当我多次运行werkzeug.security.generate_password_hash("Samepassword")(docs)时，每次的输出都不一样。我做错了什么？为什么不恒定？ 最佳答案 密码是加盐，是的。在散列之前将盐添加到密码中，以确保散列在rainbowtableattack中不可用.因为每次调用函数时salt都是随机生成的，所以得到的密码hash也不同。返回的哈希包含生成的盐，因此仍然可以正确验证密码。演示:>>>fromwerkzeug.securityimportgenerate_password_hash>
文章目录MySQL问题：ERROR1819(HY000):Yourpassworddoesnotsatisfythecurrentpolicyrequirements1、问题描述2、出现原因2.1查看当前的密码策略3、可用的解决方案3.1按照要求输入上述要求的密码3.2更改策略：修改全局变量（临时性）3.2.1重启mysql后失效3.3更改策略：在my.cnf文件添加参数3.4禁用插件3.5删除插件MySQL问题：ERROR1819(HY000):Yourpassworddoesnotsatisfythecurrentpolicyrequirements1、问题描述当修改mysql密码时，如果
写个好的Prompt太费力了在网上，你可能会看到很多人告诉你如何写Prompt，需要遵循各种规则，扮演不同的角色，任务明确、要求详细，还需要不断迭代优化。写一个出色的Prompt需要投入大量的时间和精力。甚至有一些公开的Prompt的开源库总结如何角色扮演。然而，在现实生活中，很多时候我们并不清楚需要扮演什么角色，也不确定该如何写出最好的提示词。那么，通过简单的描述，能否让ChatGPT自动确认扮演角色并自动生成出优秀的Prompt呢？答案是肯定的！整个过程分为四个步骤：自动匹配角色主动询问信息自动生成Prompt生成结果自动扮演角色+交互式的Prompt为了避免大家看到一大段纯英文,先上一段
最近在研究AIGC，先是玩了一下Midjourney，后来Midjourney免费额度用完了，也不再开放免费额度给新用户使用了，于是转而研究StableDiffusion。StableDiffusion（以下简称SD）的最大优点就是开源免费，而且对硬件的要求不高，MacM1芯片就能跑，当然如果是高端N卡当然是更好了。关于StableDiffusion的介绍和使用方法，我另外用视频介绍，今天主要介绍SD的扩展（插件）。官方的SD已经内部集成了多个扩展，比如Lora就是原生集成的，所有官方内部集成的扩展放在了stable-diffusion-webui/extensions-builtin文件夹，
Prompt公式是Prompt的特定格式，通常由三个主要元素组成：任务：明确而简洁地陈述Prompt要求模型生成的内容。指令：模型在生成文本时应遵循的指令。角色：模型在生成文本时应扮演的角色。指令Prompt技术指令Prompt技术是一种通过提供特定指令来引导ChatGPT输出的方法。该技术对确保输出相关和高质量非常有用。Prompt公式：“按照以下指示生成[任务]：[指示]”示例：生成客户服务响应：任务：生成响应客户查询指令：响应应该专业并提供准确信息Prompt公式：“按照以下指示生成专业且准确的响应客户查询：响应应该专业并提供准确信息。”生成法律文件：任务：生成法律文件指令：文件应符合相
帮助大家学习使用OpenAI的各类API开发应用，学习多个实站项目。推荐他人订阅可获取扣除平台费用后的35%收益，文末有名片！说明：该文属于ChatGPT实践指南白宝书专栏，购买任意白宝书体系化专栏可加入TFS-CLUB私域社区，早鸟价订阅模式除外。福利：加入社区的小伙伴们，除了可以获取博主所有付费专栏的阅读权限之外，还有机会加入星荐官共赢计划，详情请戳我。作者：
1什么是Prompt?prompt简单来说就是你给AI的指令。prompt可以是一段文字，比如你和ChatGPT等对话的，也可以是按照一定的格式的参数描述，比如AI绘图的软件，使用参数的情况比较多。和Prompt对应的一个专业是PromptEngineering（PE）。PE是人工智能（AI）领域中的一个概念，尤其是自然语言处理（NLP）领域。PE通常通过将问题转换为特定格式的输入，并使用预定义的模板、规则和算法来处理，让AI能够更好地理解任务并给出相应的回答。PE的优点是可以使AI更加灵活和精确地理解任务，并且能够减少因为语言表达不清晰而导致的误解和错误，使其能够准确、可靠地执行特定任务。
前三章都围绕指令微调，这一章来唠唠RLHF。何为优秀的人工智能？抽象说是可以帮助人类解决问题的AI,也可以简化成3H原则：Helpful+Honesty+Harmless。面向以上1个或多个原则，RLHF只是其中一种对齐方案，把模型输出和人类偏好进行对齐。大体分成3个步骤人类偏好数据的标注基于标注数据训练奖励模型基于奖励模型使用RL微调语言模型以OpenAI为基础，本章会对比DeepMind,Anthropic在以上3个步骤上的异同，并尝试回答以下几个问题RLHF究竟做了什么偏好对齐用RL和SFT有什么差异什么模型适合作为RL的起点考虑篇幅已经超出了我自己的阅读耐心，RL算法和其他偏好对齐方案
作者 | 上杉翔二 悠闲会 · 信息检索 整理 | NewBeeNLP「PromptTuning也许会是深度学习时代的FeatureEngineering问题，如何给各大任务设计合理的Prompts将会是很有意思的科学问题」--刘知远虽然博主以前也看到了基于Prompt-tuning可以让GPT-3处理各种类型的任务，甚至拥有直接处理零样本和小样本学习能力。也整理过GPT，OpenAICLIP，DALL-E[1]这些文章，见GPTPlusMoney！BOOM。但但但，没想到这个领域冲的好快，新范式、综述和应用都层出不穷，并且看到小伙伴的应用实验效果奇佳。便想重新整理一些文章，再重
作者 | 上杉翔二 悠闲会 · 信息检索 整理 | NewBeeNLP「PromptTuning也许会是深度学习时代的FeatureEngineering问题，如何给各大任务设计合理的Prompts将会是很有意思的科学问题」--刘知远虽然博主以前也看到了基于Prompt-tuning可以让GPT-3处理各种类型的任务，甚至拥有直接处理零样本和小样本学习能力。也整理过GPT，OpenAICLIP，DALL-E[1]这些文章，见GPTPlusMoney！BOOM。但但但，没想到这个领域冲的好快，新范式、综述和应用都层出不穷，并且看到小伙伴的应用实验效果奇佳。便想重新整理一些文章，再重
