我有一个如下所示的PandasDataFrame:abcd0Apple3571Banana4482Cherry7133Apple347我想按“a”列对行进行分组，同时将“c”列中的值替换为分组行中值的平均值，并添加另一列，其平均值为“c”列中值的标准偏差计算出来的。对于所有被分组的行，“b”或“d”列中的值是恒定的。因此，所需的输出将是:abcde0Apple34.570.7071071Banana44802Cherry7130实现这一目标的最佳方法是什么？ 最佳答案 您可以使用groupby-aggoperation:In[38]
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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
gitreset命令用于回退版本，可以指定退回某一次提交的版本。有三种命令方式gitreset[--soft|--mixed|--hard][HEAD]知识前提：git重要的三个工作区域：工作区(WorkingDirectory）：写代码的目录。就是项目代码存放的目录（gitadd之前的目录）。暂存区（index/stage）：工作区与版本库之间的缓冲地带。用gitadd把文件添加进去，实际上就是把文件修改添加到暂存区，查看记录gitstatus仓库区：gitcommit提交到本地分支的，查看记录gitlog–mixed为默认的，可以不用带该参数用于重置暂存区的文件，此时历史记录与上一次的提交
gitreset命令用于回退版本，可以指定退回某一次提交的版本。有三种命令方式gitreset[--soft|--mixed|--hard][HEAD]知识前提：git重要的三个工作区域：工作区(WorkingDirectory）：写代码的目录。就是项目代码存放的目录（gitadd之前的目录）。暂存区（index/stage）：工作区与版本库之间的缓冲地带。用gitadd把文件添加进去，实际上就是把文件修改添加到暂存区，查看记录gitstatus仓库区：gitcommit提交到本地分支的，查看记录gitlog–mixed为默认的，可以不用带该参数用于重置暂存区的文件，此时历史记录与上一次的提交
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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。
我们正在同时开发PythonWeb服务和客户端网站。当我们从客户端向服务发出HTTP请求时，一个调用会在socket.py中持续引发一个socket.error，如下所示:(104,'Connectionresetbypeer')当我用wireshark收听时，“好”和“坏”的react看起来非常相似:由于OAuthheader的大小，请求被分成两个数据包。服务使用ACK响应两者服务发送响应，每个header一个数据包(HTTP/1.0200OK，然后是Dateheader等)。客户端用ACK响应每个。(Goodrequest)服务器发送一个FIN,ACK。客户端以FIN、ACK响应。
