此文章的意图在于：也就是是一个类似于chatGPT一样的模型能够获得调用API的能力。

我使用vue，但是其他的都一样，可以直接用实现文件下载，反正是JavaScript。下面用了个button来获得他实现的效果就是直接右上角下载的那种效果关于后写的文件的路径，在vue项目里面，浏览器是从public那里开始的，所以我那个result文件在。那本地就直接写路径，远端就写url+路径。除了这样子实现，其他方式可以搜索“前端实现文件下载的方式”，他们详细写了各种方式的优缺点。

3万文本，trainvaltest622.

1首先去除None值：list_a=[None,1,1,3]while None in list_a:list_a.remove(None)这样就可以了。2但是这个nan很无解，因为他是在显示出来才表示的nan，如果只是用math或者numpy的nan是没办法去除的。没法去除的代码:import numpy as npimport math#这样做不行！while np.nan in list_a

一言以蔽之把原先模型eval，把加载后模型eval。才保证两模型完全一样。保存模型torch.save(net,'./model.pth')或者torch.save(net.state_dict(),'./model-dict.pth')加载模型net=torch.load('./model.pth')或者net.load_state_dict(torch.load('./mo...

怎么用管理员权限打开powershell？powershell用管理员打开，输入。

参考：https://www.bilibili.com/video/BV16u411z7ss/

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先给代码中央显示图片三个工具函数，直接后面有三行代码的示例。def GetScreenCenter():root = tk.Tk()return root.winfo_screenwidth()//2,root.winfo_screenheight()//2def AdaptSize(img):# 视频、图片过大直接1/2center_x, center_y = GetScreenCenter()

词对齐任务分为三大实现方式，详情见之前博客说道机翻显然就想到transformer，其encoder-decoder结构其实即便是在使用了lstm等模型上也是这样的，依附在NMT的word alignment任务就可以直接使用seq2seq的输出对输入的词attention（动图https://www.bilibili.com/video/BV1J441137V6，36:00）来表征word al