatGPT和NewBing之后，微软又开始整活了，GithubCopilotX！AI盛行的时代来临了，在这段时间，除了爆火的GPT3.5后，OpenAI发布了GPT4版本，同时微软也在Bing上开始加入了AI，也就是NewBing。除了这些，国内大厂也开始AI风暴了，发版的言论不计其数，成果目前简单最成功的是百度推出的文心一言和文心一格，分别对应语言模型和图像模型。Bing也是偷偷发布了一个图像模型，用于AI绘画，目前只支持英文描述。在此之前，OpenAI已经存在了达芬奇模型，并且接口公开。另外，最近设计、图形、视频处理工具界的老大Adobe也发表了在Adobe全家桶加入AI
聊天GPT国内入口,免切网直达,可直接多语言对话,操作简单,无需复杂注册,智能高效,即刻使用.可以用作个人助理,学习助理,智能创作、新媒体文案创作、智能创作等各种应用场景!地址： https://ai.wboat.cn/
此篇答案参考网上答案:知乎:lchatgpt调用api接口出现连接不上的错误不过他的问题是“由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应，连接尝试失败”，而我的问题是"Pythonrequests.exceptionTLS/SSLconnectionhasbeenclosed(EOF)(_ssl.c:1131)"解决方法都一样，将环境里的urllib3版本进行降级，降到1.25.11condalist发现我自己的urlib3是2.X版本的，故直接降级，执行以下指令进行覆盖pipinstallurllib3==1.25.11降级后，问题解决
目录 一、增加/删除文件 1.1添加文件到暂存区 1.2添加所有文件到暂存区 1.3从暂存区移除文件 1.4从版本库和工作区删除文件 二、代码提交 2.1提交暂存区文件到本地仓库 2.2修改最后一次提交信息 三、本地分支 3.1创建新分支 3.2切换分支 3.3创建并切换到新分支 3.4删除分支 四、远程分支/仓库 4.1添加远程仓库 4.2推送本地分支到远程仓库 4.3删除远程分支 五、撤销 5.1恢复工作区至上一次提交 5.2撤销暂存区的修改 5.3撤销最后一次提交 六、查看信息 6.1查看文件修改状态 6.2查看提交历史 6.3查看文件具体修改内容 七、标签 7.1创建标签 7.2推送标
一、NLP简介自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是一个位于计算机科学与人工智能交叉领域的关键研究方向。它结合了语言学、计算机科学和数学等多个学科的理论与方法，旨在实现人与计算机之间的自然语言交流。自然语言处理还包括了很多具体应用，例如：信息检索、信息抽取、文本分类与聚类、机器翻译、摘要生成、聊天机器人等等。自20世纪50年代图灵测试提出后，机器语言处理能力的探索一直在进行。语言的复杂性和严格的语法规则使得开发精确理解和使用语言的AI算法成为一大挑战。过去二十年里，语言建模，特别是统计和神经网络模型，在这一领域取得了重要进展。二，Functionca
问题：请注意，孩子不会说话，他无法用语言来回复妈妈的问题，请生成以下剧本：一个妈妈和一岁不会说话的婴儿的日常vlog的剧本文心一言场景一：早晨（妈妈和孩子在客厅里醒来）妈妈：早上好，宝贝。孩子：早上好，妈妈。妈妈：你昨晚睡得好吗？孩子：我很好，妈妈。妈妈：那就好，我们今天要去公园玩。孩子：好啊，我很期待。场景二：公园（妈妈和孩子在公园里玩耍）孩子：妈妈，这是什么？妈妈：这是秋千，我们可以在这里玩一会儿。孩子：哇，这个好好玩！妈妈：是啊，我们可以一起玩一会儿，享受阳光和新鲜空气。孩子：好啊，我要玩得开心！场景三：回家（妈妈和孩子在车里）妈妈：孩子不会说话，他无法用语言来回复妈妈的问题，请再次生成
记得ChatGPT最开始上线不久的时候，看到的大部分尝鲜和测试结果都是开发者在做进行敲代码测试，可以说职业危机感非常强的一群人了。再者，加上ChatGPT要使用起来其实是有一些技术门槛的，愿意折腾的人也多是程序员，所以理所当然大家会认为应该是这群人用的最多，但是直到我看到了一个全球范围内的用户调研，还是非常有意思。ChatGPT用户调研结果MeasurableAI最新统计数据显示，用这个AI的设计师居然比开发者多5倍，程序员仅占4.4%。还是有些跌破眼镜，其实不光是我，这个机构在twitter上做的调研，大部分都认为开发者会是第一位。但是真实用户使用情况显示，用Adobe的人占ChatGPT用
不包含大厂在内，中国和美国相加最后将有五、六家大模型公司笑到最后。真正有野心的开发者该去做AI-First/AI-Native这类应用。最快两年，自动驾驶将迎来「ChatGPT」时刻。端侧推理会造真正的杀手级应用。AI下一个阶段更像是“扫雷”游戏。大模型元年，在MEET2024智能未来大会上，20位行业大咖给出了这样的年终总结。ChatGPT给予了高度的评价：看到AI技术在不同领域的应用，真是让人激动不已。数百位线下以及近三百万线上的人类观众们也直呼干货满满。不知道是不是因为科技浓度过高，以至于有网友怀疑嘉宾到底是真人还是数字人……嗯或许明年就是了。围绕着「新起点·再出发」这一主题，本次大会主
