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1.我做了个chatPPT（含源码和prompt）
2.Python大语言模型实战-利用ChatDev框架自动开发一个游戏软件（附完整教程）
3.[安卓按键精灵]关于微信的源码一些跳转代码
4.微信小程序反编译获取源码
5.开源分享在线客服系统搭建-基于php和swoole客服系统CRMchat（附源码完整搭建教程）
6.Langchain-Chatchat项目：4.1-P-Tuning v2实现过程

我做了个chatPPT（含源码和prompt）

       在现代科技的推动下，自动驾驶的源码发展现状正逐渐成为汽车行业瞩目的焦点，其关键在于不断突破技术瓶颈和法规限制。源码自动驾驶的源码核心技术包括感知、决策和控制，源码而各种智能算法的源码手动编译源码融合与优化是实现自主驾驶的关键。近年来，源码深度学习和人工智能的源码融合显著提升了自动驾驶的性能，如GPT 3.5 TURBO的源码运用，为车辆提供精确的源码环境感知和路径规划能力。

       另一方面，源码感冒类型的源码区分也至关重要。我们通常区分病毒感冒和细菌感冒，源码前者由病毒引起，源码后者则主要由细菌引发。源码症状和治疗方法有所不同，科学的诊断是选择合适疗法的前提。对于预防和治疗，了解这些基本知识有助于我们更好地应对感冒季节。

       在车机开发流程中，创造性的应用技术为简化工作提供了可能。通过自动化工具，如输入话题就能生成专业的PPT，功能强大，能够自动生成文本、润色标题、选择色彩并插入AI插图。aes128源码这个过程巧妙地结合了GPT 3.5 TURBO的文本生成能力，Dalle2的图像转换技术，以及python-pptx库来构建出高质量的演示文档。然而，务必确保科学上网以访问开放AI接口，同时注意费用问题，可能需要寻找替代方案来降低成本。

       在使用源码时，务必遵循一些注意事项。首先，确保网络环境允许访问开放AI接口；其次，合理安排接口调用次数，以避免因长度限制而影响生成内容的完整度。同时，记得优化代码以提高效率和节省资源。

       通过这些工具和技巧，我们可以快速创建专业且个性化的PPT，极大地提升了工作效率。在实际应用中，如上所示，一个示例JSON数据详细展示了如何将数据组织成PPT内容，包括页面标题、子标题、列表项以及颜色选择，为实际演示提供了清晰的结构和视觉呈现。

       总的html卡盟源码来说，自动驾驶的探索和感冒知识的理解，以及利用先进技术创建有影响力的PPT，都是我们日常生活中科技与生活融合的生动例证。通过巧妙地整合AI工具和编程技巧，我们能创造出既高效又富有吸引力的内容，展现出科技的力量和创新的无限可能。

Python大语言模型实战-利用ChatDev框架自动开发一个游戏软件（附完整教程）

       实现功能

       ChatDev是一个多智能体协作框架，它模拟一个虚拟的软件公司。当用户提出一个具体的任务需求时，不同的智能体角色会进行交互式协同，从而生产出一个完整的软件，包括源代码、环境依赖说明书、用户手册等。本文将演示如何利用ChatDev项目自动开发一个游戏软件的完整步骤。

       实现代码

       环境

       步骤

       第一步：克隆GitHub存储库。首先，在cmd命令工具下使用以下命令克隆存储库：

       在D:\workspace\software-factory就会出现项目文件夹D:\workspace\software-factory\ChatDev

       第二步：设置Python环境。使用以下命令创建anaconda环境chatdev，并激活环境：

       第三步：安装依赖项。进入ChatDev目录并运行以下命令来安装必要的依赖项：

       第四步：设置OpenAI API密钥。在Windows系统cmd上：

       第五步：构建软件。使用以下命令启动生成您的软件，将[design a basic Gomoku game]替换为您的想法描述，将[Gomoku] 替换为您想要的项目名称：

       第六步：运行软件。生成后，tbp程式交易源码在WareHouse 目录下的特定项目文件夹中找到软件，例如[Gomoku]_DefaultOrganization_。在该目录中运行以下命令来运行软件：

       注：本文只是展示了利用ChatDev应用的一个简单实例，可以通过以下链接了解更多

       实现效果

       项目文件夹：

       运行结果：

[安卓按键精灵]关于微信的一些跳转代码

       分享的是一些关于微信界面跳转的按键精灵安卓版源代码。这些代码可以帮助您实现微信功能的自动化操作，包括但不限于打开特定群聊、好友、微信介绍页、自己的朋友圈以及指定wxid的朋友圈等。

       具体代码示例如下：

       打开特定群聊：

       Import "shanhai.lua"

       Dim 群id="@chatroom"

       ShanHai.execute ("am start -n 'com.tencent.mm/com.tencent.mm.ui.chatting.ChattingUI' -e 'Chat_User' " & 群id)

       打开指定好友：

       Import "shanhai.lua"

       Dim 微信号id="wxid_qbixvy5ptx"

       ShanHai.execute ("am start -n 'com.tencent.mm/com.tencent.mm.ui.chatting.ChattingUI' -e 'Chat_User' "&微信号id)

       这些代码涵盖了微信的多个功能界面，例如朋友圈、特定wxid的微信介绍页、朋友圈、聊天记录备份和恢复、游戏、邮件、钱包等。使用这些代码，您可以实现自动化操作，如查看朋友圈、添加好友、群发助手等。

       打开特定wxid的微信朋友圈：

       Import "shanhai.lua"

       Dim id="wxid_qbixvy5ptx"

       shanhai.execute ("am start -n com.tencent.mm/com.tencent.mm.plugin.sns.ui.SnsUserUI --es 'sns_userName' " & id)

       打开微信应用并跳转至特定界面：

       RunApp "com.tencent.mm" // 打开微信应用

       RunApp "com.tencent.mm", ".plugin.sns.ui.SnsTimeLineUI" //朋友圈

       RunApp "com.tencent.mm", ".plugin.sns.ui.SnsMsgUI" // 朋友圈回复给我的消息

       ...

       如果您想通过微信打开网页，可以使用以下代码：

       Import "shanhai.lua"

       Dim uri=" baidu.com"

       shanhai.execute("am start -n com.tencent.mm/.plugin.webview.ui.tools.WebViewUI -d "&uri)

       这些代码库的完整内容和相关帮助资料，推荐关注按键精灵论坛、知乎账号以及微信公众号“按键精灵”。环保flash源码下载如果您在使用过程中遇到任何问题，欢迎在底部留言或私信询问。

微信小程序反编译获取源码

       了解微信小程序的运行机制吗？本文将教你如何反编译微信小程序，探索其代码实现。

       开始前，请确保你已安装最新版的微信电脑版。打开它，选择你想探索的小程序，随意操作几下。

       接着，找到微信电脑版的文件夹，路径通常为 C:\Users\你的用户名\Documents\WeChat Files\Applet，将后缀名为 .wxapkg 的文件复制到D盘。

       准备就绪，反编译之旅正式启程。首先，创建一个文件夹整理存放反编译文件，你可以在百度云盘找到文件包，链接：pan.baidu.com/s/1bANDbv... 提取码：tabi。

       安装nodejs运行环境，并添加环境变量。访问官网 nodejs.org/zh-cn/download/，遵循步骤完成安装。安装成功后，在cmd中输入 node -v，显示版本号，如 v.6.3，表示安装完成，npm 亦为其自带。

       接下来，安装反编译所需依赖。在cmd中，以管理员身份运行，输入 cd 云盘下载的反编译文件夹路径，如 C:\Users\你的用户名\Desktop\wxappUnpacker。然后依次安装以下依赖：npm install esprima，npm install css-tree，npm install cssbeautify，npm install vm2，npm install uglify-es，npm install js-beautify。确保每个步骤都成功执行。

       安装完成后，文件夹内将多出一个 node_modules 文件夹，这是反编译环境的一部分。返回cmd界面，输入 node .\wuWxapkg.js 并指定 wxapkg 文件位置，例如 D:\__APP__.wxapkg。稍等片刻，反编译后的文件将出现在指定位置。

       最后一步，使用微信开发者工具导入反编译后的文件，你将能直接查看和编辑代码，至此，反编译过程圆满结束。

开源分享在线客服系统搭建-基于php和swoole客服系统CRMchat（附源码完整搭建教程）

       CRMChat是一款开源在线客服系统，使用thinkphp后台管理，swoole进行消息通讯。部署步骤如下：

       首先，安装PHP扩展：fileinfo、redis、swoole4，并移除PHP版本中的proc_open禁用函数。

       配置站点：设置运行目录为public，选择纯静态PHP版本，可选开启SSL，配置SSL证书以强制使用HTTPS域名。添加反向代理。

       下载源码：在网站根目录执行git clone操作，从gitee.com/taoshihan/CRM...

       设置目录：确保站点根目录位于public目录下。

       配置反向代理：设置端口号为，并粘贴配置文件内容。

       进行线上安装：直接访问域名crmchat.v1kf.com进入安装向导界面。

       创建数据库：在宝塔左侧菜单下添加数据库，设置数据库名、用户名和密码。在安装向导中填入对应密码。

       解决报错：修改app/controller/InstallController.php文件，注释相关判断以避免错误。

       处理登录过期问题：重启swoole，通过运行`php think swoole restart`命令。

       最终演示：访问安装后的系统，验证功能是否正常运行。

Langchain-Chatchat项目：4.1-P-Tuning v2实现过程

       本文主要介绍P-Tuning v2微调方法，探讨其工作原理和实现过程，以解决常见参数高效微调中的不足。P-Tuning v2通过将连续的提示应用于预训练模型的每一层，而非仅仅输入层，以此提升模型在特定任务上的性能。

       工作原理方面，P-Tuning v2通过在预训练模型的输入层引入连续可微的提示，同时保持后续层的独立性，使得模型能够学习与不同任务相适应的提示参数，从而实现更高效和精准的微调。P-Tuning工作原理在于，通过端到端优化学习，使得提示参数能够适应特定任务需求，但其不足在于仅在输入层应用提示，导致模型无法全局优化提示与任务之间的关系。

       P-Tuning v2通过引入的改进，即将提示应用于预训练模型的每一层，解决了上述不足。这一改进使得提示能够更全面地影响模型的决策过程，从而提升模型在任务上的表现。

       实现过程涉及多个步骤和组件。首先，项目整体结构遵循特定的源码规范，包含多个文件和参数解释，如模型路径、任务名称、数据集名称、训练和评估过程参数等。通过这些参数的配置，实现对模型的微调过程。

       代码执行流程具体包括：在`run.py`文件中调用微调方法，通过`get_trainer.py`文件获取训练器，使用`utils.py`选择P-Tuning v2方法，并返回`BertPrefixForQuestionAnswering`模型。`question_answering.py`文件重点在于定义模型结构，包括构造函数、前向传播和获取前缀信息的逻辑。`prefix_encoder.py`文件实现前缀编码器，将前缀信息转换为模型可以理解的形式。

       模型训练逻辑集中于`trainer_qa.py`文件，它继承自多个层次的训练类，最终实现核心训练方法。在`prefix_encoder.py`中，前缀信息的编码确保其适应不同任务的需求，通过与关键文本序列结合，提升模型理解问题和提供答案的能力。

       通过`BertSelfAttention`组件的实现，确保了模型的自注意力机制能够与前缀信息协同工作，处理问题和文本输入。在训练过程中，将前缀信息编码后的`past_key_values`传入BERT模型，通过`forward()`函数处理，实现与关键文本的整合。

       最后，详细介绍了`BertSelfAttention`实现，以及`question_answering.py`中如何在BERT模型上添加`PrefixEncoder`，通过`get_prompt`功能生成`past_key_values`，用于与文本序列共同输入模型，帮助模型更好地理解问题和提供答案。

       总结，P-Tuning v2微调方法通过引入连续提示的全局应用，显著提升了模型在特定任务上的表现，其实现过程涉及多层代码和组件的紧密协作。对于理解该方法的详细运作和应用，需要深入了解Transformer、BERT网络结构、任务数据集、微调方法以及深度学习框架的训练流程。