内容 隐藏一、性能数据函数耗时采集及可视化报表生成1. 性能数据文件保存（cProfile）2. 详细性能数据读取查看二、生成函数调用栈结构图（gprof2dot）教程三、性能分析及优化实战四、耗时异常自动化监控1. 正态分布数据方案2. Turkey 箱型图方案本文内容包括。在做Python优化的时候，可以借助cProfile生成性能数据文件，通过pstats获取详细耗时分布数据，结合gprof

PrivateGPT 证明了强大的人工智能语言模型（如 GPT-4）与严格的数据隐私协议的融合。它为用户提供了一个安全的环境来与他们的文档进行交互，确保没有数据被外部共享。无论您是 AI 爱好者还是注重隐私的用户，PrivateGPT 都为保护隐私的 AI 应用程序开辟了新的可能性。本地向量存储用于提取这些响应的上下文，利用相似性搜索从摄取的文档中找到相应的上下文。在 20-30 秒内，根据您机器

这个IQR值（21分钟）告诉我们，大约50%的跑者（也就是从第25百分位到第75百分位的跑者）完成马拉松的时间在96.5分钟和117.5分钟之间。4. **箱线图**：在统计学中，箱线图是一种常见的可视化工具，用于展示数据的五数概括（最小值，Q1，中位数，Q3，最大值）。在箱线图中，箱体的上边缘和下边缘分别表示Q3和Q1，箱体的高度（即IQR）可以显示数据的离散程度。这是因为这些值远离了数据的中间

在牛市中交易数字货币，核心在于顺势而为、控制风险和把握周期。牛市由增量资金推动，市场情绪乐观，价格易涨难跌。投资者应关注资金流入、市场情绪和热点叙事，选择龙头币和潜力山寨币进行投资。买入策略包括早期建仓、中期回调加仓和轮动补涨，同时进行金字塔加仓和分散配置。卖出策略则需关注技术面、链上数据和市场情绪，分批止盈并采取移动止盈和对冲风险措施。风险控制方面，应避免全仓投入，设置止损纪律，并警惕杠杆风险。

不好意思，各位看官，装逼失败，如下图。在我给大家演示的过程中，D盘压缩出来的空间不能通过“扩展卷”方式给C盘，原因是D盘在C盘后面，从D盘腾出来的空间又在D盘后面，对于C盘来说是一块“飞地”，无法纳入C盘版图。很多朋友用了上面的招数也没挤出多少空间，很可能他的C盘本身就小，对于Windows 10来说， 100G的C盘用着用着空间就捉襟见肘了，更不要说像公司大哥那样的C盘只有40G。既然这样，事已

被机器人夹是通俗说法 实际就是 front running（抢先提前交易）具体就是机器人在链上侦测到你有买入行为的时候，他立刻买，gas给的比你高，快你一步确认，这样你成交价就高了，因为dex有滑点，所以你依旧会以高一点的价格成交并且再将价格推高一点，这时他再卖出，完成了一次套利。防止的办法设置低的滑点，比如0.1%-0.5%。缺点 容错太低容易交易失败提高gas费用。缺点 提高了交易成本用1in

十大开源 ChatGPT 替代品：弥合对话式 AI 的差距作为 FastChat 的一部分，Vicuna 利用类似于 GPT 模型的基于转换器的架构，并针对来自 ShareGPT.com 的对话数据集进行了微调。是经过微调的 T5 模型的集合，这些模型已经在大量的教学数据集上进行了训练。为了填补这一空白，开源社区已经开始提供 GPT-4 的替代品，这些替代品提供几乎相同的性能和功能，同时需要更少的

无论您是希望改进客户服务聊天机器人的企业、需要快速访问特定信息的研究人员，还是热衷于突破 AI 界限的开发人员，LlamaIndex ChatGPT 都提供了一条充满希望的前进道路。无论您是希望改进客户服务聊天机器人的企业、需要快速访问特定信息的研究人员，还是热衷于突破 AI 界限的开发人员，LlamaIndex ChatGPT 都提供了一条充满希望的前进道路。通过对医学数据库和教科书的适当培训，

十大开源 ChatGPT 替代品：弥合对话式 AI 的差距作为 FastChat 的一部分，Vicuna 利用类似于 GPT 模型的基于转换器的架构，并针对来自 ShareGPT.com 的对话数据集进行了微调。是经过微调的 T5 模型的集合，这些模型已经在大量的教学数据集上进行了训练。为了填补这一空白，开源社区已经开始提供 GPT-4 的替代品，这些替代品提供几乎相同的性能和功能，同时需要更少的

漏洞测试工具简介MaABBTicore MaABBTicore 是一个分析二进制文件和智能合约的符号执行工具， MaABBTicore 包含一个符号区块链虚拟机（EVM），一个 EVM 反汇编器/汇编器 以及一个用于自动编译和分析 Solidity 的方便界面。它还集成了 Ethersplay，用 于 EVM 字节码的 Bit of Traits of Bits 可视化反汇编程序，用于可视化分析。