需要注意的是，GPT模型并没有真正的理解问题，它仅基于预训练过程中学到的语言知识和模式来生成输出。因此，对于实际应用中的问题，需要进行适当的后处理或评估来确保生成的结果的质量和准确性。生成输出：根据模型的设计和任务要求，前向传播过程可能会在每个时间步长生成一个单词或标记，也可能是在整个序列上生成一次性的输出。类比中的预训练阶段强调了模型（或学生）在大量数据中无监督地学习语言和信息的能力，而微调阶段

import uuidimport base64# uuid4()生成32位的随机加密串uuid_str = str(uuid.uuid4()).encode("utf-8")print(uuid_str)# 使用base64加密result = base64.b64encode(uuid_str)print(result)# 使用base64解密，并转换为strresult = base64.b

import tkinter as tkfrom tkinter import ttkclass Application():def __init__(self, master):self.master = masterself.initWidgets()self.status =Falsedef initWidgets(self):self.input1 = tk.Entry(master=se

拉取镜像pythondocker pull python:3.8-alpine创建容器：docker run -itd--name python:3.8-alpine python进入容器，安装django, pymysql :docker exec -it python shpip install djangopip install pymysqlpip install gunicorn4.新建