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在大模型开发过程中我们需要大模型返送 prompt,如果使用 java 中的 map 对象生成这个 prompt 费时费力,下面介绍,如何使用 Enjoy 返回这个 prompt 的完整 json。获取到上面的 json 之后就可以直接发送 json 到 chatgpt 进行推理。最终返回 json 内容。
我们经常会使用一些API接口来完成特定的功能，比如查询天气的数据，下载股票的数据，亦或是调用ChatGPT模型的结构等等。API全称是Application Programming Interface，即应用程序接口，它通常提供了一个功能函数，而这个功能函数的输入和输出是和调用方相互约定的。从架构上来讲，API通常从客户端和服务端模型；客户端以数据形式向服务器发送请求，服务器使用该客户端输入来开始
收集整理将近150+预设角色关键词分析。
ChatGPT：理解HTTP请求数据格式：JSON、x-www-form-urlencoded和form-data
chatGPT官网经常会因为系统升级等情况而不能用, 有时候响应也特别慢, 于是API排上用场.之前写了一个简易的命令窗式的问答, 能多轮对话, 还能保存对话, 但是输入很不方便.回头一看额度才用了4毛钱, 于是在api免费期限还剩一个一个月的时候写了一个对话界面, 目前只是单轮对话,后期将加入更多功能, 尽最大努力用完剩下余额.
ChatGPT：使用FastJSON库关闭JSON引用检测的方法
Dynamics 365 CRM online的WebAPI查询使用count=true生成下一个查询链接，实现分批查询超出5000记录的数据集一、Dynamics 365 CRM online的WebAPI查询使用count=true生成下一个查询链接，实现分批查询超出5000记录的数据集二、使用步骤1.引入库using System;using System.Collections.Gener
devcontainer.json是VSCode容器化开发的核心配置文件，主要包含：1)基础配置如容器名称和构建参数；2)运行时设置包括端口转发、文件挂载和环境变量；3)VSCode集成配置如扩展安装和编辑器设置；4)ESP32特化配置如IDF路径设置和串口映射。通过合理配置可实现开发环境快速部署、版本可控和跨平台一致性，特别适合ESP32等嵌入式开发场景。典型配置包括Docker构建参数、必需的
JSONLoader 支持通过函数自定义元数据提取逻辑：python# 定义元数据提取函数# 从记录中提取sender_name和timestamp_ms# 修改source为相对路径try:pass# 加载数据并应用元数据函数jq_schema='.messages[]', # 遍历messages数组content_key="content", # 内容来自content字段metadata_
📝 项目构建与管理核心文件摘要 1️⃣ 四大关键文件 Dockerfile: 定义统一构建环境（含GCC/CMake/OpenCV等） CMakeLists.txt: 主构建脚本，定义库/程序构建规则 CMakePresets.json: 构建配置中心（本地/Docker/Debug/Release） toolchain-docker.cmake: 工具链配置（编译器/平台设置） 2️⃣ 文件协
2、读取json文件，获取以"/api"开头数据对象名称和该对象的"summary"属性值。我需要json数据的"paths"下的每个对象名称，以及他的子对象summary的属性值。期间出现报错，直接将报错复制到chatGPT，获取报错后按要求操作，成功获取所要的结果。1、给定一个json文件，里面有多个以"/api"开头数据对象。需要协助我完成将一个json文件处理的任务。任务说明：整理一个项目
JSON 已成为现代数据交换和存储的主流格式，随着网络通信和分布式系统的发展，JSON 的使用场景将更加广泛。此外，JSON Schema 等扩展工具的出现，使得 JSON 的验证和描述更加规范化，推动其在配置管理、数据建模等领域的应用。JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，设计初衷是便于人类阅读和编写，同时便于机器解析和生成。对象是键值对的集
快速搭建服务器。
背景相较传统的重量级OLAP数据仓库，“数据湖”以其数据体量大、综合成本低、支持非结构化数据、查询灵活多变等特点，受到越来越多企业的青睐，逐渐成为了现代数据平台的核心和架构范式。数据湖的核心功能，简单地可以分为数据存储与数据查询计算两个部分，在云端可以有多种的实现选择。在之前的文章中，我们曾介绍Azure上Azure Data Lake Storage (ADLS Gen1)和A...
修改coco_dir，json_path， save_dir，即图片位置，json位置，xml保存位置（自动创建，无需自建）
在项目开发时常常需要显示各种信息，如时间、天气、温度、空气质量指数等等。在嵌入式开发时就经常用到各种API接口了，如何获取这些信息则是很有必要的。阿里云的API接口可以由客户端或者SDK调用，本文主要讲解使用客户端调用API接口的方法，带大家编写客户端代码，理解调用原理。学过计算机网络的应该都知道HTTP 的基本工作原理是基于网络通信模型中的B/S模型(browser/client)，即客户端（通
BigemapGIS echartsMap 行政区域 区镇 阿里云DataV.GeoAtlas geoJson获取
1.首先登陆阿里云平台添加短信模板https://account.aliyun.com2.进入国内消息3.签名种类4.添加模板5.代码涉及的参数<dependency><groupId>com.aliyun.oss</groupId>...
免费常用的API接口大全OPEN AI ： ChatGPT 能够模拟人类的语言行为，与用户进行自然的交互。ChatGPT 可以用于处理多种类型的对话，包括对话机器人、问答系统和客服机器人等。它还可以用于各种自然语言处理任务，比如文本摘要、情感分析和信息提取等。AI作画 ： 通过对所需要图像的文字描述生成图像，可生成艺术作品、工业设计、游戏动漫、文章插画、头像、壁纸等不同种类图像。全网热搜榜：社会热
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1.接口自动化测试Newman 是 Postman 推出的一个 nodejs 库，Newman 可以方便地运行和测试集合，并用之构造接口自动化测试和持续集成1.1安装和配置安装node.js验证：node.js是否安装成功安装newman：npm install -g newman配置newman环境:验证：newman是否安装成功1.2newman命令常见的参数-e: 使用环境变量-g: 使用全
近期应项目要求，需要在嵌入式设备上实现将数据上传至服务器，查找了许多资料，现在将整个过程所需要的知识整理下来，以备后续查找。硬件环境下位机：基于Linux的嵌入式开发硬件上位机：web服务器（PC端）HTTP协议简介HTTP即Hyper Text Transfer Protocol (超文本传输协议)，是一种基于TCP/IP通信协议来传递数据 (HTML 文件,图片文件,查询结果等)。HTTP协议
Labme软件中，将语义分割/实例分割标注的JSON文件转换为目标检测的JSON文件。
这里有两种方法：这里先介绍第一种方法：切换到Android目录：按照如下图，添加依赖即可：第二种方法：打开AndroidStudio然后切换到Android目录找到Lib文件夹，将MQTT的JAR包复制进去即可。然后点击project目录然后将MQTTJAR包导进去添加完成之后作为库导入工程中在MainActivity任取一个地方输入MQTT看是否有提示弹窗。到这里以及成功一半了。接下来就是设置一
一行代码获取 阿里云盘 转 本地硬盘 网络硬盘 获取 refresh_token
在当今快速发展的物联网（IoT）时代，搭建一个高效、可靠的物联网服务器至关重要。本文将详细介绍如何使用 Node.js、MongoDB、Socket.IO 和 JWT (JSON Web Token) 这四个关键技术栈，构建一个完整的物联网服务器架构。
0.简要介绍0.1 思路说明AliDDNSNet 是基于 .NET Core 开发的动态 DNS 解析工具，借助于阿里云的 DNS API 来实现域名与动态 IP 的绑定功能。工具核心就是调用了阿里云 DNS 的两个 API ，一个 API 获取指定域名的所有解析记录，然后通过比对与当前公网 IP 是否一致，一致则不进行更改，不一致则通过另外一个修改 API 来修改指定子域名的修改记...
在本教程中，我们展示了如何使用嵌入式 Tomcat 服务器。Tomcat可以嵌入模式运行；这意味着无需构建 WAR 文件并将其部署在独立的 Tomcat 服务器中。本教程中的示例是使用 Maven 构建的。TomcatApache Tomcat是 Java Servlet、JavaServer Pages、Java 表达式语言和 Java WebSocket 技术的开源实现。Apache Mave
ZJsonUtil 是一款专为 JSON 和对象之间的转换设计的工具类，旨在将 JSON 或普通对象转换为具体类型的类实例。兼容性：支持被 @Observed 和 @ObservedV2 修饰的类对象。深拷贝：在转换过程中确保对象的深拷贝，避免引用问题。自定义实现：最初依赖于 reflect-metadata 和 class-transformer 库来处理元数据和对象转换，现在自己实现，不依赖第
通过低秩适配器（Low-Rank Adaptation）微调，仅训练少量参数，适合资源有限场景。（Half-Quadratic Quantization）：高效量化，适合低精度推理。：冻结大部分层，仅微调特定层（如分类头），速度最快但灵活性低。：全参数微调，更新所有模型参数，效果最佳但显存消耗大。：8位或4位量化，大幅减少显存，但可能轻微降低效果。：最常用的量化库，支持8/4-bit，兼容性好。：
代码可以直接使用，只需要修改相应路径即可，同时根据json的不同做一些相应改进。
1. 爬虫爬取微博数据2. 生成词云3. 使用LTSM模型进行文本情感分析
今天这篇文章主要介绍数据湖（data lake）的定义，其次介绍各大云厂商的解决方案以及目前的开源解决方案。定义看下维基百科的定义：数据湖是一个以原始格式(通常是对象块或文件)存储数据的系统或存储库。数据湖通常是所有企业数据的单一存储。用于报告、可视化、高级分析和机器学习等任务。数据湖可以包括来自关系数据库的结构化数据(行和列)、半结构化数据(CSV、日志、XML、JSON)、非...
【代码】目标检测绘制json到图像上。
json
——json
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