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Python之langchain-openai：langchain-openai的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略

2024-08-13

Langchain-OpenAI 是一个用于与 OpenAI 的 GPT-3、GPT-4、Codex 和其他模型交互的 Python 库。它提供了一个简单的接口来使用这些模型，并将它们集成到更大的语言链上下文中去。

安装：




pip install langchain-openai

使用方法：




from langchain.chat_models import OpenAIChat
 
chat = OpenAIChat(model_name="gpt-3.5-turbo")
message = chat.ask("Hello, who are you?")
print(message)

案例应用：

Langchain-OpenAI 可以用于创建更复杂的对话系统，或者将其集成到更大的应用程序中。例如，创建一个命令和控制助手，或者一个能够进行自然语言编程的系统。




from langchain import OpenAIChatExecutor, ConversationBuffer, LCQL
from langchain.llms import OpenAI
 
llm = OpenAI()
executor = OpenAIChatExecutor(llm=llm)
conversation_buffer = ConversationBuffer()
 
query = LCQL(
    "define",
    "lambda function",
    "python",
)
 
response = executor.run(query, conversation_buffer)
print(response)

这个例子展示了如何使用 Langchain-OpenAI 创建一个简单的对话执行器，它能够理解和执行用户的自然语言查询，并返回定义或者回答有关 Python 中 lambda 函数的信息。

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【AI】使用 Python 解析和输出成功的问答对 JSON 数据

System

2024-08-13

所有,python




import json
 
# 假设这是从文件中读取的JSON字符串
json_data = """
[
    {
        "question": "你好，世界！",
        "answer": "你好！我是智能助手。"
    },
    {
        "question": "你好，人类！",
        "answer": "你好！我很高兴认识你。"
    }
]
"""
 
# 将JSON字符串解析成Python对象
data = json.loads(json_data)
 
# 输出解析后的数据
for item in data:
    print(f"问题: {item['question']}")
    print(f"答案: {item['answer']}\n")
 
# 如果需要将数据写入文件，可以使用json.dump()或json.dumps()
# json.dump(data, open('output.json', 'w'), indent=4)  # 将数据写入output.json文件，格式化输出

这段代码首先导入了json模块，然后定义了一个JSON格式的字符串json_data。使用json.loads()函数将字符串解析成Python的字典列表。然后遍历字典列表，打印出每个问题和答案。最后，可以选择将解析后的数据写入到一个新的JSON文件中。

System

2024-08-13

所有,python

tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError 表示操作在TensorFlow程序中以错误的时序或状态执行。具体到这个错误，它通常意味着尝试进行的操作需要一个不存在的日志文件或者日志文件没有准备好进行操作。

解决方法：

确认日志文件的路径是否正确，并且程序有足够的权限去访问和写入这个文件。
如果是在使用TensorBoard进行可视化，确保TensorBoard的日志目录正确，并且在启动TensorBoard前有足够的数据生成在日志文件中。
如果是在训练或测试模型的过程中出现的错误，检查代码中是否有重复的日志写入操作，或者日志文件被意外关闭。
确保TensorFlow的版本与代码兼容，有时候更新或降级TensorFlow版本可以解决兼容性问题。
如果是在多线程或多进程环境下，确保日志文件的访问被正确地同步或管理。

如果以上步骤无法解决问题，可能需要更详细的错误信息和上下文来进行具体的问题定位和解决。

System

2024-08-13

所有,html

这个错误信息是不完整的，但根据提供的部分信息，可以推测这是一个JavaScript错误，通常出现在尝试使用URL.createObjectURL方法时。这个错误表明在调用createObjectURL方法时，方法的重载解析失败了。

URL.createObjectURL是一个方法，它允许你为一个文件或者Blob对象创建一个临时的URL，这在需要在浏览器中显示文件内容（如在<img>标签中显示图片，或在<a>标签中提供下载链接）时非常有用。

解决这个问题的方法通常包括以下几个步骤：

确保你传递给createObjectURL的是一个File对象或者Blob对象。
如果你正在使用TypeScript，确保类型声明正确。
确保你的代码在支持该方法的浏览器中运行。

例如，如果你正在使用JavaScript，你可能会这样使用createObjectURL：




const file = document.querySelector('input[type="file"]').files[0];
const url = URL.createObjectURL(file);

如果你确认以上都没有问题，但错误依然存在，可能是浏览器的BUG或者某些特定环境下的问题。在这种情况下，尝试在不同的浏览器中打开你的页面，或者检查是否有其他与URL.createObjectURL相关的错误。

如果你正在使用TypeScript，并且错误信息是关于重载解析的，确保你的类型声明是正确的，并且你传递的参数类型与声明的类型匹配。

如果你能提供完整的错误信息，可能会有更具体的解决方案。

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Tailwind CSS快速入门

System

2024-08-13

所有,css




<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Tailwind CSS 快速入门</title>
    <!-- 引入Tailwind CSS -->
    <link href="https://unpkg.com/tailwindcss@^2/dist/tailwind.min.css" rel="stylesheet">
</head>
<body>
    <h1 class="text-4xl text-blue-700 font-semibold">欢迎来到Tailwind CSS的世界</h1>
    <p class="text-gray-500">这是一个使用Tailwind CSS的简单示例。</p>
    <!-- 添加Tailwind CSS的CDN -->
    <script src="https://unpkg.com/tailwindcss@^2/dist/tailwind.min.js"></script>
</body>
</html>

这段代码展示了如何在HTML文件中引入Tailwind CSS并使用其样式类来增强HTML元素的展示效果。text-4xl 和 text-blue-700 类分别设置了字体大小和颜色，而 text-gray-500 类设置了字体颜色。这些样式类都是Tailwind CSS预定义的实用工具类，可以快速应用于HTML元素。

System

2024-08-13

所有,ajax

在AJAX请求中，我们通常使用回调函数（callback）来处理异步操作。然而，深层嵌套的回调会导致所谓的"回调地狱"（callback hell），不仅代码可读性差，还可能导致错误管理复杂。因此，Promise、async/await和事件循环为我们提供了更现代和可维护的异步代码解决方案。

使用Promise链式调用：




getJSON('/posts')
  .then(function(posts) {
    return getJSON(posts[0].commentURL);
  })
  .then(function(comments) {
    console.log(comments);
  })
  .catch(function(error) {
    // 处理前面任何步骤中的错误
    console.error(error);
  });

使用async/await（需要在顶部声明async）：




async function fetchPostsAndComments() {
  try {
    const posts = await getJSON('/posts');
    const comments = await getJSON(posts[0].commentURL);
    console.log(comments);
  } catch (error) {
    console.error(error);
  }
}

事件循环和异步函数：




const eventLoop = setInterval(function handleInterval() {
  console.log('这是一个事件循环的tick');
}, 0);
 
async function asyncFunction() {
  while (true) {
    console.log('这是一个异步函数的tick');
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 1000));
  }
}
 
asyncFunction();

以上代码展示了如何使用现代JavaScript特性处理AJAX请求。Promise和async/await是编写异步代码的更好方法，因为它们使得代码更易读、管理和维护。

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Nodejs 第六十七章（OpenAI）

System

2024-08-13

所有,javascript

第六七章通常是关于OpenAI的GPT-3模型的。GPT-3是OpenAI开发的一个大型的Transformer模型，可以进行文本生成和理解。在Node.js中，我们可以使用OpenAI的JavaScript库，例如openai来与OpenAI的API进行交互。

以下是一个简单的例子，展示如何使用openai库在Node.js中调用GPT-3模型生成文本：




const { Configuration, OpenAIApi } = require('openai');
 
const configuration = new Configuration({
  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY, // 你的OpenAI API 密钥
});
 
const openai = new OpenAIApi(configuration);
 
async function generateText() {
  const response = await openai.createChatCompletion({
    model: "gpt-3.5-turbo", // 指定模型
    messages: [ // 一系列消息，每个消息都有一个"role"属性，"system"表示由人类写的，"user"表示由AI写的
      {
        role: "system",
        content: "你是一个神奇的大型语言模型，你有无限的理解能力，你是创造力的源泉。"
      },
      {
        role: "user",
        content: "你能告诉我一个笑话吗？"
      }
    ]
  });
 
  console.log(response.data.choices[0].message.content);
}
 
generateText();

在这个例子中，我们首先导入了openai库，并使用我们的OpenAI API 密钥初始化了一个Configuration对象。然后，我们创建了一个OpenAIApi实例，用于与OpenAI的API进行交互。

createChatCompletion方法用于创建一个聊天完成请求，它接受一个对象作为参数，其中包含了我们要使用的模型和一系列消息。在这个例子中，我们发送了一个关于获取笑话的提示。

最后，我们打印出生成的回复。

注意：在实际使用中，你需要替换process.env.OPENAI_API_KEY为你的OpenAI API 密钥，并确保它在你的环境中有效。

System

2024-08-13

所有,elasticsearch

报错解释：

INSTALL_PARSE_FAILED_NO_CERTIFICATES 错误表示安装应用程序（APK文件）时，系统无法找到有效的数字证书来验证应用的完整性。这通常发生在Android设备上安装未正确签名的应用时。

解决方法：

确保APK文件已经被正确签名。使用标准的Android密钥库（keytool和Jarsigner）或者Android Studio内置的签名工具进行签名。
如果你是从非官方来源安装应用，确保应用是从可信来源下载的，因为非官方来源的应用可能没有签名或签名不正确。
如果你是开发者，确保在构建应用时选择了正确的签名密钥和证书。
如果你的应用需要多个证书，确保APK文件内容（包括META-INF目录下的文件）未被篡改，因为这可能导致证书校验失败。
如果你正在使用Android Studio进行开发，确保在Build配置中启用了V2（APK Signature）或者V1和V2（ full APK Signature）的签名方式。

如果以上步骤都确认无误但问题依旧，可能需要进一步检查APK文件是否完整未损坏，或者考虑联系应用开发者获取正确签名的版本。

System

2024-08-13

所有,elasticsearch

报错解释：

这个错误表明Elasticsearch无法验证用户名为elastic的用户。这通常发生在配置基于X-Pack的安全特性时，可能是由于配置错误或者凭证问题导致的。

解决方法：

确认Elasticsearch的配置文件elasticsearch.yml中是否启用了安全特性，并且正确配置了相关的用户信息。
确认elastic用户的凭证是否正确，包括用户名、密码和其他相关的安全配置。
如果你最近更改了密码或者用户凭证，确保Elasticsearch节点上的相关配置是最新的。
检查Elasticsearch节点的日志文件，以获取更多关于认证失败的详细信息。
如果你使用的是内置用户（如elastic），确保你已经通过Elasticsearch内置命令或Kibana的Dev Tools执行了相关的用户创建和权限分配命令。
如果问题依旧存在，考虑重新生成密钥，并确保所有节点都使用了最新的密钥。

如果你遵循了上述步骤，但问题依然没有解决，可能需要查看Elasticsearch的官方文档或者寻求Elasticsearch社区的帮助。

System

2024-08-13

所有,elasticsearch

错误解释：

这个错误通常表示在使用uniapp开发过程中，在模块构建阶段出现了问题。具体来说，是在执行从@dcloudio/vue-cli-plugin-uni这个模块中的一个构建过程时失败了。这个模块是用于支持uniapp项目中的多端编译的。

可能的原因包括但不限于：

项目依赖未正确安装或存在版本不兼容问题。
项目配置文件中存在错误配置。
系统环境缺少必要的构建工具或库。

解决方法：

确认@dcloudio/vue-cli-plugin-uni及其他相关依赖是否已正确安装。运行npm install或yarn确保所有依赖都已安装。
检查package.json中的依赖版本是否兼容，并更新任何过时的依赖。
查看具体的错误输出，它可能会提供更详细的信息，指示问题所在。
检查项目配置文件，如vue.config.js或manifest.json，确保配置正确无误。
确保你的Node.js和npm/yarn是最新版本，以避免兼容性问题。
如果是环境问题，安装或更新必要的构建工具和库，如node-gyp、python等。
清除npm缓存或重新安装node\_modules，有时候删除node_modules文件夹和package-lock.json文件后重新安装可以解决问题。
如果以上步骤无法解决问题，可以尝试创建一个新的uniapp项目，并逐步迁移你的代码和配置，看是否是项目特定的问题。

务必确保在执行任何修改前备份好你的项目，以防需要回滚到之前的状态。

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