2022年底，OpenAI的预训练模型ChatGPT给人工智能领域的爱好者和研究人员留下了深刻的印象和启发，他展现的惊人能力将人工智能的研究和应用热度推向高潮，网上也充斥着和ChatGPT的各种聊天，他可以作诗、写小说、写代码、讨论疫情问题等。下面就是一些他的神回复：人命关天的坑： 写歌，留给词作者的机会不多了。。。 回答人类怎么样面对人工智能： 什么是ChatGPT？借用网上的一段介绍，ChatGPT是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型，一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动

我有一个这样的数组[1,1,2,3,3,3,4,5,5]我想计算每个数字出现的次数，我正在尝试这样做[1,1,2,3,3,3,4,5,5].reduce(Hash.new(0)){|hash,number|hash[number]+=1}问题是当我尝试运行它时出现以下错误NoMethodError:undefinedmethod`[]='for1:Fixnumfrom(irb):6:in`blockinirb_binding'from(irb):6:in`each'from(irb):6:in`reduce'from(irb):6我能像这样设置初始值吗，还是我弄错了？

我一直在尝试使用Thor编写一个小型库，以帮助我快速创建新项目和站点。我写了这个小方法:defssh(cmd)Net::SSH.start(server_ip,user,:port=>port)do|session|session.execcmdendend只是协助我在需要时在远程服务器上运行快速命令。问题是当我需要在远程端的sudo下运行命令时，脚本似乎卡在我身上。例如当执行这个...ssh("sudocp#{file_from_path}#{file_to_path}")脚本会提示我输入密码[sudo]passwordforuser:但是在输入之后整个事情就挂起。有人会碰巧知道它为

我一直在尝试用Ruby实现Luhn算法。我一直在执行以下步骤:该公式根据其包含的校验位验证数字，该校验位通常附加到部分帐号以生成完整帐号。此帐号必须通过以下测试:从最右边的校验位开始向左移动，每第二个数字的值加倍。将乘积的数字(例如，10=1+0=1、14=1+4=5)与原始数字的未加倍数字相加。如果总模10等于0(如果总和以零结尾)，则根据Luhn公式该数字有效；否则无效。http://en.wikipedia.org/wiki/Luhn_algorithm这是我想出的:defvalidCreditCard(cardNumber)sum=0nums=cardNumber.to_s.s

下面是我写的一个计算斐波那契数列中的值的方法:deffib(n)ifn==0return0endifn==1return1endifn>=2returnfib(n-1)+(fib(n-2))endend它工作到n=14，但在那之后我收到一条消息说程序响应时间太长(我正在使用repl.it)。有人知道为什么会这样吗？ 最佳答案 Naivefibonacci进行了大量的重复计算-在fib(14)fib(4)中计算了很多次。您可以将内存添加到您的算法中以使其更快:deffib(n,memo={})ifn==0||n==1returnnen

为了防止在迁移到生产站点期间出现数据库事务错误，我们遵循了https://github.com/LendingHome/zero_downtime_migrations中列出的建议。(具体由https://robots.thoughtbot.com/how-to-create-postgres-indexes-concurrently-in概述)，但在特别大的表上创建索引期间，即使是索引创建的“并发”方法也会锁定表并导致该表上的任何ActiveRecord创建或更新导致各自的事务失败有PG::InFailedSqlTransaction异常。下面是我们运行Rails4.2(使用Acti

我想使用nokogiri和mechanize自动化一个计时网络客户端。我需要通过代理服务器连接，但问题是，我不知道所述代理服务器的用户名和密码。我想获取存储在计算机上的此代理的缓存凭据..例如，在c#中你可以使用:stringproxyUri=proxy.GetProxy(requests.RequestUri).ToString();requests.UseDefaultCredentials=true;requests.Proxy=newWebProxy(proxyUri,false);requests.Proxy.Credentials=System.Net.Credential

Hash#to_s(inspect的别名)始终以1.8哈希样式输出数据:{key:"value"}.to_s=>"{:key=>\"value\"}"是否有任何核心方法将其序列化为1.9哈希样式？{key:"value"}.to_s=>"{key:\"value\"}"我在已知数据上使用它进行代码重构；由于Ruby倾向于实现所有内容，我希望我只是找错了地方。当然，你可以用丑陋的方式破解它"{"+my_hash.to_a.map{|pair|pair[0].to_s+":"+pair[1].inspect}*",\n")+"}"但我希望有一个经过单元测试且完全正确的核心方法。

进行这种深度检查的最佳方法是什么:{:a=>1,:b=>{:c=>2,:f=>3,:d=>4}}.include?({:b=>{:c=>2,:f=>3}})#=>true谢谢 最佳答案 我想我从那个例子中明白了你的意思(不知何故)。我们检查子哈希中的每个键是否在超哈希中，然后检查这些键的对应值是否以某种方式匹配:如果值是哈希，则执行另一次深度检查，否则，检查值是否相等:classHashdefdeep_include?(sub_hash)sub_hash.keys.all?do|key|self.has_key?(key)&&ifs

我正在开发一个类似微论坛的项目，其中一个特殊用户发布一条快速(接近推文大小)的主题消息，订阅者可以用他们自己的类似大小的消息来响应。直截了当，没有任何形式的“挖掘”或投票，只是每个主题消息的响应按时间顺序排列。但预计会有很高的流量。我们想根据它们引起的响应嗡嗡声来标记主题消息，使用0到10的等级。在谷歌上搜索了一段时间的趋势算法和开源社区应用示例，到目前为止已经收集到两个有趣的引用资料，但我还没有完全理解它们:Understandingalgorithmsformeasuringtrends，关于使用基线趋势算法比较维基百科页面浏览量的讨论，在SO上。TheBritneySpearsP